Интерфейс мозг-компьютер, реальность и фантазии
В эфире «Эхо Москвы» Михаил Лебедев, профессор Центра нейробиологии и нейрореабилитации Сколтеха, научный руководитель Центра биоэлектрических интерфейсов Института когнитивных нейронаук НИУ ВШЭ
М. Аствацатурян― Здравствуйте, уважаемые слушатели и зрители! В сегодняшнем выпуске из цикла «Разговоры за жизнь» речь пойдет об интерфейсе «мозг-компьютер». О том, как подключиться к мозгу, что реально, что пока остается фантастикой, если таковое ещё есть. Я приветствую в нашей студии нейрофизиолога, профессора Центра нейробиологии и нейрореабилитации «Сколтеха», научного руководителя Центра биоэлектрических интерфейсов Института когнитивных нейронаук Национального исследовательского университета «Высшая Школа Экономики» Михаила Лебедева. Здравствуйте, Михаил Альбертович.
М. Лебедев― Здравствуйте, спасибо за приглашение.
М. Аствацатурян― Пока мы не начали с вами говорить совсем серьезно, я хочу задать вопрос, который возник из довольно распространенных, а на самом деле — растиражированных представлений, и вопрос такой: мозг — это компьютер или нет?
М. Лебедев― Мозг, это…
М. Аствацатурян― Человеческий мозг.
М. Лебедев― Человеческий мозг – это компьютер. Но здесь следует учитывать то, что все наши представления о мозге — они всегда сопоставляются с нашим теперешним технологическим развитием. То есть, когда только появлялись какие-то электронные схемы, это были популярные цепи с обратной связью, и тогда говорили: «Мозг — это система с обратной связью». Когда появились компьютеры, стали говорить: «Мозг – это компьютер». Сейчас развиваются искусственные нейронные сети, уже моднее стало говорить, что «Мозг – это нейронная сеть». Так что, в принципе да, мозг – это компьютер в том смысле, что в нем есть элементы, они соединены между собой, можно посмотреть, как они работают, мы ещё не до конца знаем, как это происходит.
Но, несомненно, работа мозга построена примерно как определенные электронные схемы, или компьютер.
М. Аствацатурян― Но компьютер при этом — не нейронная сеть. То есть знак равенства такой условный все-таки.
М. Лебедев― Ну, естественно, если уже сравнивать буквально, то мозг очень сильно отличается от компьютера, вот от тех компьютеров, которыми мы пользуемся, и по способу кодирования информации, по способу обработки информации. Но, с другой стороны, для компьютеров нет такого закона, чтобы они были такие, как они сейчас. Создаются нейроморфные компьютеры, которые копируют то, как работает мозг.
М. Аствацатурян― Когда возникло понятие интерфейс «мозг-компьютер», что стоит за этими словами, что это такое?
М. Лебедев― Ну, вообще говоря, о том, чтобы соединить мозг с компьютером или с каким-то внешним устройством уже подумывали давно писатели-фантасты. Все мы знаем тему такую, парапсихологию, да? Когда силой мысли можно двигать какие-то предметы.
Так что идеи такие носились в воздухе. Но, вероятно, самая первая демонстрация интерфейса «мозг-компьютер» произошла в 63-м году, когда Грей Уолтер продемонстрировал, что он может соединить мозг своих пациентов с электродами в моторной коре с таким устройством как проектор слайдов. Он просил их нажимать на кнопочку и переключать слайды. При этом в мозге развивался такой потенциал готовности — и он был достаточно сильный — что Грей Уолтер смог отключить кнопку и подключить потенциал готовности к проектору слайдов и испытуемые переключали эти слайды.
М. Аствацатурян― Без кнопки.
М. Лебедев― Без кнопки, да. Причем, по словам очевидцев, потому что это не было опубликовано так, как солидная научная статья. Испытуемые удивлялись, как это устройство угадывает их желание нажать на кнопку до того, как они нажали на эту кнопку.
М. Аствацатурян― Вот об этом опережении мы поговорим, но чуть позже.
М. Лебедев― Хорошо, да, да.
М. Аствацатурян― Сначала мне хочется базовые вещи, понятия разъяснить, то есть чтобы вы разъяснили.
Как фиксируется мозговая активность? Есть ли алгоритмы декодирования сигналов из головного мозга, что это позволяет выяснить? Вот такой букет вопросов вокруг того, что именно позволяет выяснить декодирование информации, полученной благодаря имплантации электродов в головной мозг. Очевидно, что активность мозга фиксируется с помощью электродов, да? Пока, на сегодняшнем этапе.
М. Лебедев― Да, да, да.
М. Аствацатурян― Вот, пожалуйста, вот.
М. Лебедев― Ну, здесь следует понимать, что мозг — он не создан для удобства исследователей, чтобы они могли фиксировать потенциалы. Скажем, вот современные методы глубокого обучения, они могут распознавать образы. Если им показать картинку, они распознают, что на картинке. Но это почему? Потому, что на картинке заведомо что-то есть, что можно распознать. С мозгом история несколько другая, поскольку там есть некие элементы, они работают, используют и электрический способ передачи сигналов, и химический. И при этом мы можем как-то попробовать подключиться, но это не такое подключение как к кабелю, который для нас несет удобную информацию.
Что делается? Это буквально вставляется электрод, который больше, чем нейрон, да? То есть, какая-то тонкая электронная сеть из нейронов, и вдруг вставляется такой гвоздь, и он пытается записывать. То есть, если мы представим, что, допустим, мы исследуем таким образом компьютер, то будет очень и очень странно, что вообще у нас что-то получается. С мозгом такое получается, потому что мозг как бы добр к исследователям. Скажем, если я буду двигать палец, и каждый раз какие-то определенные нейроны будут разряжаться, я могу сказать ага, эти разряды нейронов связаны с разрядами пальцев. Затем, записывая активность этих нейронов, я могу декодировать движения пальцев. Нейроны разрядились, значит палец сгибается, или я думаю о том, чтобы согнуть палец. Ну, значит я упомянул электрод, можно записывать электрическую активность нейронов, нейроны разряжаются такими импульсами красивыми, каждый кто записывал, видел, что это очень красиво. Кроме того, можно использовать неинвазивные способы, например положить на голову электроды, не надо сверлить дырок в голове, и они будут записывать такие более глобальные потенциалы, которые получаются в виде ритмов.
Там альфа-ритм, бета-ритм, гамма, и так далее. Они представляют активность огромного количества нейронов, синхронную активность, так что этот способ несколько отличается от записи непосредственно разрядов нейронов. Кроме того, ещё можно кровоток мозга изучать, скажем, какая-то область мозга работает — там усиливается кровоток, и так далее, и так далее.
М. Аствацатурян― Лингвисты, вы знаете, они даже на МРТ видят изменения активности мозговой при склонении существительных: у творительного падежа своя мозговая активность, у предложного — своя, люди гранты получают за изучение этого.
М. Лебедев― Да, МРТ — очень мощный метод, он особенно хорош тем, что своим пространственным разрешением позволяет заглянуть глубоко внутрь мозга, куда просто какими-то поверхностными электродами не заглянешь.
М. Аствацатурян― Не заглянешь, да. Ну, а дальше что дает эта информация, как её расшифровать?
М. Лебедев― Значит, дальше встает очень большая проблема расшифровки этой информации, поскольку, как я уже сказал, она не предназначена для нашего удобства, чтобы мы могли расшифровать, и вот ученые пытаются её расшифровать, не зная кода.
М. Аствацатурян― До сих пор пока ещё нет, намека даже?
М. Лебедев― До сих пор это не известно. Все методы основаны на корреляциях, то есть скажем нейрон усилил активность, если я что-то делаю, значит, вероятно, нейрон каким-то образом вовлечен в этот процесс.
М. Аствацатурян― И статистическая должна быть достоверность, это должно быть много-много раз, одно и то же?
М. Лебедев― Да, да, да. Либо много-много раз, либо можно записывать много-много нейронов, что так же усиливает достоверность статистики. И кстати, в нейроинтерфейсах стараются записывать как можно больше каналов, и таким образом улучшается точность декодирования.
М. Аствацатурян― Точность декодирования, которая на самом деле пока всё-таки ещё не декодирование, а так, приближение к декодированию.
М. Лебедев― Да, это некий корреляционный метод, и мы всегда помним, что корреляция не означает причинно-следственную связь. То есть, это всегда нужно помнить.
М. Аствацатурян― Да, да, это нужно держать в голове. Пока что, на сегодняшний день.
М. Лебедев― Да, да, да.
М. Аствацатурян― Может быть через 50 лет уже мы бы говорили о другом.
М. Лебедев― Вполне возможно, да, нейронауки развиваются стремительно, так что мы всё больше и больше узнаем.
М. Аствацатурян― Это вообще сейчас такой фронт, авангард исследований биологических, один из.
М. Лебедев― Причем ясно, почему. Потому, что мозг — он же как-то связан с нашим сознанием, так сказать с нашей душой, так что даже те, кто…
М. Аствацатурян― О, да. Об этом во второй части я очень хочу поговорить, да.
М. Лебедев― Хорошо, хорошо.
М. Аствацатурян― Пока о технике, вот синонимом интерфейса «мозг — компьютер», по крайней мере в научно-популярной литературе, служит выражение «подключиться к мозгу», его авторство приписывают Илону Маску. А нынешние его нашумевшие проекты, я имею в виду нейротехнологическую компанию Neuralink, генетически связаны с вашими работами, то есть это часть вашей американской истории, которой мы ещё коснемся отдельно, ну вот расскажите пожалуйста вот об этой части, об этой вот связке вашей.
То есть, сотрудники Маска, нынешней его компании Neuralink, они сотрудники бывшей вашей лаборатории, да?
М. Лебедев― Да, да, да, я работал с некоторыми из них, правда двое из них уже не работают с Маском из-за каких-то собственных соображений.
М. Аствацатурян― Что он собирается сделать на самом деле? Он хочет производить нейрокомпьютерные интерфейсы?
М. Лебедев― Да, да, да.
М. Аствацатурян― Так вот просто производить, и продавать, я так понимаю, да?
М. Лебедев― Здесь два основных момента. С одной стороны, Маск повторяет то, что мы уже сделали 10 лет назад, он просто повторяет. С другой стороны, он повторяет это с гораздо лучшей технологией. То есть, он за короткий срок за счет инвестирования капиталов и привлечения инженеров добился того, что эти интерфейсы действительно становятся практичными: маленькими, полностью имплантированными, общаются с внешним миром беспроводной связью. Недавно он показал обезьяну, там даже не видно, что эта обезьяна имплантирована, то есть это значительное достижение.
Что Маск собирается сделать?
М. Аствацатурян― Да.
М. Лебедев― Мне кажется, он сам имеет очень слабое представление.
М. Аствацатурян― Просто это модно, и ему захотелось попасть в тренд, что называется.
М. Лебедев― Видимо так, но я… Лично с Маском я не знаком, так что я не знаю.
М. Аствацатурян― То есть, его мысли вы не считывали, да? (смех)
М. Лебедев― Только опосредованно, по корреляционным вещам (смех)…
М. Аствацатурян― Только обезьяне, да.
М. Лебедев― Видимо, он действительно чувствует, что здесь очень большой потенциал для развития. Причем, в каком-то своем выступлении его спросили, а что технологии будущего? И он не сказал космос, не сказал какие-то электрические машины, а сказал: «Вот мозг — это да, и вот за ним действительно будущее, да!».
М. Аствацатурян― А известно ли что-то о каких-то принципиально новых вещах, которые будут в этом его чипе, чего нет у других?
М.
Лебедев― Принципиально новых вещей там нет, по крайней мере пока, но всё сделано очень грамотно…
М. Аствацатурян― Может быть не конструктивно, а как бы идеологически?
М. Лебедев― Нет, идеологически — это наша старая идеология, состоящая в том, что если вставить в мозг как можно больше электродов, которые будут записывать активность отдельных нейронов, тогда через такой метод можно добиться хорошего декодирования как бы всего, чего угодно, любых мыслей, и затем, поскольку мы имеем такой доступ к активности мозга, то мы можем управлять нейропротезами, можем лечить людей, можем даже улучшать имеющийся у нас мозг.
М. Аствацатурян― Что-то я слышала или читала про новое в обработке сигнала, что-то было такое не обычное, в этом чипе.
М. Лебедев― Там есть проблема с чипом, состоит в том, что нужно решить вопрос, сколько обработки предоставить самому чипу, а сколько делегировать каким-то внешним устройствам. Потому, что если чип просто записывает активность нейронов и её в таком сыром виде передает наружу, то это большие затраты энергии, большие требования к каналу связи, и это не работает.
Поэтому чип должен делать что-то сам, и в случае с Илоном Маском, он делает такой spike sorting (сортировку спайков), то есть он смотрит на разряды нейронов, и говорит: вот этот вот здесь нейрон разрядился, и он вместо того, чтобы записывать всю форму этого разряда, он записывает время и какой нейрон. И эта информация посылается наружу. А далее уже вступают в дело декодирующие алгоритмы, которые находятся вне мозга, какой-то внешний компьютер этим занимается. Но здесь Илон Маск этим не уникален.
М. Аствацатурян― То есть там ничего такого особо прорывного?
М. Лебедев― Здесь ничего особо прорывного нет, но сама область — она прорывная, потому что здесь еще непочатый край работы.
М. Аствацатурян― Это у Маска стартап фактически?
М. Лебедев― Ну, стартап, да, да, стартап в том смысле, что компания не приносит доходов, и неизвестно когда будут.
Вот об интерфейсах, чтобы закончить с технической частью, они инвазивные в основном.
М. Аствацатурян― То есть, надо всё-таки их погружать в мозговую ткань.
М. Лебедев― По-разному.
М. Аствацатурян― Расскажите.
М. Лебедев― Бывают инвазивные, когда в мозг помещают электроды. Но здесь имеются проблемы биосовместимости. То есть, мозг же не дурак, так сказать, он видит, что в него вставили электрод, пытается себя защитить от этого электрода. Что происходит? Сначала за счет глиальных клеток, которые окружают этот электрод и его как бы заклеивают, а потом может всё обрасти такой плотной соединительной тканью, после чего…
М. Аствацатурян― Как рубец такой, да?
М. Лебедев― Да, да, да, после чего качество записи ухудшится. Кстати говоря, если использовать этот электрод для стимуляции мозга, то даже если он и инкапсулируется, то всё равно будет годен.
М. Аствацатурян― Сколько времени он будет годен?
М. Лебедев― Для записи здесь как бы может получиться и так, и так. Может работать 2 недели, а потом перестать работать, а может работать долгие годы.
М. Аствацатурян― Даже годы!
М. Лебедев― Мы записывали на обезьянах, там некоторые обезьяны по 8 лет были с этими электродами, запись была вполне приемлемая.
М. Аствацатурян― А неинвазивные интерфейсы что из себя представляют?
М. Лебедев― Неинвазивные — это значит, что мы не проникаем внутрь тела.
М. Аствацатурян― Да, а что вы делаете тогда?
М. Лебедев― Самый популярный метод — это поставить электроды на кожу головы, на голову, и записывать электрическую активность. Мозг является источником электромагнитных волн, и можно записывать их вполне. Наверное, больше 100 лет уж точно это происходит, такая запись, и она вполне информативна, и для многих целей она вполне приемлема, например для целей реабилитации. То есть, в некоторых целях не нужно какие-то делать высококачественные нейроинтерфейсы, но нужно отслеживать активность мозга. Скажем, мы реабилитируем какого-то пациента с неврологическими поражениями, нам нужно знать, как меняется его активность в зависимости от терапии, которую мы применяем, и это очень полезная запись.
М. Аствацатурян― Ну, для экспериментатора-исследователя, наверное лучше инвазивные, да, все-таки?
М. Лебедев― Для исследователя лучше конечно инвазивные, да. Но, с другой стороны, если мы хотим разработать какую-то практическую систему, тут мы должны думать много ли людей найдется, которые захотят внутрь мозга помещать электроды. И если мы создадим какие-то новые методы для нейроинвазивной записи, которые понадобятся сотням тысяч людей, то может быть это путь, по которому надо двигаться.
М. Аствацатурян― В США вы проводили уникальные, во многом пионерские, эксперименты на обезьянах и на крысах. Какие ваши результаты, именно ваши — я видела очень много ваших публикаций на PubMed — подняли эту область на принципиально новый уровень. Область, я имею в виду создание нейроинтерфейса. Вот что сказалось на развитии всей области в дальнейшем, если такое было?
М. Лебедев― Мы действительно старались всегда делать пионерские исследования, то есть не повторять то, что уже было сделано до нас, а стремились сделать что-то новое в этой области.
М. Аствацатурян― Напомните, это в Университете Дьюка было?
М. Лебедев― Это было в Университете Дьюка. Ну, в принципе и в остальных местах, где я работал, тоже. Хотя там не была прямая тематика о нейроинтерфейсах, всегда старались сделать что-то новое. Это единственный способ как-то отличиться на научном фронте. Первая наша известная демонстрация была, когда мы продемонстрировали нейроинтерфейс, который контролировал такие типичные для приматов — и для людей и для многих животных – движения, как дотянуться и схватить. То есть, дотянуться часть движения, вторая – схватить.
М. Аствацатурян― Силой мысли, чтобы это желание возникло как-то.
М. Лебедев― Да, ну это делалось силой мысли, в том смысле, что записывалась активность в моторной коре, а действие осуществлял робот. Это была довольно известная работа. Затем мы задумались, а сможем ли мы это движение очувствить. Что здесь имеется в виду? Что мы управляем рукой, которая дотягивается, трогает какие-то предметы, но что нам толку, если она бесчувственна? А вот если она дотрагивается до предмета и может чувствовать, тогда…
М.
Аствацатурян― А как вы узнаете? Если горячее, она одергивает, да?
М. Лебедев― Значит, мы помещаем на эту механическую руку сенсоры, и они чувствуют свойства данных предметов. То есть, какую-то форму, текстуру, температуру, и так далее.
М. Аствацатурян― Как вы узнаете об этом, что они почувствовали?
М. Лебедев― Сенсоры на руке робота могут много почувствовать. Это, кстати, отдельная тема, чтобы покрыть робота такой кожей, которая чувствует и температуру, и прикосновение, и так далее.
М. Аствацатурян― Я хотела про бионические все эти дела тоже поговорить, но чуть позже.
М. Лебедев― Хорошо, хорошо.
М. Аствацатурян― Вернемся к вашим обезьянам, да.
М. Лебедев― Вот это была наша вторая демонстрация, где мы продемонстрировали такой интерфейс «мозг – машина – мозг», который не только управлял виртуальной рукой, но и эта виртуальная рука посылала сигналы обратно, сообщая, что она чувствует. То есть, она посылала такие искусственные тактильные ощущения.
Затем мы продвинулись немного на таком интерфейсе, который для бимануальных задач. То есть, на самом деле, хотя экспериментатор очень любит задачи, где участвует только одна рука, или только один палец, на самом деле всё мы делаем двумя руками, и одной рукой очень резко мы делаем. И мы сделали интерфейс, где обезьяна управляла двумя виртуальными руками, каждые двигают к своей цели. И мы показали, что действительно через нейроинтерфейс можно добиться того, что он управлял двумя руками, независимо. То есть, руки не двигались таким патологическим образом, скажем две руки в одну сторону, так как есть такие патологии, а вот действительно независимо. Ну, там ещё был интересный момент, что для достижения этой независимости не нужно было записывать в разных местах мозга, мы записывали из одних и тех же нейронов. Этот ансамбль нейронов обеспечивал независимое управление. Затем мы сказали: ну хорошо, мы достаточно поработали с руками, давайте поработаем с ногами. И мы сделали такой интерфейс, где обезьяна ходила по беговой дорожке, и мы декодировали ходьбу.
То есть, мы записывали активность мозга, и декодировали шагательные движения так, что, просто глядя на то, как разряжаются нейроны мозга, мы могли сказать, какие шагательные движения делает обезьяна. Но этого было мало, нужно было продемонстрировать, зачем это вообще нужно. Мы подключили нашу обезьяну, которая находилась в Америке, к роботу, к такому человекообразному, который находился в Японии, и он ходит в такт обезьяне.
И была даже такая демонстрация, где мы остановили беговую дорожку, а обезьяна имела перед собой на экране изображение робота, она продолжала его как бы стоя, контролировать как бы робота.
М. Аствацатурян― Строить (смех).
М. Лебедев― Да, да, строить этого робота (смех). И далее из этого следует, что, вообще говоря, человек, у которого парализованы ноги, мог бы управлять экзоскелетом, который прикреплен к ногам. И такие демонстрации мы сделали, это было и в бразильских исследованиях, и так же вот в Высшей школе экономики мы работали с коллективом, так же с Алексеем Осадчим, в Высшей Школе Экономики.
И там мы показали, что за счет электроэнцефалограммы могут запускаться шагательные движения робота, что нужно, вообще говоря, парализованным людям, поскольку им нужно сделать такую Хеббовскую пластичность. Экзоскелет делает шаг, возникает разряд рецепторов, и он устремляется к головному могу через какие-то оставшиеся волокна после спинномозговой травмы, и там происходит соединение синхронной активности головного мозга, и вот этого сенсорного притока, за счет этого начнется излечение.
М. Аствацатурян― Ну, то есть это вот те самые собственно искусственные ощущения…
М. Лебедев― Да, да, да, это искусственное ощущение, плюс синхронизация с активностью головного мозга, и за счет этого происходит нейрореабилитация.
М. Аствацатурян― А вот поскольку у нас разговоры за жизнь, у меня возник такой вопрос… Знаете, был замечательный физиолог Иван Николаевич Пигарев, недавно трагически погибший, он работал с кошками. Они у него по лаборатории бегали с конструкциями такими на голове, с электродами.
Он их очень любил, и он говорил о них, как о полноценных сотрудниках. «Кошки, которые работают в нашей лаборатории», говорил Иван Николаевич. Вот с обезьянами какие отношения у исследователя? Вот, допустим, вы уехали в отпуск на месяц, да? Из Университета Дьюка, к примеру.
М. Лебедев― Да.
М. Аствацатурян― Вот вы вернулись, как складываются эти отношения? Всё-таки обезьяны — это существа достаточно высокоразвитые. Они скучали, они обижались, или им было всё равно? Или они просто пришли на работу, вот как коллеги ваши, и им в общем без разницы, как вы отдохнули.
М. Лебедев― С обезьянами у каждого исследователя складываются разные отношения. То есть, здесь я наблюдал большой спектр, вплоть до того, что, действительно, исследователь начинает как бы дружить со своей обезьяной…
М. Аствацатурян― Ну, обезьяны тоже наверное разные, да?
М. Лебедев― У них складываются доверительные отношения. Обезьяны тоже совершенно разные персоналии.
А есть такого рода ученые, которые даже не смотрят на обезьяну, когда ее записывают. Вот ему нужно смотреть на осциллограф, где разряды нейронов, это его интересует. Так что здесь определенности нет.
М. Аствацатурян― А вы как?
М. Лебедев― Я, наверное, где-то между этими двумя гранями.
М. Аствацатурян― То есть, сидя Сколково, вы по ним не скучаете. Ну, это главный вопрос. Ну, я обезьянам ничего не скажу (смех)
М. Лебедев― Ну, у меня было так много обезьян, так что я уже…
М. Аствацатурян― А, понятно, всех не упомнишь.
М. Лебедев― Всех не упомнишь, да.
М. Аствацатурян― Хорошо вам. Хотела ещё попросить вас, завершая эту часть, у нас есть несколько минут, чтобы рассказать о направлении вашей работы в Центре нейробиологии и нейрореабилитации «Сколтеха». Он достаточно молодой, этот Центр, да? С 2018 года. Но, с другой стороны, уже устоявшийся. Судя по названию и по тому, что я видела на сайте, он медицинской направленности.
И судя по партнерам: у вас там клиника Бурденко в партнерах, Центр неврологии. Что там будет, что там делается, будет делаться?
М. Лебедев― Да, основное направление всегда медицинское, потому что мы, конечно, хотим заниматься чистой наукой, но это как-то нужно обосновывать, и действительно приносить практическую пользу. А в нейробиологии, мы действительно можем принести практическую пользу людям. Люди живут дольше, и неврологические болезни у них встречаются всё чаще, и чаще.
М. Аствацатурян― Ну да, со старением населения, конечно.
М. Лебедев― То есть, мы не хотим, чтобы человек жил долго, но при этом лишался каких-то функций мозга, поэтому нам необходимо мониторить. Следить за здоровьем мозга, распознавать, диагностировать какие-то заболевания, упреждать их. Если они случились, мы либо их реабилитируем, то есть используем собственные возможности мозга, чтобы мозг себя починил, либо мы пытаемся возместить, заместить, то есть какими-то средствами пытаемся восполнить утраченные свойства мозга.
Но здесь нужен такой мультидисциплинарный подход, и мы стараемся делать так, чтобы все направления у нас в центре были представлены — от молекул до медицины и систем мозга, и плюс ещё математики, плюс ещё робототехники, так что мы будем привлекать ещё больше специалистов.
М. Аствацатурян― На сегодняшний день у вас установлено сотрудничество с Институтом нейрохирургии Бурденко и Центром неврологии. Вы ездите туда к больным, или как-то иначе больных консультируете, или врачей, которые наблюдают этих больных? Уже идет эта работа?
М. Лебедев― Сейчас что мы делаем — мы разворачиваем работы в нескольких медицинских центрах, на самом деле по всей стране от Владивостока до Петербурга, и Калининград, и Самара, и Казань, и Москва. И мы ведем работы по такому тренажеру для людей, которые перенесли инсульт либо спинномозговую травму. Если коротко сказать, мы не инвазивным способом снимаем электроэнцефалограмму, переводим это в моторные команды, то есть желание совершить движение, и при этом, поскольку это люди парализованные, их руку двигает такой специально разработанный робот и направляет на цель, и к этому мы ещё добавляем такие дополнительные средства, как стимуляция спинного мозга, потому что известно, что стимуляция спинного мозга, это мощное средство.
М. Аствацатурян― Двигатель активности, да.
М. Лебедев― Да, модулировать двигательную активность, и направить вот эти пластические механизмы мозга в нужное русло, чтобы мозг сам себя исправлял вот после таких травм.
М. Аствацатурян― Вы не сталкиваетесь с консерватизмом клиницистов, врачи охотно идут на это сотрудничество?
М. Лебедев― Я бы сказал напротив, что мы сталкиваемся как раз с очень большим желанием включить все эти методы. Я со многими врачами беседовал, и они говорят, что стандартных методов лечения больных после инсульта недостаточно, давайте внедрять нейроинтерфейсы, поскольку это новое направление и они действительно существенно улучшают лечение таких больных.
М. Аствацатурян― Я напомню, что в гостях, в нашем цикле «Разговоры за жизнь» был нейрофизиолог, профессор Центра нейробиологии и нейрореабилитации «Сколтеха», Михаил Лебедев. Мы продолжим нашу беседу в следующей части.
Источник: echo.
msk.ru
Почему человеческий мозг настолько эффективен? — The Idealist
Автор: Ликван Лао
Публикуется с сокращениями
Человеческий мозг – сложное устройство; он состоит из примерно 100 миллиардов нейронов, которые формируют порядка 100 триллионов соединений. Его часто сравнивают с другой сложной системой, обладающей огромными возможностями для решения задач: цифровым компьютером. И мозг, и компьютер имеют большое количество элементарных блоков — нейронов и транзисторов соответственно — которые соединены в сложные цепи для обработки информации, передаваемой электрическими сигналами. На глобальном уровне архитектуры мозга и компьютера похожи друг на друга и состоят в основном из отдельных цепей для ввода, вывода, центра обработки информации и памяти.
Но у кого лучше способность
решать проблемы – у человеческого мозга или компьютера? Учитывая быстрое
развитие компьютерных технологий в последние десятилетия, можно подумать, что
компьютер имеет преимущество.
Так почему компьютер хорош в одних задачах, а мозг лучше в других? Изучение схожести и различий компьютера и мозга важно для компьютерных инженеров и нейробиологов. Оно началось на заре современной компьютерной эры, его пионером стала небольшая, но глубокая книга Джона фон Неймана под названием «Компьютер и мозг», эрудита, который в 1940-х годах впервые разработал компьютерную архитектуру
, до сих пор являющуюся основой большинства современных компьютеров.Компьютер обладает огромными
преимуществами перед мозгом по скорости выполнения основных операций.
В
настоящее время персональные ЭВМ могут выполнять элементарные арифметические
операции, такие как сложение, со скоростью 10 миллиардов операций в секунду. Мы
можем оценить скорость элементарных операций в мозге по элементарным процессам,
посредством которых нейроны передают информацию, «общаются» друг с другом.
Например, нейроны «запускают» потенциалы действия — пики электрических
сигналов, инициируемых вблизи тел нейронных клеток и передаваемых по каналам, называемым аксонами, которые связываются с нижестоящими нейронами-партнерами.
Информация закодирована в частоте и времени этих пиков. Самая высокая частота
нейронов составляет около 1000 пиков в секунду. Нейроны передают информацию
своим нейронам-партнерам главным образом путем высвобождения химических
нейротрансмиттеров в специализированных структурах на терминалах 
Самая быстрая синаптическая передача занимает около 1 миллисекунды.
Таким образом мозг может выполнять максимум около тысячи базовых операций в
секунду – работает в 10 миллионов раз медленнее, чем компьютер.
Компьютер также имеет огромные преимущества перед мозгом в точности основных операций. Машина может представлять величины (числа) с любой требуемой точностью в соответствии с битами (двоичные числа или 0 и 1), назначенными каждому числу. Эмпирические данные свидетельствуют о том, что большинство величин в нервной системе
(например, частота возбуждения нейронов, которая часто используется для представления интенсивности стимулов) имеют вариабельность в несколько процентов из-за биологического шума.Профессиональный теннисист может следить за траекторией мяча, который движется со скоростью до 257 км. в час.
Однако в реальности вычисления,
выполняемые мозгом, не являются ни медленными, ни неточными.
Например,
профессиональный теннисист может проследить траекторию теннисного мяча после
его подачи со скоростью до 257 км. в час, перейти к оптимальному месту на
корте, расположить свою руку и повернуть ракетку, чтобы отбить мяч на площадку
соперника – и всё это всего за несколько сотен миллисекунд. Более того, мозг
может выполнять все эти задачи (с помощью контролируемого им тела) с
потреблением энергии примерно в десять раз меньше, чем у персонального
компьютера. Как ему удаётся подобное? Важное различие между компьютером и
мозгом заключается в способе обработки информации в каждой системе.
Компьютерные задачи выполняются в основном последовательными шагами. Это видно
по тому, как инженеры программируют компьютеры, создавая последовательный поток
инструкций. Для последовательного потока операций необходима высокая точность
на каждом шаге, поскольку ошибки накапливаются и усиливаются с течением времени.
Мозг также использует последовательные шаги для обработки информации. В примере
с отбитым теннисным мячиком информация поступает из глаза в мозг, затем в
спинной мозг, который обеспечивает сокращения мышц ног, туловища, рук и
запястья.
Но мозг также использует параллельную обработку, используя преимущества большого количества нейронов и соединений, которые устанавливает каждый нейрон. Например, движущийся теннисный мяч активирует множество клеток в сетчатке глаза, называемых фоторецепторами, работа которых заключается в преобразовании света в электрические сигналы. Эти сигналы затем параллельно передаются на множество различных типов нейронов. К тому времени, когда сигналы проходят через два-три синаптических соединения в сетчатке, информация о местоположении, направлении и скорости мячика извлекается нейронными цепями и передается параллельно мозгу. Аналогично, двигательная кора (часть коры головного мозга, которая отвечает за управление телом) посылает параллельные команды для управления сокращением мышц в ногах, туловище, руках и запястье, так что тело и руки одновременно совершают движения для удара по мячу.
Эта параллельная работа возможна
потому, что каждый нейрон посылает информацию многим другим нейронам — в
среднем порядка 1000 для входных и выходных сигналов в секунду в каждом случае
(к примеру, каждый транзистор имеет только три узла для ввода и вывода).
Ваш мозг в 10 миллионов раз медленнее, чем компьютер.
Другое важное свойство мозга заключается в том, что силы связи между нейронами могут быть изменены в ответ на активность и опыт — процесс, который, по общему мнению нейробиологов, лежит в основе для обучения и памяти. Повторное обучение позволяет нейронным цепям лучше настраиваться для выполняемых задач, что значительно повышает скорость и точность.
В последние десятилетия инженеры
черпали идеи у мозга в совершенствовании компьютерного дизайна. Принципы
параллельной обработки и зависящее от использования изменение соединения были
включены в современные компьютеры.
Независимо от того, кто побеждает в выполнении
конкретных задач, эти междисциплинарные перекрестные достижения, несомненно,
будут способствовать развитию как нейробиологии, так и компьютерной
инженерии.Ликун Луо — профессор Школы гуманитарных и естественных наук, преподававший нейробиологию в Стэнфордском университете.
Оригинал: Nautilus
Зачем ученые исследуют человеческий мозг и что знают о нем на самом деле
Человечество начало исследовать мозг и задумываться о его назначении задолго до появления науки в современном виде. Археологические находки говорят, что в 3000-2000 годах до нашей эры люди уже активно практиковали трепанации черепа — по всей видимости, как способ профилактики головных болей, эпилепсии и расстройств психики. Древнегреческие врачи и анатомы Герофил и Эрасистрат не только называли мозг центром нервной системы, но и считали, что интеллект «зарождается» в мозжечке. В Средние века итальянский хирург Мондино де Луцци предположил, что мозг состоит из трех отделов — или «пузырьков»: передний отвечает за чувства, средний — за воображение, а в заднем хранятся воспоминания.
Вклад в этот процесс вносили не только ученые. В 1848 году американский строитель Финеас Гейдж, работая на прокладке железной дороги, получил страшную травму: металлический штырь вошел в его череп под глазницей, а вышел — на границе лобной и теменной костей. Однако мужчина относительно благополучно прожил потом больше десяти лет. Правда, знакомые утверждали, что в результате инцидента он изменился — например, стал как будто более вспыльчивым. И хотя в этой истории есть немало белых пятен, она в свое время вызвала бурную дискуссию о функциях различных зон мозга.
В наши дни изучение мозга — вотчина не одной, а множества отраслей наук. Нейробиология занимается вопросами, связанными с работой рецепторов. Нейрофизиология — особенностями протекания физиологических процессов в мозге. Психофизиология — соотношением мозга и психики. Нейрофармакология — влиянием лекарственных средств на нервную систему, в том числе на мозг. Существует даже относительно молодое направление — нейроэкономика: она изучает процессы выбора и принятия решений.
Более фундаментальные когнитивные нейронауки сосредоточены на исследовании разных типов восприятия, сложных мыслительных процессов и связанных с ними феноменов, которые касаются речи, слушания музыки, просмотра фильмов и т.д.
Зачем это делается?
Логично предположить, что любой орган человеческого тела исследуют в первую очередь для того, чтобы научиться его эффективно лечить в случае необходимости. Но мозг — система слишком сложная и интересная, чтобы ограничиваться утилитарным подходом. В университетах мира существуют сотни лабораторий, которые изучают совершенно разные аспекты мозговой деятельности. Одни фокусируются на конкретных типах расстройств психики — например, на шизофрении. Другие — на сне. Третьи — на эмоциях. Четвертые хотят выяснить, что происходит с мозгом, когда человек испытывает стресс или употребляет алкоголь: этим занимается в том числе лаборатория психофизиологии Института психологии РАН.
© akindo / gettyimages.com
Результатом таких исследований далеко не всегда становится метод решения какой-то конкретной проблемы, связанной с мозговой деятельностью.
Нейроученые нередко получают информацию, которая главным образом помогает нам лучше понять специфику отношений между людьми и выяснить, к примеру, по каким признакам мы ранжируем окружающих на «своих» и «чужих». Что делать с этим знанием дальше, как его применить на практике — хороший вопрос.
С другой стороны, опыты со «стандартным» человеческим мозгом и натуралистическими (естественными) стимулами дают ученым шанс разобраться, почему у кого-то мозг работает иначе. В финском Университете Аалто ставят эксперименты с участием людей с синдромом Аспергера. Как правило, эта особенность развития сильно затрагивает эмоциональные функции, способность к социальному взаимодействию. Опыты показывают, что у «обычного» человека, когда он смотрит, как общаются другие люди, наблюдается высокий уровень синхронизации в сенсорных зонах мозга, в зонах, участвующих в обработке социальной информации и процессах формирования эмоций. А у человека с синдромом Аспергера такая синхронизация выражена значительно меньше.
Ученые надеются со временем разобраться, как помочь адаптироваться в социуме тем, кому изначально это сделать сложнее.
Есть лаборатории, которые занимаются одновременно и прикладными, и фундаментальными исследованиями. В 2012 году ученые из Еврейского университета в Иерусалиме создали устройство, позволяющее незрячим людям «видеть» с помощью слуха. Оно состояло из очков и небольшой камеры, которая фиксировала визуальную информацию, а специальная программа преобразовывала ее в звуковые сигналы. Таким образом человек, лишенный зрения, мог распознать находящиеся поблизости бытовые предметы, других людей и даже крупные буквы. При этом разработчики устройства обнаружили, что в мозге того, кто учится «видеть» с помощью слуха, активируются те же потоки, что и у того, кто видит традиционным способом — глазами. Таким образом научный мир столкнулся с принципиально важной, основополагающей проблемой: действительно ли зрительная кора головного мозга отвечает именно за зрение в привычном понимании? И что такое вообще — зрение?
Также предполагается, что одним из результатов скрупулезного, разностороннего изучения мозга станет возможность создания искусственного интеллекта.
В 2005 году стартовал знаменитый многомиллиардный проект Blue Brain Project, целью которого было сделать компьютерную модель человеческого мозга и смоделировать сознание. Пока воз и ныне там, а многие представители научного мира настроены достаточно скептично — хотя бы потому, что мы не знаем точно, что такое сознание. К тому же существует и технические ограничения: для того, чтобы имитировать мозг кошки на самом базовом уровне, понадобился один из самых больших суперкомпьютеров в мире. Человеческий мозг, разумеется, устроен намного сложнее.
Методы и эксперименты
Существующие на сегодняшний день методы исследования мозга можно ранжировать, опираясь на два критерия. Первый — частота снятия информации: она варьируется от миллисекунды до нескольких секунд. Второй — пространственное разрешение: насколько детально мы можем рассмотреть сам мозг. Так, электроэнцефалография способна собирать данные с очень большой частотой. Зато фМРТ (функциональная магнитно-резонансная томография) позволяет охватывать квадратные миллиметры мозга, а это довольно много, поскольку в одном квадратном миллиметре — около 100 000 нейронов.
© akindo / gettyimages.com
Также существуют магнитная энцефалография, позитронно-эмиссионная томография, транскраниальная магнитная стимуляция. Методы обычно совершенствуются в сторону неинвазивности: нам хочется как можно больше узнать о мозге живого человека с минимальными последствиями для его здоровья и психологического состояния. При этом именно с появлением фМРТ ученые стали исследовать буквально все подряд аспекты мозговой деятельности. Мы можем взять практически любой тип поведения и быть уверенными в том, что в мире обязательно найдется лаборатория, которая изучает его с помощью фМРТ.
Разобраться, как ученые это делают, можно на примере самого базового эксперимента. Допустим, мы хотим узнать, различается ли мозговая активность человека, когда он смотрит на лица других людей и на дома. Отбирается множество картинок с изображением самых разных домов и самых разных лиц. Они перемешиваются, а их порядок — рандомизируется. Необходимо, чтобы в последовательности не было никаких закономерностей: если, к примеру, после трех домов всегда будет появляться лицо, встанет вопрос о достоверности результатов эксперимента.
Прежде чем поместить испытуемого в сканер фМРТ, с него нужно снять все металлические украшения и предупредить, что лучше не складывать руки в кольцо. Во время сканирования происходит быстрое изменение магнитного поля, что, согласно законам физики, индуцирует электрический ток в замкнутой петле. Ощущения — не смертельно неприятные, но те, кто пробовал, повторять обычно не хотят. В течение тридцати-сорока минут человек лежит в сканере и смотрит на появляющиеся на экране изображения домов и лиц. Важно, чтобы в процессе он не заснул: проходить через такие эксперименты часто довольно скучно. Зато они предполагают награду — допустим, пару бесплатных билетов в кино.
На этом более или менее интересная часть заканчивается и начинается сложная и неблагодарная: ученому предстоит обработать полученную информацию разными статистическими методами, чтобы результат можно было оформить в статью и опубликовать ее в научном журнале. Главный подвох здесь заключается в том, что существует несколько десятков тысяч способов скомбинировать разные ступени преобразования данных, поэтому добиться ложноположительного результата не так уж и сложно.
© akindo / gettyimages.com
В 2009 году в Сан-Франциско провели опыт, ставший впоследствии легендарным. Ученые положили в сканер фМРТ мертвого атлантического лосося и показали ему фотографии людей в различных социальных ситуациях. При подсчете данных выяснилось, что мозг лосося не просто реагирует на стимулы: рыба испытывала эмоции. Разумеется, на самом деле мертвый лосось не способен на эмпатию, но за счет погрешности — или так называемого статистического шума, возникающего при анализе собранных с помощью фМРТ данных, мы можем получить значимый эффект. Кто ищет — тот всегда найдет.
До недавнего времени проблема усугублялась еще и тем, что в западные журналы брали статьи, описывающие в основном только положительные результаты экспериментов. Если гипотеза лаборатории не подтверждалась, полученные данные фактически летели в мусорное ведро. Теперь представим: сто лабораторий поставили одинаковый эксперимент. Чисто статистически у пяти из них вполне могут получиться позитивные результаты.
Статья, написанная представителями такой лаборатории, будет опубликована, даже если в 95 оставшихся опыты показали отрицательный результат. Для борьбы с такими искажениями в наши дни появилась важная опция: теперь исследование можно перерегистрировать с гарантией публикации вне зависимости от результата — главное, чтобы все было выполнено четко по плану.
Как читать новости науки в СМИ, чтобы не впасть в заблуждение?
Специфика работы ученого заключается в том, что он должен знать очень много — пусть даже только в рамках своей области. Однако чем больше ты знаешь, тем больше сомневаешься. И тем выше вероятность, что рано или поздно ты столкнешься с чем-то, что в корне противоречит твоим убеждениям. Поэтому, общаясь со СМИ, ученые почти никогда не используют слово «однозначно». Вместо этого они говорят: «скорее всего», «вероятно», «мы можем предположить».
Для журналистов и читателей такие формулировки звучат, мягко говоря, не очень заманчиво.
Психика человека устроена так, что ему хочется точно знать, из чего сделано его тело — в том числе мозг. Вероятности его либо не интересуют, либо вызывают тревогу. Более того, многие люди в принципе не читают новости дальше заголовка. В результате информация о последних научных исследованиях часто доходит до нас в искаженном виде — в том числе потому, что СМИ стремятся собрать больше просмотров, но опасаются отпугнуть аудиторию слишком расплывчатыми формулировками.
В 2007 году по российским СМИ прокатилась волна заметок об ученых лондонского University College, установивших, что алкоголь улучшает работу мозга. При ближайшем рассмотрении оказывалось, что, поскольку алкоголь улучшает приток крови к мозгу, что, в свою очередь, действительно коррелирует с улучшением умственных способностей, положительный эффект, может, и будет, но негативные последствия от чрезмерного употребления алкоголя его явно перевесят.
Еще несколько лет назад в западной прессе широко освещался проект No More Woof, создатели которого предлагали использовать инструмент на основе электроэнцефалографии, чтобы считывать мысли собак и «переводить» их на человеческий язык.
Но, во-первых, ЭЭГ — далеко не самый точный метод сбора данных. Во-вторых, откуда мы можем знать, каким образом мысли собак должны передаваться с помощью английской речи? В-третьих, нет исследований, которые бы доказывали, что все животные, включая человека и собаку, говорят на разных диалектах одного глобального языка. Но СМИ скандировали: ура, мы наконец-то научимся понимать наших Шариков и Бобиков!
© akindo / gettyimages.com
Чтобы не дать обмануть себя опубликованной в СМИ новости из мира науки (в том числе — нейронауки), нужно соблюдать несколько простых правил:
Во-первых, не ленитесь прочитать не только заголовок, но и весь текст.
Во-вторых, опасайтесь категоричных утверждений. Допустим, если в материале говорится, будто ученые нашли в мозге «зону любви», учитывайте, что один из современных трендов — исследовать мозг не как конструктор, составленный из полностью автономных элементов, а как сложную сеть (complex network).
Да и «любовь» — понятие слишком неоднозначное, чтобы вывести для него какое-то универсальное определение.
В-третьих, обращайте внимание на источник. Журналисты часто ссылаются не на исходную статью в научном журнале, а на публикацию на другом новостном интернет-портале или даже в блоге. Пытливому уму такая ссылка должна показаться неубедительной.
В-четвертых, задайте интернету вопрос: «Кто все эти люди?». Под лейблом «ученые» в СМИ могут появляться как подлинные сотрудники известных лабораторий, так и энтузиасты-любители, собирающие деньги на свое «революционное» открытие с помощью краудфандинговых платформ.
В-пятых, найдите оригинал. Из абстракта (краткого изложения сути статьи) часто бывает понятно, что именно ученые доказали и какими методами. Да, подписка на очень многие журналы — платная. Но есть сайты PubMed и Google Scholar, позволяющие выполнять поиск по текстам научных публикаций.
Вопреки стереотипам наука не может дать нам стопроцентной гарантии чего бы то ни было.
Не может жирной, нестираемой линией отделить истину от всего остального. Но она может максимально приблизиться к истине за счет множества повторяющихся, проведенных в разных частях земного шара экспериментов, результаты которых постепенно будут сходиться в одной точке. Примерно. С определенной вероятностью.
Как мозг отделяет важное от второстепенного в нашем быстро меняющемся медиа-мире · Границы для молодых умов
Аннотация
Подождите. Какая? Часто мы упускаем из виду то, что хотели увидеть, услышать или почувствовать, особенно когда за наше внимание борется много информации. Чаще всего мы замечаем эту проблему, когда пытаемся заставить мозг обрабатывать большое количество информации с высокой скоростью. Представьте, например, что вы играете в видеоигру и просматриваете Интернет, одновременно проверяя текстовые сообщения на своем телефоне. Здесь мы рассмотрим, как нейробиологи (ученые, изучающие мозг и поведение) отвечают на вопросы об информации, которая поступает к нам очень быстро: что привлекает наше внимание? Как внимание к одной вещи влияет на то, как мы видим другие вещи? Сколько времени нужно, чтобы заметить и вспомнить что-то важное? Нейробиологи обнаружили, что мозг использует трюк, чтобы обратить внимание на одну вещь в быстром потоке, но за это приходится платить.
Кроме того, то, на что мы хотим обратить внимание, часто оказывается не тем, что мы в конечном итоге замечаем, несмотря на все наши усилия.
Как средства массовой информации бросают вызов способностям мозга?
Мы используем средства массовой информации, чтобы узнавать о мире и поддерживать связь с другими людьми. СМИ — это все устройства и вещи, которые предоставляют нам эту информацию, такие как Интернет, фильмы, радио и так далее. Наши планшеты, сотовые телефоны и компьютеры помогают нам использовать эти носители, и с каждым годом они становятся все быстрее. Нам нравится использовать эту цифровую скорость, чтобы испытать больше вещей одновременно и в более быстром темпе. На самом деле нас раздражает, когда экран зависает и ничего не движется. Ученые измерили объем данных, поступающих в мозг, и обнаружили, что средний современный человек обрабатывает до 74 ГБ информации в день (это столько же, сколько просмотр 16 фильмов) через телевизор, компьютеры, мобильные телефоны, планшеты, рекламные щиты и многие другие гаджеты.
Каждый год это примерно на 5% больше, чем годом ранее [1]. Всего 500 лет назад 74 ГБ информации — это то, что высокообразованный человек потреблял за всю жизнь через книги и рассказы. Как человеческий мозг справляется с этой задачей? Исследования во многих областях неврологии (изучение мозга и поведения) показали, что наш мозг устроен так, чтобы учиться и приспосабливаться к меняющемуся миру. По мере того как мозг наших предков увеличивался, и они вели себя как люди, которыми мы являемся сегодня, области их мозга, отвечающие за зрение, слух или ощущение мира, играли все более важную роль. Эти области мозга учатся на опыте и лучше замечают события, которые действительно важны или значимы для нас, такие как угрозы (например, рычащая собака) и возможности (например, вкусная еда). Сосредоточение наших органов чувств на важных вещах и игнорирование второстепенных помогает нам вести себя наилучшим образом, запоминать важную информацию и учиться как на ошибках, так и на успехах [2].
Один из умных приемов, которыми обладает человеческий мозг для того, чтобы замечать важные события, состоит в том, чтобы выбрать несколько вещей, которые мы видим или слышим, и удерживать их, и исследовать их более внимательно, чтобы понять их смысл.
Это не позволяет нам быть ошеломленными всеми вещами, которые мы видим, слышим или чувствуем. Например, даже когда мы печатаем в тихом офисе, на улице щебечут птицы, под окнами проезжают машины, на компьютере приходят уведомления по электронной почте и многое другое, что нам лучше игнорировать, если мы хотим выполнить свою работу. Избирательное внимание — это термин, который исследователи используют для обозначения процесса концентрации внимания лишь на некоторых вещах, которые мы замечаем с помощью наших органов чувств.
Постоянная доступность смартфонов и планшетов бросает вызов избирательному вниманию мозга совершенно по-новому. Эти технологии создают среду, в которой мы постоянно быстро переключаем внимание между важными и неважными вещами. Представьте, что вы выполняете домашнюю работу после уроков, например: «Узнайте, какую пищу едят пингвины, поиграв в Интернете». Это то, на чем вы должны сосредоточиться, поэтому в настоящее время это важно для вас. Чтобы ваш поиск был гладким, полезно не обращать внимания на другие (неважные для домашней работы) вещи, такие как реклама, всплывающая на веб-сайте, который вы изучаете, или текстовое сообщение на вашем телефоне.
Мы называем то, что мешают на что хотим обратить внимание отвлекают . Они отвлекают нас от задачи, которую мы хотим выполнить (или чего-то, что нам нужно сделать). Однако некоторые события нас не сильно отвлекают (например, ветер дует в деревьях), тогда как другие события отвлекают (кто-то произносит наше имя в соседней комнате), хотя события одинаково заметны. Почему это?
На что любит обращать внимание мозг?
Долгое время исследователи-нейробиологи думали о «внимании» как о чем-то, что лучше всего понимается, когда человек выполняет задачу, например, пытается читать, слушая музыку. Как показано во вставке 1, Уильям Джеймс, написавший первую книгу по современной психологии (изучение поведения и опыта) [3], описал внимание следующим образом: мы фокусируемся на одном, игнорируя другие. Фактически, мы до сих пор используем его определение для изучения внимания. В лаборатории нейронауки люди выполняют задачи, которые напоминают простейшие компьютерные игры: на экране компьютера появляются различные фигуры, буквы, слова или точки.
Затем людей просят нажать кнопку как можно быстрее, но только тогда, когда они заметят определенный объект; например, им говорят: «Нажимайте кнопку только в том случае, если в левой части экрана появляется красный треугольник». Исследователи обнаружили, что наш мозг фокусируется на одном конкретном объекте, используя несколько областей мозга, работающих вместе. Затем эти области дают толчок частям мозга, чья работа заключается в том, чтобы видеть или слышать важную или «посещаемую» вещь.
Вставка 1. Исследователей давно интересует внимание
Уильям Джеймс (на фото справа) жил в 1800-х годах и считается «отцом американской психологии». Он известен как один из первых современных ученых, изучавших то, что происходит в нашем сознании, например, внимание и эмоции. То, что Джеймс узнал о внимании, до сих пор лежит в основе того, что исследователи изучают в лаборатории.
В реальном мире мы не часто обращаем внимание на цветные точки или фигуры, как мы используем это для изучения внимания в лаборатории.
Мы фокусируемся на вещах, которые важны для того, что мы хотим делать. Исследователи обнаружили, что вещи, на которые мы обращаем внимание, как правило, приятны или неприятны, хороши или плохи. Например, никому не нужно указывать, что человек, с которым мы разговариваем, одаривает нас широкой улыбкой, или говорить нам обратить внимание на гремучей змеи, которая идет прямо на нас. За свою жизнь мы узнали, что хорошие и плохие вещи, как правило, важны, и нам лучше их замечать, иначе мы упустим что-то хорошее (или попадем в беду). Нейробиологи обнаружили, что если что-то очень хорошо или очень плохо, то области мозга, которые помогают нам понять, что хорошо, а что плохо, объединяются с областями мозга, которые помогают нам концентрировать внимание. Вместе эти области мозга гарантируют, что мы не упустим из виду действительно важные вещи (змею или улыбающегося человека) [2].
Пока это звучит великолепно, но оказывается, что этим различным частям мозга требуется время, чтобы объединиться и сосредоточиться на важных вещах: если мы переходим улицу на оживленном перекрестке, когда нас что-то отвлекает, отвлечение может отвлечь наше внимание от улицы на время, достаточное для того, чтобы нас переехала машина! Таким образом, нашему мозгу необходимо уравновешивать наше внимание к интересным и привлекательным событиям (наш друг на другой стороне улицы) с вниманием к задаче (безопасный переход улицы).
Мы можем думать о внимании как о банковском счете, где расходы на одну вещь оставляют немного меньше на счету для расходов на другие вещи. Наше собственное исследование показало, что есть учащиеся, которые могут хорошо сбалансировать свой личный счет внимания, откладывая часть внимания на потом. Эти учащиеся часто лучше успевают по школьным предметам, таким как чтение и правописание [4]. Далее мы увидим, как люди могут наилучшим образом сбалансировать свои счета внимания, когда несколько вещей конкурируют за их внимание.
Как долго длится отвлечение?
Люди, работающие авиадиспетчерами, таможенниками или программистами видеоигр, часто сталкиваются с трудностями, когда им нужно выбрать одно важное событие, в то время как множество неважных вещей происходит быстро до и после важного события (например, приземление самолета). Исследователи называют вещи, которые людей просят выбрать в этих заданиях, цель . В реальном мире цели и отвлекающие объекты обычно не появляются одновременно, а часто следуют друг за другом.
Это особенно верно для видео, игр и веб-сайтов.
Один важный вопрос: хуже ли мы выбираем цель после того, как видим мощный, интересный отвлекающий фактор, например изображение вкусной еды, улыбающихся людей, нашей любимой спортивной команды или актера? Мы можем изучить это, показав участникам разные по эмоциональному содержанию картинки, некоторые из них интересные, а некоторые скучные, а затем сразу же попросить их выполнить задание. На рисунке 1 мы показываем вам один из способов, которым исследователи добились этого. Участникам сказали, что они увидят серию картинок, которые кратковременно вспыхнут, и что они могут игнорировать эти картинки (через несколько секунд).0011 миллисекунд ) было представлено их фактическое задание: на экране появлялась строка букв, и участников просили нажимать одну клавишу, когда строка букв составляла настоящее слово, и другую клавишу, если буквы составляли поддельное слово. Без мелькающей перед ними картинки люди довольно хорошо справлялись с этой задачей и выполняли ее примерно за полсекунды.
Но мы обнаружили, что, увидев действительно интересную картинку, не имеющую никакого отношения к заданию, люди справились хуже: им потребовалось больше времени, чтобы решить, является ли буквенная цепочка настоящим или поддельным словом, даже если отвлекающей картинки уже не было. [4]. Взрослые взяли на полсекунды дольше, а детям в возрасте 11–13 лет потребовалось на целую секунду больше времени, когда они сначала увидели интересную картинку, по сравнению с тем, когда они увидели скучную картинку. Это означает, что мозгу трудно отпустить то, что привлекло наше внимание. Было бы неплохо иметь возможность быстро включать и выключать внимание, чтобы нам было легче увидеть следующую важную часть, следующую и так далее. Это возможно?
- Рисунок 1
- A. Эксперименту, в котором людям предлагалось выполнить задание (чтение настоящих и выдуманных слов), предшествовали отвлекающие картинки. Эти картинки вызывали у людей разные эмоции, такие как удовольствие, отвращение или просто чувство скуки.
В этом примере картинка-дистрактор содержит что-то приятное (мороженое в хрустящем рожке), что делает картинку интересной для многих (по крайней мере, для любителей мороженого). Через короткое время (200 или 600 мс) на экране компьютера в качестве мишени появлялось либо реальное слово («представить»), либо фальшивое слово («icludoce»). Детям от 11 до 13 лет было предложено как можно быстрее и точнее выяснить, настоящее это слово или фальшивое. Им приходилось нажимать левую (зеленую) кнопку мыши, когда они думали, что это настоящее слово, и им приходилось нажимать правую (красную) кнопку мыши, когда они думали, что это не настоящее слово. Часть B. рисунка показывает, как быстро малыши реагировали на мишени, то есть сколько времени им потребовалось, чтобы сообразить, настоящее это слово или выдуманное. На это время указывает размер блоков: чем выше блок, тем медленнее отклик. Вы можете видеть, что детям потребовалось больше времени, чтобы выяснить, какой тип мишени появился, когда они впервые увидели интересную картинку-отвлекатель (например, мороженое), а не скучную картинку (например, кактус в горшке).
В этом примере картинка-дистрактор содержит что-то приятное (мороженое в хрустящем рожке), что делает картинку интересной для многих (по крайней мере, для любителей мороженого). Через короткое время (200 или 600 мс) на экране компьютера в качестве мишени появлялось либо реальное слово («представить»), либо фальшивое слово («icludoce»). Детям от 11 до 13 лет было предложено как можно быстрее и точнее выяснить, настоящее это слово или фальшивое. Им приходилось нажимать левую (зеленую) кнопку мыши, когда они думали, что это настоящее слово, и им приходилось нажимать правую (красную) кнопку мыши, когда они думали, что это не настоящее слово. Часть B. рисунка показывает, как быстро малыши реагировали на мишени, то есть сколько времени им потребовалось, чтобы сообразить, настоящее это слово или выдуманное. На это время указывает размер блоков: чем выше блок, тем медленнее отклик. Вы можете видеть, что детям потребовалось больше времени, чтобы выяснить, какой тип мишени появился, когда они впервые увидели интересную картинку-отвлекатель (например, мороженое), а не скучную картинку (например, кактус в горшке).
Что, если нам нужно включить и выключить внимание?
Во многих учебниках для школы или в компьютерных программах для обучения рядом с уравнениями, таблицами или сложными фигурами можно найти мультфильмы или забавные/весёлые картинки. Это потому, что авторы считают, что было бы приятнее работать с книгой или программой, если бы она содержала забавные вещи, а не только предмет. Но, как мы только что видели, веселые и интересные картинки рядом с учебным материалом могут отвлекать нас. Отвлечение может быть проблемой, особенно когда нам нужно быстро просмотреть материал. Иногда нам хотелось бы иметь возможность сосредоточиться на чем-то важном, что мы только что видели, и подумать об этом (цель), проигнорировать то, что мы уже знаем (отвлекающий фактор), затем снова выбрать что-то интересное (другая цель) и проигнорировать то, что мы уже знаем. идет после (еще один отвлекающий фактор) и так далее. Оказывается, это быстрое переключение внимания особенно тяжело для мозга.
Хорошим примером проблем, возникающих при быстром переключении между целями и отвлекающими факторами, является так называемый эффект моргания внимания . Эффект мигания внимания возникает, когда нас просят увидеть важные вещи, которые происходят время от времени посреди быстрого потока других, неважных вещей [5]. Эта ситуация показана на рис. 2. Представьте, что вас просят выяснить, что едят дети на некоторых картинках. В этом задании вы сначала видите всякие разные продукты питания, по нескольку штук в каждую секунду. Но ни на одной из фотографий нет детей, поэтому вы можете их игнорировать. Затем показан мальчик, который ест хлеб. Ура! Первая цель! Далее идет изображение тоста в тостере — не то, что вы ищете! Мозг пытается игнорировать это, хотя выглядит аппетитно. Пока вы все еще заняты игнорированием хрустящих тостов, есть вторая цель (девушка, поедающая арбуз)! Получается, что большинство людей не замечают вторую цель! После того, как они увидели всю последовательность картинок, они не могут сообщить, что видели двух детей, которые что-то ели.
Исследователи использовали множество различных версий задачи, показанной на рисунке 2А. Они обнаружили, что наша способность быстро переключаться между важными и неважными вещами ухудшается, когда между двумя целями находится один отвлекающий фактор. Это показано на рисунке 2B. Однако участники с меньшими трудностями замечают вторую цель, когда мы даем себе достаточно времени между целями, представляя более одной неважной картинки между двумя целями. Еще одна хорошая новость: если мы свяжем цели (в нашем примере две фотографии детей, которые что-то едят), участники смогут хорошо о них рассказать. Из этих исследований исследователи узнали, что мозгу удивительно легко обращать внимание на быстрые потоки многих важных вещей подряд. Однако это становится трудным, когда нам приходится быстро переключаться между вниманием и игнорированием вещей. Используя устройство, которое отслеживает электрические волны мозга, когда участники выполняли это задание, исследователи выяснили возможную причину этой проблемы.
Как мы сказали выше, внимание может работать как банковский счет, которому нужно время, чтобы пополниться, когда деньги закончились [4]. Если вы отвлечете все свое внимание, чтобы сосредоточиться на первой цели и проигнорируете следующую неважную вещь, счет внимания не сможет быть заполнен достаточно быстро, и вы упустите вторую цель.
- Рисунок 2. На этом рисунке показано, как исследователи изучают, как быстро включается и выключается наше внимание.
- В примере, показанном в A. , человек просматривает очень быстрый поток изображений, которые пролетают так быстро, что их трудно уследить. Затем задача состоит в том, чтобы сообщить о чем-то особенном, что происходит на двух картинках (мишенях). В частности, людей попросили обратить внимание на то, что едят дети на фотографиях. Содержание остальных картинок в последовательности (различные виды фруктов/ягод и хлеба/выпечки) не имело значения и могло быть проигнорировано. Таким образом, эти изображения называются дистракторами. В B. вы можете увидеть, насколько хорошо участники справились с просмотром обеих целевых картинок (с детьми, которые что-то едят). Ось Y описывает количество баллов [процентов (%)], полученных участниками при выполнении задания, то есть, как часто они сообщали об обеих целях. Ось X описывает два события: 1. сколько времени прошло между появлением первой и второй мишени в быстром потоке (от 100 до 700 мс) и 2. сколько дистракторных картинок было представлено между двумя мишенями (от нуля до шести дистракторов). Вы можете видеть, что участникам было трудно заметить обе цели, особенно когда за первой целью (присутствовать!) следовала одна отвлекающая картинка (игнорировать!), а затем сразу же следовала вторая цель (еще раз внимание! быстро!). Оказывается, это быстрое переключение между важными и неважными вещами слишком сложно для большинства людей. Напротив, если мы показывали достаточное количество неважных изображений между двумя целями, люди очень часто сообщали об обеих целях, то есть получали высокий балл. Обычно участники также набирали хорошие баллы, когда две картинки-мишени следовали одна за другой сразу, без зажатой картинки-отвлечения.
В B. вы можете увидеть, насколько хорошо участники справились с просмотром обеих целевых картинок (с детьми, которые что-то едят). Ось Y описывает количество баллов [процентов (%)], полученных участниками при выполнении задания, то есть, как часто они сообщали об обеих целях. Ось X описывает два события: 1. сколько времени прошло между появлением первой и второй мишени в быстром потоке (от 100 до 700 мс) и 2. сколько дистракторных картинок было представлено между двумя мишенями (от нуля до шести дистракторов). Вы можете видеть, что участникам было трудно заметить обе цели, особенно когда за первой целью (присутствовать!) следовала одна отвлекающая картинка (игнорировать!), а затем сразу же следовала вторая цель (еще раз внимание! быстро!). Оказывается, это быстрое переключение между важными и неважными вещами слишком сложно для большинства людей. Напротив, если мы показывали достаточное количество неважных изображений между двумя целями, люди очень часто сообщали об обеих целях, то есть получали высокий балл.
Обычно участники также набирали хорошие баллы, когда две картинки-мишени следовали одна за другой сразу, без зажатой картинки-отвлечения.Что это значит для меня?
В этой статье мы увидели, что внимание во многом зависит от того, насколько быстро все меняется вокруг нас. Если мы стараемся изо всех сил, это также не обязательно помогает при концентрации внимания: люди, которые научились расслабляться при работе над быстрыми задачами, как правило, лучше справляются с ними, а также, как правило, лучше владеют многими другими навыками, такими как правописание, чтение или задания на память. В будущем исследователи более внимательно изучат, как люди успевают за всеми интересными вещами, которые часто скрыты в суете и шуме нашего мира, вещи поражают нас через электронные устройства, которые, кажется, с каждым годом становятся немного меньше и быстрее.
Глоссарий
Избирательное внимание : ↑ Для нейробиологов внимание состоит из двух частей: (1) выделение важных вещей из потока информации, который постоянно поступает в наши органы чувств (например, зрение, слух, осязание) и (2) защита этих важных вещей от перезаписи менее важными фрагментами информации.
Мешают : ↑ Когда что-то мешает или отвлекает вас от выполнения важной задачи. Например, вы хотели бы сосредоточиться на чтении, но внезапное текстовое оповещение с вашего смартфона отвлекает вас.
Отвлекающий фактор : ↑ Представьте, что вы снова сосредоточены на чтении, и вдруг ваш смартфон звонит или ваш живот урчит. Если ваш фокус (или внимание) теперь переключается на телефон или чувство голода, то это отвлекает вас от продолжения вашего важного чтения. Эта штука работает как нарушитель спокойствия или отвлекающий фактор.
Цель : ↑ Важная вещь, над которой нужно поработать. Например, вы должны сосредоточиться на чтении или математике.
Миллисекунда : ↑ Миллисекунда (сокращенно мс) составляет одну тысячную секунды.
Эффект моргания внимания : ↑ Эффект моргания внимания возникает, когда мы пытаемся найти две вещи, например, в быстром потоке изображений или в видео.
Когда эти две вещи происходят быстро друг за другом, но между ними появляется что-то отвлекающее, тогда мозг часто упускает вторую из двух вещей, которые мы хотели найти.
Заявление о конфликте интересов
Авторы заявляют, что исследование проводилось при отсутствии каких-либо коммерческих или финансовых отношений, которые могли бы быть истолкованы как потенциальный конфликт интересов.
Каталожные номера
[1] ↑ Бон, Р., и Шорт, Дж. 2012. Измерение потребительской информации. Междунар. Дж. Комм. 6: 980–1000.
[2] ↑ Ланг П.Дж., Брэдли М.М. и Катберт Б.Н. 1997. Мотивированное внимание: аффект, активация и действие. В: Ланг, П.Дж., Саймонс, Р.Ф. и Балабан, М.Т., редакторы. Внимание и ориентирование: сенсорные и мотивационные процессы. Хиллсдейл, Нью-Джерси: Эрлбаум. п. 97–135.
[3] ↑ Джеймс, В. 1890. Принципы психологии. Нью-Йорк, штат Нью-Йорк: Холт.
[4] ↑ Хейм, С.
, и Кейл, А. 2012. Траектории развития регулирования выбора внимания с течением времени. Фронт. Психол. 3:277. doi:10.3389/fpsyg.2012.00277
[5] ↑ Раймонд, Дж. Э., Шапиро, К. Л., и Арнелл, К. М. 1992. Временное подавление визуальной обработки в задаче RSVP: моргание внимания? Дж. Эксп. Психол. Гум. Восприятие. Выполнять. 18:849–60. дои: 10.1037/0096-1523.18.3.849
Есть ли предел возможностей человеческого мозга?
Человеческий мозг — удивительная машина. Сложные взаимодействия в нашем уме формируют наши мысли, воспоминания, чувства и мечты и в конечном итоге делают нас теми, кто мы есть. Есть ли предел тому, что может сделать эта замечательная машина? Ограничен ли человеческий интеллект определенным уровнем? Если мы спроецируем себя, скажем, на тысячу лет, сможем ли мы узнать и понять значительно больше, чем сегодня? Есть ли неотъемлемый предел тому, что может понять наш мозг?
Мощная, но ограниченная машина
Итак, вы можете себе представить, насколько мощен мозг, давайте посчитаем.
Человеческий мозг насчитывает около 100 миллиардов нейронов. Хотя многие популярные публикации сообщают, что каждый нейрон активируется в среднем около 200 раз в секунду — и это первое число, которое вы получите, если посмотрите его в Google, — это число, скорее всего, неверно. Ученые не совсем уверены, что это за число, так как разные части мозга срабатывают с разной скоростью, но в документе указывается, что скорость составляет 0,29.в секунду, исходя из грубых расчетов. Считается, что каждый нейрон связан примерно с 7000 других нейронов, поэтому каждый раз, когда конкретный нейрон запускает сигнал, 7000 других нейронов получают эту информацию. Если вы умножите эти три числа, вы получите 200 000 000 000 000 бит информации, передаваемой каждую секунду внутри вашего мозга. Это 200 миллионов миллионов — число слишком большое, чтобы представить его себе. Дело в том, что мозг — мощная машина.
Но, как и у любой машины, у него есть свои ограничения. Если бы понимание концепции было рецептом, вам понадобилось бы несколько ингредиентов: информация, память и практика, которые взаимосвязаны.
Плохая новость заключается в том, что человеческий мозг изначально ограничивает доступ к ним. Чтобы получить информацию, нам нужно сосредоточить свое внимание на том, что мы хотим узнать — способность, которая ограничена, поскольку мы ужасно справляемся с многозадачностью. С ограниченным вниманием приходит ограниченный вклад. Да, вы могли бы многому научиться — недостатка в информации, конечно же, нет, — но ваша способность обращать внимание на новую информацию ограничена.
Затем вам нужно закодировать эту информацию в своей памяти. Существует два основных типа памяти: кратковременная память и долговременная память. Кратковременная память включает в себя рабочую память — информацию, которую вы держите в уме только на то время, когда вам нужно ее использовать. Например, запоминание телефонного номера достаточной длины, чтобы его ввести, или адреса, достаточно длинной, чтобы туда добраться. Долговременная память, с другой стороны, немного сложнее. Он включает в себя автобиографическую память, то есть события жизни, которые вы помните, эксплицитную память (также называемую декларативной памятью, вашим сознательным знанием фактов) и имплицитную память, к которой вы можете подключиться без каких-либо сознательных мыслей, например, вождение автомобиля или запись чего-либо.
.
Память зависит от формирования новых нейронных связей, и, как мы видели ранее, у нас есть ограниченное количество таких связей. Когда мы стареем, нашему мозгу становится все труднее создавать новые связи, а существующие связи перегружаются несколькими воспоминаниями. Становится труднее учиться и труднее запоминать, поскольку мы начинаем путать события и факты.
Наконец, чтобы эффективно использовать информацию для формирования глубокого понимания, нужно практиковаться. Помимо чрезвычайно важных или иногда травмирующих событий, наиболее эффективным способом формирования долговременных воспоминаний является практика. И опять же, поскольку у нас нет неограниченного времени, чтобы практиковать все, что мы хотим узнать, есть практический предел нашему пониманию мира.
При этом некоторые люди демонстрируют необыкновенную способность учиться и запоминать информацию. Например, чемпион по памяти Чао Лу совершил подвиг, запомнив 67 980 цифр числа Пи за 24 часа.
Но это не значит, что мы можем бесконечно расширять возможности мозга. Вместо этого чемпионы по запоминанию используют такие методы, как метод локусов (также известный как дворец разума), мнемоническое связывание (создание ассоциаций между элементами списка) и фрагментирование (разбиение и группировка отдельных фрагментов информации) для создания новых воспоминаний.
«Хотя у каждого спортсмена есть свой уникальный метод запоминания для каждого события, все мнемонические методы в основном основаны на концепции уточняющего кодирования, согласно которой чем более значимо что-то, тем легче это запомнить», — сказал Джошуа Фоер. , чемпион памяти и журналист. Детализирующее кодирование основано на связывании новой информации с ранее существовавшими воспоминаниями. Исследования действительно показали, что долговременные воспоминания создаются путем придания смысла информации, которую мы хотим запомнить.
Теоретически мы могли бы бесконечно расширять наши знания, связывая новые биты информации с предыдущими знаниями.
Но — конечно, есть но — проблема здесь в том, что вам нужно иметь доступ к предыдущим знаниям и быть в состоянии придать соответствующий смысл новой информации, которую вы пытаетесь запомнить. Вам нужно помнить предыдущие вещи, чтобы запоминать новые вещи; вам нужно понять новую информацию с помощью предыдущих воспоминаний, чтобы придать ей достаточно смысла, чтобы запомнить ее. Это как змея, кусающая себя за хвост.
Технология расширения сознания
Мы установили, что мозг имеет ограничения на внимание, многозадачность и обработку информации. Но есть надежда. Технологии позволяют нам расширить возможности нашего мощного, но ограниченного мозга. Мы начали использовать технологии таким образом намного раньше, чем вы могли бы ожидать. В первый раз, когда мы решили рисовать на стенах пещеры, мы впервые использовали технологию расширения сознания. Рисование было не только способом общения, это был способ запомнить — выгрузить наши воспоминания в сосуд гораздо более прочный и надежный, чем наш мозг.
Каждый раз, когда вы делаете короткую заметку ручкой и бумагой, вы используете расширяющую кругозор технологию, которая увеличивает способность вашего мозга запоминать информацию, придавать ей значение, понимать ее и устанавливать новые связи.
Еще одна удивительная технология, расширяющая кругозор, — математика. Это позволяет нам представлять концепции, которые мы не могли удерживать и визуализировать только в нашем уме. Например, ни один человек не может надеяться удержать в уме все сложные процессы, из которых состоит климатическая система. Вот почему мы полагаемся на математические модели, чтобы сделать тяжелую работу.
Мы разделяем способность к счету со многими животными — исследования показали, что некоторые обезьяны могут сосчитать количество объектов на экране примерно на 80% лучше, чем студенты колледжа, — но мы не смогли бы выполнить математические вычисления. умение предсказывать погоду на срок до десяти дней без компьютеров. В настоящее время мы не только перегружаем большую часть нашей когнитивной работы на компьютеры — вспомните хотя бы калькуляторы, добавляющие математике еще один уровень абстракции, — но благодаря компьютерам мы расширяем наши мыслительные способности.
Что касается расширения способности разума понимать мир с небольшой помощью технологий, Тиаго Форте выступает за создание второго мозга, методологии сохранения и систематического напоминания об идеях и озарениях, которые мы получили благодаря нашему опыту. Этот метод заключается в сборе информации в одном централизованном месте, таком как приложение для создания заметок, соединении этих фрагментов информации путем связывания и обобщения, а также в создании ощутимых результатов в реальном мире. Это простой и эффективный подход, который разделяет некоторые общие принципы с моим собственным методом формирования мышления.
И это еще не все. Интерфейсы мозг-компьютер, такие как нейролинк, обещают предложить истинное расширение человеческого разума, улучшая нашу память, помогая нам учиться и, в конечном счете, делая нас умнее. Двунаправленность означала бы, что у нас будет доступ ко всем общедоступным знаниям в мире в любое время с нулевой задержкой. Мы бы перешли от простого поиска информации с помощью нашего разума к простому знанию фактов, как если бы мы действительно потратили время на их изучение.
Некоторые исследователи изучают еще более необычные способы расширения человеческого разума. Один из них включает соединение нашего мозга с другими клетками мозга, которые можно поместить в чашку Петри вне тела или имплантировать в живот. Такой интерфейс мозг-мозг оказал бы большое влияние на то, как мы воспринимаем и понимаем мир.
«Правильно сконструированная, эта система могла бы позволить нам испытывать ощущения и движения, которые раньше были доступны только другим животным — восприятие в истинном инфракрасном или ультрафиолетовом, а не экстраполяции ложных цветов — и мы могли бы начать строить архитектуру для взаимодействия с абстрактными данными. формах, да и с другими людьми, иначе это невозможно в 2015 году. Мы могли бы расширить нашу нервную систему от того, чтобы быть кукольником отдельных транспортных средств, до того, чтобы быть проводником роев роботов, стай механических птиц и рыб, чтобы менять форму и форму по нашей воле. . Точно так же, как зрение, зрение и осязание имеют свои собственные выделенные нервные пути, мы могли бы создать новые «органы поиска» для навигации в Интернете или больших базах данных, чтобы «чувствовать» молекулярные структуры или информацию из социальных сетей», — объясняют исследователи.
Человечество — это суперкомпьютер
А пока у нас уже есть доступ к суперкомпьютеру: человечеству. Знание не является продуктом одного мозга. Знания приобретаются и передаются одними, а затем обогащаются другими. Если в настоящее время существуют пределы того, что может понять наш мозг, нет никаких причин представлять себе предел того, что может понять человечество, особенно сейчас, когда у нас есть Интернет, чтобы соединить все наши умы и делиться знаниями без каких-либо ограничений.
Недавний феномен гражданской науки — хорошая иллюстрация. Он ломает стены лаборатории и приглашает всех, кто хочет внести свой вклад. Гражданская наука варьируется от краудсорсинга, где граждане действуют как датчики, до распределенного интеллекта, где граждане действуют как простые интерпретаторы с объединенной силой, которая намного мощнее любого существующего компьютера. Совместная наука позволяет гражданам вносить свой вклад в определение проблем и сбор данных и активно вовлекает граждан в научные проекты, которые генерируют новые знания и понимание.
Один человеческий мозг с присущими ему ограничениями, возможно, не в состоянии понять все о мире, но коллективная сила человечества медленно, но верно приближает нас к теории всего. «Кривая удвоения знаний» показывает, что до 1900 года человеческие знания удваивались примерно каждые 400 лет. К концу Второй мировой войны знания удваивались каждые 25 лет. Сегодня считается, что человеческие знания удваиваются каждые 12 часов. Это чертовски много знаний, если смотреть на них с коллективной точки зрения.
Хотя часто считается, что инновации — это работа немногих талантливых людей, чьи продукты передаются в массы, не столь уж секретом инноваций является наш коллективный мозг. Исследователи утверждают, что тремя основными источниками инноваций являются интуиция, рекомбинация и постепенное улучшение. Вот почему языки с большим количеством носителей более эффективны для получения новых знаний и улучшения нашего понимания мира — язык влияет на то, как знания могут делиться и улучшаться.
Суть? Пока мы ждем способов сделать наш мозг более эффективным — с помощью интерфейсов мозг-компьютер, интерфейсов мозг-мозг или какой-либо другой технологии — вы уже можете внести свой вклад в коллективный мозг человечества, делясь своей работой и знаниями с другими. С появлением Интернета масштаб и влияние ваших личных знаний было бы невозможно представить всего несколько лет назад. А поскольку человеческие знания удваиваются с экспоненциальной скоростью, только время покажет, какое экстраординарное понимание мира будет у человечества в будущем.
Пределы человеческого мозга
Дон Линкольн, доктор философии, Национальная ускорительная лаборатория Ферми (Fermilab)
Никто не знает, почему миф о том, что люди используют только 10% своего мозга, настолько распространен, но это так. И это неправда. Но даже если бы миф о 10% мозга был правдой, использование в 10 раз большего количества мозга никому не дало бы никаких сверхъестественных способностей.
Человеческий мозг очаровал многих людей. Именно это увлечение сделало миф о 10% мозга очень популярным. (Изображение: Vitstudio/Shutterstock)Заблуждения о мозге
Человеческий мозг — один из самых удивительных объектов, появившихся в истории Земли. Нет никаких сомнений в том, что такие вещи, как Земля, Солнце, Луна и звезды, имеют свое очарование, но они всего лишь вещи. У них нет чувства собственного достоинства.
Мозг — вместилище разума и обитель души. Это делает человека таким, какой он есть. Он хранит их воспоминания и формирует их желания. Это тоже доставляет им неприятности.
Из-за этого ученые и даже не ученые провели много времени, размышляя о человеческом мозге. И это на самом деле проблема. На эту тему написано огромное количество статей. В Интернете есть статьи, связывающие мозг с пищеварением, сном, употреблением наркотиков, сотрясением мозга и многими другими вещами.
И совсем не помогает то, что пресса просто любит подобные статьи.
Он будет публиковать о разуме почти все, что можно найти даже в квазинаучной литературе, независимо от того, был ли результат воспроизведен или хотя бы снисходительно относится к научному сообществу. Неудивительно, что у широкой публики так много неправильных представлений о мозге. Они просто везде. А теперь рассмотрим одну из часто встречающихся общепринятых уток.
Это стенограмма из серии видео Понимание заблуждений науки . Смотри сейчас же, Вондриум.
Миф о 10% использовании мозга
Никто не знает, почему миф о том, что люди используют только 10% своего мозга, настолько распространен, но это так. Однако это неправда. На самом деле, это смешно, когда об этом думают. Это приводит к таким кинематографическим чудесам, как фильм 2014 года Люси . В Люси главная героиня случайно принимает большое количество вымышленного наркотика. Она получает телепатию, телекинез и мысленное путешествие во времени.
Она больше не чувствует боли.
Узнайте больше о том, как стать умнее с помощью интеллекта.
Происхождение мифа о 10-процентном использовании мозга
Итак, как же возник этот миф? На самом деле, это точно не известно. Но это было давно. Это было основным продуктом сообщества самопомощи в течение почти столетия. В «Всемирном альманахе» 1929 года есть объявление, в котором говорится: «Нет предела тому, что может сделать человеческий мозг.
Ученые и психологи говорят нам, что мы используем только около 10 процентов мощности нашего мозга».
А несколько лет спустя этот миф, возможно, получил еще более широкое распространение, когда в 1936 году американский писатель Лоуэлл Томас написал предисловие к чрезвычайно популярной книге Дейла Карнеги « Как завоевывать друзей и оказывать влияние на людей ». В нем он писал: «Профессор Уильям Джеймс из Гарварда говорил, что средний человек развивает только 10 процентов своих скрытых умственных способностей».
Если копнуть глубже, выясняется, что Уильям Джеймс действительно был профессором психологии в Гарварде еще в 189 году.0 с. Он и его сотрудник Борис Сидис изучали собственного сына Сидиса, мальчика по имени Уильям Сидис. Уильям Сидис был вундеркиндом и чрезвычайно не по годам развитым, с исключительными математическими и лингвистическими способностями.
Известно, что Уильям Джеймс говорил в публичных лекциях, что позже в жизни он осознал, что люди раскрывают лишь часть своего полного умственного потенциала.
Это короткий переход от этого утверждения к странному утверждению о том, что используется только 10%. Однако какой бы ни была популярность мифа, он неверен. Откуда это известно?
Узнайте больше о том, как статистика может вам лгать.
Проверка достоверности мифа о 10% использовании мозга
Ну, самый простой ответ немного болезненный. Если бы были задействованы четкие 10% мозга, и кто-то получил серьезную, но не смертельную травму головного мозга, тогда был бы только 10%-й шанс, что у него будет какой-то плохой исход. По сути, 9 из 10 черепно-мозговых травм не повлияют на жизнь человека. Но это неправда. Даже незначительное повреждение в любом месте мозга имеет негативные последствия.
Это, конечно, предполагает, что используются отдельные части мозга. Возможно, используется только 10% мозга, но эти 10% распределены по всему черепу. Ведь известно, что нейроны в мозгу представляют собой сложную сеть, переплетенную друг с другом. Однако ученые фактически встроили микроэлектроды в мозг пациента и могут видеть, что возбуждаются не только 10% нейронов.
Есть много других причин, почему этот миф не соответствует действительности, но одна из них связана с человеческой эволюцией. Мозгу требуется много энергии для работы. Он потребляет около 20% энергии, потребляемой человеческим метаболизмом, несмотря на то, что составляет всего около 2% массы тела. Если 90% мозга не использовались, было бы огромное эволюционное давление, чтобы уменьшить размер мозга и черепа.
Большой череп младенца представляет собой огромную опасность во время родов, особенно во времена, когда не было современной медицины. Нередко женщины умирали при родах просто потому, что голова ребенка была слишком большой, чтобы пройти через отверстие таза. Известно, что у эволюции нет намерения, но будет выбрана любая адаптация, которая увеличит шансы на выживание ребенка.
Суть в том, что идея о том, что люди используют только 10% своего мозга, просто неверна.
Общие вопросы о пределах человеческого мозга
В: Какой процент мозга используется?
Согласно опросу, проведенному в 2013 году, большинство американцев считают, что используют только 10 % своего мозга.