Опубликовано в журнале Урал, номер 5, 2014
Сначала, как обычно, «письмо ученому
соседу». На этот раз авторами «письма» выступят создатели фильма «Шестой день»
(режиссер Роджер Споттисвуд, в главной роли Арнольд
Шварценеггер). Я этот фильм перескажу, но в том именно модусе, который
понадобится для нашего разговора о памяти человека и ее физической природе. В
«Шестом дне» делается сильное допущение: человек — это биологическая машина,
полностью аналогичная компьютеру. Человек состоит из тела и памяти. Тело
однозначно восстанавливается по ДНК, а память можно в любой момент времени
сохранить на внешнем носителе (в фильме память сканируют специальным
устройством через глаза). Более того, если мы восстановим тело (быстро вырастим
в специальном растворе), мы можем закачать память в мозг — естественно, только
последнюю сохраненную копию. Тогда личность человека будет полностью
восстановлена на тот момент времени, когда был снят последний скан памяти.
Дальше там начинаются всякие чудеса и приключения, связанные с двойниками
(клонами) персонажей, это я уже пересказывать не буду.
Зададимся вопросами, которые имеют
непосредственное отношение к природе памяти. Можно ли сделать скан памяти
человека? Авторы фильма: «Да, за секунды». Можно ли загрузить память в мозг
человека? Авторы фильма: «Да, почти мгновенно». Я попробую разобраться, как все
обстоит на самом деле. Мой ответ опирается на доступные мне знания современной
науки. Мои сведения ограничены примерно 2012 годом, и не исключено, что за последние
год-полтора многое уже изменилось: нейробиология
развивается такими скачками, что кенгуру смотрят на нее с завистью1.
Сразу о главном герое: нейрон.
Нейроны — это клетки центральной нервной системы. Они могут быть малыми и
большими — от нескольких микрон до сотни (а это уже десятые доли миллиметра —
такие нейроны видно невооруженным глазом). Они могут быть
зернистыми, сферическими, пирамидальными (пирамидальные — самые большие и,
вероятно, самые важные)… У нейрона есть тело, где располагается ядро, есть
дендриты («входы») — нервные окончания, по которым в нейрон поступают сигналы
извне — от внешнего мира или от других нейронов, и есть аксон («выход»).
Дендритов — много, от 1000 до 10000, и аксон, как правило, один, но он может
ветвиться на конце.
Нейроны соединяются между собой через
синапсы. Это очень интересная связь. Между аксоном одного нейрона и дендритом
другого есть щель. Наличие щели позволяет нейронам соединяться только тогда,
когда это необходимо, и разъединяться в других случаях. Соединение происходит с
помощью нейромедиатора — химического соединения,
которое аксон порциями выбрасывает в синаптическую
щель и которое принимает рецептор дендрита.
Работает машинка так. На вход нейрона
через дендриты поступает множество химических сигналов — тысячи аксонов других
нейронов выбрасывают медиатор в синаптические щели.
Это входные данные. Нейрон анализирует эти входные данные и решает: формировать
ему потенциал действия или погодить. Информация на входе весьма разнообразна —
одни аксоны передают возбуждающие медиаторы, другие — «молчат», третьи передают
тормозящие медиаторы. Анализ, который проводит нейрон, зависит не только от
входных данных, но от его собственной структуры — например, наличия некоторых
важных белков.
Нейрон в рабочем состоянии представляет
собой заряженный конденсатор. На внешнем слое мембраны концентрируются
положительные ионы, как правило, ионы натрия — Na+,
на внутренней стенке собирается отрицательный заряд. Если нейрон решает
действовать, то открываются натриевые канальцы, ионы приникают внутрь, и
начинается деполяризация — заряды нейтрализуются. Сигнал деполяризации бежит по
аксону до конца и дает команду выбросить нейромедиатор
в синаптическую щель, то есть передать сигнал
дендритам следующего нейрона. После этого нейрон некоторое время «заряжается».
В этом ему активно помогают окружающие его глиальные
клетки, которые все время о нейроне заботятся — кормят глюкозой, защищаются от
опасностей, например, от микроорганизмов. После зарядки нейрон снова готов к
действию. Таким образом нейроны образуют пути, по
которым пробегают химические сигналы.
Здесь сразу нужно сказать, что нейрон
ни в коем случае не элементарный полевой транзистор. У элементарных устройств —
один вход, один выход, и передается по ним ровно один тип «нейромедиатора»
— электрический ток. У нейрона тысячи входов, причем на разных входах могут
быть разные типы данных. Нейрон должен принять нетривиальное решение —
выбрасывать нейромедиатор или нет. Видимо, такую
нейронную логику можно реализовать и в железе или программно, но она будет не
детерминированной, а вероятностной: порции нейромедиатора,
которые выбрасывает аксон, могут меняться, частота разрядов — тоже. А в
некоторых случаях нейрон решает, что полученная им информация настолько важна,
что нужно рявкнуть во весь голос, и тогда он
выбрасывает нейромедиатор не направленно, а сразу
всем окружающим его нейронам. При такой пальбе по площадям сигнал может дойти,
а может и не дойти (особенно к достаточно далеким нейронам), поскольку он
затухает в межнейронной среде. Одним словом, чтобы реализовать нейрон, нужно
написать достаточно сложный код, и, вероятно, компьютер, реализующий работу
всего одного нейрона, будет состоять из тысяч транзисторов. Иначе не получится.
Так что когда мы говорим, что мозг состоит из 100 миллиардов нейронов, чтобы
сравнивать его с числом транзисторов компьютера, нужно увеличить это количество
на три-четыре порядка.
Вернемся к чрезвычайно важному
моменту — нейроны не соединены между собой, между ними лежит синаптическая щель, то есть своего рода «диэлектрик». Чтобы
реализовать логическую схему, которая лежит в основе любого компьютера, нужно
уметь делать следующие вещи: во-первых, нужно правильно соединить элементы,
во-вторых, подать ток, и наконец, уметь включать и выключать ток в каждом элементе.
Если мы не умеем отключать ток, мы вычислительную схему реализовать не сможем.
Как реализуется отключение, я покажу на примере триода — то есть лампы. Сегодня
лампы в компьютерах практически не используются — их вытеснили транзисторы, но
на примере работы лампы удобно показать принцип работы переключателя, и как раз
лампа чем-то напоминает работу межнейронного коннекта — синапса. Лампа устроена
так. Есть катод — он постоянно греется и выделяет электронный газ, и есть анод
— он притягивает электронный газ. Между катодом и анодом находится вакуум
(щель). В такой схеме катод выполняет роль аксона,
анод — роль дендрита, вакуум играет роль синаптической
щели, а электронный газ — роль нейромедиатора. Но
есть и еще одна деталь в триоде — важнейшая, — если бы ее не было, ничто бы нам
не мешало просто соединить катод с анодом напрямую, безо всякой щели. Между
катодом и анодом располагается решетка, или затвор. Если подать на решетку даже
малое отрицательное напряжение, электроны будут от нее отталкиваться и на анод
не попадут, то есть ток разомкнется. Такой переключатель дает возможность
реализовать в железе любую логическую функцию, а значит, выполнить любое
вычисление.
В нейроне роль решетки (затвора)
играют тормозящие сигналы, поступающие в нейрон. То есть в нейроне реализован
химический затвор. А поскольку затвор реализован, из нейронов точно так же, как
из триодов или транзисторов, можно собрать вычислительную схему подобную той,
что работает в стандартном компьютере2.
Есть в «биологическом компьютере»,
которым является мозг, еще и быстрые «регистры», с помощью которых реализуются
вычисления и организуются вызовы подпрограмм. Это кратковременная рабочая
память — КРП.
Располагается она в префронтальной зоне мозга. Ее объем весьма мал, согласно
исследователю Джорджу Миллеру, он оценивается у человека «волшебным числом» 7 ╠
2, то есть человек одновременно может оперировать 5–9 объектами, возможно, это
число несколько меньше.
У обезьян бонобо
(карликовых шимпанзе) тоже есть КРП. Они умеют колоть орехи. Этому искусству
они долго и трудно учатся — несколько лет, и выучиться удается далеко не всем. Бонобо находят плоский камень — наковальню. Устанавливают
его по возможности надежно, иногда даже клином подпирают. Кладут на наковальню
орех и бьют по нему другим камнем. Орех — очень вкусный. КРП — оценивается у бонобо в 3–4 объекта, с которыми
они могут управляться одновременно. У человека объем КРП больше, чем у обезьян,
даже человекообразных, и это, по мнению многих биологов, главное преимущество
человеческого мозга.
Умение оперировать с 7 объектами
развилось не сразу и совершенства достигло только у homo
sapiens около 50 тысяч лет назад.
Другим преимуществом человека
считается умение мыслить рекурсивно. То есть, решая главную задачу и не забывая
о ней, отвлечься на решение ее подзадачи, чтобы, решив подзадачу, вернуться к
главной задаче, используя результат, полученный при решении подзадачи.
(Предыдущее предложение представляет собой типичный пример грамматической
рекурсии.) Если есть главная задача и одна вспомогательная подзадача, глубина
рекурсии — два, если у подзадачи есть еще своя собственная подзадача, — глубина
рекурсии — три и так далее. Типичной рекурсией является построение
сложноподчиненного предложения (и вообще грамматика).
Разбирая исследование антрополога Дуайта Рида, Александр Марков пишет (речь идет об
изготовлении каменных рубил, которые мастер делал из заготовки, постепенно
обкалывая края, — получалось что-то вроде оточенного острым ножом карандаша):
«По мнению Рида, только технологии уровня 7, появившиеся менее 50 тысяч лет
назад, бесспорно являются рекурсивными. Их рекурсивность состоит в том, что
лезвия отщепляются не как попало, а с таким расчетом, чтобы одновременно
подготовить ядро для отщепления следующего лезвия. При этом нужно одновременно
держать в голове трехмерную форму ядра, контролировать его позицию и с большой
точностью манипулировать отбойником. Технология шестого уровня — леваллуазское расщепление, появившееся свыше 700 тысяч лет
назад, тоже, возможно, требовало рекурсивного мышления, но в этом Рид не совсем
уверен». (При леваллуазском расщеплении камень чаще
всего обкалывался с двух сторон.)
Если мы будем понимать под рекурсией
ту последовательность вызова подзадач, о которой я говорил, обкалывание
заготовки требует глубины рекурсии 2. Мы манипулируем с заготовкой, от которой
по очереди откалываем край, всегда ровно один. Главная задача: сделать рубило
из заготовки, подзадача — обколоть край. Правда, нам надо не просто так
обколоть край, а обколоть его при новых исходных данных, например, принимая во
внимание, что уже два скола сделано.
Александр Марков задает такой вопрос:
непонятно, как глубина рекурсии связана с объемом КРП? А я вот очень удивился
бы, если бы они оказались не связаны.
Когда компьютерная программа вызывает
подпрограмму, то есть запускает рекурсию вызовов, — она сохраняет информацию о
вызове именно в регистре (как правило, в специальном стековом регистре, но
сейчас нас эти детали не интересуют), то есть если регистров всего семь, каждый
вызов подпрограммы занимает один из них. Если на верхнем уровне мы манипулируем
камнем и орехом, то там же хранится вызов программы: «Колоть!».
Если у нас всего три регистра, то мы
можем, по сути, оперировать только с двумя объектами. И действие должно быть
простым (то есть не вызывать никаких новых действий). Так что не исключено, что
объем КРП бонобо больше, чем три (поскольку они еще
придерживают рукой наковальню).
Может быть, поэтому «волшебное число»
не 5 или, скажем, 9, а 7 ╠ 2 — просто число объектов, с которыми может одновременно
управиться человек, зависит от рекурсивной сложности задачи, которую он решает.
Если мы совершаем простые действия, не требующие использования регистров для
хранения вызовов функций, то мы можем удержать в КРП больше объектов, а если
операции требуют глубокой рекурсии вызовов, то объектов, которые мы удерживаем
в КРП, — будет меньше.
Задача с рекурсией, которую мы
привычно и успешно решаем — это чтение рифмованных стихов. Когда мы читаем
стихотворение строчку за строчкой, мы держим в памяти слова (одно или
несколько), к которым подбираем рифмы, и когда дочитываем до рифмующегося слова
— слышим созвучие. Главная задача — чтение текста, подзадача — распознавание
рифмы. Если рифмовка парная — AA — то все просто: мы дочитываем первую строчку
до конца, запоминаем последнее слово (список рифмующихся слов состоит из
одного), и, дочитав вторую строку, распознаем рифму. Если рифмовка перекрестная
— ABAB (например, «Я помню чудное мгновенье…»), то мы запоминаем уже два слова,
стоящих в конце первой и второй строки, и только потом опознаем рифму — здесь
уже нужен элементарный поиск по списку. В обоих случаях мы опознаем рифму легко и отличить рифмованные стихи от нерифмованных труда не
составляет. В принципе, ничего не меняется, и когда стихи зарифмованы по схеме
ABCABC. Например, как в у Бродского в «Эклоге 4-й (зимней)».
Зимой смеркается сразу после обеда.
В эту пору голодных нетрудно принять за сытых.
Зевок загоняет в берлогу простую фразу.
Сухая, сгущенная форма света —
снег — обрекает ольшаник,
его засыпав,
на бессонницу, на доступность глазу.
Рифма и здесь отчетливо слышна. А
между тем это почти исчерпание «регистров» КРП. Мы храним в «регистрах» —
список из трех слов (последние слова первой, второй и третьей строки),
последнее слово четвертой строки, для которого нужно распознать рифму, вызов
программы чтения текста и подпрограммы распознавания, то есть одновременно
работаем с 6 «регистрами» КРП. Стихи, зарифмованные по схеме ABCDABCD, будут
нами распознаваться как рифмованные только при полной концентрации внимания
(все «регистры» заняты), что вообще довольно трудно и распознавание будет
неуверенным — с ошибками. Здесь уже важна тренированность, умение слышать сразу
много созвучий. А рифмовка ABCDEABCDE — не будет рифмовкой вовсе, мы ее не сможем распознать и никакая тренировка здесь не поможет. Это
ограничение, которое устанавливает структура мозга. В принципе, мой собственный
опыт чтения стихов эти выводы подтверждает.
И дело здесь даже не в конкретных числах —
люди разные, способности у них разные, «волшебное число» у разных людей тоже
может колебаться. Важнее то, что всегда есть порог сложности, при увеличении
которого на один шаг ошибки нарастают лавиной (в приведенном примере — мы
перестаем различать созвучия). Это — ошибка переполнения КРП.
На самом деле, из всех этих оценок и
разговоров следует довольно простой вывод: мозг — это однопроцессорная машина,
по крайней мере, на том уровне, на котором его контролирует сознание. Впрочем,
совершенно не исключено, что мозг запускает множество параллельных
«процессоров», которые сознанием напрямую не контролируются, но работают,
получают результат и в некоторых случаях подают его в зону сознания — на
«регистры» КРП3.
На «регистрах» информация
удерживается ровно столько времени, сколько решается задача, но не более 20–30
секунд, а ведь мы помним происходящее с нами несколько дольше. Вся информация,
которую мы получаем и оказываемся способны сохранить, находится в
долговременной памяти.
Когда человек рождается, у него уже
есть мозг. И этот мозг уже очень многое знает. Это не tabula
rasa, как утверждал Джон Локк и многие философы эпохи
Просвещения. Строение мозга определяется генетически, и его топология остается
в своей основе неизменной. Структура мозга — его главные области и проводящие
пути — уже сформирована. Структура будет усложняться, меняться, но основа, с
которой человек родился, — неизменна. Она будет постепенно утрачиваться только
в старости, когда начнется постепенная дегенерация и смерть нейронов. Но до
этого еще надо дожить.
Нейроны могут очень сильно подрастать
и становиться мощнее. Например, у лондонских таксистов, которые должны хорошо
себе представлять 25 тысяч нерегулярно проложенных улиц и множество
перекрестков, — значимо увеличен объем гиппокампа —
его отдел, ответственный за пространственное мышление4.
У матерей после рождения ребенка мозг также значимо увеличивается в отделах,
связанных с эмоциональной регуляцией поведения. Но главная перестройка
происходит в системах связей нейронов — в синапсах. Например, при обучении
мышей было отмечено нарастание шипиков на дендридах, то есть появились новые
синапсические связи5. Сам нейрон может
изменяться за счет появления полимеризованных белков,
которые становятся своего рода «метками» информации6.
Синапсы меняют свою мощность.
Таким образом, возникают новые,
быстро проводящие сигнал нейронные контуры. Именно так и реализуется
долговременная память. Она распределена по всему мозгу, она представляет собой
не нули и единички — намагниченные домены на пластине жесткого диска или
проколы на плоскости CD, а долговременные структурные перестройки нейронной
сети. Дендритные шипики,
если обучение заканчивается, могут рассасываться — это забывание.
Когда мозг получает сигнал от
внешнего мира, нейроны, ответственные за восприятие, возбуждаются и передают
сигнал дальше. Вообще, это выглядит примерно так, как если бы предмет упал на
плоскость с разной формой отверстий и по ней покатился. Он катится и
проваливается только в отверстие подходящего вида: ключ входит в замок. И
дальше сигнал передается по проложенным в мозге нейронным путям. Эти пути могут
быть долговременными, а могут достаточно быстро стираться.
У Бориса Пастернака есть
стихотворение «От тебя все мысли отвлеку…» из цикла «Разрыв». Герой переживает
разрыв с любимой женщиной и все время «встречает» ее:
Ошибается ль еще тоска?
Шепчет ли потом: «Казалось —
вылитая».
Приготовясь футов с сорока
Разлететься восклицаньем: «Вы ли
это?»
Пощадят ли площади меня?
Ах, когда б вы знали, как тоскуется,
Когда вас раз сто в теченье дня
На ходу на сходствах ловит улица!
Интенсивность переживания, постоянное
повторение сказанных любимой слов, прокручивание связанных с ней эпизодов, ее
запах, память пальцев и губ о ее коже, лицо, которое стоит перед человеком,
формируют необычно сильный нейронный контур (появляются новые и новые шипики на дентритах, потенциал
действия нейронов оказывается очень мощным, синапсы усиливаются) — и память
начинает ошибаться. Входное отверстие для сигнала оказывается слишком большим,
нейронные пути слишком широкими — и человек видит ее лицо там, где его нет:
«Казалось — вылитая». Потом боль утихнет, дендритные шипики начнут рассасываться. Но вряд ли все они рассосутся.
Ее лицо останется и в долговременной памяти, и человеку будет достаточно просто
закрыть глаза, чтобы ее увидеть. Но он перестанет ее «встречать» на каждом
перекрестке.
Вероятно, очень большую роль в
формировании памяти играет уже упоминавшийся гиппокамп. И сон. Во время сна гиппокамп
производит как бы перестройку памяти и приводит в порядок полученную за день
информацию. Это напоминает подготовительную работу поисковой системы, которую
она проводит, чтобы подготовиться к выполнению запросов. Поисковик строит
индексы, сортирует данные «по весу», дублирует данные, чтобы обеспечить
надежность хранения при сбоях оборудования. Это огромная работа, которую
пользователь не видит, но без нее поисковик работать не сможет. Гиппокамп делает что-то сходное и как раз в те моменты
времени, когда новая информация поступает в очень ограниченном объеме — во
время сна.
Следует иметь в виду, что переход от
работы отдельных нейронов (которая в целом понятна) к пониманию процессов
формирования тех образов, которыми мы мыслим, — это пока прыжок через пропасть.
Образы мы уже отчасти можем наблюдать с помощью томографа, но мы не знаем, как
из отдельных нейронов и даже нейронных сетей складывается картина нашего
мышления. И здесь предстоит огромная работа, которая только началась7.
И нет никакой уверенности, что мы
получим удовлетворительный результат. Когда-то психологи и нейрофизиологи
говорили: возможно, мы строим дороги навстречу друг другу с разных берегов
континента, и однажды мы встретимся, но, может быть, мы строим наши дороги на
разных континентах.
Возьмем пример из далекой области —
предсказание погоды. Мы можем предсказать зимой, что весной будет
теплее, на основании сложных расчетов, которые учитывают движение атмосферных
потоков, изменение уровня солнечной радиации, влажность и еще множество
измеренных по всей поверхности Земли параметров, а можем просто заглянуть в
многолетнюю статистику (даже в этом нет необходимости, мы все вроде бы знаем,
что весной теплее, чем зимой). Второй способ проще, хотя он и неточный —
год на год не приходится, холода могут затянуться чуть не до лета. Но беда в
том, что, проведя сложнейшие расчеты, мы не сможем повысить точность прогноза —
система погоды принципиально неустойчива и зависит от случайных отклонений,
которые мы учесть не состоянии и никогда учитывать не научимся.
Не исключено, что с мозгом ситуация
сходная, — мы можем примерно оценить, какая область мозга возбуждается, когда
человек думает о доме, а какая — когда он думает о еде. Но будет ли наш прогноз
точнее, если мы учтем изменения, происходящие во всех нейронных контурах или
даже буквально в каждом нейроне? Это неизвестно. Мозг не только сложнейшая
система, но, по-видимому, еще и система вероятностная, то есть
недетерминированная.
Мозг высоко избыточен и потому очень
устойчив к малым возмущениям (а возможно, и не только к малым) — разрывы одних
связей не приводят к потере целостности всей сети, их компенсируют другие. В
отличие от компьютера, который представляет собой довольно хрупкую систему.
Компьютер (с хорошей точностью) —
система детерминированная: если в одном и том же состоянии машины мы совершим
одни и те же действия, результат будет один и тот же. Так ли это с мозгом?
Скорее всего, нет. Возможно, при одних и тех же начальных условиях результаты
будут близкие, но почти наверняка они не будут совпадать точно.
Мозг умеет плодотворно ошибаться. А
ошибки — это ведь источник открытий: «и случай, Бог-изобретатель». Именно
случайные отклонения часто и приводят к «странным сближениям» и новым знаниям.
А устойчивость к ошибкам позволяет системе оставаться работоспособной в случае
сбоя. Сбой в компьютере во многих случаях приводит к остановке работы. Мозг не
может себе позволить такую роскошь, у него нет кнопки Reset.
Но попробуем ответить на вопросы,
заданные в фильме «Шестой день». Можем ли мы считать память из мозга? Хотя бы в
принципе? Если мы «снимем» статическую картину, это даст нам весьма немного.
Память — это не состояние, а процесс. Когда мы видим фотографию летящей стрелы,
мы не знаем ни с какой скоростью летит стрела, ни куда
она направлена. Даже если мы будем регистрировать все
изменения, происходящие в мозге, за большой период времени (например, за сутки
или за даже за месяц — об объеме памяти, который нужен для хранения такого моря
информации, мы говорить не будем), мы не сможем установить характер и тип
обучения и опыта, который привел к тому состоянию мозга, который мы
зарегистрировали. Выход один: фиксировать все изменения за всю жизнь,
прямо с внутриутробного развития, когда мозг только начинает формироваться. А
это уже напоминает работу географа, который в своем стремлении построить
максимально точную карту страны сделал ее в масштабе 1:1. Вряд ли такая карта
кому-то пригодилась.
Карта памяти — это не слепок опыта
человека, а довольно специфическое отображение, по которому этот опыт
принципиально невосстановим — обратная задача неразрешима: одну и ту же
фиксированную картину может образовать бесконечно большое разнообразие внешних
воздействий (причин). Воспоминание — это процесс, который точно так же, как и
восприятие, может приводить к перестройке мозга, и результат воспоминания
далеко не однозначен. Он, например, зависит от случайной встречи или знакомого
запаха, который неожиданно катализирует процесс припоминания.
Тем более мы не сможем «закачать»
информацию в память — просто потому, что это требует последовательной, очень
сложной (и опять-таки недетерминированной) физической перестройки мозга —
выращивания дендридных шипиков,
утолщения и изменения нейронов, усиления или ослабления синапсических
связей. Память — это результат всего опыта жизни, это картина, которая
складывается постепенно в реальном времени. Можно ли этот процесс ускорить? Это
совершенно неочевидно. Вероятнее всего, нет.
Так что допущение, сделанное авторами
фильма «День шестой», нереально. Впрочем, их такой ответ вряд ли расстроит. В
конечном счете, они ведь говорят о другом. Их
интересует: что же определяет человеческую личность? Это не совсем вопрос о
памяти. И об этом мы еще поговорим.
Владимир ГУБАЙЛОВСКИЙ
1
При
подготовке этой статьи я использовал несколько научно-популярных книг. Я их с
удовольствием перечислю: Марков Александр.
Эволюция человека. Т. 2. Обезьяны, нейроны и душа. М., Астрель,
Corpus, 2011. Особенно глава «Душевная механика». Кандель Эрик. В поисках памяти. Перев. с англ. М., Астрель,
Corpus, 2012. Это книга человека, которому мы во
многом обязаны пониманием того, как работает наша память. Рамачандран Вилейанур. Мозг рассказывает. Перев. с англ. М., Карьера Пресс, 2012.
Кроме того, я привлекал специальную литературу и новые работы нейробиологов. Необходимая для понимания информация есть в англоязычной Wikipedia. Там же в
соответствующих статьях даны ссылки на важнейшие источники. Много информации и в русскоязычной Википедии.
2
Впрочем,
далеко не очевидно, что мозг работает именно так. Вполне возможно, что принцип
его работы точнее выражают так называемые «искусственные нейронные сети», создатели
которых напрямую вдохновлялись аналогией с нейронными сетями мозга. Сегодня
искусственные нейронные сети используются в основном для решения задач
распознавания и классификации, и их возможности скромны и принципиально
ограничены. Чего-то очень существенного, что есть в естественной нейронной
сети, они пока не схватывают.
3
В статье
«Творчество людей и машин» (Письма к ученому соседу. Письмо 3. — «Урал», 2014,
№ 2) я приводил пример открытия, которое сделал Анри Пуанкаре, — результат
вдруг появился в сознании как озарение. Возможно, это тот случай, когда к
открытию привела работа «бессознательного» параллельного процесса.
4 Katherine Woollett, Eleanor A. Maguire.
Acquiring «the Knowledge» of London’s Layout Drives Structural Brain Changes. —
Current Biology, Volume 21, Issue 24, 08 December 2011
5 Марков Александр. Указ.
соч. стр. 101–103.
6 Кушниров
Виталий. Раскрыты молекулярные основы долговременной памяти. Сайт «Элементы».
http://elementy.ru/news?discuss=431777&return=1. В статье разбирается исследование американских биологов: «Critical Role of Amyloid-like Oligomers of
Drosophila Orb2 in the Persistence of Memory». Cell. V. 148. Issue
3. Pp. 515–529. 26 January
2012.
7 См. Губайловский Владимир.
Сквозь нейронные джунгли. Письма к ученому соседу. Письмо 1. — «Урал», 2013, №
9.