Давайте начнем с более простого примера. Представьте, что вам нужно разработать компьютерную программу, способную распознавать букву А. Современные компьютеры справляются с этим легко, не так ли? Но это всего лишь видимость – компьютеры нас обманывают (через пару абзацев я объясню, почему так говорю).

Решение кажется очевидным: в компьютере (или в мозге) должен иметься шаблон или образец буквы А. Компьютер (или мозг) сравнивает распознаваемую букву с образцом буквы А и делает вывод об их сходстве или различии. Но что, если размер распознаваемой А отличается от размера шаблонной А? Их сопоставление покажет, что это разные буквы.

Хорошо, значит, в компьютерную программу необходимо включить все множество шаблонов буквы А разного размера:

Окей, проблема с несхожими размерами решена. Но предположим, что распознаваемая буква А немного наклонена влево: Накренившаяся буква снова не будет совпадать ни с одним из имеющихся шаблонов.

Чтобы решить эту проблему, мы включаем в программу набор шаблонов буквы А всех возможных размеров со всеми возможными углами наклона. Если компьютер достаточно мощный, эта программа может работать достаточно быстро. Но как насчет остальных параметров, таких как толщина линии, цвет, шрифт и т. д.? Мало того: число комбинаций, которые в итоге нужно проверить компьютеру, – все возможные размеры, умноженные на все возможные углы наклона, умноженные на все возможные свойства шрифта, умноженные на все возможные цвета, и т. д. Это количество становится очень большим, слишком большим с практической точки зрения. И вся морока ради того, чтобы распознать одну-единственную букву!

С лицами числу вариантов и вовсе нет предела. Лицо может улыбаться или хмуриться, быть ярко освещенным или находиться в тени, быть видимым в профиль или анфас. А элементы нашего мозга – нейроны и синапсы – работают очень неспешно по сравнению с современными компьютерами. Передача самого базового сигнала через синапс между контактирующими нейронами занимает около тысячной доли секунды. За это время мощный компьютер успевает выполнить почти миллион операций. Именно благодаря такой сверхчеловеческой скорости компьютеры и могут обманывать нас, делая то, на что неспособен ни один живой биологический организм. Если предположить, что сравнение по одному из параметров состоит из ста операций, то, пока наш мозг передает через синапс один нервный импульс, компьютер успевает сравнить тысячу параметров. И это без учета времени прохождения сигнала по соединяющим нейроны нервным волокнам (аксонам)! Если бы наш старина мозг работал по тому же принципу, что и компьютеры, ему требовались бы минуты, чтобы распознать даже хорошо знакомое лицо. Короче говоря, перебор вариантов – не вариант для нашего мозга.

Вот пример, связанный с другим восприятием – слуховым^[1]. Возьмем так называемый феномен сегментации. Если кто-то вам скажет: «Вон бежит синяя собака» – вы услышите то, что будет примерно соответствовать написанному выше. Но на самом деле в обычной устной речи мы не делаем пауз между словами (не считая тех случаев, когда мы выделяем каждое слово намеренно). С акустической точки зрения вы слышите эту фразу как один непрерывный звуковой поток: «Вонбежитсиняясобака». Чтобы осмыслить ее, наш мозг разбивает эту длинную последовательность звуков на отдельные знакомые нам слова.

И снова очевидно, что мозг делает это не путем сопоставления слов с некими шаблонами. Сколько звуков должны были бы включать такие шаблоны? Сколько словесных форм? Разумеется, гораздо больше, чем в словаре. И это не говоря уже о разных акцентах, темпах речи, фоновом шуме и многом другом…

Эта загадка – способность, которую мы с такой легкостью используем по многу раз на день, – и есть то, что мы называем проблемой распознавания объектов. Хотя ее принято рассматривать в основном как проблему восприятия, здесь также задействована память: чтобы распознать объект, нам нужно сопоставить текущий раздражитель с воспоминаниями о соответствующих объектах, с которыми мы сталкивались в прошлом. Выяснить, как это работает, – захватывающая научная задача, Эверест сенсорной нейробиологии.

2 | Нейроны, рассказывающие мозгу о внешнем мире

Мы изучаем общее

через изучение конкретного.

СТИВЕН КУФФЛЕР

Как я уже предупредил вас, мир, который мы видим, – вовсе не тот мир, что существует на самом деле. Наша сетчатка анализирует воспринимаемое визуальное изображение, выделяет в нем наиболее значимые компоненты, какие-то из них модифицирует и посылает десятки отдельных потоков сигналов о каждом из них в наш мозг, который собирает из них «видимую» нами картину миру. Все остальное рассматривается как фоновый шум и игнорируется. Такое упрощение сенсорной сигнализации – не просто эволюционная прихоть, а один из наиболее фундаментальных принципов всего восприятия, главная цель которого – экономия.

Чтобы понять, как это работает, давайте начнем с основ.

НЕЙРОН

Нейрон – штука довольно простая. Это крошечный физический объект, состав которого нам понятен. Он включает в себя те же компоненты, которые входят в любую животную клетку, но которые, однако, имеют ряд уникальных особенностей. Когда несколько сотен миллионов нейронов объединяются в сеть, происходят поистине фантастические вещи: мы, владельцы этой нейронной сети, можем узнавать друзей, наслаждаться музыкой Бетховена или ловить мяч одной рукой с расстояния 27 м.

Нейрон, как и все клетки позвоночных, представляет собой мешочек с внутриклеточной жидкостью, отделенный от окружающей среды тонкой эластической мембраной. Одни нейроны похожи на детские воздушные шарики. Форма других более сложна: они походят на амеб. Третьи и вовсе поражают своим причудливым строением. Большинство нейронов напоминают голые деревья зимой с многочисленными ветвями и веточками – с помощью этих отростков они соединяются с другими нейронами, своими ближайшими и дальними соседями. Но при всей замысловатости форм нейрон, как и любая другая клетка, состоит из единого внутреннего пространства, заключенного в границы мембраны – даже если местами эта мембрана напоминает не привычный мыльный пузырь, а тончайшие изогнутые трубочки для напитков.

Что же представляет собой клеточная мембрана? Она состоит из липидов – разновидности жиров, которые, как известно, не смешиваются с водой. Благодаря этому мембрана и выполняет свою барьерную функцию между внутренней и внешней водными средами. Но сама по себе эта липидная оболочка мало что может делать. В лабораторных условиях можно создать искусственную клетку, имеющую одну только клеточную мембрану, но такая клетка будет лежать мертвым грузом. Настоящая клеточная мембрана усеяна мириадами крошечных молекулярных машин, каждая из которых выполняет свою конкретную задачу – например, один из видов встроенных в нее белковых молекул открывает «ворота» (каналы), пропуская внутрь клетки и из нее потоки заряженных частиц (ионов). Этот механизм лежит в основе передачи нервного импульса.

Нервные клетки выполняют множество функций, но главная из них – та, что отличает их практически от всех остальных клеток, – коммуникация с другими нейронами. В большинстве случаев они делают это посредством передачи коротких электрических импульсов, или спайков. Эти импульсы могут передаваться как на короткие, так и на очень длинные расстояния. Некоторые нейроны поддерживают коммуникацию (мы говорим: «Обмениваются нервными импульсами») только со своими ближайшими соседями. Эти так называемые интернейроны (вставочные нейроны или нейроны локальной сети) передают сигналы на расстояние до 10 микрометров, то есть всего до одной сотой миллиметра (1 мкм равен 0,001 мм). Для сравнения: некоторые нервные импульсы проходят путь от головного мозга до нижней части спинного мозга, когда вы пытаетесь пошевелить большим пальцем ноги, или в обратном направлении, если вы больно бьетесь ногой о лежащий на земле камень.

Нервные импульсы передаются через нейроны совсем не так, как электрический ток, текущий по медным проводам. Это гораздо более сложный биологический процесс, и в нем активно участвует клеточная мембрана: передача электрического импульса происходит за счет быстрого колебания мембранного потенциала, которое возникает в результате перемещения потоков ионов внутрь клетки и из нее через встроенные в мембрану специализированные белковые молекулы (ионные каналы). Вот почему передача импульсов происходит довольно медленно по сравнению с течением электрического тока. В зависимости от типа аксона скорость распространения по нему нервного импульса составляет от 10 до 100 м/сек, тогда как электричество бежит по проводам со скоростью около 300 млн м/сек. Такая низкая проводимость ограничивает вычислительную мощность нашего мозга и является основной причиной того, почему он не может использовать для решения проблем простые стратегии перебора, основанные на грубой вычислительной силе.

На конце аксона обычно находится синапс. Это место контакта, через которое нейроны общаются друг с другом. Возникший в синапсе нейрона электрический сигнал преобразуется в химический: под воздействием спайка специальный синаптический механизм выбрасывает в пространство между двумя синапсами (синаптическую щель) особые химические вещества, которые воспринимаются синапсом другого нейрона. Эти химические передатчики сигналов называются нейромедиаторами или трансмиттерами. Поскольку существует очень много разных типов нейромедиаторов, которые используются для разных целей в разных отделах мозга, а также благодаря тому, что механизм их выработки включает множество шагов, мы имеем возможность вмешиваться в этот процесс и в какой-то степени манипулировать функционированием мозга – с терапевтическими целями или ради удовольствия^[2]. Например, мы можем воздействовать на синапсы с помощью нейролептиков, противоэпилептических препаратов, валиума, помогающего нам успокоиться, прозака, делающего нас счастливыми, а также хорошо известного всем никотина.

Выбрасываемые нейроном нейромедиаторы могут быть возбуждающими или тормозящими – могут повышать или понижать активность воспринимающего их нейрона. (В реальности нейрон редко подвергается воздействию только одного типа нейромедиаторов, но сейчас для простоты обсуждения давайте предположим, что это так.) Второй нейрон интегрирует все получаемые им входные сигналы, и, если за короткое время количество определенных сигналов превышает определенный порог, в нем возникает волна возбуждения – «потенциал действия». Этот потенциал действия распространяется по нейрону и передается дальше третьему нейрону, приводя к его возбуждению или торможению, и т. д.

На этом этапе мы видим вторую важную функцию нейронов: они решают, какие сигналы передать другим нейронам, а какие не пропустить дальше. Это решение принимается ими, как уже было сказано, путем объединения всех получаемых входных сигналов. Проще говоря, они складывают все возбуждающие сигналы и исключают из них все тормозящие. Разумеется, это очень упрощенная картина, учитывая все разнообразие входящих сигналов и факторов, влияющих на их действие. Изучением этого процесса занимается отдельная область нейробиологии: некоторые из умнейших моих коллег посвятили свою жизнь исследованию многочисленных и удивительных способов синаптической коммуникации.