Конечно, такое объяснение работы оперативной памяти мозга является упрощенным, однако оно дает отправную точку для понимания механизма майндридинга. Используя имплантированное устройство, которое воспринимало бы сигнал, проходящий по нервным путям, нам нужно сначала уловить нисходящий поток данных, а затем – с помощью более или менее сложного алгоритма – дешифровать этот сигнал. Причем, если данные восходящего потока относительно конкретны (фонетическая оболочка слова), то нисходящего – относительно абстрактны (смысловое ядро слова). Быстрые и довольно беспорядочные движения глаза дают информацию для первого из них, а устойчивые зрительные образы объектов обеспечиваются данными, поступающими по второму.Казалось бы, так в наш мозг поступают только впечатления. Однако в действительности подобным же образом можно прочитать практически все , чем заполнено наше сознание: воспоминания, эмоции, концепции, внутренний диалог. Хотя все эти составляющие осознаваемого нами опыта не столь уж четко отграничены друг от друга. Подобно воспоминаниям и переживаниям , слова служат своего рода ярлыками, которые мы используем для классификации всего того, что есть в нашем сознании. Впрочем, существует и особый механизм, с помощью которого мозг обеспечивает «подъем» информации. В главе 5 мы в общем виде рассмотрим аргументацию Вернона Маунткастла (Vernon Mountcastle) и Джеффа Хокинса (Jeff Hawkins), полагающих, что существует некий универсальный алгоритм, поддерживающий восходящее направление любой ментальной операции. Как только мы сумеем изучить его, получим возможность считывать данные о соответствующей ментальной активности и влиять на характер протекающих процессов – посредством тех имплантов, в которых будет применяться особый, декодирующий, алгоритм, призванный заменять исходный.
Бог со словарем из двух слов
Но прежде, чем начинать рассмотрение этого магического, как может показаться, алгоритма, который послужит нам в будущем, важно понять алгоритмы, действующие в настоящем. Описанный выше шлем, использующий методику энцефалографии (ЕЭГ), способен «детектировать» одно и только одно событие, происходящее в головном мозге: волну P300. И вы точно знаете, что ваша зрительная система находится в состоянии алертности. Да, именно так. Полагаясь на эти простые исходные данные, вы можете делать всякие умные вещи. Но прочитать (не говоря уже о дальнейшей дешифровке) информацию, связанную с вашими впечатлениями и воспоминаниями, с помощью данной методики уже не получится.
Не получится и с помощью fMRI, хотя функциональное магнитно-резонансное сканирование (ФМРС) проникает глубже, чем электроэнцефалография. В отличие от ЭЭГ, оно «видит» схемы нейронной активности, поэтому с его помощью можно, в определенной мере, судить, о чем думает мозг. В уже упомянутой научной работе «Как читать скрытые намерения человека в его мозге» авторы пишут, что данная методика позволила отслеживать, как испытуемые, которым показывали два числа, выбирали определенную арифметическую операцию – сложение или вычитание. Разумеется, отсюда еще очень и очень далеко до алгоритма майндридинга. Тем не менее, это поможет нам вплотную подойти к сути дела.
Прежде всего, постараемся внимательно разобраться с инженерными деталями. Один из авторов этой научной работы – нейробиолог Джон-Дилан Хайнс (John-Dylan Haynes) – и его сотрудники для исследования мозговой активности испытуемых применили оборудование MRI. Сканеры MRI довольно громоздки (соразмерны уличной кабинке), очень дорогостоящи (от 1 млн долларов и выше) и представляют собой цилиндрический магнит – достаточно большой, чтобы охватить тело человека. Магнит находится в «рубашке» – емкости, наполненной жидким гелием, – и охлаждается в той степени, которая требуется для получения эффекта сверхпроводимости. Как следствие, создается необычайно мощное магнитное поле. Известно, что сканеры MRI способны раскачивать находящиеся в том же помещении тяжелые резервуары с кислородом. Столь сильное поле позволяет определенным образом «выстраивать» некоторые молекулы в человеческом теле – что и дает возможность ясно видеть различные внутренние структуры организма.
Сканеры MRI отображают мягкие ткани организма так же, как рентгеновские лучи – костную ткань. Они позволяют получать не только детализированные мгновенные снимки отдельных частей тела (snapshots of body parts), но и видеозапись, отображающую активность мозга (movies of brain activity). Когда испытуемый о чем-то размышляет, некоторым группам нейронов требуется больше кислорода. Фиксируя изменения в молекулярном состоянии гемоглобина – вещества, отвечающего за доставку кислорода к тканям мозга, – сканер MRI показывает, какая часть мозга активна в определенный момент времени. Эта методика называется функциональным магнитно-резонансным сканированием (functional MRI) и для краткости обозначается аббревиатурой fMRI.
Ее и применяли Хайнс и его команда. Испытуемых помещали в кабинку с магнитным полем и охлаждающей оболочкой (всегда поодиночке, разумеется) и показывали слайд, надпись на котором предлагала принять определенное решение – сложить два появляющихся перед глазами числа или вычесть одно из другого. Примерно так, как показано на картинке ниже.
Испытуемым давали несколько секунд на то, чтобы подумать и тем самым передать информацию о своем решении в память головного мозга. Затем два числа появлялись на втором слайде.
Через несколько секунд возникал третий. На нем были показаны четыре цифры: результаты двух операций (сложения и вычитания) – то есть сумма и разность чисел с первого слайда, а также еще два неверных ответа.
Подопытный сообщал исследователям, какое из чисел он получил, и таким образом обнаруживалось, каким был выбор: складывать пару чисел на первом слайде или вычитать одно из другого.
В течение того точно определенного отрезка времени, когда подопытные передавали свои решения в память, сканер MRI тоже делал свою работу – отслеживал состояние префронтальной области коры головного мозга. Эта область считается самой молодой, сформировавшейся в процессе эволюции человека позже всех прочих (она отвечает за абстрактное мышление). Каждые три секунды магнитно-резонансный сканер «фотографировал» ее, создавая ее объемное изображение (3D picture). Разрешение «снимков» получалось не очень высоким, поскольку создатели fMRI пожертвовали резкостью в пользу скорости, и экспериментаторам приходится довольствоваться изображениями минимального размера. Зато ученые, изучая те или иные схемы (patterns) активности мозга, могут наблюдать за ней в широких пределах.
Однако человеческий мозг с его квинтильонами синапсов в любое мгновение может сделать гораздо больше, чем принять одно решение о том, сложить ли два числа или вычесть одно из другого. Разбираемая нами научная работа не объясняет, благодаря чему исследователи получили право заявить: «Отмеченная в области префронтальной коры головного мозга активность означает, что подопытный принял решение сложить два числа». Точнее, объясняет, но имплицитным образом – предполагая, что читатель знаком со статистическими методами, составляющими основу данного эксперимента. И я почувствовал: чтобы продвинуться далее, мне нужно получить докторскую степень в области математики либо приобрести глубокие знания в сфере магнитно-ядерного резонанса.
И надо же было такому случиться, что подобными знаниями как раз обладала Регина Нуццо, работавшая по программе специального гранта, выделенного на анализ данных, получаемых при использовании fMRI головного мозга человека. Вот почему я постоянно посылал ей текстовые сообщения. Она заглянула в эту статью и объяснила, что тестирование проводилось снова и снова. У подопытных могло возникать множество случайных, не относящихся к делу мыслей, но одна из них в процессе сканирования присутствовала и проявляла себя постоянно – о том, какое решение принять: складывать или вычитать. Раз за разом отсеивая информационный шум, ученые смогли выделить именно ту форму нейроактивности, которая соответствовала принятию данного решения. После этого все ненужное просто отфильтровывалось.