На сколько процентов мы используем мозг: На сколько процентов мы используем мозг

Понравилась статья?

Не забывайте подписаться на канал и поставить палец вверх👍

Поделиться в социальных сетях

Вам может понравиться

Кузнецов.

Антон Кузнецов беседует с доктором Александром Дзидзарием об особенностях функционирования человеческого мозга, искусственном интеллекте, влиянии различных веществ на мозг, соотношеним мозга и интеллека, а также существовании смысла жизни.

Таймкод:

00:00 В гостях Кузнецов Антон Викторович
01:03 Как влияют на мозг кофе, сахар, энергетики?
05:38 Правда ли что нервные клетки не восстанавливаются?
08:57 Приемы для нейропластичности мозга.
09:46 Почему дети быстрее обучаются?
10:36 Можно ли жить без части мозга?
11:51 Различия между мужским и женским мозгом.
13:52 Влияние алкоголя на мозг.
15:22 Можно ли похмеляться?
16:48 Женская и мужская алкогольная зависимость.

Подписаться

Ура! Почти всё. Подтвердите подписку — мы вам отправили письмо со специальной ссылкой

Почему ваш мозг не компьютер | Неврология

Мы переживаем одно из величайших научных начинаний — попытку понять самый сложный объект во Вселенной — мозг. Ученые накапливают огромные объемы данных о структуре и функционировании огромного количества мозгов, от самых крошечных до наших собственных. Десятки тысяч исследователей посвящают огромное количество времени и энергии размышлениям о том, что делает мозг, и поразительные новые технологии позволяют нам как описывать, так и манипулировать этой деятельностью.

Теперь мы можем заставить мышь вспомнить что-то о запахе, с которым она никогда не сталкивалась, превратить плохую память мыши в хорошую и даже использовать электрический разряд, чтобы изменить то, как люди воспринимают лица. Мы составляем все более подробные и сложные функциональные карты мозга, человеческого и любого другого. У некоторых видов мы можем по желанию изменить саму структуру мозга, в результате чего изменится поведение животного. Некоторые из самых глубоких последствий нашего растущего мастерства можно увидеть в нашей способности позволить парализованному человеку управлять роботизированной рукой силой своего разума.

Каждый день мы слышим о новых открытиях, проливающих свет на то, как работает мозг, а также о обещаниях — или угрозах — новых технологий, которые позволят нам делать такие надуманные вещи, как чтение мыслей, обнаружение преступников и даже быть загружены в компьютер. Неоднократно издаются книги, каждая из которых претендует на то, чтобы объяснить мозг по-разному.

И все же среди некоторых нейробиологов растет убеждение, что наш дальнейший путь неясен. Трудно понять, куда мы должны двигаться, кроме простого сбора дополнительных данных или расчета на новейший захватывающий экспериментальный подход. Как выразился немецкий нейробиолог Олаф Спорнс: «Нейронауке все еще в значительной степени не хватает принципов организации или теоретической основы для преобразования данных мозга в фундаментальные знания и понимание». Несмотря на огромное количество накопленных фактов, наше понимание мозга, похоже, приближается к тупику.

В 2017 году французский нейробиолог Ив Френьяк обратил внимание на нынешнюю моду на сбор огромных объемов данных в рамках дорогостоящих крупномасштабных проектов и заявил, что цунами данных, которые они производят, приводит к серьезным узким местам в процессе, отчасти потому, что, как он выразился лаконично: «большие данные — это не знание».

«Всего 20–30 лет назад нейроанатомическая и нейрофизиологическая информация была относительно скудной, тогда как понимание процессов, связанных с сознанием, казалось вполне досягаемым», — писал Френьяк. «Сегодня мы тонем в потоке информации. Как это ни парадоксально, всякое чувство глобального понимания находится в острой опасности быть размытым. Каждое преодоление технологических барьеров открывает ящик Пандоры, открывая скрытые переменные, механизмы и нелинейности, добавляя новые уровни сложности».

Нейробиологи Энн Черчленд и Ларри Эбботт также подчеркнули наши трудности в интерпретации огромного количества данных, которые производятся лабораториями по всему миру: «Получение глубокого понимания этого натиска потребует, помимо умелого и творческого применения экспериментальных технологий, существенных достижений в методах анализа данных и интенсивного применения теоретических концепций и моделей».

Теоретические подходы к работе мозга действительно существуют, в том числе к самой загадочной вещи, которую может делать человеческий мозг, — к порождению сознания. Но ни одна из этих структур не получила широкого признания, поскольку ни одна из них еще не прошла решающую проверку экспериментального исследования. Возможно, что неоднократные призывы к большему количеству теории могут быть благочестивой надеждой. Можно возразить, что не может быть единой теории функционирования мозга даже у червя, потому что мозг — это не одно целое. (Ученым даже трудно дать точное определение того, что такое мозг.)

Как заметил Фрэнсис Крик, один из первооткрывателей двойной спирали ДНК, мозг представляет собой интегрированную, эволюционировавшую структуру, в которой разные части появляются в разные моменты эволюции и приспособлены для решения разных задач. Наше нынешнее понимание того, как все это работает, крайне неполно — например, большинство сенсорных исследований в области нейробиологии были сосредоточены на зрении, а не на обонянии; запах концептуально и технически более сложен. Но то, как работают обоняние и зрение, отличается как вычислительно, так и структурно. Сосредоточившись на зрении, мы развили очень ограниченное понимание того, что делает мозг и как он это делает.

Природа мозга — одновременно целостного и составного — может означать, что наше будущее понимание неизбежно будет фрагментарным и состоящим из разных объяснений для разных частей. Черчленд и Эббот сформулировали вывод: «Глобальное понимание, когда оно придет, скорее всего, примет форму самых разных панелей, свободно сшитых вместе в лоскутное одеяло».

На протяжении более полувека все эти весьма разнообразные панели лоскутного шитья, над которыми мы работали, основывались на представлении о том, что мозговые процессы включают что-то вроде тех, которые выполняются в компьютере. Но это не значит, что эта метафора будет полезна и в будущем. В самом начале цифровой эпохи, в 1951, пионер-невролог Карл Лэшли выступил против использования любой машинной метафоры.

«Декарт был впечатлен гидравлическими фигурами в королевских садах и разработал гидравлическую теорию действия мозга», — писал Лэшли. «С тех пор у нас были теории телефона, теории электрического поля, а теперь и теории, основанные на вычислительных машинах и автоматических рулях. Я полагаю, что мы с большей вероятностью узнаем о том, как работает мозг, изучая сам мозг и феномены поведения, чем предаваясь надуманным физическим аналогиям».

Это игнорирование метафоры недавно было еще более развито французским нейробиологом Роменом Бреттом, который бросил вызов самой фундаментальной метафоре функции мозга: кодированию. С момента своего появления в 1920-х годах идея нейронного кода стала доминировать в нейробиологическом мышлении — за последние 10 лет было опубликовано более 11 000 статей по этой теме. Фундаментальная критика Бретта заключалась в том, что, думая о «коде», исследователи непреднамеренно смещаются от технического смысла, в котором существует связь между стимулом и активностью нейрона, к репрезентативному смыслу, согласно которому нейронные коды представляют этот стимул. .

Неявное значение в большинстве описаний нейронного кодирования заключается в том, что активность нейронных сетей представляется идеальному наблюдателю или читателю в мозге, часто описываемом как «нисходящие структуры», которые имеют доступ к оптимальному способу декодирования сигналов. Но способы, которыми такие структуры на самом деле обрабатывают эти сигналы, неизвестны и редко выдвигаются в явном виде, даже в простых моделях функционирования нейронных сетей.

Обработка нейронных кодов обычно рассматривается как серия линейных шагов — как ряд костяшек домино, падающих одна за другой. Однако мозг состоит из очень сложных нейронных сетей, которые связаны между собой и связаны с внешним миром для осуществления действия. Сосредоточение внимания на наборах сенсорных и обрабатывающих нейронов без привязки этих сетей к поведению животного упускает из виду суть всей этой обработки.

Рассматривая мозг как компьютер, который пассивно реагирует на входные данные и обрабатывает данные, мы забываем, что это активный орган, часть тела, которая вмешивается в мир и имеет эволюционное прошлое, сформировавшее его структуру и функция. Такой взгляд на мозг изложил венгерский нейробиолог Дьёрдь Бужаки в своей недавней книге «Мозг изнутри наружу». Согласно Бужаки, мозг не просто пассивно поглощает стимулы и представляет их через нейронный код, но активно ищет альтернативные возможности для проверки различных вариантов. Его вывод – вслед за учеными, восходящими к 19го века – в том, что мозг не представляет информацию: он ее конструирует.

Метафоры нейронауки — компьютеры, кодирование, электрические схемы и т. д. — неизбежно частичны. Такова природа метафор, которые интенсивно изучались философами науки и учеными, поскольку они, по-видимому, занимают центральное место в образе мышления ученых. Но метафоры также богаты и позволяют проникать в суть и делать открытия. Наступит момент, когда понимание, которое они позволяют, будет перевешиваться ограничениями, которые они налагают, но в случае вычислительных и репрезентативных метафор мозга нет единого мнения, что такой момент наступил. С исторической точки зрения, сам факт того, что эти дебаты имеют место, предполагает, что мы, возможно, действительно приближаемся к концу вычислительной метафоры. Однако неясно, что его заменит.

Ученые часто приходят в восторг, когда осознают, как их взгляды сформировались благодаря использованию метафор, и осознают, что новые аналогии могут изменить их понимание своей работы или даже позволить им проводить новые эксперименты. Придумать эти новые метафоры непросто — большинство из тех, что использовались в прошлом в отношении мозга, были связаны с новыми видами технологий. Это может означать, что появление новых и проницательных метафор для мозга и того, как он функционирует, зависит от будущих технологических прорывов, таких как гидравлическая энергия, телефонная станция или компьютер. Нет никаких признаков такого развития; несмотря на последние модные словечки, которые носятся вокруг — блокчейн, квантовое превосходство (или что-то квантовое), нанотехнологии и так далее — маловероятно, что эти области изменят технологию или наше представление о том, что делает мозг.

Одним из признаков того, что наши метафоры могут терять свою объяснительную силу, является широко распространенное предположение, что многое из того, что делает нервная система, от простых систем до появления сознания у людей, может быть объяснено только как эмерджентные свойства — вещи, которые вы нельзя предсказать на основе анализа компонентов, но которые возникают по мере функционирования системы.

В 1981 году британский психолог Ричард Грегори утверждал, что использование эмерджентности как способа объяснения работы мозга указывает на проблему с теоретической основой: «Появление «эмерджентности» вполне может быть признаком того, что меньше всего отличается) нужна концептуальная схема… Роль хороших теорий состоит в том, чтобы убрать видимость эмерджентности. (Поэтому объяснения с точки зрения эмерджентности фиктивны.)»

При этом упускается из виду тот факт, что существуют разные виды эмерджентности: слабые и сильные. Слабые эмерджентные признаки, такие как движение косяка крошечных рыбок в ответ на акулу, можно понять с точки зрения правил, управляющих поведением их составных частей. В таких случаях кажущееся загадочным групповое поведение основано на поведении отдельных особей, каждая из которых реагирует на такие факторы, как движение соседа, или внешние раздражители, такие как приближение хищника.

Этот вид слабого возникновения не может объяснить деятельность даже простейших нервных систем, не говоря уже о работе вашего мозга, поэтому мы прибегаем к сильному возникновению, когда возникающее явление не может быть объяснено активностью отдельных компонентов. Вы и страница, на которой вы это читаете, состоите из атомов, но ваша способность читать и понимать исходит из особенностей, возникающих благодаря атомам в вашем теле, формирующим структуры более высокого уровня, такие как нейроны и их паттерны возбуждения, а не просто из взаимодействующие атомы.

Недавно некоторые нейробиологи раскритиковали сильное эмерджентность как риск «метафизической неправдоподобности», поскольку не существует ни очевидного причинного механизма, ни единого объяснения того, как происходит эмерджентность. Как и Грегори, эти критики утверждают, что опора на эмерджентность для объяснения сложных явлений предполагает, что нейронаука находится в ключевом историческом моменте, подобном тому, когда алхимия медленно трансформировалась в химию. Но, сталкиваясь с тайнами неврологии, эмерджентность часто оказывается нашим единственным средством. И это не так глупо — удивительные свойства программ глубокого обучения, которые в корне не могут быть объяснены людьми, которые их разрабатывают, по сути являются эмерджентными свойствами.

Интересно, что в то время как некоторые нейробиологи сбиты с толку метафизикой эмерджентности, исследователи искусственного интеллекта упиваются этой идеей, полагая, что сама сложность современных компьютеров или их взаимосвязанность через Интернет приведет к тому, что драматично известно как необычность. Машины станут сознательными.

Существует множество вымышленных исследований этой возможности (в которых все часто заканчивается плохо для всех заинтересованных сторон), и предмет, безусловно, будоражит общественное воображение, но нет причин, кроме нашего незнания того, как работает сознание, предполагать, что это произойдет в ближайшее время. В принципе, это должно быть возможно, потому что рабочая гипотеза состоит в том, что разум является продуктом материи, и поэтому мы должны иметь возможность имитировать его в устройстве. Но масштаб сложности даже самого простого мозга затмевает любую машину, которую мы можем себе представить. В течение десятилетий – столетий – сингулярность будет предметом научной фантастики, а не науки.

Получайте отмеченные наградами лонгриды The Guardian, которые отправляются вам прямо каждую субботу утром. Некоторые исследователи рассматривают разум как своего рода операционную систему, реализованную на нейронном оборудовании, подразумевая, что наш разум, рассматриваемый как определенное вычислительное состояние, может быть загружен на какое-то устройство или в другой мозг. В том виде, как это обычно представляется, это неправильно или, в лучшем случае, безнадежно наивно.

Рабочая гипотеза материалистов состоит в том, что мозг и разум людей, личинок и всего остального идентичны. Нейроны и процессы, которые они поддерживают, включая сознание, — это одно и то же. В компьютере программное и аппаратное обеспечение разделены; однако наши мозги и наши умы состоят из того, что лучше всего можно описать как «мокрое программное обеспечение», в котором то, что происходит, и то, где это происходит, полностью переплетены.

Представление о том, что мы можем перепрофилировать нашу нервную систему для запуска различных программ или загрузки нашего разума на сервер, может звучать научно, но за этой идеей скрывается нематериалистический взгляд, восходящий к Декарту и далее. Это означает, что наши разумы каким-то образом плавают в нашем мозгу и могут быть перенесены в другую голову или заменены другим разумом. Можно было бы придать этой идее видимость научной респектабельности, представив ее в терминах считывания состояния набора нейронов и записи его на новый субстрат, органический или искусственный.

Но чтобы хотя бы представить себе, как это могло бы работать на практике, нам потребовалось бы понимание работы нейронов, выходящее далеко за рамки всего, что мы можем себе представить в настоящее время, а также потребовались бы невообразимо огромные вычислительные мощности и симуляция, точно имитирующая структуру нейронов. рассматриваемый мозг. Чтобы это было возможно хотя бы в принципе, нам сначала нужно было бы полностью смоделировать деятельность нервной системы, способной удерживать одно состояние, не говоря уже о мысли. Мы так далеки от того, чтобы сделать этот первый шаг, что возможность загрузки вашего разума можно считать фантастикой, по крайней мере, до далекого будущего.

На данный момент метафора мозг-компьютер сохраняет свое господство, хотя существуют разногласия по поводу того, насколько сильна эта метафора. В 2015 году робототехник Родни Брукс выбрал вычислительную метафору мозга в качестве своей излюбленной ненависти в своем вкладе в сборник эссе под названием «Эта идея должна умереть». Менее резко, но делая аналогичные выводы, два десятилетия назад историк С. Райан Йоханссон утверждал, что «бесконечные споры о правдивости или ложности такой метафоры, как «мозг — это компьютер», — пустая трата времени. Предлагаемые отношения метафоричны, и они приказывают нам что-то делать, а не пытаются сказать нам правду».

С другой стороны, американский эксперт в области искусственного интеллекта Гэри Маркус выступил в защиту компьютерной метафоры: «Компьютеры — это, в двух словах, систематические архитектуры, которые принимают входные данные, кодируют и манипулируют информацией, а также преобразуют ее. в выходы. Мозги, насколько мы можем судить, именно таковы. Настоящий вопрос заключается не в том, является ли мозг информационным процессором как таковым, а в том, как мозг хранит и кодирует информацию и какие операции он выполняет с этой информацией после ее кодирования».

Далее Маркус утверждал, что задача нейронауки состоит в том, чтобы «реконструировать» мозг, подобно тому, как можно изучать компьютер, исследуя его компоненты и их взаимосвязи, чтобы понять, как он работает. Это предложение существует уже некоторое время. В 1989 году Крик осознал его привлекательность, но чувствовал, что он потерпит неудачу из-за сложной и запутанной истории эволюции мозга — он драматически заявил, что это будет похоже на попытку реконструировать часть «инопланетной технологии». Попытки найти общее объяснение того, как работает мозг, логически вытекающее из его структуры, будут обречены на провал, утверждал он, потому что отправная точка почти наверняка неверна — общей логики нет.

Обратное проектирование компьютера часто используется в качестве мысленного эксперимента, чтобы показать, как, в принципе, мы можем понять мозг. Неизбежно, что эти мысленные эксперименты увенчались успехом, побуждая нас следовать этому пути понимания мягких органов в нашей голове. Но в 2017 году пара нейробиологов решила провести эксперимент на реальном компьютерном чипе, который имел реальную логику и настоящие компоненты с четко прописанными функциями. Все пошло не так, как ожидалось.

Дуэт — Эрик Джонас и Конрад Пол Кординг — применил те самые методы, которые они обычно использовали для анализа мозга, и применил их к процессору MOS 6507, установленному в компьютерах конца 70-х и начала 80-х годов, который позволял этим машинам запускать видеоигры, такие как как Donkey Kong и Space Invaders.

Сначала они получили коннектом чипа, просканировав содержащиеся в нем 3510 транзисторов расширенного режима и смоделировав устройство на современном компьютере (включая запуск игровых программ на 10 секунд). Затем они использовали весь спектр нейробиологических методов, таких как «повреждения» (удаление транзисторов из симуляции), анализ «всплесков» активности виртуальных транзисторов и изучение их связности, наблюдение за влиянием различных манипуляций на поведение системы. , судя по его способности запускать каждую из игр.

Несмотря на развертывание этого мощного аналитического арсенала и несмотря на то, что существует четкое объяснение того, как работает чип (говоря техническим языком, у него есть «наземная истина»), исследование не смогло обнаружить иерархию обработки информации, которая происходит внутри чип. Как выразились Йонас и Кординг, эти методы не дали «осмысленного понимания». Их вывод был мрачным: «В конечном счете, проблема не в том, что нейробиологи не могут понять микропроцессор, проблема в том, что они не поймут его, учитывая подходы, которые они используют в настоящее время».

Этот отрезвляющий результат говорит о том, что, несмотря на привлекательность компьютерной метафоры и тот факт, что мозг действительно обрабатывает информацию и каким-то образом представляет внешний мир, нам все еще необходимо совершить значительный теоретический прорыв, чтобы добиться прогресса. Даже если бы наш мозг был спроектирован по логическим принципам, а это не так, наши нынешние концептуальные и аналитические инструменты были бы совершенно неадекватны для задачи их объяснения. Это не означает, что симуляционные проекты бессмысленны — моделируя (или симулируя) мы можем проверять гипотезы, а связывая модель с хорошо зарекомендовавшими себя системами, которыми можно точно манипулировать, мы можем получить представление о том, как работает настоящий мозг. Это чрезвычайно мощный инструмент, но требуется определенная скромность, когда речь идет о заявлениях, которые делаются для таких исследований, и необходим реализм в отношении трудностей проведения параллелей между мозгом и искусственными системами.

Даже такая простая вещь, как вычисление объема памяти мозга, разваливается при попытке сделать это. Такие расчеты сопряжены с концептуальными и практическими трудностями. Мозг — это естественный, эволюционный феномен, а не цифровое устройство. Хотя часто утверждается, что определенные функции жестко локализованы в мозгу, как и в машине, эта уверенность неоднократно подвергалась сомнению новыми нейроанатомическими открытиями неожиданных связей между областями мозга или удивительными примерами пластичности, в которых люди могут функционировать. обычно без кусочков мозга, которые предположительно связаны с определенным поведением.

На самом деле сами структуры мозга и компьютера совершенно разные. В 2006 году Ларри Эбботт написал эссе под названием «Где переключатели на этой штуке?», в котором он исследовал потенциальную биофизическую основу самого элементарного компонента электронного устройства — переключателя. Хотя тормозные синапсы могут изменять поток активности, делая нижестоящие нейроны невосприимчивыми, такие взаимодействия в головном мозге относительно редки.

Нейрон не похож на двоичный переключатель, который можно включать и выключать, образуя схему соединений. Вместо этого нейроны реагируют аналоговым образом, изменяя свою активность в ответ на изменение стимуляции. Нервная система изменяет свою работу за счет изменения паттернов активации в сетях клеток, состоящих из большого количества единиц; именно эти сети направляют, переключают и шунтируют активность. В отличие от любого устройства, которое мы до сих пор предполагали, узлы этих сетей представляют собой не стабильные точки, такие как транзисторы или вентили, а наборы нейронов — сотни, тысячи, десятки тысяч сильных — которые могут последовательно реагировать как сеть с течением времени, даже если компонент клетки демонстрируют противоречивое поведение.

Понимание даже самой простой из таких сетей в настоящее время находится за пределами нашего понимания. Ева Мардер, нейробиолог из Университета Брандейса, большую часть своей карьеры посвятила попыткам понять, как несколько десятков нейронов в желудке омара производят ритмичное скрежетание. Несмотря на огромные усилия и изобретательность, мы до сих пор не можем предсказать эффект изменения одного компонента в этой крошечной сети, которая не является даже простым мозгом.

Это большая проблема, которую мы должны решить. С одной стороны, мозг состоит из нейронов и других клеток, которые взаимодействуют друг с другом в сети, на активность которых влияет не только синаптическая активность, но и различные факторы, такие как нейромодуляторы. С другой стороны, ясно, что функция мозга включает в себя сложные динамические паттерны активности нейронов на уровне популяции. Я подозреваю, что поиск связи между этими двумя уровнями анализа будет проблемой до конца века. А перспектива правильного понимания того, что происходит в случаях психических заболеваний, еще дальше.

Не все нейробиологи настроены пессимистично — некоторые уверенно заявляют, что применение новых математических методов позволит нам понять множество взаимосвязей в человеческом мозгу. Другие, как и я, предпочитают изучать животных на другом конце шкалы, фокусируя наше внимание на крошечных мозгах червей или личинок и применяя хорошо зарекомендовавший себя подход к пониманию того, как работает простая система, а затем применяя эти уроки к более широкому кругу вопросов. сложные случаи. Многие нейробиологи, если они вообще задумываются над этой проблемой, просто считают, что прогресс неизбежно будет постепенным и медленным, потому что за углом не скрывается великая единая теория мозга.

Существует много альтернативных сценариев того, как может развиваться наше понимание мозга в будущем: возможно, различные вычислительные проекты окажутся успешными, и теоретики взломают работу всего мозга, или коннектомы откроют принципы работы мозга, которые настоящее время скрыто от нас. Или теория каким-то образом появится из огромного количества данных изображений, которые мы генерируем. Или мы будем медленно собирать теорию (или теории) из серии отдельных, но удовлетворительных объяснений. Или, сосредоточившись на простых принципах нейронной сети, мы поймем организацию более высокого уровня. Или какой-нибудь радикально новый подход, объединяющий физиологию, биохимию и анатомию, прольет решающий свет на происходящее. Или новые сравнительные эволюционные исследования покажут, как другие животные обладают сознанием, и дадут представление о функционировании нашего собственного мозга. Или невообразимая новая технология изменит все наши взгляды, предоставив радикально новую метафору для мозга. Или наши компьютерные системы предоставят нам тревожное новое понимание, став сознательными. Или новая структура возникнет из кибернетики, теории управления, теории сложности и динамических систем, семантики и семиотики. Или мы примем, что теории не найти, потому что в мозгу нет общей логики, есть только адекватные объяснения каждой крошечной части, и нам придется довольствоваться этим. Или –

Это отредактированный отрывок из книги Мэтью Кобба «Идея мозга», которая будет опубликована в Великобритании издательством Profile 12 марта и в США издательством Basic Books 21 апреля. Доступна по адресу guardianbookshop.com

Следите за длинным чтением в Твиттере на @gdnlongread и подпишитесь на еженедельную рассылку длинного чтения здесь.

Ваш удивительный мозг

Вы носите в своей голове трехфунтовую массу морщинистого материала, который контролирует каждое ваше действие. От предоставления вам возможности думать, учиться, создавать и чувствовать эмоции до контроля каждого моргания, дыхания и сердцебиения — этот фантастический центр управления — ваш мозг. Эта структура настолько удивительна, что один известный ученый однажды назвал ее «самой сложной вещью, которую мы когда-либо открывали в нашей Вселенной».

Ваш мозг быстрее и мощнее суперкомпьютера.

Ваш котенок на кухонном столе. Она собирается ступить на горячую плиту. У вас есть всего несколько секунд, чтобы действовать. Получая доступ к сигналам, исходящим от ваших глаз, ваш мозг быстро вычисляет, когда, где и с какой скоростью вам нужно будет нырнуть, чтобы ее перехватить. Затем он приказывает вашим мышцам сделать это. Ты выбрал идеальное время, и она в безопасности. Ни один компьютер не сравнится с удивительной способностью вашего мозга загружать, обрабатывать и реагировать на поток информации, исходящий от ваших глаз, ушей и других органов чувств.

Ваш мозг вырабатывает достаточно электричества, чтобы зажечь лампочку.

Ваш мозг содержит около 100 миллиардов микроскопических клеток, называемых нейронами, — так много, что вам потребуется более 3000 лет, чтобы сосчитать их все. Всякий раз, когда вы мечтаете, смеетесь, думаете, видите или двигаетесь, это происходит потому, что крошечные химические и электрические сигналы бегут между этими нейронами по миллиардам крошечных нейронных магистралей. Хотите верьте, хотите нет, но активность вашего мозга никогда не прекращается. Бесчисленные сообщения мелькают внутри него каждую секунду, как заряженный автомат для игры в пинбол. Ваши нейроны создают и отправляют больше сообщений, чем все телефоны во всем мире. И хотя один нейрон генерирует лишь незначительное количество электричества, все ваши нейроны вместе могут генерировать достаточно электричества, чтобы питать лампочку малой мощности.

Нейроны посылают информацию в ваш мозг со скоростью более 150 миль (241 км) в час.

Пчела садится тебе на босую ногу. Сенсорные нейроны в вашей коже передают эту информацию в спинной и головной мозг со скоростью более 150 миль (241 км) в час. Затем ваш мозг использует двигательные нейроны, чтобы передать сообщение обратно через спинной мозг к вашей ноге, чтобы быстро стряхнуть пчелу. Моторные нейроны могут передавать эту информацию со скоростью более 200 миль (322 км) в час.

Когда вы учитесь, вы меняете структуру своего мозга.

Поначалу езда на велосипеде кажется невозможной. Но вскоре вы овладеете им.