Как работает ваш мозг. Внутри самого сложного объекта во Вселенной

В 2003 году Джон Беггз и Дитмар Пленз из Национального института психического здоровья, США, проверили, работает ли этот закон для мозга. И действительно, они обнаружили, что в мозге крыс разряжающийся нейрон передает сигнал в среднем только одному соседу, как в системе на грани хаоса. Происходят и крупные нейронные лавины, но чем крупнее их масштаб, тем реже вероятность, – в соответствии со степенным законом распределения.

Сравнение изображений фМРТ с учетом такой теории позволяет предположить, что подобный тип активности на грани хаоса существует и в гораздо более крупном масштабе – по всему мозгу человека. Более того, судя по компьютерным моделям, это может быть следствием структуры «тесного мира».

Балансирование на грани хаоса возможно и рискованно, но считается, что критическое состояние дает мозгу максимальную гибкость – ускоряет передачу сигнала и позволяет быстро корректировать деятельность при изменении ситуации. Исследователи начинают задумываться, не являются ли некоторые расстройства, например эпилепсия, результатом нарушения этого тонкого равновесия. «Возможно, именно это нужно для здоровья мозга, как есть здоровый ритм сердца и здоровое кровяное давление», – сказал Беггз.

Идеи: борьба за выживание

Когда ваш разум перескакивает с одной мысли на другую, кажется, что за ваше внимание постоянно борются десятки чувств и идей. И это на удивление близко к истине: сражение нейронных сетей действительно похоже на борьбу за выживание между хищными видами и их добычей. Возможно, ваш отвлекающийся разум – побочный продукт этого процесса.

Михаил Рабинович и Жиль Лоран, работая в Институте исследований головного мозга им. Макса Планка во Франкфурте-на-Майне, Германия, первыми заметили, что нейронная активность колеблется наподобие волны. Они изучали нейроны органа насекомых, который по функциям соответствует обонятельной луковице, обрабатывающей запах. Ученые предполагали увидеть так называемое привыкание – спад активности после обнаружения нейроном запаха. Но время шло, а показатели колебались вверх и вниз.

Приглядевшись повнимательнее, Рабинович заметил, что график активности подозрительно похож на схему взаимодействия хищников и добычи, описанную математиками Альфредом Лоткой и Вито Вольтеррой в начале ХХ в. Согласно этой схеме, когда хищники практически исчерпывают запас добычи, они голодают и частично вымирают, что позволяет добыче восстановиться. Как только добычи вновь становится достаточно, цикл начинается сначала.

Рабинович говорит, что нечто похожее происходит и в мозге. Однако здесь борьба идет не между соперниками, а между когнитивными сочетаниями, формирующими мысль. Каждое из них получает лишь ускользающее превосходство, и это может объяснить знакомый опыт блуждания мыслей.

Разобравшись, как эти состязания разворачиваются в здоровом мозге, при обсессивно-компульсивном расстройстве и при синдроме дефицита внимания и гиперактивности, мы можем научиться направлять потенциально разбалансированное состязание мыслей к здоровому состоянию.

Вычислить будущее

Еще одна из серьезнейших математических задач мозга – это прогнозирование в условиях шумного потока электрической активности. Какие слова с бóльшей вероятностью всплывут в разговоре? Или достаточно ли места между машинами, чтобы перебежать дорогу?

Одно из объяснений, как это происходит, находится в области математики и называется байесовский вывод, по имени математика XVIII века Томаса Байеса. Теория предлагает способ вычисления вероятности будущего события, основываясь на имеющемся опыте и поступающих новых данных. Нейробиологи десятилетиями рассуждали, как мозг использует этот принцип для построения прогнозов, но Карл Фристон из Университетского колледжа Лондона пошел другим путем.

Фристон исследовал механизм, с помощью которого мозг снижает вероятность ошибок, возможных при байесовских выводах, – другими словами, как мозг избегает сюрпризов. Ученый понял, что для математического описания этих процессов можно использовать математику термодинамических систем, таких как паровой двигатель, и предложил теорию, которую назвал «принципом свободной энергии». Так как прогноз занимает центральное место в работе мозга, Фристон считает, что принцип содержит общий закон для большей части (или для всей) нейронной активности – в плане описательности и простоты это нейрофизиологический эквивалент закона E = mc².