Ученые уже пытались использовать машинное самообучение для обнаружения шуток, включая двусмысленности {375}
. Они обучают компьютер искать слова с неприличными намеками, например «банан» (Возможно, если компьютер услышит характерные звуки смеха, он сможет легко обнаруживать шутки. Когда я встретился с нейробиологом Софи Скотт из Университетского колледжа Лондона, чтобы задать ей несколько вопросов об импрессионистах, мы обсуждали и ее исследование, в котором она пыталась определить, как человек выражает эмоции. Работа Софи началась с изучения вызванных испугом криков и выражений недовольства, и только позже она переключилась на более приятное занятие: начала исследовать смех. Но ей пришлось убеждать скептиков, что это серьезный предмет для изучения. Однажды кто-то из коллег Софи прикрепил к пачке отпечатанных на принтере бланков согласия на участие в исследовании следующую записку:
Эта кипа бумажек — просто макулатура, судя по содержанию[38]
, и если ее не заберут, она будет ликвидирована.Но смех — это серьезный предмет, потому что для человека он является обычным состоянием. «При прочих равных условиях вы чувствуете себя комфортно и хорошо с окружающими вас людьми. Вы смеетесь в их присутствии», — объясняет Скотт. Если смех отсутствует, значит, что-то не в порядке. Крайний случай такой ситуации — это люди, страдающие гелотофобией: они боятся смеха, потому что думают, что смеются над ними. Этот случай Софи описывает следующим образом: «На сто процентов данное явление связано с тем, что человек находится в безнадежном психотическом состоянии». Исследование смеха помогает добраться до сути социальных взаимодействий, потому что смех облегчает разговор. Пары, которые снимают неизбежный стресс от постоянного нахождения в обществе друг друга с помощью смеха, в большей степени удовлетворены своими отношениями и дольше остаются вместе.
Прежде чем перейти к обсуждению акустического отпечатка, оставляемого смехом, Софи демонстрирует модель мозга, чтобы показать области, задействованные в процессе слушания. В случае речи левое полушарие задействовано в обработке фонетической, семантической, лексической и синтаксической информации. Это означает, что правое полушарие концентрируется на всех остальных свойствах голоса, таких как интонация или идентификация говорящего. Следовательно, когда Софи исследует человека на фМРТ-сканере и проигрывает ему запись смеха, правое полушарие демонстрирует бо́льшую активность.
Но до того как начать сканирование мозга, Софи нужно было подобрать хорошие записи смеха. Первые попытки, сделанные вместе с коллегами, были успешными, фактически, вспоминает Софи, «мы просто потрясающе провели время, смеша друг друга». Но, когда они попытались записать смех с группой волонтеров, ничего не получилось. «Мне даже не пришло в голову, в чем причина, пока я не увидела, как один бедняга из группы одиноко сидит в безэховой камере и не смеется: конечно, они ведь не знали друг друга [хорошо], они не были друзьями», — сказала Софи. Необходимо, чтобы донор смеха находился один в безэховой камере, чтобы Софи могла получать чистую запись голоса, но смех — это социальная активность. Поэтому Софи и ее коллегам пришлось придумать новую процедуру. «Все начиналось за пределами безэховой камеры, волонтеры проводили много времени вместе, смотрели видеозаписи, вместе смеялись, создавая теплую дружескую атмосферу, — объясняет Софи. — А потом в конце концов кто-то раскочегаривается, и его уже можно запихивать в эту камеру».
Когда Софи воспроизводила эти записи волонтерам, которых она исследовала в сканере, обнаружились два типа смеха со специфическими неврологическими реакциями. Смех — это естественная реакция на забавную ситуацию, но чаще всего встречается вежливый социальный смех, который «смягчает» беседы и в большинстве случаев не имеет ничего общего с юмором. Такой нарочитый смех свидетельствует о том, что человек участвует в разговоре и наслаждается им, и за 10 минут беседы обычно такой смех возникает пять раз {376}
. Когда люди слышат такой нарочитый смех, Софи отмечает повышение активности в медиальных префронтальных зонах мозга, которые обычно используются для формирования намерений человека. По-видимому, логично, что в случае такого социального сигнала, как смех, в декодировании звука задействованы сети моделей психического состояния.