Мозговой трест. 39 ведущих нейробиологов – о том, что мы знаем и чего не знаем о мозге

То же самое происходит при обучении на собственном опыте: мы не просто ждем, пока что-то произойдет, чтобы затем сделать вывод, а пытаемся спрогнозировать, что должно произойти, и корректируем свои действия только в том случае, если прогноз неверен[394]. При переходе улицы вы каждый раз прикидываете, успеет ли приближающаяся машина доехать до пешеходного перехода, прежде чем вы окажетесь на другой стороне. Это не так просто: нужно на основании зрительной информации оценить расстояние до машины и ее скорость, а также собственную скорость и ширину улицы. И все же с этой сложной задачей успешно справляются даже маленькие дети. Если вы когда-нибудь учили малышей переходить дорогу, то могли заметить, что они гораздо осторожнее взрослых (по крайней мере, большинства). Дело в том, что они еще не настроили свою когнитивную карту, позволяющую оценить скорость машин и время, необходимое для перехода через дорогу. Они сделают это методом проб и ошибок, отмечая разницу между прогнозом и реальностью; каждый раз, когда они переходят через дорогу, их мозг, несмотря на успешное завершение действия в соответствии с прогнозом, автоматически зафиксирует небольшие расхождения между прогнозом и реальностью: «Та машина все еще далеко от меня, а я уже рядом с противоположным тротуаром». Дети учатся корректировать прогнозы и со временем будут переходить улицу так же, как взрослые.

Исследования, посвященные обучению на опыте взаимодействия с миром, ведутся уже больше ста лет, и мы знаем, что все животные, от улиток и пчел[395] до обезьян и людей[396], обучаются одинаково: делают прогнозы, а затем сравнивают их с тем, что происходит в реальности. Это называется «обучение методом коррекции ошибок»: вы не учитесь, просто наблюдая за происходящим, — вы учитесь на своих ошибках в предсказании событий.

Второй этап научного процесса — это сбор данных и проверка гипотезы на соответствие этим данным. Нейробиологи могут получать данные для проверки гипотез о работе мозга разными способами: например, наблюдая за поведением или используя инвазивные методы регистрации активности отдельных клеток мозга и неинвазивные методы визуализации активности больших областей мозга. Поскольку каждый тип измерений позволяет получить только часть информации о работе мозга, для того чтобы сделать обоснованные выводы, мы учимся сводить информацию из максимального количества источников. Эти так называемые «подкрепляющие доказательства» не только создают основу для научных открытий, но и играют важную роль в самых разных областях человеческой деятельности, от журналистики до истории (вы не станете делать выводы о стиле художника по одной или даже по всем его картинам, не сравнив их с работами современников).

Наш мозг автоматически ищет подкрепляющие доказательства: он оптимальным образом сводит информацию из нескольких источников, чтобы осмыслить внешний мир[397]. Эти источники — наши органы чувств. Вам когда-нибудь казалось, что вы лучше слышите собеседника, когда видите его лицо? Дело в том, что ваш мозг объединяет зрительную информацию (да-да, вы можете читать по губам!) со звуковой, чтобы понять речь, и эта способность очень важна при наличии отвлекающих факторов (например, когда рядом разговаривают другие люди или слышен фоновый шум)[398]. Еще один пример — процесс забивания гвоздя в стену. Мы интуитивно понимаем, что лучший способ попасть по гвоздю — держать его самому (а не поручать это кому-то). Почему? Ведь если гвоздь будет держать кто-то другой, мы явно не попадем себе по пальцу. Мы не столь уверенно направляем молоток, если не придерживаем гвоздь сами, потому что лишь одного зрения (чтобы видеть гвоздь) нам недостаточно. Мы также задействуем чувство проприоцепции — внутреннее знание, основанное на сигналах сенсоров из суставов, о положении наших рук и ног в трехмерном пространстве. Держа гвоздь собственной рукой, мы получаем возможность объединить проприоцепцию и зрение, чтобы прицелиться точнее.

И наконец, сформулировав надежные, хорошо обоснованные гипотезы и собрав информацию из всех доступных источников, ученый должен интерпретировать эмпирические наблюдения. Точно так же поступает и мозг. Наш мир по своей природе неоднозначен, так что в каждый момент времени возможны разные интерпретации входящей информации от сенсоров. Представьте, что вечером вы проходите мимо кухни и видите в окне свет. Это свет кухонной лампы отражается в оконном стекле — или это грабитель с улицы светит фонариком в ваше окно? Чтобы истолковать сенсорную информацию, ваш мозг оптимальным образом объединит имеющиеся знания об этих событиях (грабители приходят редко; окна часто отражают свет) с вероятностями каждой возможной интерпретации полученных данных: под каким углом отражается свет? Под тем же, что вы наблюдали не один раз? Мозг рассчитает, какова вероятность, что вы будете наблюдать эту картину в варианте с грабителем и в варианте с отражением, чтобы за долю секунды принять решение[399].