Неизвестен Автор - Мозг (сборник)
В то же время, если рассматривать схему распределения связей (в той мере, в какой она нам известна) в области головного мозга у более сложного животного, скажем поля в зрительной коре обезьяны, то обнаружатся два обстоятельства. Клеток здесь гораздо больше, а распределение связей между ними, очевидно, гораздо менее прецизионное. В одном полушарии головного мозга у обезьяны оно, безусловно, не точно такое же, как в другом. Тем не менее связи, идущие от глаза к зрительной коре, распределены вовсе не случайно. Как пишут в своей работе Хьюбел и Визель, эти связи образуют, хотя и не точную, топографическую карту. Нейроны относятся здесь ко многим типам, которые связаны между собой не случайно, хотя точную степень упорядоченности этих связей установить трудно. Создается впечатление, что в пределах одного небольшого участка точные связи отчасти являются делом случая. Кроме того, один предъявляемый глазу простой сигнал - скажем, короткая линия в одном пункте поля зрения - возбудит не один-единственный детектор границы, а, возможно, несколько тысяч таких детекторов. Одним словом, структура связей не только рассчитана на извлечение из входных сигналов их признаков, но, по-видимому, обладает также некоторыми свойствами ассоциативной сети.
Ассоциативная сеть - это абстрактная схема соединений, изучаемая теоретиками - Марром (Marr), К. Лонге-Хиггинсом (Ch. Longuet-Higgins), Л. Купером (L. Cooper) и другими. Такая сеть имеет набор входных каналов (иногда несколько наборов) и набор выходных каналов. Каждый входной канал связан со всеми выходными, но сила связей неодинакова. Точное распределение зависит от типа рассматриваемой сети. Сила связи отрегулирована "на основании опыта" по определенным точным правилам, обычно так, что те проводящие пути, которые часто активируются совместно, каким-то образом усиливаются.
Такие сети служат для тонкой настройки системы с частично прецизионным распределением связей или способствуют вызову сложного выхода, когда приходит входная активность (или еще лучше - частичная входная активность) от чего-либо, с ним связанного. Взглянув на лицо человека, вы вспоминаете его имя (хотя, увы! не всегда). Вы в состоянии вспомнить человека, даже если увидели лишь часть его лица.
Высшая нервная система представляет собой чрезвычайно хитроумную комбинацию прецизионного распределения связей с ассоциативными сетями. Она построена не так, чтобы каждый входной канал был прямо связан со всеми остальными входными каналами. Кроме того, у высших животных она, по-видимому, не построена прецизионно. Для достижения своих целей система использует две стратегии. Одна из них - стратегия множественного и последовательного картирования (включая реципрокное картирование); она является компонентом, аппроксимирующим прецизионное распределение связей. Но, кроме того, система, по-видимому, организует связи таким образом, что локально - в пределах маленького участка - она, грубо говоря, соединяет все со всем.
Каждый участок содержит целое семейство локальных перекрывающихся ассоциативных сетей. Поэтому на ранней стадии переработки некоторые сигналы (скажем, одна группа от глаза и другая - от уха) не соотносятся друг с другом. Но по мере перехода сигналов от одной карты к другой первоначальное картирование становится и более диффузным, и более отвлеченным (например, ответ на ориентацию лучше, чем на пятно), и, таким образом, сигнал анализируется последовательно все более сложными способами в сочетании с сигналами от других входов.
При таком описании системы мы сразу видим, что это не просто одна огромная ассоциативная сеть. Построить такую сеть, в которой каждый нейрон реагирует непосредственно со всеми другими нейронами, было бы гораздо труднее и она заняла бы гораздо больше места. Поэтому сеть разделена на множество мелких подсетей; одни из них связаны параллельно, другие более последовательно. Кроме того, дробление на подсети отражает внешнюю и внутреннюю структуру окружающего мира, а также наши взаимоотношения с ним. Каждая локальная сеть приспособлена для выполнения тех специальных операций на своем входе, которые нужнее всего в этом пункте для извлечения значимой новой информации. При рассмотрении под таким углом зрения многие общие свойства головного мозга - многочисленные функциональные области, множественные связи с каждым нейроном - начинают приобретать некий смысл.
Разумеется, деятельность головного мозга еще гораздо шире, чем те процессы, которые я обрисовал выше. Должны существовать механизмы внимания, в особенности сосредоточенного внимания, усиливающие активность малых частей мозга. Должна существовать какая-то общая управляющая система. Чтобы мое чрезмерно упрощенное описание не ввело читателя в заблуждение, я советую ему обратиться к статье У. Науты и М. Фейртага (W. Nauta, M. Feirtag), где ясно показано, насколько сложно в действительности все устройство (см. "Организация мозга"). Тем не менее нарисованная мною схема покажет хотя бы кое-что из того, что можно надеяться увидеть при более детальном исследовании нервных процессов.
Какая система или какой уровень вероятнее всего окажется наиболее доступным экспериментальному изучению? Ответить на этот вопрос всегда трудно. Как указывает Кэндел, беспозвоночные животные с их крупными клетками, связанными между собой довольно точно, представляют много преимуществ, и можно не сомневаться, что некоторые созданные в процессе их исследования методики, полученные данные и проникновение в их смысл окажутся полезными также для понимания нервной системы высших и более сложных животных. Сомнительно, однако, чтобы на низших животных можно было получить ответы на все вопросы. Трудно также сказать, какое животное послужит наилучшей моделью человека и какой отдел мозга легче всего изучать. Зрительная система макака, очевидно, очень сходна с нашей. Зрительная система кошки меньше похожа на нее, но кошки обладают другими достоинствами для эксперимента. Много лет не утихает спор о том, какая система более пригодна для изучения - мозжечок или зрительная кора. (Поступающие в зрительную кору сигналы легче контролировать, но упорядоченность ее нейронного строения - ничто по сравнению с упорядоченностью структуры мозжечка.)
Как решить, например, что лучше - детально изучить одну или несколько областей коры, с тем чтобы точно объяснить наблюдаемые в них процессы с позиций нейроанатомии и нейрофизиологии, или же считать все кортикальные области маленькими черными ящиками и сосредоточиться на отношениях между ними? Вполне можно считать, что области, контролирующие более диффузные "активационные" системы, например систему проекций от locus coeruleus, более доступны изучению, чем системы, детально перерабатывающие информацию. На чем бы ни остановиться, за что ни взяться в первую очередь, очевидно, предстоит еще долгий путь, пока мы достигнем, хотя бы в общих чертах, такого понимания работы мозга, которое будет прочно опираться на эксперимент и на теорию.
Каковы в таком случае ближайшие перспективы для нашего понимания мозга? По мере накопления сведений можно ли надеяться на своего рода "прорыв"? Это всегда возможно, но перспективы здесь не очень обнадеживающие. Иногда забывают, что нейробиология уже совершила несколько таких прорывов. Одним из них было открытие, что нервный импульс распространяется по аксону в форме "спайков" приблизительно одинаковой амплитуды и с одинаковой скоростью. Другой прорыв произошел, когда стало ясно, что в большинстве синапсов происходит химическая передача и, в особенности, что синапсы бывают как возбудительные, так и тормозные. Оба этих открытия касаются феноменов, возникших на ранней стадии эволюции животных. Несколько отрезвляет то обстоятельство, что в молекулярной биологии основные прорывы тоже были связаны с механизмами, возникшими уже очень давно. Часто сложные природные явления основаны на простых процессах, но эволюция обычно украшала их всякими видоизменениями и добавлениями в стиле барокко. Разглядеть скрытую под ними простоту, которая в большинстве случаев появлялась достаточно рано, часто бывает чрезвычайно трудно.
Существует еще одна проблема. Анализируя, какие разделы молекулярной биологии развивались быстрее всего, мы видим, что это те части, которые относятся к одномерным приспособлениям (например, определение последовательности оснований в нуклеиновой кислоте или аминокислот в белке), или зависят от возможности отделить небольшую часть системы (например, фермент) и изучать ее сравнительно оторванно от всей остальной системы. Те проблемы, которые связаны с множеством одновременных взаимодействий (как, например, предсказание характера укладки полипептидной цепи), мало продвинулись вперед. Такой анализ предвещает мало хорошего проблемам изучения высших отделов нервной системы, относящимся преимущественно к этому последнему типу.
