Для чего человеку мозг
Факты и мифы о человеческом мозге
Головной мозг – самый сложный орган в организме человека. Часто можно услышать, что люди использует его только на 10%. Правда ли это?
Какую часть мозга использует человек
Используя возможности функциональной МРТ, специалисты измеряли активность органа во время выполнения разных задач, и определили, что большая часть мозга остается активной практически постоянно, даже когда человек выполняет очень простые действия. Более того, орган бодрствует даже когда человек отдыхает или спит. А вот точный процент клеток органа, которые активизируются, у разных людей варьируется. Этот показатель меняется и в зависимости от того, что делает или о чем думает человек.
Как появился миф о 10%
Миф о том, что мозг человека работает лишь на 10% настолько распространенный и так давно существует, что сегодня даже сложно точно определить его первоисточник.
Можно ли улучшить работу мозга
Как и в случае с любым другим органом, состояние головного мозга напрямую зависит от диеты и активности человека. Соблюдая здоровый образ жизни, реально улучшить и его работу.
Влияние диеты
Неправильное питание может ухудшить состояние здоровья человека и послужить причиной развития кардиологических болезней, ожирения, диабета 2 типа. А эти болезни, в свою очередь, повышают риск появления слабоумия.
Чтобы улучшить здоровье головного мозга, стоит включить в свою диету такие продукты:
Физическая активность
Нельзя недооценивать роль двигательной активности для поддержания здоровья головного мозга. Достаточно ежедневно уделять хотя бы по 30 минут на активную ходьбу, чтобы снизить риск ухудшения работы мозга. Также полезно плавание, бег трусцой, езда на велосипеде.
Умственные тренировки
Другие распространенные мифы
Помимо мифа о 10%, существует еще немало других заблуждений о человеческом мозге. Но большинство из них уже имеют научное опровержение.
Левое и правое полушарие
Влияние алкоголя
Продолжительное злоупотребление алкоголем может стать причиной ряда проблем со здоровьем, включая и нарушения в работе мозга. Однако нельзя сказать, будто каждая порция спиртного убивает часть клеток мозга – это заблуждение. Процесс повреждения довольно сложный. Например, доказано, если женщина во время беременности злоупотребляет спиртным, то высок риск, что малыш родится с фетальным алкогольным синдромом. У людей с такой болезнью мозг имеет объем меньше обычного и состоит из меньшего количества клеток. Такие дети в будущем испытывают сложности с обучением и могут иметь другие отклонения.
Подсознательные сообщения
Извилины
Рельеф человеческого мозга состоит из борозд и извилин. Существует мнение, будто каждый раз, когда человек изучает что-то новое, на поверхности органа образуется новая извилина. Но это заблуждение. Извилины образуются еще до рождения и продолжают формироваться в детском возрасте.
Интересные факты
А теперь, когда самые распространенные мифы о человеческом головном мозге развеяны, пора узнать несколько малоизвестных фактов об этом органе:
Человеческий мозг – удивительный орган. Ученые продолжают исследовать его, открывая все новые факты и развенчивая давние мифы.
Зачем ученые исследуют человеческий мозг и что знают о нем на самом деле
Человечество начало исследовать мозг и задумываться о его назначении задолго до появления науки в современном виде. Археологические находки говорят, что в 3000-2000 годах до нашей эры люди уже активно практиковали трепанации черепа — по всей видимости, как способ профилактики головных болей, эпилепсии и расстройств психики. Древнегреческие врачи и анатомы Герофил и Эрасистрат не только называли мозг центром нервной системы, но и считали, что интеллект «зарождается» в мозжечке. В Средние века итальянский хирург Мондино де Луцци предположил, что мозг состоит из трех отделов — или «пузырьков»: передний отвечает за чувства, средний — за воображение, а в заднем хранятся воспоминания.
Вклад в этот процесс вносили не только ученые. В 1848 году американский строитель Финеас Гейдж, работая на прокладке железной дороги, получил страшную травму: металлический штырь вошел в его череп под глазницей, а вышел — на границе лобной и теменной костей. Однако мужчина относительно благополучно прожил потом больше десяти лет. Правда, знакомые утверждали, что в результате инцидента он изменился — например, стал как будто более вспыльчивым. И хотя в этой истории есть немало белых пятен, она в свое время вызвала бурную дискуссию о функциях различных зон мозга.
В наши дни изучение мозга — вотчина не одной, а множества отраслей наук. Нейробиология занимается вопросами, связанными с работой рецепторов. Нейрофизиология — особенностями протекания физиологических процессов в мозге. Психофизиология — соотношением мозга и психики. Нейрофармакология — влиянием лекарственных средств на нервную систему, в том числе на мозг. Существует даже относительно молодое направление — нейроэкономика: она изучает процессы выбора и принятия решений. Более фундаментальные когнитивные нейронауки сосредоточены на исследовании разных типов восприятия, сложных мыслительных процессов и связанных с ними феноменов, которые касаются речи, слушания музыки, просмотра фильмов и т.д.
Зачем это делается?
Логично предположить, что любой орган человеческого тела исследуют в первую очередь для того, чтобы научиться его эффективно лечить в случае необходимости. Но мозг — система слишком сложная и интересная, чтобы ограничиваться утилитарным подходом. В университетах мира существуют сотни лабораторий, которые изучают совершенно разные аспекты мозговой деятельности. Одни фокусируются на конкретных типах расстройств психики — например, на шизофрении. Другие — на сне. Третьи — на эмоциях. Четвертые хотят выяснить, что происходит с мозгом, когда человек испытывает стресс или употребляет алкоголь: этим занимается в том числе лаборатория психофизиологии Института психологии РАН.
Результатом таких исследований далеко не всегда становится метод решения какой-то конкретной проблемы, связанной с мозговой деятельностью. Нейроученые нередко получают информацию, которая главным образом помогает нам лучше понять специфику отношений между людьми и выяснить, к примеру, по каким признакам мы ранжируем окружающих на «своих» и «чужих». Что делать с этим знанием дальше, как его применить на практике — хороший вопрос.
С другой стороны, опыты со «стандартным» человеческим мозгом и натуралистическими (естественными) стимулами дают ученым шанс разобраться, почему у кого-то мозг работает иначе. В финском Университете Аалто ставят эксперименты с участием людей с синдромом Аспергера. Как правило, эта особенность развития сильно затрагивает эмоциональные функции, способность к социальному взаимодействию. Опыты показывают, что у «обычного» человека, когда он смотрит, как общаются другие люди, наблюдается высокий уровень синхронизации в сенсорных зонах мозга, в зонах, участвующих в обработке социальной информации и процессах формирования эмоций. А у человека с синдромом Аспергера такая синхронизация выражена значительно меньше. Ученые надеются со временем разобраться, как помочь адаптироваться в социуме тем, кому изначально это сделать сложнее.
Есть лаборатории, которые занимаются одновременно и прикладными, и фундаментальными исследованиями. В 2012 году ученые из Еврейского университета в Иерусалиме создали устройство, позволяющее незрячим людям «видеть» с помощью слуха. Оно состояло из очков и небольшой камеры, которая фиксировала визуальную информацию, а специальная программа преобразовывала ее в звуковые сигналы. Таким образом человек, лишенный зрения, мог распознать находящиеся поблизости бытовые предметы, других людей и даже крупные буквы. При этом разработчики устройства обнаружили, что в мозге того, кто учится «видеть» с помощью слуха, активируются те же потоки, что и у того, кто видит традиционным способом — глазами. Таким образом научный мир столкнулся с принципиально важной, основополагающей проблемой: действительно ли зрительная кора головного мозга отвечает именно за зрение в привычном понимании? И что такое вообще — зрение?
Также предполагается, что одним из результатов скрупулезного, разностороннего изучения мозга станет возможность создания искусственного интеллекта. В 2005 году стартовал знаменитый многомиллиардный проект Blue Brain Project, целью которого было сделать компьютерную модель человеческого мозга и смоделировать сознание. Пока воз и ныне там, а многие представители научного мира настроены достаточно скептично — хотя бы потому, что мы не знаем точно, что такое сознание. К тому же существует и технические ограничения: для того, чтобы имитировать мозг кошки на самом базовом уровне, понадобился один из самых больших суперкомпьютеров в мире. Человеческий мозг, разумеется, устроен намного сложнее.
Методы и эксперименты
Существующие на сегодняшний день методы исследования мозга можно ранжировать, опираясь на два критерия. Первый — частота снятия информации: она варьируется от миллисекунды до нескольких секунд. Второй — пространственное разрешение: насколько детально мы можем рассмотреть сам мозг. Так, электроэнцефалография способна собирать данные с очень большой частотой. Зато фМРТ (функциональная магнитно-резонансная томография) позволяет охватывать квадратные миллиметры мозга, а это довольно много, поскольку в одном квадратном миллиметре — около 100 000 нейронов.
Также существуют магнитная энцефалография, позитронно-эмиссионная томография, транскраниальная магнитная стимуляция. Методы обычно совершенствуются в сторону неинвазивности: нам хочется как можно больше узнать о мозге живого человека с минимальными последствиями для его здоровья и психологического состояния. При этом именно с появлением фМРТ ученые стали исследовать буквально все подряд аспекты мозговой деятельности. Мы можем взять практически любой тип поведения и быть уверенными в том, что в мире обязательно найдется лаборатория, которая изучает его с помощью фМРТ.
Разобраться, как ученые это делают, можно на примере самого базового эксперимента. Допустим, мы хотим узнать, различается ли мозговая активность человека, когда он смотрит на лица других людей и на дома. Отбирается множество картинок с изображением самых разных домов и самых разных лиц. Они перемешиваются, а их порядок — рандомизируется. Необходимо, чтобы в последовательности не было никаких закономерностей: если, к примеру, после трех домов всегда будет появляться лицо, встанет вопрос о достоверности результатов эксперимента.
Прежде чем поместить испытуемого в сканер фМРТ, с него нужно снять все металлические украшения и предупредить, что лучше не складывать руки в кольцо. Во время сканирования происходит быстрое изменение магнитного поля, что, согласно законам физики, индуцирует электрический ток в замкнутой петле. Ощущения — не смертельно неприятные, но те, кто пробовал, повторять обычно не хотят. В течение тридцати-сорока минут человек лежит в сканере и смотрит на появляющиеся на экране изображения домов и лиц. Важно, чтобы в процессе он не заснул: проходить через такие эксперименты часто довольно скучно. Зато они предполагают награду — допустим, пару бесплатных билетов в кино.
На этом более или менее интересная часть заканчивается и начинается сложная и неблагодарная: ученому предстоит обработать полученную информацию разными статистическими методами, чтобы результат можно было оформить в статью и опубликовать ее в научном журнале. Главный подвох здесь заключается в том, что существует несколько десятков тысяч способов скомбинировать разные ступени преобразования данных, поэтому добиться ложноположительного результата не так уж и сложно.
В 2009 году в Сан-Франциско провели опыт, ставший впоследствии легендарным. Ученые положили в сканер фМРТ мертвого атлантического лосося и показали ему фотографии людей в различных социальных ситуациях. При подсчете данных выяснилось, что мозг лосося не просто реагирует на стимулы: рыба испытывала эмоции. Разумеется, на самом деле мертвый лосось не способен на эмпатию, но за счет погрешности — или так называемого статистического шума, возникающего при анализе собранных с помощью фМРТ данных, мы можем получить значимый эффект. Кто ищет — тот всегда найдет.
До недавнего времени проблема усугублялась еще и тем, что в западные журналы брали статьи, описывающие в основном только положительные результаты экспериментов. Если гипотеза лаборатории не подтверждалась, полученные данные фактически летели в мусорное ведро. Теперь представим: сто лабораторий поставили одинаковый эксперимент. Чисто статистически у пяти из них вполне могут получиться позитивные результаты. Статья, написанная представителями такой лаборатории, будет опубликована, даже если в 95 оставшихся опыты показали отрицательный результат. Для борьбы с такими искажениями в наши дни появилась важная опция: теперь исследование можно перерегистрировать с гарантией публикации вне зависимости от результата — главное, чтобы все было выполнено четко по плану.
Как читать новости науки в СМИ, чтобы не впасть в заблуждение?
Специфика работы ученого заключается в том, что он должен знать очень много — пусть даже только в рамках своей области. Однако чем больше ты знаешь, тем больше сомневаешься. И тем выше вероятность, что рано или поздно ты столкнешься с чем-то, что в корне противоречит твоим убеждениям. Поэтому, общаясь со СМИ, ученые почти никогда не используют слово «однозначно». Вместо этого они говорят: «скорее всего», «вероятно», «мы можем предположить».
Для журналистов и читателей такие формулировки звучат, мягко говоря, не очень заманчиво. Психика человека устроена так, что ему хочется точно знать, из чего сделано его тело — в том числе мозг. Вероятности его либо не интересуют, либо вызывают тревогу. Более того, многие люди в принципе не читают новости дальше заголовка. В результате информация о последних научных исследованиях часто доходит до нас в искаженном виде — в том числе потому, что СМИ стремятся собрать больше просмотров, но опасаются отпугнуть аудиторию слишком расплывчатыми формулировками.
В 2007 году по российским СМИ прокатилась волна заметок об ученых лондонского University College, установивших, что алкоголь улучшает работу мозга. При ближайшем рассмотрении оказывалось, что, поскольку алкоголь улучшает приток крови к мозгу, что, в свою очередь, действительно коррелирует с улучшением умственных способностей, положительный эффект, может, и будет, но негативные последствия от чрезмерного употребления алкоголя его явно перевесят.
Еще несколько лет назад в западной прессе широко освещался проект No More Woof, создатели которого предлагали использовать инструмент на основе электроэнцефалографии, чтобы считывать мысли собак и «переводить» их на человеческий язык. Но, во-первых, ЭЭГ — далеко не самый точный метод сбора данных. Во-вторых, откуда мы можем знать, каким образом мысли собак должны передаваться с помощью английской речи? В-третьих, нет исследований, которые бы доказывали, что все животные, включая человека и собаку, говорят на разных диалектах одного глобального языка. Но СМИ скандировали: ура, мы наконец-то научимся понимать наших Шариков и Бобиков!
Чтобы не дать обмануть себя опубликованной в СМИ новости из мира науки (в том числе — нейронауки), нужно соблюдать несколько простых правил:
Во-первых, не ленитесь прочитать не только заголовок, но и весь текст.
Во-вторых, опасайтесь категоричных утверждений. Допустим, если в материале говорится, будто ученые нашли в мозге «зону любви», учитывайте, что один из современных трендов — исследовать мозг не как конструктор, составленный из полностью автономных элементов, а как сложную сеть (complex network). Да и «любовь» — понятие слишком неоднозначное, чтобы вывести для него какое-то универсальное определение.
В-третьих, обращайте внимание на источник. Журналисты часто ссылаются не на исходную статью в научном журнале, а на публикацию на другом новостном интернет-портале или даже в блоге. Пытливому уму такая ссылка должна показаться неубедительной.
В-четвертых, задайте интернету вопрос: «Кто все эти люди?». Под лейблом «ученые» в СМИ могут появляться как подлинные сотрудники известных лабораторий, так и энтузиасты-любители, собирающие деньги на свое «революционное» открытие с помощью краудфандинговых платформ.
В-пятых, найдите оригинал. Из абстракта (краткого изложения сути статьи) часто бывает понятно, что именно ученые доказали и какими методами. Да, подписка на очень многие журналы — платная. Но есть сайты PubMed и Google Scholar, позволяющие выполнять поиск по текстам научных публикаций.
Вопреки стереотипам наука не может дать нам стопроцентной гарантии чего бы то ни было. Не может жирной, нестираемой линией отделить истину от всего остального. Но она может максимально приблизиться к истине за счет множества повторяющихся, проведенных в разных частях земного шара экспериментов, результаты которых постепенно будут сходиться в одной точке. Примерно. С определенной вероятностью.
Даниэл Уолперт: Для чего на самом деле нужен мозг
Нейробиолог Даниэл Уолперт начинает с удивительной предпосылки: мозг эволюционировал не чтобы думать или чувствовать, а чтобы управлять движением. В ходе этой развлекательной и информативной лекции Уолперт делится с нами тем, как мозг создает изящество и ловкость человеческого движения
Даниэл Уолперт Будущее
Я нейробиолог. В нейробиологии мы имеем дело со сложными вопросами о мозге. Я хочу начать с самого простого вопроса, который когда-то должен был встать перед каждым, потому что это основной вопрос, если мы хотим понять функцию мозга. Почему у нас и у животных есть мозги? Не у всех видов на нашей планете есть мозги, поэтому если мы хотим узнать, для чего нужен мозг, давайте думать о том, почему он развился у нас. Вы можете рассуждать, что мозг у нас для того, чтобы воспринимать мир или думать, и это совершенно неправильно. Если вы подумаете над этим вопросом некоторое время, станет абсолютно очевидно, почему у нас есть мозг. У нас мозг только по одной простой причине: чтобы делать сложные движения. Нет никаких других причин иметь мозг. Подумайте об этом. Движение — единственный способ, который у вас есть, чтобы оказать влияние на окружающую среду. Это не совсем правда. Есть другой способ — потоотделение. Но кроме этого, все остальное проходит через мышечные сокращения.
Подумайте об общении — о речи, жестах, письме, языке жестов — все они опосредованы сокращениями ваших мышц. Поэтому очень важно помнить, что память, сенсорные и познавательные процессы — важны, но они важны только для того, чтобы или приводить в действие, или сдерживать будущие движения. Не может быть никакого эволюционного преимущества в детских воспоминаниях или в восприятии цвета розы, если это не влияет на ваш дальнейший путь.
Для тех, кто не согласен с этим аргументом, у нас есть деревья и трава, у которых нет мозга, но заключительное доказательство — вот это животное, скромный морской шприц. Рудиментарное животное, с нервной системой, в своей юности плавает в океане. И в какой-то момент жизни оно прикрепляется к камню. И первое, что оно делает, прикрепившись к камню навсегда — переваривает свой мозг и нервную систему как пищу. Поэтому, как только вам больше не надо двигаться, то вам больше не нужна роскошь мозга. И это животное часто берется в качестве аналогии того, что происходит в университетах, когда профессора получают пожизненный контракт, но это уже другой вопрос.
Так что я шовинист движений. Я верю, что движение — самая важная функция мозга, и не позволяйте никому говорить вам, что это неправда. Если движение так важно, насколько хорошо мы все понимаем, как мозг управляет движением? Ответ такой — исключительно плохо. Это очень сложный вопрос. Мы можем посмотреть, насколько хорошо осознаем это, размышляя о том, насколько хорошо создаем роботов, которые могут делать то, что делают люди.
Подумайте об игре в шахматы. Как хорошо мы определяем, куда какую фигуру двинуть? Если вы поставите Гарри Каспарова здесь, на свободе, против Deep Blue от IBM, то Deep Blue от IBM будет выигрывать время от времени. И, по-моему, если бы Deep Blue от IBM играл против кого-нибудь в этой комнате, он бы выигрывал каждый раз. Задача решена. Как насчет задачи подбора шахматной фигуры, ловкого манипулирования ею и опускания обратно на доску? Если вы возьмете ловкость 5-летного ребенка против лучших роботов на сегодня, ответ простой: ребенок легко выигрывает. Совсем вне конкуренции.
Почему первая задача так проста, а последняя так сложна? Одна причина — очень умный 5-летный ребенок может сказать вам алгоритм решения первой задачи: посмотреть на все возможные ходы до конца игры и определить выигрышный ход. Так что это очень простой алгоритм. Конечно, имеются другие ходы, но с помощью компьютеров мы приближаемся к оптимальному решению. Если речь идет о ловкости, то даже не ясно, какой алгоритм у вас есть, чтобы быть ловким. И мы понимаем, что надо и воспринимать, и влиять на мир, в котором много задач.
Позвольте показать вам передовую робототехнику. Сейчас много очень впечатляющей робототехники, но управление роботами находится в средневековье. Это финал проекта аспиранта одного из лучших институтов робототехники. Студент запрограммировал этого робота вылить воду в стакан. Это сложная задача, поскольку вода хлюпает, но робот справляется. Но он не выполняет эту задачу с ловкостью человека. А если вы хотите, чтобы робот выполнил другое задание, это другая кандидатская диссертация. Нет никакого общего правила для перехода от одной задачи к другой в робототехнике.
Теперь мы можем сравнить это с современной производительностью человека. Я собираюсь показать вам Эмили Фокс, когда она устанавливает рекорд в штабелировании чашек. Американцы в аудитории знают все про штабелирование чашек. Это школьный вид спорта, где вы должны уложить и разложить 12 чашек на время в установленном порядке. Вот установка мирового рекорда в реальном времени. Она очень счастлива. Мы не понимаем, что происходит в ее мозгу, когда она делает это, и это мы бы хотели узнать.
В моей группе мы разбираем то, как люди управляют движениями. Это выглядит легким делом. Вы отправляете сигнал, и он заставляет мышцы сокращаться. Ваша рука или тело двигается, и вы получаете ответный импульс от зрения, кожи, мышц и т.д. Проблема в том, что эти импульсы не так красивы, как хотелось бы. Одна вещь, которая усложняет управление движением, это сильные шумы при обратной сенсорной связи. Под шумом я не имею в виду звук. В инженерном деле и нейробиологии этот термин означает случайные помехи, препятствующие сигналу. Так в эпоху до цифрового радио, когда при настройке радио вы слышали «хрррр» на станции, которую хотели послушать, вот это называлось шумом. Но в целом, этот шум искажает сигнал.
Например, если вы положите руку под стол и попытаетесь найти ее другой рукой, то вы можете ошибиться на несколько сантиметров из-за помехи в обратной сенсорной связи. Подобным образом, когда вы выводите мощность двигателя на движение — шума очень много. Забудьте о попытках попасть в яблочко в дартс, просто цельтесь в то же самое место снова и снова. Вас ждет огромное рассеивание из-за непостоянства движения. И более того, внешний мир или задача одновременно двусмысленны и изменчивы. Чайник может быть полным, может быть пустым. Это меняется с течением времени. Так что мы работаем в супе из помех сенсорных задач движений.
Этот шум великолепен, общество присуждает огромные премии тем из нас, кто может уменьшить его последствия. Так что если вам повезет попасть маленьким белым шариком в лунку на расстоянии в несколько сотен метров, используя длинную металлическую палку, наше общество будет готово вознаградить вас сотнями миллионов долларов.
Я хочу убедить вас в том, что мозг всегда проходит через множество усилий, чтобы уменьшить негативные последствия такого рода шума и изменчивости. Для этого я собираюсь рассказать вам о системе, которая очень популярна в области статистики и машинного обучения в течение последних 50 лет, называемой Байесовской теорией принятия решений. И с недавних пор это единый способ размышлять о том, как мозг поступает с неопределенностью. Основная идея — вы хотите сделать выводы и потом принять меры.
Я привел формулу. Я не буду объяснять, что это за формула, но она прекрасна. Она красива и многое объясняет. И то, о чем она говорит, и то, что вы хотите рассчитать, это вероятность различных мнений, дающая вам исходные сенсорные данные. Позвольте привести наглядный пример. Представьте, вы учитесь играть в теннис, и вы хотите определить, в каком месте отскочит мяч при направлении его к вам от сетки. Есть два источника информации, об этом говорит правило Байеса. Сенсорные данные — можно использовать визуальную и слуховую информацию — могут сказать вам, что он собирается приземлиться в ту красную зону. Но вы знаете, что ваши чувства не идеальны, следовательно, есть некоторая вероятность, что он приземлится в том красном облаке, представлющем числа между 0,5 и возможно 0,1.
Эта информация пригодна в текущем кадре, но есть другой источник информации, не в текущем кадре, а получаемый только из опыта игры в теннис, и это то, что мяч не скачет с равной вероятностью по корту во время матча. Если вы играете против очень хорошего соперника, они могут послать его в эту зеленую область, которая предраспределена, делая ответ сложным для вас. Оба эти источника информации важны. Правило Байеса говорит, что я должен умножить красные числа на зеленые числа, получить желтые числа, у которых есть эллипсы, это мое убеждение. Так что это оптимальный способ объединения информации.
Я бы не рассказывал вам все это, если бы несколько лет назад мы не показали, что это именно то, что делают люди, когда учат новые движения. Это значит, что мы действительно Байесовские машины логического вывода. Мы ходим вокруг, познаем статистику мира и формулируем ее, но мы также познаем, насколько шумны наши чувства, чтобы затем объединить их настоящим Байесовским способом.
Ключевая часть Байесовской теории в этой части формулы. Это часть говорит о том, что я должен предсказывать вероятность различных обратных сенсорных связей, учитывая мои убеждения. Это значит, что я должен предсказать будущее. Я хочу убедить вас, что мозг предсказывает обратную сенсорную связь, которую вы получите. Более того, она глубоко меняет ваше восприятие того, чем вы занимаетесь. Для этого я расскажу вам о том, как мозг работает с исходными сенсорными данными. Вы посылаете команду, получаете обратную сенсорную связь, и это преобразование регулируется физикой вашего тела и сенсорным аппаратом.
Представьте, что вы смотрите внутрь мозга. Вы внутри мозга. Возможно, вам понадобится маленький предсказатель, нейросимулятор физики вашего тела и ваших ощущений. При посылке команды вниз, вы перехватываете ее копию, направляете в свой нервный симулятор для предвидения сенсорных последствий своих действий. Если я трясу эту бутылку кетчупа, я получаю настоящую сенсорную обратную связь как функцию времени в нижнем ряду. Если мой предсказатель хорош, он скажет то же самое.
Так зачем мне суетиться, делая это? Все равно получу такую же обратную связь. На это есть веские причины. Представьте, когда я трясу бутылку кетчупа, кто-то очень добрый подходит ко мне и стучит ею по спине. Теперь я получаю дополнительный источник информации благодаря внешнему действию. У меня два источника. Путем постукивания и путем встряхивания, но с точки зрения моих чувств, это объединено в один источник информации.
Есть все основания полагать, что вы хотели бы иметь возможность отличать внешние события от внутренних. Потому что внешние события на самом деле больше поведенческие по сравнению с ощущением того, что происходит внутри моего тела. Один способ пересмотреть это — сравнить предсказание, которое базируется только на ваших движениях — с реальностью. Любое несоответствие должно быть внешним. Я осматриваюсь вокруг, делаю прогнозы того, что должен получить, вычитаю их. Все, что осталось, внешнее для меня.
Каковы доказательства этого? Есть один яркий пример, где ощущения, порожденные мной, ощущаются не так, как если бы они были вызваны другим человеком. Поэтому мы решили, что очевиднее всего начать со щекотки. Она известна достаточно давно, вы можете пощекотать себя, также как и другие люди могут. Но в действительности это не было показано, потому что у вас есть нейронный симулятор, имитирующий ваше тело и отнимающий это ощущение. Для решения этой задачи мы применим технологии робототехники ХХI-го века. По сути, у нас есть несколько видов палок на одной руке робота, и они будут двигаться вперед и назад. Мы будем отслеживать это на компьютере, а также контролировать другого робота, который будет щекотать ладони другой палкой. Затем мы будем просить их оценить кучу вещей, включая щекотливость.
Я покажу вам одну часть нашего исследования. Здесь я убрал роботов, здесь люди двигают правую руку синусоидально вперед и назад. Мы повторяем это с другой рукой через некоторое время. Либо без временной задержки, в случае которой свет будет щекотать вашу ладонь, или с временной задержкой в две или три десятых секунды. Важный момент здесь — это то, что правая рука всегда делает то же синусоидальное движение. Левая рука двигается так же и делает синусоидальную щекотку. Все, с чем мы играем, — временная причинность. Если переходим от нуля до 0,1 секунды, становится более щекотно. Если переходим от 0,1 до 0,2, становится более щекотно в конце. И на 0,2 секунды нет разницы с тем, если бы робот щекотал самостоятельно. Все, что ответственно за это аннулирование, очень тесно связано с временной причинностью. На этом примере мы действительно убедились, что мозг делает точные прогнозы и вычитает их посредством наших ощущений.
Я должен признаться — это худшие исследования моей лаборатории, потому что ощущение щекотки на ладони приходит и уходит, нужно большое количество подопытных для придания эксперименту значимости. Так что мы искали более объективный способ оценки этого феномена. За прошедшие годы у меня появились 2 дочери. А при дальних поездках в машине в детских сиденьях дети затевают драки, которые начинаются, когда один что-то делает другому, а тот отвечает. Это быстро обостряется. Дети склонны к усиливающимся со временем дракам. Иногда, когда я кричал на них, чтобы остановить, обе жаловались, что другая била сильнее.
Мы решили протестировать это в лаборатории. Теперь мы не работаем с детьми, с ударами, но суть та же самая. Мы взяли двух взрослых и сказали, что они будут играть. Вот первый игрок и второй, сидят друг напротив друга. Игра очень проста. Мы начали с двигателя с небольшим рычагом малой мощности. Мотор действует на один из пальцев игрока в течение трех секунд, а потом останавливаемся. Игроку говорят, чтобы он запомнил ощущение этой силы и использовал свой другой палец, чтобы применить такую же силу на палец другого объекта через датчик силы — они это сделали. Второму игроку было сказано запомнить ощущение силы и использовать другую руку для применения силы. Они по очереди применяли силу, которую запомнили.
Но важно то, что они ознакомлены с правилами игры, находясь в разных комнатах. Они не знают, по каким правилам играет человек. Мы увидели, что сила зависит от условий. Если мы посмотрим на то, с чего начали, с ¼ Ньютона, это число оборотов, идеальной будет эта красная линия. Во всех парах подопытных мы видим 70% увеличения силы на каждом ходу. Предполагается, что когда вы делаете это — основываясь на этих и других наших исследованиях — мозг гасит сенсорные последствия и недооценивает силу, которую производит. Это еще раз показывает, что мозг делает прогнозы и принципиально меняет предписания. Мы сделали выводы, мы сделали прогнозы, теперь необходимо произвести действия. Правило Байеса говорит, учитывая мои убеждения, действия должны быть оптимальными.
Но у нас есть проблема. Задачи символичные — я хочу пить, я хочу танцевать — а двигательная система должна сокращать 600 мышц в определенной последовательности. Есть большая разница между задачей и двигательной системой. Она может быть преодолена по-разному. Подумайте, как направить движение. Я мог бы выбрать эти две траектории из бесконечного множества путей. Выбрав особую траекторию, я могу вести свою руку по этому курсу бесконечным множеством вариантов сгибов. Я могу сгибать руку по-разному, как легко, так и напряженно. Так что у меня огромный выбор. Оказывается, мы очень стереотипные. Мы всегда двигаемся одинаково.
И получается, что мы так стереотипны, что наш мозг получил отдельную нервную систему для декодирования этого стереотипирования. Если я возьму некоторые точки и приведу их в движение биологическим путем, ваш мозг поймет мгновенно, что происходит. Это куча движущихся точек. Вы будете знать, что этот человек делает, будь он счастлив, печален, стар, молод — огромное количество информации. Если бы эти точки были автомобилями, мчащиеся по гоночной трассе, у вас бы не было никакого понятия, что происходит.
Так почему мы передвигаемся определенным способом? Давайте подумаем над тем, что в действительности происходит. Может, мы не все движемся одинаково. Возможно, есть изменения. Возможно те, кто двигается лучше, чем другие, имеет больше шансов увидеть внуков. Так что движение эволюционирует. Возможно, в жизни, движения совершенствуются путем обучения.
Так что же в движении хорошо и что плохо? Представьте, я хочу перехватить этот мяч. Есть два возможных пути к этому мячу. Если я выберу путь левой руки, я могу рассчитать силу, требуемую мышцам, как функцию времени. Но к этому добавится помеха. Что же я получаю, основываясь на этой прекрасной, гладкой, желанной силе, это очень шумный вариант. Если я буду часто давать одну команду, шум будет разным каждый раз. Я могу показать вам, как разнообразие движения будет развиваться, если выберу этот способ. Если я выберу другой способ движения, справа, например, у меня будет другая команда, другой шум, воспроизводить через шумную систему достаточно сложно. Мы можем быть уверены, что изменчивость будет непохожей. Если я подвигаюсь определённым образом, я получу меньшую изменчивость во многих движениях. Если мне нужно выбрать между теми двумя, я выбрал бы правый, потому что менее изменчивый.
Основная идея — спланировать свои движения так, чтобы минимизировать негативные последствия шума. Одна возможная догадка в том, что количество шума увеличивается с увеличением силы. В принципе, вы хотите избежать больших сил. Мы показали, что используя это, мы можем объяснить огромное количество данных — что в жизни люди пытаются планировать движения, чтобы минимизировать отрицательные последствия шума.
Надеюсь, я убедил вас, что мозг эволюционировал для контроля движений. Это интеллектуальный вызов, чтобы понять, как мы это делаем. Это также имеет отношение к болезням и реабилитации. Есть много болезней, которые воздействуют на движение. Если мы поймем, как мы контролируем движение, мы можем применить это к робототехнике. Наконец, я хочу напомнить вам, что когда вы видите животных, выполняющих простые задачи, настоящая сложность того, что происходит внутри их мозга на самом деле весьма драматична.
Крис Андерсон: Маленький вопрос, Дэн. Значит вы шовинист движения. Означает ли это, что вы считаете другие вещи, о которых думает наш мозг, — мечтание, тоска, влюбленность, все эти вещи — пустяком, случайностью?
ДУ: Нет, нет, на самом деле я думаю, что они все важны, чтобы в итоге привести к правильным движениям с целью размножения. Я думаю, что люди, которые изучают ощущения или память, не понимают, почему вы запоминаете детство. Например то, что мы забываем большую часть детства, вероятно хорошо, т.к. это не влияет на наши движения в дальнейшей жизни. Вам нужно только то, что действительно меняет движение.
КА: Вы полагаете, что люди, думающие о мозге, и о сознании в целом, могли бы получить реальную картину, говоря, куда идет движение в этой игре?
ДУ: Люди обнаружили, например, что ошибочно изучать зрительное восприятие без понимания, почему у вас есть зрение. Вы должны изучать зрение с осознанием того, как двигательная система использует зрение. И если размышлять подобным образом, то результаты отличаются.
КА: Это было весьма увлекательно. Спасибо Вам большое.