Управляющий мозг: Лобные доли, лидерство и цивилизация

Голдберг Элхонон

Сегодня моделирование мозга с помощью нейронных сетей находится в числе наиболее мощных средств когнитивной нейронауки. Исследования «приобретённых свойств», наряду с клиническими данными о влияниях повреждений мозга и методами функциональной визуализации, рассматривающими локальные взаимодействия, дают картину альтернативного, амодулярного принципа организации мозга. Ранее в этой книге я описывал этот принцип как градиентный. Согласно градиентному принципу, в мозге присутствуют массивные непрерывные взаимодействия, при этом функции его частей относительно мало предопределены. Вместо этого предполагается, что функциональные роли различных корковых областей складываются в

соответствии с определёнными базовыми градиентами 4 .

Как модулярный, так и градиентный принцип имеют своих сторонников и критиков. Оба они отражают важные свойства мозга. Модулярность лучше всего применима к старой — с эволюционной точки зрения — структуре, таламусу, который состоит из большого числа ядер. Принцип взаимодействия лучше всего применим к относительно молодой эволюционной инновации в мозге, неокортексу (новой коре). В частности, принцип градиентного взаимодействия схватывает свойства самой молодой части неокортекса, так называемой гетеромодальной ассоциативной коры, которая играет решающую роль для высших психических процессов. Рептилии и птицы являются таламическими созданиями, с очень незначительным развитием 5 коры. Вероятно, это было верно и для динозавров Млекопитающие, с другой стороны, имеют развитую кору, которая накладывается на таламус и подчиняет его себе.

Таламус и неокортекс тесно взаимосвязаны. Таламус часто рассматривается как предшественник коры, содержащий в рудиментарном виде большинство её функций. Будучи функционально близкими, таламус и неокортекс радикально различаются по нейроанатомической структуре. Таламус состоит из отдельных ядер, взаимосвязанных ограниченным числом проводящих путей, являющихся единственными каналами коммуникации. В отличие от этого, неокортекс — это поверхность без чётких внутренних границ, с богатыми проводящими путями, связывающими большинство зон с большинством других.

Если таламус является близким прототипом коры, то в чем состояло эволюционное давление, приведшее к возникновению неокортекса? Что в эволюции привело к введению фундаментально нового принципа нейронной организации, вместо усовершенствования уже имевшегося? Почему появление нейронной мантии, неокортекса, было с точки зрения адаптации предпочтительнее, чем дальнейшее развитие таламического принципа: больше ядер и ядра побольше? Вопрос выглядит телеологическим, пытающимся найти «цель» там, где какая-либо цель отсутствует, но мы постоянно задаём телеологические вопросы, помещая их в кавычки с оговоркой «так сказать», в качестве эвристической метафоры в нашем поиске понимания эволюции сложных систем, и биологических, и экономических, и социальных.

Возможный ответ на наш телеологический вопрос может заключаться в том, что различные принципы нейронной организации оптимальны для различных уровней сложности. До какого-то момента модулярная организация является оптимальной. Но когда требуется определённый уровень сложности, переход к сильно взаимосвязанной сети, состоящей из большого числа более простых (но разнообразных по типу) взаимодействующих элементов становится необходимым для того, чтобы гарантировать успех адаптации. В ходе эволюции акцент сместился с мозга, наделённого жёсткими, фиксированными функциями (таламус), к мозгу, способному к гибкой адаптации (кора). Это отразилось в экспоненциальном развитии неокортекса у млекопитающих.

По чисто комбинаторным основаниям, неокортекс делает возможным большее число специфических типов связности, чем система, организованная по модулярному принципу. Поэтому она способна поддерживать процессы значительно более высокой степени сложности. Более того,

переход от одной констелляции связей к другой может происходить в неокортексе очень быстро, он характеризуется подлинно динамической топологией.

Переход от таламического к кортикальному принципу мозговой организации означает радикальное увеличение количества возможных типов взаимодействия среди различных мозговых структур, нейронных образований и индивидуальных нейронов. В ходе этого развития способность выбрать наиболее эффективную констелляцию в конкретной ситуации становится особенно важной. Но растущее число степеней свободы, доступное мозгу в принципе, должно было уравновешиваться эффективным механизмом ограничения в каждый данный момент; иначе возник бы нейронный эквивалент хаоса.

Чтобы удовлетворить эту «потребность», на поздней стадии эволюции коры сформировались лобные доли. (Мы не забываем помещать все телеологические метафоры в кавычки.) Тип контроля, предлагаемый лобными долями, вероятно, является слабым, накладывающимся на высокую степень автономии других структур мозга. В то же самое время, контроль лобных долей является «глобальным», координирующим и ограничивающим активность широкого набора нейронных структур в каждый момент времени и на всем его протяжении. Лобные доли не содержат специфических знаний или навыков для всех возможных задач, с которыми сталкивается организм. То, чем они, однако, располагают, — это способность «находить» зоны мозга, содержащие эти знания и навыки для любой специфической ситуации, и связывать их в сложные конфигурации в соответствии с потребностью.

В качестве нейрофутуристического упражнения предположим, что эволюция мозга продолжается (само по себе это предположение вовсе не очевидно). Будет ли она продолжаться по пути все более сложных и современных нейронных сетей, или появится качественно новый биовычислительный принцип? Как он будет выглядеть? Экстраполяция, основанная на предыдущем анализе, предсказывает появление качественно более сложной и динамически взаимосвязанной сети, состоящей из значительно большего числа более малых компонентов. Возможно, в частности, представить такую сеть, базовыми элементами построения которой являются различные молекулы, а не нейроны.

Принцип искусственных молекулярных биовычислительных систем уже исследуется в качестве основы для парадигматического сдвига в вычислительно-компьютерной технике. Жизнь может закончиться имитацией искусства, эволюция биологических вычислительных систем — имитацией искусственных вычислительных устройств. Но с другой стороны, именно эволюция искусственных вычислительных устройств, вместе с уже существующими культурными средствами накопления и передачи знаний, будет делать биологическую эволюцию мозга избыточной.

Автономия и управление в обществе

В духе междисциплинарных параллелей, принятых в этой книге, я попытаюсь применить анализ эволюции мозга к пониманию актуальных исторических изменений, разворачивающихся сегодня перед нами. В науке конвергенция выводов, базирующихся на весьма различных источниках знания, высоко ценится. Она повышает правдоподобие предсказаний и указывает на универсальные принципы, лежащие в основе различных сложных систем. Поиск таких универсальных принципов, общих для внешне различных систем, лежит в основании новой области — «науки о сложности», возникшей на переднем крае науки и философии. В наших попытках понять историю мы можем, в какой-то мере, опираться на наши знания нейробиологии. Сегодня все более очевидной становится поразительная параллель между изменяющимся мировым порядком и эволюцией мозга.