Как мозг сводит нас с ума. Проблемы психосоматики - Регина Фанилевна Габидуллина
Следующую главу мы полностью посвятим теории предсказывающего кодирования и попробуем объяснить ее, показывая, как работают все вышеописанные механизмы при формировании психосоматики. Запаситесь терпением: теория непростая, но мы очень любим ее и не можем не поделиться с вами.
Глава 3. Предсказывающее кодирование
«Трудно что-либо предвидеть, а уж особенно – будущее».
Слова приписывают физику Нильсу Бору
Если вы когда-нибудь изучали философию, то наверняка слышали метафору пещеры, изложенную Платоном в трактате «Государство». Он описывает ее примерно так: представьте, что какие-то люди всю свою жизнь обитают в пещере. С детства они закованы так, что не могут сдвинуться с места или повернуть голову, и видят они только то, что у них прямо перед глазами. Они обращены спиной к свету, а между ними и источником света ходят другие люди и носят разные предметы. Всю свою жизнь закованные видят лишь тени, отбрасываемые этими предметами на стену, и их считают своей единственной реальностью. На протяжении веков эта история была выражением вопроса: что, если мир, создаваемый нашими органами чувств, всего лишь жалкое отражение «настоящего» мира? В наше время ту же идею, но более ярко выражает фильм «Матрица». В нем весь наш субъективный мир оказывается имитацией, создаваемой суперкомпьютером через нейроинтерфейсы… Пугающая мысль! Но похожие идеи высказывают в последнее десятилетие ведущие нейрофизиологи и когнитивные ученые. Эти теории получили обобщенное название – теориями «байесовского мозга», «предсказывающего кодирования» и «активного вывода». С их помощью удается отлично объяснить работу восприятия, эмоции и поведение людей. И все больше ученых считают, что эти теории наилучшим образом объясняют сбои в работе нашей психики, в частности психосоматические расстройства. В нашей книге мы будем опираться на эти новейшие идеи. Попробуем разобраться, в чем их суть.
Мы интуитивно полагаем, что наш мозг является чем-то вроде приемника сигналов из объективного внешнего мира, наподобие умной камеры. Информация от зрения, слуха, обоняния, осязания, вкуса, а также от температурных и интероцептивных (чувствительные окончания внутри нашего тела, внутренние «глаза») рецепторов попадает в мозг, где она каким-то образом суммируется и создает картину реальности. Нервная система, включающая в себя органы чувств и мозг, работает как высококачественная видеокамера, формируя точный слепок внешнего мира. Затем поступившая информации обрабатывается с помощью мыслительной деятельности, ей придается эмоциональная оценка, которая подталкивает организм к действию.
И тут к нам подходит тот самый парень, который любит поспорить и спрашивает:
«А что ты скажешь по поводу фантомной боли, когда болит несуществующая нога? А почему в исследованиях дети из бедных семей воспринимают монеты более крупными, чем есть на самом деле?»
Представление о мозге как о воспринимающей машине было основой в науках о мозге и поведении, в биологии и психологии на всем протяжении XX века. В биологии, например, она проявлялась в виде учения о рефлексах – реакциях организма в ответ на сигналы внешней среды. Так на работу нервной системы смотрели нобелевские лауреаты И. П. Павлов и Ч. С. Шеррингтон. Последний даже написал книгу «Интегративная функция нервной системы», где обрисовал мозг как место, где собирается в единую картину информация из разных источников. В когнитивной науке существует множество моделей, описывающих процесс фильтрации информации на разных уровнях ее прохождения от «сенсора» (например, глаза) до «исполнительного механизма» (например, мышцы руки).
Но в последние годы начало развиваться семейство теорий, которые почти в буквальном смысле переворачивают все с ног на голову. Согласно этим подходам мозг сначала создает идею (предсказание) о том, что происходит в окружающей среде и внутри организма, что он должен увидеть или почувствовать, а затем сверяет свои гипотезы с реальностью. Информация от органов чувств, которая поступает в мозг, может быть согласована или отличаться от прогноза. Если информация отличается от ожидаемой, мозг может скорректировать свою модель (а может, и нет, и далее мы обсудим, в каких ситуациях это происходит). Такой способ работы мозга опирается на статистический подход, описанный английским священником и математиком Томасом Байесом (1702–1761). Поэтому иногда его называют теорией «байесовского мозга». Далее мы постараемся просто изложить его теорию. Обойтись без статистики Байеса мы не сможем, потому что в ней кроется загадка возникновения и поддержания психосоматических симптомов.
Как мы и говорили раньше, сложные вещи проще познавать через метафоры. Представьте, что вы сидите на втором этаже своего дома и слышите непонятный шум на первом этаже. В голову приходят несколько вариантов:
1) разыгрался проказник кот;
2) забралась в дом крыса;
3) вломились грабители.
Вы лишь пару раз видели крыс в районе вашего дома, нападение грабителей крайне редкое событие, а кот любит побегать вечерами – поэтому вы отдаете предпочтение гипотезе о том, что источник шума – кот. Но вы скользите взглядом по комнате и неожиданно обнаруживаете, что кот мирно спит на кровати. Появилась новая информация – и вероятности других объяснений драматически изменяются! Теперь наиболее правдоподобное объяснение – шумит обнаглевшая крыса. Вы направляетесь к лестнице на первый этаж и замечаете что-то необычное в окне: напротив дома припаркована незнакомая машина, и от нее к порогу по снегу тянется цепочка следов. Крыса забыта! Вариант с грабителями получает максимальную (но не стопроцентную) вероятность. Затаив дыхание, вы выглядываете из-за угла, в поиске новых данных для принятия решения, и тут вы видите кого-то… Фух! Это друзья решили устроить вам сюрприз и приехали, не предупредив.
Этот незатейливый пример наглядно демонстрирует все основные элементы того, как работает «байесовский мозг». Изначально ваш мозг предсказывает, что в доме будет тихо, и вы спокойно занимаетесь своими делами. Но раздается громкий шум. Прогноз был, что шума быть не должно, а значит, возникла «ошибка прогнозирования», которая не согласуется с существующей моделью и
