Живой мозг. Удивительные факты о нейропластичности и возможностях мозга

В качестве первого шага к пониманию случая Джоди следует признать, что разные структуры мозга поддерживают разные типы обучения и памяти. Травма гиппокампа и прилежащих структур может помешать формированию новых порций декларативной памяти («Что я ела на завтрак?»), но не затронет память имплицитную (как говорить, петь, ходить). По этой причине страдавший амнезией Генри Молисон сохранил способность вести нормальную повседневную жизнь и помнил, как чистить зубы, водить машину или поддерживать разговор. При обучении моторным навыкам задействуются другие части мозга, особенно те, что отвечают за равновесие и координацию. Какие-то области мозга играют важную роль в связывании моторных действий с последующими вознаграждениями. Некоторые отделы важны для изменений памяти, связанных с обусловливанием страха, а различные структуры, отвечающие за вознаграждение, способствуют обучению успешным стратегиям добычи пропитания.

Перечень мозговых структур и их связей с обучением и памятью велик и постоянно пополняется, а случаи Генри и Джоди учат нас, что целостность определенной подсистемы необязательно важна для функционирования других. Можно лишиться способности помнить историю своей жизни, но это никак не повлияет на способность выучить и запомнить новые моторные навыки.

* * *

Рассмотрим такой пример: с детства вы повидали много разных птиц, и ваш мозг вывел обобщение, что животные с перьями способны летать. Да, но вы также видели в зоопарке страусов и запомнили это конкретное исключение из правила. Наряду с этим вы могли узнать, что страусиху в вашем зоопарке зовут Дора, однако это знание неприложимо ко всем другим страусам, которых вы могли видеть где-нибудь еще.

Несколько лет назад камнем преткновения для разработчиков искусственных нейронных сетей стала именно проблема различения обобщений и конкретных примеров. Они сумели разработать сети, обучавшиеся обобщениям («Существа с перьями летают») или содержавшие коллекции примеров («Птица Дора летать не умеет, тогда как птица Пол летает»). А объединить эти две позиции не удалось: сеть либо медленно меняла свои параметры в результате предъявления ей тысяч примеров, либо меняла всё, причем мгновенно — сразу же, как только ей предъявляли единичные примеры.

Как же получается, что единый мозг обучается разным вещам одновременно в обеих временных рамках, тем более что для запоминания разных типов информации о мире нужны разные временные шкалы. Иногда нужно сделать обобщение («Лимоны желтые»), в других случаях — запомнить конкретный факт («Лимон в отсеке для овощей в холодильнике совсем сгнил»).

Эта очевидная несовместимость целей дает важную подсказку33. Чтобы успешно решать обе задачи, мозг должен иметь разные системы, обеспечивающие разные скорости обучения: одна — чтобы выявлять в окружающей реальности общие закономерности (медленное обучение), другая — для эпизодической памяти (быстрое обучение). Согласно предположению, этими двумя системами служат гиппокамп и кора: гиппокамп скор на изменения (и потому быстро учится на примерах), тогда как кора должна потратить время, чтобы неспешно делать обобщения. Первый быстро меняется, удерживая конкретные подробности, а вторая меняется медленно и требует подкрепления множеством примеров. Такой трюк позволяет мозгу быстро обучаться на конкретных примерах («При нажатии этой кнопки запускается двигатель арендованной машины») и одновременно медленно извлекать статистические закономерности из приобретенного опыта («Большинство цветов распускаются весной»)34.

История вносит свои коррективы

Когда активность проходит через мозг, его структура меняется. Для обширных массивов нейронных лесов в вашем черепе это колоссальная организационная проблема: нервная система должна трансформироваться, чтобы оптимально отражать реалии мира. Каждое отдельное изменение должно внести правильный вклад в нейронную сеть, чтобы она вместила новое знание, причем изменения должны быть позиционированы таким образом, чтобы в нужный момент повлиять на поведение. Нередкая ошибка упрощенчества при изучении памяти — полагать, будто в ее основе лежит единый механизм изменений. Классическая версия усиления и ослабления синапсов уже сослужила нам добрую службу: построенные на этих принципах искусственные нейронные сети способны решать прикладные задачи впечатляющей сложности. Но память не сводится к формированию цепочек синапсов в обширной схеме соединений: по мере притока новых данных простые синаптические модели быстро теряют способность представлять ранее поступившие данные. Деградация воспоминаний — а чем они старше, тем прочнее, — раскрывает нам секрет: существуют разные временные шкалы перемен.