Живой мозг. Удивительные факты о нейропластичности и возможностях мозга

Рассмотрим еще один пример предсказаний мозга. Глухие люди, впервые надевшие Neosensory-браслет (напомню, он трансформирует звуки в вибрации на коже), обычно изумленно восклицают: «Смотри-ка, он ловит мой собственный голос!» Это всегда немного пугает: по идее, они не должны слышать собственную речь. (Обычный человек всегда улавливает звук своего голоса. При разговоре он звучит для него громче голосов собеседников, потому что рот ближе всего к ушам. Однако человек, лишенный слуха, зачастую может спрогнозировать, как будут звучать произносимые им звуки, но едва ли слышит себя.) Пользователей браслета поражает также громкость других предсказуемых звуков, на которые обычно мало кто обращает внимание: шум спускаемой воды в туалете, стук закрывшейся за ними двери, звук своих шагов. И дело не в том, что слуховая система не улавливает эти звуки, а в том, что глухие люди активно предсказывают их возникновение. При ношении браслета это проявляется в полной мере: вы и поверить не можете, насколько громкий звук у этих «событий», потому что мозг еще не научился предсказывать поступающие от запястья сигналы.

* * *

Итак, ваш мозг активно изменяется, потому что это позволяет ему затрачивать меньше энергии. Но здесь действует и более глубинный принцип: в своих черепных потемках мозг стремится выстроить внутреннюю модель внешнего мира.

Дома вы уделяете мало внимания окружающей обстановке, потому что у вас уже есть ее модель. Другое дело, когда вы едете по незнакомому городу в поисках дороги к определенному ресторану. Тут вы вынуждены внимательно смотреть по сторонам — на таблички с названиями улиц и вывески магазинов, дорожные знаки и номера домов, — потому что мозг еще не имеет надежной модели, чтобы оправдать ваши ожидания.

А кстати, как вы выстраиваете корректную внутреннюю модель реальности? В чем состоит нейронная технология, позволяющая вам брать крупным планом те единицы информации, которые не соответствуют вашим ожиданиям, а все уже учтенное попросту игнорировать?

Вы обращаете внимание на внезапный громкий звук, неожиданное прикосновение к коже, необычное движение на периферии поля зрения. Интерес позволяет вам мобилизовать ваши чувствительные сенсоры на исследование проблемы и решить, как вписать обнаруженные непредвиденности в вашу модель («Ах, так это сосед включил газонокосилку, это котенок обо что-то потерся, а это муха пролетела»). В результате модель обновляется. И наоборот: вы не реагируете на присутствие тапка на левой ноге, поскольку он уже отображен в вашей модели, которая последовательно предсказывает, какие ощущения вы от него можете получить. До тех пор, по крайней мере, пока внутрь не попадет камешек. Тут-то ваше внимание и обратится к тапку, потому что ваша внутренняя модель внезапно потребует обновления.

Различие между прогнозами и реальными исходами дает нам ключ к пониманию одного странного свойства обучения: если вы предвидите что-то безошибочно, вашему мозгу нет нужды меняться дальше. Предположим, вы усвоили, что сигнал вашего мобильника предсказывает: вам пришло сообщение. Мозг быстро выучит связь между двумя событиями, главным образом в силу того, что текстовые сообщения обычны для вашей социальной жизни. Дальше предположим, что в мобильнике обновились программы, в результате чего он реагирует на новое сообщение сигналом плюс вибрацией. И тут выясняется, что ваш мозг не натренирован на вибрацию мобильника (данный эффект называют блокированием). Мозг уже знает, что сигнал предсказывает новое сообщение, и потому не видит необходимости усваивать что-то новое по этому поводу. Но если мобильник только завибрирует, а сигнал не прозвучит, мозг не будет знать, как разгадать эту загадку; в данном контексте он ничему не обучен10. Блокирование приобретет смысл, если мы поймем, что изменения в мозге наступают только там, где есть разница между ожиданиями и реальностью.

Наша внутренняя модель мира позволяет нам делать предсказания и быстро замечать ошибки в прогнозах, указывающие, на что обратить внимание и в каком направлении обновить ее. К системе подобного рода все больше интереса проявляют инженеры и конструкторы в размышлениях о будущем машинного оборудования: несколько компаний разворачивают работу над устройствами, действующими по этому принципу, — от тракторов и тягачей до самолетов. Внутренняя модель мира позволит машине составлять наилучшие прогнозы относительно хода ожидаемых событий. Если все идет в соответствии с прогнозом, выстроенным алгоритмами машины, менять ничего не требуется. И только если входные данные прогнозом не предусмотрены, программная начинка устройства должна встрепенуться, разобраться, что происходит, и соответствующим образом обновить его внутреннюю модель мира.

* * *