Некоторые исследователи фМРТ выступили против такого рода критики. В 2017 году Оливия Гест и Брэдли Лав из Института Алана Тьюринга использовали нейронные сети для исследования данных фМРТ, изучая, как в них отражаются сходства и различия между визуальными объектами [26]. Сеть глубокого обучения идентифицировала сигналы среди данных фМРТ с начальных уровней пути зрительной обработки, но на более высоких уровнях мозга она хуже распознавала четкие реакции на точные объекты. Представление, утверждали Гест и Лав, имело тенденцию становиться более расплывчатым и символическим на высших уровнях. Удивительно, но Гест и Лав выдвинули объяснение материальной основы восприятия, которое, казалось бы, избегало любого фокуса на чем-либо подобном клеточному уровню:
Гест и Лав могут быть правы, но есть одна очень веская причина сомневаться в их словах. Как утверждал Барлоу, функциональной единицей мозга является нейрон, организованный как сетевой узел. То, что делает мозг, каким бы загадочным это ни казалось, в конце концов сводится к запуску нейронов. Клетки мозга объединяются, чтобы вызвать скоординированную функциональную активность, которая порождает психологические явления. Однако мы не можем просто игнорировать тот факт, что такая популяционная активность производится множеством отдельных нейронов или что любые вычисления, выполняемые нейронными ансамблями, будут основаны на активности клеток. Успешное редукционистское объяснение работы человеческого мозга не приведет к созданию теории, основанной на индивидуальной активности 80 миллиардов нейронов, а скорее покажет, как обработка сенсорных явлений и психическая жизнь людей и животных могут быть объяснены паттернами активности популяций нейронов. А значит, потребуется точное представление о том, что делают отдельные клетки, даже если впоследствии они будут проанализированы на более крупном, популяционном уровне.
Таким образом, мы возвращаемся к ахиллесовой пяте фМРТ: она слишком груба, чтобы позволить реально понять вычислительную активность мозга.
Метод фМРТ не позволяет понять вычислительную активность мозга.
Необходимо разработать гораздо более точные методы визуализации – в плане времени, пространства и функций – и объяснить их с точки зрения более детальных коннектомов [27]. Есть намеки на то, что такое развитие событий возможно с появлением МРТ со сверхвысоким полем субмиллиметрового разрешения. Но пока что такая технология находится в зачаточном состоянии и еще далека от того, чтобы позволить нам различить активность даже сотен тысяч клеток [28].
Одно из часто встречающихся заявлений состоит в том, что техники нейровизуализации, такие как фМРТ, выявляют анатомические и функциональные различия между мужским и женским мозгом и что эти различия могут объяснить разницу в поведении. С одной стороны, существование различий между мозгами является трюизмом[338]
– у всех нас есть анатомические и функциональные особенности просто потому, что мы не являемся одним и тем же индивидом. В силу многих причин можно согласиться с тем, что в целом у мужчин и женщин, как у двух групп, мозг будет иметь разные характеристики. Мужчины и женщины, как правило, играют разные социальные роли в современном обществе и склонны вести себя по-разному (в целом мужчины более агрессивны, например). С точки зрения эволюции половой отбор, действующий изнутри и между полами, был особенностью нашего прошлого (и, возможно, настоящего), в то время как различные роли в размножении – в частности, через материнское поведение – оказывали решающее влияние на становление человеческого общества. Эти факторы сформировали анатомические, функциональные и поведенческие различия между полами. Ключевые вопросы заключаются в том, каковы эти анатомические различия, можем ли мы их обнаружить и, прежде всего, насколько они определяют наше поведение [29].