Мозговой трест. 39 ведущих нейробиологов – о том, что мы знаем и чего не знаем о мозге
- Автор: Линден Дэвид
- Год: 2022
- Язык: русский
- Год: Синдбад
- ISBN: 978-5-00131-420-2
- Переводчик: Юрий Яковлевич Гольдберг
- Жанр: Биология
Электронная книга - «Мозговой трест. 39 ведущих нейробиологов – о том, что мы знаем и чего не знаем о мозге». Краткое содержание книги:
Авторы описывают самые удивительные особенности мозга, честно объясняя, что известно, а что пока неизвестно ученым о работе нервной системы. Книга увлечет всех, кто интересуется наукой о мозге.
Больше всего мне хотелось бы донести до читателей следующую мысль: человеческий мозг уникален. Он поражает воображение своими побочными продуктами — нашим самосознанием, творчеством и интуицией — и способностью создавать мысленные абстракции (искусство, математика, мифы, наука), которые мы используем в попытках объяснить и описать материальный мир. Мозг дает нам инструменты, расширяющие наши возможности по изучению мира до пределов, невиданных во вселенной. Наш мозг настолько исключителен, что я предпочитаю называть его «истинным творцом всего»[481]: это определение отражает его удивительные успехи за последние сто тысяч лет истории нашего вида.
Вторая мысль о человеческом мозге, которой мне хотелось бы поделиться со всеми, заключается в том, что ни нервную систему человека, ни ее самые совершенные продукты — интеллект, интуицию, творчество и эмпатию — невозможно свести к простому математическому алгоритму. Своеобразную «защиту авторских прав», как я это называю, обеспечивает ряд эволюционных, нейробиологических, математических и вычислительных ограничений, которые нельзя преодолеть ни с помощью программного обеспечения, подобного тому, что предлагает современный искусственный интеллект, ни с помощью новых технологий, в которые когда-то верили апологеты кибернетики[482]. По сути, все эти ограничения подтверждают, что наш мозг выполняет множество невычислимых функций, которые недоступны универсальной машине Тьюринга, а это значит, что никакой цифровой компьютер, даже самый сложный и мощный, не способен воспроизвести мозг, который мы носим в своей голове. Одна из причин в том, что наш мозг использует и аналоговые, и цифровые вычисления[483]. Мы с Рональдом Сикурелом[484] предположили, что именно циклическое, чрезвычайно динамичное и нелинейное взаимодействие между аналоговыми и цифровыми процессами в нейронах обеспечивает выполнение таких функций, благодаря которым мозг животных по уровню сложности во много раз превосходит любую машину Тьюринга[485]. В научной литературе можно найти подробное описание аналого-цифровой модели мозга[486]. Суть нашей гипотезы в том, что ключевые функции мозга невычислимы с помощью обычного цифрового компьютера, пусть даже самого сложного.
Изложив главную причину своего убеждения в уникальности сложного мозга животных, в том числе нашего, я хотел бы объяснить, почему считаю мозг истинным творцом всего. Благодаря нейробиологическим свойствам мозга мы способны создавать логически непротиворечивое описание материального мира — то есть того, что нас окружает. Единственное доступное нам представление о том, что в нем происходит, постоянно формируется сложными сетями, объединяющими около 86 миллиардов нейронов мозга. Благодаря особенностям работы мозга даже базовые параметры этого внешнего мира — пространство и время — каждый из нас воспринимает по-своему (см. эссе Шулера и Намбудири в этой книге). Такой взгляд на мозг противоречит описаниям из стандартных учебников, где мозг рассматривается как пассивный «декодер» информации, получаемой из внешней среды. Нейрофизиологические данные, собранные за 30 лет исследований в нашей и других лабораториях, указывают на то, что мозг правильнее называть «творцом», который дает определения всему, что мы воспринимаем, на основе своей «внутренней точки зрения»[487]. Я полагаю, что главная функция нашего мозга — формирование ожиданий относительно того, что сулит будущее в следующие сто миллисекунд или через много лет. Это позволяет выстроить внутреннюю модель реальности, с помощью которой мозг оценивает ту или иную ситуацию, находя соответствия и расхождения с этой моделью; мы видим раньше, чем смотрим, и слышим раньше, чем слушаем.
Наш мозг всегда на шаг впереди того, что должно произойти. При обнаружении несоответствия проявляется еще одна замечательная способность мозга — учиться на ошибках и быстро обновлять внутренние модели реальности. В основе обучения лежит более общее свойство, которое называется нейропластичностью; это способность мозга перераспределять функции и даже изменять микроанатомическую структуру под воздействием нового опыта или изменений во внешней среде (см. эссе Линды Уилбрехт, Элисон Барт, а также Мелиссы Лау и Холлис Клайн в этой книге). Невероятная пластичность мозга, наблюдаемая также у взрослых животных, позволяет сравнить центральную нервную систему человека с чем-то вроде оркестра, где каждая прозвучавшая нота способна изменить физическую конфигурацию инструментов, которые участвуют в ее извлечении. Таким образом, мозг, слушающий заключительный аккорд симфонии, отличается от того, который существовал на момент звучания первой ноты.
481
M. A. L. Nicolelis, The True Creator of Everything: How an Organic Computer–the Human Brain–Created the Universe As We Know It, and Why It Is Now under Attack by Some of Its Most Powerful Creations (New York: Basic Books, готовится к изданию).
482
Кибернетика возникла в конце 1940-х годов, и среди ее создателей был математик из Массачусетского технологического института Норберт Винер. Кибернетики пытались свести все физиологические операции, происходящие в человеческом теле, в частности в мозге, к совокупности информационных процессов. Поэтому они были убеждены в своей способности представить человека как систему с обратной связью — подобно системе ПВО, оснащенной радарами, — как будто люди ведут себя как автоматы.
483
Аналоговые сигналы нейронов различаются по продолжительности. Они могут генерироваться усредненной электрической или магнитной активностью большого количества нейронов, наподобие электроэнцефалограммы или магнитоэнцефалограммы, или сигналами одного нейрона, такими как биопотенциал и/или синаптический потенциал. Цифровой нейронный сигнал может быть получен путем фиксации только времени генерирования биопотенциалов отдельными нейронами.
484
R. Cicurel and M. A. L. Nicolelis, The Relativistic Brain: How It Works and Why It Cannot Be Simulated by a Turing Machine (Natal, Braziclass="underline" Kios Press, 2015).
485
Turing, «On Computable Numbers».
486
Cicurel and Nicolelis, The Relativistic Brain.
487
M. A. L. Nicolelis, Beyond Boundaries: The New Neuroscience of Connecting Brains with Machines and How It Will Change Our Lives (New York: Times Books, 2011).