Однако отсутствие экспериментальных данных в поддержку модели внутренних часов вовсе не означает, что осцилляции нервных клеток мозга не связаны с хронометрированием событий, длящихся дольше периода колебаний. Например, было выдвинуто предположение, что некоторые формы определения времени могут основываться на активности нейронов, осциллирующих с разной частотой. При таком сложном механизме осцилляций разные субпопуляции нейронов с какой-то периодичностью синхронизируются, но в остальное время действуют не в фазе. Расчеты показывают, что путем определения этих синхронных пульсаций модель нейронных осцилляций позволяет дискриминировать интервалы времени меньше периода колебаний любой группы осцилляторов137
.Как мы уже обсудили, отсчет времени в диапазоне от сотен миллисекунд до нескольких секунд играет для нас очень важную роль. Речь идет не только о чрезвычайно точном определении интервалов между событиями, но и об оценке контекста, учете временно́й иерархии и восприятии временны́х образов. В этой «зоне обитаемости» мы можем оценивать длительность событий и длительность промежутков между ними, а также отслеживать общую структуру последовательности фонем, музыкальных звуков, точек и тире азбуки Морзе. По этой причине для объяснения принципов отсчета времени в диапазоне от нескольких миллисекунд до нескольких секунд нам следует заглянуть за пределы общепринятой теории осциллирующих нейронов.
Посмотрите на разбегающиеся по воде круги, образованные двумя каплями дождя (рис. 6.1). Какая капля упала первой? Одна из задач данной главы заключается в том, чтобы продемонстрировать, что для определения времени теоретически подходит любое физическое явление, которое можно повторить воспроизводимым образом (об этом нам напоминает цитата из книги Эйнштейна и его коллеги Леопольда Инфельда, использованная в качестве эпиграфа к данной главе).
Если все капли дождя падают на поверхность воды с одинаковым импульсом, все они создают примерно одинаковые серии концентрических кругов. Эти круги — пример
Рис. 6.1.
Круги на воде. По определению динамические системы — это системы, состояние которых зависит от фактора времени. Глядя на эту фотографию, легко определить, какая капля упала первой, и можно оценить интервал времени между падением двух капель.Давайте рассмотрим еще один простой пример изменяющейся во времени системы, которую теоретически можно использовать для определения времени. Представьте себе ребенка, спускающегося с водяной горки в бассейне: если каждый раз он начинает спускаться с одного и того же места, он достигает дна примерно через один и тот же промежуток времени. Мы можем пометить отрезки, которые ребенок проезжает за одну секунду: вверху эти отрезки будут короче, внизу — длиннее, поскольку скорость движения увеличивается. В результате, по мере того как ребенок пересекает каждую следующую линию, можно определить, сколько времени прошло от момента старта.
Таймер «ребенок на горке» запускается силой тяжести, как водяные или песочные часы. Возможно, такие часы кажутся вам не очень точными, но знайте, что восемь сильнейших спортсменов в соревнованиях по скоростному спуску на лыжах во время Зимней Олимпиады 2014 г. показали результаты с разницей в пределах полсекунды — от 2:06:75 до 2:06:23. Эта точность (погрешность менее 0,4 %) выше точности любых часов, изобретенных до маятника Гюйгенса.
В большинстве физических систем (спускающийся с горы лыжник, скатывающийся с горки мяч, биохимическая реакция в клетке, круги на воде) развитие процессов во времени определяется законами физики, т. е. эти системы теоретически можно использовать для определения времени. Головной мозг — самая сложная на свете динамическая система, так что кажется логичным, что для определения времени мозг использует протекающие в нем самом динамические процессы. Ведь каждый раз, когда нейрон возбуждается, в нем запускается серия воспроизводимых изменений, во многом напоминающих изменения, вызываемые падением дождевой капли в пруд.
В главе 2 мы обсуждали, что нейроны соединены друг с другом через синапсы, и что сила синапса определяет степень влияния пресинаптического нейрона на постсинаптический нейрон. Более того, сила синапсов может меняться (слабый может стать сильным), и это явление синаптической пластичности — один из механизмов, позволяющих мозгу воспринимать и хранить информацию.