Дэвид Иглмен – Живой мозг (страница 55)

До сих мы обсуждали память, в целом подразумевая, что она одна и едина. На самом деле у памяти много ликов.

Возьмем хотя бы пример журналистки Джоди Робертс, которая в 1985 году жила и работала в штате Вашингтон. А однажды исчезла. Родные и близкие усердно разыскивали Джоди и после многолетних безуспешных поисков смирились с мыслью, что ее уже нет в живых.

Но Джоди очень даже была жива. Спустя пять дней после исчезновения она, как выяснилось много позже, оказалась в городе Аврора, за тысячу километров от дома. Дезориентированная, девушка потерянно бродила по торговому пассажу. При ней не было никаких документов, только ключи от машины, которую так и не нашли. Джоди абсолютно ничего не помнила о себе и своем прошлом: у нее была полная амнезия. Полицейские доставили ее в больницу, но Джоди так и не смогла вспомнить, кто она такая, и ей оформили новые документы на имя Джейн Ди. Новоявленная Джейн устроилась работать в ресторан фастфуда и поступила в Денверский университет. Через какое-то время она переехала в маленький городок на Аляске, где вышла замуж за местного рыбака, приобрела профессию дизайнера сайтов и родила детей — дважды по паре двойняшек.

Спустя 12 лет после исчезновения один знакомый узнал Джоди, просматривая выпуск новостей. И Джейн Ди, в прошлом Джоди Робертс, наконец-то воссоединилась с рыдающими от счастья родными. Правда, она совершенно не могла их вспомнить и держалась с ними учтиво, но отчужденно. Как позже рассказал в новостях ее отец, «в основе своей она осталась той же личностью, какой была. В каком-то смысле мы ее вернули»32.

Главное в этой истории то, что Джоди, как и многие другие потерявшиеся, утратив память о прошлом, тем не менее сохранила память о том, как изъясняться на родном языке, водить машину, кокетничать, получать работу, в чем заключается работа официантки, как писать любовные письма или заботиться о детях. Вот только свою биографию напрочь забыла.

При анализе подобных случаев (а их немало) напрашивается вывод о существовании многих типов памяти. Хотя на первый взгляд это вроде бы неочевидно, но память не есть единое целое, она включает в себя много разных подтипов. В более широком смысле память подразделяется на кратковременную (помнить названный кем-то номер телефона достаточное время, чтобы позже набрать его) и долгосрочную (например, что вы делали во время отпуска два года назад). В долгосрочной памяти можно выделить декларативную (эксплицитную) память (обеспечивает запоминание имен и фактов) в противовес недекларативной (процедурной) памяти (как ездить на велосипеде и прочие действия, которые вы могли бы выполнять, но не в состоянии сформулировать на словах). В недекларативной памяти выделяются несколько подкатегорий, например память о том, как быстро печатать на компьютере или почему от шуршания разворачиваемой конфетной обертки у вас текут слюнки (рис. 10.4).

Рис. 10.4. Различные виды памяти[60]^, [61]^, [62]^, [63]

_{Печатается с разрешения автора}

В качестве первого шага к пониманию случая Джоди следует признать, что разные структуры мозга поддерживают разные типы обучения и памяти. Травма гиппокампа и прилежащих структур может помешать формированию новых порций декларативной памяти («Что я ела на завтрак?»), но не затронет память имплицитную (как говорить, петь, ходить). По этой причине страдавший амнезией Генри Молисон сохранил способность вести нормальную повседневную жизнь и помнил, как чистить зубы, водить машину или поддерживать разговор. При обучении моторным навыкам задействуются другие части мозга, особенно те, что отвечают за равновесие и координацию. Какие-то области мозга играют важную роль в связывании моторных действий с последующими вознаграждениями. Некоторые отделы важны для изменений памяти, связанных с обусловливанием страха, а различные структуры, отвечающие за вознаграждение, способствуют обучению успешным стратегиям добычи пропитания.

Перечень мозговых структур и их связей с обучением и памятью велик и постоянно пополняется, а случаи Генри и Джоди учат нас, что целостность определенной подсистемы необязательно важна для функционирования других. Можно лишиться способности помнить историю своей жизни, но это никак не повлияет на способность выучить и запомнить новые моторные навыки.

* * *

Рассмотрим такой пример: с детства вы повидали много разных птиц, и ваш мозг вывел обобщение, что животные с перьями способны летать. Да, но вы также видели в зоопарке страусов и запомнили это конкретное исключение из правила. Наряду с этим вы могли узнать, что страусиху в вашем зоопарке зовут Дора, однако это знание неприложимо ко всем другим страусам, которых вы могли видеть где-нибудь еще.

Несколько лет назад камнем преткновения для разработчиков искусственных нейронных сетей стала именно проблема различения обобщений и конкретных примеров. Они сумели разработать сети, обучавшиеся обобщениям («Существа с перьями летают») или содержавшие коллекции примеров («Птица Дора летать не умеет, тогда как птица Пол летает»). А объединить эти две позиции не удалось: сеть либо медленно меняла свои параметры в результате предъявления ей тысяч примеров, либо меняла всё, причем мгновенно — сразу же, как только ей предъявляли единичные примеры.

Как же получается, что единый мозг обучается разным вещам одновременно в обеих временных рамках, тем более что для запоминания разных типов информации о мире нужны разные временные шкалы. Иногда нужно сделать обобщение («Лимоны желтые»), в других случаях — запомнить конкретный факт («Лимон в отсеке для овощей в холодильнике совсем сгнил»).

Эта очевидная несовместимость целей дает важную подсказку33. Чтобы успешно решать обе задачи, мозг должен иметь разные системы, обеспечивающие разные скорости обучения: одна — чтобы выявлять в окружающей реальности общие закономерности (медленное обучение), другая — для эпизодической памяти (быстрое обучение). Согласно предположению, этими двумя системами служат гиппокамп и кора: гиппокамп скор на изменения (и потому быстро учится на примерах), тогда как кора должна потратить время, чтобы неспешно делать обобщения. Первый быстро меняется, удерживая конкретные подробности, а вторая меняется медленно и требует подкрепления множеством примеров. Такой трюк позволяет мозгу быстро обучаться на конкретных примерах («При нажатии этой кнопки запускается двигатель арендованной машины») и одновременно медленно извлекать статистические закономерности из приобретенного опыта («Большинство цветов распускаются весной»)34.

Когда активность проходит через мозг, его структура меняется. Для обширных массивов нейронных лесов в вашем черепе это колоссальная организационная проблема: нервная система должна трансформироваться, чтобы оптимально отражать реалии мира. Каждое отдельное изменение должно внести правильный вклад в нейронную сеть, чтобы она вместила новое знание, причем изменения должны быть позиционированы таким образом, чтобы в нужный момент повлиять на поведение. Нередкая ошибка упрощенчества при изучении памяти — полагать, будто в ее основе лежит единый механизм изменений. Классическая версия усиления и ослабления синапсов уже сослужила нам добрую службу: построенные на этих принципах искусственные нейронные сети способны решать прикладные задачи впечатляющей сложности. Но память не сводится к формированию цепочек синапсов в обширной схеме соединений: по мере притока новых данных простые синаптические модели быстро теряют способность представлять ранее поступившие данные. Деградация воспоминаний — а чем они старше, тем прочнее, — раскрывает нам секрет: существуют разные временные шкалы перемен.

Синаптическая модель удобна нейробиологам и разработчикам искусственных нейронных сетей, но Мать-природа почти наверняка руководствовалась другим подходом. Изменения в основе памяти широко распределены между колоссальными количествами нейронов, синапсов, молекул и генов. Аналогично пустыня хранит воспоминания о гуляющих по ее просторам ветрах: они запечатлены в крутизне барханов, в форме выветривания скальных образований, в характере действия эволюции, задавшего форму крылышкам обитающих в этой природной зоне насекомых и листьям выживающих в ее суровых условиях растений.

Для достижения прогресса в области изучения памяти мы должны максимально реалистично подходить к феномену, который пытаемся здесь разъяснить. Хотя современные искусственные нейронные сети легко решают невероятной сложности задачи (вспомним их фантастическую способность различать фотографии), они еще далеко не овладели базовыми особенностями человеческой памяти. Ее богатство и многогранность, как я предполагаю, обусловлены биологическим каскадом временных шкал. Новая информация встраивается поверх старой, укладываясь в рамки ограничений, предлагаемых предыдущим опытом. Я знаю немало студентов-медиков, которые всерьез опасаются, что если они загрузят себе в память еще один новый факт, то он вытеснит что-то из выученного прежде. На их счастье, модель неизменного объема памяти ошибочна. Напротив, с каждой новой усвоенной порцией знания вы только улучшаете свою способность впитать следующее знание по данной теме.