Книга: Почему девочки не хуже мальчиков разбираются в математике

8. Воспоминания как на ладони

8. Воспоминания как на ладони

Часто в научно-фантастических романах и фильмах возникает сюжет, когда человеческий мозг подключают к некой машине, которая скачивает, обрабатывает, демонстрирует и, возможно, даже заменяет наши воспоминания и нашу память. Имеют ли эти фантазии, навевающие смутную тоску, хотя бы что-то общее с реальным положением вещей в современной неврологии?

Да, наши воспоминания «читаются», но в очень небольшой степени и не всегда правильно. В этом смысле мы еще очень далеки от создания широкоформатного экрана, на котором могли бы их демонстрировать. Но я вам сейчас продемонстрирую пример того, каких успехов добились ученые в последнее время. В книге «Почему шимпанзе не умеют говорить» я упомянул об одном исследовании, касающемся чтения мыслей. В ходе этого эксперимента пациентов, помещенных в магнитно-резонансный томограф, просили думать либо о лицах людей, либо о домах. При этом учеными отмечалась активизация области «А» в тот момент, когда они думали о лицах, или области «В», когда они представляли себе дома. Но это довольно простой случай, поскольку в визуальной системе мозга имеются отдельные зоны, специализирующиеся на распознавании лиц и домов. Зато, по всей видимости, нет таких зон, отвечающих, например, за раздельное восприятие лимонного пирога или пирога с яблоками.

То есть это означает, что, основываясь на активизации отдельных зон мозга, у нас нет никакой надежды понять, о каком из пирогов – лимонном или яблочном – думает данный любитель вкусно поесть?

Но у нас есть нечто большее, чем просто надежда. Допустим, что одна и те же область мозга реагирует на все существующие пироги. Но что будет различаться в активизации мозга при мысли о яблочном или лимонном пироге, так это глобальная скорость протекания активизации, наличие провалов и пиков в этой области. Для продолжения эксперимента представьте себе, что яблочные пироги активизируют в большей степени верхнюю левую зону этой области, а лимонные – нижнюю правую зону. Итак, общая картина протекания процесса активизации поможет определить, о каком из пирогов думает человек.

А проводились ли более сложные и серьезные эксперименты, чем этот немного наивный опыт с пирогами?

Команда английских исследователей недавно опубликовала две статьи, в которых они анализировали область мозга, о которой мы так часто упоминаем в этой книге. Я имею в виду гиппокамп.

Гиппокамп обладает двумя главными функциями. Первая, изученная в основном на крысах, заключается в том, что в него встроено некое «устройство», нечто вроде GPS, которое формирует в мозгу животного своего рода карту окружающей территории, и таким образом, благодаря ее наличию, в тот момент, когда животное находится возле двери вольера или возле кормушки, в его голове активизируются те или иные нейроны. Вторая функция гиппокампа – это формирование воспоминаний о том, что с нами происходит (напоминаем, что эта зона первой выходит из строя во время болезни Альцгеймера).

Начнем с GPS-функции гиппокампа.

Исследователи познакомили участников эксперимента с виртуальной квартирой. Сидя перед экраном компьютера, они могли при помощи джойстика свободно в ней перемещаться. И все это, разумеется, происходило в магнитно-резонансном томографе. Испытуемому давали следующие инструкции: «Подойди к окну в столовой, теперь пройди к двери ванной комнаты…» Когда испытуемый оказывался в нужном месте, томограф делал снимки его мозга. Самое главное в эксперименте по чтению мыслей начиналось после того, как все МРТ-снимки были закружены в компьютер, который «научили» распознавать, какая из зон («я иду в столовую» или «я иду в ванную комнату») возбуждается в большей степени в общей картине активизации гиппокампов.

«Значит, – спросите вы, – компьютер способен различать две картины активизации и понимать, где в данный момент находился испытуемый в момент фиксирования снимков мозга?»

Да, однако мы только начинаем приближаться к угадыванию того, в каком пункте – «А» или «В» либо где-то еще – находился испытуемый в момент снимка мозга. Пока, к сожалению, случаются и ошибки, но количество верных попаданий нельзя свести к случайности.

Читатель мне скажет, что гиппокамп играет ведущую роль в формировании воспоминаний. А можно ли, используя ту же методику, «прочесть» по картине активизации гиппокампа, о чем вспоминает человек?

Предлагаю вашему вниманию описание следующего эксперимента. Его участникам показали три маленьких фильма длительностью от пяти до десяти секунд, которые для лучшего запоминания демонстрировали несколько раз. Затем испытуемые были помещены в магнитно-резонансный томограф, и им была дана команда вспоминать как можно подробнее и по многу десятков раз все три фильма в том порядке, в каком им заблагорассудится. При этом были сделаны снимки мозга, произведенные во время фазы воскрешения фильмов в памяти испытуемых. Главной целью эксперимента было, разумеется, правильное определение по снимку мозга, о каком из трех фильмов думал в этот момент участник эксперимента.

Удалось ли ученым «научить» компьютер распознавать по картине активизации гиппокампа, о каком из фильмов – первом, втором или третьем – идет речь?

Пока ученые находятся на пути решения этой проблемы. Но следующий факт также представляет большой интерес: попутно во время проведения эксперимента было выяснено, где расположены зоны мозга, несущие ключевую информацию. Так, оказалось, что в передней зоне гиппокампа формируются воспоминания о фильмах, поэтому по степени ее активизации можно выяснить, о каком из них думает испытуемый, в то время как роль GPS-навигатора играет задняя часть гиппокампа, и она же указывает, в какой из виртуальных комнат находится участник эксперимента.

Получается, что мы вплотную приблизились к тому моменту, когда сможем увидеть на широкоформатном экране воспоминания, которые посещают наши головы?

Увы, это произойдет еще не скоро. Нужно отдавать себе отчет в истинном положении дел. В примере с тремя фильмами мы не видим самих воспоминаний, мы только угадываем, о каком из них думает испытуемый. И наши достижения в этой области еще не столь велики, а эксперименты далеки от завершения. Если бы компьютер осуществлял случайную выборку ответов, он был бы прав только в трети представленных случаев. А опираясь на описанную выше методику, мы угадываем верный ответ примерно в сорока пяти процентах случаев. Это лучше, чем ничего, но почивать на лаврах еще рано. Однако отбросьте ваши сомнения. Прогресс в науке остановить невозможно!