Ознакомительная версия. Доступно 16 страниц из 78
В 1950-х годах Ливанов поставил блестящий эксперимент, в котором, используя искусственный интеллект (это не опечатка!), сумел доказать связность в работе структур в мозге кролика. В этом исследовании компьютер в случайном порядке предъявлял зрительный сигнал и вычислял степень слаженности (коэффициент корреляции) в работе зрительной и двигательной коры мозга животного. Оказалось, что, когда корреляция между ЭЭГ этих двух областей была высокой, кролик двигал лапой. Возбуждение добегало от зрительной коры к моторной и запускало двигательную реакцию. Важно отметить, что в этом эксперименте практически сведена к минимуму роль человеческого фактора. Большую часть эксперимента выполнял компьютер. В истории мировой науки, кстати, это был один из первых экспериментов с применением искусственного интеллекта.
Позднее Ливанов доказал, что таким же образом на ЭЭГ можно обнаружить и отражение процессов мышления. Также ему удалось доказать, что при шизофрении картина связей между областями коры меняется. Благодаря работам Ливанова исследователи получили возможность еще до появления функционального томографа видеть, какие области мозга включаются в слаженную работу при выполнении той или иной деятельности.
На научном языке связь между структурами называют когерентностью (согласованностью) частотных колебаний клеток. Фазовый сдвиг между колебаниями остается неизменным в течение всего времени, пока функциональная связь между областями активна. Когерентность связывает пространство и время в мозге. Образно говоря, мозг в определенный момент времени позволяет даже отдаленным областям договориться между собой.
Когда мы с вами говорили про сети мозга (дефолт-система, сеть выявления значимости и другие), речь как раз и шла о когерентности (согласованности) в их работе.
Таким образом, принцип, который одним из первых в мире обнаружил Ливанов, актуален и в рамках современных нейрофизиологических концепций. В общем-то, это повод для гордости за отечественную науку.
Интересно, что некоторые принципы работы дефолт-системы, открытой Маркусом Райхлом в 2001 году в США, могут быть объяснены еще работами Н. П. Бехтеревой 1960-х годов.
Одна из ключевых идей, предложенных Бехтеревой, сводилась к тому, что один и тот же психический процесс (скажем, вспоминание эмоциональных событий) может обеспечиваться системами, находящимися в различных участках мозга. Нейрофизиологические механизмы мышления состоят из жестких (стабильных) и гибких (вариативных) звеньев. Грубо говоря, есть некоторый остов (жесткие звенья), состоящий из структур, всегда включающихся в работу. Это может быть, допустим, гиппокамп (поскольку он оперирует информацией из памяти).
Также время от времени (в зависимости уже от специфики процесса) подключаются и другие области (гибкие звенья), например определенные участки префронтальной коры. Но самое удивительное в этой концепции другое. Жесткие звенья работают как своеобразные шаблоны. Они включаются всякий раз при схожем типе деятельности – как бы самоорганизуются. Вместо того чтобы каждый раз заново организовывать все этапы психического процесса, мозг автоматически «включает» набор нужных структур, а те в свою очередь «подтаскивают» к рабочему процессу новые (гибкие звенья). Получается очень экономичная система. Возможно, кто-то уже провел аналогию с динамическим стереотипом. Жесткие звенья – это вариант динамического стереотипа для самого мозга, а дальше уже возможны гибкие перестройки под конкретную ситуацию. За счет гибких звеньев корректируется динамический стереотип, а поведение подстраивается под условия новой ситуации.
Здесь я просто обязан выразить благодарность главному научному сотруднику НИИ эволюционной физиологии и биохимии имени И. М. Сеченова РАН, доктору медицинских наук Александру Николаевичу Шеповальникову, который много лет был лично знаком с Н. П. Бехтеревой и который настоятельно мне рекомендовал упомянуть работы М. Н. Ливанова и некоторых других авторов.
Мозг – аналого-цифровой механизм
В разные времена ученые пытались сравнивать мозг с теми устройствами, которые были известны на тот момент развития техники. Так, Декарт объяснял функционирование нервной системы с позиций работы паровой машины. Нервы посылают сигналы в мышцы, в них входит «жизненный дух», и они раздуваются. Так мы совершаем движение.
Затем нервную систему пытались уподобить аналоговым устройствам: как на ленту бобины, мозг в свою память пишет новую информацию. С развитием цифровых алгоритмов обработки информации мозг все чаще начали сравнивать с компьютерами. И, кстати, делают это до сих пор!
Рис. 60. На графике видно, как функция кривой разбита на отрезки. Примерно так и представляются данные после преобразования Фурье
Но что не так во всех этих сравнениях? Если коротко, аналоговость означает непрерывность записи и обработки информации, в то время как цифровой вариант работает с дискретными (переменными) значениями.
Проиллюстрировать это можно на примере двух вариантов носителей информации: виниловой пластинке и лазерном компакт-диске. Игла проигрывателя непрерывно скользит по борозде (углублению) виниловой пластинки. А вот в случае с компакт-диском лазер скачет по лункам (называемым питами) и промежуткам между ними – лендам. Питы могут рассеивать или отражать свет лазера. Устройство считывания регистрирует изменения интенсивности отраженного света. То есть мы уже имеем дело с дискретно изменяющимися величинами.
Другим примером дискретизации может служить метод оцифровки аналогового сигнала. То есть если нам нужно с виниловой пластинки (аналоговый вид) перенести файл в компьютер или смартфон, необходимо произвести цифровое преобразование.
Математическая операция под названием преобразование Фурье позволяет нам взять непрерывную кривую функции (например, сигнал с бобины) и разбить ее как бы на отметки. Если посмотреть на график, у нас будут отрезки, заканчивающиеся точками – отметками на кривой. Это приводит к тому, что мы превращаем аналоговый сигнал с пластинки в цифровой.
Несомненно, преобразование с математической и геометрической точки зрения выглядит несколько сложнее, но принцип один: мы разбиваем непрерывную линию на отрезки (точки). В итоге мы получаем в цифровом виде не весь сигнал, а лишь те его части, которые представлены отрезками. За счет того, что плотность этих отрезков очень высока, можно сказать, что потери минимальны. Наша слуховая система практически неспособна обнаружить отличия.
Весь этот длинный разговор про цифровое и аналоговое кодирование мы вели неспроста. Серьезные исследователи не особо любят, когда мозг с чем-то сравнивают, но если уж говорить в терминах техники и кибернетики, то мозг – это аналого-цифровое устройство. Он использует как аналоговый способ работы с информацией, так и цифровой.
Мы с вами уже выяснили, что сигнал в сенсорных системах (слуховой, зрительной и так далее) обрабатывается с задержкой. Важно понимать, что сигнал сначала идет от рецепторов по периферическим путям, затем движется в таламус и только потом в кору. Сигнал как бы пробегает все три этажа мозга. На это, конечно, нужно время. И здесь мозг ведет себя как процессор компьютера, последовательно обрабатывая поступающую информацию. И делает он это способом, который действительно можно сравнить с цифровым. Известно, что в цифровых устройствах информация кодируется единицами и нулями.
Ознакомительная версия. Доступно 16 страниц из 78
