Мозг – повелитель времени

Говорим ли мы о кругах на воде или об изменении состояния сети нейронов как о механизме определения времени, мы пока не ответили на главный вопрос: как работает этот механизм? Как перевести круги на воде или состояние сети нейронов в единицы времени? Экспериментальные и теоретические исследования позволяют предположить, что один из способов кодирования времени заключается в том, что мозг определяет, какие нейроны активны в каждый конкретный момент времени.

Мы уже рассмотрели простой вариант этой концепции, когда обсуждали активность нейронов в специфическом отделе мозга (HVC) у певчих птиц. Время, прошедшее от начала песни, можно определить по тому, какой конкретно нейрон возбужден в данный момент — подобно тому, как по номеру падающей в данный момент костяшки домино можно узнать, когда упала первая костяшка из стопки. Однако это очень примитивный линейный код. В более общем виде идея заключается в том, что в каждый момент времени активной является большая группа (субпопуляция) нейронов. Я буду называть эту модель моделью популяционных часов.

Впервые эту важную идею выдвинул нейробиолог Майкл Маук, тогда работавший в Университете Техаса в Хьюстоне. В 1990-х гг. Маук предположил, что какие-то формы отсчета времени основаны на активности динамически изменяющихся популяций нейронов мозжечка — анатомически различимой части мозга, участвующей в координации движений146. Например, давайте предположим, что в момент t = 0 некий звуковой стимул вызывает возбуждение нейронов мозжечка. Тогда через 100 мс может активироваться субпопуляция нейронов, состоящая из нескольких тысяч клеток, а еще через 100 мс активируется другая субпопуляция. Даже если какие-то нейроны активны в оба момента времени, и ни один нейрон напрямую не сообщает время, такие популяционные часы все равно позволяют понять, сколько времени прошло от момента t = 0: 100 или 200 мс.

В качестве аналогии представьте себе многоэтажный дом со светящимися окнами. Вы смотрите на окна дома и видите, где горит свет, а где нет. Теперь представьте себе, что люди в этом доме живут по странному расписанию. В одном окне свет зажигается на закате, в другом — через час после заката, в третьем свет зажигается на закате, потом выключается через час, а потом вновь зажигается через три часа. Если в доме 100 окон, с помощью двоичной цифровой системы можно записать состояние окон дома в каждый момент времени: 1 0 1 … на закате, 0 1 1 … через час после заката, и т. д. (в данном случае каждая цифра означает, включен свет (1) или выключен (0)).

Распределение включенных и выключенных окон описывает состояние дома в каждый момент времени (эквивалент активного состояния сети нейронов). Это состояние можно изобразить в виде точек на графике, на котором каждая ось соответствует одному окну. Проблема заключается в том, что нам в таком случае понадобится построить график с 100 осями. На рис. 6.4 показано, как бы мы описали состояние здания в разные моменты времени, если бы у нас было всего три измерения, соответствующих осям x, y и z. Хотя мы не можем изобразить такой график в 100-мерном пространстве, принцип был бы точно таким же. Соединяя точки, соответствующие каждому моменту времени, можно воссоздать траекторию здания — изменение состояния окон во времени. И хотя здание совсем не предназначено для того, чтобы служить в качестве часов, благодаря этой внутренней динамике (изменению рисунка освещенности окон) с его помощью можно определять время.

Рис. 6.4. Кодирование времени с помощью изменения освещенности окон здания. Состояние трех окон здания в каждый момент времени (таблица слева) можно представить в виде траектории в трехмерном пространстве (справа).

ЧАСЫ, РЕАГИРУЮЩИЕ НА СОБЫТИЯ

Теперь мы можем представить себе, каким образом изменение картины активации нейронов теоретически может служить в качестве часов. Однако важнейший вывод, который следует из теории Майкла Маука, заключается в том, что сеть из большого числа нейронов представляет собой не одни часы, а множество. Возможно, нам не сразу понятны преимущества использования одной и той же сети в качестве нескольких разных часов, однако такая стратегия создает основу для более мощного вычислительного аппарата.

Допустим, у вас на кухне есть таймер, который можно запрограммировать на определенное время, необходимое для приготовления яйца всмятку, варки макарон или выпечки пирога. Другая стратегия — купить три таймера, по одному для каждой задачи, и у каждого свой звонок. Да, эти три таймера будут занимать на кухонном столе много места, но у этой системы, специфической для каждого действия, есть важное преимущество: когда вы входите в кухню и слышите звонок, вы сразу знаете, нужно ли что-то снять с плиты или выключить духовку. Другими словами, часы, реагирующие на специфические события, одновременно закладывают в память информацию о текущих событиях.