Марк Хамфрис

Скорость мысли. Грандиозное путешествие сквозь мозг за 2,1 секунды

Посвящается Нику, Эбби и Сету

Copyright © 2021 by Mark Humphries

© Алексей Снигиров, перевод, 2022

© ООО «Индивидуум Принт», 2022

Глава 1

Знакомство

Появление импульса

Послеобеденная часть рабочего дня – чертовски тяжелое время. На ваши ослабевшие циркадные ритмы накладывается груз переваривания опрометчиво съеденных на обед хот-дога и хумуса, затуманивая ваш разум и предательски подсовывая ему мысли о сладкой дремоте. Но через десять минут в конференц-зале должно начаться общее собрание, на котором вы рискуете заглушить своим храпом мотивационную речь генерального директора о том, что «расслабляться нельзя». «Съешь что-нибудь», – шепчет внутренний голос. На соседнем столе стоит коробка из-под домашнего имбирного печенья с кусочками груши и шоколада, которое принес Дитрих, чтобы скрасить утренний конференц-созвон с южноафриканским офисом, – на удивление вкусного, определенно соблазнительного, но, к сожалению, съеденного без остатка.

Нет, погодите-ка. Ваши глаза замечают округлый раскрошившийся краешек. Одно печенье осталось. Мозг пробуждается, вы начинаете оглядываться, чтобы определить диспозицию коллег, и возникает мысль: могу ли я его взять? После секундного колебания, взвесив эту этическую дилемму и, самое главное, убедившись, что никто не следит за вашими действиями, вы протягиваете руку.

В эти несколько мгновений ваш мозг гудит от электрических импульсов. Жизненно важных, тайнопеченьеориентированных электрических импульсов. Почему?

Ваш мозг использует электричество для передачи сообщений. Каждая нервная клетка, каждый из 86 миллиардов нейронов в вашем мозгу общается с другими нейронами, посылая крошечные скачки электрического напряжения – волны возбуждения – по тонким, как паутинки, кабелям аксонов. Мы, нейробиологи, называем эти электрические сигналы потенциалом действия, спайками или, как я буду их называть далее в этой книге, импульсами. Эти крошечные электрические импульсы бесконечно бегут через ваш мозг. Импульсы – это зрение, слух и осязание; мышление, планирование и действие. Импульсы – это язык, на котором нейроны разговаривают друг с другом. А общение нейронов – это любое наше действие.

Жизнь посредством импульсов

Все уникальные поступки, которые вы совершаете, возможны лишь благодаря обмену импульсами между нейронами в коре головного мозга (рис. 1.1).

Рисунок 1.1. Базовая анатомия человеческого мозга. Бóльшая часть внешнего слоя – это его кора.

Этот внешний слой человеческого мозга – кора, или кортекс – содержит больше нейронов, чем у любого другого животного [1]. Так много, что нам приходится делить его на совокупность областей, чтобы не запутаться. У каждой области есть свое название. (Большинство этих названий сложно назвать оригинальными: область, состоящая из нейронов, которые в основном взаимодействуют непосредственно со спинным мозгом и осуществляют наибольший контроль над движением, называется первичной моторной корой головного мозга; соседние области – это премоторная кора и, сюрприз, дополнительная моторная область. Захватывающе, правда?) Все эти области состоят из одних и тех же типов нейронов, но импульсы, которыми они обмениваются, вызывают совершенно разные действия.

Многие из этих областей заняты нашим зрительным восприятием: от зон, отвечающих за разбиение видимого мира на его простейшие компоненты – края, линии и углы, – до тех, что имеют дело с движением, цветами, объектами и лицами. Некоторые области контролируют слух и осязание; другие – наши движения.

Есть области, где сосредоточено управление действиями, уникальными для человеческих существ, – чтением, речью и ее восприятием. А в передней части коры мы находим области, которые творят что-то загадочное с информацией из внешнего мира, каким-то образом используя ее для планирования, прогноза и предсказания. И все это делают импульсы.

Цифры головокружительные. Из 86 миллиардов нейронов в головном мозгу взрослого человека около 17 миллиардов – кортикальные, то есть находятся в коре. В среднем, каждый из них отправляет или получает как минимум один импульс в секунду [2].

ООН подсчитала, что ожидаемая продолжительность жизни человека на этой планете сегодня составляет около 70 лет. Это больше двух миллиардов секунд, в каждую из которых в коре вашего головного мозга происходит около 17 миллиардов импульсов. В целом ваша жизнь состоит из примерно 34 миллиардов миллиардов [3] кортикальных импульсов.

Первый крик при появлении на свет. Первые неуверенные, робкие детские шаги. Боль, когда, внезапно взмахнув рукой, Сьюзан выбила тебе шатающийся молочный зуб в начальной школе. Осознание, что вот это зеленое пятно вдалеке – группа деревьев, и накатившее облегчение от уверенности в том, что теперь-то вы точно найдете обратный путь среди влажных от тумана холмов, обратно в желанное тепло так легкомысленно оставленной на обочине машины. Долго набираться храбрости, чтобы наконец сделать ей предложение, и вместо долго обдумываемой изящной и остроумной фразы выпалить все в косноязычной спешке. Сгорать от стыда. Мысленно прыгать в эйфории от ее тихого «да». Решить, что вам пора что-то сделать с ужасным конфликтом между фиолетовым диваном и светло-зелеными шторами. Вспоминать запах свежеиспеченного маминого хлеба и папиного барбекю. Держать на руках своего новорожденного ребенка. Читать это предложение. И это тоже.

Все это импульсы.

От величественного до самого банального, все, что вы сделаете за свою жизнь, – в тех 34 миллиардах миллиардов импульсов, возникающих в коре головного мозга. Если бы я попытался описать историю вашей жизни, используя всего по одному слову для каждого из них, ваша биография была бы длиннее, чем совокупный объем всех когда-либо опубликованных романов на английском языке [4]. Да, абсолютно всех, с тех пор как Гутенберг изобрел печать книг наборным шрифтом в 1439 году. И длиннее значительно – в 76 миллионов раз. Даже с учетом совместных усилий Тома Вулфа, Нила Стивенсона и Джорджа Р. Р. Мартина по созданию книг, которые так удобно использовать в качестве гнета при засолке овощей, у романистов есть еще как минимум 380 миллионов лет или около того, чтобы опубликовать столько же слов на английском языке, сколько электрических импульсов возникает в коре головного мозга в течение вашей жизни. А ведь помимо нейронов коры головного мозга у вас есть миллиарды и миллиарды нейронов в других структурах нервной системы, посылающих еще миллиарды и миллиарды импульсов.

Надеюсь, вы меня извините, если я попытаюсь ограничиться описанием чего-нибудь менее грандиозного.

Путешествие импульса

В этой книге я собираюсь рассказать вам историю лишь о двух секундах из всех этих миллиардов. О простом действии: вы заметили последнее печенье в коробке, оставленной в лотке для входящих документов, и подумали: никто же не будет возражать, если я возьму его, правда?

Путешествие импульса от чувствительных клеток глаза, на которые упал свет, отразившийся от печенья, через отвечающую за зрение часть коры головного мозга, которая превращает узоры света и тени в очертания, отдельные крошки и цвет краешка последнего печенья в коробке, в те области коры, где происходит восприятие, узнавание и вспоминание, затем в область принятия решения, оттуда – погружение в глубины двигательной системы и наконец выход наружу, через спинной мозг и далее к мышцам, перемещающим вашу руку к тому, что видит ваш глаз. Путешествие от взгляда к решению и действию, из глаза в руку.

Это история обо всех местах, которые посетил импульс, и обо всем, что он «видел» на своем пути: о мерцающей галактике нейронов, глубокой тьме коры головного мозга, об одиноком нейроне. О расщеплениях на тысячу импульсов. О самопроизвольном зарождении и мгновенном исчезновении. Эпическое путешествие, совершенное за один миг; история, повторяющаяся два миллиарда раз.

Золотой век

За то, что я могу рассказать вам эту историю, нужно благодарить замечательное сочетание современных технологий.

Одна из них – нейровизуализация, то есть получение изображений головного мозга, в особенности с помощью функциональной магнитно-резонансной томографии (фМРТ), основного источника данных для научно-популярных рассказов о работе мозга. фМРТ способна многое рассказать нам об общей картине того, как группа областей мозга может обрабатывать зрительные сигналы, но не слуховую информацию; об эмоциональной реакции на лица, но не на шоколад; или, как это ни парадоксально, какие отделы активируются только тогда, когда ваш разум кажется пустым. И все же фМРТ ничего не сможет сказать нам о том, как работают нейроны. Каждый крошечный пиксель компьютерной картинки на экране томографа, каждая цветная точка содержит 100 000 нейронов. Томограф регистрирует интенсивность потока обогащенной кислородом крови, циркулирующей вокруг этих 100 000 нейронов, – потока, который увеличивается по мере того, как они начинают отправлять все больше импульсов, поскольку для генерации импульсов требуется энергия, а для выработки этой энергии необходим кислород. Каждая цветная точка на томограмме дает нам только информацию о том, где вокруг очередной группы из 100 000 нейронов изменилась потребность в крови, источнике энергии. Таким образом, фМРТ не позволяет разглядеть или записать состояние отдельных нейронов, не говоря уже об импульсах, которые они посылают.

Эта замечательная технология – единственный способ заглянуть в текущую активность живого человеческого разума без физического вторжения в мозг, к тому же она обладает большим потенциалом как оружие в нашей битве с неврологическими расстройствами. Ее применение для диагностики и лечения, возможно, важнее нашего желания досконально разобраться, что делает каждый конкретный нейрон. Тем не менее одна лишь эта технология нам здесь не поможет. Пытаться понять, как работают нейроны, с помощью фМРТ – все равно что следить за ходом футбольного матча, стоя на улице и слушая рев толпы на стадионе. Радостные крики, трагические стоны и презрительный свист подскажут вам, когда на поле произойдет что-то захватывающее, и, если повезет, по тому, какая часть зрителей реагирует, вы сможете примерно определить, на каком конце поля разворачивается действие. Но вы не сможете восстановить сам ход матча, определить, что делали игроки и где находился мяч в течение этих девяноста минут. Чтобы понять матч, нам нужно наблюдать за игроками. Чтобы понять мозг, нужно наблюдать за импульсами.

Впервые импульс от одного нейрона удалось мельком разглядеть в 1920-х годах [5]. С тех пор десятки тысяч нейробиологов занимались регистрацией импульсов, исходящих от всех мыслимых частей мозга. И это относится к мозгу почти любого живого существа, от гигантских нейронов в щупальцах кальмара до нейронов крысы, отвечающих за принятие решений. Мы можем даже регистрировать активность нейронов бодрствующего, болтающего, находящегося в ясном уме человека. Но, поскольку мы живем в самый разгар золотого века системной нейробиологии, теперь можно отважиться пойти дальше в наших попытках понять, как именно нейроны связываются друг с другом и работают сообща.

На протяжении десятилетий мы были способны регистрировать импульсы только одного нейрона за раз. Теперь мы можем одновременно регистрировать импульсы сотен и даже тысяч нейронов с помощью стандартного оборудования, и возможности этих передовых технологий растут экспоненциально из года в год [6].

Раньше мы лишь примерно могли определить те зоны, где нейроны одной области мозга через свои электрические кабели-аксоны осуществляли соединение с другими областями. Теперь мы можем проследить «провод» от каждого отдельного нейрона, чтобы точно определить, куда он будет отправлять свои импульсы.

У нас появилась возможность регистрировать не только те электрические импульсы, которые посылает нейрон, но и эффект, который эти импульсы оказывают на принимающий нейрон, через крошечное синаптическое соединение – размером оно меньше, чем бактерия. Мы даже можем делать это одновременно в нескольких точках одного нейрона.

И теперь мы научились не просто регистрировать импульсы, но даже включать и выключать нейроны светом, заставляя их посылать импульсы по нашей команде либо вообще запрещая им это делать [7]. Наконец, мы можем напрямую проверить, чтó стоит за активностью конкретных нейронов, посмотрев, что происходит, когда они отправляют или, что не менее важно, не отправляют свои импульсы.

Высокотехнологические инструменты позволяют нам регистрировать индивидуальные импульсы, посылаемые сотнями отдельных нейронов, по желанию вызывать или блокировать отправку и получать некоторое представление о местах назначения той «проводки», по которой они движутся. И все вместе они рассказывают о путешествиях импульсов.

Есть, правда, одна серьезная проблема с этим шведским столом технологических триумфов. Ни один из них нельзя использовать на живом человеке. Для отслеживания связей между вашими нейронами нужно ввести флуоресцентное химическое вещество непосредственно в конкретную область живого мозга, затем извлечь этот мозг, разрезать его на тонкие пластины и поместить срезы под микроскоп, чтобы выяснить, где в конечном итоге оказалось флуоресцентное вещество. Естественно, с вами ничего подобного делать нельзя. Чтобы включать и выключать нейроны, мы сначала должны сделать их чувствительными к свету, вставив участки ДНК светочувствительных растений или бактерий в ДНК нейрона. Это с вами проделать тоже не получится. А для записи импульсов от сотен нейронов одновременно нужно либо заполнить ваши нейроны токсичным химическим веществом, которое испускает свет при электрической активности, либо вставить в них через отверстие в черепе множество тончайших игл-электродов из вольфрама или углеродного волокна, прикрепленных к толстому пучку длинных проводов. С этической точки зрения такие действия, как нарезка мозга на тонкие пластины, манипуляция с генами или протыкание живого человека электродами, отпадают.

Но бывают удивительные исключения. В очень редких случаях нам удается регистрировать электрическую активность от электродов, имплантированных непосредственно в живой человеческий мозг. Например, у пациентов с болезнью Паркинсона, перенесших нейрохирургическую операцию по глубокой стимуляции мозга. Этот метод лечения заключается в электростимуляции глубинных структур в головном мозгу (отсюда и название «глубокая стимуляция головного мозга», неврологи – одни из самых буквальных людей на планете). В мозг пациента вживляют электрод, соединенный с электронным генератором импульсов, питающимся от батарейки, который обычно имплантируют под ключицу. Операция по имплантации электрода проходит в два этапа. Сначала электрод устанавливается примерно в нужное место, но не закрепляется, и его выводы оставляют свободными для подключения снаружи, так что положение можно точно настроить. Во время настройки невролог будет стимулировать мозг по этим проводам. Если электрод находится немного не в том месте, то будет происходить немного не то, что требуется: если пациент вскинет руку, электрод расположен неправильно, надо чуть подвинуть; если пациент начинает бесконтрольно плакать – тоже неправильно, нужна корректировка. Если же трясущаяся рука пациента внезапно замирает, значит, правильное положение найдено; теперь электрод можно закрепить на месте и перейти ко второму этапу операции – вживлению под кожу проводов к электронному блоку и закрытию отверстия в черепе.

Но необходимость этого медленного процесса точной настройки означает, что у исследователей есть промежуток времени, около недели, в течение которого провода, свисающие из черепа пациента, можно использовать не только для подачи, но и для записи сигналов, регистрации активности нейронов, расположенных рядом с электродами [8]. Изобретательные исследователи проводят эту неделю, предлагая пациенту выполнить целый ряд задач, которые, как они надеются, неким образом затронут крошечные области в глубоких структурах мозга. Аналогично, пациенты с тяжелыми формами эпилепсии, не поддающейся медикаментозному воздействию, тоже могут решиться на операцию по имплантации электродов, предназначенных для стимуляции небольшой области мозга, обычно в гиппокампе или в коре головного мозга, где начинается нежелательная судорожная активность. Опять же, занимаясь тонкой настройкой положения электродов у таких больных, исследователи имеют возможность записывать данные об активности нейронов, расположенных рядом с этими электродами, во время выполнения пациентами их заданий [9]. В обоих случаях мы получаем редкую возможность произвести запись активности одиночных нейронов головного мозга живого человека. Это ценный исследовательский ресурс, но он ограничен единичными областями мозга у небольшого количества людей, – резать мозг и манипулировать генами все равно не получится.

Итак, поскольку людей мы с повестки снимаем, нейробиологи, исследующие импульсы, значительную часть данных получают в исследованиях на широком круге других живых организмов. Некоторых используют для опытов, потому что с точки зрения эволюции они являются нашими близкими родственниками – это относится, в частности, к крысам и мышам с их уникальным сочетанием сообразительности и хорошо изученной ДНК. Других исследуют на предмет уникальной возможности изучения основ взаимодействия нейронов друг с другом. Саламандры, аквариумные рыбки данио-рерио, пиявки, аплизии [10] и даже личинки дрозофил – все они появятся на следующих страницах моей книги. Ведь несмотря на колоссальную разницу между слизнем и человеком, строение и принципы действия нейронов, как ни странно, за миллионы лет эволюции почти не изменились. Нейрон остается узнаваемой клеткой практически во всех существах, обладающих хоть каким-нибудь мозгом. Если организм видим и движется – его жизнь состоит из импульсов.

Как нам понять импульсы

Интерпретируя массивы данных, полученных из опытов на животных, об импульсах и о том, куда и когда их отправляют нейроны, мы основываемся на том, что известно о человеческом мозге. Нейровизуализация подтверждает, что аналогичные области человеческого мозга в ответ на аналогичные раздражители из внешнего мира будут в аналогичное время и в аналогичных местах проявлять одинаковую активность, т. е. посылать такие же импульсы, как и те, что мы фиксируем у животных. А психология и когнитивные науки позволяют нам понять, какие процессы происходят в человеческом разуме, когда мы наблюдаем эти импульсы у других существ.

Исследования распознавания лиц – прекрасный пример взаимодействия между психологией, средствами нейровизуализации и импульсами. Люди уделяют много внимания лицам. Психологи утверждают, что с самого раннего детства мы предпочитаем смотреть именно на лица людей. Повзрослев, мы становимся способны хранить в памяти около пяти тысяч лиц [11] и можем распознавать изображения лиц по крайне скудной визуальной информации, бросив на них лишь беглый взгляд и глядя с самого необычайного разнообразия ракурсов – мы видим их даже при использовании самых простых визуальных символов. Для нас лицом является даже это::-о. Или это:;-). Наша способность видеть лица, пожалуй, не должна вызывать удивления, если учесть, что распознавание лиц и их выражений лежит в основе многих социальных взаимодействий и требуется для определения, кто является близким нам по роду или племени, а кто нет, кто в иерархии выше нас, а кто ниже, кто рад встрече с нами, а кому она на самом деле неприятна. Однако глубина подхода к этой задаче подразумевает, что наш мозг должен выделять серьезные вычислительные мощности для распознавания лиц.

Функциональная визуализация показала нам, что человеческий мозг действительно серьезно относится к этой проблеме – настолько серьезно, что в нем выделена целая область, предназначенная только для распознавания лиц. Часть веретенообразной извилины (также известной как боковая затылочно-височная извилина или fusiform face area, FFA), всегда демонстрирует активность, если человеку показывают лицо, под каким бы странным углом оно ни находилось, но остается в покое при показе других объектов или искаженных до неузнаваемости изображений лиц. Она действительно озабочена только лицами [12].

Затем Дорис Цао, Винрих Фрейвальд и их коллеги решили поработать с обезьянами – животными, которым тоже небезразличны лица сородичей, – чтобы проникнуть в эту область их мозга, зарегистрировать импульсы и определить, какие же сигналы фактически посылают друг другу нейроны [13]. Они обнаружили, что в мозгу их подопытных действительно существует конкретная область нейронов, отправляющих сигналы в ответ на изображения лиц [14]. Оказалось, что в этой области существует шесть отдельных участков нейронов, занятых распознаванием лиц, и они связаны друг с другом. Стимуляция одного участка активировала нейроны в некоторых других [15], то есть вполне вероятно, что узнавание лица было представлено определенными паттернами (или, как их назвали, кодами) лицевой идентификации – совместной активности нейронов в отдельных участках. Этот код совместной активности был обнаружен через девять лет, в 2017 году: каждый нейрон посылает импульсы в ответ на некую абстрактную особенность, характерную для изображения лица, например на кривую, образованную бровью и носом. Комбинация нейронов, реагирующих на различные абстрактные характеристики, свойственные лицам, и совместно отправляющих импульсы, в сумме составляет группу распознавания лица [16].

Итак, психология объясняет, насколько важны для людей лица и как тщательно они их рассматривают и изучают. Нейровизуализация мозга позволяет нам обнаружить активность области мозга, предназначенной для обработки изображений лиц. Регистрация импульсов дает возможность увидеть, как выглядит код лицевой идентификации и то, как нейроны этого региона отправляют свои сообщения об узнавании лиц. Сама по себе запись электрической активности в ответ на предъявление животному изображения лица его сородича не говорит нам о том, что эта активность соответствует «узнаванию» лиц, поскольку «узнавание» – это описание субъективного человеческого опыта. Через собственный опыт мы интерпретируем импульсы и в мозгу животного.

Куда мы двинемся дальше

Золотой век передовых технологий позволил нам лишь слегка приоткрыть краешек занавеса на той сцене, где мозг разыгрывает свои нейронные драмы. Иногда кажется, что в последние десять лет каждый день приносил новости об очередных исследованиях, переворачивающих наше представление о том, как нейроны взаимодействуют друг с другом. И каждый раз приходилось вносить коррективы в понимание механизма функционирования нашего мозга – того, как мы различаем объекты, как принимаем решения, как совершаем движения. Но каждая отдельная группа нейробиологов, лихорадочно копающаяся в своей любимой области мозга или увлеченно препарирующая отдельный тип нейронов, может не видеть общей картины, не успевая отслеживать открытия, радикально изменяющие наше понимание внутренней работы мозга. Я же попробую принять этот вызов.

Будучи вашим проводником в путешествии вместе с импульсом из глаза в руку, эта книга расскажет, что мы уже знаем об импульсах, что они значат для нас, людей, и в чем нам еще только предстоит разобраться. Это путешествие позволит нам опровергнуть некоторые ошибочные представления и о том, как работает мозг, и о его несовершенствах, многие из которых свойственны самим нейробиологам.

Эталонный нейрон из учебника наделен конкретной функцией – он посылает определенные импульсы в ответ на определенные внешние воздействия. Но мы встретим и темные, «немые» нейроны – большие группы в буквальном смысле безмолвных клеток, безучастных ко всему, что происходит вокруг. Они невидимы для нейровизуализации – словно темная материя во Вселенной – и бросают вызов нашим самым глубоко укоренившимся теориям о том, как должны работать нейроны. Эволюция не терпит бесполезного, так почему же она допускает существование миллиардов нейронов, которые, кажется, бездействуют?

Еще мы встретим спонтанные импульсы. Импульсы, которые таинственным образом генерируются нейронами без какого-либо воздействия из внешнего мира; они появляются исключительно из-за бесчисленных петель обратной связи между нейронами, которые заставляют их бесконечно возбуждать друг друга. Они не содержат ни реакции на послание из внешнего мира, ни воздействия на этот мир через движение. Но еще невероятнее импульсы, спонтанно возникающие даже без какого-либо сигнала, поступающего в нейрон, исключительно благодаря циклическим реакциям молекул внутри него. И все же, следуя по нашему маршруту от взгляда к движению, мы неоднократно и повсюду будем встречать подобные импульсы.

Встреча со спонтанными импульсами ведет к возникновению одной из новых идей, которые я изложу далее в этой книге: спонтанные импульсы являются неизбежным следствием колоссального объема электрических соединений между огромным количеством нейронов, составляющих мозг, и эволюция приспособила их для нашего выживания. Вместо того чтобы ждать, пока импульсы, несущие сигналы воздействия из внешнего мира, пройдут через мириады областей коры головного мозга, вначале распознающие, что именно увидел глаз, затем решающие, что с этим делать, а затем передающие команды действовать, – вместо того чтобы ждать окончания всего этого процесса, мы используем спонтанные импульсы, которые наделяют нас силой предвидения. Спонтанные импульсы предсказывают, что мы увидим, что услышим, каким будет наше следующее решение. Они заранее готовят нас к совершению следующих движений. Все для того, чтобы мы могли быстрее реагировать – то есть выжить и дольше прожить.

Следуя за импульсом, который путешествует из зрительной клетки вашего глаза через мозг к мышцам вашей руки, – от мелькнувшего краешка печенья через его распознавание, принятие решения схватить его, движение и вплоть до достижения результата. Мы вместе с ним преодолеем этот тяжелый путь, будем вместе страдать, клонироваться на множество других импульсов, терпеть неудачу за неудачей и двигаться дальше. Мы будем блуждать по великолепию богато укомплектованной префронтальной коры и в ужасе стоять перед стеной электрического шума, исходящей от базальных ганглиев. Но все это еще впереди. Начнем мы с того, что пока понимаем лучше всего, – самого импульса.

Глава 2

Всё или ничего

Двоичный код

В начале 1940-х Уоррен Маккаллок сделал одно неожиданно смелое, казалось бы, ничем не подкрепленное предположение. Это был акт творческой отваги, на которую способен лишь человек, причудливо совместивший профессии психиатра, нейробиолога и философа [17]. Первые нечеткие изображения мозговых импульсов исследователи начали получать в конце 1920-х – начале 1930-х годов. Колебания линии на экране осциллографа [18], показывающие наличие электрических пульсаций, были настолько слабыми, что пропадали даже от звука кашля в соседней комнате. И все же Маккаллок был заворожен тем, что импульсы от одного и того же нейрона каждый раз выглядели примерно одинаково – одной формы и одной амплитуды. Располагая всего несколькими примерами записей электрической активности нервных клеток, он выдвинул гипотезу: активность любого нейрона в любой области мозга происходит по принципу «все или ничего»; либо он посылает импульс, имеющий заданную форму и амплитуду, либо его активность вовсе не расценивается как сигнал.

Десятилетия работы показали, что Маккаллок был прав. В этой главе, базируясь на его вдохновенном предположении, мы попробуем ответить на экзистенциальный вопрос: почему именно импульсы?

Гипотеза Маккаллока оказалась верна благодаря тому, каким образом нейроны генерируют импульсы. Как и любая клетка, нейрон обладает мембраной, «кожей», которая окружает содержимое, удерживая его внутри. Мембрана нейрона изолирует ионы, находящиеся внутри клетки, от ионов снаружи, в межклеточной жидкости. А разница между суммами зарядов ионов, находящихся внутри и снаружи нейрона, означает, что между ними есть электрический потенциал – крошечное напряжение, величина которого постоянно колеблется.

Когда разность потенциалов между телом нейрона и окружающей средой достигает критической величины, запускается стремительный лавинообразный процесс. В мембране начинают открываться и закрываться ионные каналы, через которые ионы могут проходить с внутренней стороны мембраны на наружную и наоборот, смещая потенциалы и создавая электрический импульс, который распространяется и за пределы самого тела нейрона. Рождается потенциал действия – импульс, который, как по кабелю, стремительно пробегает по отростку-аксону, соединяющему нейроны (см. рис. 2.1).

Рисунок 2.1. Основные части нейрона. Импульсы образуются в теле нейрона и распространяются по его отростку-аксону – «кабелю», соединенному через синаптические промежутки с дендритами соседних нейронов, древообразными структурами отростков, которые принимают импульсы-сообщения от аксонов.

Процесс возникновения каналов в мембране всегда протекает одинаково, поэтому электрический импульс всегда получается одинаковой продолжительности и амплитуды. Либо импульс есть, либо его нет, никаких компромиссов.

Путь к пониманию универсальной природы нервных импульсов начался с исследований легко доступных нервных окончаний у неприхотливых лабораторных животных: седалищного нерва лягушки, глаза мечехвоста и глаза угря [19]. Импульсы, регистрировавшиеся в этих экспериментах, каждый раз оказывались одной и той же формы. Однако потребовалось более двух десятилетий кропотливой работы, чтобы, начав с анализа этих первых записей, сделанных в первой половине 1930-х годов, и ставя эксперименты на других животных, найти ответ на вопрос, почему так происходит. Кульминацией стала модель, разработанная Аланом Ллойдом Ходжкином и Эндрю Хаксли в 1952 году, в которой они собрали все доступные данные [20].

Ходжкин и Хаксли работали с гигантским аксоном кальмара (речь, конечно, об аксоне, который является гигантским у обычного кальмара, а не об аксоне гигантского кальмара, обитающего в глубинах океана, – разместить такого левиафана в обычной лаборатории было бы довольно непросто). Его огромный по клеточным меркам диаметр [21] стал настоящим подарком для ученых, которым удалось ввести электрод прямо внутрь аксона и напрямую зарегистрировать импульс, перемещающийся по нему. А еще экспериментаторы научились выдавливать из аксона цитоплазму и заменять ее на солевые растворы разного состава. Их идея заключалась в том, чтобы затем поиграть с ионами в жидкости, в которой находился нейрон, увеличивая или уменьшая концентрацию определенных типов ионов, чтобы выяснить, какие именно ионные токи участвуют в проведении нервного импульса.

Дело в том, что живые нейроны находятся в соленой среде – за пределами мембраны, в межклеточной жидкости, много ионов натрия (с положительным зарядом, +) и ионов хлора (с отрицательным зарядом, —). Однако в покое внутри нейрона, в его цитоплазме, ионов натрия и хлора мало, но много ионов калия (тоже положительно заряженных, +). Поскольку концентрации заряженных ионов – особенно калия – различаются по обе стороны мембраны, это создает на ней электрический потенциал, называемый потенциалом покоя. Изменяя концентрации ионов в жидкости, окружающей нейрон, Ходжкин и Хаксли управляли величиной этого потенциала. И, что очень важно, смогли выяснить, какие типы ионов (натрия, калия или хлора) определяют каждую фазу формирования импульса.

Мучая аксон кальмара в ванночке с соленой водой, ученые открыли процесс рождения импульса (рис. 2.2). Когда потенциал на мембране нейрона превышает критическое значение, в ней лавинообразно открываются ионные каналы, через которые могут проходить только ионы натрия. Они устремляются внутрь клетки, быстро увеличивая там свою концентрацию и вызывая всплеск напряжения на мембране. Но это продолжается недолго, поскольку повышение концентрации ионов натрия вызывает открытие других каналов, пропускающих ионы калия, которые перекачиваются наружу, отправляя положительный заряд обратно почти так же быстро, как он поступает внутрь с ионами натрия. В свою очередь этот выброс калия закрывает каналы для натрия, поток ионов прекращается, и так же быстро, как оно росло, напряжение снова падает до отрицательных значений. Этот быстрый рост, а затем резкое падение напряжения и есть импульс.

Рисунок 2.2. Импульс. Электрический потенциал (толстая черная линия) на мембране нейрона нарастает, пока не достигнет критической точки. Это запускает лавинообразное открытие каналов в мембране, ионы устремляются внутрь и затем наружу, потенциал быстро повышается, а затем так же стремительно снова падает вниз, прежде чем вернуться к нормальному состоянию. Весь процесс занимает около миллисекунды.

Это были не просто любопытные эксперименты, а железная закономерность – модель Ходжкина – Хаксли. Это математическое описание процесса электрического возбуждения, открытия и закрытия каналов в мембране клетки – то есть какие каналы открываются, в зависимости от чего и на какое время – они выразили системой уравнений. Она применима практически ко всем нейронам – по достижении порогового значения в них каждый раз происходят одни и те же процессы [22]. Какие-то детали, например количество натриевых или калиевых каналов на единицу площади мембраны или скорость, с которой эти каналы открываются и закрываются, могут различаться для разных типов нейронов. Поэтому импульс в гигантском аксоне кальмара может иметь форму, отличную от импульса, сгенерированного нейроном в гиппокампе лабораторной мыши. Но независимо от несущественных различий это импульсы, и действуют они одинаково.

Благодаря своей смелой догадке о том, что нейроны при любых обстоятельствах обмениваются электрическими импульсами по принципу «все или ничего», Маккаллок понял, что мы можем радикально упростить процесс изучения мозга. Вместо того чтобы беспокоиться о деталях формы импульса, его длительности или амплитуде, нам нужно только знать, был ли он отправлен. То есть импульс означает «1», а отсутствие импульса означает «0». Получается, все сообщения нейронов выражаются в двоичном коде.

Двоичный код подразумевает двоичную логику. Маккаллок догадался об этом, а дальше дело застопорилось. Но счастливый случай свел его с Уолтером Питтсом – вундеркиндом и обладателем совершенно потустороннего гения [23]. Однажды он прочитал за три дня классический трехтомник «Принципы математики» и нашел в нем несколько спорных моментов, о чем и написал одному из авторов – знаменитому математику и философу Бертрану Расселу. Рассел ответил Питтсу и предложил ему поступить в аспирантуру в Великобритании. Через два года он сбежал из дома, чтобы поступить в Университет Чикаго. Он нанимался на разные временные работы и тайком пробирался на лекции по математике и логике (если вам кажется, что это звучит на удивление схоже с сюжетом «Умницы Уилла Хантинга», вы не одиноки). Друг Питтса, Джерри Летвин, оказался знаком с Уорреном Маккаллоком – и случайно узнал, что тому нужна помощь с математикой. Помощь неуклюжего высоколобого гения-логика не от мира сего.

В совместной работе Маккаллок и Питтс, опираясь на двоичную природу сигналов в нервных клетках, доказали, что группа нейронов, получающих друг от друга единицы или нули и отправляющих импульсы в зависимости от сочетания полученных на входе данных, позволяет построить любой элемент, необходимый для решения задач дискретной логики. Например, для вычисления логического «И» достаточно пары нейронов: оба отправляют импульс – то есть «1», – только если оба одновременно получили импульс на входе, и ни один из них не отправляет ничего – то есть «0» – при любой другой комбинации на своих входах. Другая пара может вычислять исключающее «ИЛИ», если каждый отправляет импульс («1»), когда хотя бы один нейрон получил входящий импульс, но не отправляет импульса («0»), если оба нейрона не получали входных данных или получили по импульсу одновременно. Маккаллок и Питтс показали, что путем добавления подобных простых нейронов можно построить вычислитель, реализующий любые мыслимые логические операции, какими бы сложными они ни были. А все, что может производить логические операции, является вычислителем. Так что, по-видимому, ответ на вопрос «Почему именно импульсы?» таков: чтобы мозг мог работать как вычислитель.

Если вы что-нибудь знаете о внутреннем устройстве компьютера – системного блока на вашем столе, ноутбука на ваших коленях, планшета в ваших руках, телефона в кармане, – вы можете в этот момент мысленно воскликнуть: «Ага! Двоичный код! Значит, мозг – это компьютер!» Но здесь мы имеем дело скорее с обратным: современный компьютер, основанный на дискретной двоичной логике, – это модель мозга.

Джон фон Нейман заложил теоретические основы архитектуры любого современного электронного компьютерного оборудования в 1945 году [24]. Фон Нейман хорошо знал Маккаллока и следил за их совместными работами с Питтсом. Создавая электрические схемы элементарных логических ячеек, срабатывающих от определенного сочетания нулей и единиц на входе, он использовал их идеи о возможности объединять эти элементы для выполнения логических операций в разработке архитектуры вычислительного компьютера. В самом деле, на протяжении всего отчета, описывающего архитектуру EDVAC [25], фон Нейман говорит о своем компьютере как о модели работы мозга. Любое современное компьютерное оборудование создано на основе изучения устройства мозга, а не наоборот.

Недвоично!

Для вашего организма, сидящего за офисным столом, страдающего от полуденной сонливости и желания подкрепиться, ответ на вопрос «Почему именно импульсы?» можно сформулировать прозаично: чтобы добыть пропитание. На столе напротив стоит картонная коробка, повернутая так, что приподнятая крышка, на которой жирным черным фломастером детской рукой выведены крупные, расположенные вверх ногами буквы «ПЕЧЕНЬЕ», почти – но все же не совсем – закрывает содержимое коробки.

Когда ваш взгляд, блуждающий по этой картине, падает на краешек последнего, одинокого, соблазнительного печенья, находящегося внутри, свет, отразившийся от него, проходит через роговицу и хрусталик вашего глаза, падает на сетчатку и возбуждает там первые нейроны. И здесь мы сталкиваемся с чем-то совершенно неожиданным. Первые два слоя зрительных нейронов не используют для общения друг с другом двоичные импульсы. Они передают друг другу сообщения непрерывно, а не дискретно, при помощи уровней напряжения и выбросов химических веществ.

Свет – фотоны, отражающиеся от стола, коробки и печенья, – попадает в колбочки, расположенные в первом слое нейронов вашей сетчатки, в самой задней части глаза, за линзой хрусталика. Честно говоря, принцип работы нейронов-колбочек кажется немного странным. Пока на них не упал свет, они постоянно испускают поток молекул на синапсы нейронов второго слоя: то есть эти фоторецепторы, детекторы света, постоянно посылают сообщения об отсутствии света. Когда колбочка поглощает фотон, ее мембранный потенциал на короткое время падает, и постоянный поток молекул на мгновение приостанавливается. Второй слой нейронов, биполярные клетки, считывает эту паузу как сигнал и преобразует ее в изменение своего потенциала. Некоторые биполярные клетки предпочитают темноту, поэтому они преобразуют эту химическую паузу в падение своего электрического потенциала; другие жаждут света, поэтому химическая пауза вызывает увеличение их потенциала. Эти первые два слоя нейронов с помощью химических сигналов превращают свет в напряжение, но при этом между ними не происходит обмена импульсами.

Второй слой зрительных нейронов передает сообщение по эстафете третьему. И здесь опять используется тот же механизм, только наоборот. Биполярные клетки во втором слое постоянно высвобождают молекулы на синапсы нейронов третьего слоя, но на этот раз их количество пропорционально потенциалу возбуждения биполярного нейрона: чем выше потенциал, тем больше молекул. В свою очередь получение этих молекул пропорционально изменяет потенциал нейронов третьего слоя. В процессе передачи от второго к третьему слою потенциал возбуждения превращается в концентрацию химических веществ и снова в мембранный потенциал. Многие нейроны в третьем слое представляют собой ганглиозные клетки – именно они общаются с остальной частью мозга, и для этого ганглиозные клетки превращают свой электрический потенциал в бинарные – «все или ничего» – импульсы.

Даже из такого поверхностного описания ясно, что сетчатка – это не просто пассивный фотодатчик, а сложный мини-мозг, вычислитель, состоящий из множества комплектующих [26]. Фотодетекторами у людей работают три типа нейронов-колбочек, чувствительных к трем соответствующим диапазонам длины световой волны, которые мы описываем как красный, зеленый и синий. А еще нейроны-палочки, позволяющие видеть в темноте, которых намного больше, чем колбочек. Итого по крайней мере девять типов биполярных клеток во втором слое плюс сложная сеть, образованная горизонтальными нейронами, которая контролирует поток молекул от колбочек ко второму слою, и более сорока типов амакриновых нейронов в третьем слое, чья работа состоит в управлении потоком молекул из второго слоя в третий. Из этих пятидесяти с лишним типов нейронов в первом и втором слоях сетчатки подавляющее большинство не используют импульсы для отправки сообщений.

(Отсутствие импульсов в системе нервных клеток глаза означает, что его нейроны не могут выполнять логические операции, столь любимые Маккаллоком и Питтсом. Когда в 1950-х годах друзья Питтса из Массачусетского технологического института представили первое веское доказательство того, что во взаимодействии нервных клеток глаза бинарная логика отсутствует [27], Питтс с отвращением сжег свою диссертацию, посвященную логике работы мозга [28].)

Если такое количество нейронов сетчатки спокойно обходится без импульсов, почему тогда другие нейроны все же используют их? Зачем преобразовывать гибкий, непрерывный, аналоговый сигнал потоков молекул и электрических потенциалов в дискретный, бинарный, двоичный – зачем, казалось бы, отбрасывать полезную информацию?

Ответ прост: импульсы позволяют нейронам передавать информацию точно, быстро и далеко.

Точно, быстро и далеко

Точно

Импульс – это временной маркер, сообщение, несущее информацию из разряда «что-то произошло прямо сейчас». Это может быть незначительное изменение в потоке света, падающего на сетчатку лягушки, вызванное небольшим движением маленького изогнутого темного объекта. Это может быть писк микроволновки, сообщающий, что остатки вчерашнего карри разогреты. Это может быть внезапное усиление давления на боковые мышцы языка, когда вы рассеянно прикусываете его коренными зубами. То, что произошло, почти наверняка привело к изменению в серии импульсов, приходящих от других нейронов в данный нейрон, – это интересная история, которую мы расскажем в следующей главе.

На создание импульса у нейрона уходит меньше миллисекунды, поэтому сам импульс может фиксировать время события с точностью до миллисекунды. Следовательно, импульсы – это сигналы, которые с чрезвычайной точностью фиксируют время события во внешнем мире.

Прекрасный пример исключительной точности нервных импульсов – то, как мозг крысы получает информацию от ее усов. Система усов-вибрисс у грызунов – излюбленный объект исследований нейробиологов, пытающихся понять, как мозг обрабатывает сенсорную информацию, поскольку она состоит из небольшого количества деталей.

У крысы всего от 30 до 35 основных вибрисс с каждой стороны морды [29], расположенных пятью аккуратными рядами, что по сложности несравнимо с более чем шестью миллионами колбочек в человеческом глазу. Мы можем проследить путь от нерва у основания усика до мозга и точно определить, какие нейроны реагируют на сигнал от каждого из них. Определив нейроны, получающие сигналы от одной конкретной вибриссы, мы можем, щелкая по ней, следить за ними и регистрировать реакцию.

Лаборатория Расмуса Петерсена в Манчестерском университете занималась в 2015 году во время экспериментов под руководством Майкла Бейла именно этим, чтобы выяснить, насколько точно каждый из первичных нейронов может посылать импульсы-сообщения [30]. Они использовали крошечный моторчик, чтобы быстро и в случайном порядке приводить вибриссу в движение, и повторяли один и тот же шаблон движений неоднократно, записывая сигнал с одного из нейронов, связанных с основанием этого усика. Каждый подобный сеанс дерганья крысы за усы заставлял нейрон посылать определенную морзянку импульсов. Если ритмичная последовательность импульсов являлась сообщением об изменениях, ощущаемых усиком – возможно, о том, как быстро он движется или насколько сильно он изогнут, – то она должна довольно точно повторяться при каждом сеансе воздействия одним и тем же шаблоном движений.

Последовательность повторялась настолько точно, что лаборатория Петерсена столкнулась с техническими ограничениями своего высокотехнологичного регистратора. Мы живем в эпоху цифровых технологий, поэтому прибор, регистрирующий потенциал на электроде, расположенном рядом с чувствительным нейроном вибриссы, производил запись значений с частотой 24,4 кГц – то есть считывание показаний происходило 24 400 раз в секунду. Даже при таком абсурдно детальном временном разрешении казалось, что все импульсы происходили точно в один и тот же момент каждый раз, когда исследователи воспроизводили последовательность воздействий на вибриссу. «Точно в один и тот же момент» означает, что нервные импульсы в последовательности, отправляемой нейроном в ответ на набор движений вибриссы, повторяемый машиной, следовали каждый раз с точностью в пределах 41 микросекунды друг от друга. Это невообразимо крошечный промежуток времени: если на первой серии механических воздействий импульс регистрировался, скажем, на отметке 3,68092 секунды, то при многократном повторении он каждый раз оказывался на записи где-то между отметками 3,68091 и 3,68092 секунды. Столкнувшись с ограничениями используемых технологий, исследователи из лаборатории Петерсена были вынуждены собрать специальный электронный прибор для записи измерений с гораздо большей частотой дискретизации – 500 кГц, то есть считыванием показаний с электрода 500 000 раз в секунду, – чтобы выяснить, насколько точно повторялись импульсы.

Ученые использовали этот новый измеритель, чтобы определить абсолютный предел точности, с которой нейрон может отправлять импульсы в ответ на внешний раздражитель. Они проанализировали видеозаписи, на которых крысы используют свои усы, чтобы найти максимально быстрое движение, которое может совершить вибрисса, поскольку чем быстрее движение, тем точнее должны отправляться нервные импульсы, которые оно вызовет. Используя свой механизм с моторчиком, чтобы многократно перемещать вибриссу одним сверхбыстрым движением, они регистрировали время, которое требовалось для отправки первого импульса. Удивительно, но самый пунктуальный нейрон каждый раз отправлял этот первый импульс в течение примерно пяти микросекунд от начала движения. Благодаря импульсам вибриссы могут с исключительной точностью сообщать мозгу крысы, что с ними происходит.

То, что импульсы от сенсорных клеток на вибриссах крыс очень точны, неслучайно. Они жизненно важны для этих животных [31]. Грызуны ищут пищу в темноте, где острое зрение бесполезно, поэтому крысиные глаза работают довольно паршиво: их основная задача – не давать детальной картины окружающего ее мира, а лишь различать в нем предметы с достаточной уверенностью, чтобы определить, к чему стоит приближаться, а от чего убегать. Усами крысы ощупывают предметы и определяют, что перед ними. Их усы постоянно двигаются взад и вперед, примерно восемь раз в секунду, обнаруживая препятствия и изучая обстановку. Положите перед крысой детальку Lego, и она не сможет сказать вам, какого та цвета. Но крыса будет тщательно исследовать ее усами, сгибая их об нее и слегка поглаживая, чтобы понять форму и текстуру [32]. Вибриссы для крысы – то же самое, что глаза для нас; когда она действительно хочет что-то внимательно изучить, то будет «разглядывать» это усами: крыса складывает усы вперед, чтобы они касались этого предмета, а затем вибрирует ими с частотой, в четыре раза превышающей их обычную поисковую активность [33]. Какая удача, что нервные клетки вибрисс, посылающие импульсы в крысиный мозг, могут делать это с такой точностью.

Быстро

Стремительные события, происходящие во внешнем мире, требуют, чтобы информация о его изменениях быстро передавалась в мозг, быстро обрабатывалась там и быстро отправлялась к другим органам. Потрогайте кончик усика крысы, и она тут же повернет голову. Ваш блуждающий по офису взгляд останавливается на печенье, и вам нужно быстро принять решение: схватить его, или это будет неприлично. С помощью импульсов мозг решает проблему скорости передачи информации.

Почти у всех нейронов в вашем мозгу есть только один аксон, специализированный кабель, отходящий от тела клетки, который передает импульсы этого нейрона к месту назначения. Строение некоторых аксонов предназначено для скоростной передачи импульса. По аксону в коре головного мозга импульс может перемещаться со средней скоростью около 200 миллиметров в секунду, преодолевая расстояние от задней части коры к передней менее чем за секунду [34]. Сенсорные аксоны в спинном мозге передают сигнал в сотни раз быстрее [35]: по седалищному нерву землеройки импульс несется со скоростью 42 метра в секунду, а у слона – 70 метров в секунду! Это 252 километра в час. Нервные волокна слона еще потягаются с «феррари».

Передача информации между нейронами любым другим способом происходит намного медленнее. Импульс пробегает по аксону в 20 раз быстрее, чем когда нейрон передает сигнал изменением потенциала всей клетки, и в тысячу раз быстрее, чем при высвобождении молекул на синапсах [36]. Для передачи непрерывных, а не двоичных сообщений между парой нейронов необходимо, чтобы они соприкасались друг с другом, тогда малая скорость передачи сигнала будет компенсироваться ничтожным расстоянием. Так это работает в первых слоях сетчатки, где биполярные нейроны непосредственно соприкасаются с колбочками. Однако понадобится не менее 700 крупных нейронов, чтобы они покрыли расстояние от затылочной до лобной части коры вашего головного мозга [37]. Отправка аналогового сообщения по такой цепочке методом «пожарного ведра», когда оно передается, так сказать, из рук в руки от одного соседа другому, займет невероятно много времени. Хуже того, с каждой последующей передачей есть шанс, что в спешке часть воды из ведра выплеснется, то есть сообщение будет искажено или загрязнено шумом. Несколько сотен таких передач испортят любое сообщение, превратив его, как в игре в испорченный телефон, из «в коробке лежит печенье» в «робко дрожит мошенник» – оставив вас голодным и довольно озадаченным по пути на общее собрание сотрудников. Отправка импульсов по быстрым аксонам позволяет решить эти проблемы.

Так что скорость – вторая причина, по которой вибриссы крыс отправляют информацию в мозг с помощью импульсов. Когда крыса бежит в темноте, ее усы касаются поверхности впереди, чтобы животное могло быть уверено, что путь свободен, не провалилось в яму, не налетело на препятствие или другую крысу. Крыса бежит очень быстро, на каждом шаге ее передняя лапа опускается туда, где ее вибриссы были около 200 миллисекунд назад [38]. Это означает, что у мозга крысы есть в распоряжении менее 0,2 секунды, чтобы принять поток информации от 70 вибрисс, расшифровать его смысл и принять решение о реакции: внести поправки в сигналы, отправляемые к мышцам лап, хвоста и тела, чтобы продолжить бег, совершить прыжок или резко остановиться. Отправка импульсов дает возможность чувствительным нервным клеткам у основания вибрисс передавать информацию в мозг крысы, а мозгу – отправлять команды мышцам лап точно и быстро.

Далеко

Большие тела – а в масштабе нейрона «большим» считается все, что различимо невооруженным глазом, например личинка мухи, – нуждаются в том, чтобы их нервные клетки отправляли сообщения на расстояния, намного превышающие размер одного нейрона. Такие, скажем, как расстояние от осязательных окончаний в пальцах до спинного мозга, чтобы датчики температуры и давления на кончике пальца могли передать вашему мозгу, что он, дистанционно управляя мышцами, поместил ваш палец во что-то холодное, склизкое и мягкое, и не мог бы он остановиться прямо сейчас, пожалуйста, это похоже на слизняка, это слизняк – фу, гадость! Импульсы решают проблему передачи точных и быстрых сообщений на большие расстояния.

Импульс может распространяться по аксону любой длины, вплоть до нескольких метров. Аксоны, соединяющие соседние нейроны, тонкие, а те, что соединяют отдаленные нейроны, – намного толще. Чем длиннее аксон, тем, как правило, больше его диаметр и тем быстрее движется по нему импульс. Многие аксоны, соединяющие отдаленные друг от друга клетки, покрыты равномерно расположенными участками оболочки из миелина – жировой массы, которая служит изолятором. У миелиновой оболочки две функции: она позволяет импульсу быстро и без влияния на него внешних помех перемещаться через изолированные участки, а в промежутке между изоляторами находятся наборы тех же каналов в мембране, что и в теле нейрона, которые повторяют цикл открытия и закрытия, регенерируя импульс. Это как бы станции-ретрансляторы, на которых сигнал усиливается, чтобы он мог дойти до адресата в целости и сохранности.

Отправка сообщений между удаленными нейронами любым другим способом обречена на провал. Химический сигнал через высвобождение молекул может передать информацию через крошечные промежутки между клетками, как мы видели на примере сетчатки глаза (мы снова вернемся к этому в следующей главе). Но молекулы, выпущенные в солевой раствор, окружающий нейроны, будут быстро рассеиваться, а их концентрация – уменьшаться пропорционально кубу расстояния от того места, где они были выпущены; так что химическая передача информации на расстояния больше нескольких микрометров неработоспособна. Электрический потенциал самой клетки нейрона падает обратно пропорционально расстоянию от нее, поэтому его изменения потеряются на фоне электрического шума в пределах 1–2 миллиметров. Отправка импульса по аксону позволяет нейрону осуществлять коммуникацию на расстоянии, в сто тысяч раз превышающем размер его собственного тела. Если бы тело нейрона, осуществляющего передачу сигнала из спинного мозга жирафа к мышце его задней ноги, было размером с Землю, длина его аксона превысила бы расстояние до Солнца [39].

Жираф

Жирафы – забавные животные. Сам факт их жизнеспособности целиком и полностью объясняется тем, что нервные клетки способны отправлять информацию точно, быстро и далеко. Абсурдно длинная шея означает, что мозг жирафа находится на расстоянии до 5,5 метров от его ступней (окей, не ступней, копыт). И тут возникает довольно серьезная коммуникационно-управленческая проблема. Как жираф, бегущий по открытой саванне, не превращается в унизительную кучу перепутанных конечностей каждый раз, когда его копыто цепляется за камень или ветку, или наступает на спящую гиену, не ожидавшую подобной наглости? Его мозг должен успеть на все это отреагировать.

Чтобы жираф не превратился в кучу переплетенных ног со сломанной шеей, до потери равновесия необходимо как минимум успеть передать сообщение от сенсорных датчиков в копыте к спинному мозгу, объединить с сообщениями, идущими из головного мозга, и затем скорректировать аллюр, изменяя сигналы, посылаемые мышцам ног от моторных нейронов. Поэтому, когда жираф спотыкается, импульсы от множества сенсорных нейронов отправляются в его спинной мозг моментально и одновременно. По аксонам, соединяющим чувствительные клетки копыта жирафа со спинным мозгом, импульсы бегут со скоростью более 50 метров в секунду. Аксоны, которые передают управляющие сигналы от спинного мозга к мышцам ног, работают с той же скоростью. И один подобный нервный проводник позволяет передать сигнал на столь значительные расстояния без десятков лишних остановок по пути.

Точно, быстро и далеко: когда жираф запинается копытом о препятствие, он успевает отдернуть ногу назад и скорректировать свои движения за десятки миллисекунд, несмотря на то что рефлекторные нейроны в его спинном мозге расположены в нескольких метрах от кончиков копыт.

От глаза к мозгу

Необходимость передавать точно, быстро и далеко – вот почему глаз отправляет в мозг импульсы, а не аналоговые сигналы. Чтобы попасть из вашего глаза в мозг, информация должна пройти огромное расстояние от нейронов сетчатки на задней стенке глазного яблока до промежуточной приемной станции в середине мозга, – расстояние, более чем в 250 000 раз превышающее то, которое химические вещества преодолевают между нейронами в сетчатке. Такое расстояние могут преодолеть только импульсы. И эта информация должна поступать в мозг быстро и точно, чтобы можно было успеть отбить мяч, летящий вам в лицо; поймать стакан, который падает с края стола; чтобы увиденная краем глаза полоска рыжего меха, мелькнувшая в высокой траве, была мгновенно сравнена с образцами, и версии, что это толстый полосатый кот или парень в костюме Тигры, идущий на тематическую вечеринку, были отброшены, а версия подкрадывающегося к вам голодного тигра – принята, и вы успели убежать. Глаз превращает результаты внутренних вычислений изображения краешка последнего печенья в импульсы и отправляет их в глубины коры головного мозга [40]. Миллионы импульсов в секунду.

То, что глаз сообщает мозгу, – это сложная детальная разбивка проецируемого на сетчатку изображения внешнего мира. Сетчатка не просто регистрирует наличие света на фоторецепторах и превращает его в импульсы – она сама производит серьезную работу по сопоставлению, разбиению и обработке изображения.

Мы довольно много знаем о том, что именно ганглиозные клетки третьего слоя сетчатки сообщают мозгу. В основном передаваемая ими информация – это «где». Свет, отраженный от печенья, фокусируется хрусталиком на колбочках в определенном месте сетчатки; свет от блестящего кусочка шоколада, выступающего рядом с краем, будет спроецирован на колбочки рядом с предыдущими. Это означает, что карта активности колбочек будет соответствовать расположению источников света во внешнем мире. И эта информация о местоположении сохраняется в каждом слое нейронов сетчатки: колбочки, расположенные рядом, передают информацию нейронам второго слоя, тоже расположенным близко друг к другу, которые в свою очередь коммуницируют с расположенными рядом ганглиозными клетками в третьем слое. Это означает, что импульсы от ганглиозных клеток отправляют в мозг «картину», соответствующую взаимному расположению источников света. (Следует заметить, что эта картина перевернута и зеркально отражена по отношению к внешнему миру, потому что, как и в фотокамере, свет фокусируется на сетчатке через небольшую линзу хрусталика в вашем зрачке, поэтому свет из нижней части той картины, на которую смотрит глаз, попадает на верхнюю часть сетчатки, и наоборот; а свет слева попадает на правую часть сетчатки, и наоборот.) Каждая ганглиозная клетка отвечает за отправку импульсов о том, что происходит со светом в определенном месте.

Эти импульсы несут информацию о том, что печенье находится в коробке, коробка находится на столе, а крышка коробки под углом нависает над печеньем. Точнее, они превратятся в эту информацию, но не в тот момент, когда их отправляют ганглиозные нейроны. Отправленные импульсы просто сообщают, что «в этом месте есть такой световой узор, и в этом месте над ним, и справа, и вдоль этого направления по прямой линии». Ваш глаз не имеет представления ни о печенье, ни о коробках, ни о столах. Он со всем этим разберется позже, когда узоры света объединятся и будут сопоставлены с объектами, их названия извлечены из памяти и значение картинки станет очевидным. Глаз просто регистрирует падающий на него свет, отличает свет от темноты и распознает элементы рисунка, который сфокусирован на сетчатке.

Однако сетчатка может многое сказать об элементах этой картинки. Вторая по важности часть информации, отправляемой ганглиозными клетками, рассказывает о динамике увеличения или уменьшения потока фотонов в определенном месте. Эта работа разделена между тремя типами ганглиозных клеток: on, off и on/off. Тип «on» посылает импульсы с возрастающей частотой, когда интенсивность света увеличивается в центре той части зрительного поля, за которую ответственны клетки этого типа. В сетчатке примерно столько же клеток «off», посылающих импульсы, когда поток света в центре их поля уменьшается. Более редкие ганглиозные нейроны on/off-типа отвечают импульсами как на увеличение, так и на уменьшение света в их зоне ответственности.

В процессе изучения того, что глаз лягушки сообщает ее мозгу, Джерри Летвин из Массачусетского технологического института – друг Уолтера Питтса – помог доказать существование этих трех типов нейронов и обнаружил, что сетчатка лягушки имеет по крайней мере еще один тип ганглиозных клеток [41]. Это «детектор выпуклых или движущихся краев», который посылает импульсы, когда в его рецептивное поле проецируется любой различимый край объекта, более темного, чем фон, – но только при условии, что он изогнут и движется. Или, как предположили Летвин и его коллеги в своей статье 1959 года, детектор червяков [42].

Будто открытия первых трех типов зрительных нейронов было недостаточно (а их было вполне достаточно, чтобы вогнать Питта в депрессию), «детектор червяков» стал смертельным ударом по идеальной модели чисто бинарной логики работы мозга Маккаллока и Питтса. Ведь даже в этой, расположенной в глазу, то есть довольно далеко от главного вычислителя, первой линии датчиков, снабжающих мозг информацией, импульсы несут сообщения, уже содержащие некоторые выводы о том, что во внешнем мире имеет отношение к животному; выводы, настроенные эволюцией на его экологическую нишу. И эти импульсы являются результатом достаточно интенсивной обработки изображения собственными нейронами сетчатки, объединяющими информацию от отдельных рецепторов, суммирующими ее так, чтобы по изменению, присутствию и отсутствию света определить криволинейные границы и движение. Сплошные аналоговые вычисления и никакой двоичной логики.

На самом деле все еще хуже. Теперь мы знаем, что эти три основных типа ганглиозных клеток – on, off, on/off – сами по себе являются обобщающими зонтичными терминами для целого зверинца нейронов, каждый из которых на самом деле отвечает за очень разные вещи. Том Баден, Филипп Беренс, Томас Эйлер и их коллеги недавно обновили исследование глаза лягушки Летвина, задавшись вопросом, что глаз мыши сообщает ее мозгу [43]. У них были инструменты, которые Летвин не мог себе и представить. Там, где Летвин втыкал один грубый электрод в зрительный нерв, толстый пучок аксонов от ганглиозных клеток, доставляющий импульсы к зрительной зоне мозга, Баден и его коллеги регистрировали сигналы непосредственно с каждой ганглиозной клетки, ведя запись по более чем 11 000 каналов. Летвин демонстрировал своим лягушкам набор случайно выбранных объектов или «жука», черную точку, которую он сам двигал по металлическому куполу с помощью магнита. Баден с коллегами проецировали в рецепторную область каждой из ганглиозных клеток множество различных фигур с контролируемых компьютером светодиодных дисплеев и могли использовать каждый отдельный элемент для проверки одного варианта возможных изменений световой картины на рецепторных полях: куда именно падает свет, как быстро он меняется, в какие фигуры и какого цвета он складывается.

Разбив свой набор из более чем 11 000 нейронов на те группы, которые демонстрировали схожую реакцию на этот шквал входных данных, Баден с коллегами выявили по крайней мере 32 различных типа ганглиозных клеток. Некоторые реагируют на внезапное появление или исчезновение света, другие чувствительны к разной скорости изменения освещенности, третьи – к разной амплитуде. Одни реагируют на направление движения света, а другие нет. Некоторые возбуждаются при слабом свете, а некоторые – при ярком. Некоторые отвечают на то, что им небезразлично, короткими импульсами; некоторые – непрерывной серией. И независимо от того, на что они реагируют, каждый тип ганглиозных клеток присутствует во всех областях сетчатки, поэтому она способна выполнять очень специфическую обработку каждого участка световой картины, проецируемой на нее из любой обозримой точки мира.

Для чего нужно такое разнообразие? Каждый из этих типов нейронов развился в силу одной из двух причин. Часть из них очень избирательны в отношении того, на что реагируют, и поэтому они появились, чтобы отправлять сигнал о регистрации какой-то очень специфической ситуации во внешнем мире. Часть, напротив, не избирательны, и каждый тип реагирует на какой-то один очень распространенный аспект внешнего мира.

Яркий пример избирательного нейрона – клетка on-типа, реагирующая только на границу освещенности, которая быстро движется в определенном направлении, например слева направо. Хотя подобный тип реакции очень полезен, если ваши друзья на рыбалке используют фонарик для отправки сообщений азбукой Морзе, когда их телефоны разряжены или вне зоны действия сети («н-е-с-и п-и-в-о»), нет сомнений, что такой тип клеток возник не для этого. Одна из причин, по которой в результате эволюции возникли ганглиозные клетки on-типа, избирательно реагирующие на направление, – это задача стабилизации изображения на сетчатке. Например, если вы хотите зрительно различать в окружающем мире что-то кроме смазанных пятен во время ходьбы или бега, ваш мозг должен управлять мышцами, двигающими глаз вверх и вниз, чтобы скорректировать перемещение головы вверх и вниз. Скорость перемещения головы и глаз определяется с помощью сигналов, поступающих от этих ганглиозных on-нейронов, избирательно реагирующих на направление [44]. Когда при ходьбе или беге глаз движется вверх вместе с головой, световые границы от объектов, на которые вы смотрите, будут двигаться вниз в проекции на сетчатку; поэтому, если расположенные по всей сетчатке селективные on-клетки, реагирующие на перемещение света вниз, начинают посылать импульсы, мозг узнаёт, что глаз переместился, и сможет вычислить коррекцию этого смещения, посылая сигналы глазным мышцам, чтобы повернуть глаз вниз (и наоборот, вверх, когда ваша голова переместится вниз).

Большинство типов ганглиозных клеток не настолько избирательны, как нейроны, предназначенные для распознавания специфических светотеневых комбинаций, необходимых для решения конкретных проблем вроде компенсации движений тела. Скорее каждый из них реагирует на особенности изображения, общие для всего, на что мы смотрим: маленькое или большое, быстрое или медленное, края света и тени, прямые или кривые, цвет и яркость. И подо что будут «заточены» конкретные наборы нейронов, зависит от того, чей третий слой сетчатки они составляют [45]. Различные виды животных здорово отличаются друг от друга: маленькие, средние или большие; охотники или дичь; активные днем, ночью или на рассвете и в сумерках; живущие в холодном, теплом или жарком климате; обитатели лесов, лугов, пустынь, тундры, заснеженных равнин, гор, рек, морского шельфа или глубин океана. Для каждого образа жизни критически важной будет совершенно разная визуальная информация. Живя в глубинах океана и питаясь планктоном, вы не получите полезной информации с сетчатки, усеянной нейронами, превосходно распознающими зеленые листья лесного полога.

Хотя нам лучше всего известны особенности ганглиозных клеток сетчатки глаза мыши, изученной вдоль и поперек, мы уже знаем, что ваша сетчатка способна собирать больше информации и при этом более разнообразной. Например, у человека есть несколько типов ганглиозных клеток, которые отсутствуют у мышей, потому что ваш глаз имеет три типа колбочек (которые мы называем красными, зелеными и синими), а у мышей их два, поэтому в сетчатке человека есть ганглиозные клетки, которые обрабатывают информацию, просто недоступную для мышиного зрения. Но при этом нам известно, что если сгруппировать типы ганглиозных клеток по генам, которые в них экспрессируются, а не по функциональным характеристикам изображений, на которые они реагируют, то у вас их разнообразие будет меньше мышиного: всего 20 различных генетических сигнатур против целых 40 мышиных (насколько эти генетические типы соответствуют 30 с лишним функциональных, обнаруженных в исследованиях Бадена и др., неизвестно) [46]. Еще одно существенное отличие состоит в том, что у вас есть fovea centralis – центральная ямка, участок сетчатки прямо по центру изображения, плотно заполненный колбочками, – а у мышей его нет. Когда вы смотрите на какой-то объект в окружающем мире, вы перемещаете голову и глаза так, чтобы фотоны падали на колбочки в центральной ямке. Это сверхплотное пятно требует особой концентрации мощности обработки информации, что означает как плотное скопление ганглиозных клеток по сравнению с остальной частью глаза, так и наличие некоторых типов нейронов, уникальных именно для центральной ямки. То есть человеческий глаз посылает в мозг информацию об окружающем мире, во многом различающуюся с тем, как его видит мышь.

Все это означает, что, когда ваш взгляд падает на краешек печенья, сетчатка разделяет его изображение и окружающие предметы на десятки отдельных информационных сообщений, отправляемых в кору головного мозга, каждое из которых содержит разные характеристики увиденного: радиус закругления края печенья, коричневый цвет кусочка шоколада, угол наклона крышки коробки. Передаваемые по разным «проводам», сообщения несут и пространственную информацию о том, как части картинки расположены относительно друг друга; и о том, в каком направлении относительно вашего тела они находятся – поскольку, когда вы оглядываете офис, поворачивая голову слева направо, и по сетчатке пробегает изображение коробки с печеньем, больше всего возбуждаются ганглиозные клетки, которые реагируют на свет, движущийся справа налево (помните? Спроецированное изображение перемещается по сетчатке в направлении, противоположном направлению движения головы). Этот поток сообщений устремляется по аксонам ганглиозных клеток, которых в вашем глазу по меньшей мере миллион. Они сплетены в большую белую веревку – зрительный нерв. Чтобы узнать, что происходит с этими сообщениями, мы последуем за одним из импульсов, пролетающих мимо, следя за тем, как он движется по аксону к дальним берегам коры.

Глава 3

Легион

Через пропасть

Наш импульс прилетает по аксону в первичную зрительную кору головного мозга, V1. Это первая из множества областей, отвечающих за обработку визуальной информации, которые составляют треть всей коры головного мозга [47]. Сообщение – об одном маленьком пикселе песочно-шоколадного искушения – должно пройти через все эти области, объединяясь с другими сообщениями, которые несут туда миллионы других импульсов, чтобы создать образ «печенья».

Но сначала нам надо добраться до первого пункта назначения. Кора головного мозга представляет собой что-то вроде торта из шести слоев; начинка, состоящая из нейронов, есть во всех слоях кроме первого, верхнего. Вместе с нашим импульсом мы собираемся достичь конца аксона в четвертом слое зрительной зоны V1. Над нами – три этажа нейронов второго и третьего слоя; а еще выше – первый слой, где изредка можно встретить маленький нейрон, но в основном он состоит из аксонов, идущих в другие слои и места, и вспомогательных клеток, которые не являются нейронами, – клеток глии, которые выполняют функции строительных лесов, уборщиков и чернорабочих. Под нами – большие, можно даже сказать гигантские клетки нейронов пятого и шестого слоев.

Тела нейронов могут быть упакованы слоями, но бóльшая их часть располагается довольно свободно. Мы оказываемся в своеобразном лесу. Из тела каждого нейрона вырастает огромное дерево. Тонкие ветви раздваиваются, разветвляются, искривляются. Они занимают гораздо больше места, чем тела нейронов. Эти деревья – дендриты, отростки, через которые нейрон получает входные данные, импульсы, от других нейронов и отправляет их к своему телу. Аксоны от бесчисленного количества других нейронов упираются в кончики веток дендритных деревьев окружающих нас нейронов.

Форма дендритов и их количество может многое сказать о том, для чего предназначен нейрон. Действительно, исторически именно по их количеству и расположению мы часто отличали нейроны друг от друга. Наше путешествие с импульсом от сетчатки вот-вот приведет нас к компактному дереву дендритов первого – на нашем пути – звездчатого нейрона в коре головного мозга [48]. Под нами находится типичный нейрон коры, пирамидальная клетка пятого слоя, обладающая двумя видами дендритных деревьев: одно выходит из верхушки конуса, длинный тонкий стебель тянется почти до кортикальной поверхности; другое, густое и раскидистое, расположено ниже тела клетки (рис. 3.1). Над нами, во втором и третьем слоях, – более скромные пирамидальные нейроны, их деревья компактны и окружают тело, не так привлекая внимание, как их старшие братья в пятом слое. Независимо от формы и размера [49] все эти дендриты подключены к сигнальным кабелям, идущим от других нейронов.

Рисунок 3.1. Пирамидальный нейрон пятого слоя коры. Он называется так потому, что его тело имеет форму трехмерной пирамиды.

Но как только мы погружаемся в четвертый слой и достигаем конца аксона, бег нашего импульса резко останавливается, упершись в преграду. Между концом аксона и началом дендрита следующего нейрона есть промежуток – синаптическая щель, – который непреодолим для электрического импульса. Как передать послание, которое несет импульс? Как пересечь эту пропасть и создать новый импульс в следующем нейроне, чтобы восстановить сообщение?

Прибытие нашего электрического импульса вскрывает пузырьки с молекулами, хранящимися на конце аксона, заставляя их содержимое выделяться в промежуток между нервными окончаниями, а химическая диффузия отправляет их на другую сторону промежутка (рис. 3.2). Когда эти молекулы захватываются дендритом принимающего нейрона, они немного изменяют его электрический потенциал. Но совсем чуть-чуть. Причем этот небольшой скачок напряжения происходит на самом дальнем конце довольно длинного дендрита следующего нейрона, вдали от тела клетки.

Какое именно воздействие окажет прибывший по аксону импульс на дендрит, зависит от того, молекулы какого вещества он пошлет через промежуток между ними. У нейронов одного типа пузырьки на конце аксона содержат молекулы одного и того же химического вещества-нейромедиатора. Но разные типы нейронов могут отправлять в промежуток разные нейромедиаторы, а от типа молекулы зависит, будет скачок потенциала в принимающем нейроне-мишени вверх или вниз.

Рисунок 3.2. Отправка импульса через промежуток между нейронами.

Наш импульс, несущий информацию о печенье, стремительно влетев в терминальный конец аксона, «лопает» пузырьки – разрывает «упаковки» с молекулами глутамата. Освободившись, молекулы проходят через мембрану, диффундируют в растворе, заполняющем промежуток шириной в микрометр, и натыкаются на рецепторы глутамата с другой стороны мембраны дендрита. Если молекула прибудет туда в правильной ориентации, она плотно зафиксируется на рецепторе – процесс напоминает игру двухлетнего ребенка с кусочками пазла, когда, случайным образом смешивая их вместе, у него иногда получается вставить торчащий выступ одного кусочка в вырез другого. Захват рецепторами молекул вызывает открытие расположенных вокруг них каналов в мембране нейрона. Ионы, устремившиеся через каналы внутрь клетки, создают скачок напряжения на этом участке дендритного дерева, принимающего сигнал нейрона. Этот рецептор ищет именно глутамат, поэтому поток ионов создает на целевом нейроне небольшое увеличение электрического потенциала, положительный импульс. Мы называем это возбуждением.

Рядом, немного дальше по дереву дендритов, ближе к телу принимающего нейрона, мы видим терминалы других аксонов, которые приходят туда не из сетчатки. Скорее всего, они принадлежат небольшим нейронам, изредка встречающимся поблизости тут и там. И они, по прибытии в терминальный конец импульса, будут отправлять через промежуток другое вещество, молекулу γ-аминомасляной кислоты (ГАМК). Когда ГАМК поступает на соответствующие рецепторы на том же самом дендритном дереве, она вызывает поток ионов, уменьшающих потенциал клетки в этом месте, и создает отрицательный импульс. Следуя логике, мы называем это торможением.

Когда после взаимодействия между терминальным концом аксона и принимающим концом дендрита целевого нейрона в нем происходит этот скачок потенциала – напряжение повышается или понижается, – этот импульс распространяется по дендритному дереву, от синаптического промежутка до тела целевого нейрона. Слабея по мере продвижения, электрический всплеск немного увеличивает или уменьшает постоянно изменяющийся электрический потенциал на теле принимающего нейрона, суммируясь с другими. И, возможно, способствует возникновению в нем нового импульса: пришедший положительный импульс возбуждения заставит целевой нейрон с большей вероятностью создать новый импульс, отрицательный импульс торможения понизит эту вероятность.

Процесс передачи импульса принимающему нейрону кажется немного безумным. Ваш мозг приложил огромные усилия, чтобы создать импульс – процесс весьма энергозатратный, – чтобы обойти ограничения отправки сообщений на большие расстояния путем простого выброса химических веществ или распространения скачков электрического потенциала. И все лишь для того, чтобы затем снова превратить импульс в выброс молекул нейромедиатора, которые вызывают скачки электрического потенциала клетки.

Но тому есть веские причины. Например, передача сигнала с помощью химии и потенциала намного менее энергозатратна – в организмах с крошечным мозгом все сигналы передаются за счет распространения скачков потенциала и химических веществ, а не с помощью импульсов. Но, возможно, основная причина – гибкость. Преобразование импульсов обратно в химическую, а затем электрическую форму дает мозгу возможность по-разному оперировать с одним и тем же бинарным («все или ничего») импульсом.

Гибкость возникает из-за разницы в строении синаптических щелей. Синапсы одного и того же типа, которые содержат пузырьки с одинаковыми нейромедиаторами, необязательно производят всплеск электрического потенциала одинаковой величины. Эта разница в амплитуде может объясняться некоторыми изменениями по обе стороны от синаптической щели. Например, нейрон-мишень может обладать бóльшим количеством рецепторов, принимающих молекулы нейромедиатора: чем больше рецепторов будет заблокировано, тем больше ионных каналов откроется в мембране и тем больше будет скачок потенциала. Проницательный читатель, вероятно, уже догадался, что мы также можем увеличить амплитуду напряжения, выбрасывая больше молекул нейромедиатора в щель – тем большее число молекул случайно окажется в правильном положении в нужном месте и заблокирует большее количество рецепторов. Все это означает, что приходящий импульс может быть преобразован из бинарного сигнала «все или ничего» в аналоговый всплеск напряжения с некоторым коэффициентом, определяющим диапазон воздействий на нейрон-мишень.

Но есть строгие ограничения на размеры одного синаптического промежутка. Вся конструкция – терминальный конец аксона, синаптическая щель, рецепторы на другой стороне – составляет лишь несколько микрометров в поперечнике. В этом пространстве может разместиться только определенное количество рецепторов, а терминал аксона может хранить только ограниченное количество пузырьков с молекулами нейромедиатора. Эти жесткие рамки означают, что одного приходящего импульса недостаточно для создания нового импульса [50]. Именно поэтому мы прибыли с одним из миллиона импульсов, отправленных сетчаткой: нам нужна целая армия импульсов, чтобы сгенерировать новый.

Множество

Создание одного-единственного нового импульса является результатом воздействия множества других импульсов, поступающих в нейрон. Маленькие всплески электрического потенциала, которые они вызывают, накапливаются, суммируются, комбинируются, и наконец этот нейрон достигает критического потенциала и генерирует свой импульс. Если бы вы были нейроном коры головного мозга, импульсы показались бы вам марширующим легионом. Бесконечные ряды легионеров прибывают, чтобы сбросить вам свою химическую поклажу и поднять или опустить электрический потенциал. Для передачи послания важен каждый легионер.

Насколько велик этот легион? Сколько нужно импульсов, чтобы нейрон отправил новый импульс?

Мы можем получить приблизительный ответ, посчитав количество входов у одного нейрона. В 1980-х годах Валентино Брайтенберг и Альмут Шюц занимались подсчетами количества входных синапсов у корковых нейронов мышиного мозга [51]. Они получили цифру, близкую к 7500. Для одного нейрона. Ясно, что каждый импульс не может вызывать генерацию нового импульса, иначе кора головного мозга утонет в миллиардах импульсов. Однако ответ «более одного и менее 7500» – пожалуй, слишком туманный.

Хорошо, давайте поразмыслим над разными типами входных данных – может, получится сузить эти рамки. Надеюсь, вы помните, что в некоторых синаптических промежутках входной импульс вызывает падение, а не повышение электрического потенциала принимающего нейрона. Они подавляют принимающий нейрон, снижая вероятность возникновения импульса. Итак, на самом деле нам надо узнать, на сколько возбуждающих входов нам нужно подать импульсы, чтобы сгенерировать новый. Брайтенберг и Шюц кропотливо подсчитали и это тоже. Они по-настоящему преданные своему делу, достойные восхищения ученые, которые могут в течение трех часов с энтузиазмом рассказывать вам, как лучше всего нарезать мозг мыши на тонкие пластинки и считать синапсы, без единой паузы, которая позволила бы вам, пойманному в кошмарную ловушку этикета, глотнуть постепенно согревающееся на столе пиво. Да, они подсчитали количество: около 90 % входов нейрона коры головного мозга возбуждающие и только около 10 % – тормозящие. Так что мы можем немного снизить верхний предел количества импульсов – до 6750. Ура. Как я и сказал, немного.

Вы можете возразить: это же вроде бы несложный вопрос – давайте просто посчитаем количество приходящих импульсов, необходимых для того, чтобы напряжение нейрона достигло критической точки. Но для настоящих живых нейронов это сложный вопрос, потому что у нас пока нет реального способа отслеживать происходящее одновременно в тысячах синапсов одного нейрона. Некоторые пытались обойти эту проблему. Ученые из лаборатории Михаэля Хойссера в своем изящном эксперименте записывали данные с одного нейрона коры головного мозга, заставляя другой нейрон отправлять ему возбуждающий импульс [52]. Повторяя это много раз, они обнаружили, что единственный дополнительный входной импульс увеличивает вероятность появления в принимающем нейроне собственного импульса примерно на 2 %. То есть, если бы мы хотели абсолютно гарантированно получить отправку им импульса, нам потребовалось бы отправить ему около 50 дополнительных входных импульсов. Дополнительных – в том смысле, что они должны прийти помимо входных данных, которые этот нейрон получал без нашего участия. Мы подняли нижнюю планку примерно до 50 импульсов, а верхняя планка по-прежнему составляет 6750. Попробуем улучшить результат?

Подсчитать количество входных импульсов будет легче, если мы вместо живого нейрона возьмем модель воображаемого. У нас есть множество разновидностей воображаемых нейронов, которые мы можем записать с помощью математических выражений и смоделировать на компьютере. Ходжкин и Хаксли начали с создания одной из базовых моделей, чтобы доказать, что открытие и закрытие каналов в мембране нейрона действительно вызовет скачок напряжения в аксоне (и рассчитали эту модель, систему из четырех сложных дифференциальных уравнений, с помощью механического арифмометра и карандаша). Нобелевскую премию 1963 года они получили не только за гениальность, но и за упорство. Итак, мы можем взять один из наших воображаемых нейронов, послать ему на его воображаемые синапсы воображаемые импульсы в качестве входных данных и задаться вопросом: сколько импульсов на входе нам понадобится, чтобы получить один на выходе?

Ответ: это зависит от многих факторов. Ну хотя бы примерно? Примерно – от 100 до 200. Грубо говоря, если мы возьмем сложную модель нейрона коры головного мозга, с полностью смоделированными деревьями дендритов и моделью рецепторов, симулирующей реакцию на молекулы нейромедиаторов, а затем заставим все симулированные импульсы появиться на ее входных моделях синапсов примерно в одно и то же время, то получится, что необходимо около 180 входящих импульсов, чтобы гарантировать отправку одного исходящего [53]. Но это при условии, что мы игнорируем массу переменных. Например, будут входящие импульсы поступать постепенно или группами. А некоторые импульсы будут приходить на вход постоянно, поэтому неясно, когда нам следует начинать подсчет. Придется исключить импульсы, поступающие на тормозной нейрон синапсы. И относительную силу синаптической связи каждого из этих межклеточных контактов: чем она выше, тем меньше контактов потребуется. И длительность скачка напряжения, возникающего в синапсе. И все это – лишь для одной конкретной модели одного конкретного типа нейронов коры головного мозга, пирамидального.

Потому что на самом деле вопрос «Сколько нужно входных импульсов для активации нейрона?» крайне глубокий и сложный, ответ на него зависит от множества факторов. И это множество подробно говорит нам о том, как мозг использует импульсы, чтобы функционировать. Выделим из них три: баланс импульсов возбуждения и торможения, поступающих к нейрону, синхронность входных сигналов и те места, где они попадают на само дерево дендритов.

Зона Златовласки [54]

Легион входных импульсов несет опасность. Для рождения нового импульса достаточно нескольких сотен входящих импульсов, но они распределены по тысячам входных линий. Хуже того, количество входов возбуждения превосходит количество входов торможения по крайней мере в пять раз. Даже несколько дополнительных импульсов на этих тысячах входов могут привести к неконтролируемому лавинообразному разгону – импульсы, запускающие импульсы, запускающие импульсы, – что приведет к перегрузке и отключению мозга. Эпилепсия – одна из таких катастроф: мощные волны импульсов пробегают по коре головного мозга, и их так много, что каждый нейрон на принимающем конце волны немедленно достигает своей критической точки, каждый одновременно порождает импульс и запускает следующую волну.

Но такие сбои случаются редко, потому что мозг находится в своей «зоне Златовласки» – не слишком активной, но и не слишком заторможенной, в самый раз [55]. И остается в этой зоне, поддерживая идеальный баланс между возбуждением и торможением.

Этот процесс балансирования был открыт в ходе исследования довольно простого вопроса об интервалах между импульсами. В 1992 году Уильям Софтки и Кристоф Кох обнаружили, что что-то не так с импульсами, посылаемыми нейронами из первой зрительной области коры головного мозга [56], точно такими же нейронами, как те, в которых мы сейчас ожидаем формирования импульса. Просматривая сотни записей возбуждения отдельных нейронов, они заметили, что импульсы, исходящие от каждого нейрона, создавались с удивительно нерегулярными интервалами. За коротким интервалом между импульсами может следовать другой короткий интервал, средний, а иногда длинный. Или любое их сочетание. Фактически для некоторых нейронов порядок интервалов был близок к совершенно случайному. Если бы вы взяли записи их импульсов и перемешали в другом порядке, то не смогли бы восстановить исходную последовательность [57].

Будучи теоретиками, ученые сразу поняли, что здесь что-то неладно. Даже лучшие модели генерации импульсов не дают возможности нейронам делать это со случайными интервалами. Независимо от того, насколько неравномерно импульсы будут поступать на вход этих моделей, импульсы, которые они генерируют по накоплении критического потенциала, будут расположены равномерно, а интервалы между ними получаются гораздо более регулярными, чем регистрировали в реальной коре головного мозга Софтки и Кох. Чтобы понять, почему так происходит, подумайте о количестве импульсов, приходящих на нейрон. Несмотря на то что каждый из отдельных входов получает нерегулярные сигналы, таких входов тысячи. Суммируя их, чтобы получить общее количество, мы обнаруживаем, что усредненная сумма оказывается относительно постоянной. Так, если модели нейрона требуется, скажем, 175 входящих импульсов для создания одного исходящего, то в общей сложности 175 импульсов, поступающих с интервалами, соответствующими закону случайного распрямления, будут накапливаться через равные интервалы, делая таким образом генерацию нового импульса регулярной, как работа часового механизма (рис. 3.3).

Рисунок 3.3. Как накопление случайных входящих сигналов приводит к возникновению равномерной последовательности. Представьте, что мы наблюдаем нейрон, получающий сигналы от четырех других нейронов. Каждая из последовательностей их импульсов изображена на рисунке: каждый штрих – это импульс, строка штрихов – импульсы от одного нейрона, отправленные тому, за которым мы наблюдаем. Каждая строка демонстрирует довольно случайный порядок сигналов: промежутки между импульсами то длинные, то короткие, без видимого порядка. А теперь представьте, что нашему нейрону требовалось бы всего семь входящих сигналов, чтобы вызвать его возбуждение. Мы подсчитываем импульсы, поступающие от четырех нейронов, и отмечаем их вертикальной линией каждый раз, когда получаем семь (серые линии). Итоговая последовательность выходных импульсов на нижней шкале является регулярной, поэтому накопление суммы из семи импульсов в четырех последовательностях случайных входящих – вполне обычное явление.

Согласно моделям, поступающие нерегулярно входящие сигналы превратятся в регулярные, равномерно расположенные исходящие. Но здесь кроется парадокс: если нейроны генерируют импульсы с регулярными интервалами, откуда тогда берутся случайные последовательности импульсов в коре головного мозга?

Теоретики любят парадоксы. Парадоксы в науке показывают пробелы в нашем понимании предмета, а разгадки парадоксов дают новое представление о том, как устроен мир. Поэтому, конечно же, парадокс нерегулярных импульсов привлек внимание большого количества теоретиков и вызвал множество предположений по поводу того, что могло бы стать причиной нерегулярности [58].

Доминирующей стала теория сбалансированного ввода. Как только парадокс был сформулирован, Майкл Шадлен и Билл Ньюсом опубликовали заметку, в которой утверждалось, что нерегулярные импульсы будут возможны, если общее количество входящих сигналов возбуждения и торможения нейрона варьируется случайным образом, но в среднем остается примерно одинаковым [59]. То есть возбуждение и торможение должны быть сбалансированы: некоторые нейроны отправляют нерегулярные импульсы, возбуждающие нейрон-мишень, а некоторые – нерегулярные импульсы, подавляющие его. Последние отменяют возбуждение, но не полностью. Поскольку скачки потенциала принимающего нейрона будут случайными, иногда изменение потенциала будет достаточным, чтобы достичь критической точки. И тогда будет возникать импульс со случайным временным интервалом, отделяющим его от предыдущего.

Отличная теория. Но мы только что узнали, что количество возбуждающих входов значительно превосходит количество тормозящих. Итак, чтобы эта теория работала, у нее должны быть крайне серьезные допущения. Успешное торможение возбуждения при меньшем количестве входов означает, что либо тормозящие сигналы посылаются в два – три раза чаще, чем возбуждающие (то есть общее количество возбуждающих и тормозящих сигналов сбалансировано); или что тормозящие входы должны иметь бóльшую эффективность на один входящий импульс (чтобы общая величина потенциала была сбалансирована); или же существует некая комбинация этих вариантов. Сейчас получены экспериментальные доказательства обоих сценариев [60]. Локальные нейроны коры головного мозга, отправляющие тормозящие сигналы в наш нейрон, производят в два – три раза больше импульсов. А сила синаптической связи у тех контактов, которые принимают эти импульсы, может быть в четыре-пять раз выше, чем у тех, что принимают возбуждающие импульсы. Итак, теория сбалансированного ввода объясняет, почему ваша кора больших полушарий не дает сбоев: она настроена таким образом, что общее количество торможения достаточно для того, чтобы нейтрализовать общее количество возбуждения.

Но пока речь шла о входах только одного нейрона. Чтобы доказать, что весь мозг действительно находится в равновесии, нам нужно знать, может ли поддерживать баланс сеть из нейронов. Если мы соединим вместе множество моделей нейронов, большинство из которых – возбуждающие, а некоторые – тормозные, будут ли все они давать нерегулярные импульсы и таким образом отправлять нерегулярные входные сигналы друг другу? Не сразу понятно, сработает ли эта модель. Представьте, например, что выходные импульсы нейрона идут с нерегулярными интервалами, лишь немного более регулярными, чем входные. Если выходной сигнал каждого нейрона всегда чуть более регулярный, то сеть в конечном итоге придет в состояние, когда все импульсы будут отправляться регулярно, как часы. Победившая теория утверждает не только то, что такие сбалансированные сети могут существовать [61], но что они могут самозарождаться и самоорганизовываться [62].

Математическая база сложная, но идея проста. У нас есть гипотетические нейроны, большинство из них – возбуждающие, а остальные – тормозные, и мы случайным образом соединили их вместе. Тогда все, что нам нужно сделать, – это гарантировать, что сумма входящих сигналов для каждого нейрона больше, чем ему требуется для создания импульса. Для балансировки затем создается сеть петель отрицательной обратной связи, по которой приходят импульсы, сдерживающие нейрон от возбуждения. Это работает следующим образом: скажем, некоторые возбуждающие нейроны отправляют много импульсов. Эти импульсы инициируют тормозные нейроны, создающие импульсы, которые по петле обратной связи возвращаются к этим возбуждающим нейронам и подавляют их. Но они не могут слишком сильно подавить все возбуждающие нейроны, потому что тогда сами тормозные нейроны перестанут получать входящие сигналы и соответственно перестанут генерировать импульсы. Но тогда возбуждающие нейроны снова заработают, и тормозные нейроны должны будут активироваться. Этот парадокс подразумевает, что для всей сети существует такое самосогласованное состояние, когда каждый из тормозных и возбуждающих нейронов посылает только такое количество импульсов, чтобы между возбуждением и торможением в сети наблюдался баланс. Сейчас мы знаем, что сбалансированное состояние возбуждающих и тормозных входных импульсов для каждого нейрона означает выдачу им импульсов с нерегулярными интервалами. Более того, эта теория показала, что сбалансированные через отрицательную обратную связь сети – самые надежные системы: вам не нужна точная настройка силы тормозных и возбуждающих входов; вам не нужно возиться с деталями того, как нейроны создают импульсы. Просто сделайте очень много входов для каждого нейрона, добавьте обратной связи, и – вуаля – баланс.

Затем начали поступать экспериментальные данные, поскольку нейробиологам не терпелось проверить эти теории. Записи сигналов нейронов разных частей коры головного мозга, от зоны, отвечающей за вибриссы крыс [63], и зоны зрения хорька [64] до участка, отвечающего за слух [65], продемонстрировали одно и то же: общее количество возбуждения и торможения, поступающее в нейрон коры, примерно сбалансированно.

Эти сложные, изящные эксперименты вызвали неожиданный поворот, отбросив мяч обратно на площадку теоретиков. Теории говорили о балансе в целом; что в среднем общее количество торможения и возбуждения в сети нейронов уравнивают друг друга. Но данные экспериментов продемонстрировали, что подобный баланс, кажется, существует на входе в каждый нейрон. И он не просто поддерживается, но до абсурда точен: по мере того как количество возбуждения сокращается или растет, количество торможения точно его отслеживает [66].

Рассказ о парадоксе нерегулярных импульсов – прекрасный пример того, как по-настоящему работает наука, как происходит всплеск творческих теорий, порожденных четко поставленной проблемой, как идет диалог между теорией и экспериментом. Диалог, открывший зону Златовласки в мозгу. Итак, мы знаем, что наш импульс, пришедший из сетчатки и вызвавший небольшой всплеск электрического потенциала, присоединяется к сотням других импульсов, приходящих на то же дендритное дерево, совместно вызывая ураган скачков потенциала, удерживаемых в равновесии, чтобы создать новый импульс.

Нейронный оркестр

Если вы действительно хотите получить импульс от нейрона, самый эффективный путь – одновременная подача сигналов на все его возбуждающие входы. Чем лучше синхронизированы эти входы, тем быстрее будут накапливаться скачки потенциала и тем меньше вам потребуется входящих импульсов для создания исходящего. Если вы решите разработать для импульсов надежный способ посылать важные сообщения в мозг, то в первую очередь надо предусмотреть в своем проекте синхронизацию. Синхронизируйте импульсы, поступающие к нейрону, и их сообщение будет надежно передано дальше в порожденном ими импульсе.

Если эволюция следовала подобному плану, мозг должен быть нейронным оркестром [67]. В нем должны быть хористы – нейроны, сливающиеся в гармонии, несущие мощное крещендо своих импульсов в общем хоре. А возможно, и нейроны-солисты, развивающие главную тему в блаженном одиночестве.

Как ни странно, они есть. И, записывая активности множества нейронов одновременно, мы можем выяснить роль каждого из них в оркестре. Совместная лаборатория Маттео Карандини и Кеннета Харриса в Университетском колледже Лондона, в исследовании под руководством Михаила Окуня, придумала обезоруживающе простой способ распределить эти роли [68]. Они просто проверили, насколько похоже срабатывание каждого нейрона на усредненную активность области, в которой он находится. И обнаружили непрерывный континуум: на одном конце хор – нейроны, покорно копирующие рост и падение активности своей зоны; на другом – солисты с уникальными партиями.

Метафора оркестра подразумевает гармонию, предполагая, что солирующие инструменты играют в той же тональности, что и остальные. Но нет: в коре головного мозга нейроны-солисты не следуют гармонии хора. Представьте Майлза Дэвиса [69], увлекшегося импровизацией. И каждый отдельный хор ничем не связан с другими. Действительно, порой кора головного мозга ближе к Дьёрдю Лигети [70], чем к Генделю, к устрашающей какофонии «Реквиема», низвергающейся на нас при первом взгляде на монолит в «Космической одиссее 2001 года» Стэнли Кубрика, нагромождению многоголосия, собственных тем в отдельных гармониях, солирующих голосов, каждый с собственной партитурой.

Хористы тоже бывают разными. Некоторые хоровые партии нейроны создают, реагируя на один и тот же стимул. Когда ваш взгляд падает на округлый светлый кусочек груши, торчащий из краешка печенья, желательно, чтобы сообщение дошло от вашего глаза до мозга в целости и сохранности. Нейроны сетчатки, которые занимаются расшифровкой контрастного светового рисунка в этом месте видимого мира, отправят свои импульсы вместе. Хор импульсов «М-м-м-м-м, груша!» в тональности до-диез мажор.

Значит, наш импульс является частью хора импульсов, отправленных расположенными рядом ганглиозными клетками сетчатки одного типа и прибывающих к одному нейрону в коре головного мозга. И, как вы уже можете догадаться, если этот хор доходит до нашего единственного нейрона в коре, импульс, сгенерированный этим нейроном, будет отражать получение сообщения.

Вот почему нейрон, на который попал наш импульс, называется простой клеткой. Потому что такие клетки любят простые вещи [71]. Им нравится, когда светлые и темные участки мира – или «края», как мы их называем, – расположены друг рядом с другом под определенным углом. Некоторым понравится край светло-коричневого печенья на фоне темно-коричневой крышки; другим – темно-коричневый цвет крышки на фоне рассеянного света офиса; третьим – граница рассеянного света офиса и отвратительной черно-пурпурной полосатой рубашки Грэма, которую он упорно надевает на работу каждый вторник, очевидно, чтобы напомнить всем, что от выходных осталось лишь увядшее эфемерное воспоминание на фоне долгой рабочей недели. Простая клетка отправляет импульс, когда видит то, что ей нравится. А то, что ей нравится, определяется сотнями входящих сигналов, поступающих от сетчатки. Для простых клеток, реагирующих на одну конкретную простую вещь, это означает, что все поступающие на ее вход данные должны в основном касаться этой вещи, должны составлять хор импульсов.

Хор импульсов, вместе с которым мы прибыли, важен по двум причинам. Важно, чтобы он гармонизировал информацию. Вы помните, что различные типы ганглиозных клеток разделяются на те, которые посылают импульсы о темных участках (on-клетки), и те, что отправляют импульсы о светлых участках (off-клетки). Простая клетка реагирует на определенную комбинацию темного и светлого, поэтому хор должен содержать голоса от off-клеток в одном месте и on-клеток в другом, по соседству.

Еще важно, чтобы хор импульсов прибыл более-менее одновременно, поскольку количество входящих сигналов от глаза значительно меньше, чем от других нейронов коры. Входов, получающих информацию напрямую из сетчатки, гораздо меньше, чем тех, на которые поступают импульсы от других нейронов коры головного мозга. Таким образом, чтобы простая клетка отреагировала на информацию, поступающую из глаза, чтобы поднять потенциал нейрона до критической точки, все импульсы из сетчатки должны поступить примерно в одно и то же время.

Другие типы хорового пения импульсов мы будем чаще встречать по мере проникновения в более глубокие слои мозга. Один из них – очередная попытка помучить нашу музыкальную метафору – это ансамбль, коллектив нейронов, которые всегда посылают свои импульсы вместе. И не только потому, что что-то во внешнем мире заставляет их это сделать. Они посылают импульсы вместе, даже если мы записываем активность кусочка мозга, лежащего в чашке Петри. Другой вид коллективного творчества отправляет множество импульсов случайно и вразнобой – словно хор учеников начальной школы, плохо умеющих концентрироваться, где участники вступают неодновременно.

Все эти хоры резко увеличивают шанс возбудить новый импульс в принимающем нейроне [72]. Вот почему хор входных импульсов был также предложен в качестве ответа на парадокс нерегулярности выходных импульсов нейронов коры головного мозга. Согласно этому варианту решения парадокса нерегулярные интервалы между импульсами, отправляемыми нейроном, получаются из-за того, что на его входы поступают нерегулярные, но синхронизированные сигналы, поэтому каждое крещендо этого входящего хора, поступающее на вход случайным образом, создавало бы столь же случайно распределенный набор исходящих импульсов [73]. В этом есть доля правды; действительно, самобалансирующиеся сети автоматически создают некоторую синхронизацию с входами нейрона [74]. Но, как и сам баланс, эта синхронность должна быть точной: если ее будет слишком мало, входящие сигналы не произведут никакого эффекта; слишком много – и мозг пойдет вразнос от самовозбуждения.

Баланс и синхронность также объединяются, чтобы создавать точные импульсы. На нейронах коры головного мозга стабильно наблюдается задержка в несколько миллисекунд между нарастанием сигналов на возбуждающих входах и согласованным, уравновешивающим увеличением сигналов на входах торможения [75]. Задержка, которая, кажется, специально настроена так, чтобы пропустить хор возбуждающих импульсов, таких как легион, с которым мы прибыли из сетчатки, испустить один точный импульс, а затем отключиться по команде сигналов торможения.

Но абсолютно точный эффект от звучания хора не гарантирован. Потому что он зависит от места, к которому на принимающем нейроне подходят аксоны хористов.

«Подобьем баланс»

Баланс возбуждения-торможения и синхронность – свойства входящих сигналов, поступающих к нейрону. Но строение его собственного дендритного дерева играет ключевую роль в формировании импульса. Место, куда поступает приходящий импульс, позволяет точно контролировать, насколько велик будет всплеск вызванного им потенциала, и таким образом определить, сколько всплесков нужно, чтобы вызвать возбуждение.

В соответствии с риэлторским клише о том, что главное в недвижимости – это местоположение, дендритное дерево влияет на количество необходимых для возбуждения входящих сигналов тремя способами. Во-первых, важно, насколько далеко от тела нейрона принимается импульс; во-вторых – то, как на этом дереве сгруппированы дендриты, принимающие импульсы от хора передающих нейронов; в-третьих – что находится на пути между синапсом принимающего дендрита и телом нейрона.

Импульсы, преодолевшие синаптические промежутки, чтобы попасть на кончики дендритов, могут оказаться очень далеко от тела нейрона, на расстоянии до миллиметра. Созданные ими скачки потенциала быстро затухают по мере движения по дендритам к телу нейрона, уменьшаясь почти до нуля к моменту прибытия в место назначения и практически не приближая потенциал нейрона к критическому уровню. Скачки потенциала, создаваемые импульсами, попадающими на синапсы, расположенные близко к телу, затухают не так быстро, поэтому могут сильнее влиять на достижение критического уровня возбуждения – или наоборот, подавления. Небольшая загадка, подкинутая нам эволюцией: наличие входов, удаленных от тела нейрона настолько, что приходящие на них сигналы почти не оказывают влияния на уровень его возбуждения, кажется немного бессмысленным, но они существуют.

Здесь на помощь приходит стройный хор входящих данных. Большие нейроны коры головного мозга, такие как пирамидальные нейроны пятого слоя, расположенные чуть ниже нашего текущего местонахождения, бесцеремонно тянут ветви своих дендритов мимо нашего простого нейрона четвертого слоя и вплоть до потолка коры головного мозга в первом слое – эти хитрые наглецы держат туз в рукаве. Они неправильно считают [76].

Один или два импульса, приходящие друг за другом на одну дендритную ветку такого нейрона, создают по одному небольшому стандартному всплеску потенциала. Но если на нее одновременно приходит больше трех импульсов, они вызывают мощный скачок, существенно больший, чем просто сумма всплесков, вызванных каждым входным импульсом по отдельности.

Эта нелинейная сумма представляет собой внезапный скачок потенциала в той ветви дендритов, на которую попадают входящие сигналы. Достаточное количество сигналов, поступивших одновременно, открывает новые каналы в мембране нейрона и позволяет дополнительным ионам проникать в нейрон, усиливая потенциал в этом участке дендрита. И если вы скажете, что это похоже на то, как создается импульс, вы будете недалеки от истины. Этот внезапный скачок напряжения, хоть и не столь изящный, имеет ту же задачу: доносить информацию от самых дальних ветвей дендритного дерева до тела нейрона без потерь. Таким образом одновременное появление нескольких входящих сигналов вызывает супервсплеск, который устремляется по дендритному дереву к телу нейрона и вносит основной вклад в достижение критического потенциала.

Мы можем подключить подобный генератор супервсплесков к нашим моделям нейронов, чтобы узнать, насколько он влияет на вероятность возникновения исходящего импульса. Для этого мы соберем наборы входов, принимающих синхронные импульсы, на отдельных удаленных ветвях дендритного дерева. Каждое крещендо входящего хора импульсов будет создавать супервсплеск потенциала в одной ветви дерева. При такой группировке, даже если входы находятся на кончиках самых дальних ветвей, нам понадобится лишь треть входящих импульсов, по сравнению с импульсами, распределенными по дендритному дереву, чтобы создать новый импульс [77]. Сочетание местоположения и синхронности может драматически увеличить шансы возникновения импульса.

Торможение – третий ключевой игрок в трилогии о местоположении. Потому что дальше в нашей сказке могут встретиться драконы. На пути между тем местом, где наш импульс, преодолев синаптическую щель, «высадился» на дендритное дерево, и телом нейрона находится множество других входов. Многие из них тоже представляют собой возбуждающие синапсы, порождающие положительные электрические всплески. Это друзья, готовые помочь нам в дороге. Но некоторые из них являются входящими сигналами от нейронов, нейромедиатором которых служит ГАМК, и каждый из них вызывает скачок потенциала вниз. Большие негативные электрические всплески. Если такой вход между нашей «точкой высадки» и телом нейрона окажется активирован непосредственно перед тем, как потенциал от импульса должен проходить по дендриту, наш входящий сигнал будет нейтрализован, уничтожен [78]. Наш импульс исчезнет, так и не достигнув тела нейрона.

Хуже того, мы можем даже не заметить этой ловушки на пути. У синапса торможения есть режим ниндзя: тихий, невидимый, смертоносный. Дело в том, что амплитуда всплеска потенциала, создаваемого входящим сигналом, зависит и от уже накопленного электрического потенциала в той дендритной ветви, куда он «приземляется». Это особенно верно для входов, нейромедиаторами в которых является ГАМК: существует такой уровень напряжения, «реверсивный потенциал», находящийся в пределах обычного диапазона потенциала нейрона, при котором сигнал на этот вход вообще не вызовет изменения потенциала. При «реверсивном потенциале» никакие ионы не будут поступать через открытые каналы в мембране нейрона. Но нейромедиатор все еще там, присоединен к рецепторам, каналы открыты и готовы пропускать ионы. Поэтому, когда положительный всплеск потенциала возбуждения будет проходить мимо подобного синапса, он вызовет отклонение местного электрического напряжения от равновесной величины этого реверсивного потенциала, и ионы устремятся через уже открытые каналы. Так тормозящий входной сигнал, сам по себе не отражающийся в изменении местного электрического потенциала, истощит проходящий всплеск возбуждения, ионы устремятся через мембрану, и сигнал превратится в ничто. Если подумать, возможно, ниндзя – не слишком удачная метафора; лучше подходит вампир.

Все три рассмотренных фактора имеют далекоидущие последствия для наших разработок в области искусственного интеллекта (ИИ). Все нейронные сети для ИИ построены на основании одной и той же модели нейрона – очень простой, которая лишь суммирует входящие данные от других моделей нейронов. И после суммирования проверяет, больше ли их сумма, чем ноль, и если да, то отправляет эту сумму всем своим адресатам (в противном случае отправляет ноль). Самые глубочайшие из глубоких нейросетей построены из миллионов этих элементарных нейронов. Но я только что потратил больше пяти тысяч слов на то, чтобы рассказать вам, что отдельный нейрон в коре головного мозга не просто суммирует поступающие на его дендритные входы данные. То, как нейрон коры головного мозга обрабатывает входящие данные, зависит от множества факторов, которые еще и взаимодействуют друг с другом: от баланса и синхронности сигналов на его входах, от того, в какое место они поступают и как группируются, суммируются ли они линейно, каков уже накопленный электрический потенциал в тот момент, когда поступают входящие импульсы, и что находится на пути между точкой входа и телом нейрона. Современные сети искусственного интеллекта едва приблизились к тому, что может делать мозг.

Собственно говоря, подробные модели нейронов уже продемонстрировали нам, что отдельный нейрон коры может представлять собой двухслойную нейронную сеть [79]. Если каждая ветвь дендритного дерева способна производить нелинейное суммирование, значит, каждая ветвь действует как одна гипотетическая ячейка простой сети ИИ. Сигналы от дендритов (первый слой сети) сходятся в теле нейрона (второй слой сети). Это дает возможность отдельным нейронам самостоятельно вычислять многие логические функции [80]. Таким образом каждый отдельный нейрон по своей вычислительной мощности эквивалентен ноутбуку, стоящему перед вами на столе, с мигающим курсором в пустой ячейке незаполненной таблицы квартального отчета. Его чересчур яркий экран, к счастью, отклонен под таким углом, что не закрывает от вас плоскую квадратную коробку, в которой находится только что замеченное вами печенье. Каждый нейрон в коре головного мозга – почти компьютер [81].

Оказывается, создание нового импульса – дьявольски сложный процесс. Наш импульс, прибывший по аксону из сетчатки глаза, перепрыгнул через синаптический промежуток, совершив трансмутацию из волны электрического потенциала типа «все или ничего» в химический сигнал нейромедиатора глутамата и обратно в небольшой всплеск напряжения. Вместе с нами из сетчатки прибыл целый легион импульсов, и все вместе они возбудили нейрон до критической точки его мембранного потенциала. Наш импульс – одинокий голос в крещендо дерзкого хорала, воспевающего печенье в коробке на столе. Но, кроме нашего хора, синапсы принимающего нейрона атакуют легионы других импульсов от местных нейронов коры, посылающих ингибирующий нейромедиатор, ГАМК, через синаптический промежуток. Отрицательные всплески напряжения гасят возбуждение нейрона, удаляя его потенциал от критической точки возбуждения. Двигаясь по дендритам к телу нейрона, всплески потенциала находятся в равновесии, чтобы работа мозга оставалась стабильной. Тем не менее, пока каждый из них пробегает по своему дендриту, мы можем наблюдать, как некоторые из наших попутчиков постепенно гаснут и умирают, а других внезапно поглощают ниндзя ГАМК. В водовороте внезапной, случайным образом сложившейся серии положительных всплесков, пришедших вместе, напряжение нейрона минует критическую точку, и новый мощный импульс отправляется в путь из первого нейрона в коре. Но куда?

Глава 4

Раздвоение личности

Разделяй и властвуй

Импульсы плывут туда, куда ведут аксоны. Каждый аксон тонкой ниточкой выходит из тела своего нейрона, прокладывая линию связи от одного к другому. Когда мы говорим о соединении двух нейронов, может показаться, что аксон – это просто провод между нейронами, игрушечная телеграфная линия, две консервные банки на веревке. Но аксон – это не выделенная линия, передающая персональное сообщение одного нейрона единственному приватному адресату.

Аксон – извилистая структура, которая многократно раздваивается, яростно ветвится, извивается, скручиваясь и изворачиваясь. Аксон простой клетки, по которому мы несемся, следуя за нашим импульсом, впереди извивается и поворачивает, как быстрая река, разделяясь на протоки больше ста раз. От него отходят ветки, но расположены они неравномерно: одни находятся рядом с телом клетки, другие ответвляются в слоях, расположенных выше и ниже, некоторые – где-то вдалеке от нас. И он такой не один – большинство нейронов в коре головного мозга испускают извилистые заросли аксонов, покрывающих объем, который многократно превосходит размеры родительского нейрона вместе с его дендритным деревом. Поднимаясь над простой клеткой, мы видим возвышающиеся стволы ветвящихся аксонов пирамидальных нейронов третьего слоя. Они делятся сотни раз, одна длинная ветвь каскадом спускается мимо нас, а затем снова и снова расщепляется под нами в пространстве пятого слоя. У нас едва хватает времени осознать эту картину, как наш импульс налетает на первую развилку.

При каждом ветвлении импульс копируется, клонируется, отправляется в каждую новую ветвь, чтобы множество копий сообщения неслись по аксону всё дальше и дальше. Сотни разветвлений на пути вниз. Таким образом из одного импульса, исходящего из тела нейрона, создаются сотни клонов. А те в свою очередь вызывают высвобождение молекул нейромедиаторов в синаптических промежутках на конце каждой из ветвей, потому что соединения между нашим аксоном и дендритами других нейронов разбросаны по всей его длине. Периодически мы пролетаем мимо этих соединений, расположенных через каждые пять микрометров, упакованных настолько плотно, насколько позволяет размер их молекулярного механизма, и каждый готов к сбросу своего молекулярного заряда, чтобы вызвать всплеск напряжения на другой стороне. Мы проходим и через длинные отрезки аксона без единого разветвления, без связей с другими нейронами, часто до странности прямые, – это «магистрали» аксона, предназначенные для передачи импульса в другие зоны коры головного мозга, где вновь будет взрыв ветвления и извивов.

Достигнув конца аксона, наш импульс с помощью клонов успел вступить в контакт с тысячами других нейронов. По другую сторону большинства синаптических промежутков находится другой нейрон. Таким образом бóльшая часть из примерно 7000 возбуждающих входов одного коркового нейрона принимает сигналы от разных аксонов, исходящих из разных нейронов. Это означает, что каждый возбуждающий нейрон коры головного мозга через аксон осуществляет соединения примерно с 7000 различными нейронами, что возможно именно благодаря ветвлению и извилистости аксона, когда он изгибается и разделяется после каждого синаптического контакта, чтобы достичь новой цели.

Путем клонирования аксон одного нейрона передает импульс возбуждения тысячам принимающих его нейронов коры головного мозга. Знание, что это за получатели и где именно они расположены, может многое сказать нам о назначении этого нейрона. Чтобы разобраться, какое сообщение несет наш импульс, нам нужно знать две вещи о нейроне, который его отправил. Во-первых, на что реагирует этот нейрон, что в первую очередь вызвало его возбуждение – и мы знаем из предыдущей главы, что это был легион импульсов из сетчатки. Во-вторых, нам нужно понять, куда он отправляет этот импульс, кому тот передается. Ведь аксон может доставлять импульсы в любую область головного мозга. Он может разослать их адресатам по соседству, чтобы возбудить больше однотипных нейронов, то есть усилить и прояснить сообщение. Или, наоборот, унести свое сообщение очень далеко, через всю кору головного мозга, и попасть в дальние области, чтобы там объединиться с другими информационными импульсами, создавая всё более сложные представления и вычисления. Или на другую сторону, пересекая границу между полушариями, чтобы мозг работал слаженно.

По соседству

Первые адресаты нашего импульса – другие простые клетки. Здесь, на месте первого промежуточного пункта назначения, в толще коры головного мозга, в четвертом слое первичной зрительной области, нас окружают такие же простые нейроны. Аксон нашей клетки отходит от нее, извиваясь и многократно разветвляясь, каждая ветка переплетена с дендритными деревьями других простых клеток. И если мы проследим за каждым клонированным импульсом, бегущим к кончикам ветвей аксона и прыгающим через синаптические промежутки, то обнаружим, что многие простые клетки на другой стороне синапсов поразительно похожи на ту, которую мы только что покинули. Они реагируют на одни и те же вещи.

Вопреки своему названию простые клетки представляют собой эклектичное сборище. С одной стороны, они отображают упорядоченную карту видимого мира, исходящую от сетчатки, то есть соседние простые клетки реагируют на сигналы от соответствующих соседних участков окружающего мира. С другой, десятки информационных каналов, исходящих из сетчатки, поступают в простые клетки, которые нас сейчас окружают. Тридцать с лишним каналов, свой для каждой отдельной зоны видимого пространства – для середины, левого и правого, верхнего и нижнего и т. п. Таким образом наборы простых клеток, сгруппированных вместе, озабочены разными вещами в одном и том же месте наблюдаемого мира: некоторые ждут сообщения о вертикальной линии, другие – о горизонтальной, третьи – под углом 120°; четвертые – 41,3°; некоторые – о краях, созданных пятном света сверху и темной областью снизу, другие – наоборот. И так для каждой возможной комбинации.

Получается, если бы наша простая клетка протянула свой аксон случайным образом, импульс с равной вероятностью попал бы на вход любой из этих эклектичных групп. Но это не так. Исследователи из лаборатории Томаса Мрсич-Флогеля в Университетском колледже Лондона в серии чрезвычайно остроумных экспериментов [82] отслеживали локальные места назначения одиночных импульсов в этой первичной зоне зрительной области. Они одновременно записывали сигналы сотен нейронов из зрительной коры головного мозга мышей, которые сидели в кинотеатре для мышей и смотрели слайд-шоу и фильмы, чтобы на основе этой активности определить, что из происходящего в пространстве видимого мира и где именно вызывает реакцию каждого нейрона.

Узнав, что вызывает возбуждение каждого нейрона – настройку нейрона, – ученые в лаборатории Мрсич-Флогеля собирались установить, какие связи существуют между ними. Они перешли на тонкую и сложную технику регистрации каждого скачка напряжения от горстки нейронов, максимум четырех одновременно. Аккуратно подведя электроды непосредственно к мембране тела каждого нейрона, микроскопической точке в десятки раз меньше толщины человеческого волоса, они начали искать убедительные доказательства прямого соединения между этими нейронами, вызывая генерацию импульса одним из этих нейронов и проверяя наличие последующего скачка напряжения в остальных. Нет скачка – нет связи. Наличие точно регистрируемых всплесков в нейроне Берта после того, как стимулировано возбуждение с отправкой импульса нейроном Алеф, является чертовски убедительным доказательством того, что нейрон Алеф напрямую соединяется с нейроном Берта. Обнаружив связь, Мрсич-Флогель и его команда могли вернуться к своим записям сотен сигналов мозга мышей, наслаждающихся фильмом, и спросить: на что эти нейроны реагируют в видимом мире?

Сложная работа с простым выводом: вероятность найти связь между двумя нейронами со сходной настройкой весьма велика. Нейроны, которые реагируют на очень похожие вещи в очень похожих местах в видимом мире, тоже, скорее всего, соединены друг с другом. И не просто соединены, а сильной связью. Потому что выяснилось, что сила сигнала между двумя одинаково настроенными нейронами, измеряемая амплитудой всплеска напряжения, также намного больше, чем можно было бы предсказать [83] (рис. 4.1).

Рисунок 4.1. Как нейроны в первичной зрительной зоне V1 соединяются с соседними. Каждый кружок – нейрон из V1; каждая стрелка между ними – связь одного нейрона с другим. Внутри каждого есть линия, показывающая угол и положение края изображения, на которое больше всего реагирует нейрон. Связь между нейронами, реагирующими на сходные стимулы, сильнее (толстые стрелки), и между ними этих связей больше. Связи между нейронами, которые реагируют на сильно отличающиеся по наклону и положению стимулы, слабее, и их меньше.

Наш импульс отправлен из простой клетки, которая реагирует на края под углом 30° в правом верхнем углу вашего поля зрения, где оказался кончик крышки коробки с печеньем. Эта радостная новость поступила к ней по множеству каналов, выходящих из сетчатки. Локальные ветви ее аксона разослали клоны нашего импульса соседним простым клеткам со сходной реакцией, с настройкой на 30-градусные края в правом верхнем углу видимого мира. И эти нейроны в ответ сделают то же самое, послав один из своих клонированных импульсов обратно тому нейрону, который мы только что покинули.

Работа лаборатории Мрсич-Флогеля продемонстрировала, как мы вместе с нашим импульсом оказались в нейронах, реагирующих на схожие вещи в видимом мире, но не объяснила, почему так происходит. Однако это довольно просто. Как вы помните, чтобы инициировать один исходящий импульс, требуется легион входящих. Итак, если мы хотим, чтобы остальная часть мозга узнала о 30-градусных верхних правых краях, имеет смысл отправить как можно больше импульсов с одним и тем же сообщением, уговорить соседние нейроны посылать свои импульсы, которые присоединятся к нашему в предстоящем путешествии по коре головного мозга [84].

В этом четвертом слое коры головного мозга нас окружают не только простые клетки. Вокруг много других нейронов, которые реагируют на более сложные комбинации информации, исходящей от глаза; их остроумно назвали «сложными клетками». Сложные клетки посылают импульсы, когда получают сигнал о том, на что настроены, – о комбинациях светлых и темных пятен. Причем каждая пара светлых и темных пятен находится под определенным углом.

Звучит знакомо? Действительно, простейшее объяснение того, как работает зрение, состоит в том, что сложные ячейки создаются путем объединения входных данных простых ячеек [85]. Каждая простая ячейка является детектором признаков для одного типа границ, а сложная ячейка объединяет выходы нескольких таких детекторов в комбинацию границ. Поэтому клоны нашего импульса также поступают на входы сложных клеток, расположенных вокруг нас, неся сообщение об одной из простых особенностей мира, которые сложная клетка будет суммировать с другими сигналами.

Эта аккуратная картинка пригодится для понимания принципов, но она не совсем точна. И простые, и сложные нейроны принадлежат континууму нервных клеток различной функциональности [86]. Некоторые нейроны совсем примитивны – они реагируют только на один вид границы, расположенной под одним углом; другие – чрезвычайно сложные, вычисляющие результаты комбинаций простых. Но большинство находятся где-то посередине. Тем не менее все сказанное выше верно для любой клетки зрительной зоны; они с большей вероятностью будут связаны с другими нейронами, имеющими аналогичные настройки на аналогичные изображения в ближайшем окружении в видимом мире.

Но хотя нейроны первичной зрительной коры с большей вероятностью соединяются с соседними нейронами с аналогичной настройкой, у них есть и другие связи. В конце концов, по сравнению с огромным количеством нейронов, непосредственно окружающих нас в этом четвертом слое зрительной коры, количество нейронов, которые настроены на примерно одинаковые простые или сложные границы в одном и том же месте в видимом мире, очень малó. Так что большинство соседних нейронов, расположенных по другую сторону синаптических промежутков и получающих наш клонированный импульс, будут не совсем похожи на нейрон, из которого мы только что отправились в путешествие по аксону. Конечно, с точки зрения любого из этих нейронов – включая и тот, который мы только что покинули, – лишь небольшая часть входящих сигналов поступает от нейронов с похожими настройками. Как мы только что видели, этих сигналов гораздо больше и они мощнее, чем мы могли предполагать, поэтому создаваемые ими всплески потенциала играют ключевую роль в доведении общего потенциала нейрона до критической точки, после которой происходят его возбуждение и отправка исходящего импульса.

Но есть еще множество других сигналов. И одно из чудес современной нейробиологии заключается в том, что мы можем видеть эти отдельные входящие сигналы в действии, поскольку у нас появилась возможность записать на видео эффект единичного всплеска напряжения на крошечном участке дендрита. (Если точнее, мы научились присоединять молекулу флуоресцентного вещества к ионам кальция и снимать на видео изменение интенсивности флуоресценции: одиночный всплеск потенциала вызовет изменение количества ионов кальция в этом месте дендрита, поэтому увеличение флуоресценции означает, что вход нейрона только что был активирован: пришел импульс, выбросил молекулы нейромедиатора и вызвал всплеск напряжения.) Мы даже можем снять один крошечный выступ дендрита, в котором достаточно места для единственного синаптического зазора между аксоном с одной стороны и дендритом с другой. Поэтому мы можем быть абсолютно уверены, что фиксируем контакт между одним нейроном и другим. И поскольку всплеск потенциала создается импульсом, полученным в ответ на что-то наблюдаемое в поле зрения, мы можем ответить на вопрос, на что именно в картине окружающего мира реагирует этот отдельный вход.

Когда Соня Хофер и ее команда из Базельского университета снимали на видео отдельные входы нейронов зрительной коры мыши, сидящей в (другом) мышином кинотеатре, они обнаружили, что дендритное дерево бомбардировали легионы сигналов от других, непохожих нейронов [87]. Что особенно поразительно, на несколько входов поступали сигналы от нейронов, направленных на совершенно другую часть видимого пространства. Если они регистрировали входящие сигналы нейрона, который, например, реагировал на границы в нижнем левом углу видимого мира, то некоторые из его входов начинали флуоресцировать, когда что-то проходило через центр поля зрения, несколько других – когда что-то проходило сверху, и гораздо больше – по сторонам.

Таким образом клоны нашего импульса перепрыгивают синаптические щели, чтобы попасть на дендриты нейронов, которые «смотрят» в центр крышки коробки, на жирные штрихи перевернутых кривых каракулей слова «печенье»; другие клоны попадают к нейронам, «обозревающим» тусклые просторы рабочего стола, покрытого имитацией палисандрового шпона, простирающегося под коробкой; третьи – на нейроны, пристально наблюдающие за той точкой в видимом пространстве, где самый большой кусок груши граничит с кусочком темного шоколада. И ни одного из этих входных сигналов недостаточно, чтобы заставить принимающий нейрон создать импульс, но они могут изменить вероятность и точное время, когда этот нейрон его создаст. Они предоставляют контекст, позволяя информации из разных частей вашего зрительного поля оказывать влияние друг на друга.

Рядом с нами есть нейроны еще одного типа, которые, хотя и находятся в первичной зрительной коре, не особо заботятся о зрительной информации. Пока что наш импульс и его клоны попадали на возбуждающие нейроны, звездчатые клетки с их роскошным деревом дендритов, растущих во все стороны, или пирамидальные клетки с верхними и нижними деревьями. Но по мере того как клоны разбегаются по ветвям аксона, кое-где они перескакивают через синаптические промежутки, чтобы попасть на дендриты редких нейронов с ГАМК – нейронов, которые не получают сигналов непосредственно от сетчатки и простирают свои аксоны только внутри той зоны коры головного мозга, где находятся их тела. Поэтому мы называем их интернейронами (вставочными, промежуточными нейронами). Они – источники того смертоносного торможения, с которым мы столкнулись, мчась вниз по дендриту нашего первого нейрона. Их задача – отделять зерна от плевел.

Эти интернейроны получают входящие данные от возбуждающих нейронов вокруг и посылают свои импульсы обратно в тот же самый набор возбуждающих нейронов и многих соседних. То есть клоны нашего импульса намеренно пытаются увеличить торможение других возбуждающих нейронов, подавить их. Действительно, последние исследования [88] предполагают, что одиночный импульс от одного возбуждающего нейрона может слабо, но заметно уменьшить вероятность возбуждения в нейронах вокруг него, на расстоянии до 500 микрометров, почти наверняка за счет использования интернейронов, с которыми он соединен [89]. Но в то же время, как мы видели, этот отдельный нейрон будет увеличивать вероятность возбуждения у немногих нейронов-единомышленников с очень похожими на него входящими зрительными сигналами.

Зачем подавлять реакцию множества других нейронов и усиливать лишь несколько аналогичных? В теории на это есть простой ответ: отправляйте только то, что нужно отправить. Если множество нейронов с почти-но-не-совсем-одинаковой настройкой на объекты видимого мира одновременно посылают свои сигналы, принимающие нейроны будут получать много избыточной и неоднозначной информации. Наш импульс говорит о наличии границы света и тени в правом верхнем углу видимого мира, под углом 30° к горизонту. Возбуждение других нейронов, различающих угол в 28° или 32° примерно в том же месте, впустую потратит энергию на создание импульсов и не прояснит, что именно находится в этом участке поля зрения (что приведет к нечеткой картине крышки коробки). Используя интернейроны для подавления других нейронов с близкими настройками, наш импульс пытается остановить эти избыточные и неоднозначные сигналы, чтобы сохранить энергию и прояснить ситуацию.

Однако нам пора оставить позади этот водоворот повторений, перекрещивающихся ветвей аксонов, соединяющих корковые нейроны первичной зоны зрения. Следуя за одним из клонов нашего импульса, мчащегося по пока ничем не примечательной ветви аксона, мы внезапно резко поворачиваем вверх и вылетаем в слой коры головного мозга, лежащий над нами. Здесь аксон снова и снова разветвляется, после каждого ветвления клоны нашего импульса попадают на один из входов пирамидальных клеток второго и третьего слоя, нейронов, с которых начнется долгий путь через кору головного мозга.

Дальний путь: магистрали «что» и «как»

Мы проследили за многими клонами нашего импульса по пути к их месту назначения, наблюдая, как они, проносясь по своим ветвям, совершают прыжки через синаптические щели, бомбардируют синаптические окончания дендритов нейронов на другой стороне молекулами нейромедиатора, которые захватываются их рецепторами и превращаются во всплески напряжения, затем бегущие вниз по их дендритам до их тел. Но сами мы пролетели по аксону вперед и вверх, во второй и третий слои зрительной коры, и нам тоже пора совершить прыжок. Мы перепрыгиваем через синаптический промежуток в пирамидальную клетку второго слоя, видим вдали знакомое мерцание электрического потенциала в ее дендритном дереве и скользим вместе с ним вниз к телу нейрона, где соединяемся с каскадом других всплесков, совместно подталкивая нейрон к критическому уровню, чтобы заставить его создать новый импульс. За ним-то мы и последуем, отслеживая его клоны через сотни ветвей аксона этой пирамидальной клетки.

Теперь мы пройдем по цепочке между слоями коры головного мозга. Отсюда можно проследить за клонами нашего импульса, пересекающим по ветвящимся аксонам второй и третий слои кортекса, чтобы приземлиться на кончики дендритов пирамидальных клеток из пятого слоя, длинные и тонкие ветвящиеся стволы которых образуют лесной полог вокруг нас. Или мы можем последовать за клонами, ныряющими по аксону обратно через четвертый слой, чтобы попасть на дендриты пирамидальных клеток шестого, в нижнюю часть кортикального пирога.

Прослеживая эту схему связей четвертого слоя со вторым и третьим на пути вверх и пятым и шестым на пути вниз, мы встретимся со всеми тремя типами пирамидальных нейронов коры головного мозга [90]. Все они используют глутамат в качестве нейромедиатора, поэтому возбуждают нейроны, к которым подключены; все они соединяются с нейронами одного и того же типа в пределах собственного слоя. Разница в том, куда уходят их аксоны. В пятом слое мы видим, как некоторые из клонов нашего импульса поступают на вход нейронов пирамидального пути, направляющих длинные ветви своих аксонов через весь мозг, вниз к стволу, а некоторые и еще дальше, в спинной мозг. В шестом слое другие клоны нашего импульса поступают на кортикоталамические нейроны, их аксоны опускаются из коры головного мозга в крошечный кусочек среднего мозга, называемый таламусом, чьи нейроны рассылают аксоны по всей коре больших полушарий, создавая сложные петли обратной связи. И во всех слоях (кроме первого) находятся кортико-кортикальные нейроны, ветви аксонов соединяют различные области в пределах коры головного мозга, отправляя импульсы далеко-далеко, из области в левом полушарии на другую сторону мозга, в правое. Такие же нейроны, как тот, из которого были отправлены наши импульсы.

Пока мы игнорируем клонов, которые поступают на нейроны, отправляющие свои сигналы за пределы коры головного мозга, – вернемся к ним позже (гораздо позже, в 8-й главе). Мы несемся вниз по длинной ветви аксона от пирамидального нейрона во втором слое; вниз мимо четвертого слоя; минуем пятый; пролетаем последний, слой номер шесть; и уходим в белое вещество, где резко поворачиваем на 90°, чтобы влиться в мощный поток, несущийся по супермагистралям аксонов, пересекающих кору головного мозга.

Что касается зрения, десятилетия работы позволили описать две из этих магистралей в мельчайших деталях: шоссе «что» и шоссе «как» [91] (рис. 4.2). Отправленный по одной из этих магистралей аксонов, наш импульс будет переходить из области в область, чтобы помочь создать сообщение «что?». Импульсы, несущие сообщения об изгибах, краях, коричневом, белом и т. д., собираются вместе, чтобы создать образ единственного оставшегося печенья с грушей и шоколадом в коробке, стоящей на краю стола, в соблазнительных пределах досягаемости вашей руки. Области, через которые проходит наш импульс, двигаясь по другому шоссе, будут создавать сообщение «как?» – о том, что вам нужно знать, чтобы достать его. Эти импульсы несут информацию о расстояниях, размерах и движениях краев и изгибов вокруг вас, чтобы показать, что теоретически вы можете переместить свою руку так, что она достигнет печенья, и при этом развести пальцы достаточно широко, чтобы схватить его.

Рисунок 4.2. Зрительные магистрали коры головного мозга. Информация из глаз поступает в V1, а затем расходится оттуда дальше по двум магистралям аксонов, которые соединяются с зрительными областями коры. Каждый переход между областями – это погружение аксона в белое вещество, чтобы снова подняться в кору в следующей области.

Шоссе «Что?»

V1 остается позади. Мы покидаем белое вещество по аксону, поднимающемуся во вторую область коры головного мозга, отвечающей за зрение, под еще одним оригинальным названием – V2. Сразу предупреждаю: это предел фантазии нейробиологов. Впереди нас ждет множество областей коры головного мозга, известных по однозначно идентифицирующим их сочетаниям букв и цифр, как если бы они были заключенными мозговой тюрьмы: «Зона 7А! Немедленно явиться в офис начальника тюрьмы».

В V2 мы следуем за импульсом через синаптические промежутки в пирамидальные нейроны, распознающие соединенные между собою края, которые находятся следом друг за другом и касаются друг друга в определенной части видимого пространства. Это нейроны, которые будут создавать импульсы, получив информацию о длинном участке боковой стороны полуоткрытой крышки коробки, или другие нейроны, которые будут реагировать на угол, образованный краями там, где встречаются крышка и коробка.

Опять же, то, на что реагирует нейрон в V2, определяется тем, что ему будет сообщать легион импульсов, пришедший на его входы. Наш импульс – легионер когорты, прибывшей из V1, от простых и сложных клеток, получающих входящие сигналы от соседних точек видимого пространства, и все они поступают к одному и тому же нейрону в V2 [92]. Итак, если бы вы были нейроном, получающим входящие сигналы, сигнализирующие о наличии краев, расположенных под одинаковыми углами рядом друг с другом в видимом пространстве внешнего мира, что бы вы сделали? Совершенно верно: вы постарались бы соединить эти края в одну линию. Каждый нейрон из V2 воспринимает больший кусок видимого пространства, чем любой нейрон, мимо которого мы прошли в V1, потому что он интегрирует входы от нейронов V1, а те смотрят на разные части.

В итоге многие нейроны в V2 видят то, что нейронам V1 недоступно, – текстуру. Мы можем разделить видимый мир на «предметы» и «фон»: объекты, очерченные контурами, и пространство между ними [93]. Сверкающее снежное поле, кожа скрипучего кресла, холодная сталь лезвия ножа, рассыпчатый краешек печенья – мы видим материал между краями поля, кресла, лезвия, печенья. Текстуры представляют собой образцы вариаций отражения света, участки более светлых и темных областей, такие как волнистый гофрированный картон коробки с печеньем. Мы уже знаем из нашего пребывания в V1, что место, где встречаются светлые и темные участки, условно, является краем. В таком случае текстура представляет собой плотную комбинацию краев под разными углами, разной длины и толщины. Отдельные нейроны в V1 распознают эти края. Каждый нейрон посылает импульсы, если та часть изображения, которую они могут «видеть», содержит конкретный, предпочитаемый ими угол, длину и толщину края. И выходы этих нейронов из V1 будут составлять тот самый легион входов в один нейрон V2, возбуждение которого в свою очередь означает отправку сообщения о том, что в определенном месте видимого мира существует определенная комбинация краев под определенным углом, определенной длины и толщины [94]. О фоне, материале и рисунке. О текстуре.

Вокруг нас нейроны V2 отправляют импульсы про шершавый картон, гладкий рабочий стол, зернистый черный пластик задней панели монитора напротив. Эти первые нейроны в V2 кратко описывают общее направление нашего путешествия по областям коры головного мозга, связанным со зрением: на каждой остановке нейроны будут объединять и преобразовывать входящие данные из области, которую мы только что покинули, создавая все более сложные представления о видимом мире.

Это становится предельно ясно, когда, повторив наше путешествие через слои V2 и обратно в белое вещество, мы поднимаемся в следующую важную область зрительной коры, V4 (да, в зрительной коре есть область V3; нет, мы не знаем, что она делает). Нейроны, с которыми мы здесь встретимся, реагируют на четкие контрасты между передним и задним планами: их интересуют цвета [95].

Мы преодолеваем синаптическую щель и оказываемся на дендрите нейрона, который важен для вашей миссии по поиску быстрого перекуса перед собранием. Нейрон, активность на входе которого означает, что он различает овсяно-коричневый цвет поверхности печенья, контрастирующий с темно-коричневым цветом внутренностей коробки. Нейрон, чьи сообщения будут иметь решающее значение для идентификации этого набора краев, кривых и контрастов как соблазнительного кусочка столь желанной еды.

Чтобы понять, откуда этот нейрон знает, что такое коричневый цвет, нам нужно вернуться к началу рассказа о зрительной системе. К колбочкам в сетчатке, которые приостановили высвобождение молекул-сообщений, поглотив фотоны, отраженные от печенья, или коробки, или стола. С них началась вся эта неразбериха. Как вам уже известно, колбочки бывают трех типов, соответствующих трем длинам волн света, на которые они реагируют, – для удобства мы назовем их «красными», «зелеными» и «синими». (Строго говоря, «красный» – это просто название, которое мы дали этому диапазону длин световой волны в нашем повседневном языке, и «красную» колбочку правильнее называть «чувствительной к длинноволновой части спектра колбочкой», но печатать это так же утомительно, как и читать, так что пусть будет «красная». Ах да, и эта длина волны в любом случае не красного цвета, как вы скоро узнаете.)

Каждый из трех типов колбочек находится в начале своего канала передачи информации через структуру сетчатки и отправляет сигнал в мозг через ганглиозные клетки. Каждый из трех каналов передает всю ту информацию, которую обрабатывает сетчатка: «красный» on-ответ и off-ответ, «красный» тусклый или яркий – «красный» для всех каналов. Нейроны в V1 реагируют и на комбинированные версии этих трех колбочек [96]. Таким образом, некоторые нейроны V1 посылают импульсы только на «синий», другие – на сумму «красного» и «зеленого», на разницу между «красным» и «зеленым» и множество других комбинаций и смесей этих трех цветов.

Но на данный момент это не те цвета, которые мы знаем. Это просто реакции на свет определенной длины волны, отраженный от объекта, и они будут возникать независимо от того, является фактический цвет объекта белым, красным или ярко-розовым. Да, «синие» нейроны в V1 будут посылать импульсы, если в их части видимого пространства окажется брелок на ключах вашей коллеги Дженис – синий тролль с розовыми волосами, – потому что естественный свет содержит все длины волн, «красные», «зеленые» и «синие». Так что свет со всеми длинами волны будет отражаться от игрушки и попадать в глаз. Ключевым моментом является то, насколько сильно отражается каждая длина волны [97]. Свет, падающий на объект, содержит определенную смесь «красного», «зеленого» и «синего». Цвет – пропорция этой смеси, отраженной в глаз: если в смеси исходного света преобладают «синие», как в вашем офисе, залитом мерцающим люминесцентным светом, но отраженный свет содержит пропорционально больше «красного», чем в исходной смеси, мы видим красный цвет.

(Эту мысль стоит повторить еще раз: цвет – это не длина волны видимого света. Цвет – это доля отраженного света на этой длине волны по сравнению с общим количеством падающего света на этой длине волны. Не волнуйтесь, Ньютон тоже решил, что это длина волны, и был неправ. И я так когда-то думал, но это не так важно.)

Все это решают нейроны V4. Мы прибыли с легионом импульсов, исходящих от нейронов в V1 (и V2), каждый из которых реагирует на одну из комбинаций канала от колбочки к зрительной коре. Количество посылаемых ими импульсов сигнализирует о том, сколько в их поле зрения присутствует подходящих комбинаций. Некоторые будут посылать слабые сигналы, по несколько импульсов, потому что их комбинация улавливает мало отраженного света; другие будут посылать сильные сигналы, потому что их комбинация улавливает много отраженного света. Получая больше двух из этих комбинаций, нейроны в V4 могут сравнивать сигналы и определять «цвет»: какие комбинации длин волн отражаются сильно, а какие – слабо. Нейрон из V4, в который мы прибыли вместе с импульсом, – тот, который реагирует на цвет печенья, – должен получить сигналы со всех трех типов колбочек по всем трем каналам: аппетитную смесь из 74 % отраженного «красного», 55 % отраженного «зеленого» и 38 % отраженного «синего», то есть примерно овсяно-коричневый цвет.

У нас едва хватает времени, чтобы опомниться, прежде чем ухватиться за следующий импульс, созданный этим нейроном из V4, и вместе с ним стремительно унестись по еще одному аксону, снова совершить круг по всем слоям, пока наши клоны разлетятся во все стороны на каждой развилке, и снова погрузиться в белое вещество.

Мы вновь появляемся в середине височной доли, среди массы мозговой ткани, которая занимается формами [98]. Наш импульс – это часть легиона, пришедшего на пирамидальный нейрон, который будет собирать воедино сообщения, которые мы и другие импульсы несем о частях длинной зубчатой дуги, расположенной в пространстве перед нами, чтобы опознать эллиптическую форму верхнего края печенья. Усеченный эллипс, скрытый за прямым верхним краем коробки, – еще одна форма, распознанная соседними нейронами, которые наконец получили информацию из части сетчатки, расположенной чуть ниже того места, откуда мы начали. В миллиметрах отсюда другие нейроны получают легионы импульсов о прямоугольной крышке коробки. Все становится на свои места: овсяно-коричневое печенье, темно-коричневая коробка, деревянный стол. Оказывается, ваш офис сплошь бежево-коричневый.

Чуть ниже от того места височной доли, где мы находимся, собрались нейроны, которые имеют дело с формами, больше всего волнующими людей, – чертами человеческих лиц. И вас они сейчас тоже очень волнуют, потому что позволяют ответить на важный вопрос: смотрит ли кто-нибудь на меня, пока я смотрю на это печенье? Из V1 через V2 – простые, но уникальные признаки – контуры носа, бровей, подбородка, линии рта, изгиба скул. Соедините их с цветами из V4 – розовые губы, окруженные серой щетиной на бледной коже, – и вот перед вами Грэм. Он в дальней части офиса, лицо повернуто к вам, глаза устремлены к потолку. Грэм лениво размышляет о смысле жизни.

С моей стороны было бы упущением не заметить, что путешествие нашего импульса также имеет решающее значение для того набора форм, которые волнуют только людей: письменности. Буквы – это края, линии и углы. Зрительная система очень любит надписи. В V4 группа нейронов всего в нескольких миллиметрах от того места, где мы были, посылала собственные импульсы, чтобы сигнализировать о наборе краев, расположенных непрерывно по прямой, потом по прямой под углом 90° и еще одной прямой, которая заканчивается примерно на одной линии с ее начальной точкой. Это было реакцией на толстую черную линию перевернутой буквы «П» в слове «печенье», контрастирующую с тусклой коричневой крышкой. Рядом с ними нейроны реагируют на края, образующие непрерывные кривые, которые начинаются и заканчиваются почти в одном и том же месте: буквах «е». Третьи возбуждаются от коротких прямых, пересекаемых еще одной прямой, – важнейшая буква «н». Чтение – это в первую очередь упражнение для зрительной системы, когда вы собираете воедино множество краев, кривых и углов в отдельные формы – буквы, а эти формы – в комбинации форм, слова. Легионы импульсов проносятся между нейронами, пока вы читаете это предложение.

Шоссе «Как»

Покидая V1, мы пропустили поворот. По мере того как аксон нейрона V1 разветвлялся, мы следовали за одним из клонированных импульсов, устремившимся вниз в белое вещество и к нейрону в V2, в начале вентрального пути – шоссе «Как». Но последуй мы за другим клоном и сверни на этой развилке на другой съезд, дорога привела бы нас к нейрону V1 в начале шоссе «Как».

Уникальной особенностью шоссе «Как» – или дорсального пути – является выполнение расчетов движения. Некоторые простые и сложные нейроны в V1 различают локальное движение [99]. У каждого из них есть свои настройки в отношении определенного угла (или углов) линий определенной толщины в определенном месте видимого мира. Но частота их исходящих импульсов резко возрастает, когда эти формы, составляющие границу между светом и тенью, движутся, перемещаясь перпендикулярно к направлению угла их настройки. Это означает, что если такой избирательный по направлению нейрон в V1 регистрирует края, расположенные под 45° к вертикали, то он будет посылать больше всего импульсов, когда этот край света и тени из верхнего левого угла пройдет в нижний правый угол крошечного участка мира, который он может распознавать. И эти чувствительные к направлениям нейроны собирают свои аксоны в магистраль, которая является началом шоссе «Как».

Начинаясь в V1, шоссе «Как» также проходит через V2 и V4, но через нейроны, отличающиеся от тех, к которым мы заезжали, путешествуя по шоссе «Как», – их роль нам, честно говоря, пока не совсем понятна. (Мы можем сделать некоторые обоснованные предположения. Учитывая, что вентральные нейроны V2 реагируют на соединенные между собой границы, образующие длинные линии, было бы логично, если бы дорсальные нейроны V2 реагировали на соединенные границы, движущиеся в определенном направлении.) Первая уникальная остановка на шоссе «Как» будет также и единственной, о функции которой мы знаем больше всего: область V5 или, как фамильярно называют ее близкие друзья, зрительная зона MT.

Нейроны зоны MT собирают картину воедино, реагируя на глобальное движение по всему полю зрения. Некоторые нейроны МТ реагируют на набор границ и поверхностей, одновременно движущихся слева направо, другие – снизу вверх и т. д. Эта чувствительность МТ-нейронов к глобальному движению в определенном направлении, вероятно, происходит из-за того, что они суммируют сигналы о перемещении простейших граничных элементов, поступающие в область МТ от нейронов V1 (и V2) [100]. Представьте, что мы находимся в одном из МТ-нейронов и смотрим на легион сигналов, которыми бомбардируют его избирательные по направлению нейроны из V1. В этом легионе будут импульсы от нейронов V1, которые регистрируют все возможные направления движения, и каждый нейрон V1 будет передавать информацию о происходящем в крошечном пикселе его видимого мира. В совокупности этот легион входящих сигналов охватит все направления возможного движения объектов на большом участке видимой картины мира. Поэтому, чтобы нейрон МТ возбуждался, скажем, от увиденного глазом глобального движения слева направо, он просто должен присваивать большой весовой коэффициент тем входящим данным, которые поступают от множества нейронов V1, сигнализирующих о краях, перемещающихся приблизительно слева направо в их маленьком участке видимого пространства. И – вуаля: один из нейронов реагирует только на связный набор граней и поверхностей, движущихся в одном определенном направлении.

Вам важно, что нейроны в области MT не отправляют импульсов в ответ на согласованный набор граней и углов, составляющих печенье. То есть печенье неподвижно. Но многие другие вещи в офисе движутся. Нейроны в области МТ посылают импульсы в ответ на когерентный набор граней и поверхностей, который вы называете «Сара», когда он проходит через ваше поле зрения слева направо. Она близко. Слишком близко. Идет ли она к вам, чтобы уменьшить ваши шансы незаметно схватить и съесть печенье, или в противоположном направлении?

Следующие остановки на шоссе «Как» решают эту проблему. Мы отправляемся вместе с одним из клонов нашего импульса прочь из области MT, в гости к пестрому разнообразию нейронов теменной коры, в области, обозначенные VIP (вентральная внутритеменная) и MST (медиальная верхняя височная область). Там нейроны интегрируют глобальные сигналы движения по разным осям, чтобы сигнализировать о том, что происходит с движущимся объектом. Объект постоянно меняет направление движения? Значит, он вращается. Он движется сверху вниз, но занимает всё бóльшую или меньшую часть видимого мира? Тогда он визуально увеличивается или уменьшается. Вы хотите видеть уменьшающуюся, а не увеличивающуюся Сару – давайте проверим соответствующий нейрон. Наш импульс как раз пролетает мимо одного такого. Задержав дыхание, мы перепрыгиваем синаптическую пропасть и наблюдаем, как множество всплесков напряжения, сопровождающих наш, запускают пакет импульсов по его аксону. Радостная новость несется по шоссе «Как»: Сара удаляется от вас, направляясь в конференц-зал, и она вооружена кофейной кружкой с надписью «Снова чертов понедельник». Ваше облегчение практически осязаемо. Печенье, ты почти мое! Ах, если бы это было так просто.

Туда и обратно

Если последовательно перепрыгивать из одной зоны в другую, двигаясь вперед, как это делали мы, зрительная система кажется организованной в аккуратную иерархию. Информация передается от области к области, каждая из которых создает все более сложное представление о видимом мире. Отчасти так оно и есть. Когда программисты тренируют глубокие нейронные сети на огромных наборах изображений объектов, где простые модели нейронов связаны жесткой последовательностью, в которой исходящие сигналы одного передаются только дальше к следующему, они обнаруживают, что их сети напоминают грубые контуры иерархии, как на шоссе «Как» [101]. Первые слои похожи на V1, реагирующие на простые границы, со все более сложными реакциями на последующих уровнях, воспроизводя все более сложные реакции на объекты при движении от V1 через V2 до V4 [102]. При достаточном количестве слоев такие глубокие сети могут даже воспроизводить способность нейронов височной доли отправлять импульсы при распознавании определенных форм. И чем ближе нейросеть приближается к способности человека относить изображенный объект к правильному типу – например, автомобиль, стул или стол, – тем больше работа последних слоев этой сети напоминает активность нейронов височной доли [103]. При движении из глаза в зоны распознавания представление о шоссе как о приблизительной модели последовательной иерархии является полезным практическим правилом, схематическим руководством к пониманию глубокой сложности зрительного мозга [104].

Нет никаких сомнений в том, что зрительная система далека от строгой иерархии, и эти две магистрали совершенно точно многократно пересекаются. Мы знаем, что они сходятся в далеких от V1 областях коры головного мозга, таких как дорсолатеральная префронтальная кора, которую мы посетим позже, в седьмой главе. Между магистралями явно существует перекрестная связь, позволяющая импульсам нейронов, расположенных на одной из них, влиять на нейроны другой [105]. И, что особенно важно, повсюду есть обратная связь, от V2 к V1, от V4 к V2 – везде [106]. Когда мы вместе с импульсом мчались вперед, от глаза через V1 и далее, бесконечные потоки импульсов проносились мимо нас в другую сторону, по встречной полосе, возвращаясь назад к V2 или обратно к V1. Как будто первым зрительным областям необходимо знать, о чем уже узнали последующие. В десятой главе мы увидим, что, возможно, так и есть.

Даже внутри иерархии, если копнуть поглубже, обнаруживаются нюансы. На крупномасштабной карте магистрали «Как» и «Что» показывают связи, проходящие через огромные участки коры головного мозга. Но на уровне отдельного нейрона, вероятно, существует строгая логика для соединения ветвей его аксона с дендритом каждого конкретного нейрона, поскольку они предназначены для передачи сигнала на определенные типы нейронов в определенных подгруппах из сотен миллионов нейронов, которые мы называем V2 или V4. Мы только-только начали расшифровывать формулы этой логики для зоны V1 [107], используя новую безумную технологию – штрихкодирование РНК.

Возьмите цепочку синтезированной РНК с уникальной сигнатурой. Введите ее в нейрон в V1. Теперь подождите. Эта нить РНК будет транспортироваться по аксону нейрона, куда бы он ни шел. Чтобы узнать, попадает ли он в область X, вырежьте эту область и секвенируйте ткань на наличие этой уникальной РНК. Если она там есть – бинго, ваш нейрон соединяется с областью X. Прелесть этого подхода заключается в том, что вы можете ввести столько уникальных маркеров и в такое количество нейронов, на сколько у вас хватит времени и терпения, а затем провести секвенирование для каждого в образце ткани, который вы вырезали. В результате можно установить точную картину связей между сотнями отдельных нейронов, в масштабе, который когда-то считался невозможным.

Как показало РНК-штрихкодирование зрительной зоны V1 мыши, в соединениях этих сотен нейронов действительно существует жесткая логика. Команда Мрсич-Флогеля (да-да, снова эти ребята) ввела маркерную РНК в нейроны V1 у мышей, а затем секвенировала образцы из шести областей зрительной коры, которые потенциально могли содержать целевые клетки для аксонов нейронов из V1. Оказалось, что половина нейронов V1 имеет связь с двумя или более из шести, но это были не случайные комбинации. Вместо 16 возможных – при случайном распределении – комбинаций из двух, трех или четырех целей среди соединений доминировали всего четыре комбинации. Получается, половину нейронов в V1 можно отнести к одной из четырех групп в соответствии с комбинацией соседних областей коры, куда они посылают свои сигналы. Однако пока это лишь аппетитный привкус грядущих открытий. Мы довольно много знаем о том, как нейроны головного мозга взаимодействуют с соседними, гораздо меньше – об их связях на больших расстояниях, и почти ничего – о том, как они взаимодействуют с противоположным полушарием мозга.

По другую сторону

Когда мы покинули V1 и погрузились в белое вещество, один из клонов импульса попрощался с нами на развилке, отправившись по идущей вбок ветке нашего аксона, чтобы пересечь борозду между полушариями. Эта ветвь – один из миллионов аксонов мозолистого тела, мощного пучка проводов, соединяющих кору левого и правого полушария. Если бы мы могли клонировать себя, мы бы тоже отправились по этому кабелю с гонцом, несущим свое послание для поддержания хрупкого мира между левой и правой половинами мозга.

Проблема в том, что я понятия не имею, куда бы нас привел этот путь. Насколько известно картографам мозга, мы почти наверняка оказались бы в той же области головного мозга на другой, зеркальной стороне. Из V1 слева в V1 справа. Из левой V2 в правой V2. В другие зоны, которые имеют дело со зрением? Возможно. Где-нибудь еще? Мы понятия не имеем. Мы вообще очень мало знаем о путешествиях импульсов между корой двух полушарий. Одна из причин заключается в том, что до сих пор просто не существовало технологии для одновременной регистрации одиночных импульсов от множества отдельных нейронов в разных областях коры головного мозга. В том числе в разных областях коры обоих полушарий. А еще дело в том, что разбираться даже с функционированием только одной зоны одного полушария невероятно сложно. И нам еще предстоит бесконечное множество открытий. Иметь дело с двумя полушариями вдвое сложнее.

Однако технологии развиваются. Например, уменьшая разрешение микроскопов и одновременно регистрируя активность больших областей коры обоих полушарий мыши, мы видим, что активность обычно синхронизируется между одинаковыми областями с двух сторон [108]. И не просто пассивно синхронизируется – они как бы синхронизируют друг друга. В 2016 году ученые из лабораторий Шауля Дракманна и Карела Свободы проводили нейровизуализацию множества нейронов из аналогичных небольших областей по обе стороны коры больших полушарий одновременно [109]. Когда импульсы из области на одной стороне подавлялись, две стороны десинхронизировались, начиная демонстрировать независимую активность; примечательно, что, когда импульсы снова появлялись, заблокированная сторона немедленно подхватывала то, что происходило на стороне коры другого полушария. Таким образом обмен сигналами между полушариями имеет решающее значение для синхронизации аналогичных областей обоих полушарий.

Этот межполушарный обмен импульсами, возможно, важнее для человека, чем для любого другого биологического вида, потому что наш мозг, пожалуй, наиболее латерализованный, несимметричный. При решении многих задач, выполняемых корой нашего головного мозга, одна сторона доминирует, беря на себя бóльшую часть работы. Классический пример – право– и леворукость. Если вы правша, то зоны коры левого полушария вашего мозга, контролирующие движения рук, будут выполнять больше работы, чем правого; и наоборот [110]. Но есть и исключения: для некоторых функций, существующих в одном полушарии, почти невозможно обнаружить зачаточные зоны в другом. Например, речь – как понимание речи, так и управление ею в значительной степени сосредоточены в определенных областях коры левого полушария, симметричных которым нет в правом (почти, но не всегда – выраженные левши, как правило, имеют речевые области в правом полушарии или даже с обеих сторон [111]). Более тонкая латерализация множества функций очевидна при функциональной нейровизуализации человеческого мозга. Во время выполнения различных задач, от вычислений до распознавания лиц, одна часть мозга требует гораздо больше насыщенной кислородом крови, ее нейроны вопят «накормите нас!» громче, и они, по-видимому, производят самые сложные вычисления [112].

Все это означает, что мы с вами (и даже Грэм) вполне можем зависеть от обмена межполушарными импульсами, позволяющими одной стороне коры узнавать результаты вычислений, происходящих на другой. Без них работа мозга может стать немного странной.

Насколько странной, мы знаем из наблюдения за довольно редкими случаями пациентов с расщепленным мозгом. У этих людей была такая тяжелая форма эпилепсии, что им хирургическим путем перерезали мозолистое тело, пучок волокон, соединяющий полушария, чтобы остановить захлестывающие мозг штормовые волны импульсов. Это сработало. Но это означало, что кора каждого из полушарий больше не могла напрямую получать информацию от соседнего.

Работая с этими пациентами с 1970-х годов, Майкл Газзанига, его коллеги и другие исследователи задокументировали, как отсутствие коммуникации позволяет выявить отдельные функции коры левого и правого полушарий [113]. Они показывали объекты левому и правому полушарию по отдельности: картинку для левого помещали в поле зрения правого глаза, а для правого – в поле зрения левого. И по разнице в реакции мы можем сделать вывод, какие межполушарные сигналы должны координироваться.

Особенно разительное отличие заключается в решении проблем. В одном исследовании пациентов с расщепленным мозгом просили предсказать, какая из двух лампочек загорится следующей, нажимая кнопку, соответствующую этой лампочке. При этом одну лампочку зажигали в 80 % случаев, а другую – в 20 %. Обычно люди определяют подобные вероятности, поэтому после достаточно продолжительного наблюдения они будут нажимать одну кнопку чаще, 80 % времени, а другую – 20. Решение этой задачи пациентами с расщепленным мозгом выявило именно эту закономерность, если лампочку показывали правому глазу, т. е. левому полушарию. Но если ее показывали только правому полушарию, это приводило к максимизации вероятности правильного решения: пациент последовательно нажимал кнопку, соответствующую наиболее часто загорающейся лампочке. (Что на самом деле с математической точки зрения оптимально: нажатие кнопки наиболее вероятной лампочки дает вам гарантированную 80 %-ю долю правильных предсказаний, статистически вероятность совпадения при попытках «угадать» почти наверняка будет хуже.) Две половины сделали разные выводы из одной и той же информации. Это означает, что связи между корой левого и правого полушария необходимы, чтобы они могли информировать друг друга о своих решениях – и использовать одно общее.

Как вы могли догадаться из того, что я сказал о крайней латерализации речевой зоны коры головного мозга, пациенты с расщепленным мозгом демонстрируют нам, как межполушарные связи координируют зрение и речь. Покажите пациенту вилку так, чтобы он мог видеть ее только левым глазом (и правым полушарием), и он не сможет ее назвать. Тем не менее если дать ему вилку в левую руку, которой также управляет правое полушарие, он сможет нормально ею пользоваться. Кора правого полушария знает, что это такое, но не может получить доступ к названию, потому что слова доступны только коре левого полушария.

Возможно, самая жизненно важная задача межполушарных импульсов – передавать сообщения из правого полушария левому, о том, что, черт возьми, только что произошло. Из-за крайней латерализации речи в левом полушарии у пациентов с расщепленным мозгом действия, предпринимаемые правым полушарием, недоступны речевым центрам коры левого. Но левое полушарие все равно пытается интерпретировать действия правого – и ошибается. Как в любимой истории Газзаниги о снеге и куриной лапке.

Левому полушарию пациента продемонстрировали картинку с куриной лапкой, а правому – пейзаж с домиками на заснеженной улице; каждое также могло видеть собственный набор из четырех предметов. Пациенту предложили указать каждой рукой на наиболее подходящий для показанного изображения предмет. Левая рука указала на лопату, что подходило к картинке со снежным пейзажем, которую видело правое полушарие; правая рука указала на курицу, согласно тому, что видело левое. Но при этом, конечно, только левое полушарие имеет доступ к речи. Поэтому, когда пациента попросили объяснить, почему он выбрал эти два объекта, он ответил: «Куриная лапка принадлежит курице…» Речевой центр левого полушария, очевидно, знает как об изображении, которое попало в его зрительные зоны, так и об объекте, на который по командам двигательных центров указала его рука. Но пациент продолжил: «…а лопата нужна, чтобы вычистить курятник». Тут, кажется, исследователи застукали левое полушарие за попыткой присочинить кое-что, поскольку оно не понимало, почему правое полушарие указало левой рукой на лопату – речевой центр левого полушария ничего не знал о снежном пейзаже.

Это не просто сопоставление слов с предметами – наше восприятие мира напрямую зависит от межполушарных связей. Потому что кора правого полушария хочет знать, что левая сторона сообщает как самой себе, так и правой стороне вашего тела. И кора левого полушария тоже заинтересована в том, чтобы получать ответы от правой. Кажется, именно эти сигналы, импульсы, отправляемые через мозолистое тело, превращают информацию из двух половин коры в единое интерпретируемое восприятие собственного тела.

А нам пора двигаться дальше. Меньше чем за секунду, а точнее, всего за несколько сотен миллисекунд мы проследили путешествие множества клонов нашего первоначального импульса через зрительные области коры, в обоих полушариях мозга и между ними. По связям внутри слоев мы попадали к соседним нейронам, а проносясь вверх и вниз по слоям в пределах отдельных зон коры головного мозга, мы уходили в белое вещество, чтобы снова подняться в новую область, новый локальный контур, который нужно пересечь. Этих нескольких сотен миллисекунд было достаточно, чтобы превратить импульсы с сигналами от элементарных пикселей на сетчатке глаза в импульсы, составляющие полноценное представление об изображении печенья, коробки, стола, людей вокруг вас и того, где они находятся. Пора думать, что делать с печеньем. И здесь мы принимаем первое неверное решение.

Глава 5

Провал

Что означает неудача

Так много клонов – выберем один. По пути из зрительных в центральные области коры наше путешествие внезапно прерывается. Наш импульс закончил свой веселый бег в синапсе аксона, и… ничего не произошло. Пузырьки с молекулами не раскрылись. Всплеск потенциала не пощекотал нейрон с другой стороны. Сообщение, которое нес наш импульс, оказалось навсегда потерянным для другого нейрона. Это провал.

В такие моменты эволюция вызывает недоумение. Потребовались невероятные усилия, чтобы создать этот импульс, тысячи товарищей-легионеров, прибывших скопом в нужное место и в нужное время, к дендритам одного нейрона; избыток энергии, чтобы управлять открытием и закрытием каналов, которые создали бинарный – все-или-ничего – электрический импульс. И все впустую. Информация была безвозвратно утеряна [114]. Какой криворукий ковбой насыпал нейронов в этот чертов мешок с клетками и назвал его мозгом?

Неудача в передаче информации импульсом – это сбой, баг, ошибка, поломка, потенциально неизбежное следствие работы на пределах возможностей. И это нормально для биологии. В таком микроскопическом масштабе, где тело нейрона в десятки раз тоньше человеческого волоса, помехи исходят отовсюду, от малейших изменений температуры до движений мозга, которые слишком малы, чтобы их могло заметить что-то размером с муху, мышь или человека. Поэтому неудивительно, что по прибытии импульса в синапс цепочка событий, которая должна была привести к вскрытию пузырьков с молекулами, прервалась из-за какой-то помехи. А иногда пузырьки с молекулами просто заканчиваются, поэтому, возможно, когда прибыл наш импульс, выпускать было нечего.

Частота неудач заметно различается в зависимости от части мозга и даже от типа нейронов в одной и той же части мозга [115]. Импульсы от некоторых нейронов терпят неудачу с угрожающей частотой: в возбуждающих синапсах в гиппокампе примерно 70 % импульсов никогда не приводят к передаче сигнала; в худшем случае эта цифра составляет 95 % [116]. Девяносто пять процентов. Только 5 % от всех импульсов, поступающих к этим синапсам, создают всплеск напряжения в дендрите нейрона на другой стороне.

Но в мозгу есть и синапсы, которые не сбоят никогда. Каждый приходящий импульс вызывает реакцию на другой стороне [117]. Что еще удивительнее, разные синапсы одной и той же пары нейронов могут иметь разную частоту отказов [118]. Если бы отсутствие передачи сигнала было случайной ошибкой, этот показатель не мог бы различаться столь радикально. Тогда, возможно, неуспешная передача, сбой – это «фича, а не баг», особенность, а не ошибка.

Эта небольшая, но назойливая неприятность на самом деле – мощный вычислительный инструмент.

Неудача: чтобы эффективнее передавать информацию

Возможно, вы не так уж удивитесь, если я скажу, что теоретики обожают сбои в передаче импульсов. Это еще один из тех странных парадоксов, о которых мы уже говорили. Мозг использует импульсы для передачи информации между нейронами, но, допуская синаптические сбои, он намеренно препятствует этому. Почему мозг препятствует отправке информации? Теоретики в восторге потирали руки, обдумывая возможные причины.

Одна довольно простая идея состоит в том, что отказы в передаче необходимы для контроля интенсивности взаимодействия нейронов друг с другом. Вы, должно быть, помните, что у множества входов нейрона разная чувствительность: некоторые из них слабые, а некоторые – сильные. Попав на сбойный синапс, мы видим то, что называется силой синаптической связи, она состоит из двух частей. Во-первых, это величина всплеска напряжения; во-вторых, надежность передачи [119]. Синаптический контакт может давать мощный импульс, но если он делает это только для 10 % входящих импульсов, то этот вход слабо влияет на вероятность возбуждения целевого нейрона. Теоретики давно отмечают, что в результате мы получаем два варианта изменения силы связи одного нейрона с другим: мы можем изменить либо величину ответа, либо его надежность [120].

Изменить амплитуду ответа сложно – это означает увеличение количества пузырьков с молекулами нейромедиатора в синапсе аксона, увеличение количества рецепторов на другой стороне, у синапса дендрита, или и то и другое. А вот чтобы повлиять на надежность, просто потребуется сделать передающую сторону более или менее чувствительной к каждому импульсу. Действительно, в экспериментах на связях между нейронами гиппокампа Чарльз Стивенс и Яньянь Ван показали, что многократная стимуляция пары соединенных нейронов может укрепить их ненадежный контакт [121]. И, поскольку невозможно сделать абсолютно надежно срабатывающий синапс еще надежнее, большинство синапсов должны формироваться как ненадежные, чтобы оставить запас для изменений настройки. Все это означает нечто совершенно замечательное для понимания того, как происходит обучение. Поскольку считается, что многие формы обучения зависят от изменения силы связей между нейронами, эта теория подразумевает, что мозг намеренно полон помех, чтобы было к чему стремиться. Обучение превращается в маршрутизацию импульсов по надежным путям, передачу надежной информации между нейронами.

Уильям Леви и Роберт Бакстер ухватились за идею о том, что ненадежные синапсы в буквальном смысле теряют информацию, чтобы спросить: а что, если эта потеря является преднамеренной? [122] Они предполагали, что ненадежные синапсы на самом деле являются очень остроумным решением фундаментальной проблемы эффективности – передачи максимально возможного количества информации с минимумом затрат электрической энергии. Отправка каждого входящего сигнала в нейрон требует энергии. Много энергии. Втягивание высвободившихся молекул для повторного использования, упаковка их обратно в пузырьки и, конечно же, создание резкого скачка напряжения с открытием и закрытием каналов в мембране. Фактически синапсы и вся эта электрохимическая кухня расходуют около 56 % всей энергии, используемой нейронами головного мозга [123]. А поскольку сам мозг потребляет 20 % всей вашей энергии, сокращение расходов на эти дорогостоящие синапсы оставит вам больше энергии для других жизненно важных функций.

Леви и Бакстер утверждают, что аксон пирамидального нейрона имеет ограниченные возможности по передаче информации, которые определяются тем, сколько импульсов в секунду он в среднем способен отправлять. Для того чтобы нейрон был энергоэффективным, ему необходимо принимать определенное количество входящей информации, и не больше, – чтобы, по крайней мере, не тратить энергию впустую, не имея возможности ничего отправлять. Но мы уже знаем, что пирамидальный нейрон получает сигналы примерно на 7500 входов. Если бы всего 10 % этих входов передавали каждый пришедший через их синапс сигнал, общий объем информации, получаемой пирамидальным нейроном, значительно превышал бы способность его аксона проводить информационные импульсы. Нейрон был бы перегружен гораздо бóльшим количеством информации, чем мог бы использовать, поэтому большинство этих всплесков потенциала, проходящих через синапсы, были бы избыточной информацией, впустую расходующей энергию.

В теории «соответствия» Леви и Бакстера на помощь приходят синаптические сбои. Не позволяя входящим импульсам посылать информацию в целевой нейрон, сбои снижают частоту поступления информации к нейрону. При достаточно высокой частоте отказов это может снизить количество входящей информации до возможностей выходного аксона нейрона по передаче импульсов. И при этом количество используемой энергии будет идеально сбалансировано, позволяя задействовать всю способность аксона отправлять информацию, но не тратя ничего сверх нормы. Самое замечательное, что частота отказов в этой теории должна составлять около 75 %: именно такой показатель мы видим в коре головного мозга.

Харрис, Джоливет и Аттвелл указали, что та же основная идея – экономия энергии – дает нам еще одну причину синаптических сбоев [124]. Когда один нейрон соединяется с другим, он часто устанавливает несколько контактов – несколько синапсов, сгруппированных вместе на кусочке дендрита. Если бы все эти контакты передавали каждый сигнал, целевой нейрон видел бы один и тот же импульс несколько раз. Информация, поступающая от передающего нейрона, будет дублироваться, делая часть этих сигналов избыточными. А избыточность впустую тратит энергию: отправка одного и того же импульса к одному и тому же нейрону четыре раза стоит в четыре раза больше энергии, не неся при этом дополнительной информации [125].

Здесь тоже приходит на помощь синаптический сбой. Если бы каждый из этих множественных контактов был ненадежным, мозг мог бы гарантировать, что большинство контактов не станут передавать один и тот же импульс. Конечно, вероятность отказа должна быть такова, чтобы (в среднем) максимум один из этих контактов передавал импульс, устраняя избыточность. В этом случае мозгу снова удастся максимизировать количество передаваемой информации с наименьшими затратами.

Эта теория «избыточности» привела к странному предположению: чем больше у нейрона синаптических контактов с целевым нейроном, тем ненадежнее должны быть эти синапсы. Это верно. Изучая пары нейронов из гиппокампа, Тьягу Бранку с коллегами из Университетского колледжа Лондона с достаточной точностью показали, что чем больше синапсов один нейрон создает на другом, тем выше частота отказов этих синапсов [126].

Обе теории, «соответствия» и «избыточности», также предсказывают, что синаптический отказ должен находиться под контролем целевого нейрона. Обе теории предполагают: синаптический сбой существует для подавления информации, поступающей в нейрон, с целью повышения энергоэффективности синапсов. Но только целевому нейрону известно, в какую сторону необходимо изменить вероятность синаптического сбоя: он знает пропускную способность своего аксона и знает, какая избыточность существует на его собственном дендритном дереве. Бранку с коллегами показали, что частота отказов в передаче действительно находится под контролем целевого нейрона. Когда они стимулировали локальную ветвь дендритного дерева, как если бы оно получало больше входных данных, частота отказов синапсов на нем увеличивалась. Таким образом синаптический сбой может быть величайшим лайфхаком нейрона, универсальным инструментом для оптимизации эффективности энергопотребления и надежности коммуникации.

Неудача: чтобы лучше вычислять

Синаптический сбой может не только контролировать, насколько хорошо нейроны взаимодействуют. Он может создать для них новые способы вычислений. Дело в том, что сбой передачи позволяет нейронам делать крутые штуки с помощью импульсов, поступающих близко друг за другом во времени. Неудавшаяся передача может на несколько миллисекунд изменить текущую силу синапса, вообще ничего не меняя в нем физически (рисунок 5.1) [127].

Представьте, что в синапс за короткое время приходят два импульса. Если этот синапс имеет низкую вероятность отказа для первого, вероятность передачи второго импульса уменьшается. Почему? Потому что первый импульс израсходовал много пузырьков с нейромедиатором, готовых к сбросу в синаптическую щель; значит, при надежной передаче первого импульса второй в быстрой последовательности может слишком сильно истощить нейромедиатор. Синапсу нужно время, чтобы восстановиться. Действительно, достаточное количество последовательных импульсов может полностью опустошить синапс аксона, потребовав значительного времени – около 10 секунд – для перезарядки [128]. Таким образом мозг использует отказ в передаче, чтобы ограничить скорость срабатывания для последовательных импульсов [129]. Это означает, что сила синапса постепенно ослабевает с каждым последующим импульсом подряд. В синапсе наблюдается то, что мы называем кратковременной депрессией (подавлением).

Рисунок 5.1. Кратковременная депрессия (подавление) и кратковременная фасилитация (облегчение). У нас два импульса, которые следуют друг за другом с небольшим промежутком; мы наносим на график вероятность того, что импульс вызывает выброс молекул нейромедиатора в синаптическую щель. Вероятность уменьшается, если синапс подавляет (слева), и увеличивается, если синапс облегчает (справа).

И наоборот, когда синапс имеет высокую частоту отказов для первого импульса, он с большей вероятностью передаст второй. Почему? Потому что первый заставил синапс подготовиться к высвобождению нейромедиаторов, если после этого быстро появится другой импульс («быстро» – меньше сотни миллисекунд). Это означает, что сила синапса увеличивается для последующих импульсов. Синапс демонстрирует кратковременную фасилитацию (облегчение).

Для нас это отличная новость. Наш импульс потерпел неудачу, но, если мы задержимся здесь еще на несколько мгновений, прибудет еще один импульс-клон и немедленно вызовет сброс и диффузию молекул, срабатывание рецепторов, открытие каналов и, наконец, всплеск напряжения, за которым мы последуем. А пока мы ждем, я продолжу посвящать вас в теории о том, как эти краткосрочные изменения силы синапса создают новые формы вычислений.

Во-первых, оснащение синапса краткосрочным регулированием означает, что принимающий нейрон может вести расчеты на основе последовательностей импульсов. Вот пример от Вольфганга Маасса и Тони Задора [130]. Рассмотрим нейрон, решающий следующую проблему: если два импульса приходят на один из его синапсов в течение нескольких миллисекунд друг от друга, то нейрон должен знать об этом; все, что поступает с бóльшим интервалом, он может игнорировать. Например, это нейрон маленького пушистого испуганного грызуна, в мире которого два последовательных быстрых уханья означают приближающуюся сову. Два «уху-уху» создают два следующих друг за другом импульса, и нейрон должен забить тревогу. Что-то похожее на «уху… уху», но с бóльшим перерывом, также пришлет два импульса, но это не нападающая сова; это ложная тревога, поэтому ее можно игнорировать.

Теперь пусть эти два импульса поступают на синапс нейрона с кратковременной фасилитацией. Если они приходят с интервалом более X миллисекунд, то и первый, и второй терпят неудачу, передачи не происходит и нейрон ничего о них не знает. Ложная тревога, никакой реакции. Но если два импульса прибывают в течение X миллисекунд, то первый пропадает, а второй передается. Оборудованный синапсом с кратковременной фасилитацией, принимающий нейрон теперь знает, что два импульса пришли с интервалом менее X миллисекунд, хотя первый до него так и не добрался. Тревога! Тревога! Поторопись, пушистый друг! По сути, синаптический сбой позволяет мозгу производить вычисления с импульсами-призраками – импульсами, которых не было.

Во-вторых, краткосрочная депрессия – это фильтр. Фильтр, который позволяет нейронам игнорировать случайные колебания на входах. Есть много состояний мозга, при которых некоторые нейроны генерируют импульсы, – их частота регулярно увеличивается и уменьшается с течением времени. Например, при глубоком сне многие нейроны коры головного мозга совместно колеблются между состояниями тишины и отправкой пакетов импульсов каждые несколько секунд. Такой ритм означает, что бывают периоды, когда импульсы следуют близко друг к другу. Но если эти импульсы достигают синапса, в котором наблюдается кратковременная депрессия, ритм нарушается. Ведь синапс, скорее всего, передаст первый импульс, но с меньшей вероятностью ответит на второй, с еще меньшей – на третий и так далее. Само по себе наличие высокого уровня синаптических сбоев подействует как фильтр, поскольку будет случайным образом терять импульсы во время приливов и отливов этих колебаний входящих сигналов. Для принимающего нейрона ритм теряется, фильтруется [131].

Возможно, наиболее эффективный метод лечения болезни Паркинсона работает именно по причине этого фильтрующего эффекта синаптических сбоев. Глубоко в мозгу с болезнью Паркинсона есть группы нейронов, которые постоянно возбуждаются, хотя им этого делать не следует. Нейроны в свою очередь вовлекают в тот же ритм колебательного возбуждения свои целевые нейроны. Судя по всему, это нарушает нормальное прохождение моторных сигналов как в коре, так и в стволе головного мозга, создавая характерные трудности с движением, наблюдаемые при болезни Паркинсона.

Помните о методе глубокой стимуляции мозга? Мы отправляем постоянный ритмичный поток электрических импульсов непосредственно в субталамическое ядро, основную группу этих постоянно создающих импульсы нейронов. Этот похожий на метроном ритм возвращает пациентам с болезнью Паркинсона контроль над движениями. Но как – загадка [132]. На первый взгляд глубокая стимуляция, казалось бы, заменяет одну форму неестественной нервной активности (постоянные колебания) другой (равномерным тиканьем электрических импульсов).

Убедительное теоретическое объяснение состоит в том, что терапевтический успех глубокой стимуляции мозга можно приписать синаптическим сбоям. Постоянный поток стимулирующих импульсов действительно резко увеличивает количество сигналов, отправляемых по аксонам тех нейронов коры, на которые воздействует стимуляция. Но это резкое увеличение активности вдоль аксона в свою очередь увеличивает частоту синаптических сбоев, когда эти импульсы поступают на синапсы. А что дает повышение вероятности синаптических сбоев? Фильтрацию колебаний! Таким образом, согласно этой теории, принимающие нейроны больше не перегружены устойчивыми колебаниями входных сигналов и могут нормально реагировать, восстанавливая контроль над движением [133].

Это один из фантастических примеров единства науки, наглядная демонстрация, почему для достижения прогресса нужны самые разные виды знаний и исследований. Экспериментальные факты о существовании синаптических сбоев и том, как они происходят, были получены на срезах мозга крыс в целях чистой науки, просто чтобы лучше понимать, как работает мозг. Теоретики, очарованные этой странной «неэффективностью», просто хотели понять, почему синаптические сбои вообще существуют и как мозг может продолжать эффективно функционировать при их наличии, и предложили вышеупомянутые теории, утверждающие, что синаптический сбой способствует созданию альтернативных способов общения клеток и обработки входящих импульсов, включая идею о фильтрах. При этом другие экспериментаторы из другой области медицины установили, что во время болезни Паркинсона основная группа нейронов создает устойчивые самоподдерживающиеся колебания; а третьи – выяснили, какое влияние оказывает глубокая электростимуляция мозга на целевые нейроны. Наконец, находится группа теоретиков и экспериментаторов, которая собирает все эти части вместе и складывает головоломку, доказывая, что вся эта проделанная работа, десятилетия исследований в фундаментальной и клинической науке, собранные вместе, трансформируются в понимание того, как работает глубокая стимуляция мозга. В науке ответ никогда не кроется там, где вы его ищете.

Неудача: чтобы решать, когда бояться

Всё это – уже не просто досужие упражнения теоретиков. Подобные вычисления, ставшие возможными благодаря синаптическим сбоям, были зафиксированы в реальном мозге, в действии. Поразительная работа лаборатории Тьягу Бранку в Университетском колледже Лондона показала нам, что эволюция задействовала сбои в передаче импульсов для установления порога страха, достаточного для того, чтобы бежать от опасности [134].

Как мы узнаем, когда пора бежать? Вспомните прошлый четверг. Вы слишком долго провозились с отчетом. Сквозь толпу людей, слоняющихся по офису, вы мельком увидели зайчик света от открывшейся стеклянной двери кабинета, затем красное пятно, которое вполне могло быть четверговым галстуком босса, поймали обрывок реплики, в которой вроде бы упоминали имя босса, и отчетливый блеск абсурдно дорогих итальянских кожаных туфель, приближающихся к вашему столу. Пора уходить, сигнал покинуть сцену. Каждая новая деталь, которую вы замечаете, добавляет доказательств надвигающейся угрозы. И когда собрано достаточно доказательств, когда кумулятивное ощущение ужаса становится слишком сильным, ваш мозг решает, что угроза реальна – и побег будет лучшим ответом.

Где-то в вашем мозгу накапливаются доказательства угрозы, а где-то устанавливается порог, превышение которого достаточным количеством доказательств означает сигнал «Беги!». Чтобы выяснить, где именно это происходит, мы, к сожалению, не можем собирать в комнате людей и угрожать им разъяренными боссами, львами или клоунами. И даже если бы пугать людей нам разрешили, мы не имеем права вставить электроды в живой мозг, чтобы записывать нейроны, реагирующие на приближение клоуна. Поэтому Бранку и его команда снова оседлали рабочую лошадку нейробиологии – мышку.

Поместите мышь в ящик, в углу которого есть удобное маленькое темное укрытие, чтобы она могла там чувствовать себя в безопасности. Подождите, пока она покинет укрытие и начнет свободно передвигаться, исследуя, обнюхивая и разведывая свой новый дом. Теперь спроецируйте на него тень, которая быстро увеличивается в размерах. Быстро растущую тень, ужасно похожую на пикирующую птицу. Результат: мышь бросается обратно к убежищу и прячется там в темноте с бешено колотящимся сердцем.

Остроумная уловка состоит в том, что густота тени свидетельствует о степени неминуемой угрозы: чем темнее тень, тем серьезнее воспринимаемая угроза. Если тень очень темная, мышь убегает, как только она начинает увеличиваться. Если тень очень светлая, может потребоваться четыре или пять повторений «нападения», чтобы мышь наконец решила спрятаться в убежище [135].

Теперь, когда мы с помощью этой падающей тени можем контролировать процесс, пора заглянуть в мышиный мозг и ответить на вопросы: что именно суммируется как доказательство опасности падающей тени и что именно дает команду «Ноги в руки!», когда сумма этих доказательств достигает порогового значения? Бранку и его команда уже имели представление, откуда начинать; мы знаем, что все это должно каким-то образом происходить в superior colliculus – верхнем двухолмии.

Верхнее двухолмие расположено на вершине среднего мозга, являющегося продолжением ствола спинного и привилегированным получателем информации непосредственно от сетчатки – он узнаёт, что происходит в мире, задолго до вас. (Прежде чем вы спросите: да, есть еще нижнее двухолмие. И поскольку верхнее связано со зрением, а нижнее – со слухом, можно составить некоторое представление об иерархическом порядке подчинения в нейробиологии.) Исходящие сигналы верхнего двухолмия контролируют движение. Итак, если мы ищем ту часть мозга, которая может быстро накапливать зрительную информацию, а затем давать телу команду бежать, верхнее двухолмие – лучший кандидат.

Бранку с коллегами использовали целый арсенал инструментов современной нейробиологии, чтобы выяснить, есть ли в этом что-то большее, чем просто тычок пальцем в небо.

Они регистрировали активность выходных нейронов superior colliculus. Нейроны резко увеличивали свою активность с момента появления падающей тени в поле зрения. Когда мышь пряталась, активность возрастала до гораздо бóльших значений, чем когда она не реагировала на угрозу. И чем быстрее увеличивалась активность, тем скорее мышь бежала прятаться. Как будто активность верхнего двухолмия накапливала свидетельства угрозы.

Они отключили эти выходные нейроны. Теперь мышь не реагировала на падающую тень, а продолжала исследовать ящик. Как будто кто-то выключил ее детектор угроз.

Они искусственно стимулировали эти выходные нейроны верхнего двухолмия, так что они были активны, когда мышь не видела никакой падающей тени. Это решающее испытание позволило узнать, можно ли обмануть мозг, заставив его думать, что существует неминуемая угроза. Можно: стимуляция этих нейронов заставляла мышь бежать в укрытие. Более того, чем сильнее активировались нейроны, тем больше становилась вероятность того, что мышь бросится прятаться, точно так же, как если бы нейроны сигнализировали о неизбежной опасности.

В общем, было чертовски убедительно доказано, что superior colliculus – детектор угроз. Следующий очевидный вопрос: куда именно верхнее двухолмие отправляет сигнал «пора бежать»?

На сцену выходит околоводопроводное (периакведуктальное) серое вещество, или ОСВ. Еще одно гениальное название: это скопление серой нервной ткани, расположенной вокруг («пери») водопровода («акведук») – сильвиева канала в среднем мозге. Оно делает много чего полезного. Одна его часть контролирует мочеиспускание, например. А еще ОСВ имеет мощную связь с верхним двухолмием и контролирует множество быстрых реакций.

Итак, Бранку с коллегами снова сдули пыль со своих магических нейроприборов, посадили новых мышей в ящик со страшной тенью и принялись за работу.

В этот раз они выключили нейроны ОСВ. Теперь мыши видели парящую тень, реагировали на угрозу, но не убегали. Вообще. Они просто застывали на месте (еще один вариант защиты – перестать двигаться, так как мозг хищника реагирует на движение). ОСВ, похоже, контролирует бегство.

Они записали активность нейронов ОСВ. Она возрастала сразу после начала бегства, ни секундой раньше. Так что нейроны ОСВ не собирают доказательств опасности, но, видимо, управляют командой «ноги в руки».

Решающий аргумент: исследователи принудительно активировали нейроны ОСВ, когда никакой тени не было. Замечательно, что по мере того, как они активировали все больше и больше нейронов, они обнаружили ответ формата «все или ничего». Если было активировано слишком мало нейронов, мышь не убегала. Но если активировалось достаточно нейронов, мышь бросала любые дела и неслась в темный угол в поисках убежища. Никакого промежуточного варианта – никаких «если», «но» или «может быть». Когда ОСВ говорит «беги», вы бежите.

Ответ «все или ничего» в свою очередь поднимает важный вопрос: что устанавливает этот порог между побегом или игнорированием? Это определенно что-то, находящееся между двухолмием и ОСВ, потому что, когда Бранку и его команда отключали именно эту связь, мыши полностью переставали прятаться. По-видимому, сигналы superior colliculus отправляются напрямую к нейронам ОСВ, конвертируя свидетельство неминуемой угрозы в команду к бегству. Так почему же ОСВ выдает команду не при каждом увеличении активности верхнего двухолмия?

Оказывается, связи между ними слабы и подвержены синаптическим сбоям. Так же, как и в коре головного мозга, каждый импульс, отправленный от одного нейрона superior colliculus к одному входу нейрона ОСВ, создает лишь крошечный скачок напряжения в последнем. Поэтому потребуются десятки или сотни таких входящих импульсов, чтобы нейрон ОСВ отправил один исходящий. Каждое синаптическое соединение слабое. И каждое выдает отказ. В среднем около 20 % всех импульсов, приходящих из двухолмия, не производят никакого эффекта на ОСВ.

Слабое, подверженное ошибкам соединение означает, что двухолмию необходимо послать много сигналов одновременно, чтобы инициировать ответ ОСВ. Синаптические отказы – это порог. Легкие тени, каждая из которых вызывала лишь небольшую активность двухолмия, не создавали достаточной плотности сигнала, чтобы преодолеть порог слабой связи с ОСВ. Но страшные темные тени вызывали волну интенсивной активности, преодолевали слабые соединения и инициировали команду «беги».

Из этого исследования можно извлечь два особенно красивых урока для тех, кто изучает мозг. Во-первых, сложное поведение млекопитающего – побег в убежище – теперь прослеживается до единственного соединения в мозгу и свойств этого конкретного соединения. И это соединение имеет свойство порогового барьера; его слабость и ненадежность устанавливают порог – предел возбуждения, который необходимо преодолеть.

Во-вторых, эволюция использовала синаптические сбои для создания порога между решением бежать и отказом от него. Как способ отфильтровать события, которые не представляют угрозы, чтобы вам не приходилось срываться с места при каждом внезапном звуке или от каждой надвигающейся тени. И знаете что? Если вы действительно убегаете при каждом внезапном шуме или от каждой надвигающейся тени, это может означать, что связи между superior colliculus и околоводопроводным серым веществом в вашем мозгу недостаточно ненадежные – ваш мозг слишком совершенен.

Неудача: чтобы решать проблемы

Я думаю, эволюция использовала синаптические сбои для гораздо большего количества функций, чем просто установление порога между спокойствием и паникой. На мой взгляд, синаптический сбой – это намеренно создаваемые помехи в работе мозга. Преднамеренный шум. Эволюционно обусловленный шум. И дальше я собираюсь развить предположение о том, что эти помехи имеют решающее значение для работы алгоритмов мозга по обучению и поиску.

Мы знаем как минимум две веские причины, почему помехи полезны, на примере искусственного мозга, искусственного интеллекта. Первая причина – то, что вы уже прочитали выше. Вторая – поиск наилучшего решения проблемы.

Ваш мозг отлично справляется с созданием общих принципов на основе примеров. Таких как общие концепции автомобилей, автобусов и горилл. Увидев несколько горилл, ваш мозг может распознать гориллу даже с таких сторон, с которых вы ее никогда не видели. Умение обобщать может спасти вас от гибели в лапах хищника.

Искусственные нейронные сети не так хороши в обобщении. Программист может обучить одну из своих нейронных сетей на десятках тысяч изображений, чтобы она научилась классифицировать их: «автомобили», «гориллы», «горящие холодильники». Но глубокие нейронные сети состоят из множества слоев, объединяющих тысячи простых нейроноподобных единиц. То есть у них есть миллионы, десятки миллионов соединений между этими устройствами, и силу каждого соединения можно регулировать. Наличие гораздо большего числа настраиваемых подключений, чем изображений, означает, что искусственные сети до ужаса склонны к переобучению – чрезмерной подгонке модели для классификации [136]; они изучают мельчайшие детали каждого изображения, точно настраиваются на нюансы. То есть они не поняли, что общего между всеми автомобилями, гориллами или пылающими холодильниками. Они, скорее всего, провалят экзамен на обобщение. Протестируйте обученную сеть на новых изображениях уже изученных категорий – горилла, но вид сверху; холодильник, от которого остались только головешки, – и нейросеть не сможет поместить их в правильные категории. Даже изменение нескольких пикселей уже изученного изображения может привести к сбою.

Широко используемое решение – метод DropConnect [137]. Объяснение уже в названии: для каждого нового изображения, представленного во время обучения, группа соединений в сети случайным образом отбрасывается, ее коэффициенты обнуляются, и только оставшиеся связи обновляются при успешной или неудачной классификации этого изображения. Повторение этой операции для каждого изображения, по сути, означает, что каждое изображение показывается уникальной версии сети, что не позволяет всей сети целиком настраиваться на детали каждого конкретного изображения. И когда эта сеть затем тестируется на изображениях, которые до этого не видела, она лучше справляется с их правильной категоризацией. Разрыв соединений наугад добавляет к сети помеху, шум, который позволяет ей обобщать.

Ваш мозг сталкивается с теми же проблемами – только большего масштаба. В вашей коре есть миллиарды соединений, которые можно регулировать каждый раз, когда вы чему-то учитесь. Так как же не попасть в ловушку переобучения? Я предлагаю использовать синаптический сбой. Синаптический сбой – точно такой же механизм, как и DropConnect: он разрывает связи между нейронами временно и случайным образом. Он добавляет преднамеренный шум именно там, где нужно, чтобы мозг не попал в ловушку переобучения. Там, где мозг должен обобщать.

Вторая веская причина добавить в свой мозг преднамеренные помехи – помочь ему с поиском. Многие задачи в машинном обучении связаны с поиском оптимального решения проблемы с учетом некоторых ограничений. Классический пример: найти самый быстрый автомобильный маршрут между двумя точками. Причем самый быстрый зачастую не будет самым коротким, а решения должны учитывать скоростные ограничения, интенсивность дорожного движения, ваш вид транспорта (скажем, грузовикам по некоторым дорогам проезд запрещен), время суток, вероятность появления на дороге сбежавшей с фермы овцы и бесчисленное множество других факторов.

Машина, решающая эти проблемы, исследует пространство возможных решений. Она строит маршрут, оценивает, насколько он хорош, и выясняет, как его изменить, чтобы найти вариант получше [138]. Предположим, вы хотите поехать из Лондона в Париж. Машина проложит один возможный маршрут и рассчитает, сколько времени он займет, а затем посмотрит, как его можно оптимизировать – вероятно, здесь стоит повернуть налево, чтобы выехать на более длинную дорогу с высоким скоростным лимитом, сократив общее время в пути. И будет повторять этот цикл предположения и корректировки до тех пор, пока предлагаемые решения не перестанут выдавать уменьшение времени в пути.

Основная проблема поиска состоит в том, что у предполагаемого маршрута будет много подходящих, приемлемых, хороших решений, но все они будут окружены худшими вариантами, так что любые небольшие отклонения от адекватного решения не будут приводить к улучшению. Это маленькие ловушки в большом пространстве возможных решений. Из-за них может показаться, что лучших решений нет, но это не так.

Многие приемы по избеганию таких ловушек сводятся к одному и тому же решению – добавить случайности. Преднамеренное внесение случайных серьезных изменений в решение позволяет машине выпрыгнуть из маленьких ловушек, найти варианты лучше и продолжить поиск оптимизации. Вместо того чтобы блуждать по проселочным дорогам графства Кент, сильная помеха может привести к тому, что поиск окажется на автомагистрали, ведущей из Лондона прямо в порт на южном побережье Великобритании. (В идеальном мире достаточное количество шума, возможно, привело бы к отказу машины от поиска автомобильного маршрута и к указанию «возьми билет на прямой поезд Лондон – Париж, глупый кожаный мешок».) Чтобы искать оптимальные решения, нужен шум. Более того, шум, который можно настраивать – сделать сильным для генерации начальных крупных вариаций, а затем слабым, чтобы отточить решение.

На мой взгляд, это наводит на завораживающую идею о том, что синаптические сбои лежат в основе поискового алгоритма мозга [139]. Мозгу необходимо искать решения многих проблем в условиях ограничений. Как например, поиск маршрутов к источникам пищи – одновременно быстрых, легких и безопасных. Подобно машине, мозгу необходимо исследовать пространство возможных решений, чтобы найти лучшее (строго говоря, «наименее плохое»). И если то, что было до сих пор сказано в этой книге, отложилось в вашей памяти, вы уже знаете, что поиск маршрута будет осуществляется путем пересылки импульсов между нейронами. Итак, чтобы выбраться из ловушек всего лишь адекватных решений, мозгу нужно добавить шума в процесс отправки импульсов. Синаптический сбой и есть этот шум: случайный, беспрестанный и настраиваемый, он может быть слабым или сильным.

Тот факт, что наличие шума и помех значительно улучшает обучение и поиск, дает возможное объяснение, почему мозг должен быть намеренно несовершенным, полным помех. И мне кажется, что синаптический сбой – это лучшая форма шума и помех.

Еще один импульс достиг синапса, в котором мы застряли, всего через несколько десятков миллисекунд после нашего. Поскольку синапс был подготовлен первым импульсом, второй без труда запустил высвобождение молекул медиатора. Мы с радостью покидаем аксон и переправляемся на другую сторону, чтобы сопровождать всплеск потенциала, распространяющийся по дендриту. Мы достигли первого нейрона префронтальной коры, одного из огромного ряда нейронов, покрывающих лобную долю вашего мозга. Темновато тут, не правда ли?

Глава 6

Проблема темных нейронов

Классическое представление

Каждый раз, когда мы поднимаемся в кору из белого вещества, перед нами разворачиваются потрясающие виды. Нас окружает панорама мерцающих нейронов, светящихся точек, искрящихся импульсами, словно ночное небо, покрытое звездами и галактиками. Но, как и в космосе, тьмы здесь больше, чем света. Эти яркие точки на небосводе коры головного мозга, рассылающие импульсы нейроны – лишь искры в обширной, всепоглощающей тьме. Звезды среди мрака молчаливых нейронов.

Куда бы мы ни последовали за импульсом, нас везде ждет тьма. Теперь мы оказались в последних областях коры головного мозга, которые имеют дело со зрением, где цвет встречает форму («Светло-коричневое печенье с шоколадной крошкой!»), где характерные кривые превращаются в лица («Анджела и Измаил стоят около двери в переговорку и не смотрят в эту сторону»). Наш импульс пронесся мимо миллиардов нейронов коры головного мозга. И подавляющее большинство из них не отправило ни единого импульса за ту секунду, пока мы пересекали мозг. Подавляющее большинство вообще ничего не отправляет. Даже нейробиологам трудно в это поверить, что неудивительно, поскольку наши данные показывают обратное.

Нейровизуализация – фМРТ – показывает нам цветные изображения коры головного мозга, ее области то и дело вспыхивают вихрями буйства неудачно подобранных условных оттенков, от которых люди из Pantone тихо плачут в свои модные кофейные кружки. Из-за вихрей цвета кажется, что в коре головного мозга постоянно кипит работа. Когда мы видим лицо, визуальные области коры головного мозга выстреливают очереди импульсов из V1, из V4, вплоть до областей распознавания лиц в височной доле. Когда мы слышим крещендо струнного оркестра, слуховые области нашей коры расцветают залпами импульсов.

Классические исследования отдельных нейронов показывают нам, что у каждого нейрона, скорее всего, есть своя роль. Каждый на что-то реагирует: на линию, угол, движение, цвет. Потому что, когда экспериментаторы опускают тонкие иголки электродов в кору головного мозга, они могут записывать импульсы, исходящие от тела нейрона, и ассоциировать их с чем-то происходящим в окружающем мире. Множество исследователей занимается поиском связей этих сигналов с особенностями видимого мира, изучая такие нейроны, как те, что мы уже встречали, различающие простое и сложное, края, линии и углы, контрасты, формы, объекты, лица. Выбрав иную отправную точку, мы встретили бы другие их разновидности: нейроны слуховой коры, реагирующие на звуки определенной частоты; нейроны соматосенсорной коры, отвечающие на прикосновение к пальцу, ноге или руке.

Десятилетия работы и десятки тысяч экспериментов показывают, что, опуская электрод в любой участок головного мозга, мы наткнемся на полчища нейронов, которые реагируют на что-то свое. Так что почти наверняка все нейроны только и делают, что посылают импульсы в ответ на какие-то сигналы.

А вот элементарная арифметика говорит, что это не так. Недавно мы били баклуши в простой клетке в V1, и если бы мы там задержались подольше, то увидели бы, что она генерирует порядка пяти импульсов в секунду. Как мы теперь знаем, ей нужно около 100 входящих импульсов, чтобы отправить один. Получается, за эту секунду ей должно поступить в общей сложности не менее 500 входящих импульсов возбуждения. Но мы также знаем, что нейрон V1 имеет около 7500 возбуждающих входов. Если бы каждый из этих входящих сигналов приходил с периодичностью пять импульсов в секунду, то в общей сложности клетка получала бы 50 000 импульсов на входе каждую секунду. Это слишком много, в 100 раз больше, чем нужно [140]. В ответ на такой поток входящих сигналов простая клетка из в V1 должна была бы каждую секунду посылать 500 импульсов.

Но, конечно, наш нейрон этого не делает и его входы не получают такого количества входящих сигналов. Они бы и не смогли: посылать 500 импульсов каждую секунду для нейрона равносильно попытке человека перекричать реактивный самолет. Это теоретическая максимальная скорость, с которой нейрон коры может отправлять импульсы, и то с подачи жестокого экспериментатора. Хотя бы потому, что после каждого отправленного импульса есть несколько миллисекунд, в течение которых нейрон физически не может сгенерировать следующий. На самом деле даже самый активный нейрон коры головного мозга может выдавать непрерывную серию импульсов с частотой не более 30 разрядов в секунду.

Вот вам парадокс: нейроны коры головного мозга посылают импульсы значительно реже, чем могли бы, если бы все их входы были одинаково активны. Единственное возможное объяснение состоит в том, что большинство входов нейрона в коре головного мозга просто не получают импульсов. Это в свою очередь означает, что большинство нейронов коры головного мозга не отправляют импульсов. Но так ли это?

Как найти темный нейрон

Вплоть до 1990-х нейробиологи могли записывать активность отдельных нейронов животных только вслепую. Когда они вводили острие электрода в какой-нибудь участок коры головного мозга, то узнавали, что нашли нейрон, только по сигналу, который регистрировался на осциллографе, или по звуку в лабораторных динамиках: тик, тик, тик, тик… Получается, они могли найти только активный нейрон, потому что единственный способ обнаружить нейрон заключался в регистрации его активности.

Это создало ужасную предвзятость в нашем понимании мозговой активности, импульсов и того, какие нейроны их посылают. Если каждый нейрон, активность которого вы записываете, посылает импульсы, то, поскольку вы – как вам кажется – производите выборку случайным образом, вслепую, это должно означать, что импульсы посылает каждый нейрон. Но если ваш единственный способ найти нейрон – по импульсам, которые он отправляет, то по определению вы не сможете найти те нейроны, которые ничего не отправляют. Для вас они будут темной материей вселенной мозга – увеличивающей его массу, но невидимой для измерительных инструментов.

Но затем появились технологии получения изображений нейронов. Мы вводим цифровую видеокамеру в ту часть мозга, где каждый нейрон содержит введенное нами флуоресцентное химическое вещество, которое начинает светиться, когда нейрон проявляет активность. Чаще всего это соединение реагирует на количество кальция в теле нейрона, загораясь с каждым импульсом от притоков в тело клетки ионов кальция [141]. Снимая на видео кусочек мозга, мы можем рассмотреть все нейроны и их очертания в четком фокусе. И увидеть, какие из них загораются. Оказывается, десятилетиями мы фиксировали только верхушку айсберга. Большинство нейронов, заснятых на этих видео, неактивны.

Первые намеки на масштабы этого феномена были получены при визуализации коры головного мозга крыс, находящихся под наркозом. Под действием многих анестетиков кора головного мозга работает так же, как и во время глубокого сна, колеблясь между состояниями активности и глубокого спокойствия примерно раз в секунду. Получив изображения первых слуховых и соматосенсорных (реагирующих на касание) зон коры, Джейсон Керр и его коллеги сообщили, что в «активные» периоды, длящиеся секунду или чуть больше, на самом деле активны были только 10 % от всех нейронов [142]. 90 % в это время молчали, и почти все затихали в период «спокойствия». И эта пропорция молчащих нейронов не связана со сном или анестезией – у бодрствующих животных она выглядит так же.

Кристофер Харви и его коллеги из лаборатории Дэвида Танка в Принстоне фиксировали на видео часть теменной коры, которая находится в конце шоссе «Как?», у мышей, бегущих по Т-образному лабиринту [143]. (Виртуальному: мышь на самом деле бежала внутри шара, в то время как виртуальный мир вращался вокруг нее.) Они обнаружили, что только 47 % нейронов были «активны», пока мыши бежали по лабиринту. И даже это число требовало растягивать определение «активности» до предела: нейрон считался «активным», если он генерировал более двух импульсов в минуту. Минуту! Это почти в десять раз дольше, чем требовалось мыши, чтобы пробежать лабиринт.

И на всякий случай, если вы думаете, что помещение мыши в виртуальный мир может исказить ее нейронную активность – это не так. Исследователи из лаборатории Карела Свободы создали целую фабрику по визуализации нейронов в мышином мозгу, когда мыши занимаются активной деятельностью в реальном мире. В исследовании, проведенном Саймоном Пероном, они визуализировали специализированный участок коры, который получает данные от вибрисс, в то время как мышь использовала их, чтобы найти столбик (а мышь хотела найти столбик, потому что он отмечал, в какой из носиков поилки будет подаваться вода) [144]. Даже в специализированной части коры, которая реагирует только на сигналы от конкретной вибриссы, они обнаружили, что активными были лишь 67 % нейронов. И снова – при условии подтягивания определения «активный» до критической точки, требующей хотя бы одного импульса каждые 100 секунд, что в десять раз дольше, чем вся последовательность задачи. На всех изображениях активных нейронов, которые нам удается зафиксировать, видно, что большинство нейронов отправляют импульсы реже чем раз в минуту.

Подобные исследования, с визуализацией при помощи красителей, постоянно демонстрируют наличие в коре головного мозга молчаливых нейронов, но оставляют открытыми множество вопросов. Возможно, есть какие-то технические проблемы с используемыми нами флуоресцентными веществами? Может, они не регистрируют отдельные импульсы и поэтому нейроны выглядят менее активными, чем на самом деле? Или флуоресцентные вещества усваиваются не всеми нейронами? Но в этом случае «безмолвными» нейронами могут быть только те, внутри которых нет флуоресцентной краски. Или краситель их повреждает? В этом случае возможен вариант, что само поступление внутрь клетки химического вещества заставляло нейроны прекращать генерировать импульсы. Стоит уточнить, что большинство исследований с визуализацией, включая все вышеперечисленные, позволяют видеть нейроны во втором и третьем слоях, как раз в верхней части коры, потому что свету труднее проникать в последующие слои и, следовательно, нам труднее снимать видео. Поэтому не исключено, что в именно в этих слоях коры есть что-то особенное, а более глубокие нейроны весело испускают импульсы, уносящиеся по аксонам прочь, но мы их просто не видим. Как и в любой другой области науки, каждая новая технология позволяет получать интереснейшие ответы, но ставит не меньше новых вопросов. Однако теперь, с помощью феноменально сложной техники локальной фиксации потенциала, ученые доказали, что молчаливые нейроны действительно существуют.

Традиционно нейробиологи просто опускали тонкие иголки из серебра, нержавеющей стали или стекла в мозг, размещали кончик этой иглы рядом с телом нейрона и записывали электрические всплески. Но при локальной фиксации потенциала методом пэтч-клэмп исследователи находят нейрон в мозгу животного при помощи стеклянной пипетки – трубки с конусообразным кончиком диаметром 1–2 микрона, пытаясь физически прикрепиться к его мембране, «присосаться» к ней. Экспериментаторы находят нейроны только путем физического контакта, поэтому не полагаются на его активность. У метода локальной фиксации есть свои недостатки: к большому нейрону легче присосаться, чем к маленькому, а при работе на живом животном до сих пор нет возможности видеть, что вы делаете, – но, что важно для нас, нейрону необязательно быть активным. После присоединения к клетке можно воспроизвести животному какой-нибудь звук или заставить его прикоснуться к чему-либо и посмотреть, станет ли нейрон с прикрепленным к нему электродом активным.

В большинстве случаев ответ – нет, не станет. Томаш Громадка из лаборатории Тони Задора в Колд-Спринг-Харбор прикрепил электроды к целому набору нейронов в первой части слуховой коры (A1) крысы и обнаружил, что у бодрствующих животных бóльшую часть времени большинство из них молчали [145]. Причем молчали независимо от того, сидело ли животное в тишине или прослушивало чрезвычайно скучную подборку неестественных чистых тонов из динамиков. Воспроизведение звуков вызывало очень слабую реакцию в той части коры головного мозга, которая больше всего реагирует на звук. Дэн О’Коннор, работавший тогда в лаборатории Карела Свободы на кампусе Джанелия, прикрепил электроды к нейронам в том отделе коры головного мозга, который демонстрировал активность, когда мышь использовала усы, чтобы найти столбик перед поилкой [146]. Угадаете, что он обнаружил? Большинство этих нейронов чаще всего молчали. Даже когда вибриссы активно двигались, ощупывая столбик. В других исследованиях экспериментаторы тоже неизменно обнаруживали множество молчащих нейронов во всех слоях коры головного мозга [147].

Теперь мы уже понимаем, что это молчание ни для кого не было секретом. Теоретики давно выяснили, сколько нейронов должно находиться в пределах радиуса регистрации электрода, опущенного в кору головного мозга грызуна. Простая физика говорит, что чем больше расстояние между электродом и нейроном, тем слабее будет сигнал. Мощность сигнала должна падать примерно экспоненциально – сначала быстро, затем медленно – с увеличением расстояния. И можно вычислить расстояние, за пределами которого сигнал станет слишком слабым, чтобы его можно было обнаружить с помощью вашего оборудования, потому что он будет неотличим от шума. Итак, теоретики вычислили, на каком расстоянии нельзя обнаружить импульсы на фоне шума, если разместить электрод среди совокупности нейронов, упакованных так же плотно, как в коре головного мозга, и подсчитали, сколько нейронов будет располагаться внутри этого радиуса. Ответ: минимум сто [148].

Но когда нейробиологи опускают один электрод в нужное положение, они видят в лучшем случае несколько импульсов от разных нейронов (мы можем определить, что они от разных нейронов, если регистрируемые импульсы постоянно имеют разную амплитуду). Ничего подобного активности сотни нейронов. Даже десятков. Отсюда последовал вывод: большинство нейронов молчат [149].

Ирония заключается в том, что наличие темных нейронов необходимо для того, чтобы вообще иметь возможность регистрировать активность в коре головного мозга. Если бы значительная часть из этой сотни нейронов посылала импульсы, десятки тысяч экспериментов не увенчались бы успехом, поскольку вход прибора был бы просто забит непрерывными колебаниями напряжения, на фоне которых отдельные импульсы от отдельных нейронов теряются. Не имея возможности различать активность отдельных нейронов, мы не смогли бы измерить ее, изучить, определить, на что они реагируют, а на что нет. Не было бы Нобелевской премии Хьюбела и Визеля в 1981 году за открытие простых и сложных клеток в зрительной зоне V1. Не открыли бы ни частотно-чувствительные клетки в слуховой коре, ни клетки определения местоположения в гиппокампе. Оказывается, нам нужно поблагодарить темные нейроны за возможность понимать процессы, происходящие в нервной ткани.

Длинный хвост

Что же я имею в виду, называя нейроны «молчаливыми»? Пока мы находимся в вашем мозгу меньше секунды. В течение полной секунды менее 10 % кортикальных нейронов сгенерируют импульсы. 90 % предпочтут хранить молчание [150]. Даже если бы мы просидели здесь целую минуту, большинство нейронов все равно не отправили бы ни одного импульса. Тем не менее, следуя за импульсами этого меньшинства активных нейронов, мы достигли самого дальнего конца пути через все зрительные области коры ваших больших полушарий всего за несколько сотен миллисекунд.

В самом начале этой книги я сказал вам, что в среднем на каждый нейрон в коре головного мозга приходится один импульс в секунду. Но что, если 90 % нейронов в эту секунду молчат? То есть, чтобы получить в среднем один импульс на нейрон каждую секунду, некоторые нейроны должны отправлять множество импульсов. Так и есть.

Около 10 % нейронов коры производят половину всех импульсов. Я повторю еще раз, потому что лично мне потребовалось время на осмысление, когда я впервые столкнулся с этим фактом: половину всех импульсов в коре головного мозга отправляют лишь 10 % нейронов. В наборе нейронов из первичного слухового поля (A1), которые исследовал Громадка, 16 % отправили половину всех зарегистрированных импульсов. В исследованиях О’Коннора по регистрации активности зоны сенсорной коры (S1), обслуживающей определенную вибриссу, половину всех зарегистрированных импульсов отправили ровно 10 % нейронов. Болтливое меньшинство отправляет большинство сообщений, доминируя в информационном обмене. Это означает, что существует континуум – весь непрерывный ряд активности от действительно темных нейронов на одном конце и до этих трескучих сорóк на другом.

Чтобы выяснить, как именно выглядит этот континуум, в 2012 году я занялся изучением наработанного за много лет массива лабораторных данных об активности групп нейронов в коре головного мозга – часть моего вклада в гигантский обзор нейронной активности в коре, написанный совместно с Адрианом Ворером и Кристианом Махенсом [151]. И везде я видел одно и то же. Когда мы выбираем временной отрезок, количество импульсов на нейрон распределяется неравномерно. В каждый определенный промежуток времени некоторые нейроны будут совершенно неактивны, большинство из них отправит всего несколько импульсов, зато несколько нейронов отправят огромное их количество. Распределение активности по группе нейронов коры является «длинно-хвостым» (рис. 6.1).

Рисунок 6.1. Что я имею в виду под «длиннохвостым» распределением активности. Мы берем запись активности большой группы нейронов и наблюдаем, сколько импульсов каждый нейрон посылает в секунду. Затем выясняем, какая часть нейронов посылает, скажем, 1 импульс в секунду; или 2 в секунду; или 0,1 импульса в секунду (т. е. один каждые 10 секунд). Построив график, как здесь, мы всегда видим одно и то же: пик между 0 и 1 импульсом в секунду и длинный хвост распределения далеко вправо, с небольшой долей нейронов, отправляющих 10 или более импульсов в секунду

Я повсюду находил такие длиннохвостые распределения. В первичной зрительной и слуховой коре, в двигательных областях и в префронтальной коре; в данных, полученных с использованием различных методов записи импульсов. И независимо от того, что животное делало в это время – спокойно сидело, смотрело, двигалось или принимало решение. В этих группах нейронов всегда наблюдалась одна и та же картина: кто-то молчит, большинство изредка вступает в разговор, а несколько – болтают без остановки.

Из моего исследования молчаливых нейронов можно сделать весьма важные предположения. Во-первых, измерение «средней» активности как способ понять, что делает какая-либо область коры головного мозга, бесполезно. Горстка болтливых нейронов искажает средние показатели наших измерений, задирая их вверх, заставляя нас предполагать, что большинство нейронов в этой области посылают импульсы, когда на самом деле это не так. Во-вторых, оно показало, что темные нейроны, посылающие гораздо меньше одного импульса в секунду, есть повсюду. Более того, оно отчетливо показало, что в течение нескольких коротких секунд, когда животное сидит, смотрит, движется или думает, эти темные нейроны ничего никому не сообщают. Для чего тогда они нужны, эти молчаливые темные нейроны?

Для чего нужны темные нейроны

Темные нейроны – это настоящая головоломка. Наши теории о том, как работают различные участки мозга, основаны на последовательностях импульсов, регистрируемых в них. Но преобладание молчаливых темных нейронов означает, что наши теории касаются лишь части нейронов – далеко не всех.

Помните простые и сложные клетки в V1? Когда мы были там, я пересказал вам теории о том, как можно объяснить настройку простых клеток, комбинируя импульсы их входящих сигналов от сетчатки, а настройку сложных клеток – комбинируя импульсы, приходящие от простых ячеек. С учетом темных нейронов понятно, что эти теории относятся лишь к горстке нейронов в V1, к тем клеткам, у которых мы можем надежно зарегистрировать реакцию на изображения, а не к молчаливому большинству. Выходит, наша уверенность, что распознавание изображений в сетях искусственного интеллекта сродни работе мозга, возможно, не так уж и обоснованна, как кажется, поскольку является сравнением с относительно небольшой горсткой активных нейронов. И эти проблемы не ограничиваются первичной зрительной корой V1. Они проявляются во всех областях коры головного мозга, везде, где мы построили теории на основании наблюдений за отдельными нейронами, там, где мы вообразили два визуальных шоссе, в областях, ответственных за другие органы чувств, во всех остальных частях коры.

Эти темные нейроны должны что-то делать. Нейрон обходится организму слишком дорого – его дорого вырастить, дорого поддерживать в нем жизнь и дорого использовать [152]. Мозг ежедневно расходует около 20 % всего вашего энергетического бюджета. На одно только поддержание жизнеспособности и хорошего состояния клеток мозга уходит около 25 % энергетического бюджета мозга, то есть 5 % вашего общего бюджета каждый день. Мы уже видели, как дороги синапсы: примерно половина энергии, расходуемой нейронами, приходится на их входы; другая половина уходит на создание импульсов [153]. Темные нейроны потребляют энергию, чтобы остаться в живых и получать входящие сигналы, но практически не производят никаких исходящих данных. Возможное решение – перевернуть этот вопрос, оттолкнуться от энергии, которую они не используют. В конце концов, один из способов сохранить часть энергии – не отправлять импульсы, ведь так можно вдвое уменьшить затраты энергии на использование нейрона.

Но если бы вам не были нужны темные нейроны, эволюция не стала бы заботиться об их существовании. И при развитии организма не тратилось бы столько энергии на их выращивание, деление и распространение аксонов в нужные места. У вашего тела есть масса вещей поинтереснее, на которые можно было бы потратить этот энергетический бюджет, кроме мертвого груза нервных клеток в голове. Было бы абсурдно заполнять зрительную кору нейронами, которые ничего не видят. Абсурдно выращивать массивную префронтальную кору, а затем заполнять ее нейронами, сидящими там в темноте. Так для чего они нужны? Есть три идеи.

Самая простая состоит в том, что в лаборатории мы не просим мозг делать что-нибудь интересное. В конце концов, в ходе экспериментов мы можем исследовать лишь крошечную часть реальных данных, получаемых этими нейронами. Так что, возможно, наши выборки недостаточно богаты и нам нужны записи нейронов животных, которые ведут себя естественно в течение очень долгого времени – дней, недель, месяцев, – чтобы выяснить, для чего они нужны. Затем, если мы сможем зарегистрировать реакции мозга на достаточное количество разнообразных событий в жизни животного, то сможем узнать, на что реагируют темные нейроны. Технически эта задача в пределах нашей досягаемости. Практически – не все так просто. Некоторым бедным аспирантам пришлось бы делать эти записи, запираясь в лаборатории на несколько недель подряд, пожертвовав личной жизнью, романтическими партнерами и чувством собственного достоинства в процессе.

Как утверждает Бруно Ольсхаузен, аргумент о скучном лабораторном мире не лишен правдоподобия для первичной зрительной зоны V1 [154]. Стимулы, которые мы используем в экспериментах, слишком просты, они плохо отражают реальный мир, и все нейроны в V1 действительно реагируют на что-то в окружающем мире – просто мы никогда не узнаем этого, если не сможем зарегистрировать всю их активность в течение жизни. Согласно этой идее ограниченная активность также связана с максимально эффективным использованием энергии, доступной мозгу. Теория состоит в том, что V1 имеет так называемую разреженность популяции, когда каждый нейрон в V1 крайне избирательно реагирует на внешние факторы, поэтому энергия не тратится впустую группами нейронов, реагирующих на одно и то же событие, и избыточная информация не отправляется. А это в свою очередь означает, что существует разреженность не только в пространстве, но и во времени – на протяжении всей жизни животного: если эти избранные события, на которые реагирует нейрон, случаются редко, нейроны будут редко посылать импульсы. Следовательно, проблема темных нейронов – в нашей ограниченной способности исследования мозга.

Вторая идея состоит в том, что темные нейроны – это резервная армия, застывшая в ожидании чего-нибудь новенького. Продолжительность жизни приматов велика, заполнена событиями, которые нужно помнить, навыками, которые нужно приобрести, лицами, которые нужно учиться различать. А если говорить о людях, то наше уникальное умение изучать новые концепции, идеи и слова предъявляет высокие требования к нашей способности представлять вещи с помощью импульсов. Часть этого обучения будет происходить путем изменения эффективной силы связей между нейронами – и, в экстремальном случае, путем изменения с исходно нулевых значений – будь то увеличение амплитуды скачка потенциала, повышение надежности синапса или и то, и другое. Повышение эффективности возбуждающего воздействия на темный нейрон в свою очередь увеличивает частоту отправления им импульсов. В результате, так же, как и в первой теории, причина, по которой мы не знаем, для чего нужны темные нейроны, заключается в том, что мы регистрируем их активность только в очень короткие моменты из всего их жизненного цикла, даже у грызунов, которые живут всего несколько лет. Поэтому мы просто не видим, задействуются ли темные нейроны с течением времени.

Однако эта простая идея осложняется тем фактом, что мозг не может беспечно увеличивать количество нейронов, посылающих импульсы. Во-первых, это увеличит потребление энергии, поэтому в теории, по мере того как резервные нейроны активируются, другим нейронам потребуется подавление. Во-вторых, эти новые импульсы необходимо уравновесить: увеличение количества импульсов возбуждения необходимо сбалансировать увеличением количества импульсов торможения, чтобы предотвратить неконтролируемые всплески активности.

Третья идея заключается в том, что темные нейроны на самом деле отправляют информацию вполне нормально. Просто они делают это совместно. Каждый темный нейрон вносит лишь небольшой вклад, время от времени, по одному импульсу, но они составляют 90 % всех нейронов, в сумме получается много импульсов. Согласно этой идее, темные нейроны отправляют сообщения не посредством серий из множества импульсов от малочисленных нейронов, а огромным количеством единичных импульсов от большой группы. И поскольку отдельный нейрон должен получить легион входящих сигналов, чтобы в свою очередь отправить импульс, эта масса темных нейронов может быть очень эффективной. В следующей главе мы продолжим эту мысль.

Кроме того, болтливые нейроны не только составляют крошечное меньшинство, но и их болтовня вполне может отключаться на принимающей стороне. Вспомните, что синаптический сбой может быть задействован как контроль входящего сигнала, ослабляя влияние шумных нейронов и усиливая влияние тихих. На самом деле нейроны, чьи входы кратковременно подавляются, лучше всего реагируют на факт активности на их входящих синапсах, а не на общую частоту сигналов на входе [155]. Таким образом, группа темных нейронов, совместно посылающих спорадические импульсы, будет именно тем типом входящего сигнала, который возбуждает нейрон, подверженный краткосрочной депрессии. Как это ни парадоксально, синаптические сбои могут благоприятствовать редко срабатывающим нейронам.

Уточненная версия этой теории также предлагает нам другое представление о частоте использования конкретных нейронов для выполнения определенных функций. Темные нейроны составляют подавляющее большинство в любой области коры головного мозга. Вероятно, в каждой специализированной области гораздо больше нейронов, способных передавать одни и те же сообщения, чем необходимый минимум. Так что, возможно, каждая реакция, демонстрируемая этой областью, например на изображение, показанное V1, или на звук, переданный в слуховую кору, исходит из случайного подмножества темных нейронов (случайных с нашей точки зрения, а не с точки зрения мозга). Это подмножество отправляет один или два импульса, а затем надолго отключается. Поэтому нам кажется, что большинство нейронов почти всегда молчит. Тем не менее сообщение, посылаемое разными группами темных нейронов, каждый раз одно и то же.

Основываясь на идее случайного выбора, можно сделать предсказание, легко проверяемое экспериментально. Регистрируйте активность от группы нейронов, повторяя одно и то же внешнее событие снова и снова, показывая одно и то же изображение V1 или совершая одно и то же движение рукой. Тогда, очевидно, для большинства нейронов должно случайным образом варьироваться, будут ли они реагировать на каждое повторение события или нет. Мы наблюдаем именно такое случайное участие в группах нейронов, чувствительных к движениям вибрисс, при воздействии на усы грызунов [156]; в группах двигательных нейронов, контролирующих руки, при однообразных движениях [157]; и даже в группах нейронов, управляющих движением, во время повторяющихся фаз ползания у аплизий [158]. Тогда получается, что темные нейроны – на самом деле не темные, мы просто их неправильно поняли.

Три предположения о том, для чего нужны темные нейроны – три ответа на загадку, как нейроны, которые не посылают импульсов, каким-то образом участвуют в жизни мозга. Может, то болтливое меньшинство, которое надежно отправляет импульсы, то, что находятся в «длинном хвосте», легче понять? Увы, нет. Многие из них, кажется, болтают, не слушая.

Говорят, не слушая

Среди активных нейронов скрывается множество странных темных нейронов второго типа. Они проявляют нормальную активность, регулярно отправляя импульсы своим корреспондентам. Но при этом, похоже, ни на что не реагируют. Их импульсы не являются ответами на входящие сигналы, поскольку практически не меняются, что бы ни происходило во внешнем мире. Они говорят с другими нейронами, но, кажется, никого не слушают. Для внешнего мира они недосягаемы.

Эти темные нейроны были спрятаны у всех на виду – в огромных кучах бумаг с записями нейронной активности различных лабораторий с 1960-х и до начала 2000-х годов. Во всех этих статьях первое предложение, открывающее раздел «Результаты исследования» всегда было сформулировано примерно следующим образом: «Всего мы провели запись активности N нейронов, по одному за раз, предъявляя стимул X или вызывая движение Y. Мы обнаружили, что M из N нейронов откликнулись на предложенный стимул, они и будут предметом данной статьи». Количество откликнувшихся нейронов M всегда было намного меньше, чем общее количество активных нейронов N, так что остальные результаты просто выбрасывали! Что же делали те, другие нейроны, нейроны «N минус M», невосприимчивые к предложенному стимулу?

Темные нейроны второго типа особенно отчетливо видны в современных исследованиях, позволяющих вести запись активности многих нейронов одновременно. Ведь теперь мы можем брать огромные группы нейронов, исчисляемые сотнями или тысячами, и исследовать каждый из них индивидуально на предмет его настройки, выяснять, на какие стимулы из внешнего мира он реагирует. Когда Саймон Перон и его коллеги анализировали свои записи из участка коры, отвечающего за сигналы мышиных усов, они назвали 67 % этих нейронов «активными» – включая те, что почти не отправляли импульсов. Исследуя, на что реагируют эти 67 %, они обнаружили, что 28 % отправляли импульсы без какой-либо привязки к поставленным задачам. Они не демонстрировали никакой настройки на то, двигалась ли вибрисса или упиралась в столбик; не было явной разницы в том, находится ли столбик на пути усика или ощупывает ли усик столбик слева или справа. 28 % активных нейронов в самой первой части коры головного мозга, получающей данные от одной-единственной вибриссы, по-видимому, совершенно не слушали, что этот усик пытался им сообщить.

Кристофер Харви и его коллеги обнаружили похожую картину в своих записях из теменной коры мышей, бегущих в виртуальном лабиринте. Надеюсь, вы помните, что они назвали «активными» только 47 % своих нейронов. И из них 27 % отправляли импульсы, никак не связанные с информацией о решаемых задачах. Никакой настройки на то, где была мышь или что она делала. Активные нейроны теменной коры, казалось, не слушали, что происходило с миром вокруг.

Моя лаборатория обнаружила то же самое в записях активности нейронов префронтальной коры крыс, бегающих по Y-образному лабиринту [159]. В каждом сеансе обучения в лабиринте наши сотрудники вели регистрацию активности от 12 до 55 нейронов. Все эти нейроны были активными или по крайней мере не темными, поскольку мы вели записи с обычных электродов. Тем не менее в каждом сеансе обычно только один или два нейрона по-разному реагировали на события, происходящие в мире вокруг крысы. Только один или два отправляли разное количество импульсов в зависимости от того, выбрала ли крыса левый или правый коридор; получила ли крыса награду на конце выбранного коридора; горит ли свет в конце коридора. Казалось, что большинству активных нейронов префронтальной коры просто наплевать на то, что происходит (но им совсем не наплевать, а чем они были заняты, я расскажу в следующей главе).

Вы можете спросить: что в этом случае значит «реагировать»? Этот безобидный вопрос открывает глубочайшие бездны. Обычно это означает, что нейрон отправил разное количество импульсов в одном случае по сравнению с другим. Например, коснулся усик столбика или нет. Побежало животное влево или вправо. А «различие» определяется установкой порогового значения, поскольку обычно ставится вопрос, проходит ли разница в количестве отправленных импульсов в этих двух случаях какой-либо статистический тест. Так ученые пришли к общепризнанному мнению, что в коре есть разные функциональные типы нейронов. Что нейроны по всей коре головного мозга либо реагируют на стимул X, либо нет. Что нейроны в V1 представляют собой либо простые клетки, либо сложные. Что нейроны слуховой коры либо настроены на определенную группу частот, либо нет. Нейроны соматосенсорной коры либо настроены на прикосновение пальца к поверхности, либо нет. Нейроны в моторных зонах коры головного мозга либо реагируют на скорость движения руки, либо нет. Нейроны префронтальной коры либо реагируют на ценность вознаграждения, либо нет.

Но, как мы с Адриеном Ворером и Кристианом Махенсом поняли в 2013 году [160], произвольное обозначение нейронов как «отвечающих» или «не отвечающих» в соответствии с некоторым статистическим «порогом срабатывания» ошибочно. Оно разбивает на две группы непрерывный континуум реакций от практически несущественной через слабую, умеренную и среднюю до бурной. То есть мы всегда можем провести разделительную линию и разбить непрерывный континуум на две условно разные группы. А это в свою очередь означает, что на самом деле в природе не существует четко разграниченных «типов» нейронов, которые мы можем определить по их реакции на мир. Можно привести множество примеров, когда очевидных типов нейронов не существует; областей, в которых нейроны принадлежат к непрерывному континууму в зависимости того, как они изменяют свои потоки импульсов. Мы уже наблюдали в первичной зрительной зоне V1, что простые и сложные клетки принадлежат такому континууму. В префронтальной коре головного мозга обезьяны, касающейся вибрирующего кусочка металла, сформируется непрерывный континуум нейронов, в различной степени реагирующих на частоту вибрации [161]. В теменной коре крысы, принимающей решение сворачивать влево или вправо на основе количества звуковых щелчков или вспышек света, как предпочтения нейронов, отвечающих за принятие решения о направлении, так и степень реакции нейронов, отвечающих за восприятие щелчков и вспышек, являются элементами континуума [162].

Все это означает, что темные нейроны второго типа находятся на одном из концов континуума ответственности. Они практически не меняют своей активности в зависимости от событий во внешнем мире, точнее, изменения их активности слишком малы, чтобы их можно было зарегистрировать доступными методами. Но неужели эти изменения слишком слабы и для того, чтобы их могли уловить другие нейроны мозга? В конце концов, что если эти слабые изменения в потоке импульсов произойдут во многих нейронах одновременно? Чтобы ответить на этот вопрос должным образом, пора обратиться к самому глубокому вопросу нейробиологии – значению импульса.

Глава 7

Значение импульса

Счетчики и таймеры

На протяжении почти столетия между сторонниками гипотез Счетчика и Таймера велась война относительно значения импульса [163].

Счетчики полагают, что нейрон посылает свои сообщения в виде определенного количества отправленных импульсов. Согласно их представлениям, имеет значение только их число. Таймеры считают, что нейрон посылает сообщения, отправляя импульс в определенный момент. Значение импульсов состоит в том, когда именно они возникают, особенно по отношению друг к другу.

Эта война занимала наши лучшие умы с тех пор, как в 1920-х годах лорд Эдгар Адриан, Джозеф Эрлангер и другие ученые зарегистрировали первые импульсы. Доказательства у обеих сторон внушительные.

Счетчики

Счетчики доминируют. В бесконечных исследованиях нейроны заставляли отвечать на вопрос о том, на какие события в окружающем мире они предпочитают отзываться, о том, что заставляет их отправлять больше всего импульсов. Потому что сделать это просто. Продемонстрируйте мозгу какой-нибудь воспринимаемый органами чувств сигнал: звук, поверхность, линию. Затем попробуйте менять этот сигнал. Повышайте частоту звука, увеличивайте шероховатость поверхности, наклоняйте линию. И просто считайте количество импульсов, которые нейрон посылает, когда вы меняете условия сенсорного стимула. Вуаля, у вас в руках так называемая кривая настройки, или настроечная характеристика (рис. 7.1). Теперь вы знаете, какая частота, шероховатость или угол заставляют ваш нейрон отправлять больше всего импульсов. Получается, исходящий сигнал от этого нейрона означает реакцию на тон определенной частоты, поверхность с определенной шероховатостью, визуальную границу под определенным углом – а сам нейрон представляет собой простую клетку. Для Счетчиков смысл импульса прост и понятен.

Рисунок 7.1. Кривые настройки – так Счетчики представляют нейронное кодирование. Это эскизы двух разных типов кривых настройки. Слева – гипотетического нейрона в V1, которому мы показали границы под разными углами, а затем нанесли на график количество импульсов, которые он посылает в ответ на каждый угол: этот нейрон предпочитает горизонтальные или близкие к тому линии, но ненавидит вертикальные – любит горизонт, не обращает внимания на небоскребы. Справа – кривая настройки гипотетического нейрона в первичной слуховой области коры (A1), когда мы проигрываем различные частоты звука, а затем регистрируем количество импульсов, которые он посылает в ответ на каждую частоту: этот нейрон предпочитает звуки около 20 Гц, но не реагирует на звуки выше примерно 200 Гц – обожает зубодробительный суб-бас, не обращает внимания на арии.

Мы можем проделать тот же трюк с движениями. С одним небольшим, но важным отличием: теперь мы считаем импульсы, сгенерированные не в ответ на стимул, а те, что произошли непосредственно перед событием. Запишите активность нейрона, когда животное несколько раз двигает конечностью под разными углами. Затем просто посчитайте импульсы, которые были отправлены непосредственно перед началом каждого движения. Результат – кривая настройки для того, каким углом движения управляет моторный нейрон [164]. Тот же трюк работает для разной скорости одного и того же движения, для сокращений отдельных мышц или более сложных комбинаций [165]. Счетчики могут расшифровать код, работая в обратном направлении, отталкиваясь от того, что животное делает, и регистрируя активность нейрона непосредственно перед этим.

Этот метод обратной расшифровки работает и для более сложных свойств окружающего мира. Известный пример, получивший Нобелевскую премию, – кодирование места [166]. Допустим, мы наблюдаем, как животное бегает по большой коробке или лабиринту, и все это время записываем данные с нейрона в его гиппокампе. Подсчет импульсов от этого нейрона покажет, что для него в этом пространстве существует предпочтительное местоположение. Он посылает больше всего импульсов, когда животное находится в определенном месте, меньше, когда оно рядом с этим местом, и не посылает импульсов, когда оно далеко от него. Это нейрон места.

И если мы прочешем области, окружающие гиппокамп, то обнаружим целый зверинец нейронов-счетчиков [167]. Ткните туда, и вы найдете клетку, отвечающую за направление головы, максимальное количество импульсов которой укажет конкретное направление, в котором смотрит животное; клетку определения границы, максимальное количество импульсов которой покажет, что животное находится на границе или близко к ней в определенном направлении (например, на восток); и клетку координатной сетки, чье максимальное количество импульсов периодически повторяется в пространстве, будто этот нейрон накладывает на мир координатную решетку, а затем посылает наибольшее количество импульсов каждый раз, когда животное оказывается в узлах этой решетки. Всё это – отдельные нейроны, и количество их импульсов указывает на некоторые свойства физического местоположения в мире.

Похоже, что нейроны, которые посылают сообщения в виде определенного количества отправленных импульсов, есть повсюду. С другой стороны, возможно, мы повсюду видим количественное кодирование просто потому, что Счетчикам легко подсчитывать импульсы. По умолчанию рефлекс экспериментатора состоит в том, чтобы подсчитывать импульсы, а затем сообщать об их количестве и делать выводы, а не пытаться проверить более сложные теории о том, как нейроны отправляют сообщения. В конце концов, когда Таймеры начинают проводить более изощренные измерения, они тоже находят удивительные доказательства своей теории.

Таймеры

С некоторыми из них мы уже познакомились. Во второй главе я уже упоминал, что одной из основных причин существования импульсов является точность – отправка информации в строго определенное время. Там мы узнали, что повторение одного и того же движения усика крысы заставляет первый нейрон в сенсорной системе вибрисс посылать один и тот же образец импульса с невероятной точностью, вплоть до миллисекунды. Другие сенсорные системы показывают такую же точность в отправке сигналов.

Слуховой аппарат совы является вместилищем наиболее подробно изученной схемы, работающей на временных интервалах импульсов [168]. Маленьким лесным грызунам слишком хорошо знакомы удивительные возможности этой схемы. Совы могут точно определить местонахождение суетливого мышонка по одному лишь звуку. Их мозг делает это, используя разницу во времени прихода звука в левое и правое ухо. Если звук идет от объекта, расположенного прямо по направлению взгляда, он достигает обоих ушей одновременно. Если он идет слева, то достигает левого уха на несколько миллисекунд раньше правого, и наоборот. Точная задержка пропорциональна углу между звуком и направлением головы совы: чем левее, тем дольше будет задержка между левым и правым ухом. «Дольше» в этом случае – меньше миллисекунды.

Оказывается, каждый аксон от первой группы нейронов в слуховой области мозга совы имеет крайне специфическое и точное время прохождения импульса, отправленного этими сенсорными клетками в ответ на звук, поступающий в их ухо (рис. 7.2). И эти первые наборы аксонов от сенсорных нейронов левого и правого уха приходят ко второй группе нейронов, расположенной в ламинарном ядре. Здесь находятся клетки, которые отправляют импульс, если импульсы от нейронов обоих ушей прибудут одновременно. Но если между приходом звука в каждое ухо есть задержка, как могут импульсы приходить в одно и то же время? Вот тут и проявляются эти очень точные задержки.

Допустим, нейрон из второй группы является детектором звуков под углом 30° влево. Это означает, что он должен выдать импульс, если звук достигает левого уха раньше правого с определенной задержкой, соответствующей 30°. Для этого он будет получать входные данные от определенного набора аксонов от левого уха и от определенного набора более быстрых аксонов от правого уха. Важно отметить, что аксоны правого уха быстрее аксонов левого уха ровно настолько, чтобы скомпенсировать задержку звука, поступающего сначала в левое, а затем в правое ухо. Скомпенсировать с точностью до доли миллисекунды. Совы ловят мышей, используя сверхточное временное кодирование импульсов для звуковой локации.

Рисунок 7.2. Точное время прохождения импульсов в слуховом контуре совы. Звук от мыши, сидящей под углом в 30° влево от направления головы совы, дойдет в левое ухо немного раньше, чем в правое (здесь на 0,5 миллисекунды раньше). Теперь рассмотрим схему нейронных связей; числа указывают скорость передачи в миллисекундах. Первые нейроны, принимающие звук из левого уха, ответят на полмиллисекунды раньше, чем нейроны, принимающие звук из правого уха. Исходящие данные левых и правых нейронов приходят на нейроны ламинарного ядра. Есть особый набор нейронов правой стороны, аксоны которых толще настолько, чтобы передавать импульсы на полмиллисекунды быстрее, чем от нейронов слева. Это означает, что этот конкретный нейрон ламинарного ядра будет получать импульсы от нейронов с левой и правой стороны одновременно – и отправлять собственный импульс, который означает «звук на 30° влево».

Точно рассчитанные задержки не распространяются только на сов. У грызунов первая слуховая часть коры головного мозга, которая получает сигнал непосредственно от реагирующих на звук нервных клеток, производит то, что Майкл ДеВиз и его коллеги назвали «бинарным образованием импульсов» [169]. При воспроизведении звука нейрон либо посылает одиночный импульс в начале звука, либо ничего не делает. И если какой-то звук действительно вызывает одиночный импульс, его повторение будет вызывать каждый раз импульс с той же задержкой от начала звука. Следовательно, это бинарный сигнал, двоичный код – импульс (1) или его отсутствие (0) с точно определенной задержкой после начала звука.

Исходящие нейроны сетчатки – ганглиозные клетки – демонстрируют точно такую же задержку импульсов. Каждый раз, когда ганглиозной клетке представляется определенный рисунок из пикселей света и тени (в контролируемой ею части видимого пространства), первый импульс, который она посылает, тоже происходит с задержкой в пределах нескольких миллисекунд [170]. Основываясь на этом, Тим Голлиш и Маркус Майстер показали в 2008 году, что каждая ганглиозная клетка, по-видимому, осуществляет кодирование посредством латентности импульса – задержки его отправки. Для разных изображений клетка отправляет свой первый импульс с разной задержкой, но при повторении одного и того же изображения задержка одинакова [171]. Латентность первого импульса кодирует гораздо больше информации (буквально, в битах), чем количество импульсов, позволяя определить, какое изображение было показано. Работая с большой группой ганглиозных клеток, Голлиш и Мейстер смогли использовать только латентность импульсов, чтобы реконструировать представленную картину. Да, нечеткую, черно-белую картину. Но все же задержка отправки импульсов в сетчатке, кажется, действительно используется для кодирования сообщений.

Каждому свое?

Как сообразительный читатель вы, возможно, заметили то, чего десятилетиями не замечали нейробиологи: Счетчики рассматривают один набор областей мозга, а Таймеры – другой. Часто они изучают абсолютно разные виды животных. Для тех, кто заглядывает вглубь коры, гиппокампа или миндалевидного тела, или изучает моторные нейроны в спинном и продолговатом мозгу, подсчет импульсов кажется логичнее. Те, кого интересуют первичные звенья сенсорных систем, сетчатка, первые слуховые или тактильные зоны мозга, получающие сигналы от чувствительных клеток ушей или вибрисс, повсюду замечают время и латентность.

Так вот где кроется ответ? Краевые области мозга, особенно те, что используют сенсорную информацию, используют и время; центральные области, особенно коры головного мозга, предпочитают счет?

Убедительным доказательством такой теории может быть то, что нейроны коры головного мозга не умеют даже посылать точно привязанные ко времени импульсы. В конце концов, мы уже видели в третьей главе, что они посылают их с нерегулярными интервалами, почти идеально имитируя случайный процесс. Как могут такие импульсы нести информацию о времени, если они происходят «случайно»?

Самый простой тест – много раз подать на корковый нейрон одинаковый входящий сигнал и посмотреть, будет ли он повторять этот образец с той же точностью (рис. 7.3). И подать этот сигнал непосредственно в его тело, обойдя ненадежность синаптических сбоев и торможения посредством ГАМК, чтобы исключить их из уравнения. Мы уже знаем, что произойдет. Раздражайте тело пирамидального нейрона постоянным током, и он испустит набор импульсов. Снова подайте на него тот же импульс постоянного тока, и серия импульсов будет другой [172]. Если корковые нейроны не могут пройти даже этот простой тест, они, безусловно, не в состоянии отправлять сообщения, основанные на временном коде.

Рисунок 7.3. Точность серии импульсов коркового нейрона зависит от сигнала на входе. Мы условно изображаем, как электрический ток пускают непосредственно в тело нейрона и повторяют это три раза, чтобы увидеть, насколько похожи будут его ответы. Для постоянного входящего сигнала (слева) нейрон будет отправлять первый импульс, как только входящий сигнал появляется, но после этого интервалы между импульсами начинают различаться для каждого повторения: нейрон посылает пять импульсов в первый раз, четыре – во второй и шесть – в третий. Идентичный сигнал, один и тот же нейрон, разное время посылки импульсов. Но если вместо этого мы каждый раз будем стимулировать его тело одним и тем же входящим «шумом» (справа), то нейрон посылает одинаковые серии импульсов при каждом из трех повторов.

Вместо этого давайте попробуем раздражать нейрон случайными всплесками тока, имитирующими тот шум и хаотические колебания напряжения в его теле, когда он подвергается бомбардировке скачками напряжения, каскадом несущимися по его дендритам. Если мы многократно стимулируем его одним и тем же зашумленным током, то каждый раз получим в точности одинаковый отклик, такой же случайный рисунок импульсов! Нейроны в коре головного мозга способны воспроизводить точную временную диаграмму импульсов при одинаковом переменно-шумовом входящем сигнале. И есть намеки на то, что они все же используют временной код.

Большой намек кроется в области MT зрительной коры (V5). Мы покинули область МТ несколько синапсов назад, когда ее нейроны посылали залпы импульсов, отвечая на основные направления движения в видимом мире. На согласованный набор граней и углов, который вы называете Сарой, шагавшей по офису слева направо. Область MT посылает импульсы в ответ на движение – мы узнали об этом, предложив нескольким обезьянам понаблюдать за движущимися на экране точками.

Эти скучающие обезьяны смотрят кино о беспорядочно движущихся точках, пытаясь решить, в каком направлении те движутся. Иногда точки движутся синхронно, как правило, в одном направлении – такое движение легко увидеть. Порой точки начинают двигаться хаотично, и только некоторые из них движутся вместе в одном направлении, поэтому движение увидеть сложнее. Периодически происходит что-то промежуточное; а иногда движение различить невозможно, потому что все точки перемещаются хаотически. Просмотр этих фильмов вызывает отправку импульсов нейронами области МТ. Активность нейронов, реагирующих на движение влево, резко увеличивается, когда точки движутся влево; реагирующие на движение под углом 30° от вертикали отправляют импульсы, когда точки движутся в этом направлении. Как и большинство нейронов коры головного мозга, эти нейроны посылают импульсы, по-видимому, случайным образом, интервалы между ними очень неравномерны – некоторые сгруппированы, некоторые далеко друг от друга. Тем не менее Уайет Бэр и Кристоф Кох в 1996 году выяснили, что если мы станем повторять один и тот же фильм о случайном движении точек, то увидим в точности одинаковую последовательность, казалось бы, явно случайных импульсов нейрона из области МТ [173] (рис. 7.4).

Рисунок 7.4. Точные импульсы от одного нейрона коры. Мы смотрим на импульсы, посылаемые одним нейроном из области MT, в то время как обезьяна, которой он принадлежит, наблюдает множество повторов одного и того же фильма из точек, движущихся в случайном порядке. Каждый штрих – импульс от этого нейрона; каждая строка – импульсы, которые он послал во время одного из сеансов просмотра одного и того же двухсекундного фильма, в котором точки беспорядочно перемещаются. Каждая строка выглядит случайной – в ней есть маленькие и большие интервалы между импульсами. Но если расположить их одну под другой, выровняв по моменту, когда начинается фильм, мы видим, как импульсы выстраиваются в хорошо различимые линии сверху вниз, отмечая одно и то же событие в фильме (например, линия примерно через 0,1 секунды, полоса, начинающаяся через 0,5 секунды, и снова линия примерно через секунду). Этот нейрон посылает свои импульсы точно в одни и те же моменты фильма при каждом просмотре. (Из работы Бэра и Коха, Neural Computation. 1996. № 8. С. 1185–1201.)

Покидая нейрон из области МТ вместе с одним из клонов импульса, мы были частью серии случайно расположенных импульсов этого нейрона, частью его реакции на все, что движется в офисе. Результаты эксперимента показывают, что, если бы один и тот же набор движений в офисе повторялся точь-в-точь – Сара шагала в переговорную, Грэм небрежно теребил галстук и т. д., – мы каждый раз отправлялись бы с одним и тем же импульсом в одно и то же время. С этой точки зрения Таймеры правы: кора головного мозга использует временное кодирование. Но это скрытый код и он никогда не появится в реальном мире, поскольку мир никогда не повторяется точь-в-точь.

Тем не менее мы можем выдвинуть и, казалось бы, железобетонные аргументы против того, что корковый нейрон может использовать такие временные коды. Ведь импульс слишком легко сбить с курса, чтобы использовать временной код [174].

Это легко продемонстрировать. Постройте компьютерную модель кусочка коры головного мозга: создайте тысячи искусственных нейронов, посылающих импульсы, соедините их вместе, задайте входящие данные и наблюдайте. Каждый из них будет выдавать характерный и на первый взгляд беспорядочный набор импульсов. Повторите это еще раз с тем же самым набором входящих данных, и вы получите точно такой же набор. Но теперь повторите это еще раз, и на этот раз измените всего один импульс, посланный одним нейроном. По мере того как вы будете смотреть за развитием событий, импульсы множества других нейронов будут быстро переходить в новые паттерны, и некоторые из них будут радикально отличаться от прежних [175]. Очевидно, что такие сети не могли бы использовать точный временной код, если всего один потерянный импульс может повлиять на процесс отправки множества сигналов других нейронов. А мы знаем, что импульсы постоянно теряются.

Как преодолеть эти непримиримые различия между Счетчиками и Таймерами? Удастся ли нам выяснить, что означает наш импульс, мчащийся в префронтальную кору? Давайте поищем ответ там, откуда мы пришли.

Предскажи меня

Стремясь к хрупкому перемирию, некоторые пытались напрямую расшифровать послания импульсов, выясняя, что их может предсказать или что предсказывают они.

В начале нашего пути процесс предсказания казался простым. Находясь в зонах первичной обработки в зрительной коре, всего в одном или двух синапсах от глаза, мы встречались с импульсами, вызванными определенным типом края, цветом или направлением движения в определенном пикселе видимого мира. Если посмотреть на ситуацию с другой стороны, получится, что присутствие определенного края, цвета или движения в конкретном пикселе предсказывает импульсы от определенного набора нейронов в V1. Точно так же импульс, исходящий из зон первичной обработки в слуховой коре, вызывается основными свойствами звука, его частотой, громкостью или направлением. Появление звука определенной частоты и достаточной громкости в окружающем мире предсказывает, что должны регистрироваться импульсы от определенного набора нейронов. Итак, мы можем сделать вывод: если некое событие X предсказывает появление импульса, это событие и есть значение этого импульса.

Однако даже здесь, в участках коры, максимально близких к механизмам восприятия внешнего мира, мы не можем предсказать каждый импульс, посылаемый нейроном в качестве реакции на простую линию или звук. Нейрон посылает множество импульсов, которые явно не вызваны конкретным сигналом из внешнего мира, поступившим в определенное время. Так что же тогда означают эти импульсы? И вот неких умных людей озарила идея: спросить у импульсов.

Основная идея проста. Узнать, что происходило в мире непосредственно перед отправлением каждого импульса. Но хитрость в том, что мы не будем гадать. Мы узнаем это непосредственно из исходных данных.

Цель – создать модель, которая принимает в качестве входящих данных то, что происходило в мире за последние несколько сотен миллисекунд или около того, и выводит прогноз вероятности возникновения импульса в данный момент. В других версиях такая модель могла бы вместо этого предсказывать вероятное количество отправленных импульсов. Такие модели могут подойти как Таймерам, так и Счетчикам, в зависимости от того, какой отрезок времени мы определяем как «сейчас»: если модель прогнозирует события на горизонте несколько миллисекунд за раз, мы получим таймер; если несколько сотен миллисекунд – мы создаем счетчик. На самом деле построение моделей для прогнозирования импульсов показывает, что граница между Таймерами и Счетчиками весьма расплывчата.

Чтобы предсказать импульс, мы подаем на вход модели разные значения – такие, как углы на картинке или частоты звука – происходившего во внешнем мире в течение нескольких сотен миллисекунд вплоть до настоящего момента. И модель присваивает вес каждому из этих значений в каждый момент в прошлом. Чем выше вес, тем больше влияния в конкретный момент в прошлом это значение оказывает на вероятность появления импульса сейчас. Прогноз, который делает модель, основан на взвешенной сумме всех значений для каждого момента за рассматриваемый исторический период (очень короткий период) и в выдаче прогноза: я предсказываю, что в настоящий момент импульс будет отправлен со стопроцентной вероятностью (или, наоборот, не будет).

Ключевое свойство модели в том, что она обучаемая. Она меняет присвоенные входящим сигналам веса до тех пор, пока прогнозы не будут почти в точности совпадать с реальными импульсами реального нейрона. Затем, закончив обучение, мы ищем наивысший вес, и вуаля: мы выяснили, какие аспекты внешнего мира и в какое именно время в прошлом стимулируют нейрон к отправке импульсов! [176]

Такой подход на основе прогнозирующей модели лучше всего работает для первичных зон сенсорных систем мозга, которые находятся в непосредственной близости от самих сенсорных механизмов. Для сетчатки эти прогностические модели позволяют очень точно предсказать на основе точного местоположения и времени изменений элементов видимой картины мира, когда ганглиозные клетки сетчатки будут посылать импульсы [177]. Более того, прогностические модели делятся на два типа: один предсказывает отправку импульса после внезапного увеличения в уровне освещенности, другой – после его внезапного уменьшения. Это как раз те ганглиозные клетки сетчатки типа on– и off-, которые мы встречали во второй главе. Теперь их существование подтверждено непосредственно путем изучения данных.

Подобные модели также очень эффективны при прогнозировании импульсов от первых нейронов, которые получают данные от вибрисс, этих сверхточных таймеров. Там обучение модели позволяет установить, что отправку импульса точно предсказывают внезапные изменения изгиба усика [178]. А что вызывает внезапный изгиб? Препятствие. То есть эти нейроны посылают очень точные сигналы о том, когда и как вибриссы встречаются с поверхностью объекта в окружающем мире. Заодно модели показали, что по углу отклонения вибриссы невозможно спрогнозировать активность нейрона. Предсказывая импульсы, эти модели демонстрируют нам, что вибриссы могут сообщить остальной части мозга грызуна об окружающем мире, а что – нет.

Но чем глубже мы погружаемся в кору головного мозга, тем меньше у нас шансов предсказать, что происходит во внешнем мире, на основании единичного импульса [179]. Прогностические модели плохо подходят для поиска значений импульсов в более глубоких областях мозга, тех импульсов, с которыми мы совершили последние несколько прыжков через синаптические промежутки. Они могут предсказать лишь несколько процентов импульсов. Даже в самой первой части сенсорной коры, отвечающей за сигналы с вибрисс, всего в трех синаптических промежутках от тех первичных нейронов, активность которых они так хорошо предсказывают на основании изгиба усика [180].

Нам уже известна одна ключевая причина, по которой методы прогнозирования могут не сработать: дендриты. Как мы уже выяснили в третьей главе, поток входящих данных, поступающих в дендритное дерево нейрона, не просто суммируется с весовыми коэффициентами, но может быть радикально преобразован. И это преобразование способно драматически изменить причинно-следственную связь между событиями внешнего мира и импульсами, посылаемыми нейроном. Чтобы получить осмысленные прогнозы для импульсов в сенсорной зоне коры, отвечающей за вибриссы, Перон и его коллеги должны были построить модель, которая училась преобразовывать события во внешнем мире, изгиб и угол усика, в сложную, хаотическую форму исходящего сигнала, чтобы получить что-то похожее на импульсы отдельного нейрона. Но по мере того как мы углубляемся в кору, миновав множество синаптических промежутков, самым большим барьером оказываются не дендриты. Главным препятствием на пути к извлечению смысла из прогностических моделей оказываются другие нейроны.

Вы можете недоумевать: где же именно мы сейчас находимся? И это хороший вопрос. Моя уклончивость преднамеренна. Мы проехали вместе с импульсом по шоссе «Что» и, клонировав себя, одновременно совершили путешествие по шоссе «Как». Шоссе «Что» привело нас в начало загадочной префронтальной области коры, находящейся в передней трети головного мозга, которая занимает примерно всю лобную поверхность полушарий, приблизительно между висками. Шоссе «Как» закончилось в теменных областях коры, занимающих широкую полосу над вашими ушами и позади них (рис. 7.5). Здесь становится все труднее точно понять, чем занят каждый конкретный небольшой участок. И их роли переплетаются. Нейроны как в префронтальной, так и в теменной областях связаны аксонами друг с другом, поэтому мы могли бы при желании путешествовать между ними напрямую.

Рисунок 7.5. Ключевые области коры головного мозга на нашем пути.

На самом деле префронтальная и теменная кора – это настоящий Лувр мозга. Там настолько много всего, что невозможно даже осмотреть всё за одно посещение, и неважно, насколько у вас специфический и изысканный вкус – каждый найдет здесь что-то по душе. Например, предлимбическая область похожа на галерею фарфоровых сервизов, и, если это вам по вкусу, отлично – здесь можно провести здесь весь день, бродя между витринами и восхищаясь тем, как ее нейроны отправляют импульсы после совершения ошибки, по-видимому, для того, чтобы гарантировать, что вы два раза подумаете, прежде чем снова принять такое же решение [181]. Если это не для вас, проведите взглядом по стройным рядам расписных тарелок, пока спешите к выходу. Присмотритесь: я почти уверен, что в префронтальной коре есть нейрон, который срабатывает только тогда, когда крыса поворачивает налево после дождичка в четверг, при условии, что она слышала свист рака на горе. Поскольку здесь их просто чертовски много, мы всегда можем найти нейрон, активность которого наверняка с чем-то коррелирует.

По моим подсчетам, у нас есть в лучшем случае всего несколько десятков миллисекунд между прибытием и выходом на посадку в транзитную зону, чтобы отбыть в моторную кору. И то это если мы вальяжно и не спеша отправимся по длинному пути. Мы будем перепрыгивать из аксонов в дендриты через синаптические промежутки, вверх и вниз по каскадам нейронов, расположенных слоями, и погружаться в белое вещество, чтобы путешествовать между регионами. А пока я, словно гид, буду описывать вам основные достопримечательности, которые мы сможем увидеть на маршруте: Венеру Милосскую, Джоконду, стелу с кодексом Хаммурапи. Мы присоединяемся к клонированному импульсу, накапливающему свой потенциал глубоко в префронтальной коре, и первым из экспонатов оказывается самый одинокий нейрон.

Он находится дальше всех от входящих сигналов ваших органов чувств и от исходящих сигналов к вашим мышцам. Он никогда не узнает о вкусе пиццы, запахе свежего хлеба, багровом закате, прикосновении детской руки. Но он получит далекие отголоски всего этого. Наш импульс и миллионы подобных ему прибывают из самых разных отделов коры, доставляя сообщения самому одинокому нейрону.

И в этом вся суть. Если мы будем обращать внимание только на то, что происходит во внешнем мире, то мы упустим необходимость учитывать влияние на этот нейрон сигналов от других нейронов, несущих всевозможную информацию, смысл которой мы не можем понять. Или загадочных сигналов от темных нейронов второго типа, посылающих свои импульсы, казалось бы, вообще безо всякой связи с входящими сигналами. Для вас сейчас, здесь, в этой головоломке про последнее печенье, это совпадение импульсов может означать, что вы: немного устали; хотите сахаросодержащей калорийной пищи; слышите неразборчивый шум разговора Идрис и Кая в четырех столах от вас; наблюдаете движение Сары в поле вашего зрения. Вы ощущаете свое тело, сидящее на стуле за столом; ощущаете, что ваша голова повернута так, что глаза направлены на коробку с печеньем и то, что находится за ней. Вы знаете, что ваш стол и соседний, на котором стоит коробка, находятся в дальнем углу офиса, рядом с окнами, и загорожены пальмами в горшках от входной зоны перед лифтами с ее непредсказуемой опасностью появления посторонних действующих лиц в вашей драме с последним печеньем. Как же тогда мы можем предсказать активность этого нейрона префронтальной коры, в котором сейчас находимся, не зная, что означает каждый из всех этих приходящих на его синапсы импульсов?

Счетчики, Таймеры, прогнозы на основе внешних событий – все это – разные способы объяснить исходящий сигнал отдельного нейрона. Если эта книга вас чему-то и научит, так это тому, что нам нужно гораздо больше, чем сигнал одного нейрона, чтобы создать новый импульс. Новый импульс – это результат всех входящих сигналов от сотен нейронов как в пространстве (какой именно нейрон прислал сигнал), так и во времени (когда именно был отправлен входной сигнал). Счетчики и Таймеры неправильно ставят вопрос. Смысл импульса лежит не на выходе одного нейрона, он заключен в легионе его входов. Задайте вопрос не о том, что нейрон отправляет, а о том, что он получает.

Кто отправляет импульсы

Когда-то возможность задать вопрос о смысле легиона входящих сигналов казалась чем-то из области научной фантастики [182]. Но нынешний золотой век системной нейробиологии все изменил. Недавний взрывной прогресс в технологии записи означает, что теперь мы наконец можем записывать сигналы сотни нейронов одновременно. Вместо того чтобы пытаться предсказать события в мире по импульсам от одного нейрона, запись активности множества нейронов дает нам возможность проанализировать значение импульса в другом ключе. Не сколько и когда, а кто – какие нейроны отправляют импульсы одновременно.

Так что теперь ученые в моей лаборатории (и во многих других) пытаются ответить на вопрос, сможем ли мы предсказывать, что происходит во внешнем мире, в зависимости от того, какая группа нейронов посылает импульсы. Представьте себе, что мы ведем запись активности трех нейронов в областях коры головного мозга, которым небезразлична зрительная информация, неоднократно показывая глазу одну из двух картинок: на первой – страстно желаемое имбирное печенье с грушей и шоколадной крошкой, на второй – зеленый плюшевый игрушечный дракон (по имени Стив). Если эти три нейрона совместно занимаются кодированием каких-то аспектов различий между двумя изображениями, то они должны посылать заметно отличающиеся между собой наборы импульсов, когда глаз видит изображение печенья и изображение дракона. Но это не означает, что они всегда будут воспроизводить один и тот же строго повторяющийся набор активности, отзываясь на одно и то же изображение. На самом деле мы уже видели, что реакция отдельного нейрона на одно и то же событие во внешнем мире может быть многократно повторяемой, однако бóльшую часть времени и для большинства нейронов она весьма изменчива, вплоть до того, что иногда нейрон может вообще никак не реагировать на событие. Но, наблюдая совместную работу нейронов, мы можем выяснить, похож ли в целом рисунок активности нейронов, посылающих импульсы, даже если некоторые из них устраивают беспорядок.

Мы пытаемся найти эти в целом похожие образцы активности опять же путем обучающихся моделей. Сможем ли мы определить показанную глазу картинку по образцу активности группы нейронов? Мы берем записи, сделанные в то время, когда глаз видел изображение печенья, и в то время, когда он видел изображение дракона, и обучаем модель различать, в чем заключаются постоянные различия между этими двумя образцами активности. Затем мы задаем модели другие образцы записанной активности тех же трех нейронов, снова вызванной показом тех же изображений, и определяем, можем ли мы предсказать, какое изображение было показано. Это популяционное кодирование: берем активность записанного легиона – 10, 20, 100 нейронов, – затем смотрим, сможем ли мы отличить характерные черты активности легиона после сигнала X (изображение, звук) или до действия Y (выбор, движение) [183]. Во всех отделах коры ответ будет «да»: по образцу активности группы нейронов мы можем почти точно предсказать, что происходило во внешнем мире.

Возвращаясь к зрительной зоне V1: если бы мы собрали все импульсы от нейронов вокруг нас, покидая первую простую клетку, мы могли бы раскодировать сообщение об угле наклона линии, проходящей через те пиксели в зрительном мире, на которые смотрел наш нейрон и его соседи [184]. Мы бы увидели уникальный шифр, состоящий из сведений о том, какие нейроны отправляют импульсы и сколько импульсов они отправляют, в ответ на этот красивый наклон части дуги, составляющей рассыпчатый краешек печенья. Регистрации активности всего около десятка нейронов было бы достаточно, чтобы его обнаружить, поскольку он проявился всего через несколько десятков миллисекунд после того, как ваш взгляд упал на печенье.

Более того, если бы мы тогда знали о существовании темных нейронов второго типа, которые говорят, не слушая, то могли бы использовать наш декодер популяционного кодирования на этом шифре, чтобы показать, что на самом деле они все-таки кое-что делают. Например, Джоэл Зильберберг делал записи активности нескольких сотен нейронов зрительной коры мышей, которые смотрели на линии, движущиеся в одном из восьми разных направлений [185]. Среди этих сотен нейронов некоторые явно предпочитали одно из этих направлений движения. Однако у многих вообще не было предпочтений – они были активны, но не слушали, эти странные темные нейроны второго типа. Однако Зильберберг обнаружил, что достоверность декодирования направления движения повышалась при использовании смеси сигналов специфически реагирующих и темных нейронов, по сравнению с сигналами одних только специфических нейронов.

То же самое и с вибриссами. Исследуя активность в сенсорном участке коры головного мозга грызунов, принимающем сигналы от усов, исследователи из лаборатории Мигеля Мараваля в Университете Сассекса обнаружили, что они не могут использовать импульсы, отправленные небольшой группой нейронов, чтобы определить, ощупывает усик грубую или гладкую поверхность [186]. Эти небольшие группы, максимум четыре или пять нейронов, как будто не обращали внимания на сообщения, которые им оправляли чувствительные клетки вибриссы, чтобы рассказать о том, как весело они проводят время, ощупывая наждачную бумагу разной шероховатости. Но объедините сигналы активности всего лишь трех таких групп темных нейронов, и разница между грубой и гладкой наждачкой станет легко заметна. Таким образом расшифровка популяционного кода может показать нам, что активность популяции нейронов несет определенное сообщение, которое оказывается невидимым, когда мы смотрим на активность представителей этой популяции по отдельности.

Теперь, когда мы находимся в префронтальной коре, что мы сможем узнать, вооружившись нашим популяционным декодером и рассматривая через него структуру импульсов, посылаемых нашим нейроном и его соседями? Мы узнаем, что даже в простых задачах мы можем декодировать много сложных вещей. И мы можем декодировать сообщения, поступающие из разных регионов мозга.

Используя декодер в префронтальной коре головного мозга обезьян, смотрящих на экраны, мы многое можем расшифровать по записи регистрации активности легиона нейронов. Посадим обезьяну смотреть на бесконечные последовательности пар изображений, и по рисунку активности в разных точках записи мы сможем точно предсказать, какая из четырех картинок была представлена первой; какая из четырех была показана второй; мы даже можем догадаться, что обезьяна должна была сделать с этой последовательностью – сохранить ее в памяти, сравнить с запомненной ранее или перевести взгляд с одной на другую [187]. Попросите обезьяну смотреть на сетку светодиодов четыре на четыре, следя глазами за тем, какой из них загорается; о чудо, мы смогли бы определить, какой из шестнадцати светодиодов горит, из расшифровки записи легиона нейронов префронтальной коры [188].

Мы даже можем одновременно расшифровывать разные характеристики окружающего мира из одного и того же легиона импульсов. Отправим крысу бежать по лабиринту Y-образной формы, чтобы ей пришлось сделать выбор, свернуть в левый или правый коридор, и, исходя из паттернов импульсов в префронтальной коре этой крысы, мы могли бы расшифровать (и мы с Сильвией Магги в моей лаборатории действительно расшифровали), какой выбор собиралась сделать крыса; при этом мы могли бы отдельно установить, в конце какого из коридоров лабиринта горел свет [189]. Причем эта небольшая группа нейронов знала как о событиях во внешнем мире, происходящих прямо сейчас – о свете в дальнем конце коридора, который видят глаза крысы, – так и о явлениях сугубо внутренних – о выборе направления движения, который должен был вот-вот произойти. Довольно интересная смесь сообщений.

Находясь в конце шоссе «Как», мы можем точно так же декодировать множество характеристик внешнего мира по сигналам легиона нейронов, окружающих нас. Дэвид Рапосо и Мэтью Кауфман в лаборатории Энн Чёрчленд обучили своих крыс сложной задаче по подсчету щелчков или вспышек света (или и того и другого) и затем использованию результатов подсчета, чтобы определить, будет ли награда – порция корма – в левом или правом лоточке: в левом – для маленького количества сигналов, в правом – для большого [190]. По активности легиона нейронов в задней части теменной коры они могли определить, воспроизводили ли крысе щелчки или мигали светом, и отдельно могли предсказать предстоящий выбор направления: влево или вправо. И в работе лаборатории Чёрчленд, и в нашей собственной наборы импульсов от легиона нейронов несли несколько сообщений одновременно, в зависимости от того, как мы их расшифровывали.

(Прежде чем нас унесет ввысь наше очевидно глубокое понимание работы мозга, несколько слов о ложных выводах. Означает ли, что, поскольку по активности нейронов мы можем декодировать информацию о предмете X или событии Y, мозг действительно имеет доступ к этой информации? [191] Скажем, мы можем по активности сотни нейронов установить, горит свет или нет. Означает ли это, что мозг «знает», что свет горит или не горит? Необязательно. Это определенно означает, что есть какая-то разница между этими состояниями мира, и мы можем расшифровать по активности мозга, что они разные. Но в мире всегда может быть еще какая-то разница в то же самое время, которое нас интересует, что-то, чего мы не замечаем – например, что выключатель света находится в другом положении, когда свет включен – и вот об этом на самом деле знает мозг. Но мы можем проверить, действительно ли мозг знает именно то, что мы декодируем, показав, что тот результат декодирования, который мы получаем, вызывает определенные последствия; что он связан с соответствующим поведением или предсказывает другую нейронную активность.)

Итак, к нашему самому одинокому нейрону действительно сходятся сообщения от всей коры головного мозга. Наблюдая активность легиона нейронов префронтальной и теменной коры на концах шоссе «Как» и шоссе «Что», мы можем расшифровать многие события из внешнего мира, причем определить одновременно сразу несколько его особенностей. И эти сходящиеся в одном месте сообщения имеют решающее значение для двух аспектов, жизненно важных для решения вашей головоломки с печеньем. Поскольку импульсы от самых одиноких нейронов означают не только то, что происходит сейчас, – они также отправляют сообщения о прошлом и будущем. Давайте поговорим о том, как держать мир в памяти и как принимать решения.

Удержи эту мысль

Собирать горы информации об окружающем мире – о печенье, коробке, столе, людях, их передвижениях – абсолютно бессмысленно, если вы не можете удерживать это в памяти. Без какой-либо формы краткосрочного буфера для накопления уже собранной информации, некоего моментального снимка всех вещей в окружающем мире, которые вы уже заметили, вам в каждый момент приходилось бы все пересматривать, или переслушивать, или перечитывать, чтобы знать, что происходит. Знать, к примеру, что Адама нет за его столом, который стоит позади вашего, потому что он выскочил минуту назад, буркнув, что ему надо «подышать свежим воздухом», подозрительно сунув при этом в карман небольшую прямоугольную коробочку, так что он не сможет вам помешать решить головоломку с печеньем. Или, к примеру, не удивляться тому, что вы сидите в кресле за своим рабочим столом в офисе.

Чтобы иметь в своем мозгу такой буфер, вам понадобятся две вещи. Во-первых, нужно собрать все сообщения о том, что происходит в данный момент в окружающем мире, в одном месте. Изображения вещей, звуки, места, люди, лица – все послания сходятся вместе, чтобы создать моментальный снимок мира. Во-вторых, надо, чтобы нейроны, получающие эти сообщения, поместили их в буфер. То есть чтобы они не просто отправили один или два импульса и успокоились, но чтобы продолжали посылать поток импульсов до тех пор, пока вам необходимо держать этот снимок в памяти. И префронтальная кора – идеальное место для этого буфера.

Мы давно знаем, что некоторые области префронтальной коры должны действовать как буфер памяти. Повреждение фрагментов префронтальной коры ведет к потере кратковременной памяти [192]. Такое повреждение помешает вам удерживать предмет в памяти более нескольких миллисекунд. Допустим, вы повредили префронтальную кору. Если бы я показал вам две открытые коробки, в одной из которых было печенье, закрыл их и накрыл тканью на несколько секунд, а затем снял ткань и попросил указать на коробку с печеньем, вы бы не знали, в какой оно. Это означает, что в префронтальной коре должны быть нейроны, которые продолжают генерировать импульсы буферной памяти.

Когда мы проходим через области префронтальной коры, мы отправляем клоны нашего импульса через синаптические промежутки на нейроны, которые действительно выглядят так, будто хранят воспоминания. Когда мы попадаем в тело одного такого нейрона, прибывая туда вместе с легионом других всплесков напряжения, спускающихся по его дендриту, мы можем видеть по составу ионов внутри его тела, что он отправил импульс всего несколько десятков миллисекунд назад, еще один – за несколько десятков миллисекунд до этого; мы можем почувствовать, как наш всплеск потенциала вместе со всеми другими запускает каскад нарастания напряжения в его теле, чтобы создать новый импульс, и поскольку позади нас по дендритному дереву спешила следующая волна всплесков потенциала, неизбежно возникновение новых импульсов. Этот нейрон генерирует устойчивую последовательность импульсов, но память ли это?

Мы можем узнать это, поставив перед мозгом задачу на кратковременную «рабочую» память. Решение таких задач возможно только при сохранении части информации в буфере памяти во время задержки поступления внешних сигналов. Например, помнить, в какой кормушке было угощение до того, как все их закрыли крышками. Или для крысы, сидящей в центре крестообразного лабиринта, помнить, в какой коридор она бегала в прошлый раз, потому что ей не разрешается посещать один и тот же дважды. В этих задачах на рабочую память отдельные нейроны в префронтальной коре продолжают посылать импульсы в течение всего периода задержки, как бы поддерживая циркуляцию информации в буфере [193]. Мы даже можем показать, что эта память специфична, что отдельные нейроны посылают импульсы, соответствующие различным аспектам информации, которую нужно сохранить.

В классическом примере 1989 года Фунахаси и его коллеги из лаборатории Патриции Гольдман-Ракич показали, что, когда обезьяны запоминали, какая из восьми лампочек, расположенных по кругу, вспыхнула секундами ранее, некоторые нейроны в их префронтальной коре посылали множество импульсов, как если бы поддерживали сигнал-возбуждение, соответствующий вспыхнувшей лампочке [194]. Каждый такой нейрон был избирательным – он посылал наибольшее количество импульсов для лампочки, загоравшейся в определенной точке кольца, – и чем дальше от этого места находилась загоравшаяся лампочка, тем меньше импульсов он отправлял. Получается, что каждый буферный нейрон сохранял определенную информацию о том, какая именно лампочка вспыхнула. Аналогично, серия исследований, проведенных учеными из лаборатории Ранульфо Ромо, показала, что нейроны префронтальной коры посылают импульсы, когда обезьяна вспоминает, с какой частотой вибрировала металлическая полоска, которой она касалась кончиком пальца [195]. В этом случае нейроны вновь действуют селективно, посылая импульсы пропорционально скорости вибрации. Эти сложные буферные воспоминания о том, где горела лампочка и как часто что-то вибрирует, создаются с помощью разных органов чувств, но удерживаются в одном месте, в префронтальной коре, благодаря схождению всех импульсов из сенсорных областей мозга на самых одиноких нейронах.

Однако и здесь мы снова видим темные нейроны второго типа, которых в префронтальной коре очень много. Большинство нейронов, даже те, которые посылают импульсы, по-видимому, совершенно никак не вовлечены в деятельность по запоминанию. Фунахаси и его коллеги регистрировали активность в общей сложности 288 нейронов, но только 87 из них, всего 30 %, надежно демонстрировали изменение своей активности в промежутке между вспышкой света и сигналом к действию. Тем не менее, если мы будем рассматривать группы нейронов в префронтальной коре, устройство устойчивой памяти станет кристально ясно [196].

Их совместная деятельность содержит точную информацию о том, с какой частотой вибрировала касающаяся кончика пальца металлическая полоска [197]. И даже информацию о том, сколько времени прошло с тех пор, как полоска вибрировала. Используя расшифровку популяционного кода, мы можем обнаружить по подобной буферной активности, какой именно из шестнадцати различных источников света давал кратковременную вспышку [198]. Что еще интереснее, мы можем увидеть, что группы нейронов в префронтальной коре запоминают информацию, даже если мы не требуем от них этого.

Я со своей командой проводил исследования по регистрации активности в префронтальной коре крысы, бегающей по Y-образному лабиринту, которая только что сделала выбор – левый или правый коридор – и только что узнала, была ли она права [199]. Наградой за правильный выбор было вкуснейшее шоколадное молочко. Мы хотели узнать, о чем думает крыса, возвращаясь к старту: рефлексирует ли она о своем неудачном выборе и упивается ли своим триумфом? Помнит ли, что решение бежать влево было хорошим, а бежать направо было пустой тратой времени? Каждый раз лишь горстка одиночных нейронов, максимум 20 %, демонстрировала разную активность после того, как животное делало выбор, или после того, как животное получало шоколадное молочко или не получало ничего. А иногда таких различий вроде бы и вовсе не было. Подавляющее большинство зарегистрированных импульсов составляла активность темных нейронов второго типа, но, казалось, они не помнили, что только что произошло.

Тем не менее, используя расшифровку популяционного кода, мы смогли убедиться, что на самом деле небольшие группы нейронов в префронтальной коре могут прекрасно запоминать все что нужно: только что сделанный выбор, получено вознаграждение или нет. Мы смогли продемонстрировать, что легион импульсов в префронтальной коре представляет собой запомненную информацию, даже если кажется, что каждый нейрон по отдельности ничего не помнит; и даже если задача, которую предстоит решить, не требует в явном виде хранить что-либо в кратковременной памяти. Потому что в конце концов запоминание принятых решений и их результатов выглядит вполне разумным занятием.

Что позволяет нам вернуться к вам и импульсу, с которым мы путешествуем: пришло время принимать решения. Когда мы седлаем импульс, оставляющий позади наш одинокий нейрон в префронтальной коре, этот импульс и легион импульсов вокруг нас хранят воспоминания о жизненно важных вещах. Что в помятой картонной коробке с открытой крышкой на коричневом столе, примыкающем к вашему, есть печенье. Что Адама нет за столом позади вас; что Сара пересекает офис, но удаляется, не глядя в вашу сторону. Что Грэм, в ужасном галстуке и все такое, сидит лицом к нам в середине офиса, но, возможно, ушел в созерцательное размышление о необъяснимой необходимости ношения желто-коричневых галстуков. Что Идрис и Кай, сидящие у другого окна через несколько пустых столов, погружены в беседу и, судя по долетающим обрывкам разговора, заняты препирательством, чья очередь мыть офисную микроволновку. Наш импульс и его сослуживцы-легионеры собрали и запомнили всю необходимую информацию. Пора объединить эту информацию, чтобы принять жизненно важное решение: брать печенье или нет?

Что-то не складывается

Многие решения требуют от вас собирать и суммировать данные для каждого варианта выбора. Аккумулировать потоки информации о состоянии внешнего мира, чтобы иметь возможность взвесить, какой вариант действий выбрать. Если где-то в вашем мозгу накапливаются эти данные для выбора, то, скорее всего, именно там, куда сходится вся информация о внешнем мире. Самые одинокие нейроны префронтальной и теменной коры, кажется, являются идеальными кандидатами для этого. Так оно и есть [200].

Рисунок 7.6. Задача со случайным движением точек. Слева: в задаче точки перемещаются внутри круга, движение каждой точки соответствует стрелке между ее текущим положением (белый кружок) и последующим (черный кружок). Задача испытуемого – наблюдать за точками и решать, куда движется больше точек – влево или вправо. Когда множество точек – здесь половина из них – движутся в одном направлении, это легко. Справа: мы можем заставить точки не двигаться в одном направлении, но и в этом случае попросить принять решение, даже если на самом деле правильного ответа нет. Так мы можем увидеть, какая нейронная активность соответствует принятому решению.

Мы знаем это благодаря задаче со случайными точками (рис. 7.6). Помните скучающих обезьян? Что ж, им нужно было принять решение о том, в каком направлении, по их мнению, движутся точки, и затем направить свои глаза в этом направлении. У них было всего два варианта выбора: решить, перемещаются ли точки влево или вправо. И область MT в конце шоссе «Как», заполненная распознающими движение нейронами, идеально подходит для предоставления необходимых данных [201]: если все точки движутся в одном направлении, то все ее нейроны, которые реагируют на это направление движения, начинают яростно отправлять каскады импульсов, как бы предоставляя множество свидетельств того, в каком направлении движутся точки; если же постоянно движутся в одном и том же направлении только несколько точек, то лишь несколько нейронов, которые реагируют на это направление, смогут проявить активность, что станет слабым свидетельством в пользу решения, в каком направлении движутся точки, и будет сопровождаться множеством случайных сигналов от других нейронов, которые реагируют на точки, движущиеся в том направлении, к которому они чувствительны. Чтобы аккумулировать свидетельства для принятия решения, где-то ниже по течению от области MT должно быть место, где все эти сигналы суммируются.

В задней части теменной коры и в участках префронтальной коры, причем обе являются мишенями для аксонов нейронов из области МТ, мы видим именно это [202]. Некоторые нейроны в этих областях увеличивают количество отправляемых импульсов, когда точки движутся в предпочтительном направлении. И так же, как если бы они суммировали доказательства, чем больше точек движется в этом направлении, тем быстрее увеличивается количество импульсов. Затем, когда нейроны, накапливающие информацию о движении в одном направлении, увеличивают свою активность в достаточной степени, достигая некоторого порога, обезьяна переводит глаза в этом направлении. Она приняла решение: точки движутся туда.

Откуда мы знаем, что это решение? Потому что мы можем видеть ошибки, форсировать решение и играть с причинно-следственными связями. Когда обезьяны совершают ошибки, когда они смотрят в неправильном направлении, сначала достигает порогового значения накапливающаяся активность нейронов для этого неправильного направления [203]. Иногда мы показываем обезьяне кино, в котором все точки движутся беспорядочно, без согласованного направления, но все равно просим принять решение; какое бы направление ни выбрала обезьяна, накапливающаяся активность нейронов именно этого направления первой достигает порогового значения. И если мы сами сфальсифицируем причинно-следственную связь, принудительно меняя активность конкретных нейронов, это изменит принятое решение. Стимулируя группы локальных нейронов в зоне МТ, которые реагируют на одно и то же направление движения точек, заставляя их посылать множество импульсов, даже когда они сами не собираются делать этого под воздействием естественных входящих сигналов, мы можем надежно смещать вероятность принятия обезьяной решения посмотреть именно в этом направлении. Как будто накапливающие свидетельства нейроны учитывают и эти дополнительные фальшивые сигналы [204].

Все это похоже на голубую мечту Счетчика, когда отдельные нейроны отправляют друг другу сообщения посредством количества импульсов, ведь как сами свидетельства, так и их накопление являются потоками импульсов – тик-тик-тик… Но парадоксальным образом именно в принятии решений мы можем увидеть всю мощь легиона. Если мы отключим те области теменной коры, которые наиболее богаты нейронами, накапливающими активность перед принятием решения, ничего страшного не произойдет [205]. Обезьяны и крысы продолжают принимать безупречные решения без какого-либо измеримого влияния этих отключений на то, сколько ошибок они совершают, или как быстро они принимают решения, или насколько сложной они находят задачу. Нейроны теменной коры очень хорошо суммируют свидетельства своей импульсной активности. Но, по-видимому, не оказывают на само принятие решения никакого эффекта.

Поскольку настройка на что-то еще не означает исполнения самой функции. Тот факт, что нейрон в ответ на что-то посылает импульсы, еще не означает, что нейрон играет причинную роль в управлении этим чем-то. Нейрон может реагировать на видимую грань, посылать импульсы, предшествующие движению руки, наращивать активность во время задержки сигнала, увеличивать количество импульсов по мере накопления информации, но это не является обязательным условием для любого из этих действий. Мозг является вырожденной системой в математическом смысле; у него всегда есть несколько решений одной и той же проблемы, несколько систем, которые могут выполнять одну и ту же работу, но разными способами. Принятие решений – это та фаза, в которой мы находим явное свидетельство вырожденной системы и где принимает участие огромное количество нейронов, распределенных по большим участкам мозга, по частям префронтальной и теменной коры и важнейшим областям, расположенным ниже коры головного мозга [206], но при этом большую часть которых мы можем безболезненно индивидуально отключать, практически не влияя на само решение [207]. Принятие решения – настолько важная функция, что мозг будет пытаться найти любой способ ее выполнить.

И когда мы оглядываемся вокруг, нас не удивляет, что работа легиона, популяционный код, доминирует в механизме принятия решений, поскольку эти участки префронтальной и теменной коры, отвечающие за выбор, просто набиты темными нейронами второго типа. Немногие нейроны в задней части теменной коры точно соответствуют описанию работы нейрона, в чистом виде накапливающего активность, нейрона с четко выраженным предпочтительным направлением выбора, который постоянно активируется и увеличивает свою активность при наличии точек, движущихся в предпочтительном направлении [208]. Тем не менее в этих областях можно частично предсказать изменение активности множества нейронов второго типа по движению точек [209]; сложные, запутанные, не совсем логичные на первый взгляд – в отличие от простого, надежного, прямолинейного увеличения или уменьшения отправок импульсов в зависимости от направления движения точек по экрану. Поэтому, возможно, совсем не удивительно, что, используя наши популяционные декодеры для участков префронтальной коры, мы можем довольно точно декодировать предстоящий выбор обезьяны, зачастую намного лучше, чем по сигналам любого отдельного нейрона [210]. И декодированная популяционная активность тоже накапливается; надежность предсказания предстоящего решения постоянно возрастает с начала показа фильма про точки и до тех пор, пока не станет почти идеальной непосредственно перед тем, как обезьяна сделает выбор. Легион принял решение [211].

Мы хватаемся за импульс, выходящий из префронтальной коры. Вокруг нас и в теменной коре потоки импульсов суммируют свидетельства ваших ощущений о том, что в пределах досягаемости есть печенье, и что вы голодны, и что Адама нет за его столом, а Анжела и Измаил не смотрят в вашу сторону, а Ава уже взяла одно, так же как Зола и Дэйв, и Шани с Хамидом, а вы все еще голодны, и в вашей руке ничего нет, и, и, и… Все это складывается в решение: берем печенье.

Глава 8

Трогательный опыт

На старт, внимание, марш

Вы решили взять печенье. В конце шоссе «Что» импульс, с которым мы путешествовали, был частью легиона, идентифицирующего предметы, находящиеся перед вами, например, рассыпчатое имбирное печенье, усыпанное крошками шоколада, в картонной коробке с нацарапанной фломастером надписью «ПЕЧЕНЬЕ». Легиона, идентифицирующего людей вокруг вас как Грэма, Сару, Дженис, Идриса, Кая. Легиона, загрузившего всю эту информацию в буфер вашей памяти и в регионы принятия решений в префронтальной и теменной коре, чтобы вы знали, о чем принимать решение. В конце шоссе «Как» клон этого же импульса был лишь одним из множества сигналов, содержащих сообщения о точном местонахождении печенья в пространстве (соседний стол), размере (большое), ориентации (от вас) и движении (неподвижно, слава небесам; ну, за исключением движения вместе со вращением Земли, но вы не можете увидеть его, находясь в той же системе отсчета, потому что вы на самом деле не всемогущи, что бы вы там о себе ни думали). Они же принимают сообщения о том, где находились, куда двигались или смотрели ваши сослуживцы, курьер из соседней пиццерии и незнакомые посетители. Все эти данные поступили также в области кратковременной памяти и принятия решений, чтобы вы знали об обстановке, в которой принимаете решение, и могли оценить осуществимость вашего сценария коварного похищения последнего печенья.

Наш импульс несется в двигательные области коры головного мозга, где его прибытие станет частью потока сообщений, означающих «двигай рукой и возьми печенье». Здесь нейроны жаждут отправить импульсы в путешествие к спинному мозгу, чтобы бомбардировать – импульс за импульсом – мотонейроны, чьи собственные импульсы, после накопления критического количества входящих сигналов, в свою очередь заставят ваши мышцы сокращаться.

Кажется, несложно. Но с точки зрения импульса это не так. «Взять печенье» – это не заранее запрограммированный маневр, а целостное действие, выполняемое выделенными специально для этого группами нейронов. Простое действие – протяни и ухвати – состоит из скоординированных сокращений спинных, брюшных и боковых мышц, позволяющих управлять движением своего торса, когда вы наклоняетесь через стол; дельтовидной мышцы, чтобы повернуть плечо; трехглавой мышцы, трицепса, чтобы разогнуть руку; мышц предплечья, чтобы раскрыть ладонь и развести пальцы, мышц пальцев, которые должны вытянуть их ровно настолько, чтобы они приземлились на края печенья. А затем в обратном направлении: сжать мышцы пальцев, чтобы они схватили печенье, в то время как мышцы руки сокращаются, чтобы притянуть руку назад к себе, предплечье и плечо поворачиваются, чтобы поднять руку к жадно открытому рту, а сложная последовательность расслабления и сокращения спинных, брюшных и боковых мышц возвращает ваш торс в удобное, в чем-то даже вальяжное положение на черно-зеленом сетчатом офисном кресле.

Как все это проделывают нейроны моторных отделов коры? Что касается протягивания и хватания, этих важнейших шагов на пути к добыванию ценного печенья, у нас для них есть неплохие дорожные карты [212]. Чтобы завершить путешествие, нам нужно будет проследить за нашим импульсом, когда он будет пересекать области планирования досягаемости предметов в теменной доле коры, затем через премоторную кору, где действия протягивания и хватания будут готовиться для первичной моторной коры – того места, где сосредоточено большинство нейронов, которые посылают аксоны непосредственно в спинной мозг. Вместе с нашим импульсом от нейрона во внутритеменной борозде мы являемся частью легиона, несущего сообщения о том, где именно находится печенье, и что этот вкусный предмет представляет собой, по сути, сплющенное полушарие [213]. Мы прибываем в нейрон третьего слоя премоторной коры, который буквально готовится заставить вас двигаться. Поскольку именно отсюда, за несколько сотен миллисекунд, прежде чем ваша рука начнет двигаться, отправляется волна импульсов.

Как я говорил в предыдущей главе, нервные клетки, управляющие движением, входят в число любимых нейронов Счетчиков. В самом деле, если бы мы остались здесь, в премоторной коре головного мозга, и начали подсчитывать импульсы от окружающих нас нейронов, которые они отправляют в процессе этой подготовки к совершению сложного движения, мы бы увидели, что активность некоторых из них предшествуют последующему движению руки, сложной комбинации сокращения и расслабления отдельных мышц; другие, казалось бы, продемонстрировали, что отвечают за более абстрактные параметры, такие как предполагаемое направление, или скорость, или требуемое конечное положение хватательного механизма вашей руки (соответственно: вперед, быстро, печенье) [214]. Но многие, а возможно, что и большинство нейронов вокруг нас не имеют никакой видимой специализации. Еще сильнее сбивает с толку то, что многие нервные клетки из тех, что демонстрировали некоторую настройку на определенные функции во время подготовки к движению, по-видимому, изменяют эту настройку во время фактического выполнения движения [215]. Что вроде бы не имеет смысла, если работа этих нейронов состоит в том, чтобы выполнять то, на что они настроены. Однако давайте вспомним, что же именно мы узнали во время нашего путешествия о значении подобной – внешне хаотичной и беспорядочной – активности отдельных нейронов, когда невозможно понять, что делает и за что отвечает каждый? Совершенно верно, это означает, что само сообщение закодировано в легионе импульсов от множества нейронов. Но что за сообщение отправляется при подготовке к движению?

Движения в физическом мире ставят перед мозгом новую проблему, с которой мы еще не сталкивались во время нашего путешествия. Перемещение руки требует времени. Это означает, что импульсы для управления движениями руки и кисти должны быть расположены на шкале времени определенным образом, сокращая нужные мышцы в правильной последовательности. И, один раз инициировав этот процесс, как только движение началось, они должны продолжать его без перерыва, с правильными интервалами и в правильной последовательности, не требуя внешней поддержки. Вы ведь сталкивались с тем, что тянетесь за лежащей на столе ручкой и на полпути внезапно обнаруживаете, что ваша рука безвольно свисает вдоль туловища? Конечно нет, потому что такого с вами никогда не было. Как только импульсы заставили вашу руку двигаться, они продолжают двигать ее до тех пор, пока весь цикл движения не будет выполнен во что бы то ни стало. Для создания таких самоподдерживающихся импульсов требуется сеть из множества нейронов, соединенных вместе, – мы вернемся к этой важной идее позже, в этой и следующих главах. Но, прежде чем легион нейронов сможет начать отправлять команды – самоподдерживающиеся импульсы в правильной последовательности во времени, – им нужно подготовиться к отправке этой последовательности. И вот чем, кажется, являются эти загадочные импульсы, отправляемые до начала собственно движения: это сигналы из премоторной коры, устанавливающие собственные нейроны и нейроны моторной коры в определенную отправную точку, инициирующие их, чтобы затем сгенерировать правильную последовательность импульсов – то есть правильный набор команд мышцам [216].

Погодите. Если мы искусственно стимулируем нейроны, управляющие рукой в моторной или премоторной коре головного мозга, это вызывает движение руки. Тем не менее, когда мы наблюдаем за подготовкой к движению, в этих моторных частях коры множество нейронов «руки» отправляют множество импульсов, однако рука не сдвигается ни на дюйм. Если бы эти импульсы имели значение «движение руки», мы бы постоянно размахивали руками, как ребенок, отгоняющий осу от тающего мороженого. И вот еще одна из сотен больших загадок нейробиологии: как мышцы узнают, когда им ничего не надо делать. Почему мы не машем руками постоянно?

Ответ кроется в недавно открытом «нулевом измерении». Это выглядит как научная фантастика, так же, как и звучит. Если прямо сейчас мы проследим за импульсом, отправленным из премоторной коры к спинному мозгу, мы попадем в иное измерение, где он не будет оказывать никакого воздействия на наш трехмерный мир. Ибо это измерение представляет собой такое хитроумное распределение импульсов через нейроны в моторных зонах коры головного мозга, в котором сигналы, отправляющие команды о движении руки (или ноги, или кисти, или шеи), поддерживаются в равновесии; увеличение активности одних нейронов вызывает соответствующее уменьшение активности других, поэтому общее количество импульсов остается примерно одинаковым. А поскольку общая сумма остается прежней, не меняется, двигательные нейроны спинного мозга не изменяют своих сигналов. А поскольку двигательные нейроны не изменяют своей активности, в свою очередь мышцы, к которым идут их аксоны, не изменяют степень своего сокращения. Много активности, множество импульсов, никаких видимых движений. «Нулевое измерение» – это пространство всех возможных способов, которыми нейроны в моторных частях коры, контролирующих какую-либо часть тела, могут поддерживать в сумме генерацию одного и того же общего количества импульсов [217]. Тем не менее в это время каждый из этих нейронов устанавливается в правильную начальную отправную точку для выдачи серии команд на последовательность движений [218].

Отлично, думаете вы, теперь-то мы готовы. Пройдем за импульсом, направляющимся в моторную кору, переместим руку, возьмем это печенье, и все, дело сделано. Ах, если бы это было так просто. Пока что нам придется вступить в неблагородную битву за контроль над своим телом.

Что мне теперь делать?

Перед вашим мозгом сейчас стоит гораздо более сложная задача, чем просто двинуть рукой: откуда вы знаете, что двигать рукой в данный момент безопасно? Может быть, что-то еще, гораздо более важное, должно произойти – или уже происходит – вместо этого прямо сейчас. Может быть, вы неуклюже убегаете от разъяренной белки, роняя тапочки, или вам жизненно необходимо взять верхнюю ноту в «Let It Go» [219] на прослушивании в The X Factor [220], куда вы записались после шестого бокала пива. Последнее, что вам сейчас нужно, чтобы усугубить ваше достойное глубокого сожаления положение, – беспорядочно вскинуть руки вверх.

По этой причине наш импульс направляется вниз, к базальным ганглиям, угрюмому выступу нейронов под лобной корой, чтобы спросить: можно ли мне сейчас пошевелить рукой? Наша работа и работы многих других исследователей показывают, что базальные ганглии выполняют в мозгу роль строгих родителей [221]. Многочисленные импульсы, исходящие из базальных ганглиев, постоянно мешают вам делать то, что вы хотите. Они подавляют все что могут. Нет, ты не можешь этого сделать. Нет, не сейчас. Нет, не «почему». Нет, потому что я так сказал. Нет, нет, нет. Чтобы получить разрешение переместить вашу руку, наш импульс должен пройти по извилистым путям базальных ганглиев, чтобы достичь их выхода и на мгновение перекрыть кран для бесконечного потока запрещающих импульсов.

Сначала мы высаживаемся в полосатом теле, или стриатуме, – это ворота базальных ганглиев. Путь, который мы выберем, является одним из бесчисленного множества возможных: сначала прыжок между пирамидальными нейронами третьего и пятого слоев премоторной коры; затем, вместо того чтобы пробежать по длинной ветви аксона через белое вещество к моторной коре, мы вместе с клонированным импульсом отправляемся по отростку вниз к полосатому телу. Среди других возможных маршрутов было посещение расположенного по соседству с нами в пятом слое другого типа пирамидального нейрона, который посылает свой аксон непосредственно в спинной мозг; он тоже отправил один из клонов нашего импульса в полосатое тело. На самом деле все нейроны пятого слоя, связанные своими аксонами с другими областями коры, по-видимому, имеют также ответвление вниз к полосатому телу. И все нейроны пятого слоя, аксоны которых идут непосредственно в продолговатый или спинной мозг, отправляют в полосатое тело клон каждого своего импульса. Это означает, что, когда мы прибываем туда с импульсом от премоторной коры, к нам присоединяются миллионы других, несущих сообщения ото всех функциональных зон коры головного мозга: префронтальной и теменной коры, буферной памяти, накопленных свидетельств, от всех зон моторной коры, от всех типов сенсорной коры, от нейронов, различающих прикосновения, звуки и из множества промежуточных пунктов вдоль шоссе «Что» и шоссе «Как». Все они отправляют информацию о том, что происходит в мире и что с этим можно сделать. Стриатум знает все [222].

И у нас есть неопровержимые доказательства того, что полосатое тело использует эти знания для голосования за различные варианты действий. Стимулируйте с помощью электричества небольшую группу нейронов в полосатом теле, и вы заставите часть тела двигаться [223]. Хотите больше доказательств? Стимулируйте группу нейронов коры головного мозга, аксоны которых имеют соединение с полосатым телом, и вы измените настройки поведения в соответствии с тем, на чем эти нейроны специализируются; например, если стимулировать нейроны слуховой коры, различающие высокочастотные звуки, мышь будет проверять наличие вознаграждения в том месте, где ранее ее приучили его искать при проигрывании высокочастотного сигнала [224]. Отключите полосатое тело, и вы навсегда лишите мышь способности делать правильный выбор [225].

Часть наших наиболее убедительных доказательств того, что полосатое тело контролирует выбор действий, получена из наблюдений за людьми с различными нервными расстройствами. Нарушение работы полосатого тела лежит в основе большинства наших двигательных дисфункций. Наиболее яркими внешними проявлениями болезни Паркинсона, например, являются проблемы с движением: ригидность мышц, замедленность движений, неспособность начать движение. Гибель дофаминовых нейронов является предшественником этих симптомов, поскольку с их смертью стриатум теряет свой источник нейромедиатора – дофамина. Удалите дофамин из полосатого тела у животного, и вы получите характерные особенности движения, подобные болезни Паркинсона. При болезни Гентингтона смерть основных клеток стриатума является предвестником хореи – беспорядочных, неконтролируемых движений конечностей. Еще несколько примеров: дистония с неестественными продолжительными мышечными сокращениями в какой-либо части тела; синдром Туретта с его множественными двигательными тиками и проблемами контроля речи, когда человек издает спонтанные звуки или выкрикивает слова; даже некоторые неврозы навязчивых состояний, таких как обсессивно-компульсивное расстройство. Все они связаны со сбоями в работе полосатого тела; все это дисфункции выбора правильного действия.

Полосатое тело позволяет не только сделать правильный выбор действия, но и правильно прекратить действие. Из стриатума выходят два пучка аксонов, два пути от двух групп его основных нейронов (рис. 8.1). Один путь – это аксоны, направляющиеся непосредственно к выходным нейронам базальных ганглиев. Этот прямой путь выбирает действие. Стимулируйте только его нейроны, и животное, в зависимости от того, что уже делает в данный момент, начнет носиться кругами, или воспроизводить последовательность движений, или вставит новое действие в текущую последовательность движений. Другой путь представляет собой более сложную, непрямую дорогу к выходным нейронам базальных ганглиев, здесь сигналы совершают путешествия через нейроны во внутренних ядрах базальных ганглиев. Этот непрямой путь контролирует и прерывает действие. Стимулируйте только его нейроны, и, в зависимости от того, чем животное занималось, оно перестанет бегать, или не сможет начать новую последовательность движений, или прервет текущую. Совместно оба пути выхода из стриатума обеспечивают жесткий, конкурентный контроль за тем, что вы будете делать дальше [226].

Тем не менее, несмотря на весь поток поступающей информации, на то, что его дисфункции вызывают такое количество неврологических заболеваний, и на его конкурирующие за действие и бездействие нейроны, само полосатое тело не очень разговорчиво. Стриатум – массивное образование, в нем находится примерно пятая часть от числа всех нейронов коры головного мозга, но в нем тихо, как на кладбище. Подключите лабораторные динамики к электроду, и, пока вы будете погружать его в кору головного мозга, проходя через разные слои, вы постоянно будете слышать импульсную активность живого мозга, тик-тик-тик, то нарастающую, то убывающую по мере опускания электрода; но внезапно, когда электрод пройдет сквозь белое вещество и попадет в полосатое тело, в лаборатории установится тишина, динамики замолкнут. Основные нейроны полосатого тела, так называемые средние проекционные шипиковые нейроны (MSNs или SPNs), могут принимать фантастическое количество входящих импульсов, не создавая новых. Однажды я подсчитал, что одному MSN требуется более 500 возбуждающих входящих импульсов за одну секунду, чтобы отреагировать одним выходным импульсом, что в пять раз больше, чем необходимо пирамидальному нейрону в коре головного мозга [227]. На самом деле эти нейроны, кажется, созданы именно для того, чтобы быть разборчивыми, игнорировать что-либо, кроме согласованного залпа импульсов из коры головного мозга [228], возможно, именно для того, чтобы отфильтровывать ненужный шум, чтобы стриатум мог быть уверен, что случайные всплески импульсов из коры не вызовут нежелательных, неуместных или даже опасных действий. Нам повезло, что мы вместе с нашим импульсом находимся в первых рядах как раз такого согласованного залпа, сходящегося к одному среднему проекционному нейрону из премоторной коры. Так что мы не проводим тут много времени, поскольку видим, как нарастает его потенциал, пока MSN не выстреливает свой импульс, направляющийся к выходу из полосатого тела по прямому пути.

Рисунок 8.1. Упрощенный план расположения базальных ганглиев. Аксоны всех областей коры посылают импульсы в стриатум. Он делит их между двумя группами своих нейронов: прямым и непрямым путями к выходным нейронам базальных ганглиев.

Мы пролетаем по аксону и перепрыгиваем через синапс, наше прибытие выпускает ингибирующие молекулы ГАМК на рецепторы выходного нейрона базальных ганглиев [229]. Выходного нейрона, который, по-видимому, полностью игнорирует наше прибытие. Шум здесь стоит невероятный. Этот рев создают потоки выходных сообщений, исходящих от каждой клетки вокруг нас, испускающей от шестидесяти до семидесяти импульсов каждую секунду, постоянно несущихся по аксонам и выплескивающих в свою очередь потоки нейромедиатора ГАМК на все входные рецепторы, на которые он нацелен. Нам нужно остановить этот поток, чтобы отправить наше сообщение о том, что в настоящее время можно безо всяких опасений начинать двигать рукой.

Выпусти меня

Нейрон, в который мы попали, – один из ничтожно малого числа тех, что находятся на выходе из базальных ганглиев. То, чего они не добрали количеством, они компенсируют напором. Каждый со скорострельностью пулемета выдает шестьдесят, семьдесят или даже больше импульсов каждую секунду на все входы своих целевых нейронов, которые разбросаны по обширным участкам среднего мозга и мозгового ствола, имеющим важнейшее значение для управления движением [230]. Верхнее двухолмие (superior colliculus), которое мы уже упоминали, занимается управлением движениями ваших глаз и ориентации головы [231]; множество участков, разбросанных по среднему мозгу, контролируют все доступные вам формы мобильности: ходьбу, бег, рысь, галоп, марш, скачки, прыжки [232]; другие участки заняты управлением осанкой; они регулируют тонус мышц по всему вашему телу, поддерживая его в вертикальном, сбалансированном и уравновешенном положении [233]; здесь же – множество отделов таламуса, которые являются воротами для сигналов обратной связи, идущих назад в кору головного мозга [234].

Нейроны во всех этих областях постоянно залиты тормозящим нейромедиатором ГАМК, извергающимся из аксонов выходных нейронов базальных ганглиев, нейромедиатором, который постоянно подавляет любые возбуждающие всплески напряжения, что в свою очередь препятствует росту напряжения в телах этих целевых нейронов до достижения критической точки и посылки импульса.

Если остановить этот поток ГАМК, освободив целевые нейроны от торможения, это позволит нам двигаться. Если отключить выходные нейроны у грызунов, их целевые нейроны в таламусе немедленно начинают отправлять импульсы [235]. Если бы вы выключили выходные нейроны, которые контролируют, куда смотрят ваши глаза, навсегда, вы не могли бы остановить постоянное движение глаз, не смогли бы ни на чем задержать взгляд [236]. Обратное, похоже, происходит при развитии болезни Паркинсона: отключение потока импульсов от выходных нейронов становится все более трудным делом, поэтому управление движением замедляется или теряется полностью [237]. То есть нам нужно остановить поток торможения, чтобы вы могли двигаться. (Но мы хотим выключить только те выходные нейроны, которые предотвращают конкретные движения, которые вы собираетесь совершить сейчас: регулировку положения туловища, когда вы наклоняетесь вперед; управление мышцами, ориентирующими голову и направляющими глаза на печенье; управление рукой, которая тянется к нему.)

Как мы уже знаем, прямой путь стриатума является основным: именно он выбирает действия, поэтому он должен быть в состоянии остановить поток импульсов от выходных нейронов. Можно сказать, что полосатое тело – это инвертор коры головного мозга, превращающий возбуждение корковых нейронов в торможение. Наше прибытие в конец аксона верхом на импульсе из полосатого тела послало ГАМК к рецепторам выходного нейрона, в котором мы сейчас находимся. Но полосатое тело большую часть времени молчит. Как же нейроны, посылающие так мало сигналов, могут остановить этот ураган импульсов от выходных нейронов?

Для решения этой проблемы мозг использует уловку масштабирования – яркий пример того, как темные нейроны могут выполнять полезную работу. Число нейронов полосатого тела на два порядка превышает число выходных нейронов; у крысы, к примеру, это отношение трех миллионов к примерно тридцати тысячам [238]. Даже если каждый нейрон полосатого тела контактирует только с сотней выходных нейронов – а, вероятно, они контактируют и со многими другими, – тогда каждый выходной нейрон получит десять тысяч входящих сигналов от полосатого тела. Все десять тысяч посылают торможение одному выходному нейрону базальных ганглиев. Таким образом нужна небольшая часть, возможно, всего 1 % этих входов, чтобы отправить на них один или два сигнала, и сотни рецепторов ГАМК активируются на синапсах одного выходного нейрона, отключая его пулеметную очередь импульсов.

Мы прибыли сюда в авангарде мощного залпа импульсов из полосатого тела, залпа, который теперь накапливает потенциал в этом выходном нейроне и других, окружающих нас. Залп нарастает, ГАМК течет свободно, торможение накапливается – и поток импульсов из этой окрестности выходных нейронов начинает спадать, сначала медленно, затем быстрее, пока некоторые полностью не прекратят активность [239].

Успех! Но с привкусом горечи для нас. Ведь это означает, что мы вот-вот упремся в тупик – мы собираемся подавить импульсы, исходящие от нейрона, в котором находимся, и рискуем остаться куковать здесь, пока ваша рука будет тянуться за чертовски соблазнительным печеньем. Ну уж нет! Мы хватаемся за последний исходящий импульс и следуем за ним вверх по аксону к моторным областям таламуса, в то время как его клоны спешат по ветвям аксона вниз, в средний мозг и мозговой ствол – последние бойцы армии торможения, высвобождая нейроны, необходимые для наклона, поворота, движения плеча, вытягивания руки. А мы в таламусе и перепрыгнули через синаптический промежуток. Поскольку вызванный ГАМК отрицательный всплеск напряжения, инициированный прибытием нашего импульса, затухает, теперь, когда поток ГАМК прекратился, этот нейрон таламуса оживает, его напряжение стремительно растет. Он порождает импульс, и мы вместе с ним спешим обратно вверх, в моторную кору.

Только руку протяни

И как раз вовремя. С энергичным потоком импульсов из таламуса, прибывающим в различные отделы моторных областей коры, подготовка завершена. Когда мы прибываем, следуя за молекулами через синаптический промежуток, к пирамидальному нейрону в третьем слое моторной коры, нейроны вокруг нас готовы начать разворачивать алгоритм, как протянуть вашу руку и схватить заслуженный приз. И хотя мы могли бы заняться проверкой, настроен ли каждый из окружающих нас нейронов на определенное сокращение определенной мышцы, скорость или параметр движения – а многие исследователи занимались этим на протяжении десятков лет, – мы уже знаем, что большинство нейронов не будет иметь определенной настройки.

Моторная кора была, пожалуй, первой областью, которая познакомила нас с силой легиона импульсов. В 1986 году Апостолос Георгопулос с коллегами показали, что комбинации импульсов от небольшой популяции нейронов моторной коры позволяют точно расшифровать направление, в котором движется рука в трехмерном пространстве [240]. Но они рассматривали только нейроны с явными настройками, регистрируя импульсы клеток, каждая из которых явно предпочитала определенное направление движения [241]. Потребовалось еще много лет, чтобы осознать, что мы можем с такой же легкостью расшифровывать движения по активности любой совокупности нейронов в моторной коре, настройка которых не имеет значения, ключевым моментом будет их количество – легион [242]. Теперь мы даже умеем, используя импульсы примерно от сотни нейронов моторной коры, расшифровывать, какой из двадцати различных захватов используется для удержания объекта [243].

Но не забывайте: движение – это непрерывное действие, которое происходит в течение времени, это последовательность мышечных сокращений в определенные моменты, вызванная самоподдерживающимся процессом генерации импульсов в правильном порядке. И теперь подготовительное действие привело нейроны моторной коры в нужное состояние, чтобы начать эту последовательность, которая будет двигать вашей рукой. Эта последовательность обезоруживающе, очаровательно, до странности проста.

Марк Чёрчленд, Кришна Шеной и их коллеги пишут, что во время движений руки эта самоподдерживающаяся динамика в моторной коре имеет простое и последовательное поведение: нейроны активируются по очереди [244]. В то время как каждый нейрон может генерировать сложную на вид последовательность возрастаний и уменьшений количества импульсов во время движения руки, в совокупности эти сложные последовательности формируют дугу активности, надежный прилив и отлив импульсов через все нейроны, по эстафете сообщающие друг другу, чья очередь сейчас посылать свои импульсы.

Эта простая форма легиона импульсов контрастирует с тем, что делают мышцы. В процессе кажущегося плавным движения тянущейся и поворачивающейся руки происходят разнообразные и вроде бы внезапные и разнонаправленные изменения в сокращении мышц, но мы не видим подобных внезапных и разнонаправленных изменений в равномерном течении импульсов от большинства нейронов моторной коры, не видим резких отклонений, диких внезапных всплесков или угрюмого молчания. Когда ваша рука движется, в моторной коре преобладают плавные изменения количества импульсов, посылаемых через ее нейроны. В самом деле, даже когда сама ваша рука вращается, как при вращении рукоятки, и тонус ее мышц подвержен быстрым изменениям, сокращениям и расслаблениям, в моторной коре импульсы, по сути, бегут по кругу при каждом обороте колеса [245]. И это именно то, что вы ожидаете увидеть, когда большинство импульсов вообще не являются командами на движение, а вместо этого заняты созданием самоподдерживающейся последовательности. Отсутствие настройки у большинства нейронов моторной коры, по-видимому, объясняется тем, что большинство нейронов занято воспроизводством импульсов, чтобы движение не останавливалось.

Команда переместить руку все еще здесь, среди импульсов, которые нас окружают. Когда рука вращает рукоятку, мы можем напрямую расшифровать сигналы на сокращение мышц по ряби на круге, нарисованном легионом импульсов [246]. Мы можем предсказать траекторию тянущейся руки по форме дуги, нарисованной легионом импульсов [247]. Мы даже можем расшифровывать движения кисти по изменениям в импульсах легиона, которые являются общими для разных задач [248]. Все это означает, что вокруг нас вздымаются волны импульсов, большинство из которых составляют поток все той же непрерывной последовательности, поддерживающей движение, а некоторые, как бы уникальные волны на нем, – это те, которые должны были сокращать конкретную мышцу прямо в данный момент.

Пора узнать, кто является адресатом импульсов этой волны. Быстро, хватайся за вот этот! Мы снова спускаемся из третьего слоя в пятый, но на этот раз осторожно, чтобы успеть запрыгнуть на пирамидальный нейрон с большим толстым аксоном, который доставит нас из пятого слоя моторной коры через эпическое по клеточным меркам расстояние – в шейный отдел спинного мозга, где сосредоточены мотонейроны, отвечающие за движения руки. Мы мчимся по пирамидальному тракту, плотному пучку параллельных аксонов, которые несут потоки импульсов от нейронов пятого слоя вниз, к позвоночнику.

Большинство из этих аксонов направляются прямо в спинной мозг. Те, что выходят из области моторной коры, ответственной за руки и кисти, оканчиваются на внешнем краю ствола спинного мозга, чтобы передать сигналы в те моторные нейроны, аксоны которых змеятся в направлении мышц руки. Пришедшие из плечевых и туловищных областей моторной коры идут к центру позвоночника. По пути вниз многие аксоны будут посылать ответвления в разные части ствола головного мозга, запуская клоны наших импульсов в небольшие скопления нейронов, сигналы которых имеют решающее значение для координации вашего наклона через стол, изменения позы и сохранения равновесия; для точной координации того, насколько каждая мышца должна сократиться, чтобы вы могли без промаха достичь цели и захватить ее [249]; и которые крайне важны для того, чтобы ваше тело могло на мгновение задержать дыхание и перевести свое функционирование в режим бесшумного и быстрого движения, минимизируя риск привлечения ненужного внимания во время добывания печенья.

Мы достигли спинного мозга в мгновение ока, за несколько миллисекунд, поскольку эти толстые аксоны нейронов пятого слоя, покрытые миелиновой изоляцией, – лучшее олицетворение того, почему мозг использует импульсы для быстрой передачи сообщений на дальние расстояния. Когда мы проходим через несколько верхних сегментов спинного мозга, нас окружает еще одна сложная сеть взаимосвязанных нейронов, некоторые типы которых возбуждают свои мишени, другие подавляют их, оба отправляют свои импульсы мотонейронам, конечным получателям импульсов управления мышцами [250]. Такая схема взаимно тормозящих и возбуждающих нейронов, соединенных в сеть, очень напоминает кору. Исследователи из лаборатории Руне Берга в Копенгагене показали, что это сходство очень глубокое [251], что мотонейроны тоже генерируют нерегулярные, выглядящие беспорядочными последовательности импульсов; что они делают это, потому что их входящие возбуждающие и тормозящие сигналы поддерживаются в идеальном балансе; и что количество импульсов, посылаемых каждым конкретным нейроном, также следует «длиннохвостому» распределению, то есть большинство нейронов генерируют менее одного импульса каждую секунду, зато некоторые строчат импульсы десятками. Даже здесь, на самом последнем этапе нашего пути, за пределами собственно мозга, мы обнаруживаем, что вокруг нас работает легион.

Большинство аксонов из моторной коры попадают в сеть нейронов позвоночника, подключаясь к тому типу нейронов, которые в конечном итоге соединятся с определенными мотонейронами, отвечающими за движения, которые должны быть совершены [252]. Но мы путешествуем первым классом, следуя из коры головного мозга по аксону, который контролирует пальцы. Мы прибываем прямо на вход мотонейрона. Этот путь от головного мозга к спинному доступен только нам, высшим приматам, и он, по-видимому, является важнейшим компонентом нашей исключительной способности манипулировать внешним миром с помощью рук, умения точно управлять пальцами [253].

Скользнув через синаптическую щель с высвобожденным нейромедиатором к рецепторам дендритного дерева мотонейрона, мы в последний раз претерпеваем превращение в небольшой скачок напряжения, с которым устремляемся вниз, по направлению к его телу, и наш всплеск потенциала вместе с другими движущимися с нами сигналами от двигательных нейронов доводят потенциал мотонейрона до критического уровня. Импульс! Крепко держимся за него, когда он проскальзывает через длинный изгибающийся аксон, вверх в плечо, вниз по руке и наконец упирается в тупик, в нейромышечный синапс на flexor digitorum [254], наблюдаем, как молекулы текут через зазор и связываются с соответствующими рецепторами, чувствуем сокращение мышцы – и ваш палец касается печенья. Дело сделано.

Глава 9

Спонтанность

И целого мира мало

Везде, где мы с вами побывали, нас встречали импульсы. В моторной коре мы вошли в «нулевое измерение», путешествуя вместе с импульсом, который просто добавился к уже имеющимся – сокращение мышцы требовало изменения количества импульсов, постоянно исходящих из моторной коры. В префронтальной и теменной коре, когда мы высадились на синапсе, не только наш нейрон, но и все окружающие нас клетки уже отправляли импульсы, сохраняя воспоминания и накапливая свидетельства. Вы помните, что во время нашего путешествия по шоссе «Что» и шоссе «Как» импульсы бежали нам навстречу, обратно к V1 – те импульсы, которые уже были во всех зрительных областях коры головного мозга, причем были там еще до того, как вы заметили печенье.

И в самом V1, когда мы попали туда, импульсы уже были. После выхода из сетчатки нашей первой остановкой в коре была простая клетка в четвертом слое. Тем не менее, спускаясь по дендритному дереву к ее телу, мы обнаружили, что являемся лишь одним из множества всплесков напряжения, приходящих туда, всплесков, вызванных сигналами от других нейронов в четвертом слое зрительной коры, включая эти надоедливые интернейроны, извергающие ГАМК. На самом деле количество импульсов, приходящих непосредственно из глаза, составляло жалкое меньшинство: у простой клетки лишь около 5 % входящих сигналов поступает непосредственно из сетчатки [255].

Куда бы мы ни отправились, там уже были импульсы. Тем не менее мы, кажется, были в самой первой волне импульсов, вызванных проекцией изображения печенья на вашу сетчатку. Как так может быть? Что вызвало все эти импульсы?

Чтобы объяснить это, нам придется развенчать два глубоких заблуждения о природе импульсов. Я сам, как и большинство нейробиологов, был им подвержен. Но теперь, в конце путешествия, мы увидели достаточно, чтобы понять, что к чему.

Первое заблуждение состоит в том, что все импульсы вызваны событиями во внешнем мире. Если мы регистрируем, что нейрон посылает импульс, то это должно быть связано с чем-то происходящим вовне. То есть, например, импульс в моторной коре головного мозга в конечном счете является ответом на импульс из сетчатки, вызванный тем, что глаз что-то увидел.

Но это не так. Многие импульсы, а возможно, большинство импульсов в мозге, не имеют никакого отношения к событиям во внешнем мире. В совокупности мы называем импульсы, возникающие, казалось бы, безо всякой причины, спонтанной активностью.

Одно из объяснений этих «спонтанных» импульсов состоит в том, что они являются следами, эхом того, что произошло мгновением раньше. Возможно, эти «спонтанные» импульсы, которые мы встречали во время нашего путешествия, возникли, когда в поле зрения первый раз мелькнула потрепанная картонная коробка с полуоткрытой крышкой, прежде чем ваши глаза остановились на границах и поверхностях, сложившихся в форму печенья. Заманчивое объяснение, но неполное. Мы знаем, что импульсы и на самом деле возникают спонтанно. Что бы вы ни делали, на протяжении всей жизни нейроны в вашем мозгу самопроизвольно отправляют импульсы.

Закройте глаза. В них больше не попадает свет, то есть им ничего не нужно направлять в зрительные зоны коры головного мозга. Можно предположить, что на этом этапе импульсы уходят на заслуженный отдых. Однако нет. Ваша зрительная кора постоянно бомбардируется импульсами, неважно, закрыты глаза или открыты, независимо от того, есть ли перед ними что-то, что можно увидеть, или нет. Действительно, нейровизуализация показывает, что целая сеть областей коры головного мозга парадоксальным образом наиболее активна, когда вы спокойно отдыхаете с закрытыми глазами; а когда вы что-то делаете, эта сеть снижает свою активность. Спонтанная активность в этой сети пассивного режима работы мозга (СПРРМ) не только не является эхом внешнего мира, но даже снижается при взаимодействии с ним [256].

Теперь рассмотрим сон. Можно наивно предположить, что сон – это «выключение» вашего мозга, что нейроны перестают разговаривать друг с другом. Однако мозг не может этого сделать; в конце концов, во многих странах фиксация того факта, что нейроны перестали отправлять друг другу импульсы, является по закону ключевым элементом определения смерти. На самом деле нейроны во всех структурах вашего мозга продолжают посылать импульсы на протяжении всего вашего сна [257]. В самой глубокой стадии глубокого сна нейроны по всей коре примерно раз в секунду переключаются между вспышками активности и периодами тишины. И они переключаются все вместе, синхронно по всей коре головного мозга, скоординированно отправляя волну импульсов, а затем синхронно замолкая, что представляет собой совершенно противоположную картину по сравнению с нерегулярной, несинхронизированной активностью бодрствующего мозга. Тем не менее в этой фазе медленного сна нейроны кортекса посылают в сумме столько же или даже больше импульсов, сколько и во время бодрствования. При этом во время фазы быстрого сна (БДГ-фазы, от БДГ – «быстрые движения глаз») те же самые нейроны отправляют нерегулярные, нескоординированные импульсы и картина их активности такова, как будто вы бодрствуете. За исключением того, что они не оказывают большого влияния на окружающий мир, потому что мотонейроны в позвоночнике неактивны, глубоко подавлены, блокируя доступ мозга к мышцам вашего тела [258]. Сон, таким образом, наполнен спонтанными импульсами, порожденными не в ответ на входящие сигналы, но все же добавляющими шума и суеты активности.

Эта спонтанная активность наблюдается в ваших нервных клетках с первых дней вашего существования [259]. В развивающемся мозге зародыша и плода, повсюду, в сетчатке, в коре, в полосатом теле, в черной субстанции среднего мозга и в его стволе, нейроны спонтанно посылают импульсы, прежде чем появится что-либо, что могло бы их вызвать. Импульсы в сетчатке и зрительной коре появляются до того, как откроются глаза. Импульсы в сенсорной зоне коры, получающей сигналы от вибрисс, появляются до того, как усы начнут движение.

Спонтанная активность мозга по мере развития зародыша и плода имеет множество причин. Она контролирует, сколько нейронов рождается и какие отмирают. Она формирует сами нейроны и сеть соединений между ними. Начальные связи между нейронами в коре кажутся случайными, синапсы появляются везде, где аксон касается дендрита [260]. Насколько далеко нейрон протянет свой дендрит по мере развития, не является жестко генетически детерминированным, но регулируется его собственной активностью. Дерево растет, пока нейрон недостаточно активен, ища новые входящие данные, более многочисленный легион, чтобы легче было довести нейрон до критического уровня. И наоборот, дерево сжимается, если нейрон излишне активен, пытаясь сократить число входящих сигналов, уменьшает легион и затрудняет достижение критического потенциала [261]. Спонтанные импульсы присутствуют в нервной ткани с самого начала формирования мозга в первом триместре беременности.

Несомненно, спонтанные импульсы играют различную роль при формировании мозга у эмбриона, во сне и в повседневной жизни в состоянии бодрствования. Но независимо от их роли возникать эти спонтанные импульсы могут двумя способами: их может генерировать сам нейрон или они могут возникать в группах нейронов, объединенных в сеть.

Кто это сказал?

Здесь мы встречаемся со вторым заблуждением: нейрон всегда нуждается в получении сигналов от других нейронов, чтобы произвести импульс. Если мы видим, что нейрон посылает импульс, то это должно быть вызвано каскадом всплесков потенциала, бегущих по его дендритному дереву, которые, соединяясь в теле нейрона, доводят его до критического уровня, после чего он испускает импульс.

И это тоже не совсем так. Поскольку самым простым способом получить импульсы будет генерация нейроном собственных, не вызванных входящими сигналами импульсов [262]. В буквальном смысле слова спонтанных.

Мы столкнулись с некоторыми из этих странных нейронов в базальных ганглиях. Этот нескончаемый поток ГАМК из выходных нейронов, стена на пути вызывающих движение импульсов, был спонтанной активностью. Непрерывная пулеметная очередь импульсов, мешающих вам танцевать макарену на столе вашего босса, исходит от нейронов, которые настолько любят отправлять импульсы, что делают это, даже лежа в одиночестве в чашке Петри на лабораторном столе. Аккуратно выньте выходной нейрон базальных ганглиев из мозга, и пока вы сможете поддерживать его в живых, он будет выплевывать импульсы с регулярностью метронома каждые 100 миллисекунд или около того.

Как мы узнали в начале нашего пути, импульс рождается из быстрой последовательности открытия и закрытия каналов в мембране клетки. Каналов двух типов: тех, через которые в тело клетки проникает натрий, и тех, через которые из нее откачивается калий. Эта последовательность запускается, когда электрический потенциал нейрона достигает своей критической точки. Таким образом, для того чтобы нейрон создавал собственные спонтанные импульсы без участия других нейронов, его электрический потенциал должен возрасти до критического значения сам по себе. Для этого у нейронов, которые умеют сами поддерживать активность, имеются специальные каналы в мембране, которые обеспечивают создание петли положительной обратной связи; когда напряжение в теле нейрона падает в конце цикла создания импульса, эти специальные каналы медленно открываются, позволяя положительным ионам постепенно накапливаться в нем и снова повышая его потенциал до критической точки, превышение которой порождает еще один импульс и запускает весь процесс заново. Это в точности такой же механизм, как тот, который управляет постоянной пульсацией водителей сердечного ритма, клеток синоатриального узла, чьи спонтанные тактовые импульсы заставляют ваше сердце ритмично сокращаться, поддерживая в вас жизнь.

Мы находим подобные нейроны – водители ритма – по всему мозгу. Они присутствуют во всех частях базальных ганглиев, а не только среди выходных нейронов: хитроумно названное субталамическое ядро (nucleus subtalamicus – участок мозга, спрятанный под таламусом) и бледный шар (globus pallidus) полностью состоят из нейронов – водителей ритма; полосатое тело словно пронизано гигантским интернейроном, задающим ритм [263]. Жизненно важным является ряд водителей ритма, расположенных в мезенцефалоне, среднем мозге, который вырабатывает нейромодуляторы. Бесконечные серии их спонтанных импульсов доставляют свежий запас серотонина, норадреналина и дофамина по всему мозгу. Мы уже сталкивались с примером того, насколько они важны: потеря постоянного источника поступления дофамина в полосатое тело известна как болезнь Паркинсона. Нейроны, отвечающие за ритм, также в больших количествах появляются на очень раннем этапе развития мозга в коре, в сетчатке и в других местах, управляя спонтанной активностью, которая направляет рост нейронов и создание связей [264]. Хотя большая их часть исчезает вскоре после рождения, есть отчеты, что изредка нейроны – водители ритма встречаются даже в развитой коре взрослых мышей [265].

Помимо этих нейронов, задающих ритм и способных полностью самостоятельно генерировать импульсы, есть другие типы нейронов – многословные, болтливые нейроны, которые генерируют больше импульсов, чем требуется [266]. Некоторые нейроны создают импульс после выхода из состояния торможения. Когда они приходят в норму, восстанавливаются после подавления, они отправляют импульс, объявляя всему миру: «Я свободен!» Некоторые болтливые нейроны посылают целую серию импульсов после достижения критического потенциала, опять же благодаря специфическим каналам в мембране, которые открываются первым импульсом и позволяют положительным ионам накапливаться некоторое время, многократно подталкивая напряжение в его теле выше критического уровня для генерации импульса. В коре тоже есть некоторые из этих многословных нейронов, которые могут по-разному проявлять активность, но при этом умеют проявлять ее без внешних подсказок.

Однако спонтанные импульсы, отправленные в отсутствие входящих данных, создают неструктурированную активность, при которой каждый нейрон выполняет свои собственные независимые действия. И за исключением, возможно, очень ранних стадий развития мозга, этой независимой активности недостаточно, чтобы постоянно создавать импульсы по всей сети нейронов. Редких водителей ритма и неумолчных болтунов в коре недостаточно, чтобы вызвать ту спонтанную активность, которую мы наблюдали на протяжении всего нашего путешествия. Нет; источником большей части спонтанной активности является сама сеть.

Обратная связь

Возьмите срез коры головного мозга и положите его в чашку Петри. Подключите к нему электроды и запишите его активность. Несмотря на то что нейроны в нем не связаны ни с чем, кроме друг друга, и не получают никакой информации из внешнего мира, этот кусочек мозга будет гудеть от активности, регистрируемой в группах нейронов, которые совместно генерируют импульсы [267]. Залейте этот кусочек химическим супом, имитирующим солевой раствор, находящийся в межклеточном пространстве неповрежденного мозга, и нейроны по всему фрагменту спонтанно перейдут в медленный волновой ритм, воспроизводя характерный рисунок чередования серии импульсов и затем паузы между ними каждые несколько секунд [268]. Мы получим забывшийся глубоким сном изолированный кусочек коры. Срезы гиппокампа не только спонтанно разражаются скоординированными сериями импульсов, следующих определенному рисунку, но и самопроизвольно изменяют эти рисунки активности каждые несколько минут [269]. Но погрузите эти срезы в раствор, который блокирует обмен химическими веществами в синапсах между нейронами, и почти все импульсы прекратятся, останется только активность немногочисленных водителей ритма. Во всех этих изолированных участках мозга подавляющее большинство импульсов генерируется сетью связей между нейронами.

Ключевым фактором здесь является обратная связь. Сеть соединенных друг с другом нейронов может поддерживать собственную активность, передавая импульсы между отдельными клетками, создавая новые импульсы исключительно из импульсов, уже циркулирующих в сети. Мы знаем, что нужно мозгу для создания такой обратной связи: ему нужен легион импульсов, чтобы сделать один новый импульс, поэтому обратная связь к каждой клетке должна исходить от множества других; и положительная, возбуждающая обратная связь сама по себе склонна к самовозбуждению, поэтому необходима также и отрицательная, подавляющая обратная связь, чтобы уравновесить это возбуждение. Наше путешествие показало, что такие цепи существуют во всех участках коры головного мозга.

Мы видели, что пирамидальный нейрон, яростно разветвляя свой аксон, отправляет большую часть его отростков клеткам, расположенным поблизости, соединяясь с тысячами соседних пирамидальных нейронов. Как бесстрашные и нетерпеливые исследователи диких неосвоенных земель, мы седлали быстрые импульсы, несущиеся из одной области в другую, меняя их на синаптических переправах между нейронами, поэтому мы нанесли на карту лишь одну из этих связей. Если бы мы были терпеливыми картографами и методично обходили все возможные маршруты, выходящие из нашей отправной точки, мы бы обнаружили, что каждый пирамидальный нейрон находится в центре бесчисленных петель обратной связи.

Начните с одного пирамидального нейрона и следуйте по его аксону до соседнего. Затем следуйте за аксоном этого нейрона к одному из его соседей. И продолжайте путь, отслеживая одну из цепочек связей пирамидальных нейронов. Всегда будет цепочка, которая возвращается к стартовому нейрону. Это может быть отросток аксона непосредственно от следующего нейрона, дающий немедленную обратную связь; это может быть на три, пять или десять нейронов позже. Но мы всегда сможем пройти полный круг и вернуться к началу. Таким образом, посылая импульс, пирамидальный нейрон создает себе возможность снова возбудиться в самом ближайшем будущем.

Только возможность, потому что большинство петель не обеспечат фактической возбуждающей обратной связи, импульса, который вернется к стартовому нейрону. На многих нейронах во многих из этих петель не будет достаточного количества входящих сигналов, пришедших примерно в это же время, чтобы превысить критический уровень и вызвать отправку результирующего импульса. И даже если все совпадет и этот импульс все же будет отправлен, мы знаем, что в любом синапсе возможен сбой, который приведет к разрыву цепи. Тем не менее мы можем гарантировать, что этот импульс найдет путь назад, потому что количество петель обратной связи – астрономическое, почти не поддающееся подсчету.

Представьте себе пирамидальный нейрон в крошечном районе коры головного мозга, состоящем всего из десяти тысяч других нейронов, каждый из которых, возможно, соединен – с вероятностью всего 10 % – с другим нейроном в ближайших окрестностях. Тогда у отдельно взятого нейрона будет около сотни петель непосредственной обратной связи, то есть прямой связи от нейронов, с которыми он сам контактирует напрямую: наш начальный нейрон будет подключен на вход примерно к одной тысяче из десяти тысяч; из этой тысячи 10 % вернутся выходными отростками аксонов на вход к стартовому нейрону, давая сотню непосредственных петель обратной связи. Но каждый из этой тысячи нейронов, с которыми есть прямая связь, будет в свою очередь связан примерно с одной тысячей других нейронов, то есть на втором уровне наш нейрон связан в общей сложности примерно с миллионом нейронов, каждый из которых может подключиться обратно к стартовому нейрону. Выполните математические вычисления, и у начального нейрона будет около десяти тысяч петель обратной связи, включающих два нейрона, и около десяти миллионов петель обратной связи, включающих три нейрона [270]. Так что в коре вашего головного мозга, где в каждой зоне гораздо больше, чем десять тысяч нейронов, несмотря на синаптические потери, нехватку входящих сигналов и вот это всё, будет более чем достаточно петель, способных передать импульсы от начала до конца, замкнуть цепь положительной обратной связи, чтобы создать быструю серию всплесков напряжения в исходном нейроне, приводя его к генерации импульса. И запустить весь процесс заново.

(И это только в пределах локального соседства нейронов и в пределах одного слоя коры. При уменьшении масштаба мы видим больше петель обратной связи, больше способов поддерживать импульсную активность. Существуют соединения между слоями внутри одной и той же области коры [271]. В визуальной коре мы стартовали с четвертого уровня на второй и третий, а затем спустились на пятый. Кропотливая картография показала бы нам, что мы можем вернуться в четвертый слой со второго и третьего или вернуться из пятого обратно на второй и третий. Между разными областями коры тоже есть петли. Именно это мы видели на обеих визуальных магистралях, встречаясь с импульсами, текущими назад мимо нас к областям V1, V2, V4, MT, которые мы только что покинули [272]. Есть петли, которые покидают кору, проходят через таламус и снова возвращаются в кору [273]. Петли короткие и длинные, ближние и дальние.)

Этот легион занят спонтанной активностью; а как насчет необходимости поддержания баланса? Но мы видели и это. Во время нашего путешествия мы убедились, что аксон пирамидального нейрона контактирует с некоторыми из тех более редких интернейронов, которые переносят нейромедиатор ГАМК и ингибируют свои мишени. Действительно редких: около 90 % входов в нейрон кортекса возбуждают его; только около 10 % препятствуют этому. Но мы убедились и в том, что сигналы торможения очень сильны. Расположенные на дендритах близко к телу нейрона, эти синапсы с ГАМК уничтожают возбуждающие всплески потенциала, пытающиеся пройти мимо них. И эти синапсы с ГАМК имеют гораздо более низкий уровень отказов, чем возбуждающие. Так что импульсы от этих интернейронов надежны и мощны. Некоторые интернейроны будут напрямую подключаться к исходному пирамидальному нейрону. Другие ингибируют пирамидальные нейроны, расположенные дальше по петле, не давая им зацикливаться и самовозбуждаться. Третьи будут посылать сигналы в самом конце петли обратной связи, в конечном итоге передавая тормозящий сигнал обратно стартовому нейрону. Таким образом один импульс пирамидального нейрона служит как бы сигналом стартового пистолета для миллиона спринтеров, отправляющихся в эстафету по сети, импульсы возбуждения и торможения бегут через густую сеть последовательно соединенных нейронов, в конечном итоге создавая поток входящих сигналов возбуждения и торможения, приходящих обратно в этот стартовый нейрон.

Из серьезных теоретических работ мы знаем, что тонкие настройки такой нейронной сети будут определять как вид спонтанной активности, так и ее продолжительность. Тонкие настройки, состоящие из точного сочетания возбуждающих и тормозящих сигналов, схем взаимных соединений и весовых коэффициентов этих подключений [274]. Некоторые схемы соединений могут значительно растягивать во времени реакцию подобной сети за пределы первоначального короткого входного сигнала [275]. Или перевести ее в режим полностью самостоятельного поддержания активности после него. Можно даже создать самоподдерживающую активность сеть, не нуждающуюся в каком-либо внешнем толчке, потому что уже имеющихся в ней импульсов будет достаточно, чтобы генерировать больше импульсов, пока эта схема соединений сохраняется. Некоторые из них демонстрируют нерегулярные узоры из импульсов, некоторые совершают ритмичные колебания, когда импульсы прибывают и убывают волнами, а некоторые скатываются в хаос.

И теоретики неплохо понимают, какие именно типы сетей генерируют те самоподдерживающиеся импульсы, которые мы наблюдали в действии в вашем мозгу во время операции «Добыть последнее печенье».

Наиболее очевидной была самоподдерживающаяся активность моторной коры, которая заставляла вашу руку подниматься и протягиваться поперек стола, распрямляя пальцы, чтобы схватить печенье. Существует хорошо разработанная теория такого типа самоподдерживающихся сетей, образующих «дугу» активности легиона нервных клеток в моторной коре [276]. Теория, согласно которой сеть моторной коры имеет петли обратной связи, систему баланса, и такой тип связей, что при получении запускающего сигнала на входе она разворачивает самоподдерживающуюся последовательность срабатывания нейронов, генерирующих импульсы. Самоподдерживающуюся, но кратковременную: последовательность импульсов длится дольше первоначального сигнала, но затухает через десятки миллисекунд.

И, конечно, нам известно, что в любом мозге, от человеческого до мышиного, от мозга слизней до личинок дрозофил, все виды движений создаются такими самоподдерживающимися сетями нейронов [277]. Везде, где мы видим ритмические движения – ходьбу, ползание, плавание, – мы находим подобные сети нейронов, которые самостоятельно поддерживают повторяющуюся активность. Единожды полученный входной сигнал о начале движения приводит к тому, что самоподдерживающиеся сети запускают циклы импульсов, а затем замолкают. Каждый всплеск импульсов от нескольких нейронов одновременно приводит к сокращению мышцы; каждый цикл импульсов, пробежавший по всем нейронам сети, создает одно повторение всех фаз движения, один шаг при ходьбе, одно сокращение-растяжение при ползании, один гребок при плавании.

Нейроны префронтальной коры, которые сохраняли информацию о печенье, коробке и ваших коллегах в офисе, делали это при помощи своей постоянной импульсной активности. А постоянную импульсную активность нужно поддерживать. Пока что наиболее убедительная теория о том, как устроена эта буферная память, утверждает, что префронтальная кора содержит сети нейронов, которые связаны друг с другом петлями обратной связи и которые, получая входящие сигналы – помятую крышку коробки, мимолетный шелест одежды прошедшей мимо сотрудницы, – порождают самоподдерживающиеся циклы импульсов, удерживающие эти сигналы в кратковременной памяти [278].

Те же типы сетей, вероятно, обеспечивают принятие решений. Накопленные импульсы в теменной и префронтальной коре могут циркулировать секундами. А такая продолжительность подразумевает поддержку генерации импульсов со стороны самих нейронов. Таким образом, последние теории о том, как нейроны посылают импульсы во время длительных процессов принятия решений, предполагают, что они тоже являются частью подобной сети взаимодействующих друг с другом клеток [279]. При этом одна группа теорий утверждает, что эта обратная связь существует между нейронами в локальных цепях коры головного мозга [280], а другая видит эту обратную связь как большую петлю, выходящую из коры, возвращающуюся в кору и проходящую через базальные ганглии и таламус [281].

Поэтому мы считаем, что в коре головного мозга повсюду есть сети обратной связи, сети нейронов, которые создают собственную динамику. В моторной, префронтальной и теменной коре мы видим импульсные активности, существующие длительное время, которые являются сигнатурами самоподдерживающихся сетей. В других местах коры, даже когда мы явно не ищем такого рода самоподдерживающейся активности, мы можем увидеть строение этих сетей с обратной связью. Подобные схемы связи между нейронами коры примерно одинаковы везде, даже в самых первых областях зрительной коры. Между пирамидальными нейронами имеется множество петель обратной связи в ближайших их окрестностях. Таким образом, даже если мы не можем однозначно утверждать, что наблюдаем самоподдерживающиеся импульсы в этих частях коры, кажется вероятным, что эти области способны их производить.

На мой взгляд, из этого вытекает интересная идея. В вашей моторной коре мы видели множество нейронов, которые явно не были настроены на управление движением вашей руки. Для исследователей, обнаруживающих отсутствие настройки, это не становится неожиданностью, потому что теория о том, что моторная кора содержит самоподдерживающуюся сеть, предсказывает это: должны быть нейроны без настройки, потому что эти нейроны являются частью петель обратной связи, не получающих напрямую входящих сигналов и не отправляющих выходных непосредственно в спинной мозг. Но, путешествуя по вашему мозгу, мы дали имя нейронам, у которых не было очевидной реакции на внешний мир: темные нейроны второго типа. Мы видели их повсюду.

Идея проста: эти темные нейроны второго типа на самом деле говорят нам, что во всех областях коры головного мозга доминирующей активностью является самоподдерживающаяся динамика. И темные нейроны второго типа на самом деле и есть эти «активные, но не настроенные» нейроны; все они находятся здесь, чтобы генерировать спонтанную активность [282]. В V1, V2, V4, по обоим шоссе «Что» и «Где», везде, где мы были (и не были). Возможно, повсюду в коре головного мозга, где нам казалось, что мы не видим импульсов устойчивой динамики, на самом деле мы наблюдали за ними все время – просто это были импульсы темных нейронов второго типа.

Мы видим спонтанные импульсы по всей коре. И, как я уже говорил, мы хорошо понимаем, как они создаются. Но для чего они нужны в бодрствующем мозгу? И водители ритмов, и сетевые формы спонтанной активности – кошмар для нейробиологов. Они используют необычайное количество энергии, но, будучи порожденными сами по себе, без входящих сигналов, они, кажется, не несут никакой информации о мире, никакого кода. Раскрытие глубокой тайны их существования – тема последней главы.

Глава 10

Есть только миг

Ограничения скорости

Печенье уже на пути к вашему рту. По мере того как оно поднимается все выше, импульсы разбегаются по вашему мозгу: от сетчатки до зрительной коры, через префронтальную кору, дальше в моторную кору и базальные ганглии, вниз по стволу мозга и в спинной мозг. Для вас это был лишь миг. Всего две секунды. От искоса брошенного взгляда до печенья во рту – мгновение ока.

От простейшего рефлекса, отдергивания руки от обжигающей чашки, до замирания, когда тигр вежливо покашливает у вас за спиной. От принятия решения, является ли летящее к вам черно-белое пятно восторженным далматинцем или разъяренной пандой, до вашей памяти, подсказывающей следующие слова в любимой песне, чтобы вы могли проорать в караоке припев, попадая в ноты так же часто, как слепой лучник. Скорость, с которой ваш мозг может – должен – реагировать на внешний мир, ставит жесткие требования к тому, как быстро должны работать импульсы. И ваш мозг действительно способен реагировать до неприличия быстро.

Простые реакции на внешний мир занимают всего несколько миллисекунд. Я показываю вам картинку, и первое заметное изменение потока импульсов от ганглиозных клеток сетчатки происходит примерно через 20 миллисекунд. V1, первичная зона зрительной коры, реагирует примерно через 40–50 миллисекунд после появления изображения. Каждый пит-стоп на шоссе «Что» добавляет еще примерно 10 миллисекунд: реакция в V2 возникает через 10 миллисекунд после отправки сигнала из V1; в V4 – примерно через 10 миллисекунд после V2. Шоссе «Как» работает быстрее, нейроны области MT меняют свою активность всего через 10 миллисекунд после первого заметного изменения в V1 [283].

Логично, правда? Шоссе «Как» – это быстрый, реактивный маршрут через кору головного мозга для определения, где и как что-то движется, чтобы обеспечить вам возможность выбора: немедленно дотронуться и схватить или наоборот, пригнуться и ускользнуть. Шоссе «Что» медленнее, это маршрут через кору головного мозга, заполненный обменом мнениями и консультациями, для того чтобы понять, что представляет собой то, что вы увидели, и помочь определить, съедобно ли это, можно ли это погладить или оно собирается наказать вас за опоздание на работу. Медленнее, но веретенообразная область распознавания лиц взорвется активностью менее чем через 100 миллисекунд после того, как в поле вашего зрения попадет знакомое лицо.

Впрочем, и более сложные активности не занимают у мозга много времени [284]. Вот вам подобное испытание: я покажу картинку всего на 30 миллисекунд, пока вы удерживаете кнопку; ваша задача – отпустить кнопку, но только в том случае, если на картинке изображено животное. При мимолетном взгляде ваш мозг должен использовать импульсы из сетчатки, несущие информацию о том, где была темнота, а где свет и под каким углом находились границы света и темноты, не только для восстановления из точек и штрихов рисунка, то есть понять, что это картинка, но затем еще и сравнить эту реконструированную картинку-концепцию с некоторыми сохраненными воспоминаниями о том, как выглядят животные. А затем – еще и принять решение, есть ли на картинке какие-либо из этих животных. Выглядит не так уж просто. Тем не менее вы, скорее всего, дадите как минимум 90 % правильных ответов. Потому что ваш мозг может решать подобные задачи очень быстро: время от первого появления изображения в поле зрения до момента, когда активность в конце шоссе «Что» (в вашей префронтальной коре) сигнализирует о принятии решения, животное на изображении или нет, составляет всего 150 миллисекунд [285]. И если это звучит неправдоподобно быстро, то как вам такое: Терри Стэнфорд с коллегами показали, что всего 30 миллисекунд достаточно, чтобы новая порция зрительной информации повлияла на решение [286].

Конечно, чем больше мозгу нужно обрабатывать, тем медленнее реакция. Как только ваш мозг определил, изображено ли на картинке животное, нужно проделать еще одну работу. Вы должны выбрать правильное действие – отпустить кнопку или нет, – а затем выполнить его физически. Скорее всего, между появлением изображения и отпусканием кнопки в среднем пройдет около 450 миллисекунд. Поскольку ваш мозг, кажется, уже через 150 миллисекунд знает, изображено ли на картинке животное, это должно означать, что организовать правильную физическую реакцию сравнительно сложно.

Еще мы можем замедлить ваш мозг, заставив его заниматься математикой. Возможно, вас это не удивит. Тем не менее французский нейробиолог Станислас Деан решил проверить, насколько именно упадет скорость [287]. Он давал группе добровольцев простое задание: определить, больше или меньше некоторое число, чем пять. В среднем участникам требовалось около 400 миллисекунд между предъявлением числа и физическим ответом, заключавшимся в нажатии кнопки. То есть мозгу нужно было меньше половины секунды, чтобы распознать число, сравнить его с пятью, а затем отреагировать, нажав правильную кнопку. А иногда добровольцы делали это даже быстрее.

Хитрость эксперимента Деана заключалась в том, что он манипулировал всеми тремя частями задачи – пониманием, сравнением, ответом, – чтобы выяснить, какая из них вызывает затор. Ответ давался быстрее, если число было показано, а не произнесено, то есть мозг понимает визуальную информацию быстрее, чем полученную на слух. Реакция была тем быстрее, чем дальше число отстояло от пяти, а это наводит на предположение, что числовая прямая действительно существует. И нажатие кнопок правой рукой происходило быстрее, чем левой: все добровольцы были правшами, так что доминирующий контроль этой руки в их левой моторной коре (про латерализацию см. в четвертой главе) играет в пользу ускорения прохождения команд. Таким образом, самый быстрый ответ в 375 миллисекунд был получен при визуальном предъявлении числа, значительно отличающегося от пяти, когда в качестве ответа требовалось нажатие правой кнопки. Самый медленный отклик в 435 миллисекунд был при прослушивании числа, близкого к пяти, для которого требовалось нажать на левую кнопку. Но эти различия в скорости – понимании, сравнении, действии – сдвигали общее время реакции мозга всего на несколько десятков миллисекунд.

Мы можем еще больше замедлить работу мозга, не дав ему достаточно информации. Здесь мы снова возвращаемся к фильмам с беспорядочно движущимися точками. Вспомните: задача состоит в том, чтобы определить доминирующее направление, в котором движутся точки, и сообщить о принятом решении, повернув глаза к источнику света в том же направлении – посмотрев на лампочку слева или справа. Мы можем контролировать, насколько сложна задача, изменяя долю точек, движущихся в одном направлении. И чем меньше точек движется в одном направлении, тем сложнее задача и тем медленнее люди, обезьяны и грызуны принимают решения [288]. Если половина точек движется в одном направлении, то на принятие решения уходит около 400 миллисекунд и почти все решения верны. Но снизьте количество синхронно двигающихся точек до 3 %, тогда на принятие решения будет уходить примерно в два раза больше времени, и все равно испытуемые будут совершать множество ошибок. Хуже того, если мы сыграем с испытуемыми жестокую шутку, заставляя точки двигаться хаотически, то есть исключим возможность правильного ответа, люди будут смотреть на экран в течение секунды или более, даже если их проинструктируют, что требуется принимать решение как можно быстрее. Когда мы собираем рассеянную, сложную информацию, мозг сразу замедляется. Замедление по-прежнему относительно – в конце концов, это лишь секунда.

Ваше решение стащить печенье в трудную минуту сочетает в себе все вышеперечисленное и еще много чего. Импульсы объединяют все эти светлые и темные участки и границы в рассыпчатое овсяное печенье в полумраке коробки с приоткрытой крышкой, на которой нацарапано фломастером «Печенье», стоящей на коричневатой столешнице. Импульсы о распознавании в этом овсяно-коричневом полукруге, усеянном темными и светлыми кусочками, последнего печенья, съедобного объекта, ответа на насущную проблему выхода из дремоты перед неизбежным общим собранием. Импульсы буферной памяти, фиксирующей, где ваши коллеги были всего лишь долю секунды назад, кто рядом с кем, кто куда смотрел. Импульсы для накопления всех этих воспоминаний и новой информации в качестве свидетельств в пользу или против того, схватить это печенье или лучше не стоит. Импульсы для исполнения сложносоставного движения, заканчивающегося прикосновением кончика пальца к его рассыпчатому краю. Даже если учесть вялость вашего полудремлющего после сытного обеда мозга, это примерно 300 миллисекунд, чтобы собрать «что» и «где» из зрительных и слуховых входящих сигналов, еще 1,5 секунды, чтобы вспомнить все и принять решение, и еще 300 миллисекунд, чтобы наклониться и дотянуться до этого кусочка плотской утехи. На все про все – 2,1 секунды.

В таких временных масштабах импульсы на самом деле неуклюже медлительны. Физический процесс создания и отправки импульса устанавливает жесткий нижний предел того, сколько импульсов может быть передано, получено и заново отправлено в течение одной или двух секунд. Вызвать скачок напряжения можно быстро, но не бесконечно быстро: диффузия молекул, переток ионов, рост и падение потенциала. Суммирование всплесков для достижения критической точки может происходить быстро, но не бесконечно быстро. Создание импульса при достижении критического уровня потенциала происходит быстро, но тоже не бесконечно быстро. Бег импульса по аксону стремителен, но тоже занимает время. Каждый шаг в процессе создания и отправки импульса – это время, это задержка на пути обработки того, что происходит в мире. Даже если каждый входящий импульс, поступающий к нейрону, вызывает всплеск напряжения, достаточно большой, чтобы подтолкнуть нейрон к его критической точке, все равно пройдет не менее 10 миллисекунд от момента, когда импульс приземлится на конец синапса, до момента прибытия нового импульса в пункт назначения – а возможно, и еще дольше, если аксон медленный, или длинный, или и то и другое сразу. Как же тогда мы ухитряемся выяснить все «что» и «где» в процессе охоты на печенье менее чем за 300 миллисекунд? Как мозг преодолевает ограничения в скорости генерации и передачи импульсов?

Есть два решения. Первое хорошо известно: мозг вычисляет параллельно.

Дороги, которые мы не выбрали

Первое решение проблемы ограничения скорости движения лежит на тех дорогах, которые мы не выбрали. Наше путешествие представляло собой один непрерывный путь, единую последовательную цепочку нейронов, протянувшуюся от сетчатки на дне глазного яблока, через бóльшую часть коры головного мозга и до спинного мозга. Хотя даже для такого путешествия нам пришлось клонировать себя, чтобы одна наша копия смогла свернуть на шоссе «Что», а другая – на шоссе «Как», и отслеживать разделение труда, необходимое для решения, казалось бы, простой задачи – взять печенье. Но на самом деле перед нами было гораздо больше дорог, по которым мы могли пойти, путешествий импульсов, которые происходили параллельно с нашим.

Мы видели эти параллельные дороги повсюду. Каждый раз, когда седлали клонированный импульс, проносящийся вдоль аксона к синаптической щели, и перепрыгивали через нее, чтобы спуститься по дендриту к нейрону, который собирался послать следующий импульс. Ведь мы могли совершить прыжок через любой из многочисленных синапсов, созданных аксоном. Сколько дорог мы могли бы пройти?

Теперь мы знаем, как нам повезло, что мы достигли финиша на выбранном пути. Хотя один аксон, разветвляясь, формирует много синапсов, но и частота синаптических отказов довольно высока, что делает импульс, достигший их, в большинстве случаев неэффективным. И даже если импульс сможет преодолеть синапс и достичь тела нейрона на другой стороне, скорее всего, окажется, что это темный нейрон, который не получил достаточного количества входящих данных, чтобы в ближайшее время произвести импульс. Путь импульса полон опасностей, и он должен быть готов к гибели.

Давайте подсчитаем, насколько опасен этот путь [289]. Мы обнаружили, что пирамидальный нейрон имеет около 7500 возбуждающих контактов с другими пирамидальными нейронами. И что у этих контактов доля отказов составляет около 75 %. Учитывая, сколько переходов мы сделали между нейронами в эти 2,1 секунды, мы должны были каждый раз отправляться в путь с новым импульсом через 10 миллисекунд или меньше, чтобы новый импульс повлиял на процесс охоты за печеньем. Вероятность того, что каждый из этих 7500 нейронов отправит импульс в следующие 10 миллисекунд, составляет (очень приблизительно) 1 %. Итак, когда мы начали свой путь, следуя за импульсом пирамидального нейрона где-то в коре головного мозга, у нас было всего 19 нейронов, достигнув которых, мы могли бы продолжить наше путешествие и уложиться в график. Девятнадцать нейронов, для которых приходящий импульс не наткнулся бы на синаптический отказ и каждый из которых затем достаточно быстро отправил бы собственный импульс. Или, другими словами, нам необходимо было метко попадать в любой из 19, при возможном выборе из 7500, чтобы продолжать наше путешествие при каждом скачке между нейронами. Нам действительно повезло, что мы смогли пройти через весь мозг всего за 2,1 секунды.

Но даже с этим крошечным числом вариантов первоначального выбора количество возможных путей, по которым мы могли бы пройти, растет взрывными темпами с каждым следующим прыжком. От каждого из этих 19 нейронов в свою очередь также можно отправиться по 19 возможным направлениям. Итак, через два прыжка мы могли оказаться на одной из 3516 дорог. После трех прыжков у нас уже 659 180 вариантов маршрутов. Даже если начать с одного-единственного нейрона, и даже если путешественнику чертовски повезет найти хоть какие-то варианты движения вперед, всего за несколько скачков количество непройденных потенциальных путей, параллельных маршрутов, выходящих из нашей исходной стартовой точки, резко возрастает. И каждый из этих путей потенциально может заниматься параллельными вычислениями чего-нибудь еще.

Дорог на самом деле намного больше, чем в примере параллельных путей, выходящих из одного нейрона. Каждая область мозга посылает множество импульсов по параллельным маршрутам. Начиная с сетчатки, ганглиозные клетки разбивают видимый мир на множество параллельных потоков информации: соседние нейроны реагируют на соседние предметы; нейроны в нижней части сетчатки реагируют на то, что находится наверху, и наоборот. Пиксели визуальной сцены с печеньем обрабатывались параллельно в каждом канале: некоторые ганглиозные клетки обрабатывали археологические залежи бумаг, разбросанные по краю вашего стола и перетекающие на прилегающий, с печеньем; некоторые наблюдали противоположную стену, Грэма на фоне стены, галстук Грэма и (сломанный) копировальный аппарат; еще одни – мотивационный плакат на офисной перегородке перед вами, гласящий: «Служба поддержки клиентов – это не отдел, это состояние души». Мы следовали за импульсами только из одного места в этом микрокосме, которые несли информацию всего об одном пикселе, одной точке этой картины, точке на раскрошившемся крае печенья, в то время как повсюду вокруг нас импульсы других ганглиозных клеток параллельно переносили в мозг картину остального мира.

И затем каждый из этих пикселей обрабатывается по крайней мере тридцатью различными типами ганглиозных клеток, собранных в первичные сети. Каждый из них передает различную информацию о появлении или смещении света, о том, как быстро меняется свет, или его направление, или о комбинациях всего этого. Информация о состоянии каждого пикселя в видимом пространстве обрабатывается параллельно, и в этой информации о каждом пикселе параллельно обрабатывается более тридцати отдельных потоков информации, и все они переносятся импульсами. А мы последовали только за одним.

Мы видели эти параллельные вычисления и в конце нашего пути. Нейроны моторной коры должны передавать информацию параллельно. Некоторые посылали импульсы, чтобы изменить позу; другие в это время отправляли команды, чтобы двигать плечом; третьи – чтобы протянуть руку.

И за пределами этого локального распараллеливания весь мозг – это огромный монстр параллельных вычислений. Вне нашего маршрута осталось еще так много областей мозга, которое мы не смогли посетить. Импульсы от сетчатки направляются прямо в ствол мозга, чтобы ваши глаза совершали саккады – быстрые согласованные движения, позволяющие сканировать пространство на предмет внезапного появления в поле зрения нового, важного и потенциально голодного объекта. Импульсы, отправляемые в гиппокамп и окружающие его структуры, несут воспоминания об аналогичных инцидентах, связанных с необходимостью экстренного повышения уровня сахара в крови перед скучным и длинным общим собранием, формируют воспоминания об инциденте с печеньем и отслеживают, где вы находитесь в офисе. Импульсы, которые отправляются в миндалевидное тело, готовят его к тому, чтобы извлечь урок из любого неудачного исхода эскапады с печеньем. Импульсы отправляются в таламус, мозжечок, латеральное серое вещество, гипоталамус – повсюду. Импульсы рассылаются по всему мозгу, чтобы вычислять разные вещи, предлагать разные решения, и все это делается параллельно.

Мозг параллелен на всех уровнях, от простейших связей, исходящих от одного нейрона, до маршрутов обработки информации через множество участков. Такая параллельная обработка решает одну часть проблемы ограничения скорости: нужно делать все сразу, разделяя мир на потоки и вычисляя каждый его элемент параллельно и одновременно. Но это не решает основную проблему ограничения скорости: вычисление каждого отдельного элемента – превращение пикселей света и тьмы в печенье для принятия решения о начале движения – все еще происходит последовательно.

В течение одной секунды большинство нейронов все еще не успевают создать импульс. А те немногие, что успевают это сделать, могут отправить сравнительно небольшое количество. И даже тогда последние из этой отправленной последовательности достигнут своих целевых нейронов уже после того, как эти нейроны отправили собственные импульсы. Как же тогда получается, что импульсы от глаза оказываются во фронтальной зрительной коре менее чем за 150 миллисекунд? Нам нужно найти другое решение.

Спонтанность ради выживания

Представьте, что тело должно было бы ждать, пока импульсы от сетчатки образуют легион импульсов в первичной области зрительной коры, чтобы он в свою очередь образовал легион импульсов во вторичной визуальной зоне, и так последовательно на всех остальных участках долгого пути к моторным нейронам в спинном мозге. Это займет десятки секунд, возможно, даже минуты.

У вашего тела нет времени сидеть и ждать, пока на каждом шагу с нуля будут созданы легионы импульсов. Сидеть и ждать – прямой путь к тому, чтобы быть съеденным. Как же тогда импульсы превращают ощущения в действия – поднимать, хватать, бежать, принимать решения – достаточно быстро, чтобы тело могло выжить?

Я считаю, что все дело в спонтанных импульсах. Они – способ мозга обойти скоростные лимиты и разобраться с главной проблемой – проблемой выживания. Тело не должно ждать их создания, потому что они и так уже есть. И поскольку они уже есть, их можно поставить на службу выживанию.

Спонтанные импульсы способны помогать нейронам быстрее реагировать на внешний мир. Оставленный на собственное усмотрение, не подверженный бомбардировке входящими сигналами, пирамидальный нейрон по умолчанию будет иметь значение электрического потенциала в своем теле намного ниже критической точки, необходимой для генерации импульса. Требуется несколько сотен входящих импульсов, чтобы из состояния покоя достичь потенциала, достаточного для генерации одного выходного импульса от этого единственного нейрона (глава 3). И это даже не считая вампирических ГАМК-синапсов, подавляющих попытки довести нейрон до критической точки. Как и вы, лениво дремлющий нейрон медлителен при пробуждении из состояния полного покоя и склонен снова засыпать без постоянного сигнала тревоги.

Но что, если напряжение в теле нейрона уже близко к критической точке? Тогда ему нужно получить всего несколько дополнительных входящих импульсов, чтобы создать новый. Он сможет посылать импульс почти мгновенно. Если эти несколько дополнительных всплесков потенциала в его теле вызваны чем-то, произошедшим во внешнем мире, нейрон может почти мгновенно отреагировать на этот вызов. И как нейрон может удерживаться вблизи своей критической точки, ожидая, когда появятся импульсы, вызванные событиями в мире? Правильно: спонтанные импульсы, вызывающие скачки потенциала во многих нейронах, повышающие их напряжение все ближе к критическому. Вихрь спонтанных импульсов в большой нейронной сети может гарантировать, что всегда есть нейроны, близкие к своей критической точке. Таким образом всякий раз, когда в этот контур поступают новые импульсы, несущие сообщения о внешнем мире, эти нейроны могут отреагировать на них почти мгновенно, посылая в ответ свои собственные импульсы, отправляя информацию дальше.

В то время как отдельный нейрон может быть сонным и вялым, группа нейронов всегда готова ответить на вызов – легион снова в бою [290]. И с этими подкритическими нейронами в каждой области коры, в V1, V2, V4, MT, префронтальной коре и т. д., каждый последующий шаг в нашем путешествии занимал всего несколько миллисекунд.

С этой точки зрения спонтанные импульсы служат для помощи импульсам, вызванным событиями во внешнем мире. Эта теория явно работает, но вызывает множество неприятных вопросов. Во-первых, все это происходит случайно: в тот самый момент, когда из мира поступает новая информация, какие-то нейроны преодолевают свой критический уровень при помощи спонтанных импульсов, вероятно, случайным образом. Возможно, не имеет значения, какие именно нейроны случайным образом оказываются близки к критической точке, если все, что волнует мозг, – это информация, переносимая легионами импульсов (глава 7). Но даже в этом случае как мозг может отличить импульсы, которые требуются для поддержания быстрой реакции в других нейронах, от импульсов, которые означают события внешнего мира?

Но более серьезная проблема заключается в том, что использование спонтанных импульсов в качестве простых помощников для информационных импульсов – это на удивление расточительное использование огромного количества энергии, необходимого для поддержания спонтанной активности. В самом деле, это такое огромное количество энергии, что импульсы, вызванные событиями или действиями во внешнем мире, едва ли оказывают влияние на уровень потребления энергии мозгом, в котором кипит спонтанная активность [291]. То, что на это уходит столько энергии, заставляет предполагать, что у мозга должен быть лучший способ заставить спонтанные импульсы работать на себя.

И нам кажется, что мы знаем, как именно: спонтанные импульсы уже несут большую часть информации, необходимой мозгу для совершения действий. Они содержат предсказания.

Спонтанность ради прогнозирования

Прогнозирование имеет решающее значение для многих наших действий. Наши знания, накопленные на основе предыдущего опыта, определяют наше будущее поведение. Это прогнозирование, предсказание: исходя из того, что произошло раньше, мы определяем, что, вероятнее всего, произойдет дальше. Наш мозг превращает опыт в предсказание. И это проявляется на всех временных масштабах нашего поведения, от простого до сложного.

Предсказание видимого мира

Есть один навык, которому вы на самом деле научились на собственном опыте, хотя даже не подозреваете, что именно научились ему: это зрение. Развитие вашей зрительной системы заняло очень много времени. Ваши глаза открылись еще в утробе, но смотреть там было не на что. Когда вы родились, ваш мозг не знал, как выглядит мир. Он не знал о визуальной статистике окружающего мира. Сколько там краев, углов и кривых. Не знал о том, где они обычно бывают – ровные края горизонтов, стволов деревьев и домов, ровные углы листов бумаги, кубиков и окон, правильные дуги луны, мячей и пирогов. О том, как эти края, углы и кривые соотносятся друг с другом, образуя деревья, дома и мячи. И о том, как они движутся по изящным дугам и плавным траекториям без внезапного исчезновения, разворота или падения.

Вся эта визуальная статистика видимого мира усвоена мозгом на собственном опыте. Вырастите кого-нибудь в мире без вертикальных линий, и он не сможет увидеть вертикальный объект, расположенный перед ним [292]. Вырастите кого-нибудь, закрыв ему один глаз, и, когда вы позволите его открыть, этот глаз ничего не увидит [293]. В обоих случаях нейроны зрительной коры не смогли изучить соответствующую статистику видимого мира: без опыта видения вертикальных линий не будет нейронов, настроенных на вертикальные линии; лишенные восприятия картины из одного глаза, не появятся нейроны, обрабатывающие вид на внешний мир из этого глаза. Нейроны узнают о краях, углах и изгибах на собственном опыте. Набор нейронов в вашей зрительной коре в точности отражает статистику видимого мира, в котором вы выросли.

Это означает, что ваш мозг может превратить этот жизненный опыт в предсказание. Если видимый мир имеет тенденцию последовательно воспроизводить набор повторяющихся статистических данных, тогда нам не нужно подробно анализировать каждую сцену заново, поскольку большую часть того, что происходит в мире прямо сейчас, ваш мозг может предсказать на основе того, что ваши нейроны испытывали раньше. Прогнозы делаются этими опытными нейронами, запускающими спонтанные импульсы. Эти спонтанные импульсы предсказывают конкретный набор краев, углов и кривых, которые появятся в видимом мире прямо сейчас. Предсказывают их неизбежные перемещения; вроде того, например, что Сара, удаляющаяся от вас прямо сейчас, через мгновение окажется немного дальше в том же направлении, в котором уже движется, поскольку телепортацию еще не изобрели. Предсказывают и более сложные, тонкие детали, цвета, текстуры и объекты в окружающем мире.

Эти спонтанные импульсы-провидцы решают проблему ограничения скорости. Нам не нужно ждать импульсов от сетчатки, чтобы они в одиночку создали первую волну импульсов в V1, чтобы те в свою очередь запустили активность в V2, затем в V4 и так далее. Поскольку спонтанные импульсы уже были в каждой из этих областей, они уже предсказывали большую часть видимого мира.

Как именно происходит это предсказание? Одна умная теория состоит в том, что зрительная кора частично решает проблему ограничения скорости, предсказывая, какая информация будет приходить от глаза. Когда мы путешествовали по шоссе «Что» и «Как», нейроны на каждой следующей остановке нашего пути посылали импульсы в ответ на всё более сложные аспекты видимого мира. В этой прогнозной теории импульсы, которые мы встречали на шоссе «Что», сигнализировали о том, что, скорее всего, будет наблюдаться в видимом мире, лучший прогноз на данный момент: импульсы от V1, сигнализирующие о наиболее вероятном наборе простых элементов; импульсы из V2 – наиболее вероятное сочетание этих элементов, таких как длинные края и углы; импульсы от V4 – наиболее вероятные комбинации тех сочетаний и различных цветов; из височной доли – наиболее вероятные объекты, которые они представляют. Но ключ к этой теории – это то, что происходит при движении в обратную сторону. Помните те импульсы, которые летели мимо нас на каждом шагу, импульсы, которые уже были там и мчались обратно по шоссе «Что» туда, откуда мы пришли? Они делали предсказания.

Работая в обратном направлении от височной коры, эти возвращающиеся импульсы предсказывают события, которые должны происходить во внешнем видимом мире, если каждое предположение верно. И на каждой остановке, двигаясь назад по шоссе, они предсказывают путем деконструкции: если этот объект находится где-то там (височная доля), то он должен иметь этот набор сложных элементов (в V4); если это именно эти сложные элементы (V4), то это набор вот таких углов, кривых и длинных линий (в V2); если это набор таких углов, кривых и длинных линий (V2), то этот набор простых границ расположен именно так в пространстве (в V1). Таким образом, импульсы, спускающиеся по шоссе «Что», в конечном итоге предсказывают, какая информация (контуры, где они находятся, их углы и их местоположение) должна поступать в V1 от глаза.

А данные, поступающие от глаза, просто корректируют то, что не совпадает с предсказаниями. Поскольку большинство прогнозов будет правильными (ведь наша визуальная система потратила много лет на изучение того, что существует во внешнем видимом мире), то донастраивать будет особо нечего. Таким образом большинство спонтанных импульсов в вашей зрительной коре сообщают остальной части вашего мозга точную версию того, что существует в мире, еще до того, как ваш глаз увидит это.

Во всяком случае, такова теория [294]. Для умников это называется «байесовским иерархическим выводом» или чем-то вроде начальной загрузки из кэша для программистов; для остальных это можно назвать обоснованными предположениями. Как бы мы это ни называли, это означает: видение может происходить так быстро, что вы даже не замечаете, как оно происходит; вся информация уже есть и лишь скорректирована фактическими входящими сигналами.

Прогнозирование того, что пригодится

Я считаю, что использование мозгом спонтанных импульсов, предназначенных для прогнозирования, выходит далеко за рамки механизма зрения или любого другого из наших органов чувств. Предсказания применяются везде.

Мозг предсказывает исход выбора решения. Для иллюстрации давайте сыграем в простую игру. Вы должны выбрать одну из двух карт, которые я показываю вам. Одна карта принесет вам вознаграждение с высокой вероятностью, другая – с низкой. (Вознаграждением пусть будет шоколадное молочко.) Естественно, вы захотите выяснить, какая из двух карт имеет более высокую вероятность вознаграждения, поскольку кто же не любит шоколадное молочко? Если я буду неоднократно предъявлять вам эту пару карт, вы довольно быстро поймете, какая из них лучше. Вы станете ожидать, что эта карта принесет более высокую выплату, делая таким образом предсказание вероятного результата выбора именно этой карты. Затем вы будете использовать это предсказание, чтобы изменить свое поведение; когда вам будут предъявлять пару, содержащую эту карту, вы будете прогнозировать, что ее выбор принесет вознаграждение, и поэтому выбирать именно ее. Ваш мозг может быстро создавать подобные прогнозы на основе нескольких примеров простых событий.

Это значит, что мы можем где-то в коре найти нейроны, спонтанная активность которых предсказывает, что вот-вот произойдет что-то хорошее. Майкл Платт и Пол Глимчер сообщили именно о таком наборе нейронов в теменной доле коры головного мозга [295]. Они попросили своих обезьян выполнить простую задачу: посмотреть на центральную точку, а затем, когда будет получен сигнал, посмотреть на зажигающийся свет сверху или снизу от нее. Обезьянам потребовалось всего несколько попыток, чтобы узнать, за какой из двух вариантов они получают больше сока. А их нейронам – чтобы они смогли предсказывать, какой вариант ответа будет наиболее ценным. Ведь в задней части теменной коры находится набор нейронов, которые срабатывают прямо перед движением глаз. Одна группа разражается множеством импульсов перед тем, как глаза поднимаются вверх, другая группа, соответственно, как раз перед тем, как они опускаются вниз. Спонтанная активность нейронов, отвечающих за движения глаз, изменилась, чтобы спрогнозировать значение ответа. Если результатом движения глаз вверх было больше сока, нейроны, контролирующие движение глаз вверх, создавали больше спонтанных импульсов до сигнала выбора. Если больше сока приносило движение глаз вниз, больше спонтанных импульсов производили нейроны, движущие глаза вниз. И чем выше была ценность правильного выбора – чем больше сока получала обезьяна по сравнению с другим вариантом, – тем больше спонтанных импульсов производили нейроны, которые перемещали глаза в эту сторону. Спонтанные импульсы предсказывали ценность действия, управляемого этим нейроном.

Такую спонтанную активность, которая предсказывает будущие решения, мы наблюдаем по всему мозгу. Во время этой надоедливой задачи с беспорядочно перемещающимися точками, еще даже до того, как точки появятся на экране, нейроны движения глаз в той же области теменной коры начинают испускать спонтанные импульсы. И чем больше они их посылают, тем более вероятно, что обезьяна примет решение, что точки движутся в предпочтительном направлении самых активных из этих нейронов [296]. Чем сильнее и более коррелированна спонтанная активность в V1 обезьяны, тем больше вероятность, что обезьяна обнаружит, что изображение было немного повернуто, чтобы выглядеть незнакомым [297]. Так же и у людей, пытающихся решить, является ли известная картинка, на которую они сейчас смотрят, изображением двух лиц или вазы, чем больше наблюдается спонтанной активности в их веретенообразной области распознавания лиц перед просмотром изображения, тем более вероятно, что смотрящий все же сделает выбор в пользу двух лиц [298].

Теории о том, как мозг принимает решения, предполагают, что все эти эффекты спонтанной активности влияют на будущие решения, потому что эта деятельность кодирует предшествующую информацию, что спонтанные импульсы конкретного нейрона перед принятием решения означают: учитывая предыдущий опыт этого тела, вот вам мой текущий прогноз того, насколько вероятно, что мой вариант выбора будет правильным или полезным. (Где «мой выбор» может означать, какой источник света выбрать для более богатого вознаграждения, в каком направлении движутся точки, видим ли мы в поле зрения лицо или вазу и т. д. и т. п.) И все подобные нейроны отправляют свои прогнозы еще до того, как какая-либо информация поступит из внешнего мира, а следовательно, эти прогнозы можно использовать в качестве отправной точки для как можно более быстрого и точного принятия решения [299].

Хранение событий в буферной памяти – тоже своего рода прогноз. Существует строго ограниченный объем того, что мы можем хранить в этой рабочей памяти. Так что для того, чтобы что-то происходящее в мире попало в этот буфер, оно, вероятно, должно быть достаточно важным, чтобы это стоило запомнить. Размещение события в этом буфере – прогноз о том, что нам будет полезно принять во внимание в ближайшем будущем.

Мы можем увидеть, что это именно прогноз, если рассмотрим два способа внесения сведений в буферную память. Ваш мозг сам по себе имеет тенденцию откладывать туда в основном события и предметы, которые являются новыми, странными или удивительными. Он игнорирует рутинное. Как, например, действия по запиранию входной двери, когда вы покидаете свое жилье, отправляясь на работу; пройдет несколько секунд, и вы, вероятно, не сможете вспомнить, как делали это. Поскольку рутинные, повседневные вещи очень предсказуемы и крайне редко происходит что-то, требующее извлечения воспоминаний об этих малоинтересных событиях. А вот появление новых, странных или неожиданных событий говорит о том, что вам, возможно, придется предпринять какие-то действия в отношении этого события в будущем.

Второй способ заключается в том, что наш буфер памяти также сохраняет события, которые доказали свою полезность на опыте. Ставя перед собой и другими животными мучительно скучные задачи, чтобы исследовать буфер краткосрочной памяти мозга, мы стимулируем сохранение события в этом буфере путем его многократного повторения. Мы можем мигать светом в определенном месте или прикладывать к пальцу вибрирующую с определенной частотой металлическую полоску. Такие события предсказывают будущую награду, но только если мы способны использовать эту запомненную информацию, чтобы направлять наши действия – например, смотреть на то место, где загорался свет, или сообщать, была ли частота второй вибрации выше или ниже первой. Таким образом мы и другие животные учимся обращать внимание на эти вещи и намеренно оставлять их в буферах нашей памяти, поскольку они предсказывают действия, которые мы должны предпринять в будущем.

В повседневной жизни мы можем использовать ту же идею преднамеренной концентрации, чтобы оставить в буфере памяти очевидное рутинное событие. Концентрируясь на нем, уделяя ему внимание, мы сигнализируем, что эта информация будет полезна нам в будущем. По многолетнему опыту я знаю, что после выхода из дома моя жена первым делом спросит меня, когда мы будем садиться в машину: «Ты запер входную дверь?» И если я не смогу посмотреть ей в глаза и сказать «да» с абсолютной, железобетонной уверенностью, я знаю, что неизбежно пойду обратно к входной двери, чтобы проверить ее. Итак, благодаря такому долгому опыту я научился теперь концентрировать свое внимание на запирании входной двери перед тем, как сесть в машину, запечатлевая это действие в буфере памяти, предсказывая, что мне понадобится это воспоминание всего через несколько секунд. По моим подсчетам, за многие годы брака это простое действие сэкономило мне несколько часов моей жизни, не потраченных на то, чтобы нехотя тащиться к входной двери и обратно.

Однако каким бы образом ни вносились эти события в краткосрочную память, из путешествия по вашему мозгу мы уже знаем, что все они поддерживаются спонтанной активностью нейронов префронтальной коры. Спустя длительное время после завершения вызвавшего их события нейроны этой области продолжают посылать друг другу импульсы, поддерживая активность друг друга и прогнозируя, что информация об этом событии будет полезна в ближайшем будущем. Чтобы направлять принятие необходимых решений и будущие действия. Такие действия, как движения вашего тела. И в нашем путешествии мы уже видели прогнозы будущих движений. В моторных областях коры головного мозга мы столкнулись со шквалом спонтанной активности, когда нейроны срабатывали задолго до начала движения. Спонтанная активность, которая подготовила движение и предсказала его, подготавливая легион нейронов, которые непосредственно контролируют движение, к фактическому отклику. У людей уровень спонтанной активности моторных областей коры (измеренный с помощью функционального МРТ), по-видимому, определяет, насколько сильно мы нажимаем на кнопки [300]. У обезьян, собирающихся пошевелить рукой, активность нейронов в премоторной коре пропорциональна вероятности того, что обезьяна вскоре переместит руку в предпочтительном для этих нейронов направлении [301]. Спонтанные импульсы непосредственно перед движением также, по-видимому, прогнозируют, каким будет это движение.

Спонтанная активность как элемент предвидения может решить проблему ограничения скорости в любой области мозга. Вам не нужно каждый раз ждать исполнения всего цикла принятия решения с нуля, так как спонтанные импульсы уже подсказывают вероятное решение. Вам не нужно заново собирать сенсорную информацию, так как импульсы уже сохранили то, что почти неминуемо окажется полезным. Вам не нужно создавать каждое движение с нуля, так как спонтанные импульсы упреждают вероятное следующее движение. Ваши спонтанные импульсы позволяют вам реагировать быстрее, лучше, умнее – не сидеть в ожидании окончания расчетов, следовательно, не быть съеденным.

Господство спонтанных импульсов

У нас есть умные теории о том, как зрительные части коры могут использовать спонтанные импульсы, чтобы делать прогнозы о видимом мире. И я высказал некоторые соображения о том, как устроено прогнозирование за пределами сенсорных областей. Эти теории и идеи могут оказаться верными, но необязательно. Если спонтанные импульсы нейронов коры головного мозга действительно делают предсказания, то, независимо от того, как это устроено, у них должна быть характерная особенность: эта спонтанная активность должна в любой момент выглядеть как вызванная чем-то во внешнем мире [302]. Потому что если вызванная внешними событиями активность будет всегда уникальна и не похожа на спонтанную, то спонтанная активность не сможет прогнозировать и предсказывать.

Проще всего проверить эту идею на зоне V1 визуальной коры. Мы неплохо разобрались в том, как нейроны реагируют на видимый мир – об этом была бóльшая часть третьей главы, – поэтому знаем, как должна выглядеть спонтанная активность в V1. И у нас есть множество доказательств того, что спонтанные импульсы в V1 взрослого человека или животного выглядят точно так же, как импульсы, вызванные сигналами от сетчатки [303]. Гринвальд и его коллеги представили большую часть этих доказательств в трех важных работах [304]. В 1996 году они показали, что мы можем предсказать активность в V1, вызванную показанным изображением, используя спонтанную активность непосредственно перед предъявлением картинки. Более того, что вызванная картинкой и спонтанная активность сходны до той же степени, как и спонтанная активность непосредственно перед предъявлением картинки похожа на спонтанную активность за некоторое время до предъявления картинки: в активности, вызванной непосредственно визуальной информацией, нет ничего особенного или уникального. В 1999 году они выяснили, что одиночный нейрон в V1 заставляет отправлять импульс тот же рисунок активности, который проявляется в окружающих нейронах, независимо от того, была ли активность спонтанной или вызвана сенсорным входящим сигналом. Мы в полной мере наблюдаем действие легиона в обоих случаях. А в 2003 году ученые обнаружили, что группы нейронов, которые заняты распознаванием контуров в пространстве, расположенных под одинаковым углом, проявляют совместную спонтанную активность, очень похожую на ту, которую демонстрируют, когда им предъявлен участок внешнего видимого мира, на который нужно смотреть. Но и это еще не все. Физер с коллегами продемонстрировали в своей работе, что корреляция между импульсами в V1 одинакова независимо от того, являются ли они спонтанной активностью глаз в темноте или вызваны просмотром фильма [305].

Мы видели эту схожесть между спонтанной и целевой активностью и в других областях коры головного мозга. В первичных сенсорных участках коры головного мозга крысы, реагирующих на звук или прикосновение, последовательность, в которой срабатывают группы нейронов, одинакова независимо от того, слушает ли крыса звуки, спит или находится под наркозом [306]. В моей лаборатории мы выяснили, что в префронтальной коре крыс, бегавших по лабиринту, во сне вновь часто появлялись импульсы того же легиона нейронов, который был активен, когда они исследовали лабиринт [307]. На самом деле так часто, что почти каждая миллисекунда бега по лабиринту сопровождалась тем же рисунком импульсной активности, как и тот, который повторялся при спонтанной активности во сне. Поистине, нет ничего уникального в импульсах, вызванных событиями во внешнем мире.

Мы даже видели, как спонтанная активность зрительной коры меняется в процессе развития мозга, когда он воспринимает и усваивает статистику видимого мира. В красивом эксперименте Йожеф Физер и его сотрудники под руководством Пьетро Беркеса проследили развитие зоны V1 у хорьков, записывая характерные рисунки активности нейронов первичной зрительной коры, когда животным показывали видео с некими естественными событиями, происходящими в мире, и когда они находились в полной темноте [308]. Детеныши хорьков демонстрировали абсолютно разные рисунки активности при просмотре кино и в темноте. Но в процессе взросления происходила конвергенция, то есть их сходство нарастало, так что у взрослых животных одни и те же нейроны проявляли активность в одно и то же время, смотрел ли хорек фильм или сидел в кромешной темноте. (Фильмом «о событиях в мире» был трейлер к «Матрице». Под «естественными событиями» исследователи явно не подразумевают деревья, цветы и пчел. На самом деле трудно представить более неестественную сцену в реальном мире. Конечно же, они имели в виду, что эта серия изображений содержит характерную статистику элементов визуального мира: множество границ, кривых и углов, находящихся в некоторых отношениях друг к другу и движущихся в различных направлениях. Некоторые из этих границ и кривых были Киану Ривзом в плаще.)

Но откуда мы знаем, что эта конвергенция происходит в результате изучения развивающимся мозгом закономерностей видимого мира, как я утверждал выше? Потому что это совпадение было характерно для просмотра видео с «естественными» событиями. При просмотре неестественных изображений, состоящих только из множества прямых параллельных линий, вызванные ими узоры активности в коре головного мозга заметно отличались от спонтанных узоров мозговой активности, возникающих в темноте. В совокупности этот эксперимент предполагает, что с возрастом в зрительной коре происходит развитие навыка прогнозирования. Что предсказания, сделанные спонтанной активностью, содержат серьезные ошибки у младенцев, которые только что открыли глаза, потому что статистика видимого мира им еще не известна. Навык прогнозирования улучшается по мере того, как животное познает мир с течением времени, ошибок становится меньше, и поэтому разница между спонтанной активностью и той, которая вызвана реальными зрительными сигналами, также уменьшается. Вследствие чего к тому времени, когда зрительная кора достигает зрелости, разница между спонтанной и естественной активностью очень мала, поскольку большую часть естественного мира мозг может предсказать. Однако ошибки в предсказании неестественных образов не исчезают, поскольку они не являются для хорька частью его жизненного опыта.

Бесконечный круговорот

Я предлагаю здесь простую, но довольно радикальную модель того, как работает мозг. Импульсы, приходящие из внешнего мира, лишь корректируют спонтанную активность, и эти корректировки являются сообщениями, которые они несут. Это примерно как лепить из пластилина снеговика, затем печенье, затем дерево – материал один и тот же, но разные значения, которые формируют из него ваши пальцы. Корректировки – это ошибки в предсказаниях: того, что воспринималось органами чувств; того, что было сделано телом; того, каковы оказались последствия сделанного.

Вот почему в зрелом мозге количество импульсов, посылаемых каждым нейроном, практически не меняется при активности спонтанной и при активности, вызванной внешними сигналами [309], так же как и рисунок активности в зрительной зоне V1 и префронтальной коре, как я только что описывал. Большинство импульсов рождаются в результате постоянной внутренней спонтанной активности и просто приобретают новые формы в результате получения входящих данных из внешнего мира. Это означает, что информация не закодирована в количестве импульсов, или их временных характеристиках, или в рисунках групповой активности, вызванных сигналами из внешнего мира; она кодируется изменениями в постоянно посылаемых спонтанных импульсах, продолжающейся спонтанной активности.

Если они настолько важны, как и откуда они взялись? Я бы предположил, что спонтанные импульсы – неизбежное следствие эволюции большого комка из связанных друг с другом нейронов в сложный, хорошо структурированный мозг. Нейроны по сути одинаковы у всех живых существ, имеющих нервную систему: у людей и леопардов, змей и лягушек, муравьев и червей, рыбок данио и кальмаров. Это одна из причин, по которой я смог написать эту книгу и описать, как работает ваш мозг, несмотря на то что мы не имеем права засовывать электроды в мозг живого человека и записывать импульсы. А это значит, что нейроны должны быть эволюционно древними клетками, происходить от общего предка всех живых существ с нервной системой. Мы предполагаем, что они появились где-то между 635 и 540 миллионами лет назад [310]. Либо они эволюционировали, чтобы координировать быстрые реакции на события, происходящие во внешнем мире, чтобы, например, не быть съеденными [311], или, когда эволюция перешла от одноклеточных организмов к многоклеточной жизни [312], они эволюционировали, чтобы решить проблему координации между этими новомодными клетками и убеждаться, что клетки движущие и клетки питающие делают правильные вещи в нужное время и в правильном порядке.

Нейроны явно доказали свою ценность для выживания организмов. В конце концов, они есть везде. Так что эволюция стала добавлять еще. А как только мы объединяем несколько нейронов в сеть, мы получаем несколько петель обратной связи; мы получаем возможность генерации спонтанных импульсов самой нейронной сетью. Это в особенности заметно, когда количество нейронов настолько велико, что функции каждого нейрона и его связи уже не могут в индивидуальном порядке определяться генетической программой. Гены могут определять типы нейронов, где они появляются в нервной системе и к каким типам нейронов подключаться. Но детали конкретной схемы разводки оставлены на волю случая. Тогда неизбежно формирование сетей обратной связи между нейронами. При этом спонтанные импульсы появились просто как побочный продукт создания сети.

Я предполагаю, что эволюция задействовала их для полезной работы, чтобы решить проблему ограничения скорости. Сама проблема возникла из-за добавления дополнительных нейронов. Поскольку, как только между теми нейронами, которые принимают информацию непосредственно с сенсорных входов, и теми, которые непосредственно вызывают движение, появляется все больше промежуточных нейронов, возникает гораздо больше вариантов обработки информации, больше задержек, которые необходимо преодолеть, больше возможных способов превращения входящих данных в действия. Эволюция, вероятно, могла бы тогда использовать спонтанные импульсы для первичной реакции или предвидения потребностей. Отсюда и сложность процесса бесконечной генерации предсказаний в человеческом мозге.

Наше путешествие показало сложность, стоящую за, казалось бы, простым повседневным действием. Оно в самый короткий момент породило ошеломляюще сложный каскад импульсов. Миллиарды импульсов от миллиардов нейронов неслись вдоль миллиардов аксонов, перепрыгивая через миллиарды синаптических промежутков. Каждый импульс клонировался в каждое ответвление аксона, бесконечно размножаясь, каждый клон мчался по кабелю, пытаясь запустить каскад молекул через синаптические промежутки к дендритам следующего нейрона. Если это удавалось – а теперь мы знаем, что это часто не удается, – всплеск напряжения, вызванный этим процессом в дендрите, присоединялся к тысячам других, прибывших в тот же момент, каждый всплеск скользил по полному опасностей дендриту, и если он добирался до тела нейрона, то немного подталкивал его к его критической точке – хотя иногда он туда не добирался, встречая на пути тормозящий всплеск, уничтожающий его. Большинство из этих и тысяч тысяч других импульсов были спонтанными, доминирующими в общем количестве. Постоянное движение импульсов туда и сюда, кружение между слоями коры, между областями, вверх и вниз в белое тело и обратно. Они всегда рядом, и их намного больше, чем импульсов, вызываемых событиями во внешнем мире.

Мозг работает на гораздо более медленной временной шкале, чем импульсы [313]. Концентрации нейромодуляторов, таких как дофамин и серотонин, изменяются в течение нескольких минут. Изменение сил синаптических связей для непосредственного запоминания занимает часы. Для овладения сложными навыками требуются дни и недели, чтобы в мозгу образовались длительные устойчивые связи. На развитие самого мозга уходят годы; у людей этот процесс занимает более двадцати лет. Все это изменяет способы отправки сообщений о текущем моменте. Но ни одно из этих событий не влияет на вещи, происходящие прямо сейчас. Их влияние ощущается только через воздействие на процесс передачи импульсов.

В текущий момент спонтанные импульсы имеют решающее значение для нашего функционирования в этом мире. В сенсорных частях коры спонтанная активность предсказывает, какой будет поступающая сенсорная информация, гарантируя, что мозг может быстро отслеживать события во внешнем мире. Спонтанная активность в моторной коре и других областях готовит тело к следующему движению в «нулевом измерении», гарантируя, что команда для следующего движения будет исполнена всего за несколько импульсов. В глубинах префронтальной коры спонтанные импульсы накапливают и запоминают информацию, необходимую для совершения действий, и предсказывают последствия этих действий, чтобы решения можно было принимать быстро. Но мы знаем, по крайней мере в случае людей, что спонтанные импульсы означают намного больше.

В каждый текущий момент спонтанные импульсы – это вы. Это ваши мечты и праздные мысли, ожидания и планы, воспоминания и размышления. Неожиданное желание увидеть, как вы будете выглядеть с яркой фиолетовой прядью в волосах. Внезапное решение не готовить сегодня, а купить вечером по дороге домой фиш-энд-чипс. Ваше воображаемое «Я», которое овладеет мастерством игры на гитаре через несколько лет. Мечта о том, как пальцы ног зарываются в мокрый песок, пока море нежно ласкает ваши лодыжки, словно ласковый пес. Ваша богатая внутренняя жизнь – это отправка и получение спонтанных импульсов.

И самое важное путешествие импульса – это не маршрут от зрительного входа к двигательному выходу. Это вечный круговорот, снова и снова повторяющийся в вашем мозгу.

Послесловие

Будущее импульсов

Все-все импульсы

Путешествие нашего импульса через мозг скоро можно будет описать иначе. Я интерпретировал для вас то, что мы видели, только на основании информации, которой мы располагаем сейчас, сведений, кропотливо собранных за последние сто лет или около того. По мере того как мы будем тратить на изучение работы мозга все больше времени, собирать все больше данных, накапливать больше знаний, мы больше узнаем об этом путешествии, лучше поймем то, что видели. Что же еще мы могли бы узнать?

Успешность наших попыток заглянуть в магический кристалл серьезно зависит от постановки вопроса. Проще всего предсказать, какие данные об импульсах мы получим в ближайшем будущем, поскольку мы можем взять текущие тенденции в технологиях, рассмотреть существующие концепции и экстраполировать их. Сложнее предсказать, какую информацию будут содержать эти новые данные. Еще сложнее предсказать, что они будут для нас означать. Но мы можем спрогнозировать, какие новые направления мы хотели бы исследовать. А мы хотели бы исследовать все, что лежит за границами описанного в этой книге, потому что мы ничего об этом не знаем – импульсы, лежащие в основе расстройств мозга и мыслительных процессов человека. Но чтобы хотя бы иметь возможность изучать их, нам нужно сначала попробовать сделать экстраполяцию существующих технологий.

Движущей силой золотого века системной нейробиологии является позитивный накал технологической гонки вооружений – стремления фиксировать как можно больше импульсов от как можно большего числа нейронов одновременно. Действительно, в нейробиологии есть собственный эквивалент закона Мура [314]: количество одновременно регистрируемых сигналов индивидуальных нейронов удваивается каждые несколько лет. В 2011 году прогнозировалось, что количество регистрируемых нейронов будет удваиваться каждые 7,4 года; в начале 2020 года, по прогнозам, темп удвоения составлял 6,4 года [315]. Нет никаких признаков снижения этого темпа.

Зонд Neuropixels прекрасно иллюстрирует, как происходит это удвоение. Впервые он появился в 2017 году, представляя собой что-то вроде авторучки, из которой выдвигается тонкая силиконовая полоска, глубоко вставляемая в мозг животного и настолько плотно заполненная контактными площадками, что каждый зонд может регистрировать отдельные импульсы, исходящие от двух сотен нейронов [316]. Если имплантировать несколько таких зондов в один мышиный мозг, можно получить возможность регистрировать активность до 1000 нейронов одновременно [317]. Это позволяет записывать нейроны, рассредоточенные по всему мозгу. Поскольку эти зонды длинные, а кора головного мозга грызуна имеет толщину менее миллиметра [318], 10-миллиметровая силиконовая полоска проходит глубоко в мышиный мозг, записывая импульсы из многих областей, которые до сих пор никогда не регистрировались вместе в одно и то же время [319].

Это позволяет сделать простой, но многозначительный прогноз о том, что станет с нашим пониманием импульсов в ближайшем будущем: оно снова будет перевернуто с ног на голову. Выполняя запись из множества областей мозга одновременно, мы наверняка опровергнем множество хороших теорий о том, что часть мозга X отвечает за выполнение действия Y. Когда мы сможем видеть импульсную активность во многих областях мозга одновременно, мы, скорее всего, обнаружим, что многие регионы вовлечены в одно и то же действие – в принятие решений, движение, запоминание, восприятие – и, что очень важно, многие из этих регионов даже не находятся в коре головного мозга. На самом деле мы можем оказаться на пороге нового взгляда на мозг, менее ориентированного на первенство кортекса в его высших функциях.

Если быть более конкретными, мы можем сделать два довольно уверенных прогноза относительно тех типов данных, на которые можно рассчитывать в ближайшем будущем. Первый – это просто регистрация большего количества импульсов от большего количества нейронов одновременно, чем мы могли представить всего десять лет назад. Существующая технология визуализации кальция в нейронах дает намек на то, сколько импульсов мы можем различать. Верхними пределами этой технологии будет визуализация около десяти тысяч нейронов одновременно у млекопитающих и десятков тысяч у мальков рыбок данио [320]. (Почему рыбки данио? Потому что у них полупрозрачные головы! Светящееся химическое вещество в их мозгу можно просто снимать на видео снаружи.) Визуализация кальция напрямую не регистрирует импульсы; она фиксирует более медленные изменения концентрации кальция внутри тела нейрона, вызванные импульсами. Это полезная информация об импульсной активности, но она не обеспечивает четкого и однозначного соответствия между генерацией импульса и изменением концентрации кальция [321].

Тем не менее развитие технологии визуализации кальция означает, что мы уже разработали весь необходимый нам набор технических средств – микроскопы, системы перемещения камер, программное обеспечение для анализа – для записи изображения активности многих тысяч отдельных нейронов. Итак, все, что нам теперь нужно сделать, – это заменить химическое вещество, чтобы яркость свечения, которая пропорциональна концентрации кальция, была пропорциональна и электрическому потенциалу в теле нейрона. Тогда в принципе мы получим возможность визуализировать импульсы тысяч нейронов.

И мы уже (почти) можем это сделать.

Визуализация напряжения – это прямая видеосъемка свечения молекул, реагирующих на изменение электрического потенциала. По правде говоря, эта технология известна уже несколько десятилетий [322]. Но до сих пор мы могли использовать ее только для изучения импульсов одиночных нейронов у простых беспозвоночных, у пиявок и аплизий, потому что у них есть гигантские нейроны, производящие небольшое количество импульсов [323]. Просто потому, что визуализация напряжения намного менее чувствительна по сравнению с визуализацией кальция; при визуализации напряжения мы пытаемся регистрировать гораздо более быстрые явления – импульсы – и с гораздо, гораздо меньшим количеством химического вещества, которое может светиться в ответ на изменение потенциала. В отличие от химических веществ для визуализации кальция, которые могут заполнять тело нейрона, чувствительные к напряжению люминесцирующие вещества могут находиться только в мембране нейрона, потому что именно там есть перепад потенциала, как мы узнали в начале второй главы. Грубо говоря, количество химического вещества, чувствительного к кальцию, будет пропорционально объему тела нейрона, а чувствительное к напряжению химическое вещество пропорционально только площади его мембраны, что означает намного меньшее его количество и намного большие сложности с детектированием его свечения. Таким образом только действительно гигантские нейроны – с огромной площадью поверхности – могут содержать достаточно чувствительного к напряжению химического вещества, чтобы изменения их потенциала можно было обнаружить по его свечению. И только у беспозвоночных мы можем найти такие гигантские нейроны с телами в десятки микрометров в поперечнике. Только в этих существах мы могли напрямую использовать магию непосредственной видеосъемки импульсов.

Все это скоро изменится. В 2019 году произошел ряд прорывов в разработке новых типов люминесцирующих веществ, чувствительных к напряжению, – они светятся намного ярче, изменяют состояние намного быстрее и намного более стабильны. Наконец-то и у млекопитающих стала возможна надежная визуализация электрического потенциала множества отдельных нейронов одновременно [324]. Теперь все, что нам нужно, – это масштабирование, чтобы постепенно перейти от единиц, как сейчас, к десяткам, сотням, тысячам нейронов.

Пока что такое использование визуализации напряжения еще впереди, и оно будет вторым прогнозом, который мы дадим, о типе данных, которые мы сможем получить в будущем. Поскольку мы будем визуализировать потенциал на мембране нейрона, теоретически мы сможем увидеть больше, чем просто импульсы. Мы сможем видеть все мерцания напряжения перед каждым срабатыванием нейрона. Все эти всплески потенциала, созданные его входящими сигналами. Для этого нужны сверхъяркие, сверхбыстрые и сверхстабильные люминесцирующие вещества, и они наверняка появятся. И, наблюдая все эти мерцания, мы сможем увидеть, что именно вызвало импульс. Мы сможем детально проследить весь маршрут от входного всплеска потенциала на синапсе через импульс к всплеску в следующем дендрите, от всплеска к импульсу, от импульса к всплеску и так далее…

Если экспоненциальное развитие регистрации сигналов нейронов пойдет своим чередом, однажды мы сможем записывать каждый импульс, посылаемый каждым отдельным нейроном во всей коре головного мозга мыши. О, это будет счастливый день! Какие чудеса мы увидим, чему научимся! Впрочем, стоп: вообразив себе такое будущее, мы должны остановиться и задать себе вопрос «И что?». Итак, что мы будем делать с этой колоссальной массой данных?

Потому что, продолжая наращивать количество регистрируемых импульсов, улучшаем ли мы наше понимание мозга? Или вместо этого просто фрагментируем наше понимание, закапываясь все глубже и глубже в несущественные детали, соревнуясь друг перед другом в накоплении все большего количества наблюдений и записей, утопая в больших данных?.. [325]

К последнему следует относиться с осторожностью. Потому что, возможно, лучше всего из этого недавнего опыта золотого века нейробиологии мы научились понимать наличие зияющей пропасти между тем, что, как мы думали, мы знаем о работе мозга, и тем, что знаем на самом деле. В нашем путешествии мы видели, как все более глубокое погружение в изучение импульсов открывало для нас много нового о том, как, возможно, работает мозг. О том, как дендриты отдельного нейрона, его дендритное дерево, с умом складывают входящие импульсы. О том, как синапсы, оказывается, намеренно работают ненадежно. О повсеместном распространении темных нейронов и их тайной роли в нашей жизни. Об уровнях, на которых мозг кодирует информацию: не единицы, а группы нейронов; легион, а не отдельный нейрон. О том, что спонтанная активность не является бессмысленным шумом, а имеет целью преодоление ограничений скорости биологических механизмов мозга.

Самая очевидная пропасть в нашем понимании – это все то, что мы не встретили на пути от глаза до руки. Все те нюансы, связанные с сознанием, о которых я не смог вам рассказать во время нашего путешествия, потому что мы слишком мало знаем о том, как импульсы участвуют в нем.

Ошибки импульсов

Если движение импульсов между нейронами является основой мыслей, слов и поступков, то ошибки в прохождении импульсов – это то, что вызывает ошибки в мыслях, словах и поступках. Некоторые из них мимолетны, как невнятная речь пьяного или раздражающая неуклюжесть невыспавшегося молодого отца, отважно пытающегося надеть свежий подгузник на чадо раньше, чем оно окончательно разбудит его мощной струей в лицо.

Некоторые из этих ошибок необратимы. Мы называем их расстройствами мозга.

Некоторые расстройства явно связаны с ошибками в прохождении импульсов. Эпилепсия – яркий тому пример. Припадки, которые случаются с людьми с эпилепсией, могут быть либо судорожными, когда внезапные мышечные сокращения бесконтрольно сотрясают тело, либо бессудорожными (немоторными), как при малых (абсансных) припадках, когда пациент просто внезапно теряет сознание. Эпилептическое расстройство может возникнуть из-за множества факторов. Некоторые из них связаны с конкретными генетическими мутациями, некоторые образуются в результате генетического влияния на развитие, а некоторые – результат повреждения мозга после инсультов или опухолей. Но независимо от типа и происхождения расстройства непосредственной причиной припадка является неконтролируемый взрыв скоординированной импульсной активности в мозгу; нейроны, посылающие импульсы синхронно, особенно в коре и гиппокампе. Эти волны настолько мощны в своей синхронности, что мы можем регистрировать их с электродов, размещенных на коже черепа. Волны импульсов вызывают хаотические мышечные спазмы при судорожных припадках и приводят к потере сознания при абсансных.

Во многих расстройствах мозга ошибки при отправке или получении импульсов менее очевидны. В целом все они делятся на три класса: расстройства движения, памяти и мышления. Изучение этих расстройств концентрируется на изменениях в тех аспектах работы мозга, которые не являются напрямую ошибками в отправке импульсов. Но их симптомы должны в конечном итоге выражаться в том, как эти изменения в мозге в свою очередь меняют импульсную активность.

Что касается расстройств движения, это, возможно, не столь уж сомнительное предположение. Возьмите болезнь Гентингтона. Ее классическим симптомом является хорея, резкие непроизвольные движения конечностей. Болезнь Гентингтона – тот редкий случай, когда мы знаем конкретную и единственную генетическую мутацию, которая ее вызывает; исчезающе малое количество болезней мозга или других нервных расстройств можно определить настолько просто. У людей с симптомами болезни Гентингтона эта мутация представляет собой слишком много повторений кодона (триплета) ДНК – CAG – в гене HTT, который, в свою очередь, создает мутантную форму белка, кодируемого этим геном (белок называется гентигтином – видите, что они делают?). Этот ген в основном присутствует в группе нейронов большого молчаливого полосатого тела, стриатума, расположенного прямо под корой. Таким образом эти нейроны наполняются испорченной версией белка, плохо работают и начинают отмирать (почему это начинает происходить только тогда, когда носители мутации достигают 30-летнего или более старшего возраста, неясно). Как вы теперь знаете, стриатум принимает непосредственное участие в контроле движений, особенно в обеспечении правильности движений. Смерть множества его нейронов означает, что он больше не может посылать импульсы, корректно управляющие соответствующими движениями. И эта ошибка приводит к спонтанным, резким и агрессивным движениям конечностей.

Расстройства памяти также являются ошибками импульсов. Болезнь Альцгеймера вызывает глубокую потерю памяти наряду с когнитивными расстройствами и изменениями личности. Большая часть работ, посвященных болезни Альцгеймера, сосредоточена на накоплении вокруг нейронов кусочков белков, которых там не должно быть (амилоидных бляшек), и ошибках в укладке белка внутри нейронов (нейрофибриллярных клубков). Эти проблемы с белками приводят к сбоям в работе нейронов и нарушению связей между ними, особенно в коре и гиппокампе, нейроны которых в конечном итоге массово отмирают, при этом унося с собой память. Потому что воспоминания – это передача импульсов между нейронами. По мере того как ошибки в прохождении импульсов накапливаются с ростом потери нейронов и связей между ними, память исчезает.

Расстройства мышления – это тоже расстройства, связанные с ошибками импульсного обмена. Шизофрения – это смесь симптомов, включающих гиперчувствительность, когнитивные расстройства, бред и галлюцинации, глубинные причины которых неясны и для которых существует множество теорий. Звуковые галлюцинации, особенно когда больной слышит несуществующие голоса, являются обычным явлением. Тем не менее слух – это передача импульсов между нейронами, от тех, которые находятся в кохлеарном ядре ствола головного мозга, вверх через цепочку нейронов к тем, которые находятся в частях коры, специализирующихся на распознавании звуков. Фантомные голоса означают ошибки в прохождении этих импульсов, включая спонтанное возникновение импульсов, которых быть не должно, потому что на самом деле в окружающем мире нет соответствующих звуков. И действительно, когда мы сканируем мозг пациентов, страдающих звуковыми галлюцинациями, их звуковая кора светится активностью во время галлюцинаций точно так же, как и во время прослушивания реальной речи [326].

Импульсы предоставляют нам лингва франка, общий язык для разговора о том, что в мозгу идет не так. Заболевания головного мозга имеют множество первопричин, будь то мутации в конкретном гене, нарушение работы механизма удаления мусорных белков, неисправность рецепторов определенного химического вещества, сбои в функционировании механизма фиксации изношенных частей клеток или прионы – неправильно свернутые белки, – которые вторгаются в нервную систему и сеют хаос. Общим для всех является их конечный результат: все имеют характерно выраженное воздействие на передачу импульсов между отдельными группами нейронов. И это изменение в прохождении импульсов в конечном итоге и вызывает симптомы расстройства.

Проблема в том, что мы редко видим характер этих изменений, потому что не можем регистрировать импульсы в живом человеческом мозге. Все описанное выше основано на наших исследованиях мозга животных. И в основном это импульсы, которые создаются в мозге здорового животного при нормальных движениях, нормальной работе памяти и слуха. Мы очень мало знаем об изменениях импульсной активности в случае этих заболеваний, хотя и изучаем животных с изменениями в мозге, которые имитируют некоторые из коренных причин подобных заболеваний человека. Удивительно мало. При работе с этими моделями редко используются современные инструменты золотого века нейробиологии для одновременной регистрации множества нейронов.

Мы можем предсказать, что ближайшая будущая задача в исследованиях импульсов – понять, как они изменяются при двигательных и когнитивных нарушениях, потере памяти. В ближайшем будущем мы увидим резкий рост количества исследователей, применяющих упомянутые новейшие технологии на животных моделях, позволяющих отображать изменения в импульсной активности сотен или тысяч нейронов во многих областях мозга одновременно. Предпосылки уже видны в публикациях о недавних исследованиях, в ходе которых велась регистрация активности десятков или сотен нейронов на животных моделях болезни Паркинсона и синдрома ломкой хромосомы X (синдром Мартина – Белл, редкая форма аутизма) [327]. И мы хотели бы, чтобы эта активность фиксировалась на более совершенных животных моделях этих заболеваний и расстройств, более точно соответствующих как симптомам, так и причинам, которые мы с большей уверенностью могли бы экстраполировать на человеческие болезни. Это крайне сложная задача для многих расстройств памяти и мышления, поскольку у животных трудно воспроизвести слабоумие, депрессию, обсессивно-компульсивное расстройство и шизофрению. Не в последнюю очередь потому, что наиболее похожими моделями для нас, людей, являются те животные, которые наиболее близко родственны нам, то есть приматы, и достаточно жестокие эксперименты по созданию моделей большинства нарушений памяти и мышления будут все ближе к границе этической терпимости общества к опытам на животных.

Как ни странно, изучение подобных болезней путем регистрации импульсов в живом человеческом мозге может оказаться более приемлемым с этической точки зрения, чем разработка новых моделей на лабораторных животных. Регистрация импульсов у людей – это проблема этического запрета на использование существующих на сегодня глубоко инвазивных хирургических процедур и проблема относительно больших размеров самих приборов и устройств. Сейчас введение в мозг электродов в основном ограничивается особыми случаями эпилепсии (чтобы определить, где начинается активность, вызывающая приступы) и болезни Паркинсона (чтобы найти положение электрода для глубокой стимуляции мозга в нужном месте). Но появление новых, хорошо финансируемых технологических компаний, заинтересованных в нейронных исследованиях, предполагает, что все это вскоре изменится; их конечной целью является установка прямой связи человеческого мозга с компьютером, поэтому они активно разрабатывают имплантируемые устройства для постоянной регистрации импульсов в здоровом человеческом мозге.

Neuralink Илона Маска, например, создает «нейронные кружева», гибкие электроды, которые будут проходить через мозг и, если повезет, не вызовут иммунного отторжения, что позволит оставлять их в мозге на долгие годы [328]. Кроме разработки Маска, есть еще технология «нейронной пыли», концепция пассивных наноэлектродов, данные с которых можно считывать с помощью ультразвука [329]. На момент написания этой книги, в феврале 2020 года, эти исследовательские программы в лучшем случае тестируют прототипы своих устройств для предварительной проверки концепции на животных. Но для достижения заявленных целей в какой-то момент им придется столкнуться с этическими препятствиями, связанными с операцией по имплантации этих приборов в здоровый человеческий мозг. Прямо сейчас это тоже может показаться за гранью этики; добровольная операция на здоровом мозге кажется абсурдной, учитывая как связанные с ней риски кровоизлияния, инфекции или любых других несчастных случаев и ошибок, присущих любой серьезной операции, так и дополнительный и немаловажный риск необратимого повреждения из-за манипуляций с мозгом. Но мы знаем, что никогда нельзя говорить «никогда». В конце концов, довольно сложные и рискованные пластические операции для совершенно здоровых людей стали самым обычным делом. И кажется, что для этих устройств существует лучшее использование, возможно, даже более приемлемое с этической точки зрения: использование для изучения импульсной активности и ее изменений при расстройствах движения, памяти и мышления, уникальных для людей.

Но если мы когда-нибудь сможем записывать импульсы в любом человеческом мозге, в котором захотим, – в вашем, моем, мозге Далай-ламы, – мы уже знаем, какова будет следующая цель: импульсы человеческого сознания.

Импульсы сознания

В путешествии по вашему мозгу мы следили за импульсами, связанными только с одним простым действием и за очень короткий промежуток времени, максимум за пару секунд. Но есть целая область умственной деятельности, хорошо вам известная, которую я не смогу описать в терминах импульсов. Ваши планы и стремления, ваше воображение, ментальные образы ситуаций обыденных и абсурдных, ваши социальные взаимодействия, ваши эмоции, ваше внимание и его контроль, ваше представление о себе, ваш внутренний монолог – ваше сознание.

Почему я не могу это описать? Потому что – давайте повторим еще раз – мы не можем записывать импульсы в мозге живых людей. А когда у нас появляется редкая возможность регистрировать импульсы на человеческом мозге, мы обычно просим подопытных людей выполнять такие же простые задачи, как и любое другое лабораторное животное: делать выбор между двумя картинками в ожидании вознаграждения; следить глазами за движущейся точкой. Это действительно скучные и рутинные операции по сравнению с богатством нашего разума. Но мы делаем это по простой причине. Если мы хотим сравнивать и сопоставлять принципы кодирования и вычислений в человеческом мозге с работой мозга животных, мы должны использовать одни и те же задачи [330]. Это еще и просто признак хорошей науки, простота методик и измерение только тех факторов, которые вы хотите – и можете – измерить. Но это никак не помогает нам в понимании импульсов, лежащих в основе мыслей, эмоций и переживания себя. Все это приводит к существованию огромной пропасти в наших знаниях о работе мозга: передача импульсов между нейронами – это мысль, слово и действие, однако мы вообще не имеем представления об импульсах, лежащих в основе приведенного выше списка субъективных переживаний.

И в эту пропасть в наших знаниях мы можем глубоко провалиться в непонимании или неверном понимании механизмов сознания. У нас в лучшем случае есть лишь расплывчатые общие сведения о связях между механизмами мозга, работой его нейронов, и теми аспектами разума, с которыми мы так хорошо знакомы в жизни. Из этого вырастает множество странных идей и теорий, например ряд сомнительных концепций, которые используют приставку «нейро-», чтобы выглядеть солидно и научно, – нейромаркетинг, нейроюриспруденция, нейрокритицизм [331].

Мы не знаем буквально ничего, абсолютно ничего о том, какие сигналы нейроны посылают друг другу, когда вы демонстрируете глубокую преданность определенному бренду сладкой коричневой газировки, или совершаете преступление, выливая в свой кофе последние капли молока из пакета, принесенного Джамелией, или предлагаете замысловатую интерпретацию Винни-Пуха как глубокой метафоры разрушения детства капитализмом: разве погоня за медом не является просто аллегорией денежных соблазнов? Конечно, мы можем засунуть вас в МРТ-сканер, а затем сообщить, какие изменения кровотока в области, содержащей от миллионов до сотен миллионов нейронов, длящиеся несколько секунд, соответствуют предложенному вам выбору из двух разных популярных коричневых газировок. Но все это пока очень далеко от информации о том, какие импульсы посылают нейроны. Это ничего не говорит о том, что, собственно, делает всю эту работу.

Мы совсем немного знаем об эмоциях. Возможно, вам знакома теория, что та часть мозга, которая называется миндалевидным телом, является «органом страха» [332]. Это неверно. Доказательства роли миндалевидного тела в формировании эмоции страха двояки. С одной стороны, люди, у которых отсутствует функционирующая миндалина, кажутся бесстрашными [333]. И если мы остановим функционирование миндалевидного тела у животного, оно не сможет заучить, что определенный звук или мигающий свет означают болезненный удар электрическим током. Миндалевидное тело – это зона, связывающая какие-либо события во внешнем мире с неминуемо неприятными последствиями. Не орган страха, а орган предсказания [334]. Мы кое-что знаем об импульсах в миндалевидном теле животных и о том, как они меняются в процессе обучения такому предсказанию [335]. Но мы ничего не знаем об импульсах, которые дают субъективное переживание «страха». Или счастья. Или неуверенности. И в самом деле, Лиза Фельдман Барретт смогла написать интригующую книгу объемом в 411 страниц об эмоциях и мозге, ни разу не упомянув об импульсах [336].

Эта пропасть в наших знаниях, отсутствие понимания связи между импульсами и мышлением, также проявляется в пережитках картезианского дуализма, идеи о том, что разум отделен от тела. Особенно в предельном смысле субъективного сознания. Эфемерное осознание себя, внутренний монолог, переживание ощущений – красного, хрустящего, липкого, сладкого, – текстур и запахов. Ничего неизвестно о том, как импульсы, пересылаемые нейронами друг другу, связаны с сознанием. Это отсутствие понимания реальной механики мозга вынуждает исследователей сознания плыть в неизвестность.

Ученые, изучающие сознание, должны решить проблему нашего незнания, отсутствия понимания того, какие сигналы посылают нейроны. Некоторые обращаются к фМРТ, чтобы увидеть хотя бы общую картину того, какие области мозга, состоящие из гигантских групп нейронов, могут увеличивать или уменьшать свою активность во время акта субъективного восприятия [337]. Другие основное внимание уделяют соединениям между областями человеческого мозга и утверждают, что это задача беспрецедентной сложности [338]. Третьи сразу совершают гигантский скачок, полностью игнорируя импульсы, не говоря уже о сложных вычислениях, которые отдельный нейрон может совершать как посредством своих дендритов, так и через невероятно головоломные химические сигнальные системы, и ныряют прямо на квантовый уровень [339] – что кажется странным, ведь, возможно, нам сперва следует проверить теории, касающиеся разума на том уровне, где мы точно знаем, что это является способом передачи информации в мозге.

Некоторые философы, изучающие сознание, оступившись, стремительно падают в эту пропасть незнания. Они защищают дуализм, аргументируя это тем, что, поскольку мы не можем найти физического объяснения разума и не можем его придумать, следовательно, сознание не имеет физической сущности [340]. Но существует простая причина того, почему мы не можем найти ему объяснения или придумать его. Этот картезианский дуализм все еще жив, потому что мы пока не в состоянии связать функционирование отдельных нейронов с этими субъективными когнитивными состояниями. Но не потому, что такой связи не существует, а потому, что у нас пока нет необходимых данных и мы всё еще технически не в состоянии их получить. Мы в буквальном смысле еще никогда не пытались связать активность ваших нейронов, легионов импульсов, всех этих двух миллиардов, происходящих каждую секунду, с вашим когнитивным опытом.

Будущее в изучении импульсов лежит в превращении пустых домыслов в знания. Чем больше импульсов мы сможем изучить, тем больше мы узнаем от них обо всех явлениях, с которыми столкнулись в путешествии по вашему мозгу, о значении легиона и отдельного импульса, о темных нейронах и спонтанной активности. Чем больше импульсов мы сможем регистрировать, тем больше узнаем, по принципу исключения, о тех функциях мозга, которые не контролируются импульсами. О вещах, которые мы не можем объяснить, независимо от того, сколько импульсов с жадностью записываем, например о чувствах и, возможно, о воспоминаниях из далекого прошлого. Мы почти наверняка сможем поймать разные пока неизвестные нам импульсы, импульсы когнитивных расстройств, о которых мы ничего не знаем, человеческих мыслительных процессов, которые мы еще даже не затронули, субъективных переживаний, во время которых еще не пытались записать ни одного импульса, – импульсов, которые обогатят наше понимание того, что это значит – быть человеком. Вот куда мы должны отправиться в следующий раз.

Благодарности

В детстве я много раз начинал писать первые главы будущих книг, вдохновенно корябая подробные описания места действия первой части эпической сказки, которую нужно было немедленно положить на бумагу, и все только для того, чтобы запал иссяк, а острые ощущения угасли после короткого стартового периода восторженной спешки. Я так ни разу и не добрался до второй главы. Оказалось, что лучший способ все-таки дойти до главы номер 11 – это соединение двух простых ингредиентов: плана того, что вы собираетесь написать, и, что не менее важно, поддержки замечательных людей. Именно их я и хочу здесь поблагодарить.

Я благодарен моему литературному агенту Джефу Шриву из The Science Factory за то, что он сподвиг меня на этот проект, за то, что сыграл решающую роль в формировании исходных идей для этой книги, и за его мудрые советы на протяжении всей моей работы над книгой. Я благодарен замечательной команде издательства Princeton University Press, особенно моему редактору Халли Стеббинс за то, что она предложила этот проект в Принстон и за ее руководящую и направляющую роль, и Даун Холл за ее бесценную работу по тщательному редактированию моего текста и решимость отучить меня от наркотического пристрастия к точкам с запятой; к сожалению, это ей не совсем удалось.

Я в долгу перед моими друзьями и коллегами из мира науки, которые тратили свое время и делились опытом, чтобы помочь улучшить эту книгу. Риккардо Сторчи и Тим Фогельс дали мне те крупицы информации, которые сыграли ключевую роль в написании этой книги. Том Баден, Тьягу Бранку, Маттео Карандини, Марк Чёрчленд и Расмус Петерсен – все они дали мне возможность воспользоваться их глубоким опытом, терпеливо прочитав те разделы книги, которые касались их работ, выявляя мои ошибки и указывая мне на новые интересные возможности для исследований. Внимательно прочитав первые четыре главы, Эшли Джуавинетт помогла мне значительно улучшить их. И я благодарю Пэта Сканнелла и моих рецензентов из Princeton University Press (Матиаса Хеннига и его анонимного коллегу) за то, что они взяли на себя эту работу и помогли мне довести книгу до завершения – вплоть до написания целой новой главы в конце. Спасибо вам всем. (И, Пэт, мне жаль, что я не нашел места в книге о нейронах для вашего откровенно устрашающего анекдота о том, что на выходных в Висконсине охотников с ружьями больше, чем солдат в вооруженных силах Франции и Германии вместе взятых. Так что вот он.)

Мои дети, Эбби и Сет, смутно осознавая, что папа пишет книгу о мозге, справедливо считали, что на свете есть куда более интересные вещи, которыми он может заняться вместе с ними, включая строительство больницы для плюшевых игрушек, чемпионат мира по садовому футболу и сказки на ночь. Именно так они поддерживали папу в здравом уме. Я искренне благодарю и люблю мою жену Ник за ее неизменную поддержку.

Примечания

1

[1] Все подсчеты количества нейронов взяты из книги Herculano-Houzel S. The Human Advantage. MIT Press, 2016.

2

[2] Lennie P. The cost of cortical computation // Current Biology. 2003. № 13. С. 493–497; Laughlin S. B., Sejnowski T. J. Communication in neuronal networks // Science. № 301. 2003. С. 1870–1874.

3

{1} Одним словом, квинтиллионов. – Прим. ред.

4

[3] Я оценил количество слов в 450 триллионов, учитывая, что общее количество опубликованных английских романов составляет около пяти миллионов (по Фреднеру), а среднее количество слов в одном романе – 90 000. Приблизительно 100 000 новых английских романов, появляющихся каждый год, были использованы для оценки необходимого для достижения паритета между словами и импульсами срока в 380 миллионов лет. См.: Fredner E. How many novels have been published in English? (An attempt) // 2017. 14 марта. URL: https://litlab.stanford.edu/how-many-novels-have-been-published-in-english-an-attempt/.

5

[4] Одни из первых сообщений о регистрации отдельных импульсов см. Adrian E. D. The impulses produced by sensory nerve endings: Part I // Journal of Physiology. 1926. № 61. С. 49–72.

6

[5] Это нейробиологический эквивалент закона Мура: технология регистрации импульсов от отдельных нейронов с течением времени экспоненциально увеличивает количество нейронов, сигналы которых она может раздельно и одновременно записывать, удваивая их число примерно каждые 6,3 года. Мы могли бы назвать это «законом Стивенсона»: Stevenson I., Kording K. How advances in neural recording affect data analysis // Nature Neuroscience. 2011. № 14. С. 139–142; и веб-сайт Яна Стивенсона: https://stevenson.lab.uconn.edu/scaling/.

7

[6] Включение и выключение нейронов светом стало возможно с помощью технологий оптогенетики, впервые примененной к клеткам млекопитающих в 2005 году. У некоторых бактерий есть специальные ионные каналы – опсины – в клеточной стенке-мембране, которые открываются, когда на них падает свет. Путем генной инженерии осуществляют экспрессию – введение – генов этих ионных каналов в нейрон. После такой модификации мы можем заставить этот нейрон так же открывать ионные каналы в мембране под воздействием света. Направляя свет на такой нейрон, мы инициируем открытие канала, ионы устремляются внутрь или наружу из клетки (в зависимости от того, какой тип ионного канала кодируется генами), либо возбуждая этот нейрон, либо подавляя его. Таким образом можно управлять одновременно тысячами нейронов или определенными типами нейронов.

Подробнее см. Miesenböck G. The optogenetic catechism // Science. 2009. № 326. С. 395–399; Deisseroth K. Optogenetics: 10 years of microbial opsins in neuroscience //. Nature Neuroscience. 2015. № 18. С. 1213–1225.

8

[7] Примеры регистрации активности нейронов, записанной с электродов глубокой стимуляции мозга, см. Reese R., Leblois A., Steigerwald F. и др. Subthalamic deep brain stimulation increases pallidal firing rate and regularity // Experimental Neurology. 2011. № 229. С. 517–521; Singh A., Mewes K., Gross R. E. и др. Human striatal recordings reveal abnormal discharge of projection neurons in Parkinson’s disease // Proceedings of the National Academy of Sciences USA. 2016. № 113. С. 9629–9634.

9

[8] Примеры записи электрической активности от электродов, имплантированных в живой мозг для обнаружения очагов эпилептических припадков у людей, см. Ison M. J., Quiroga R. Q., Fried I. Rapid encoding of new memories by individual neurons in the human brain // Neuron. 2015. № 87. С. 220–230.

10

{2} Аплизии (или морские зайцы) – род брюхоногих моллюсков. – Прим. ред.

11

[9] Jenkins R., Dowsett A. J., Burton A. M. How many faces do people know? // Proceedings of the Royal Society B: Biological Sciences. 2018. № 285. URL: https://royalsocietypublishing.org/doi/10.1098/rspb.2018.1319.

12

[10] Kanwisher N., McDermott J., Chun M. M. The fusiform face area: A module in human extrastriate cortex specialized for face perception // Journal of Neuroscience. 1997. № 17. С. 4302–4311.

13

[11] Замечательный отчет о работе Дорис Цао, в том числе взаимосвязь ее исследований с другими работами по расшифровке кодов идентификации лиц, см. Abbott A. The face detective // Nature. 2018. № 564. С. 176–79.

14

[12] Tsao D. Y., Freiwald W. A., Tootell R. B. H. и др. A cortical region consisting entirely of face-selective cells // Science. 2006. № 311. С. 670–674.

15

[13] Moeller S., Freiwald W. A., Tsao D. Y. Patches with links: A unified system for processing faces in the macaque temporal lobe // Science. 2008. № 320. С. 1355–1359.

16

[14] Chang L., Tsao D. Y. The code for facial identity in the primate brain // Cell. 2017. № 169. С. 1013–1028.

17

[1] Уоррен Маккаллок – пионер системной и вычислительной нейробиологии, [соратник отца кибернетики Норберта Винера]. Замечательный биографический очерк о нем написал Майкл Арбиб, который знал Маккаллока в последние годы его жизни. Более полную биографию, позволяющую оценить его работу в контексте времени, можно найти у Тары Абрахам. Arbib M. A., Warren McCulloch’s search for the logic of the nervous system // Perspectives in Biology and Medicine. 2000. № 43. С. 193–216. Abraham T. H. Rebel Genius: Warren S. McCulloch’s Transdisciplinary Life in Science. MIT Press, 2016.

18

[2] Если нейробиологам везло и у них был доступ к таким приборам. Осциллографы [с электронно-лучевыми трубками] появились в широком обиходе ближе к 1930-м годам, поэтому самые ранние изображения мозговых импульсов, полученные, например, Эдгаром Эдрианом, сделаны с помощью самодельных приспособлений из часовых механизмов, пружин, проводов и катушек для преобразования этих крохотных скачков напряжения в движения пера на подвижной ленте.

19

[3] Интересные описания исследований нервных импульсов, от Гальвани и вплоть до работ Ходжкина и Хаксли в 1950-х годах, см. в книге McComas A. J., Galvani’s Spark: The Story of the Nerve Impulse. Oxford University Press, 2011.

20

{1} В 1963 году они получили Нобелевскую премию в области физиологии и медицины за свою модель для описания электрических механизмов, которые обусловливают генерацию и передачу нервного сигнала. – Прим. ред.

21

{2} Кальмары передвигаются реактивным способом, выбрасывая воду из внутренней полости. Резкое сокращение мышц позволяет им совершать «прыжки» с большой скоростью на короткие расстояния. Управление этими мышцами осуществляется как раз при помощи нейронов с гигантскими аксонами – диаметром до 1 мм (типичный диаметр аксона у млекопитающих в сотни раз меньше – около 2 мкм). Толщина гигантского аксона кальмара увеличивает скорость проведения нервного импульса: чем больше площадь поперечного сечения аксона, тем меньше его сопротивление. – Прим. пер.

22

[4] Использование термина «критический потенциал» здесь не случайно. Читатели, знакомые с основами нейробиологии, могут задаться вопросом, почему я не употребляю термин «порог», как в учебниках, где обычно говорится: «…когда потенциал достигает порога, возникает импульс». Однако я делаю так потому, что «порога» в смысле точного значения напряжения, при котором произойдет генерация импульса, не существует. Напряжение, при котором нейрон сгенерирует импульс (или «потенциал действия», «спайк», как официально называется волна возбуждения, перемещающаяся по мембране живой клетки. – Прим. пер.), зависит от того, что перед этим происходило с нейроном, и, что наиболее важно, от того, как давно он сгенерировал последний импульс. Таким образом, всегда существует такое напряжение – критический потенциал, – при котором возникнет импульс. Но величина этого напряжения не всегда будет одной и той же – то есть порога не существует. С объяснением – длиной в книгу – о том, почему для нейрона не существует пороговых значений, можно ознакомиться в сложной, но крайне интересной работе Евгения Ижикевича: Ижикевич Е. Динамические системы в нейронауке. Геометрия возбудимости и пачечной активности. Институт компьютерных исследований, 2018. Чтобы узнать, насколько изменчив может быть критический потенциал см., например: Platkiewicz J., Brette R. A threshold equation for action potential initiation // PLoS Computational Biology. 2010. № 6. e1000850.

23

[5] Gefter A. The man who tried to redeem the world with logic // Nautilus. 2015. 5 февраля. URL: http://nautil.us/issue/21/information/the-man-who-tried-to-redeem-the-world-with-logic; Smalheiser N. R. Walter Pitts // Perspectives in Biology and Medicine. 2000. № 43. С. 217–226.

24

[6] von Neumann J. First draft of a report on the EDVAC // 1945 Technical Report / под ред. M. D Godfrey. URL: http://web.mit.edu/STS.035/www/PDFs/edvac.pdf.

25

{3} EDVAC (Electronic Discrete Variable Automatic Computer, Электронный дискретно-переменный автоматический вычислитель) – одна из первых электронных вычислительных машин. В отличие от своего предшественника ЭНИАКа это был компьютер на двоичной, а не десятичной основе. – Прим. пер.

26

[7] На самом деле даже связи, существующие между тремя слоями сетчатки глаза млекопитающего, уже настолько замысловаты, что заставляют задуматься, сможем ли мы разобраться в работе гораздо более сложно устроенного головного мозга. Для тех, кому нравятся технические подробности, вот краткий курс по устройству сетчатки. Колбочки первого слоя высвобождают глутамат на синапсы биполярных клеток второго слоя, а также на горизонтальные клетки. Задача биполярных клеток состоит в том, чтобы принимать информацию от колбочек и передавать ее клеткам третьего слоя. Работа горизонтальных клеток, имеющих разветвленную систему синапсов, соединенных с другими такими же клетками, заключается в том, чтобы подавлять передачу сигнала от колбочек к биполярным клеткам; они передают информацию друг другу на расстояния, значительно удаленные от соединенных с ними колбочек. Это создает конкуренцию сигналов: реакция биполярных клеток, находящихся дальше от активной колбочки, подавляется, чтобы реакция биполярных клеток рядом с активной горизонтальной клеткой или клетками, наоборот, выделялась на общем фоне.

Электрический потенциал биполярных клеток изменяется пропорционально величине паузы в выделении глутамата, который они получают от того типа колбочки (или колбочек), с которым они связаны. Биполярные клетки бывают двух видов: on– и off-биполяры. Клетки on-типа увеличивают свой электрический потенциал в ответ на паузы, сигнализируя об обнаружении фотонов; off-клетки уменьшают свое напряжение в ответ на паузы, сигнализируя об уменьшении темноты. В свою очередь все биполярные клетки выделяют глутамат пропорционально своему электрическому потенциалу на синапсы нейронов третьего слоя – ганглиозных клеток сетчатки (тех, которые передают импульсы в мозг) и амакриновых клеток (которые подавляют ганглиозные клетки и/или осуществляют ингибирующую обратную связь к биполярным клеткам).

В сетчатке мышей присутствует как минимум девять типов биполярных клеток и по крайней мере сорок типов амакриновых клеток. Количество типов определяется тем, на какие стимулы они реагируют. Подробное описание схемы функционирования сетчатки см.: Demb J. B., Singer J. H. Functional circuitry of the retina // Annual Review of Vision Science. 2015. № 1. С. 263–269. Мы знаем о биполярных клетках абсурдно много: см. Euler T., Haverkamp S., Schubert T. и др. Retinal bipolar cells: Elementary building blocks of vision// Nature Reviews Neuroscience. 2014. № 15. С. 507–519. Подробное описание того, почему сетчатка устроена таким образом, см. в главе 11 книги: Sterling P., Laughlin S. B. Principles of Neural Design. MIT Press, 2015. Для тех, кто хочет продвинуться дальше, – полезный онлайн-учебник Webvision от Хельги Колб и ее коллег: https://webvision.med.utah.edu/.

27

{4} Речь о работе 1959 года, ставшей классической, «Что говорит глаз лягушки мозгу лягушки». – Прим. пер.

28

[8] Gefter A. The man who tried to redeem the world with logic // Nautilus. 2015. 5 февраля. URL: http://nautil.us/issue/21/information/the-man-who-tried-to-redeem-the-world-with-logic.

29

[9] Brecht M., Preilowski B., Merzenich M. M. Functional architecture of the mystacial vibrissae // Behavioural Brain Research. 1997. № 84. С. 81–97.

30

[10] Bale M. R., Campagner D., Erskine A. и др. Microsecond-scale timing precision in rodent trigeminal primary afferents // Journal of Neuroscience. 2015. № 35. С. 5935–5940.

31

[11] Muchlinski M. N., Wible J. R., Corfe I. и др. Good vibrations: The evolution of whisking in small mammals // Anatomical Record. 2020. № 303. С. 89–99.

32

[12] Mitchinson B., Martin Ch. J., Grant R. A. и др. Feedback control in active sensing: Rat exploratory whisking is modulated by environmental contact // Proceedings of the Royal Society B: Biological Sciences. 2007. № 27. С. 1035–1041; Grant R. A., Mitchinson B. и др. Active touch sensing in the rat: Anticipatory and regulatory control of whisker movements during surface exploration // Journal of Neurophysiology. 2009. № 101. С. 862–874.

33

[13] Berg R. W., Kleinfeld D. Rhythmic whisking by rat: Retraction as well as protraction of the vibrissae is under active muscular control // Journal of Neurophysiology. 2003. № 89. С. 104–117.

34

[14] Это оценка «по прямой»: размер человеческого мозга от затылка ко лбу – в среднем около 15–16 см. Конечно, импульс не может перемещаться по прямой; воображаемый аксон, по которому этот импульс передается из затылочной в лобную долю коры, сначала уйдет вниз, в лежащее под корой белое вещество, состоящее в основном из пучков аксонов, и пройдет через него по криволинейной траектории, прежде чем подняться обратно в кору лобной части. В главе 4 мы рассмотрим это подробнее.

35

[15] More H. L., Hutchinson J. R., Collins D. F. и др.. Scaling of sensorimotor control in terrestrial mammals // Proceedings of the Royal Society B: Biological Sciences. 2010. № 277. С. 3563–3568.

36

[16] Sterling P., Laughlin S. Principles of Neural Design. MIT Press, 2015. Гл. 7.

37

[17] Оценка количества кортикальных клеток, необходимых, чтобы непрерывно перекрыть всю длину коры головного мозга, основывается на данных, полученных в исследованиях на крысах (Romand и др.). По двум причинам: (1) нейробиологи ведут большинство исследований на лабораторных крысах; (2) кора головного мозга крысы не столь извилиста, как кора головного мозга человека, поэтому измерение расстояния по прямой имеет смысл. То, что кора головного мозга человека представляет собой как бы оболочку шара, означает, что, вероятно, необходимо гораздо больше последовательно расположенных нейронов, чтобы выстроить цепочку от затылочной к лобной части кортекса, чем приведенная, сильно заниженная, оценка. Вот основа моих расчетов: длина коры у взрослых крыс ~ 14 мм. Клетки Беца – глутаматергические пирамидальные нейроны пятого слоя первичной моторной коры головного мозга – одни из самых больших нейронов центральной нервной системы, их диаметр достигает 100 мкм у человека и 20 мкм у крыс. Таким образом мы можем разместить 700 таких тел нейронов цепочкой рядом друг с другом на расстоянии от передней до задней части коры. См.: Romand S., Wang Y., Toledo-Rodriguez M. и др. Morphological development of thick-tufted layer V pyramidal cells in the rat somatosensory cortex // Frontiers in Neuroanatomy. 2011. № 5. С. 5.

38

[18] Grant R. A., Breakell V., Prescott T. J. Whisker touch sensing guides locomotion in small, quadrupedal mammals // Proceedings of the Royal Society B: Biological Sciences. 2018. № 285. 20180592.

39

[19] Нейрон с двухметровым аксоном посылает сигнал относительно размера своего тела дальше, чем расстояние от Земли до Солнца. Расстояние от Земли до Солнца составляет в среднем 149 600 000 км, а диаметр Земли на экваторе составляет 12 756 км. Таким образом расстояние от Земли до Солнца составляет около 11 723 диаметров Земли. Теперь возьмем нейрон с аксоном длиной два метра. Допустим, размер его тела составляет около 20 микрометров (что довольно много по клеточным меркам) – тогда его аксон в 100 000 раз длиннее, чем диаметр тела нейрона. (Если вы педант и хотите учесть в сравнении не только тело нейрона, но и его дендриты, то, учитывая, что их общий размер составил бы, скажем, 200 микрометров, аксон все равно окажется в 10 000 раз длиннее.)

40

[20] Есть и обратная сторона того, что все эти аналоговые электрические и химические сигналы превращаются в дискретные импульсы: потеря информации. Кора головного мозга получает лишь небольшую часть информации о видимом мире от фотонов, попадающих на колбочки сетчатки. Мы можем рассматривать сообщения, передаваемые от колбочек к выходным нейронам сетчатки, ганглиозным клеткам, как аналоговые сигналы: они представляют собой непрерывные изменения напряжения, которые в свою очередь регулируют поток химических передатчиков. Но, переводя эти непрерывные изменения в импульсы, ганглиозные клетки вынуждены отбрасывать большую часть деталей. Они квантуют сообщения, превращая непрерывный сигнал в дискретное двоичное событие – импульс. Таким образом каждый импульс обозначает не одно, а диапазон возможных аналоговых значений. В этом случае информация неизбежно теряется. Это означает, что при получении этих импульсов зрительная кора расплачивается за скорость и дальность потерей большого количества потенциально доступной ей информации о внешнем мире.

41

[21] Lettvin J. Y., Maturana H. R., McCulloch W. S. и др. What the frog’s eye tells the frog’s brain // Proceedings of the Institute of Radio Engineers (IRE). 1959. № 47. С. 1940–1951. Как видите, в списке авторов этой статьи фигурирует и имя Уолтера Питтса, хотя известно, что Летвин записывал нейронную активность, а Матурана отвечал за понимание анатомии. Конкретная роль Питтса в исследовании, приведшем к гибели его собственной теории, неясна.

42

[22] Летвин Дж. и др. Что сообщает глаз лягушки мозгу лягушки // Электроника и кибернетика в биологии и медицине. М.: Иностранная литература, 1963.

43

[23] Baden T., Berens P., Franke K. и др. The functional diversity of retinal ganglion cells in the mouse // Nature. 2016. № 29. С. 345–350.

44

[24] Sterling P., Laughlin S. Principles of Neural Design. MIT Press, 2015. Гл. 11. Точнее сказать, избирательные по направлению движения on-клетки используются для вычисления смещения проекции на вашей сетчатке при движении головы.

45

[25] Baden T., Euler T., Berens P. Understanding the retinal basis of vision across species // Nature Reviews Neuroscience. 2020. № 21. С. 5–20.

46

[26] Rheaume B. A., Jereen A., Bolisetty M. и др. Single cell transcriptome profiling of retinal ganglion cells identifies cellular subtypes // Nature Communications. 2018. № 9. С. 2759; Peng Y.-R., Shekhar K., Yan W. и др. Molecular classification and comparative taxonomics of foveal and peripheral cells in primate retina // Cell. 2019. № 176. С. 1222–1237.

47

[1] Некоторые из вас сейчас воскликнули про себя: «Эй, автор! А что случилось с латеральным коленчатым телом?» Импульсы не поступают напрямую из сетчатки в первичную зрительную кору. Аксоны ганглиозных клеток сетчатки приходят в латеральное коленчатое тело (ЛКТ), которое помещается на нижней стороне подушки таламуса. Один набор нейронов ЛКТ передает сигналы сетчатки в зрительные зоны коры; другие отправляют сигналы многочисленным структурам, расположенным ниже коры, таким как верхнее двухолмие среднего мозга, предназначенным для быстрой реакции на изменения в вашем поле зрения (например, уклонение от летящего в лицо футбольного мяча). Учитывая тридцать каналов, исходящих из сетчатки, существует, как вы можете себе представить, не менее сложный набор каналов, выходящих из ЛКТ, которые пока только исследуются. См. Rosón M. R., Bauer Y., Kotkat A. H. и др. Mouse dLGN receives functional input from a diverse population of retinal ganglion cells with limited convergence // Neuron. 2019. № 102. С. 462–476.

48

[2] da Costa M. N., Martin K. A. C. How thalamus connects to spiny stellate cells in the cat’s visual cortex // Journal of Neuroscience. 2011. № 31. С. 2925–2937.

49

[3] Нейроны бывают самых разных форм. Множество примеров форм кортикальных нейронов, а также многих других типов нервных клеток можно посмотреть на http://NeuroMorpho.org.

50

[4] Ну, честно говоря, почти всегда закономерность такова, что одного импульса недостаточно, чтобы вызвать импульс в целевом нейроне. Но, как мы знаем, природа любит издеваться над нашими попытками навязать ей строгие закономерности. Например, один аксон может разветвляться, образуя несколько синаптических контактов с дендритным деревом одного целевого нейрона. Таким образом, каждый из этих синапсов получает копию одного и того же импульса, поэтому один импульс может вызывать несколько всплесков повышения (или понижения) напряжения одновременно. Крайний случай – это «детонаторный синапс», создаваемый нейронами из зубчатой извилины на нейронах в области CA3 (и то и другое – части гиппокампа). Одиночный нейрон зубчатой извилины имеет множество сильных связей с нейроном CA3. При определенных обстоятельствах (а именно, если в последнее время через эти связи проходило множество импульсов), эти связи могут быть настолько сильными, что один импульс от нейрона извилины вызывает импульс в нейроне CA3. О важных экспериментах см. Vyleta N. P., Borges-Merjane C., Jonas P. Plasticity-dependent, full detonation at hippocampal mossy fiber-CA3 pyramidal neuron synapses // eLife. 2016. № 5. e17977. Подробное обсуждение с расчетами, почему это должно быть редким событием, см.: Urban N. N., Henze D. A., Barrionuevo G. Revisiting the role of the hippocampal mossy fiber synapse // Hippocampus. 2011. № 11. С. 408–417.

51

[5] Любой серьезный исследователь коры головного мозга обязан прочитать монографию Брайтенберга и Шюца об их статистических подсчетах, касающихся коры головного мозга: Braitenberg V., Schuz A. Cortex: Statistics and Geometry of Neuronal Connectivity. 2nd ed., Springer, 1998.

52

[6] London M., Roth A., Beeren L., Häusser M., Latham P. E. Sensitivity to perturbations in vivo implies high noise and suggests rate coding in cortex // Nature. 2010. № 466. С. 123–127.

53

[7] Rudolph M., Destexhe A. Tuning neocortical pyramidal neurons between integrators and coincidence detectors // Journal of Computational Neuroscience. 2003. № 14. С. 239–251.

54

{1} В астрономии – зона обитаемости в космосе с температурными условиями, в которых согласно научному допущению вода может находиться в жидкой фазе, а значит, потенциально может возникнуть жизнь. Название отсылает к английской сказке, русским аналогом которой является сказка о Маше и медведях, где героиня из трех предметов выбирает промежуточный между двумя крайностями по характеризующему признаку, например размеру. – Прим. ред.

55

[8] Humphries M. D. The Goldilocks zone in neural circuits // eLife. 2016. № 5. e22735.

56

[9] Softky W. R., Koch Ch. Cortical cells should fire regularly, but do not // Neural Computation. 1992. № 4. С. 643–646.

57

[10] Под «совершенно случайным» я подразумеваю, что последовательность импульсов следовала процессу Пуассона, как если бы интервалы в последовательностях импульсов были случайно взяты из экспоненциального распределения, при этом каждый набор полностью независим. Чтобы являться пуассоновским процессом, среднее и стандартное отклонения интервалов между импульсами должны быть одинаковыми – и Софтки и Кох показали, что это (примерно) так и есть.

58

[11] В этой главе описывается популярная в настоящее время теория коры головного мозга со «сбалансированным вводом». Но и другие предположения о том, как могут возникать нерегулярные импульсы, также дают некоторые возможные объяснения. Собственное предположение Софтки и Коха^1 заключалось в том, что наши модели нейронов слишком упрощены, и нерегулярное возбуждение происходит благодаря тому, что деревья дендритов целевого нейрона отфильтровывают небольшие изолированные входные сигналы и отправляют сигналы в тело клетки только тогда, когда возбуждается достаточное количество входов сразу, что может происходить случайным образом. Было также показано, что определенная настройка параметров функций наших моделей нейронов может сделать промежутки между импульсами более нерегулярными, если, например, увеличить величину падения потенциала после импульса 2 или сделать задержку начала импульса зависимой от скорости нарастания потенциала клетки до достижения критического уровня^3.

1 Softky W. R., Koch Ch. The highly irregular firing of cortical cells is inconsistent with temporal integration of random EPSPs // Journal of Neuroscience. 1993. № 13. С. 334–350.

2 Troyer T. T., Miller K. D. Physiological gain leads to high ISI variability in a simple model of a cortical regular spiking cell // Neural Computation. 1997. № 9. С. 971–983.

3 Gutkin B., Ermentrout G. B. Dynamics of membrane excitability determine interspike interval variability: A link between spike generation mechanisms and cortical spike train statistics // Neural Computation. 1998. № 10. С. 1047–1065.

59

[12] Первоначальные идеи Шадлена и Ньюсома были опубликованы в 1994 году, примерно через полтора года после первой статьи Софтки и Коха, а полные модели – в 1998 году. Shadlen M. N., Newsome W. T. Noise, neural codes and cortical organization // Current Opinion in Neurobiology. 1994. № 4. С. 569–579; Shadlen M. N., Newsome W. T. The variable discharge of cortical neurons: Implications for connectivity, computation, and information coding // Journal of Neuroscience. 1998. № 18. С. 3870–3896.

60

[13] Destexhe A., Rudolph M., Paré D. The high-conductance state of neocortical neurons in vivo // Nature Reviews Neuroscience. 2003. № 4. С. 739–751.

61

[14] Tsodyks M. V., Sejnowski T. Rapid state switching in balanced cortical network models // Network. 1995. № 6. С. 111–124.

62

[15] van Vreeswijk C., Sompolinsky H. Chaos in neuronal networks with balanced excitatory and inhibitory activity // Science. 1996. № 274. С. 1724–1726; van Vreeswijk C., Sompolinsky H. Chaotic balanced state in a model of cortical circuits // Neural Computation. 1998. № 10. С. 1321–1371.

63

[16] Moore Ch. I., Nelson S. B. Spatio-temporal subthreshold receptive fields in the vibrissa representation of rat primary somatosensory cortex // Journal of Neurophysiology. 1998. № 80. С. 2882–2892.

64

[17] Shu Y., Hasenstaub A., McCormick D. A. Turning on and of recurrent balanced cortical activity // Nature. 2003. № 423. С. 288–293; Haider B., Duque A., Hasenstaub A. R. и др. Neocortical network activity in vivo is generated through a dynamic balance of excitation and inhibition // Journal of Neuroscience. 2006. № 26. С. 4535–4545.

65

[18] Wehr M., Zador A. M. Balanced inhibition underlies tuning and sharpens spike timing in auditory cortex // Nature. 2003. № 426. С. 442–446.

66

[19] Okun M., Lampl I. Instantaneous correlation of excitation and inhibition during ongoing and sensory-evoked activities // Nature Neuroscience. 2008. № 11. С. 535–537.

67

[20] Kenet T., Arieli A., Tsodyks M. и др. Are single neurons soloists or are they obedient members of a huge orchestra? // 23 Problems in Systems Neuroscience / под ред. J. L. van Hemmen and T. J. Sejnowski. Oxford University Press, 2006. С. 160–181.

68

[21] Okun M., Steinmetz N. A., Cossell L. и др. Diverse coupling of neurons to populations in sensory cortex // Nature. 2015. № 521. С. 511–515.

69

{2} Легендарный американский джазовый трубач. – Прим. ред.

70

{3} Австрийский и венгерский композитор-авангардист. – Прим. ред.

71

[22] Carandini M., Demb J. B., Mante V. и др. Do we know what the early visual system does? // Journal of Neuroscience. 2005. № 25. С. 10577–10597.

72

[23] Rossant C., Leijon S., Magnusson A. K. и др. Sensitivity of noisy neurons to coincident inputs // Journal of Neuroscience. 2011. № 31. С. 17193–17206.

73

[24] Stevens Ch. F., Zador A. M. Input synchrony and the irregular firing of cortical neurons // Nature Neuroscience. 1998. № 1. С. 210–217.

74

[25] Salinas E., Sejnowski T. J. Impact of correlated synaptic input on output firing rate and variability in simple neuronal models // Journal of Neuroscience. 2000. № 20. С. 6193–6209.

75

[26] Примеры небольшой задержки между возбуждением и его уравновешивающим торможением см. Wehr M., Zador A. M. Balanced inhibition underlies tuning and sharpens spike timing in auditory cortex // Nature. 2003. № 426. С. 442–446; Okun M., Lampl I. Instantaneous correlation of excitation and inhibition during ongoing and sensory-evoked activities // Nature Neuroscience. 2008. № 11. С. 535–537.

76

[27] Чтобы ознакомиться с тем, как дендриты могут участвовать в вычислениях, начните с доступного изложения в London M., Häusser M. Dendritic computation // Annual Review of Neuroscience. 2005. № 28. С. 503–532.

77

[28] Palmer L. M., Shai A. S., Reeve J. E. и др. NMDA spikes enhance action potential generation during sensory input // Nature Neuroscience. 2014. № 17. С. 383–390.

78

[29] Jadi M., Polsky A., Schiller J. и др. Location-dependent effects of inhibition on local spiking in pyramidal neuron dendrites // PLoS Computational Biology. 2012. № 8. e1002550.

79

[30] Эквивалентность пирамидального нейрона и двухслойной нейронной сети была установлена в паре научных работ, опубликованных одновременно: Poirazi P., Brannon T, Mel B. W. Arithmetic of subthreshold synaptic summation in a model CA1 pyramidal cell // Neuron. 2003. № 37. С. 977–987; Poirazi P., Brannon T., Mel B. W. Pyramidal neuron as two-layer neural network // Neuron. 2003. № 37. С. 989–999.

80

[31] Cazé R. D., Humphries M., Gutkin B. Passive dendrites enable single neurons to compute linearly non-separable functions // PLoS Computational Biology. 2013. № 9. e1002867.

81

[32] Humphries M. Your cortex contains 17 billion computers // The Spike. 2018. 12 февраля. URL: https://medium.com/the-spike/your-cortex-contains-17-billion-computers-9034e42d34f2.

82

[1] Ko H., Hofer S. B., Pichler B. и др. Functional specificity of local synaptic connections in neocortical networks // Nature. 2011. № 473. С. 87–91.

83

[2] Cossell L., Iacaruso M. F., Muir D. R. и др. Functional organization of excitatory synaptic strength in primary visual cortex // Nature. 2015. № 518. С. 399–403.

84

[3] Лаборатория Мрсич-Флогеля также показала, что избирательные связи между одинаково настроенными нейронами в первичной зоне зрительной коры (V1), по-видимому, возникают во время развития организма (Ko и др.). На ранних этапах развития связи между нейронами устанавливаются случайным образом. Но избирательная настройка соединений появляется в раннем зрелом возрасте (у мышей), возможно, следуя правилу, которое считается фундаментальным для функционирования мозга: нейроны, которые срабатывают вместе, соединяются между собой. Здесь, в V1, простые клетки, получающие одну и ту же информацию от одного места сетчатки, будут одинаково реагировать на мир и таким образом укреплять связи между собой; напротив, простые клетки, получающие разную информацию, не срабатывают вместе, поэтому соединения между ними атрофируются. Результат: простые клетки усиливают друг друга. Между прочим, это имеет интересный смысл: если вы создадите неестественную статистику видимого мира, например, сделаете все края горизонтальными и позволите мозгу развиваться в этом мире, тогда это повлияет на то, какие простые клетки срабатывают вместе, и, следовательно, изменит связи между ними в V1. Ko H., Cossell L., Baragli Ch. и др. The emergence of functional microcircuits in visual cortex // Nature. 2013. № 496. С. 96–100.

85

[4] Модели того, как сложные клетки в V1 создаются путем объединения выходных данных простых клеток, см.: Carandini M., Demb J. B., Mante V. и др. Do we know what the early visual system does? // Journal of Neuroscience. 2005. № 25. С. 10577–10597; Rust N. C., Schwartz O., Movshon J. A. и др. Spatiotemporal elements of macaque V1 receptive fields // Neuron. 2005. № 46. С. 945–956.

86

[5] Mechler F., Ringach D. L. On the classification of simple and complex cells // Vision Research. № 42. 2002. С. 1017–1033; Rust N. C., Schwartz O., Movshon J. A. и др. Spatiotemporal elements of macaque V1 receptive fields // Neuron. 2005. № 46. С. 945–956.

87

[6] Iacaruso M. F., Gasler I. T., Hofer S. B. Synaptic organization of visual space in primary visual cortex // Nature. 2017. № 547. С. 449–452.

88

[7] Chettih S. N., Harvey Ch. D. Single-neuron perturbations reveal feature-specific competition in V1 // Nature. 2019. № 567. С. 334–340.

89

[8] Haider B., Häusser M., Carandini M. Inhibition dominates sensory responses in the awake cortex // Nature. 2013. № 493. С. 97–100.

90

[9] Для знакомства с устройством слоев коры головного мозга и типов нейронов в них см.: Harris K. D., Shepherd G. M. G. The neocortical circuit: Themes and variations // Nature Neuroscience. 2015. № 18. С. 170–181.

91

[10] Идея о двух отдельных потоках обработки зрительной информации в коре головного мозга существует уже несколько десятилетий. Их разделяют на так называемые дорсальные и вентральные пути, которые определяются анатомически, и это то, что я называю, соответственно каналом «что» и каналом «как». Для более подробной информации см.: Goodale M. A., Milner A. D. Separate visual pathways for perception and action // Trends in Neurosciences. 1992. № 15. С. 20–25; Ungerleider L. G., Haxby J. V. ‘What’ and ‘where’ in the human brain // Current Opinion in Neurobiology. 1994. № 4. С. 157–165; Goodale M. A. How (and why) the visual control of action difers from visual perception // Proceedings: Biological Sciences. 2014. № 281. 20140337.

92

[11] Boynton G. M., Hegdé J. Visual cortex: The continuing puzzle of area V2 // Current Biology. № 14. 2004. R523–R524.

93

[12] Adelson E. H. On seeing stuff: The perception of materials by humans and machines // Proceedings of the SPIE. 2001. № 4299. С. 1–12.

94

[13] Movshon A. J., Simoncelli E. P. Representation of naturalistic image structure in the primate visual cortex // Cold Spring Harbor Symposia on Quantitative Biology. 2014. № 7. С. 115–122.

95

[14] Zeki S. Colour coding in the cerebral cortex: The reaction of cells in monkey visual cortex to wavelengths and colours // Neuroscience. 1983. № 9. С. 741–765.

96

[15] Horwitz G., Hass Ch. Nonlinear analysis of macaque V1 color tuning reveals cardinal directions for cortical color processing // Nature Neuroscience. 2012. № 15. С. 913–919.

97

[16] Walsh V. How does the cortex construct color? // Proceedings of the National Academy of Sciences USA. 1999. № 96. С. 13594–13596.

98

[17] Чтобы ознакомиться с вычислительной проблемой распознавания объектов, см.: DiCarlo J. J., Zoccolan D., Rust N. C. How does the brain solve visual object recognition? // Neuron. 2012. № 73. С. 415–434.

99

[18] Movshon J. A., Newsome W. T. Visual response properties of striate cortical neurons projecting to area MT in macaque monkeys // Journal of Neuroscience. 1996. № 16. С. 7733–7741.

100

[19] Различные модели того, как нейроны области MT могут вычислять глобальное движение, см. Simoncelli E. P., Heeger D. J. A model of neuronal responses in visual area MT // Vision Research. 1998. № 38. С. 743–761; Rust N. C., Mante V., Simoncelli E. P. и др. How MT cells analyze the motion of visual patterns // Nature Neuroscience. 2006. № 9. С. 1421–1431.

101

[20] Ранние примеры глубоких нейронных сетей, моделирующих зрительную систему, см. Lee H., Ekanadham Ch., Ng A. Y. Sparse deep belief net model for visual area V2 / под ред. J. C. Platt, D. Koller, Y. Singer, and S. T. Roweis // Advances in Neural Information Processing Systems. 2008. № 20. С. 873–880. Обратите внимание, что нет ничего особенно нового в «современных» разработках в области ИИ, таких как глубокие нейронные сети. В игру «тренируй и совершенствуй» для систем распознавания образов играют с 1980-х годов. Как пример, см. Lehky S. R., Sejnowski T. J. Network model of shape-from-shading: Neural function arises from both receptive and projective fields // Nature. 1998. № 333. С. 452–454.

102

[21] Обзор моделирования зрения глубокой нейронной сетью см. Lindsay G. Convolutional neural networks as a model of the visual system: Past, present, and future. 2020. URL: https://arxiv.org/abs/2001.07092.

103

[22] Лаборатория Джима ДиКарло выполнила исследования по сопоставлению работы глубоких нейронных сетей с активностью нейронов височной доли (Яминс и др.) и недавно довела эти глубокие нейронные сети до предела их возможностей (Башиван, Кар и Дикарло). Сначала они создали синтетические образы, предназначенные для управления конкретными ячейками или группами ячеек в выходном слое сети; они были настроены так, чтобы либо максимально увеличить активность ячейки или группы, либо одновременно увеличить активность одной группы и уменьшить активность другой. Затем они показали те же синтетические изображения обезьянам, и большинство нейронов височных долей их мозга продемонстрировали те же реакции, что и элементы глубокой нейросети, – те нейроны, которые должны были увеличить активность, в основном ее увеличили и наоборот. Yamins D. L. K., Hong H., Cadieu Ch. F. и др. Performance-optimized hierarchical models predict neural responses in higher visual cortex // Proceedings of the National Academy USA. 2014. №. 111. С. 8619–8624; Bashivan P., Kar K., DiCarlo J. J. Neural population control via deep image synthesis // Science. 2019. № 364. eaav9436.

104

[23] Классическая статья об иерархии зрительной коры – это Felleman D. J., Van Essen D. C. Distributed hierarchical processing in the primate cerebral cortex // Cerebral Cortex. 1991. № 1. С. 1–47. См. также: Van Essen D. C., Anderson Ch. A., Felleman D. J. Information processing in the primate visual system: An integrated systems perspective // Science. 1992. № 255. С. 419–423; Young M. P. Objective analysis of the topological organization of the primate cortical visual system // Nature. 1992. № 358. С. 152–155. Критику чисто иерархического описания см., например: Hegdé J., Felleman D. J. Reappraising the functional implications of the primate visual anatomical hierarchy // Neuroscientist. 2007. № 13. С. 416–421; Zeki S. The rough seas of cortical cartography // Trends in Neurosciences. 2018. № 41. С. 242–244.

105

[24] Gattass R., Nascimento-Silva S., Soares J. G. M. и др. Cortical visual areas in monkeys: Location, topography, connections, columns, plasticity, and cortical dynamics // Philosophical Transactions of the Royal Society of London B: Biological Sciences. 2005. № 360. С. 709–731.

106

[25] Решающий характер наличия этой обратной связи подчеркивается и в классической статье Феллемана и Ван Эссена о визуальной иерархии в коре: Felleman D. J., Van Essen D. C. Distributed hierarchical processing in the primate cerebral cortex // Cerebral Cortex. 1991. № 1. С. 1–47.

107

[26] Han Y., Kebschull J. M., Campbell R. A. и др. The logic of single-cell projections from visual cortex // Nature. 2018. № 556. С. 51–56.

108

[27] Последний пример см.: Musall S., Kaufman M. T., Juavinett A. L. и др. Single-trial neural dynamics are dominated by richly varied movements // Nature Neuroscience. 2019. № 22. С. 1677–1686.

109

[28] Li N., Daie K., Svoboda K. и др. Robust neuronal dynamics in premotor cortex during motor planning // Nature. 2016. № 532. С. 459–464.

110

[29] Andersen K. W., Siebner H. R. Mapping dexterity and handedness: Recent insights and future challenges // Current Opinion in Behavioral Sciences. 2018. № 20. С. 123–129.

111

[30] Knecht S., Dräger B., Deppe M. и др. Handedness and hemispheric language dominance in healthy humans // Brain. 2000. № 123. С. 2512–2518.

112

[31] Karolis V. R., Corbetta M., de Schotten M. T. The architecture of functional lateralisation and its relationship to callosal connectivity in the human brain // Nature Communications. 2019. № 10. С. 1417.

113

[32] Подробное описание возможностей и поведения пациентов с расщепленным мозгом см.: Gazzaniga M. S. Cerebral specialization and interhemispheric communication: Does the corpus callosum enable the human condition? // Brain. 2000. № 123. С. 1293–1326.

114

[1] Zador A. Impact of synaptic unreliability on the information transmitted by spiking neurons // Journal of Neurophysiology. 1998. № 79. С. 1219–1229; Manwani A., Koch Ch. Detecting and estimating signals over noisy and unreliable synapses: Information-theoretic analysis // Neural Computation. 2001. № 13. С. 1–33.

115

[2] Hessler N. A., Shirke A. M., Malinow R. The probability of transmitter release at a mammalian central synapse // Nature. 1993. № 366. С. 569–572.

116

[3] Allen C., Stevens C. F. An evaluation of causes for unreliability of synaptic transmission // Proceedings of the National Academy of Sciences USA. 1994. № 91. С. 10380–10383.

117

[4] Например, на синапсе между интернейроном и шиповидным нейроном стриатума не регистрировалось отказов (в течение наблюдаемого периода регистрации). Ibáñez-Sandoval O., Tecuapetla F., Unal B. и др. A novel functionally distinct subtype of striatal neuropeptide Y interneuron // Journal of Neuroscience. 2001. № 31. С. 16757–16769.

118

[5] Branco T., Staras K., Darcy K. J. и др. Local dendritic activity sets release probability at hippocampal synapses // Neuron. 2008. № 59. С. 475–485.

119

[6] Сила синаптической связи – в более строгой формулировке: импульс, приходящий к синапсу, высвобождает N пакетов молекул-нейромедиаторов с вероятностью p, и каждый пакет молекул оказывает воздействие q на нейрон-мишень. Эти переменные являются двумя составляющими «чувствительности»: N · q – это величина скачка напряжения (ну, технически это величина изменения проводимости), поскольку большее количество нейромедиатора означает большую активацию рецепторов, а p – это то, насколько вероятно, что этот скачок потенциала произойдет. Таким образом сила синаптической связи (w) пропорциональна ожидаемому изменению, которое он вызывает в целевом нейроне, то есть w ~ p · (N · q). Следовательно, мы можем изменить силу, изменяя либо амплитуду ответа (изменяя N, изменяя q, либо и то и другое), либо изменяя вероятность этого ответа (p). См., например, главы 4 и 13 в: Koch C. Biophysics of Computation. MIT Press, 1999.

120

[7] Zador T. M., Dobrunz L. E. Dynamic synapses in the cortex // Neuron. 1997. № 19. С. 1–4; Koch C. Biophysics of Computation. Гл. 13.

121

[8] Stevens C. F., Wang Y. Changes in reliability of synaptic function as a mechanism for plasticity // Nature. 1994. № 371. С. 704–707.

122

[9] Levy W. B., Baxter R. A. Energy-efficient neuronal computation via quantal synaptic failures // Journal of Neuroscience. 2002. № 22. С. 4746–4755.

123

[10] Доля в 56 % взята из: Harris J. J., Jolivet R., Attwell D. Synaptic energy use and supply // Neuron. 2012. № 75. С. 762–777.

124

[11] Там же.

125

[12] Конечно, есть и другие причины, по которым нейрон будет устанавливать несколько контактов с целевым нейроном. Среди них можно выделить его желание доминировать над контролем этого целевого нейрона, вызывая больший рост потенциала целевого нейрона каждый раз, когда он отправляет импульс.

126

[13] Branco T., Staras K., Darcy K. J. и др. Local dendritic activity sets release probability at hippocampal synapses // Neuron. 2008. № 59. С. 475–485.

127

[14] Abbott L. F., Varela J. A., Sen K. и др. Synaptic depression and cortical gain control // Science. 1997. № 275. С. 220–224.

128

[15] Stevens C. F., Tsujimoto T. Estimates for the pool size of releasable quanta at a single central synapse and for the time required to refill the pool // Proceedings of the National Academy of Sciences USA. 1995. № 92. С. 846–849.

129

[16] Dobrunz L. E., Stevens C. F. Heterogeneity of release probability, facilitation, and depletion at central synapses // Neuron. 1997. № 18. С. 995–1008.

130

[17] Maass W., Zador T. M. Dynamic stochastic synapses as computational units // Neural Computation. 1999. № 1. С. 903–917.

131

[18] В рассказе о том, как синаптические сбои создают фильтр для колебаний частоты импульсов, я объединил идеи из двух статей. Во-первых, из классической статьи о том, как краткосрочная депрессия позволяет синапсам автоматически контролировать усиление своих синапсов, что подразумевает, что они фильтруют высокочастотные входные сигналы, см.: Abbott L. F., Varela, Sen K. и др. Synaptic depression and cortical gain control // Science. 1997. № 275. С. 220–224. И подробное описание действия этого фильтра см.: Rosenbaum R., Rubin J., Doiron B. Short term synaptic depression imposes a frequency dependent filter on synaptic information transfer // PLoS Computational Biology. 2012. № 8. e1002557.

132

[19] Humphries M. D. The unreasonable effectiveness of deep brain stimulation // The Spike. 2017. 30 января. URL: https://medium.com/the-spike/the-unreasonable-effectiveness-of-deep-brain-stimulation-7d84a9849140.

133

[20] Rosenbaum R., Zimnik A., Zheng F. и др. Axonal and synaptic failure suppress the transfer of firing rate oscillations, synchrony and information during high frequency deep brain stimulation // Neurobiology of Disease. 2014. № 62. С. 86–99.

134

[21] Evans D. A., Stempel V., Vale R. и др. A synaptic threshold mechanism for computing escape decisions // Nature. 2018. № 558. С. 590–594.

135

[22] Интересным побочным условием в этих исследованиях было то, что убегающие мыши могли вернуться в убежище, где были только однажды. Так что это, казалось бы, инстинктивное поведение «Беги!» на самом деле использует довольно продвинутое обучение и планирование. См. Vale R., Evans D. A., Branco T. Rapid spatial learning controls instinctive defensive behavior in mice // Current Biology. 2017. № 27. С. 1342–1349.

136

[23] Причина склонности нейронных сетей к переобучению – в том же самом механизме, что и для регрессии, статистической зависимости одного набора данных от другого, когда вы используете порядок уравнения, превышающий количество исходных данных: слишком много свободных параметров. В регрессии вы берете два набора данных, скажем доход семьи и рейтинг IMDb для «Игры престолов», и строите кривую их зависимости. Эта кривая показывает взаимосвязь между доходом и рейтингом. Чем выше порядок кривой, тем лучше она приблизится к существующим точкам данных, но, скорее всего, тем хуже сможет предсказать любые новые поступающие данные. И нейронные сети делают то же самое: они подгоняют коэффициенты своих очень сложных функций к сигналам на входах, чтобы получить ожидаемый от них на выходе ответ.

137

[24] Впервые о DropConnect было упомянуто в документе конференции (Вань и др.). Когда я говорю «широко используется», я имею в виду, что на момент написания этой статьи, т. е. за шесть лет (на 20 мая 2019 г.; источник: Google Scholar) эта работа была процитирована 1274 раза. Wan L., Zeiler M., Zhang S. и др. Regularization of neural networks using DropConnect // Proceedings of the 30th International Conference on Machine Learning (ICML13). 2013. С. 1058–1066. Я также должен отметить, что DropConnect основывается на идее DropOut, которая состоит в удалении случайным образом из сети самих ячеек. Подробная статья о DropOut вышла в 2014 году: Srivastava N., Hinton G., Krizhevsky A. DropOut: A simple way to prevent neural networks from overfitting // Journal of Machine Learning Research. 2014. № 15. С. 1929–1958.

138

[25] Некоторые алгоритмы поиска будут генерировать множество случайных первичных решений и параллельно их уточнять и/или рекомбинировать (как в эволюционных алгоритмах, например генетических).

139

[26] Почему мы должны предполагать, что мозг использует те алгоритмы поиска, которым помогает шум? Потому что нейронные сети, реализующие алгоритмы поиска, также используют шум. Самым известным примером является «машина Больцмана» (Экли, Хинтон и Сейновски). Еще в 1989 году Бернод и Корн предположили, что синаптические сбои могут быть примерно тем же, чем является «тепловой шум» в машине Больцмана. Их предположение основывалось на том, что вероятность синаптического сбоя быстро меняется с течением времени, чтобы изменить реакцию нейрона на свои входные данные (высокий уровень сбоев означает, что ему требуется много входных данных). Это кажется маловероятным в синапсах мозга млекопитающих, но это была первая явная связь между неудачей и поиском. Ackley D. H., Hinton G. E., Sejnowski T. J. A learning algorithm for Boltzmann machines // Cognitive Science. 1985. № 9. С. 147–169; Burnod Y., Korn H. Consequences of stochastic release of neurotransmitters for network computation in the central nervous system // Proceedings of the National Academy of Sciences USA. 1989. № 86. С. 352–356.

140

[1] Возможно, вы скажете: а как же синаптические сбои? Разве они не уменьшат общее количество импульсов, поступающих на нейрон? Уменьшат. Но даже если бы все синапсы одного нейрона отказывали в 50 % случаев, это все равно означало бы 25 000 входящих импульсов в секунду и 250 исходящих импульсов в секунду. А мы можем отправить не больше пяти. Чтобы получить из 50 000 входящих импульсов в секунду пять исходящих, потребуется 99 %-я частота отказов в каждом синапсе.

141

[2] В первом приближении каждый импульс, посланный нейроном, действительно увеличивает количество свободного кальция в его теле. А химическое вещество, которое мы используем – флуоресцентный индикатор, – связывает кальций. Чем больше он связывает, тем сильнее флуоресцирует, и поэтому яркость флуоресценции в теле нейрона пропорциональна количеству отправленных им импульсов. Приблизительно. На самом деле все гораздо сложнее. Во-первых, взаимосвязь между импульсами и кальцием нелинейна; при каждом последующем импульсе увеличение количества свободного кальция не будет одинаковым. Во-вторых, изменения концентрации кальция происходят медленно, намного медленнее, чем отправка импульса. Поэтому, если за короткое время нейрон отправляет несколько импульсов, флуоресценция дает очень смазанную картину.

142

[3] Kerr J. N. D., Greenberg D., Helmchen F. Imaging input and output of neocortical networks in vivo // Proceedings of the National Academy of Science USA. 2005. № 102. С. 14063–14068.

143

[4] Harvey C. D., Coen P. Tank D. W. Choice-specific sequences in parietal cortex during a virtual-navigation decision task // Nature. 2012. № 484. С. 62–68.

144

[5] Peron S. P., Freeman J., Iyer V. и др. A cellular resolution map of barrel cortex activity during tactile behavior // Neuron. 2015. № 86. С. 783–799.

145

[6] Hromádka T., DeWeese M. R., Zador A. M. Sparse representation of sounds in the unanesthetized auditory cortex // PLoS Biology/ 2008. № 6. e16.

146

[7] O’Connor D. H., Peron S. P., Huber D. и др. Neural activity in barrel cortex underlying vibrissa-based object localization in mice // Neuron. 2010. № 67. С. 1048–1061.

147

[8] Barth A. L., Poulet J. F. A. Experimental evidence for sparse firing in the neocortex // Trends in Neurosciences. 2012. № 35. С. 345–355.

148

[9] Ранние намеки на преобладание темных нейронов см.: Robinson D. A. The electrical properties of metal microelectrodes // Proceedings of the IEEE/ 1968/ № 56. С. 1065–1071. Цифра количества нейронов в радиусе регистрации электрода взята из Henze D. A., Borhegyi Z., Csicsvari J. и др. Intracellular features predicted by extracellular recordings in the hippocampus in vivo // Journal of Neurophysiology. 2000. № 84. С. 390–400.

149

[10] Краткое изложение ранних доказательств наличия темных нейронов см. в обзоре 2006 года, который вызвал у меня интерес к этой теме: Shoham S., O’Connor D. H., Segev R. How silent is the brain: Is there a ‘dark matter’ problem in neuroscience? // Journal of Comparative Physiology A. 2006. № 192. С. 777–784.

150

[11] Я с некоторым удивлением обнаружил, что доля молчаливых (или темных) нейронов случайно совпала со старым утверждением о том, что мы «используем только 10 процентов нашего мозга». Это, конечно, полная чушь, как ясно видно из МРТ-исследований, показывающих кровоток во всех отделах мозга. Но регистрация активности в любую отдельно взятую секунду действительно показывает, что только 10 % (примерно) нейронов вашего кортекса активны.

151

[12] Wohrer A., Humphries M. D., Machens C. Population-wide distributions of neural activity during perceptual decision-making // Progress in Neurobiology. 2013. № 103. С. 156–193.

152

[13] Энергетический баланс кортекса см.: Lennie P. The cost of cortical computation // Current Biology. 2003. № 13. С. 493–497.

153

[14] Классическая статья об использовании энергии серым веществом коры – это Attwell D., Laughlin D. B. An energy budget for signaling in the grey matter of the brain // Journal of Cerebral Blood Flow and Metabolism/ 2001. № 21. С. 1133–1145. Для получения более свежих сведений см. Sengupta B., Stemmler M., Laughlin S. B. Action potential energy efficiency varies among neuron types in vertebrates and invertebrates // PLoS Computational Biology. 2010. № 6. e1000840; Harris J. J., Jolivet R., Attwell D. Synaptic energy use and supply // Neuron. 2012. № 75ю С. 762–777.

154

[15] Olshausen A. B., Field D. J. What is the other 85 % of V1 doing? // 23 Problems in Systems Neuroscience / под ред. J. L. van Hemmen and T. J. Sejnowski. Oxford University Press, 2006.

155

[16] Abbott L. F., Varela J. A., Sen K. и др. Synaptic depression and cortical gain control // Science. 1997. № 275. С. 220–224.

156

[17] Huber D., Gutnisky D. A., Peron S. и др. Multiple dynamic representations in the motor cortex during sensorimotor learning // Nature. 2012. № 484. С. 473–478.

157

[18] Carmena J. M., Lebedev M. A., Henriquez C. S. и др. Stable ensemble performance with single-neuron variability during reaching movements in primates // Journal of Neuroscience. 2005. № 25. С. 10712–10716.

158

[19] Hill E. S., Vasireddi S. K., Bruno A. M. и др. Variable neuronal participation in stereotypic motor programs // PLoS One. 2012. № 7. e40579; Hill E. S., Vasireddi S. K., Wang J. и др. Memory formation in tritonia via recruitment of variably committed neurons // Current Biology. 2015. № 25. С. 2879–2888; Bruno A. M., Frost W. N., Humphries M. D. A spiral attractor network drives rhythmic locomotion // eLife. 2017. № 6. e27342.

159

[20] Maggi S., Peyrache A., Humphries M. D. An ensemble code in medial prefrontal cortex links prior events to outcomes during learning // Nature Communications. 2018. № 9. С. 2204.

160

[21] Wohrer A., Humphries M., Machens C. K., Population-wide distributions of neural activity during perceptual decision-making.

161

[22] Machens C. K., Romo R., Brody C. D. Functional, but not anatomical, separation of ‘what’ and ‘when’ in prefrontal cortex // Journal of Neuroscience. 2010. № 30. С. 350–360.

162

[23] Raposo D., Kaufman M. T., Churchland A. K. A category-free neural population supports evolving demands during decision-making // Nature Neuroscience. 2014. № 17. С. 1784–1792.

163

[1] Одним из самых увлекательных ранних описаний этих споров о «нейронном кодировании» является доклад Перкеля и Баллока, сделанный на заседании сообщества «Программа исследований нейронауки» в 1968 году, целью которой было разобраться в проблеме. Вместо того, чтобы разбираться в проблеме, они составили список из пятнадцати совершенно разных идей о том, как отдельные нейроны могут отправлять сообщения, используя импульсы. Одна предполагала количественное кодирование и четырнадцать – временное. Perkel D. H., Bullock T. H. Neural coding // NRP Bulletin. 1968. № 6. С. 221–248. Для современного взгляда на нейронное кодирование бесспорной отправной точкой является классическая книга Rieke F., Warland D., van Stevninck R. de R. и др. Spikes: Exploring the Neutral Code. MIT Press, 1997.

164

[2] Классический пример настройки отдельного нейрона на одно направление движения см. Georgopoulos A. P., Kalaska J. F., Caminiti R. и др. On the relations between the direction of two-dimensional arm movements and cell discharge in primate motor cortex // Journal of Neuroscience. 1982. № 2. С. 1527–1537. Более современный подробный отчет – Georgopoulos A. P., Merchant H., Naselaris T. и др. Mapping of the preferred direction in the motor cortex // Proceedings of the National Academy of Sciences USA. 2007. № 104. С. 11068–11072.

165

[3] Hatsopoulos N. G. Encoding in the motor cortex: Was Evarts right after all? // Journal of Neurophysiology. 2005. № 94. С. 2261–2262.

166

[4] O’Keefe J., Dostrovsky D. The hippocampus as a spatial map: Preliminary evidence from unit activity in the freely-moving rat // Brain Research. 1971. № 34. С. 171–175. O’Keefe J., Conway D. H. Hippocampal place units in the freely moving rat: Why they fire where they fire // Experimental Brain Research. 1978. № 31. С. 573–590.

167

[5] Обзор всех этих типов клеток нейронов места в гиппокампе и окружающих регионах см. Hartley T., Lever C., Burgess N. и др. Space in the brain: How the hippocampal formation supports spatial cognition // Philosophical Transactions of the Royal Society of London: Series B, Biological Sciences. 2011. № 369. URL: https://royalsocietypublishing.org/doi/full/10.1098/rstb.2012.0510.

168

[6] Carr C. E., Konishi M. A circuit for detection of interaural time differences in the brain stem of the barn owl // Journal of Neuroscience. 1990. № 10. С. 3227–3246.

169

[7] DeWeese M. R., Wehr M., Zador A. M. Binary spiking in auditory cortex // Journal of Neuroscience. 2003. № 23. С. 7940–7949.

170

[8] Berry M. J., Warland D. K., Meister M. The structure and precision of retinal spike trains // Proceedings of the National Academy of Sciences USA. 1997. № 94. С. 5411–5416.

171

[9] Gollisch T., Meister M. Rapid neural coding in the retina with relative spike latencies // Science. 2008. № 319. С. 1108–1111.

172

[10] Mainen Z. F., Sejnowski T. J. Reliability of spike timing in neocortical neurons // Science. 1995. № 268. С. 1503–1506.

173

[11] Bair W., Koch C. Temporal precision of spike trains in extrastriate cortex of the behaving macaque monkey // Neural Computation. 1996. № 8. С. 1185–1202. Для более подробного анализа точности времени импульса в области MT см.: Buracas G. T., Zador A. M., DeWeese M. R. и др. Efficient discrimination of temporal patterns by motion-sensitive neurons in primate visual cortex // Neuron. 1998. № 20. С. 959–969.

174

[12] Общий аргумент состоит в том, что сети корковых нейронов слишком чувствительны к небольшим изменениям во внешних условиях; для того, чтобы нейрон повторил последовательность импульсов с высокой точностью, необходимо, чтобы для остальной части нейронной сети не изменялись условия, что крайне маловероятно. Наиболее четко это утверждается в работах London M., Roth A., Beeren L. Sensitivity to perturbations in vivo implies high noise and suggests rate coding in cortex // Nature. 2010. № 466. С. 123–127. См. также Banerjee A., Seriès P.,Pouget A. Dynamical constraints on using precise spike timing to compute in recurrent cortical networks // Neural Computation. 2008. № 20. С. 974–993.

175

[13] Izhikevich E. M., Edelman G. M. Large-scale model of mammalian thalamocortical systems // Proceedings of the National Academy of Sciences USA. 2008. № 105. С. 3593–3598.

176

[14] Эти модели представляют собой линейно-нелинейные модели Пуассона (LNP) или обобщенные линейные модели (GLM). В частности, широко используются GLM-модели, поскольку их можно значительно усложнить: можно преобразовывать входящие данные; включать импульсы от других нейронов в качестве входящих данных; и даже включать собственные импульсы нейрона в прошлом в качестве входящих данных, чтобы понять, как исходящие сигналы нейрона зависят от его более ранней активности (например, рефрактерный период молчания после каждого импульса). К статьям, излагающим идеи GLM, относятся: Truccolo W., Eden U. T., Fellows M. R. и др. A point process framework for relating neural spiking activity to spiking history, neural ensemble, and extrinsic covariate effects // Journal of Neurophysiology. 2005. № 93. С. 1074–1089. Paninski L., Pillow J., Lewi J. Statistical models for neural encoding, decoding, and optimal stimulus design // Progress in Brain Research. 2007. № 165. С. 493–507.

177

[15] Pillow J. L., Shlens J., Paninski L. и др. Spatio-temporal correlations and visual signaling in a complete neuronal population // Nature. 2008. № 454. С. 995–999.

178

[16] Bale M. R., Davies K., Freeman O. J. и др. Low-dimensional sensory feature representation by trigeminal primary afferents // Journal of Neuroscience. 2013. № 33. С. 12003–12012; Campagner D., Evans M. H., Bale M. R. и др. Prediction of primary somatosensory neuron activity during active tactile exploration // eLife. 2016. № 5. URL: https://elifesciences.org/articles/10696.

179

[17] Довольно сложно найти статьи, в которых приводились бы хорошие примеры соответствующих неудач прогностических моделей, потому что бывает трудно понять, были ли проблемы результатом неправильной модели (что интересно), или же просто эксперимент был проведен неправильно (что неинтересно). И конечно, потому, что люди склонны не сообщать о том, что им что-то не удалось. Однако все же есть и опубликованные примеры. Одним из них является сообщение Линдси и его коллег о том, что местоположение и движение являются плохими источниками прогнозов активности в префронтальной коре. И, возможно, в этом нет ничего удивительного: Хайтман и его коллеги пишут, что даже для ганглиозных клеток сетчатки эти прогностические модели иногда могут плохо справляться с предсказанием реакции на естественные изображения. Lindsay A. J., Caracheo B. F., Grewal J. J. S. и др. How much does movement and location encoding impact prefrontal cortex activity? An algorithmic decoding approach in freely moving rats // eNeuro. 2018. № 5. Heitman A., Brackbill N., Greschner M. и др. Testing pseudo-linear models of responses to natural scenes in primate retina. 2016. URL: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/045336v2.

180

[18] На самом деле большая доля неудачных прогнозов для многих нейронов второго – третьего слоя первичной сенсорной зоны вибрисс сделана с использованием визуализации кальция (Peron и др.). Сигналы одиночных нейронов в четвертом слое этого участка коры демонстрируют весьма точно привязанное по времени импульсное кодирование, когда вибрисса контактирует с объектом (Hires et al.). Таким образом неясно, связаны ли плохие прогнозы модели для второго/третьего слоя с более грубой и медленной методикой регистрации нейронной активности или с дальнейшей обработкой сигнала локальными схемами в пределах четвертого и второго/третьего слоев и в соединениях четвертого слоя со вторым/третьим. Peron S. P., Freeman J., Iyer V. и др. A cellular resolution map of barrel cortex activity during tactile behavior // Neuron. 2015. № 86. С. 783–799. Hires S. A., Gutnisky D. A., Yu J. и др. Low-noise encoding of active touch by layer 4 in the somatosensory cortex // eLife. 2015. № 4. e06619.

181

[19] Laubach M., Caetano M. S., Narayanan N. S. Mistakes were made: Neural mechanisms for the adaptive control of action initiation by the medial prefrontal cortex // Journal of Physiology Paris. 2015. № 109. С. 104–117; Khamassi M., Quilodran R., Enel P. и др. Behavioral regulation and the modulation of information coding in the lateral prefrontal and cingulate cortex // Cerebral Cortex. 2015. № 25. С. 3197–3218.

182

[20] В докладе Перкеля и Баллока, сделанном на заседании сообщества «Программа исследований нейронауки» в 1968 году по теме «Нейронное кодирование», были описаны четыре уникальных «ансамблевых» кода в качестве идеи о том, что группа более чем из одного нейрона может комбинировать свои импульсы для отправки сообщений. Тогда это выглядело как вдохновляющая, но фантастическая идея, поскольку возможность одновременной раздельной записи активности десяти или более нейронов казалась маловероятной.

183

[21] Хороший разбор того, как работает популяционное кодирование, см. Quiroga R. Q., Panzeri S. Extracting information from neuronal populations: Information theory and decoding approaches // Nature Reviews Neuroscience. 2009. № 10. С. 173–185. Также на эту тему есть хорошая работа Pruszynski A. J., Zylberberg J. The language of the brain: Real-world neural population codes // Current Opinion in Neurobiology. 2019. № 58. С. 30–36.

184

[22] Berens P., Ecker A. S., Cotton R. J. и др. A fast and simple population code for orientation in primate V1 // Journal of Neuroscience. 2012. № 32. С. 10618–10626.

185

[23] Zylberberg J. The role of untuned neurons in sensory information coding // bioRxiv. 2018. URL: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/134379v6.

186

[24] Safaai H., von Heimendahl M., Sorando J. M. и др. Coordinated population activity underlying texture discrimination in rat barrel cortex // Journal of Neuroscience. 2013. № 33. С. 5843–5855.

187

[25] Rigotti M., Barak O., Warden M. R. и др. The importance of mixed selectivity in complex cognitive tasks // Nature. 2013. № 49. С. 585–590. Технически Риготти и коллеги использовали декодирование «псевдопопуляции». Нейроны регистрировались индивидуально. Но каждая задача состояла из фиксированного набора событий в фиксированное время: подсказка для текущего задания, первая картинка, затем вторая. Таким образом сигналы от отдельных нейронов можно было синхронизировать по времени события и создать из них популяцию.

188

[26] Leavitt M. L., Pieper F., Sachs A. J. и др. Correlated variability modifies working memory fidelity in primate prefrontal neuronal ensembles // Proceedings of the National Academy of Sciences of the USA. 2017. № 114. С. E2494–E2503.

189

[27] Maggi S., Humphries M. D. Independent population coding of the past and the present in prefrontal cortex during learning // bioRxiv. 2020. URL: www.biorxiv.org/content/10.1101/668962v2.

190

[28] Raposo D., Kaufman M. T., Churchland A. K. A category-free neural population supports evolving demands during decision-making // Nature Neuroscience. 2014. № 17. С. 1784–1792.

191

[29] Существует также ложный вывод обратного декодирования: декодирование предмета X или события Y не является доказательством того, что X или Y – это все, о чем знает легион нейронов. В самом деле, мы можем проверять декодирование только тех характеристик мира, для которых мы обучаем модель различать паттерны активности. Нет никаких сомнений в том, что легион нейронов на самом деле несет гораздо больше информации, чем те предметы и события, на которых мы сосредоточили внимание.

192

[30] Brozoski T. J., Brown R. M., Rosvold H. E. и др. Cognitive deficit caused by regional depletion of dopamine in prefrontal cortex of rhesus monkey // Science. 1979. № 205. С. 929–932. В этой работе лаборатория Патрисии Гольдман (позже Гольдман-Ракич) показала, что удаление больших фрагментов префронтальной коры полностью исключает возможность удержания объекта в памяти более секунды или двух и что удаление дофамина из префронтальной коры имеет тот же эффект.

193

[31] Классический обзор активности префронтальной коры при выполнении задач на рабочую память см. Goldman-Rakic P. C. Cellular basis of working memory // Neuron. 1995. № 14. С. 477–485. Более современный взгляд представлен в Miller E. K., Lundqvist M., Bastos A. M. Working memory 2.0 // Neuron. 2018. № 100. С. 463–475.

194

[32] Funahashi S., Bruce C. J., Goldman-Rakic P. S. Mnemonic coding of visual space in the monkey’s dorsolateral prefrontal cortex // Journal of Neurophysiology. 1989. № 61. С. 331–349.

195

[33] Brody C. D., Hernández A., Zainos A. Timing and neural encoding of somatosensory parametric working memory in macaque prefrontal cortex //Cerebral Cortex. 2003. № 13. С. 1196–1207.

196

[34] На самом деле, на момент написания этой статьи ведутся оживленные дискуссии о том, как буферная память кодируется отдельными нейронами префронтальной коры. Мы можем видеть, что отдельные нейроны генерируют постоянные импульсы в течение буферного периода, но мы видим это, усредняя их активность на множестве повторений одной и той же задачи. Возникает вопрос: демонстрирует ли отдельный нейрон подобную активность при каждом повторении задачи? Константинидис и его коллеги говорят, что да; Лундквист и его коллеги утверждают, что нет. Однако вместо этого они демонстрируют, что при каждом испытании устойчивую активность в течение времени, необходимого для буферизации памяти, демонстрирует набор нейронов префронтальной коры, но не одни и те же нейроны в каждом испытании. Что означает: память кодируется популяционно. Именно это мы и увидим далее. Constantinidis С., Funahashi S., Lee D. и др. Persistent spiking activity underlies working memory // Journal of Neuroscience. 2018. № 38. С. 7020–7028. Lundqvist M., Herman P., Miller E. K. Working memory: Delay activity, yes! Persistent activity? Maybe not // Journal of Neuroscience. 2018. № 38. С. 7013–7019.

197

[35] Machens C., Romo R., Brody C. D. Functional, but not anatomical, separation of ‘what’ and ‘when’ in prefrontal cortex // Journal of Neuroscience. 2010. № 30. С. 350–360. Если хотите потренировать свой мозг, также ознакомьтесь с работой Кристиана Мэйченса и его команды, показавших возможность определить частоту вибрации и четыре других важных параметра по расшифровке популяционного кода в префронтальной коре: Kobak D., Brendel W., Constantinidis C. и др. Demixed principal component analysis of neural population data // eLife. 2016. № 5. e10989.

198

[36] Leavitt M. L., Pieper F., Sachs A. J. и др. Correlated variability modifies working memory fidelity in primate prefrontal neuronal ensembles // Proceedings of the National Academy of Sciences of the USA. 2017. № 114. С. E2494–E2503.

199

[37] Maggi S., Peyrache A., Humphries M. D. An ensemble code in medial prefrontal cortex links prior events to outcomes during learning // Nature Communications. 2018. № 9. С. 2204.

200

[38] Не все решения принимаются в этих областях коры. Как мы видели в пятой главе, такое простое решение, как решение убегать, основано на накоплении информации глубоко в центре быстрой обработки среднего мозга. Еще более быстрые решения – например, отдернуть руку от огня – полностью принимаются вашим спинным мозгом и продолговатым мозгом.

201

[39] Britten K. H., Newsome W. T., Shadlen M. N. и др. A relationship between behavioral choice and the visual responses of neurons in macaque MT // Visual Neuroscience. 1996. № 13. С. 87–100.

202

[40] Лаборатория Майкла Шадлена провела важнейшие исследования накопления доказательств в дорсолатеральной префронтальной коре (Ким и Шадлен) и теменной коре (например, Ройтман и Шадлен). Шиничиро и его коллеги из той же лаборатории провели любопытные прямые эксперименты для проверки формальных теорий накопления доказательств в теменной коре. Хэнкс с коллегами продемонстрировали накопление доказательств у крыс, принимающих решения, в тех участках мозга, которые у них эквивалентны как префронтальной, так и теменной коре. Большая часть этой работы хорошо резюмирована у Хэнкса и Саммерфилда. Kim J. N., Shadlen M. N. Neural correlates of a decision in the dorsolateral prefrontal cortex of the macaque // Nature Neuroscience. 1999. № 2. С. 176–185. Roitman J. D. Shadlen M. N. Response of neurons in the lateral intraparietal area during a combined visual discrimination reaction time task // Journal of Neuroscience. 2002. № 22. С. 9475–9489. Kira S., Yang T., Shadlen M. N. A neural implementation of Wald’s sequential probability ratio test // Neuron. 2015. № 85. С. 861–873. Hanks T. D., Kopec C. D., Brunton B. W. и др. Distinct relationships of parietal and prefrontal cortices to evidence accumulation // Nature. 2015. № 520. С. 220–223. Hanks T. D., Summerfield C. Perceptual decision making in rodents, monkeys, and humans // Neuron. 2017. № 93. 2017. С. 15–31.

203

[41] Roitman J. D., Shadlen M. N. Response of neurons in the lateral intraparietal area during a combined visual discrimination reaction time task // Journal of Neuroscience. 2002. № 22. С. 9475–9489.

204

[42] Ditterich J., Mazurek M. E., Shadlen M. N. Microstimulation of visual cortex affects the speed of perceptual decisions // Nature Neuroscience. 2003. № 6. С. 891–898.

205

[43] Для обезьян: Katz L. N., Yates J. L., Pillow J. W. и др. Dissociated functional significance of decision-related activity in the primate dorsal stream // Nature. 2016. № 35. С. 285–288. Для крыс: Erlich J. C., Brunton B. W., Duan C. A. и др. Distinct effects of prefrontal and parietal cortex inactivations on an accumulation of evidence task in the rat // eLife. 2015. № 4. e05457.

206

[44] Накопление доказательств ниже коры головного мозга наиболее отчетливо проявляется в полосатом теле (Ding, Gold), с которым мы познакомимся в следующей главе. Действительно, недавно появились данные о том, что полосатое тело может быть безусловно необходимо для принятия решения на основании поступающих сенсорных данных (Ding, Gold; Yartsev и др.). Ding L., Gold J. I. Caudate encodes multiple computations for perceptual decisions // Journal of Neuroscience. 2010. № 30. С. 15747–15759. Ding L., Gold J. I. Separate, causal roles of the caudate in saccadic choice and execution in a perceptual decision task // Neuron. 2012. № 75. С. 865–874. Yartsev M. M., Hanks T. D., Yoon A. M. и др. Causal contribution and dynamical encoding in the striatum during evidence accumulation // eLife. 2018. № 7. e34929.

207

[45] Еще одно свидетельство вырожденной модели – исследования стимуляции. В отличие от драматических эффектов стимуляции области МТ, стимуляция ключевой части теменной коры (латеральной интрапаериетальной коры) лишь очень слабо изменяет принимаемое решение, предполагая, что у этой области мало уникального причинного контроля над решением. См. Hanks T. D., Ditterich J., Shadlen M. N. Microstimulation of macaque area LIP affects decision-making in a motion discrimination task // Nature Neuroscience. 2006. № 9. С. 682–689.

208

[46] Meister M. L. R., Hennig J. A., Huk A. C. Signal multiplexing and single-neuron computations in lateral intraparietal area during decision-making // Journal of Neuroscience. 2013. № 33. С. 2254–2267.

209

[47] Park I. M., Meister M. L. R., Huk A. C. и др. Encoding and decoding in parietal cortex during sensorimotor decision-making // Nature Neuroscience. 2014. № 17. С. 1395–1403.

210

[48] Kiani R., Cuev C. J., Reppas J. B. и др. Dynamics of neural population responses in prefrontal cortex indicate changes of mind on single trials // Current Biology. 2014. № 24. С. 1542–1547. Описание более детального подхода к популяционному декодированию см. также Park и др. Encoding and decoding in parietal cortex during sensorimotor decision-making.

211

[49] Как может легион принимать решение – и сделать это без подсчета? Один из способов – разные нейроны внутри легиона, представляющие, скажем, «движение влево», скачкообразно переходят от низкой активности к высокой в разные моменты, по мере наблюдения за точками. Тогда общее количество импульсов в этой популяции нейронов является доказательством выбора (модели этого – Окамото и др.; Марти и др.). Есть некоторые доказательства такого скачка от низкой к высокой активности в отдельных нейронах теменной коры (Латимер и др.), хотя это предположение не бесспорно (Зильберберг и Шадлен). Okamoto H., Isomura Y., Takada M. и др. Temporal integration by stochastic recurrent network dynamics with bimodal neurons // Journal of Neurophysiology. 2007. № 97. С. 3859–3867. Martí D., Deco G., Mattia M. и др. A fluctuation-driven mechanism for slow decision processes in reverberant networks // PLoS ONE. 2008. № 3. e2534. Latimer K. W., Yates J. L., Meister M. L. R. и др. Single-trial spike trains in parietal cortex reveal discrete steps during decision-making // Science. 2015. № 349. С. 184–187. Среди ответов на эту статью см. Zylberberg A., Shadlen M. N. Cause for pause before leaping to conclusions about stepping // bioRxiv. 2016. Последнее обновление к этой дискуссии – Zoltowski D. M., Latimer K. L., Yates J. L. и др. Discrete stepping and nonlinear ramping dynamics underlie spiking responses of LIP neurons during decision-making // Neuron. 2019. № 102. С. 1249–1258.

212

[1] Модель всего пути «дотянись и схвати» можно увидеть в работе Майклса и его коллег. Они показывают, как нейронная активность в теменной, премоторной и моторной областях коры может быть предсказана с помощью модели, которая (а) получает в качестве входящих данных зрительную информацию от модели шоссе «Как» (дорсальный путь) и (б) обучается воспроизводить скорость сокращения пятидесяти мускулов во время реализации дотягивания и хватания. И больше ничего: одного этого достаточно, чтобы модель не только воспроизводила большую часть записанной нейронной активности во всех трех областях, но и предсказывала нейронную активность, которая будет происходить при хватании объектов, на которых модель не была обучена. См. Michaels J. A., Schafelhofer S., Agudelo-Toro A. A neural network model of flexible grasp movement generation // bioRxiv. 2019. URL: www.biorxiv.org/content/10.1101/742189v1.

213

[2] Quiroga R. Q., Snyder L. H., Batista A. P. Movement intention is better predicted than attention in the posterior parietal cortex // Journal of Neuroscience. 2006. № 26. С. 3615–3620; Andersen R. A., Cui H. Intention, action planning, and decision making in parietal-frontal circuits // Neuron. 2009. № 63. С. 568–583; Michaels и др. A neural network model of flexible grasp movement generation.

214

[3] Shenoy K. V., Sahani M., Churchland M. M. Cortical control of arm movements: A dynamical systems perspective // Annual Review of Neuroscience. 2013. № 36. С. 337–359.

215

[4] Churchland M. M., Cunningham J. P., Kaufman M. T. и др. Cortical preparatory activity: Representation of movement or first cog in a dynamical machine? // Neuron. 2010. № 68. С. 387–400.

216

[5] Churchland и др. Cortical preparatory activity: Representation of movement or first cog in a dynamical machine?; Churchland M. M., Yu B. M., Cunningham J. P. и др. Stimulus onset quenches neural variability: A widespread cortical phenomenon // Nature Neuroscienceю 2010. № 13. С. 369–378.

217

[6] Kaufman M. T., Churchland M. M., Ryu S. I. и др. Cortical activity in the null space: Permitting preparation without movement // Nature Neuroscience. 2014. № 17. С. 440–448.

218

[7] Stavisky S. D., Kao J. C., Ryu S. I. и др. Motor cortical visuomotor feedback activity is initially isolated from downstream targets in output-null neural state space dimensions // Neuron. 2017. № 95. С. 195–208.

219

{1} Песня из мультфильма «Холодное сердце» (2013). – Прим. ред.

220

{2} Британское музыкальное шоу по поиску талантов. – Прим. ред.

221

[8] Обзор ключевой роли базальных ганглиев в выборе действий см.: Mink J. W. The basal ganglia: Focused selection and inhibition of competing motor programs // Progress in Neurobiology. 1996. № 50. С. 381–425. Redgrave P., Prescott T. J., Gurney K. The basal ganglia: A vertebrate solution to the selection problem? // Neuroscience. 1999. № 89. С. 1009–1023. Humphries M. D., Prescott T. J. The ventral basal ganglia, a selection mechanism at the crossroads of space, strategy, and reward // Progress in Neurobiology. 2010. № 90. С. 385–417. Humphries M. D. Basal ganglia: Mechanisms for action selection // Encyclopedia of Computational Neuroscience / под ред. D. Jaeger, R. Jung. Springer, 2014. С. 1–7.

222

[9] McGeorge A. J., Faull R. L. The organization of the projection from the cerebral cortex to the striatum in the rat // Neuroscience. 1989. № 29. С. 503–537; Wall N. R., De La Parra M., Callaway E. M. Differential innervation of direct– and indirect– pathway striatal projection neurons // Neuron. 2013. № 79. С. 347–360; Hunnicutt B. J., Jongbloets B. C., Birdsong W. T. и др. A comprehensive excitatory input map of the striatum reveals novel functional organization // eLife. 2016. № 5. e19103.

223

[10] Alexander G. E., DeLong M. R., Microstimulation of the primate neo-striatum, I: Physiological properties of striatal microexcitable zones // Journal of Neurophysiology. 1985. № 53. С. 1401–1416.

224

[11] Znamenskiy P., Zador A. M. Corticostriatal neurons in auditory cortex drive decisions during auditory discrimination // Nature. 2013. № 497. С. 482–485; Xiong Q., Znamenskiy P., Zador A. M. Selective corticostriatal plasticity during acquisition of an auditory discrimination task // Nature. 2015. № 521. С. 348–351.

225

[12] Yartsev M. M., Hanks T. D., Yoon A. M.Causal contribution and dynamical encoding in the striatum during evidence accumulation // eLife. 2018. № 7. URL: https://elifesciences.org/articles/34929; Hong Y. H., Lacefield C. O., Rodgers C. C. и др. Sensation, movement, and learning in the absence of barrel cortex // Nature. 2018. № 561. С. 542–546.

226

[13] Ключевые статьи о конкретных эффектах стимуляции прямых или непрямых путей полосатого тела включают: Kravitz A. V., Freeze B. S., Parker P. R. L. Regulation of parkinsonian motor behaviours by optogenetic control of basal ganglia circuitry // Nature. 2010. № 466. С. 622–626. Tecuapetla F., Matias S., Dugue G. P. и др. Balanced activity in basal ganglia projection pathways is critical for contraversive movements // Nature Communications. 2014. № 5. С. 4315. Tecuapetla F., Jin X., Lima S. Q. Complementary contributions of striatal projection pathways to action initiation and execution // Cell. 2016. № 166. С. 703–715. Geddes C. E., Li H., Jin X. Optogenetic editing reveals the hierarchical organization of learned action sequences // Cell. 2018. № 174. С. 32–43. e15.

227

[14] Наши оценки количества входящих сигналов, необходимых для того, чтобы MSN сгенерировал один импульс, закопаны глубоко в работе Humphries M. D., Wood R., Gurney K. Dopamine-modulated dynamic cell assemblies generated by the GABAergic striatal microcircuit // Neural Networks. 2009. № 22. С. 1174–1188. Эти оценки базируются на важнейших данных, взятых из Blackwell K. T., Czubayko U., Plenz D. Quantitative estimate of synaptic inputs to striatal neurons during up and down states in vitro // Journal of Neuroscience. 2003. № 23. С. 9123–9132.

228

[15] Эту избирательность MSN лучше всего оценивать по моделям этого нейрона, в том числе: Wolf J. A., Moyer J. T., Lazarewicz M. T. и др. NMDA/AMPA ratio impacts state transitions and entrainment to oscillations in a computational model of the nucleus accumbens medium spiny projection neuron // Journal of Neuroscience. 2005. № 25. С. 9080–9095. Moyer J. T., Wolf J. A., Finkel L. F., Effects of dopaminergic modulation on the integrative properties of the ventral striatal medium spiny neuron // Journal of Neurophysiology. 2007. № 98. С. 3731–3748. Humphries M. D., Lepora N., Wood R. Capturing dopaminergic modulation and bimodal membrane behaviour of striatal medium spiny neurons in accurate, reduced models // Frontiers in Computational Neuroscience. 2009. № 3. С. 26.

229

[16] Выходные нейроны базальных ганглиев содержатся в pars reticulata – сетчатом слое – черной субстанции и внутреннем сегменте бледного шара (или globus pallidus pars interna). У грызунов эта последняя структура называется энтопедункулярным ядром. Теперь вы понимаете, почему я просто назвал их выходными нейронами?

230

[17] Deniau J. M., Chevalier G. The lamellar organization of the rat substantia nigra pars reticulata: Distribution of projection neurons // Neuroscience. 1992. № 46. С. 361–377.

231

[18] Hikosaka O., Wurtz R. H. Visual and oculomotor functions of monkey substantia nigra pars reticulata, IV: Relation of substantia nigra to superior colliculus // Journal of Neurophysiology. 1983. № 49. С. 1285–1301.

232

[19] Roseberry T. K., Lee M., Lalive A. L. и др. Cell-type-specific control of brainstem locomotor circuits by basal ganglia // Cell. 2016. № 164. С. 526–537; Caggiano V., Leiras R., Goñi-Erro H., Masini D. и др. Midbrain circuits that set locomotor speed and gait selection // Nature. 2018. № 553. С. 455–460.

233

[20] Takakusaki K., Habaguchi T., Ohtinata-Sugimoto J. и др. Basal ganglia efferent to the brainstem centers controlling postural muscle tone and locomotion: A new concept for understanding motor disorders in basal ganglia dysfunction // Neuroscience. 2003. № 119. С. 293–308.

234

[21] Middleton F. A., Strick P. L. Basal-ganglia ‘projections’ to the prefrontal cortex of the primate // Cerebral Cortex. 2002. № 12. С. 926–935; Bodor A. L., Giber K., Rovó Z. др. Structural correlates of efficient GABAergic transmission in the basal ganglia-thalamus pathway // Journal of Neuroscience. 2008. № 28. С. 3090–3102.

235

[22] Chevalier G., Deniau J. M. Disinhibition as a basic process in the expression of striatal function // Trends in Neurosciences. 1990. № 13. С. 277–280; Edgerton J. R., Jaeger D. Optogenetic activation of nigral inhibitory inputs to motor thalamus in the mouse reveals classic inhibition with little potential for rebound activation // Frontiers in Cellular Neuroscience. 2014. № 8. С. 36.

236

[23] Hikosaka O., Wurtz R. H. Modification of saccadic eye movements by GABA-related substances, II: Effects of muscimol in monkey substantia nigra pars reticulata // Journal of Neurophysiology. 1985. № 53. С. 292–308.

237

[24] Leblois A., Meissner W., Bezard E. и др. Temporal and spatial alterations in GPi neuronal encoding might contribute to slow down movement in Parkinsonian monkeys // European Journal of Neuroscience. 2006. № 24. С. 1201–1208; Humphries M. D., Stewart R. D., Gurney K. N. A physiologically plausible model of action selection and oscillatory activity in the basal ganglia // Journal of Neuroscience. 2006. № 26. С. 12921–12942.

238

[25] Oorschot D. E. Total number of neurons in the neostriatal, pallidal, subthalamic, and substantia nigral nuclei of the rat basal ganglia: A stereological study using the cavalieri and optical dissector methods // Journal of Comparative Neurology. 1996. № 366. С. 580–599.

239

[26] Как именно базальные ганглии выбирают и переключаются между действиями – это увлекательная, но, откровенно говоря, зубодробительно сложная тема. Мы с коллегами и другие исследователи построили много подробных моделей того, как именно конкурируют прямой и непрямой пути от стриатума и какой вклад вносят другие ядра базальных ганглиев. Для общего обзора ситуации начните с Humphries M. D. Basal ganglia: Mechanisms for action selection // Encyclopedia of Computational Neuroscience / под ред. D. Jaeger, R. Jung. Springer, 2014. С. 1–7. Об основных моделях см. Gurney K., Prescott T. J., Redgrave P. A computational model of action selection in the basal ganglia I: A new functional anatomy // Biological Cybernetics. 2001. № 85. С. 401–410 (см. также с. 411–423 того же выпуска); Humphries M. D., Stewart R. D., Gurney K. N. A physiologically plausible model of action selection and oscillatory activity in the basal ganglia // Journal of Neuroscience. 2006. № 2006. С. 12921–12942; Frank M. J. Dynamic dopamine modulation in the basal ganglia: A neurocomputational account of cognitive deficits in medicated and nonmedicated Parkinsonism // Journal of Cognitive Neuroscience. 2005. № 17. С. 51–72.

240

[27] Georgopoulos A. P., Schwartz A. B., Kettner R. E. Neuronal population coding of movement direction // Science. 1986. № 233. С. 1416–1419.

241

[28] Расшифровка направления движения руки по сигналам настроенных нейронов моторной коры была первым примером «векторного» кодирования. Возьмем набор нейронов, каждый из которых имеет предпочтительное направление движения: некоторые из них посылают больше всего импульсов, когда рука движется по диагонали вверх и вправо; некоторые – когда рука движется вниз и немного влево, и так далее. Векторное кодирование работает путем усреднения по этим нейронам. Сначала, для текущего движения руки, присвойте каждому нейрону вес в соответствии с количеством посылаемых им импульсов. Затем возьмите средневзвешенное значение направлений, предпочитаемых этими нейронами (высокие веса означают больший вклад в среднее значение). Среднее направление оказывается очень близким к фактическому направлению движения руки.

242

[29] Carmena J. M., Lebedev M. A., Crist R. E. и др. Learning to control a brain-machine interface for reaching and grasping by primates // PLoS Biology. 2003. № 1. E42; Carmena J. P., Lebedev M. A., Henriquez C. S. и др. Stable ensemble performance with single-neuron variability during reaching movements in primates // Journal of Neuroscience. 2005. № 25. С. 10712–10716.

243

[30] Schafelhofer S., Agudelo-Toro A., Scherberger H. Decoding a wide range of hand configurations from macaque motor, premotor, and parietal cortices // Journal of Neuroscience. 2015. № 35. С. 1068–1081.

244

[31] Churchland M. M., Cunningham J. P., Kaufman M. T. и др. Neural population dynamics during reaching // Nature. 2012. № 487. С. 51–56.

245

[32] Russo A. A., Bittner S. R., Perkins S. M. и др. Motor cortex embeds muscle-like commands in an untangled population response // Neuron. 2018. № 97. С. 953–966.

246

[33] Russo и др. Motor cortex embeds muscle-like commands in an untangled population response.

247

[34] Pandarinath C., O’Shea D. J., Collins J. и др. Inferring single-trial neural population dynamics using sequential auto-encoders // Nature Methods. 2018. № 15. С. 805–815.

248

[35] Gallego J. A., Perich M. G., Naufel S. N. Cortical population activity within a preserved neural manifold underlies multiple motor behaviors // Nature Communications. 2018. № 9 (2018. С. 4233.

249

[36] Esposito M. S., Capelli P., Arber S. Brainstem nucleus MdV mediates skilled forelimb motor tasks // Nature. 2014. № 508. С. 351–356.

250

[37] Alstermark B., Isa T. Circuits for skilled reaching and grasping // Annual Review of Neuroscience. 2012. № 35. С. 559–578.

251

[38] Berg R. W., Alaburda A., Hounsgaard J. Balanced inhibition and excitation drive spike activity in spinal half-centers // Science. 2007. № 315. С. 390–393; Petersen P. C., Berg R. W. Lognormal firing rate distribution reveals prominent fluctuation-driven regime in spinal motor networks // eLife. 2016. № 5. e18805.

252

[39] Ueno M., Nakamura Y., Li J. Corticospinal circuits from the sensory and motor cortices diferentially regulate skilled movements through distinct spinal interneurons // Cell Reports. 2018. № 23. С. 1286–1300.

253

[40] Lemon R. N. Descending pathways in motor control // Annual Review of Neuroscience. 2008. № 31. С. 195–218.

254

{3} Musculus flexor digitorum superficialis – поверхностный сгибатель пальцев. – Прим. пер.

255

[1] Peters A., Payne B. R. Numerical relationships between geniculocortical afferents and pyramidal cell modules in cat primary visual cortex // Cerebral Cortex 1993. № 3. С. 69–78; Ahmed В., Anderson J. C., Douglas R. J. и др. Polyneuronal innervation of spiny stellate neurons in cat visual cortex // Journal of Comparative Neurology. 1994. № 341. С. 39–49.

256

[2] Классический, легко читаемый и всесторонний обзор СПРРМ см. Buckner R. L., Andrews-Hanna J. R., Schacter D. L. The brain’s default network: Anatomy, function, and relevance to disease // Annals of the New York Academy of Sciences. 2008. № 1124. 2008. С. 1–38; обновленная версия Buckner R. L., DiNicola L. M. The brain’s default network: Updated anatomy, physiology, and evolving insights // Nature Reviews Neuroscience 2019. № 20. С. 593–608. Активность в СПРРМ также постоянно нарастает и ослабевает синхронно во всех ее регионах. См., например, Fox M. D., Snyder A. Z., Vincent J. L. и др. The human brain is intrinsically organized into dynamic, anticorrelated functional networks // Proceedings of the National Academy of Sciences USA. 2005. № 102. С. 9673–9678.

257

[3] Это описание возбуждения корковых нейронов во время сна заимствовано из работы Evarts E. V. Temporal patterns of discharge of pyramidal tract neurons during sleep and waking in the monkey // Journal of Neurophysiology. 1964. № 27. С. 152–171; См. так же Destexhe A., Contreras D., Steriade A. Spatiotemporal analysis of local field potentials and unit discharges in cat cerebral cortex during natural wake and sleep states // Journal of Neuroscience. 1999. № 19. С. 4595–4608; Steriade M., Timofeev I., Grenier F. Natural waking and sleep states: A view from inside neocortical neurons // Journal of Neurophysiology. 2001. № 85. С. 1969–1985.

258

[4] Arrigoni E., Chen M. C., Fuller P. M. The anatomical, cellular, and synaptic basis of motor atonia during rapid eye movement sleep // Journal of Physiology. 2016. № 594. С. 5391–5414.

259

[5] Я опираюсь здесь на прекрасные обзоры развития мозга, которые касаются спонтанной активности: Dehorter N., Vinay L., Hammond C. и др. Timing of developmental sequences in different brain structures: Physiological and pathological implications // European Journal of Neuroscience. 2012. № 35. С. 1846–1856; Leighton A. H., Lohmann C. The wiring of developing sensory circuits – From patterned spontaneous activity to synaptic plasticity mechanisms // Frontiers in Neural Circuits. 2016. № 10. С. 71; Luhmann H. J., Sinning A., Yang J.-W. и др. Spontaneous neuronal activity in developing neocortical networks: From single cells to large-scale interactions // Frontiers in Neural Circuits. 2006. № 10. С. 40.

260

[6] Kalisman N., Silberberg G., Markram H. The neocortical microcircuit as a tabula rasa // Proceedings of the National Academy of Sciences USA. 2005. № 102. С. 880–885.

261

[7] Le Bé J.-V., Markram H. Spontaneous and evoked synaptic rewiring in the neonatal neocortex // Proceedings of the National Academy of Sciences USA. 2006. № 103. С. 13214–13219.

262

[8] Классическая работа с обзором автогенерации импульсов: Llinas R. R. The intrinsic electrophysiological properties of mammalian neurons: Insights into central nervous system function // Science. 1998. № 242. С. 1654–1664.

263

[9] Подробное описание водителей ритма в базальных ганглиях см. Surmeier D. J., Mercer J. N., Chan C. S. Autonomous pacemakers in the basal ganglia: Who needs excitatory synapses anyway? // Current Opinion in Neurobiology. 2005. № 15. 2005. С. 312–318.

264

[10] Lohmann L. The wiring of developing sensory circuits – From patterned spontaneous activity to synaptic plasticity mechanisms; Luhmann и др. Spontaneous neuronal activity in developing neocortical networks: From single cells to large-scale interactions.

265

[11] Bon-Jego M. L., Yuste R. Persistently active, pacemaker-like neurons in neocortex // Frontiers in Neuroscience. 2007. № 1. С. 123–129.

266

[12] Bean B. P. The action potential in mammalian central neurons // Nature Reviews Neuroscience. 2007. № 8. С. 451–465.

267

[13] Mao B.-Q., Hamzei-Sichani F., Aronov D. и др. Dynamics of spontaneous activity in neocortical slices // Neuron. 2001. № 32. С. 883–898; Cossart R., Aronov D., Yuste R. Attractor dynamics of network UP states in the neocortex // Nature. 2003. № 423. С. 283–288.

268

[14] Sanchez-Vives M. V., McCormick D. A. Cellular and network mechanisms of rhythmic recurrent activity in neocortex // Nature Neuroscience. 2000. № 3. С. 1027–1034. Почему так важно поместить срез кортекса в правильный солевой раствор? Потому что электрический потенциал нейрона определяется разницей между концентрацией заряженных ионов внутри и снаружи его мембраны. Таким образом, для того, чтобы нейрон в небольшом срезе мозга вел себя так же, как и в реальном мозгу, решающее значение имеют конкретные ингредиенты того супа, в котором он находится.

269

[15] Sasaki T., Matsuki N., Ikegaya Y., Metastability of active CA3 networks // 2007. Journal of Neuroscience. № 27. С. 517–528.

270

[16] Подсчет петель обратной связи до одного пирамидального нейрона. Скажем, у нас есть N пирамидальных нейронов по соседству с нашим исходным нейроном, и этот исходный нейрон имеет вероятность p соединения с каждым нейроном в этом районе. Тогда ожидаемое количество петель длины k приблизительно равно: E [k] = pkNk−1 (где k = 2 – прямая петля обратной связи с исходным нейроном). В тексте я использую N = 10 000 и p = 0,1 в качестве приблизительных данных, похожих на статистику по коре головного мозга. Подобная упрощенная модель предполагает, что все соединения одинаково вероятны. Это не совсем так. Во-первых, нейроны, расположенные дальше друг от друга, будут связаны с меньшей вероятностью. Во-вторых, во время нашего путешествия мы уже выяснили, что пирамидальные нейроны зрительной коры с близкими настройками, скорее всего, связаны друг с другом.

271

[17] Binzegger T., Douglas R. J.,Martin K. A. C. A quantitative map of the circuit of cat primary visual cortex // Journal of Neuroscience. 2004. № 24. С. 8441–8453.

272

[18] Felleman D. J., Van Essen D. C. Distributed hierarchical processing in the primate cerebral cortex // Cerebral Cortex. 1991. № 1. С. 1–47.

273

[19] Sherman S. M. Thalamic relays and cortical functioning // Progress in Brain Research. 2005. № 149. С. 107–126.

274

[20] Некоторые ключевые примеры того, как активность сети нейронов зависит от мельчайших настроек этой сети, см. Renart A., Moreno-Bote R., X.-J. Wang и др. Mean-driven and fluctuation-driven persistent activity in recurrent networks // Neural Computation. 2007. № 19. С. 1–46. Sussillo D., Abbott L. F. Generating coherent patterns of activity from chaotic neural networks // Neuron. 2009. № 63. С. 544–557. Song H. F., Yang G. R., Wang X.-J. Training excitatory-inhibitory recurrent neural networks for cognitive tasks: A simple and flexible framework // PLoS Computational Biology. 2016. № 12. e1004792.

275

[21] Maass W., Natschläger T., Markram H. Real-time computing without stable states: A new framework for neural computation based on perturbations // Neural Computation. 2002. № 14. С. 2531–2560.

276

[22] Hennequin G., Vogels T. P., Gerstner W. Optimal control of transient dynamics in balanced networks supports generation of complex movements // Neuron. 2014. № 82. С. 1394–1406; Sussillo D., Churchland M. M., Kaufman M. T. A neural network that finds a naturalistic solution for the production of muscle activity // Nature Neuroscience. 2015. № 18. С. 1025–1033; Michaels J. A., Dann B., Scherberger H. Neural population dynamics during reaching are better explained by a dynamical system than representational tuning // PLoS Computational Biology. 2016. № 12. e1005175.

277

[23] Обзор типов сетей, генерирующих движение – так называемых центральных генераторов упорядоченной активности, – см. Marder E., Bucher D. Central pattern generators and the control of rhythmic movements // Current Biology. 2001. № 11. С. 986–996; Selverston A. I. Invertebrate central pattern generator circuits // Philosophical Transactions of the Royal Society of London B: Biological Science. 2010. № 365. С. 2329–2345.

278

[24] Wang X.-J. Synaptic basis of cortical persistent activity: The importance of NMDA receptors to working memory // Journal of Neuroscience. 1999. № 19. С. 9587–9603; Barbieri F., Brunel N. Can attractor network models account for the statistics of firing during persistent activity in prefrontal cortex? // Frontiers in Neuroscience. 2008. № 2. С. 114–122.

279

[25] Mante V., Sussillo D., Shenoy K. V. и др. Context– dependent computation by recurrent dynamics in prefrontal cortex // Nature. 2013. № 503. С. 78–84.

280

[26] Wang X.-J. Probabilistic decision making by slow reverberation in cortical circuits // Neuron. 2002. № 36. С. 955–968; Wong K.-F., Wang X.-J. A recurrent network mechanism of time integration in perceptual decisions // Journal of Neuroscience. 2006. № 26. С. 1314–1328.

281

[27] Caballero J. A., Humphries M. D., Gurney K. N. A probabilistic, distributed, recursive mechanism for decision-making in the brain // PLoS Computational Biology. 2018. № 14. e1006033.

282

{1} И эту гипотезу можно распространить на собственно темные нейроны. Возможно, мы никогда их не видим, поскольку не просим мозг о чем-то, что требует самоподдерживающейся динамики, которую они создают.

283

[1] Nowak L. G., Bullier J. The timing of information transfer in the visual system // Extrastriate Cortex in Primates / под ред. K. S. Rockland, J. H. Kaas, A. Peters. Springer, 1997. C. 205–241.

284

[2] Изучение того, сколько времени требуется мозгу для обработки чего-либо, называется ментальной хронометрией. Как мы узнаем в этом разделе, можно получить удивительно глубокое понимание того, как мозг обрабатывает информацию, с помощью всего лишь хорошо продуманной экспериментальной схемы и секундомера. Краткую историю подобных исследований см. Posner M. I. Timing the brain: Mental chronometry as a tool in neuroscience // PLoS Biology. 2005. № 3. e51.

285

[3] Thorpe S., Fize D., Marlot C. Speed of processing in the human visual system // Nature. 1996. № 381. С. 520–522. Fabre-Thorpe M., Delorme A., Marlot C., A limit to the speed of processing in ultra-rapid visual categorization of novel natural scenes // Journal of Cognitive Neuroscience. 2001. № 13. С. 171–180.

286

[4] Stanford T. R., Shankar S., Massoglia M. P. Perceptual decision making in less than 30 milliseconds // Nature Neuroscience. 2010. № 13. С. 379–385.

287

[5] Dehaene S. The organization of brain activations in number comparison: Event-related potentials and the additive-factors method // Journal of Cognitive Neuroscience. 1996. № 8. С. 47–68.

288

[6] Данные о времени отклика в задаче со случайным движением точек взяты из: Roitman J. D., Shadlen M. N. Response of neurons in the lateral intraparietal area during a combined visual discrimination reaction time task // Journal of Neuroscience. 2002. № 22. С. 9475–9489. Palmer J., Huk A. C.,Shadlen M. S. The effect of stimulus strength on the speed and accuracy of a perceptual decision // Journal of Vision. 2005. № 5. С. 376–404.

289

[7] Прикинем количество возможных путей от начального нейрона. Допустим, у нас есть N возможных целей, на которые можно перепрыгнуть через синаптический зазор; частота отказов каждого зазора равна f (скажем, 0,75 для 75 %); и существует вероятность p [импульс] того, что целевой нейрон сам отправит импульс в следующие 10 миллисекунд. Тогда количество возможных путей вперед равно: N × (1 – f) × p [импульс]. Для значений в тексте это дает: 7500 × (1–0,75) × 0,01 = 19 нейронов (округление в бóльшую сторону).

Но после двух скачков каждый из этих 19 нейронов также будет иметь 19 возможных целей, поэтому количество возможных прямых путей составляет 19 × 19 = 3516. После трех прыжков – 19 × 19 × 19. И так далее…

290

[8] Подробнее описание того, что популяция нейронов может быть предварительно «взведена» спонтанной активностью, см. Knight B. W. Dynamics of encoding in a population of neurons // Journal of General Physiology. 1972. № 59. С. 734–766. Gerstner W. How can the brain be so fast? // 23 Problems in Systems Neuroscience / под ред. J. L. van Hemmen, T. J. Sejnowski. Oxford University Press, 2006, 135–142. Tchumatchenko T., Malyshev A., Wolf F. и др. Ultrafast population encoding by cortical neurons // Journal of Neuroscience. 2011. № 31. С. 12171–12179. Volgushev M. Cortical specializations underlying fast computations // Neuroscientist. 2016. № 22. С. 145–164.

291

[9] Raichle M. E. Two views of brain function // Trends in Cognitive Sciences. 2010. № 14. С. 180–190.

292

[10] Blakemore C., Cooper G. F. Development of the brain depends on the visual environment // Nature. 1970. № 228. С. 477–478.

293

[11] Hubel D. H., Wiesel T. H. The period of susceptibility to the physiological effects of unilateral eye closure in kittens // Journal of Physiology. 1970. № 206. С. 419–436.

294

[12] Есть много вариантов этой теории о том, как зрительная кора предсказывает информацию, поступающую из глаза. Некоторые ключевые теоретические работы включают: Rao R. P. N., Ballard D. H. Predictive coding in the visual cortex: A functional interpretation of some extra-classical receptive-field effects // Nature Neuroscience. 1999. № 2. С. 79–87. Lee T. S., Mumford D. Hierarchical Bayesian inference in the visual cortex // Journal of the Optical Society of America. 2003. № 20. С. 1434–1448. Orbán G., Berkes P., Fiser J.. и др. Neural variability and sampling-based probabilistic representations in the visual cortex // Neuron. 2016. № 92. С. 530–543.

295

[13] Platt M. L., Glimcher P. W. Neural correlates of decision variables in parietal cortex // Nature. 1999. № 400. С. 233–238.

296

[14] Shadlen M. N., Newsome W. T. Neural basis of a perceptual decision in the parietal cortex (area LIP) of the rhesus monkey // Journal of Neurophysiology. 2001. № 86. С. 1916–1936.

297

[15] Supèr H., van der Togt C., Spekreijse H. и др. Internal state of monkey primary visual cortex (V1) predicts figure-ground perception // Journal of Neuroscience. 2003. № 23. С. 3407–3414.

298

[16] Hesselmann G., Kell C. A., Eger E. и др. Spontaneous local variations in ongoing neural activity bias perceptual decisions // Proceedings of the National Academy of Sciences USA. 2008. № 105. С. 10984–10989.

299

[17] Bogacz R., Brown E., Moehlis J. и др. The physics of optimal decision making: A formal analysis of models of performance in two– alternative forced-choice tasks // Psychological Review. 2006. № 113. С. 700–765; Forstmann B. U., Brown S., Dutilh G.. и др. The neural substrate of prior information in perceptual decision making: A model-based analysis // Frontiers in Human Neuroscience. 2010. № 4. С. 40; Caballero J. A., Humphries M. D., Gurney K. N. A probabilistic, distributed, recursive mechanism for decision-making in the brain // PLoS Computational Biology. 2018. № 14. e1006033.

300

[18] Fox M. D., Snyder A. Z., Vincent J. L. и др. Intrinsic fluctuations within cortical systems account for intertrial variability in human behavior // Neuron. 2007. № 56. С. 171–184.

301

[19] Glaser J. I., Perich M. G., Ramkumar P. и др. Population coding of conditional probability distributions in dorsal premotor cortex // Nature Communications. 2018. № 9. С. 1788.

302

[20] Fiser J., Berkes P., Orbán G. и др. Statistically optimal perception and learning: From behavior to neural representations // Trends in Cognitive Sciences. 2010. № 14. С. 119–130.

303

[21] Ringach D. L. Spontaneous and driven cortical activity: Implications for computation // Current Opinion in Neurobiology. 2009. № 19. С. 439–444.

304

[22] Arieli A., Sterkin A., Grinvald A. и др. Dynamics of ongoing activity: Explanation of the large variability in evoked cortical responses // Science. 1976. № 273. С. 1868–1871; Tsodyks M., Kenet T., Grinvald A. и др. Linking spontaneous activity of single cortical neurons and the underlying functional architecture // Science. 1999. № 286. С. 1943–1946; Kenet T., Bibitchkov D., Tsodyks M. и др. Spontaneously emerging cortical representations of visual attributes // Nature. 2003. № 425. С. 954–956.

305

[23] Fiser J., Chiu C., Weliky M. Small modulation of ongoing cortical dynamics by sensory input during natural vision // Nature. 2004. № 431. С. 573–578.

306

[24] Luczak A., Barthó P., Harris K. D. Spontaneous events outline the realm of possible sensory responses in neocortical populations, // Neuron. 2009. № 62. С. 413–425.

307

[25] Singh A., Peyrache A. Humphries M. D. Medial prefrontal cortex population activity is plastic irrespective of learning // Journal of Neuroscience. 2019. № 39. С. 3470–3483.

308

[26] Berkes P., Orbán G., Lengyel M. и др. Spontaneous cortical activity reveals hallmarks of an optimal internal model of the environment // Science. № 331. С. 83–87.

309

[27] Некоторые свидетельства того, что вызванная внешними сигналами и спонтанная активность практически не различаются, см. Wohrer A., Humphries M. D., Machens C. Population-wide distributions of neural activity during perceptual decision-making // Progress in Neurobiology. № 103. С. 156–193.

310

[28] Budd G. E. Early animal evolution and the origins of nervous systems // Philosophical Transactions of the Royal Society B: Biological Sciences. 2015. № 370. URL: https://royalsocietypublishing.org/doi/10.1098/rstb.2015.0037.

311

[29] Monk T., Paulin M. G. Predation and the origin of neurons // Brain, Behavior and Evolution. 2014. № 84. С. 246–261.

312

[30] Jékely G., Keijzer F., Godfrey-Smith P. An option space for early neural evolution // Philosophical Transactions of the Royal Society B: Biological Sciences. 2015. № 370. URL: https://royalsocietypublishing.org/doi/10.1098/rstb.2015.0181.

313

[31] Для получения более подробной информации о том, что происходит в более медленных временных масштабах мозга, см. монументальное произведение Роберта Сапольски: Sapolsky R. Behave. Vintage Books, 2017.

314

{1} Согласно этому закону, выведенному Гордоном Муром, одним из основателей Intel, количество транзисторов, размещаемых на кристалле интегральной схемы, удваивается каждые 24 месяца. Однако даже он признал в 2007 году, что это утверждение скоро потеряет свою актуальность, так как у темпа развития технологий есть пределы. – Прим. ред.

315

[1] Динамика удвоения числа регистрируемых нейронов в 2011 году взята из работы Яна Стивенсона и Конрада Кординга, Stevenson I., Kording K. How advances in neural recording affect data analysis // Nature Neuroscience. 2011. № 14. С. 139–142. Оценка на момент написания книги (начало 2020 года) взята с веб-сайта лаборатории Яна Стивенсона: https://stevenson.lab.uconn.edu/scaling/.

316

[2] Jun J. J., Steinmetz N. A., Siegle J. H. и др. Fully integrated silicon probes for highdensity recording of neural activity // Nature. 2017. № 551. С. 232–236.

317

[3] Steinmetz N. A., Zatka-Haas P., Carandini M. и др. Distributed coding of choice, action, and engagement across the mouse brain // Nature. 2019. № 576. С. 266–273.

318

[4] Braitenberg V., Schuz A. Cortex: Statistics and Geometry of Neuronal Connectivity. Springer, 1998.

319

{2} Разработчик уже предлагает новую версию, Neuropixels 2.0, где «авторучка» стала в два раза меньше, а количество регистрируемых сигналов увеличилось путем учетверения количества зондов, которые теперь можно использовать на свободно движущихся грызунах неделями или даже месяцами. Источник: https://www.ucl.ac.uk/neuropixels/ – Прим. пер.

320

[5] На момент написания этой книги самой большой группой нейронов, одновременно регистрируемой у млекопитающих, были приблизительно десять тысяч нейронов первичной зрительной зоны V1 мыши: Stringer C., Pachitariu M., Steinmetz N. и др. Spontaneous behaviors drive multidimensional, brainwide activity // Science. 2019. № 364. С. 255. Stringer C., Pachitariu M., Steinmetz N. и др. High-dimensional geometry of population responses in visual cortex // Nature. 2019. № 571. С. 361–365. Самыми большими группами из всех были записи десятков тысяч нейронов у мальков рыбок данио: Ahrens M. B., Li J. M., Orger M. B. и др. Brain-wide neuronal dynamics during motor adaptation in zebrafish // Nature. 2002. № 485. С. 471–477. Vladimirov N., Mu Y., Kawashima T. Light-sheet functional imaging in fictively behaving zebrafish // Nature Methods. 2014 № 11. С. 883–884.

321

[6] Ledochowitsch P., Huang L., Knoblich U. и др. On the correspondence of electrical and optical physiology in in vivo population-scale two-photon calcium imaging // bioRxiv. 2019. DOI: 10.1101/800102.

322

[7] Обзор первых двух десятилетий работы по визуализации напряжения нейронов см. Zochowski M., Wachowiak M., Falk C. X. и др. Imaging membrane potential with voltage-sensitive dyes // Biological Bulletin. 2000. № 198. С. 1–21.

323

[8] Пиявки: Briggman K. L., Abarbanel H. D. I., Kristan Jr. W. B. Optical imaging of neuronal populations during decision-making // Science. 2005. № 307. С. 896–901. Аплизии: Wu J., Cohen L. B., Falk C. X. Neuronal activity during different behaviors in Aplysia: A distributed organization? // Science. 1994. № 263. С. 820–823.

324

[9] Во второй половине 2019 года было опубликовано четыре крупных доклада о достижениях в области визуализации напряжения у млекопитающих. В порядке публикации: май: Adam Y и др. Voltage imaging and optogenetics reveal behaviour-dependent changes in hippocampal dynamics // Nature. 2019. № 569. С. 413–417. Август: Abdelfattah A. S. и др. Bright and photostable chemigenetic indicators for extended in vivo voltage imaging // Science. 2019. № 365. С. 699–704. Октябрь: Piatkevich K. D. и др. Population imaging of neural activity in awake behaving mice // Nature. 2019. № 574. С. 413–417. Декабрь: Villette V. и др. Ultrafast two-photon imaging of a high-gain voltage indicator in awake behaving mice // Cell. 2019. № 179. С. 1590–1608.

325

[10] Скептический взгляд на то, поможет ли нам сбор все большего количества данных, см. Frégnac Y. Big data and the industrialization of neuroscience: A safe roadmap for understanding the brain? // Science. 2017. № 358. С. 470–477.

326

[11] Powers A. R., Mathys C., Corlett P. R. Pavlovian conditioning-induced hallucinations result from overweighting of perceptual priors // Science. 2017. № 357. С. 596–600.

327

[12] Болезнь Паркинсона: Parker J. G., Marshall J. D., Ahanonu B. и др. Diametric neural ensemble dynamics in parkinsonian and dyskinetic states // Nature. 2018. № 557. С. 177–182. Синдром Мартина – Белл: O’Donnell C., Gonçalves J. T., Portera-Cailliau C. и др. Beyond excitation/inhibition imbalance in multidimensional models of neural circuit changes in brain disorders // eLife. 2017. № 6. e26724.

328

[13] Musk E. Neuralink. An integrated brain-machine interface platform with thousands of channels // bioRxiv. 2019. DOI: 10.1101/703801.

329

[14] Neely R. M., Piech D., Santacruz S. R. и др. Recent advances in neural dust: Towards a neural interface platform // Current Opinion in Neurobiology. 2018. № 50. С. 64–71.

330

[15] Pryluk R., Kfir Y., Gelbard-Sagiv H. и др. A tradeoff in the neural code across regions and species // Cell. 2019. № 176. С. 597–609.

331

[16] Приделывание приставки «нейро» к существующему слову для создания новой области «науки» или концепции, не имеющей фактической основы в нейробиологии, мы называем «нейрохренью». См. Poole S. Your brain on pseudoscience: The rise of popular neurobollocks // New Statesman. 2012. № 6 URL: https://www.newstatesman.com/culture/books/2012/09/your-brain-pseudoscience-rise-popular-neurobollocks. В доказательство широкого распространения нейрохрени см., например: Нейромаркетинг: Harrell E. Neuromarketing: What you need to know // Harvard Business Review 2019. 23 января. URL: https://hbr.org/2019/01/neuromarketing-what-you-need-to-know. Нейроюриспруденция: Brown E. The brain, the criminal and the courts // Knowable Magazine. 2019. 30 августа. URL: https:// www.knowablemagazine.org/article/mind/2019/neuroscience-criminal-justice.

332

[17] Humphries M. How your brain learns to fear // Medium. 2017. 1 июня. URL: https://medium.com/s/theories-of-mind/how-your-brain-learns-to-fear-a7bd3ab38ed9.

333

{3} В частности, это пациенты с болезнью Урбаха – Вите, очень редким рецессивным генетическим заболеванием, всего известно менее 300 случаев с момента его открытия. Впервые оно было официально зарегистрировано в 1929 году Эрихом Урбахом и Камилло Вите. У пациентов, миндалевидное тело которых оказалось разрушено вследствие болезни Урбаха – Вите, наблюдается полное отсутствие страха, но инстинкт самосохранения не пропадает. – Прим. пер.

334

[18] LeDoux J. E. Coming to terms with fear // Proceedings of the National Academy of Sciences of the USA. 2014 № 111. С. 2871–2878;

335

[19] Grewe B. F., Gründemann J., Kitch L. J. Neural ensemble dynamics underlying a long-term associative memory // Nature. 2017. № 543. С. 670–675.

336

[20] Барретт Л. Ф. Как рождаются эмоции. Революция в понимании мозга и управлении эмоциями М.: Манн, Иванов и Фербер, 2018.

337

[21] Demertzi А., Tagliazucchi E., Dehaene S. и др. Human consciousness is supported by dynamic complex patterns of brain signal coordination // Science Advances. 2019. № 5. eaat7603.

338

[22] Tononi G., Sporns O. Measuring information integration // BMC Neuroscience. 2003. № 4. С. 31; Tononi G. An information integration theory of consciousness // BMC Neuroscience. 2004. № 5. С. 42.

339

[23] Пенроуз Р. Новый ум короля. О компьютерах, мышлении и законах физики. М.: УРСС, ЛКИ, 2011. Пенроуз Р. Тени разума: В поисках науки о сознании. Ижевск: ИКИ, 2011.

340

[24] Baker L. R. Review of Contemporary Dualism: A Defense // Notre Dame Philosophical Reviews. 2016. 16 октября. URL: https://ndpr.nd.edu/news/contemporary-dualism-a-defense/.

Content

Марк Хамфрис
Скорость мысли. Грандиозное путешествие сквозь мозг за 2,1 секунды

Глава 1 Знакомство

Глава 2 Всё или ничего

Глава 3 Легион

Глава 4 Раздвоение личности

Глава 5 Провал

Глава 6 Проблема темных нейронов

Глава 7 Значение импульса

Глава 8 Трогательный опыт

Глава 9 Спонтанность

Глава 10 Есть только миг

Послесловие Будущее импульсов

Благодарности

Примечания