Мысли о мозге Ф.Крик

Мысли о мозге

Ф.Крик

Сборник "Мозг", М., Мир, 1980

Статья прислана Михаилом Биккелем

Раздумывая о себе самом, человеческий мозг
открыл некоторые поразительные факты. Чтобы
понять, как он работает, очевидно, нужны новые
методики его исследования и новая система понятий.

В предыдущих статьях этого издания читатель, вероятно, видел, как мозг изучается на многих уровнях - от молекул в его синапсах до сложных форм поведения - и путем различных подходов - химического, анатомического, физиологического, эмбриологического и психологического - к нервной системе разнообразных животных, от примитивных беспозвоночных до самого человека. И все же читатель, вероятно, заметил также, что, несмотря на непрерывное накопление детальных сведений, то, как работает человеческий мозг, по-прежнему окутано глубокой тайной. Издатели "Scientific American" попросили меня как новичка в нейрофизиологии сделать некоторые общие замечания о том, как воспринимает эту проблему сравнительно посторонний наблюдатель. Я интересуюсь нейробиологией более 30 лет, но только последние года два пытаюсь заняться ею серьезно.

Приступая к новой дисциплине, полезно попытаться отделить те вопросы, которые хотя еще далеко не разгаданы, но по крайней мере могут, по-видимому, быть изучены тем или иным обычным способом, - от таких, для которых в настоящее время даже в общих чертах не предвидится готового объяснения. (Именно такой анализ привел нас с Дж. Уотсоном к поискам структуры ДНК.) К первой категории я бы отнес такие вопросы, как химическая и электрическая природа нейронов и синапсов, привыкание и сенситизация одиночных нейронов, действие медикаментов на нервную систему и т. д. Собственно говоря, я включил бы сюда почти всю нейроанатомию, нейрофармакологию и значительную часть нейрофизиологии. Даже развитие мозга не представляется мне по существу таинственным, несмотря на то, что мы ничего не знаем о тех конкретных процессах, которые протекают в развивающемся эмбрионе.

В то же время некоторые функции человека, как мне кажется, недоступны пониманию на современном уровне наших знаний. Мы чувствуем, что есть нечто трудно объяснимое, но мы почти не в состоянии ясно и четко выразить, в чем состоит трудность. Это наводит на мысль, что весь наш способ мышления о таких проблемах, возможно, ошибочен. Из таких проблем я бы выдвинул на передний план восприятие, хотя другие, может быть, заменили бы его пониманием, воображением, волей или эмоциями. Все они имеют то общее, что составляет часть нашего субъективного опыта и что в них, вероятно, принимает участие множество сложно взаимодействующих нейронов.

Для того чтобы постичь эти высшие уровни нервной деятельности, очевидно хорошо было бы узнать как можно больше о более низких уровнях, особенно тех. которые доступны прямому эксперименту. Но само по себе такое знание еще недостаточно. Представляется несомненным, что мы должны рассмотреть теории, которые касаются непосредственно переработки информации в больших и сложных системах, будь то информация, поступающая от органов чувств, или инструкции, посылаемые мышцам и железам, или же поток информации, содержащийся в обширной нервной активности между этими двумя крайними членами.

Причина, по которой я выдвигаю на первый план восприятие и, в частности, зрительное восприятие, состоит в том, что, как ясно показывают Д. Хьюбел и Т. Визель (см. "Центральные механизмы зрения"), оно более доступно прямому эксперименту. Кроме того, наш внутренний образ внешнего мира и точен и ярок, что неудивительно, поскольку человек относится к животным, у которых зрение особенно хорошо развито. Чувство обоняния у человека, напротив, гораздо более смутное. Любопытно, что во многом зрительный образ строится способами, требующими от нас лишь незначительных усилий. Когда мы пытаемся думать об истинно трудных задачах, мы обычно выбираем что-нибудь вроде шахмат или математики, или изучения иностранного языка. Мало кто осознает, каким поразительным достижением является сама по себе способность видеть. Главный вклад в сравнительно новую область искусственного интеллекта состоял не столько в решении проблем обработки информации, сколько в том, чтобы показать, как невероятно трудны эти проблемы. Когда задумаешься над тем, какие расчеты должны быть произведены для опознания даже такой обычной картины, как человек, переходящий улицу, то поражаешься тому, что такое необыкновенное число последовательных детальных операций может быть осуществлено без всякого усилия за такое короткое время.

Создание более крупных, более быстрых и более дешевых компьютеров - достижение, еще далекое от конечной цели, - дало нам некоторое представление о том, чего можно достичь быстрым вычислением. К сожалению, аналогия между компьютером и мозгом хотя и полезна в некоторых отношениях, но может и ввести в заблуждение. В компьютере информация обрабатывается при быстром темпе импульсов и последовательно. В мозгу темп гораздо медленнее, но информация может быть обработана параллельно в миллионах каналов. Детали современной вычислительной машины очень надежны, но исключение одной или двух из них может нарушить все вычисление. По сравнению с ними нейроны мозга несколько ненадежны, но порча даже немалого их числа вряд ли приведет к сколько-нибудь заметному изменению поведения. Компьютер работает по строго двоичному коду, мозг же пользуется менее точными способами сигнализации. Зато он, по-видимому, приспосабливает сложными и тонкими приемами число и эффективность своих синапсов к тому, чтобы его операции соответствовали прошлому опыту. Поэтому не удивительно, что, хотя компьютер точно и быстро производит длинные и запутанные арифметические вычисления - в чем человек довольно слаб, - человек способен опознавать изображения такими приемами, к которым ни один из современных компьютеров еще и не начал приближаться.

Было бы не слишком удивительно, если бы орудием теоретического подхода к таким проблемам оказалась теория информации. Пока что применение ее к зрительному восприятию ограничивалось главным образом ранними этапами зрительного пути. Так, например, для объяснения того, как информация, посылаемая по ограниченному каналу (такому, как зрительный нерв), может в принципе быть представлена более подробно в зрительной коре головного мозга, из области обработки информации были взяты теорема отсчетов и метод пересечения нуля (по Логану). Кроме того, Д. Марр (D. Маrr) из Массачусетского технологического института схематически представил ход вычислительных операций, какие должен выполнить мозг, чтобы мы видели предметы так, как мы это делаем. Это дало нам представление о сложности проблемы, но пока что не привело к сколько-нибудь значительному выяснению действующих механизмов. В частности, до сих пор мы не располагаем каким-либо описанием сознательного восприятия, которое осветило бы наш непосредственный опыт такого восприятия. Как можно полагать, такие феномены основаны на том, что пути вычислений действуют каким-то образом сами на себя, но как именно это происходит, неизвестно. Поскольку эта центральная проблема ускользает от решения, нам остается только обратиться к более локальным и частным вопросам в надежде, что, трудясь над их решением, мы натолкнемся на правильный подход к более сложным глобальным проблемам.

Какой, в общем смысле, аппарат дает мозгу возможность выполнять свою замечательную деятельность? Число компонентов (нейронов) в мозгу составляет, вероятно, около 10¹¹. Число синапсов, или контактов между нейронами, равно, возможно, 10¹⁵. В среднем на каждом нейроне имеется несколько тысяч отдельных входов, и он сам посылает связи ко многим другим нейронам. Физическое распределение большинства компонентов не особенно отчетливое. Дендриты, или короткие волокна, соседних нейронов сложно переплетены, хотя обычно они не соприкасаются друг с другом. Между дендритами ветвятся аксоны, или длинные волокна нейронов; многие из них часто обладают тысячами контактов. Монтажная схема таких волокон, если бы возможно было ее создать, разумеется, была бы весьма запутанной.

Как пробираться через эти немыслимые джунгли? Традиционный способ состоит в том, что удаляют части мозга и смотрят, как меняется поведение. Это можно проделать на экспериментальных животных, хотя лишь немногие операции достигают желаемой точности. Над людьми такие "опыты" вопреки нашему желанию совершают инсульты, опухоли и травмы, но в этих случаях трудно точно определить характер и степень повреждения. Тем не менее такие "опыты" принесли много ценных сведений. Возникают два важных вывода. Первый состоит в том, что разные области мозга выполняют разную работу. Нарушения деятельности мозга вследствие повреждения одной области часто совсем иные, чем нарушения, возникающие при повреждении другой. Второе заключение несколько неожиданно. Некоторые опыты показывают, что мозг перерабатывает информацию способами, совершенно отличными от тех, какие можно было бы предполагать. Такие процессы, как узнавание букв и узнавание цифр, которые, казалось бы, должны протекать в одном и том же месте, по-видимому, осуществляются в разных местах. Справедливо и обратное: некоторые процессы, представляющиеся раздельными, нарушаются при повреждении одной и той же области.

Это приводит нас к одному из самых серьезных предостережений, какое должен принять исследователь мозга. На всех уровнях нас вводит в заблуждение наша интроспекция. Это относится не только к сложным процессам, но и к процессам, которые представляются простыми. Человек, не размышлявший о таких вещах, возможно, полагает, что видит в деталях одновременно все части зримого мира. Хотя он и знает, что те предметы, на которые он смотрит "краем глаза", видны не очень четко, но не отдает себе отчета в том, насколько в действительности узко то окно ясного видения, через которое он создает себе большую часть картины внешнего мира. Поскольку движением глаз человек по желанию выделяет детали в любой части видимого мира, у него создается впечатление, что она "все время перед ним".

Быть может, наиболее яркой иллюстрацией сказанного служит наличие слепого пятна в каждом глазу. Далеко не все осознают его присутствие, хотя это легко доказать. Примечательно, что в нашем поле зрения мы не видим дыры. Происходит это отчасти потому, что у нас нет способов обнаружить ее края, а отчасти потому, что мозг заполняет дыру зрительной информацией, получаемой из ее ближайшего окружения. Наша способность к самообману по поводу работы собственного мозга почти безгранична, главным образом потому, что часть, о которой мы можем сообщить, составляет лишь ничтожную долю того, что происходит у нас в голове. Вот почему философия в значительной части бесплодна уже более 2000 лет и, вероятно, останется такой же, пока философы не научатся понимать язык переработки информации.

Это не значит, однако, что следует вовсе отказаться от изучения нашей умственной деятельности путем интроспекции, как это попытались сделать бихевиористы. Поступить так, значило бы устранить один из наиболее значительных атрибутов того, что мы стараемся изучить. Но факт тот, что никогда нельзя принимать на веру свидетельства интроспекции. Им следует давать объяснения иные, чем только те, которые дает она сама.

Основная проблема состоит в том, что почти всякий процесс, который можно изучать, наблюдая общее поведение (например, чтение), включает сложное взаимодействие многих областей мозга, каждая из которых перерабатывает информацию по-своему. Мы знаем только в самых общих чертах, как распознать и классифицировать эти разные области. Хотя наши сведения о том, как они взаимосвязаны, быстро расширяются, но ни качество, ни количество этих сведений еще далеко не достаточны. Кроме того, мы редко знаем, какую операцию производит каждая область, т.е. как соотносятся выходы с входами, а в некоторых случаях мы даже не имеем ни малейшего представления о том, что происходит.

В этом лежит главная причина того, почему по мерке строгой науки чистая психология довольно бесплодна. Это не значит, что она не может быть количественной. Одна ее отрасль, довольно забавно именуемая психофизикой, безусловно, использует количественный подход и притом часто разумно и с воображением. Основная трудность состоит в том, что психология пытается обращаться с мозгом, как с черным ящиком. Экспериментатор изучает входы и выходы и из полученных результатов старается вывести структуру и операции внутри ящика. Такой подход необязательно плох. Многие годы предмет генетики был черным ящиком. Она старалась, не без известного успеха, вывести структуру и функцию генетического материала из изучения результатов выведения животных и растений. И, действительно, немало хорошего в биологии создано методом черного ящика. Это возможно на любом уровне. Для предыдущего поколения биохимиков фермент был черным ящиком. В наше время многие энзимологи изучают структуру фермента с целью связать ее с его поведением. То, что для одного является черным ящиком, для другого составляет задачу исследования.

Трудность подхода, исходящего из принципа черного ящика, состоит в том, что если только ящик по сути своей не совсем прост, то скоро наступает стадия, когда наблюдаемые результаты одинаково хорошо объясняются несколькими соперничающими теориями. Попытки выбрать одну из них часто оказываются безуспешными, поскольку по мере проведения новых опытов выявляются все большие сложности. И если вопрос тем или иным способом должен быть решен, то здесь нет иного выбора, как постучаться внутрь ящика.

То, что мы знаем о мозге - как это здесь показано, - говорит нам о двух вещах. Мозг явно настолько сложен, что возможности предсказывать его поведение только на основании изучения его частей еще слишком далеки, чтобы стоило принимать их во внимание. Эта же сложность служит нам предостережением, что если применяемый чистой психологией подход по принципу черного ящика не потерпит поражения, то это будет для него большой удачей. Психология необходима. Что делает организм в действительности, мы можем узнать, только наблюдая его. Однако одна только психология скорее всего окажется бесплодной. Она должна сочетать изучение поведения с параллельным исследованием того, что происходит внутри мозга. Хорошим примером служит исследование Р. Сперри и его сотрудников из Калифорнийского технологического института, проведенное у больных с "расщепленным мозгом", у которых нарушены связи между двумя полушариями большого мозга. Другим примером является применение дезоксиглюкозы для введения метки в те участки мозга, в которых уровень активности выше среднего, когда подопытное животное выполняет какую-нибудь задачу. Таким образом, изучение нейроанатомии и нейрофизиологии может сочетаться с исследованиями поведения. Мы должны изучать и структуру, и функцию, но изучать их внутри черного ящика, а не только снаружи.

Новичок в таких вопросах бывает рад, когда, отпрянув в ужасе от сложностей нейроанатомии, он потом обнаруживает, что этот предмет в последнее время стал одним из самых захватывающих в нейробиологии. Это объясняется тем, что хотя, вообще говоря, схема соединений мозга очень запутанна, но работы последнего времени показали, что эти соединения гораздо более упорядоченны, чем можно было думать всего несколько лет назад. Такой переворот произошел в значительной мере благодаря новым экспериментальным методикам, пришедшим из биохимии, в частности благодаря использованию аминокислот, меченных радиоактивными изотопами, и фермента пероксидазы хрена для прослеживания связей, а также благодаря использованию меченой дезоксиглюкозы для тех участков, где нейроны особенно активны. Кроме того, плодотворным оказалось применение специфических антител для "окраски" определенного класса нейронов. Есть надежда, что эффективная новая методика моноспецифических (моноклональных) антител, которую только начали применять, даст еще больше для классификации нейронов по типам, имеющим определенное значение, и для обнаружения их трехмерного распределения. Однако задачи эти столь грандиозны, что, как можно сказать с большой долей уверенности, без разработки еще и других новых методов движение вперед будет медленным. Резкий подъем молекулярной биологии оказался возможным благодаря продуманным поискам новых методов (например, методов быстрого определения последовательности оснований в ДНК).

Подобно нейроанатомии нейрофизиология неуклонно развивается, особенно с тех пор, как появилась возможность регистрировать импульсацию отдельных нейронов, а не групп клеток. Хорошим примером этого служит классическая работа Хьюбела и Визеля на зрительной коре. Однако можно предполагать, что и здесь нужно будет изменить темпы. В частности, возможно, понадобится отводить активность многих нейронов одновременно и независимо Друг от друга, используя для этого новые возможности, какие дает нам микроэлектроника. Это позволило бы также более эффективно изучать ответы на более сложные комбинации стимулов, например ответ на две или три параллельные линии в поле зрения, а не только на одну.

Как в нейроанатомии, так и в нейрофизиологии накопление новой информации идет медленно по сравнению с общим ее количеством, содержащимся в системе. Поэтому важная роль теоретической нейробиологии состоит не просто в попытках создать правильные и детальные теории нервных процессов (что может оказаться очень трудной задачей), но и в том, чтобы указать, какие свойства полезнее всего изучать и в особенности измерять, чтобы понять, какого рода теория требуется. Бесполезно требовать невозможного, например точной схемы соединений в одном кубическом миллиметре ткани мозга или определения характера импульсации всех нейронов в нем. Задача в том, чтобы установить, какая легко доступная информация была бы самой полезной, а также (что труднее), какие данные можно получить в разумные сроки, если ввести осуществимые новые методики. Иногда ясная формулировка требования - это уже полдела для понимания того, как его выполнить. Например, цены бы не было методике, которая позволила бы вводить в нейрон вещество, способное четко окрасить все связанные с ним нейроны и только их. То же самое относится к методу, при помощи которого можно было бы инактивировать все нейроны строго одного типа, сохраняя все остальные более или менее неизмененными.

Как далеко все это привело нас в настоящее время? Помещенные в данном выпуске статьи дают хорошее общее представление о достигнутых успехах. Чего заметно не хватает, так это широких идейных рамок, в пределах которых можно интерпретировать все эти различные подходы. В таком состоянии находились биохимия и генетика до того, Как произошла революция в молекулярной биологии. Дело не в том, что большинство нейробиологов не имеют какого-либо общего представления о том, что происходит. Беда в том, что представление это не сформулировано точно. Стоит притронуться к нему, как оно разваливается. Если привести лишь несколько примеров, то природа восприятия, нейронные корреляты долговременной памяти, функция сна - все они носят такой характер.

Как же в таком случае следует строить общую теорию мозга? На ее пути стоят, по-видимому, три важных ограничительных условия. Первое-это природа физического мира. Повседневный мир, в котором мы живем, не является чем-то аморфным и беспорядочным. Он состоит из предметов, которые обычно занимают определенное пространство и которые, хотя и перемещаются относительно других предметов, сохраняют свои размеры и форму. Зрительно предмет обладает поверхностями, очертаниями, цветом и т. п. Он может испускать звук или запах. Не вникая в детали, безусловно можно ожидать, что какова бы ни была переработка информации, поступающей в мозг, она будет связана с инвариантами и полуинвариантами во внешнем мире, доступными органам чувств.

Эксперимент показывает, что так это и происходит, притом часто неожиданным образом. Хорошим примером является такого рода восприятие цвета, какое показано в опытах Э. Ленда (Е. Land). Можно было бы думать, что когда дело идет о большом цветном пятне, то воспринимается окраска света, который действительно исходит от пятна и падает на сетчатку. На самом же деле цвет в большинстве случаев создается сочетанием окраски света, падающего на предмет, и света, отражаемого поверхностью предмета. Как это ни удивительно, мозг способен извлекать эту последнюю информацию из поступающих зрительных сигналов. Она может в значительной степени компенсировать характер падающего света. То, что мы воспринимаем, больше соответствует отражению от поверхности, которое является свойством самого предмета.

Поразительная демонстрация такого рода феномена проводится в Эксплораториуме в Сан-Франциско, хотя в этом случае поверхности имеют разные оттенки серого - от почти белого до совершенно черного. Освещение, источник которого скрыт, здесь неровное - оно гораздо сильнее в нижней части экспозиции, чем в верхней. Один участок внизу выглядит очень черным, другой участок наверху кажется почти белым. С помощью узких трубок эти участки можно рассматривать каждый по отдельности. И если смотреть в них таким образом, то видно, что оба участка имеют в точности один и тот же оттенок серого. Когда моя жена-художница - увидела этот экспонат, она была поражена и заявила, что это фокус. Она не отдает себе отчета в том, что в известном смысле все, что она видит, это фокус, который показывает ей ее мозг.

Второе ограничительное условие налагается биохимией, генетикой и эмбриологией. Нервная система сделана не из металла или неорганических полупроводников, а из специализированных клеток. Импульс, бегущий по аксону, движется с умеренной скоростью по сравнению со скоростью света (даже несмотря на то, что нейрон может при помощи разных фокусов ускорять его движение); это ограничение налагается на него биохимией. Хотя важную роль в нейронной активности играют такие неорганические ионы, как натрий и калий, не вызывает удивления тот факт, что передача нервного импульса от одного нейрона к другому производится мелкими органическими молекулами, потому что многие такие молекулы синтезируются с легкостью. Удивительно то, что один и тот же медиатор действует в столь многих различных местах - ограничительное условие, вероятно, налагаемое эволюцией.

Дальний конец аксона находится далеко от ближайшего пункта синтеза белка (не считая митохондрий внутри аксона), и это обстоятельство может налагать ограничения на скорость, с которой в нем происходят некоторые биохимические изменения. Вероятно, существуют одни типы нейронных цепей, с которыми организм справляется сравнительно легко, и другие, которые для него непосильны. Насколько мы знаем, генам высшего животного может быть трудно придавать схеме нейронных связей большую точность, особенно если в схеме участвует очень много клеток. Например, точного распределения связей, необходимого для правильного стереоскопического зрения, трудно достичь без того благотворного влияния, какое оказывает некоторый контакт с реальным внешним миром, может быть, потому, что системы, связанные с двумя глазами, вероятно, не могут быть построены с требуемой точностью.

Возможны и другие ограничения. Как предположил много лет назад Г. Дэйл, нейрону, по-видимому, трудно так устроить свои дела, чтобы одна веточка его аксонного дерева выделяла один медиатор, а другая - другой. Этот принцип, возможно, лежит в основе случая, описанного Э. Кэнделом в настоящем выпуске (см. статью "Малые системы нейронов"), когда медиатор, продуцируемый одной и той же клеткой, возбуждал одни клетки, тормозил другие и оказывал смешанное влияние на клетки третьего типа.

Третье ограничительное условие налагается математикой, в частности теорией связи. На первый взгляд может показаться, что некоторые такие результаты противоречат ожиданиям. При известных обстоятельствах распределение, или общая структура (pattern), прекрасно воссоздается на основе небольшой выборки, если производить ее через правильные промежутки. Информация может быть заложена в память в распределенной форме подобно голограмме таким образом, что извлечение части хранимой информации не устраняет какой-либо части картины, хотя снижает до некоторой степени качество всей картины.

Возникает искушение ввести четвертое ограничительное условие, но опыт показал, что оно ненадежно. Это условие налагается эволюцией. Несомненно, все организмы и их компоненты образовались в результате долгого эволюционного процесса, и это обстоятельство никогда нельзя забывать. Однако неразумно было бы утверждать (разве только в самых общих выражениях), что эволюция не могла сделать того-то или должна была сделать то-то. Биолог должен руководствоваться хорошим рабочим правилом, что эволюция гораздо умнее его. Это не значит, что сравнительные биологические исследования не могут показать, что определенная структура часто связана с определенной функцией. Таксономическое сопоставление результатов эволюции может привести к полезным предположениям, но такие предположения всегда должны быть подтверждены прямым экспериментом.

Как бы то ни было, но первые три ограничительных условия мы понимаем лишь частично. Процесс разложения окружающего нас мира на его существенные признаки не всегда протекает прямолинейно. Многие важные вопросы эмбриологии еще не получили ответа. Теория информации сравнительно новая отрасль знания. Поэтому, хотя и есть возможность получать какие-то наводящие указания, рассматривая все три условия, исследователь редко встречается с таким обилием ограничений, что это практически позволило бы сделать выбор между теориями. Существует так много способов, какими наш мозг мог бы перерабатывать информацию, что без существенной помощи прямых экспериментальных фактов (а они обычно малочисленны) мы вряд ли сделаем правильный выбор.

Существуют ли какие-то идеи, которых следует избегать? Я думаю, что одна, по крайней мере, есть - это идея гомункулуса. Недавно я пытался разъяснить одной умной женщине проблему, которая состоит в том, как понять, что мы вообще воспринимаем что бы то ни было, но мне это никак не удавалось. Она не могла понять, в чем тут проблема. Наконец, в отчаянии я спросил ее, как она сама считает, каким образом она видит мир. Женщина ответила, что, вероятно, где-то в голове у нее есть что-то вроде маленького телевизора. "А кто же в таком случае, - спросил я, - смотрит на экран?" Тут она сразу же поняла, в чем проблема.

Большинство нейробиологов считает, что в мозгу нет гомункулуса. К несчастью, легче констатировать ошибку, чем не впасть в нее. Это происходит потому, что мы несомненно питаем иллюзию существования гомункулуса - нашей личности. Вероятно, сила и прочность этой иллюзии имеют свои основания. Возможно, она отражает некоторые аспекты общего управления мозгом, но какова природа этого управления, мы еще не узнали.

Следовало бы избегать еще одной общей ошибки. Ее можно было бы назвать "ошибкой премудрого нейрона". Представим себе нейрон, который посылает сигнал на некоторое расстояние по своему аксону.

Что этот сигнал сообщает воспринимающему синапсу? Сигнал, разумеется, закодирован частотой нервных импульсов, но что означает его сообщение? Легко усвоить привычку считать, что оно содержит в себе больше, чем это есть в действительности.

Возьмем, например, нейрон в зрительной системе, который считается цветочувствительным. Предположим, что лучше всего он разряжается при стимуляции пятнышком желтого света. Мы склонны думать, будто он сообщает нам, что свет в этой точке желтый. Однако на самом деле это не так, потому что большинство рецепторов цвета имеют широкую кривую ответов и генерируют импульсы - во всяком случае, в известной степени - в довольно широком диапазоне длин волн. Поэтому данная частота импульсации может быть вызвана и слабым желтым и сильным красным светом. Кроме того, на импульсацию данного нейрона могли повлиять объем движения светового пятна и его точные форма и размеры. Короче говоря, множество разных, хотя и связанных между собой входов вызовут импульсацию одной и той же частоты.

Поскольку относящийся к данному стимулу сенсорный вход в нейрон обладает многими признаками, а выход (грубо говоря) только один, то информация, передаваемая одним нейроном, обязательно неоднозначна. Однако следует иметь в виду, что мы можем, кроме того, извлечь информацию, сравнивая импульсацию одного нейрона с импульсацией другого или нескольких других нейронов. Посредством одного только типа рецепторов (палочек) мы вовсе не можем воспринять цвет, а видим только оттенки серого. Чтобы свет в нашем восприятии был окрашен, нужно не меньше двух типов рецепторов, причем у каждого из них кривая ответов на разные длины волн отличается от кривой для другого нейрона. Опытами показано, что это именно так: мы можем воспринимать цвет палочками при участии хотя бы одного типа колбочек.

Следует иметь в виду, что это соображение относится не только к цвету. Одиночный "детектор границы" в действительности не сообщает нам о наличии границы. Он обнаруживает, говоря приблизительно, "свойство границы" во входных сигналах, т. е. особого типа неоднородность изображения на сетчатке, которая может быть создана многими разными предметами. Одна из задач теоретической нейробиологии состоит в том, чтобы постараться превратить такие неопределенные понятия, как "свойство границы", в математически точные описания.

Это общее соображение относится ко всем уровням нервной системы. Оно ясно показывает, почему для извлечения полезной информации из входной нервной активности нам нужно перерабатывать ее столь многими различными способами.

Но все же, нельзя ли нарисовать некую общую картину переработки информации? Пожалуй, легче всего это сделать, рассматривая зрительную систему и, в частности, зрительную кору большого мозга. На первый взгляд, карта зрительных ответов в стриарной коре (поле 17) представляет собой топологически соответствующую картину половины поля зрения. Но надо сказать, что картина эта определенным образом искажена: большая ее часть соответствует центральной области сетчатки с ее высокой остротой зрения (центральной ямке) и меньшая часть-периферии. Тем не менее эта карта достаточно упорядочена и довольно точна.

Более внимательное рассмотрение показывает, что дело обстоит не так просто. Входы от левого глаза переплетаются в форме полос со входами от правого глаза. Кроме того, каждый глаз обладает входами трех разных типов (от латерального коленчатого тела): один-для Y-клеток сетчатки (которые дают довольно короткие ответы) и остальные два входа-для Х-клеток. Кроме того,.имеются мощные входы от таких образований, как подушка, а также от других областей зрительной коры. Выходов тоже много. От этого поля идет не один выход, а множество, отчасти к нейронам, образующим карты в других зрительных областях, и отчасти к подкорковым областям, в том числе сравнительно крупный выход обратно к латеральному коленчатому телу, откуда первоначально пришли многие входы. Таким образом, этот участок коры представляет собой область множественных входов и множественных выходов. Каждый вход или выход включает множество отдельных аксонов (миллионы), распространяющихся по всей области.

Какую переработку информации выполняет стриарная кора (первичная зрительная область)? Как показано в статье Хьюбела и Визеля, главная функция стриарной коры состоит в ответах на разную ориентацию форм в поле зрения. В каждой "колонке" стриарной коры нейроны отвечают только на одну ориентацию, хотя их ответ может относиться к любому из множества типов. Преобразованная таким образом входная активность затем направляется в другие пункты.

Как широко процесс обработки информации распространяется по коре в разные стороны? Поразительно, что он весьма локален. За пределами нескольких миллиметров уже сравнительно мало взаимосвязей, если не считать аксонных связей диффузного характера, идущих от ствола мозга. Каждый маленький участок содержит множество взаимосвязанных нейронов (каждый квадратный миллиметр поверхности коры включает около 100000 нейронов), но они почти не имеют каких-либо прямых связей с теми нейронами, которые реагируют на более далекие части поля зрения. (У макака общая поверхность стриарной коры в одном полушарии составляет приблизительно 1400 квадратных миллиметров.)

Следует отметить, что пока еще нет убедительных свидетельств о наличии внутри области дискретных модулей. Отношения здесь скорее такие, как между жителями воображаемого города, которым запрещено удаляться от дома более чем на полмили. Они могут общаться со своими соседями на расстоянии одной мили, особенно со своими ближайшими соседями, но не имеют никаких прямых контактов с теми, кто живет подальше.

Примечательно, что это описание, в его самом общем виде, применимо к большей части коры, если не ко всей. Известно множество отдельных зрительных полей, каждое с какой-либо "картой" поля зрения. В коре у ночной обезьяны по меньшей мере восемь, а может быть, и больше, преимущественно зрительных полей. Если мы взглянем на слуховые или на соматосенсорные области, то увидим то же самое. Слуховая кора этой обезьяны состоит из четырех отдельных полей, "картированных" по частоте и, вероятно, по амплитуде. Поверхность тела обезьяны картирована несколько раз в соматосенсорных областях. Во всех случаях входы, большая часть которых идет к средним слоям коры, состоят из чередующихся полос того или иного типа. Эти входы смешиваются при переработке информации, которая происходит в верхних и нижних слоях. После переработки выходная активность направляется упорядоченным образом к нескольким другим пунктам как в коре, так и в подкорковых областях. Вполне оправдана гипотеза, согласно которой в случае такой связи между двумя полями выход одного из них картируется упорядоченно, но необязательно однородно на поверхности второго поля. Кроме того, часто наблюдаются обратные отношения. У обезьяны поле 17 посылает картиро ванную проекцию к полю 18, а это последнее тоже посылает часть своей выходной активности обратно к полю 17. Эти обратные связи, вероятно, не диффузны, а образуют обратную карту. Насколько точно прямая и обратная карты соответствуют друг другу, еще неизвестно. Можно думать, что соответствие окажется довольно точным.

Из того правила, что в корковых слоях не обнаружено отчетливых клубочков нейронов, имеется одно интересное исключение. Это бочонки, исследованные Т. Вулси (Т. Woolsey) с сотрудниками в Медицинской школе Вашингтонского университета и упомянутые в настоящем выпуске в статье У. Коуэна (см. "Развитие мозга"). Каждый бочонок имеет в поперечнике приблизительно 200 ммк, и, хотя соседние бочонки соединены между собой, связи внутри бочонка гораздо богаче. Это служит иллюстрацией того, как кора справляется с мелкими, пространственно дискретными, а не непрерывными входами.

Возможно ли, что кора содержит фиксированное, определимое число отдельных полей? Это, очевидно, верно для сенсорных и, вероятно, для моторных полей. На приведенном мною рисунке изображена карта зрительной коры ночной обезьяны, составленная недавно Дж. Олменом (J. Allman) с сотрудниками из Калифорнийского технологического института. На ней показаны восемь отдельных полей, картированных в этой области. Как можно видеть, хотя каждое поле и имеет на карте достаточно очерченные границы и определяется в этих случаях вполне однозначно, в коре в этих точках отсутствуют отчетливые изолирующие границы. В обоих полушариях кора представляет собой непрерывный слой с одним только краем. В нем нет "щелей". Неудивительно поэтому, что на границах в картировании имеется, говоря приближенно, локальная плоскость зеркальной симметрии. Иными словами, две карты, по одной с каждой стороны границы, взаимосвязаны. При продвижении вдоль границы эти карты по обе стороны от нее одинаковы. При удалении от нее под прямым углом направление движения в поле зрения на одной карте такое же, как при удалении от границы на другой карте. Если внимательно рассматривать рисунок, то видно, что это правило нарушается только в одном месте. Правило локальной плоскости зеркальной симметрии сохраняет свою силу на картах как слуховой, так и соматосенсорной системы, опять-таки с несколькими исключениями. Этого как раз и следовало ожидать при наличии ряда отдельных карт, которые в то же время до известной степени взаимодействуют по краям. Это позволяет думать, что в процессе эволюции новые функциональные поля головного мозга возникают попарно.

Распространяется ли такое картирование в виде обособленных полей также на остальные части коры, в частности на лобные области, и на то, что мы называем ассоциативными зонами? В настоящее время никто этого не знает даже про обезьян, не говоря уже о человеке. Но уже теперь ясно, что у обезьян большую часть коры можно картировать таким образом. Хотя легко представить себе, как можно было бы разрушить представление о полях (понятие поля полезно только при условии, если несколько разных его определений однозначно приводят к одному и тому же делению на поля), я склоняюсь к тому, что это представление правильно почти для всей коры. А если оно правильно, то сколько же полей в коре человека? Больше 50? Может быть, меньше 100? Если бы каждое поле можно было посмертно четко окрасить так, чтобы точно увидеть, сколько всего полей, каких размеров каждое из них и как именно оно соединено с остальными полями, это явилось бы большим шагом вперед.

До сих пор я говорил только о коре большого мозга, но кора мозжечка очевидно с ней сходна. Здесь также входы упорядочены и образуют более одной карты. Оба главных входа, по-видимому, расположены в виде полос. Есть что-то в эмбриологии, чему "нравятся" полосы. Это очень ярко показала М. Константин-Патон (М. Constantine-Paton) из Принстонского университета, которая путем эмбриологических манипуляций создала лягушек с третьим глазом. В норме на каждый tectum opticum проецируется только один глаз, но в этом случае к нему могут идти проекции от обоих глаз. Когда это происходит, входы располагаются полосами, чего не бывает у нормальных лягушек.

Далее, если взять такие подкорковые области, как таламус, то здесь мы снова найдем некоторые свидетельства упорядоченного картирования. Каждое кортикальное поле обычно содержит карту своего собственного участка таламуса, часто в виде пятен. Упорядоченные карты, очевидно, имеются и в других частях нервной системы - базальных ганглиях, стволе мозга, спинном мозгу и т.д. В каждом таком случае нам нужно точно знать, как раздробить обширную совокупность нейронов на мельчайшие, имеющие определенное значение единицы, даже если эти единицы взаимодействуют до известной степени со своими соседями. Во многих случаях они представляют собой слои или части слоев, в других случаях имеют более компактную форму. Их входы и выходы не всегда расположены так аккуратно, как в коре, и поэтому задача не всегда будет легкой.

Снабженные весьма приблизительной картиной высших отделов головного мозга, мы теперь можем обратиться к общим вопросам о природе связей. Для этого нам нужны два довольно простых понятия: прецизионная схема связей и ассоциативные сети.

В то время как иногда кажется, что в головном мозгу все соединено со всем, в прецизионной схеме связи расположены определенным; упорядоченным образом. Лишь определенные клетки связаны с другими определенными клетками, а общая структура связей часто одинакова у отдельных животных. Прецизионное распределение связей обычно обнаруживается там, где в нем участвует небольшое число клеток, как, например, у сравнительно примитивного беспозвоночного аплизии, описанного в статье Кэндела (см. стр. 59 - DoctoR: исходная ссылка сборника). Хорошим примером служит также небольшой круглый червь Caenorhabditis elegans, которого изучал С. Бреннер (S. Brenner) с сотрудниками в Лаборатории молекулярной биологии Медицинского исследовательского совета в Кембридже в Англии. У этого вида сеть состоит точно из 279 нейронов, которые соединены между собой в точности одинаково у всех особей. Более многочисленные нейроны тоже могут быть связаны прецизионно, в особенности там, где структура из клеток повторяется многократно, что характерно, например, для глаза мухи. Прецизионное распределение связей не исключает возможности обучения, что ясно показано в статье Кэндела, потому что сила связей может быть изменена опытом.

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 (Магг), 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 M. 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 оторвано 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.

Но один прорыв, совершенный генетикой и начатый Менделем, явился результатом подхода с позиций представления о черном ящике (изучение наследования признаков у растений) и дал сведения о высоком уровне организации (о хромосоме). Поэтому если в исследовании головного мозга действительно произойдет прорыв, то, вероятно, это будет на уровне общего управления системой. Если бы система была такой хаотичной, какой она иногда кажется, мы не могли бы выполнять удовлетворительно даже самые простые задачи. Если взять возможный, хотя и маловероятный, пример, то мощным прорывом явилось бы открытие, что работа мозга производится фазически, каким-то периодическим часовым механизмом, подобно компьютеру.

В настоящем выпуске "Scientific American" показано, что головной мозг успешно изучается под многими углами зрения и что проделана большая увлекательная работа. Только поразмыслив о том, как запутана вся система и как сложны многочисленные разнообразные операции, которые она должна выполнять (в этой статье мы коснулись только некоторых из них), мы понимаем, что перед нами еще долгий путь. Но новые методы дают новые результаты, а новые результаты порождают новые идеи, так что нам не следует падать духом. Нет области науки более жизненно важной для человека, чем исследование его собственного мозга. От нее зависит все наше представление о Вселенной.

Литература:

- Allman J.-M., Kaas J.H., Lane R.H" Miezen P.M. A representation of the visual field in the inferior nucleus of the pulvinar in the owl monkey (Aotus trivirgatus). Brain Research, vol. 40, No. 2, 291-302, May 26, 1972.

- Brenner S. The Genetics of caenorhabditis elegans, Genetics, vol. 77, No. 1, 71-94,January, 1974.

- Constantine-Paton M., Capranica R. R. Central projection of optic tract from translocated eyes in the leopard frog {Rana pipiens). Science, vol. 189, No. 4201, 480-482, August 8, 1975.