Мозг: биография. Извилистый путь к пониманию того, как работает наш разум, где хранится память и формируются мысли

«Декарт был впечатлен гидравлическими фигурами в королевских садах и разработал гидравлическую теорию действия мозга. С тех пор у нас были телефонные теории, теории электрического поля, а теперь теории, основанные на вычислительных машинах и автоматических рулях. Я полагаю, что мы с большей вероятностью узнаем о том, как работает мозг, изучая сам мозг и явления поведения, чем потакая надуманным физическим аналогиям» [10].

Недавно французский нейробиолог Ромен Бретт пошел еще дальше, бросив вызов самой влиятельной метафоре функции мозга – кодированию [11]. Идея нейронного кода доминирует в нейробиологии с момента создания ее Эдрианом в 1920-х годах и восторженного принятия концепции Горацием Барлоу в 1960-х – за последние десять лет было опубликовано более 11 000 работ на эту тему [12]. Фундаментальная критика Бретта состояла в том, что, размышляя о «коде», исследователи непреднамеренно дрейфуют от технического смысла, в котором существует связь между стимулом и активностью нейрона, к репрезентативному смыслу, согласно которому нейронные коды представляют стимул. Тот же вопрос поднимали еще в 1990 году Уолтер Фримен и Кристин Скарда, когда они опубликовали статью под названием «Представления: кому они нужны?» [13]. Фримен, десятилетиями изучавший электрофизиологические реакции в мозге на запахи, объяснил, что, перестав беспокоиться о том, как нервные системы представляют окружающую среду, он смог «меньше сосредоточиться на внешнем мире, поставляющем информацию в мозг, и больше на том, что, собственно, делает сам мозг». Идея о том, что нервные системы представляют или кодируют информацию, содержит еще более фундаментальный подтекст. Как спросил Деннет Крика и Коха: «Представить кому?»

Мозг состоит из «множества» устройств обработки информации.

В большинстве описаний нейронного кодирования подразумевается, что активность нейронных сетей представляется идеальному наблюдателю или читателю как «нисходящие структуры», которые имеют доступ к оптимальному способу расшифровки сигнала. Но способы, которыми такие структуры на самом деле обрабатывают активность периферических нейронов, неизвестны, и на этот счет редко прямо выдвигаются гипотезы, даже в простых моделях функционирования нейронных сетей. Обработка нейронных кодов обычно рассматривается как серия линейных шагов – как цепочка из костяшек домино, падающих одна за другой, как в рефлексе. Мозг, однако, состоит из очень сложных нейронных сетей, которые взаимосвязаны и соединяются с внешним миром для осуществления действия. Сосредоточение внимания на множествах сенсорных и обрабатывающих нейронов без учета связи этих сетей с поведением животного упускает смысл всей обработки. «Потенциалы действия – это потенциалы, которые порождают действия, – заключил Бретт, – а не иероглифы, которые нужно расшифровать».

Подобный взгляд на мозг был представлен Дьёрджи Бузаки в недавно вышедшей книге «Мозг шиворот-навыворот» (The Brain from Inside Out) [14]. Согласно автору, мозг не просто пассивно поглощает стимулы и репрезентирует их через нейронный код, а активно ищет альтернативные возможности для проверки различных вариантов. Вывод, основанный на прозрениях Гельмгольца и Марра, состоит в том, что мозг не репрезентирует информацию, а конструирует ее.

Мозг состоит из сложных нейронных сетей, которые взаимосвязаны и соединяются с внешним миром для выполнения наших действий.

Метафоры нейробиологии – компьютеры, кодирование, электрические карты и так далее – всегда неполны. Такова природа аналогий, интенсивно изучавшихся философами науки и учеными, поскольку они, видимо, занимают центральное место в научной мысли [15]. Но метафоры также способны обогатить наше знание и порой позволяют добиться прозрений и открытий. Наступит момент, когда понимание, которое они допускают, будет перевешено накладываемыми ими ограничениями, но в случае вычислительных и репрезентативных метафор мозга нет согласия, что такой момент наступил [16]. С исторической точки зрения сам факт того, что дискуссия существует, предполагает, что мы действительно приближаемся к концу жизни вычислительной метафоры. Однако пока неясно, что могло бы ее заменить.