В начале 1990ых Дэвид Поеппел, тогда еще студент MIT (и мой одногруппник) обнаружил поразительную вещь. Он изучал нейрофизиологические основы восприятия речи, и тогда набирала популярность новая технология, которая называлась позитронно-эмиссионная томография (PET). В нескольких ведущих журналах к этому моменту было опубликовано около полудюжины PET-исследований восприятия речи, и Дэвид попытался синтезировать результаты этих исследований, сравнив, каким частям мозга отводили роль восприятия речи.

Результат был шокирующим: ни одна статья не перекликалась с другой. Каждое новое исследование публиковалось с большой помпой, но все вместе они были настолько несовместимы, что казалось, будто они не имеют смысла. Как если бы шесть разных свидетелей рассказывали совершенно разные версии случившегося.

Сразу возникает неудобный вопрос к нейронаукам: если шесть исследований дают шесть разных ответов на поставленные вопросы, то почему кто-либо вообще должен воспринимать нейронауки всерьез? Начался разбор полетов. Может технология PET, подразумевающая введение радиоактивного препарата, оказалась ненадежной? Или исследователи были небрежны? Казалось, никто не знает ответов.

А потом внезапно тучи рассеялись. Стали распространяться технологии нейровизуализации, они же brain imaging. PET заменили более гибкой технологией: функциональной магнитно-резонансной томографией (фМРТ). Она позволяла ученым изучать человеческий мозг без применения опасных радиоактивных веществ, проводить продолжительные исследования, собирать больше данных и получать более надежные результаты. Экспериментальные методы тоже постепенно стали более точными. Потом фМРТ-аппараты стали доступнее. Ученые уточнили и стандартизировали методы. И начали, наконец, приходить к согласию в результатах своих работ.

Параллельно с этими изменениями нейронауки стремительно становились популярны в неакадемическом мире. Причудливые разноцветные изображения мозга закрепились в медиа как образ человеского разума и сбили общественность с толку ложным ощущением понимания. (В большом журнальном материале под названием ‘Duped’ Маргарет Тэлбот описала исследование из Йеля, которое утверждало, что вставки о нейронауках делают статьи более убедительными). Нейровизуализации, про которые в 90ых слышали единицы, стали наиболее авторитетным способом понять разум человека. Префикс «нейро» прицепляли ко всему: нейрозаконы, нейроэкономика, нейрополитика. Нейроэтики, например, интересовались, не стоит ли варьировать длительность тюремного заключения в зависимости от размера неокортекса заключенных.

А потом бац! После двух десятилетий почти полного господства этой темы несколько светлых умов стали озадачиваться вопросом: все ли эти исследования мозга действительно сообщают нам так много, как кажется? В замечательной но незамеченной книге ‘Neuromania’ автор переживает о растущей одержимости нейровизуализациями. В другой книге Раймонд Тэллис использует тот же термин и обращает внимание на схожие проблемы. В книге ‘Out of our Heads’ философ Альвин Ноэ пишет: «Нужно принять тот факт, что изображения, сделанные при помощи фМРТ и PET — это на самом деле не изображения нашего мозга в действии». И действительно, нейровизуализации — это лишь тщательные реконструкции, опирающиеся на сложные математические допущения, которые могут, как показало одно из исследований на тему, даже давать незначительно разные результаты на разных компьютерах.

На прошлой неделе подобные переживания наравне с вестью о существовании таких блогов, как Neuroskeptic или The Neurocritic, наконец оказались замеченными общественностью. В грубоватой заметке в New York Times журналистка Алисса Кварт сообщала: «Я восхищаюсь ответным ударом по так называемому «мозговому порно». Теперь поднимаются важные вопросы о редукционистских, грубых умозаключениях, обращается внимание на нашу готовность принять лишь кажущиеся нейронаучными объяснения для практически чего угодно».

Кварт и вторящий ей хор нейрокритиков правы лишь наполовину: двадцать первый век и правда начался с избытка «мозгового порно», со всеми сопутствующими грубыми и упрощающими мыслезаключениями и безудержной жаждой до нейронаучных объяснений. Но верным решением было бы вовсе не бросать нейронауку, а понять, что нейронаука может сообщить нам, а что не может, и почему.

Первая и главная причина, почему мы не должны просто полностью отрекаться от нейронауки, очевидна: если мы хотим понять наш разум, в котором скрыта вся наша человеческая натура, мы должны разобраться с устройством мозга.

Вторая причина в том, что нейронауки уже успели рассказать нам довольно много. Просто, быть может, не то, что нам хотелось услышать. В СМИ обычно хорошо принимают исследования, которые показывают какие-то еле живые корреляции разных аспектов человеческого поведения, но на такие статьи при этом навешивают заголовки в духе «3D-КАРТА ЖЕНСКОГО МОЗГА ВО ВРЕМЯ ОРГАЗМА» или «ЭТО ВАШ МОЗГ ВО ВРЕМЯ ИГРЫ В ПОКЕР».

Но большинство этих исследований основаны на ложном предположении, что те нервные ткани, которые подсветились ярче на изображении, это те самые ткани, которые задействованы в какой-либо когнитивной функции.

Мозг же, однако, редко работает таким образом. Большинство интересных вещей, которые происходят у нас в голове, задействуют несколько различных частей мозга одновременно.

Говорить, что эмоции находятся именно в миндалевидном теле или что мы принимаем решения в префронтальной коре, это в лучшем случае упрощение. И вдобавок очень сбивающее с толку.

Эмоции, к примеру, основываются на различных комбинациях нейронных субстратов. Понимание прочитанного предложения, судя по всему, задействует центр Брока (вербальный анализатор в левой части нашего мозга, о котором вам, возможно, рассказывали в университете), подключает к этому процессу части височной доли, отвечающие за анализ акустических сигналов, части моторных областей коры, и вдобавок активность проявляют и базальные ганглии. (У людей, слепых с рождения, срабатывают еще и части, отвечающие за визуализацию). Итак, речь идет не об отдельных точках, а о множестве областей, некоторые из которых могут быть менее активны, но не менее важны. Следовательно, что на самом деле важно, так это то, как обширные сети нервных тканей работают вместе.

Наименьшей частью, которую видно на нейровизуализации при помощи фМРТ, является воксель. Но воксели гораздо крупнее нейронов и, в долгосрочной перспективе, мы сможем лучше понять мозг вовсе не задаваясь вопросами о том, какие именно воксели наиболее активны в каких ситуациях. Вероятнее всего, мы поймем гораздо больше, озадачившись вопросами о том, как много нейронов работают одновременно внутри каждого из этих вокселей. И может оказаться так, что фМРТ при всех нынешних преимуществах не лучшая технология для этих задач.

Но фМРТ может быть нашим увеличительным стеклом до тех пор, пока не будет создан необходимый микроскоп. Большая часть событий в мозге происходит на уровне нейронов, а не вокселей или областей мозга (которые, в свою очередь, содержат сотни или тысячи вокселей). Поэтому нам нужны новые методы исследования. Например, оптогенетика или автоматизированные, роботизированные инструменты для изучения отдельных нейронов. Моя личная догадка заключается в том, что нам потребуется гораздо больше результатов исследований мозгов животных перед тем, как мы сможем в полной мере заняться изучением человеческого мозга. Помимо этого, ученые до сих пор лишь пытаются выстроить теории о том, по какому принципу отдельные нейроны объединяются в сети, и как то связано с поведением человека. Нейронауке еще предстоит дождаться своего Ньютона, не говоря уж об Эйнштейне.

Это, разумеется, не повод сдаваться. Когда Дарвин написал «Происхождение видов», никто не знал, зачем нужна ДНК, и никто даже не представлял, что человек сможет её секвенировать.

На самом деле проблема с нейронаукой сегодня вовсе не в науке. Хотя у нас и остается незакрытыми множество методологических вопросов. Проблема в ожиданиях. Мозг — это невероятно сложный ансамбль из миллиардов нейронов, вступающих в работу или умолкающих в каждый отдельный момент времени. В конечном счете мы получим нейронаучные объяснения для большей части всего, что мы делаем, но эти объяснения окажутся чрезвычайно сложными для понимания. На данный момент наша способность разобраться с тем, как связаны все части головоломки нашего мозга, довольно ограничены. Причем настолько, что эти попытки напоминают затею понять политическую ситуацию в Огайо, выглядывая из иллюминатора над Кливлендом.

Возможно, в этом и заключается причина того, что лучшие нейроученые сегодня не так часто появляются на страницах журналов, как и, например, исследователи-специалисты по комплексной динамике, которые занимаются анализом какого-то одного конкретного термина.

Как заметил Поеппель,  нам сейчас гораздо важнее сосредоточится на «тщательном анализе некоторых элементарных функций мозга, а не на амбициозных и расплывчатых фантазиях на тему мозговой эстетики. Особенно учитывая тот факт, что мы до сих пор не понимаем, как мозг распознает что-то настолько простое, как прямая линия»

В общем, все эти короткие и простые объяснения сложных функций мозга, из которых получаются яркие заголовки, редко оказываются правдой. Но это не значит, что этих объяснений нет или быть не должно. Это всего лишь значит, что эволюция не сделала наш мозг таким уж легким для понимания.

Исходная статья в New Yorker

Запись Нейровыдумки впервые появилась Brainhack.

Нейрофизиолог Кристофер Дешарм рассказывает о том, как МРТ может отображать мозговую активность, будь то мысли, эмоции или боль – прямо в тот момент, когда испытуемые переживают эти ощущения. Другими словами – можно видеть, что ты чувствуешь. Или понимать, что чувствует человек, даже когда он этого сам не понимает.

Кристофер и коллеги доработали технологию так, что на вывод изображения мозга требуются уже не дни, как раньше, а несколько милисекунд и таким образом можно наблюдать изменения в реальном времени.

Его коллега Питер, например, в течении рабочего дня разглядывает свой же мозг, пока находится внутри сканнера и видит изменения 65 000. Есть подозрение, что если ислледователи уже видят такую точную картинку, то скоро смогут и управлять своим мозгом, а не только разглядывать его.

Раньше, шутит Кристофер, было только 3 способа попробовать воздействовать на мозг: кушетка психотерапевта, таблетки и нож. При помощи их технологии, мы получаем четвертый способ.

Одним из перспективных направлений прежде всего является работа с хроническими болями. На трехмерной модели можно наблюдать в реальном времени участки, которые «сработают» и выяснить какие именно порождают ощущение боли. Исследователи проверяют, смогут ли пациенты осознавая эту информацию контролировать себя так, чтобы избавиться от боли. Клинические испытания показывают 44-64% улучшений у пациентов с хроническими случаями.

Причем речь идет не о внешнем вмешательстве, а о практиках осознанности и работы с мозгом при помощи того инструмента, что у нас уже есть — нашей внимательности. Пациенты справляются с болями при помощи практик, которые Кристофер называет «йогой для мозга».

Запись Кристофер Дешарм – Взгляните в мозг в реальном времени впервые появилась Brainhack.

Все дело в том, что важно не то, как часто и долго мы практикуемся.
Важно как именно мы практикуемся.

В 1967 психологи Пол Фиттс и Майкл Познер, изучающие когнитивные процессы, опубликовали работу, в которой разделили получение нового навыка на 3 фазы: когнитивную, ассоциативную и автономную. Мы все проходим каждую из этих фаз каждый раз, когда обучаемся новому навыку.

1 Когнитивная фаза
Сначала мы присматриваемся к задаче, осмысливаем ее, подбираем пути решения, работаем внимательно, допускаем ошибки и учимся на них, постепенно приближаясь к эффективному варианту.

2 Ассоциативная фаза
Во время следующего подхода к задаче или в момент, когда мы сталкиваемся с похожей, мы уже узнаем какие-то ее части, можем не так сильно концентрироваться на выполнении, ошибок становится меньше.

3 Автоматическая фаза
И в какой-то момент задача становится совсем знакомой, мы достигаем такого уровня понимания, который можно назвать «необходимым и достаточным». Ошибки могут иногда появляться, но в целом мы уверено справляемся и можем браться за это дело практически «на автомате».

Момент этого перехода даже заметен на МРТ: части мозга, отвечающие за сознательную деятельность, отключаются и передают управление в другие области. Этот момент можно назвать «точкой окей» — тут мы решаем, что все ок, навык в какой-то степени получен, и… перестаем развиваться в этом направлении.

Эта самая «точка окей» ждет нас на пути освоения любого навыка. Независимо от того, разбираетесь ли вы с какой-нибудь университетской дисциплиной, занимаетесь спортом или учитесь водить автомобиль.

Следующий шаг после этой точки — «плато Окей». Именно здесь мы зависаем и навык больше практически не развивается.

Если нам достаточно достигнутого уровня — это даже хорошо. Мозг таким образом освобождает ресурсы для работы над новыми задачками, эволюция позаботилась о том, чтобы он лишний раз не напрягался. Но если мы хотим добиться лучших результатов – что делать?

Трюк в том, чтобы как можно дольше и осознанней оставаться в первой, когнитивной фазе. Психолог Андерс Эрикссон, которого прозвали «экспертом по экспертам» за его исследования о том, как профессионалы добиваются выдающихся результатов, предложил для этой методики название «осмысленная практика». Наиболее успешные специалисты независимо от сферы деятельности, вырабатывали стратегию, которая позволяла им избегать автоматической фазы. Как этого добиться? Использовать принципы осмысленной практики, обнаруженные Эрикссоном и его командой.

4 принципа осмысленной практики

1 Осознанно выходите из зоны комфорта и обращайте внимание на ошибки
Вернемся к примеру с набором текста. Попробуйте в течении нескольких дней печатать на 10-15% быстрее, чем вы это обычно делаете (помогут тренажеры слепого метода печати). Вероятнее всего вы обнаружите, что либо делаете больше опечаток, либо «спотыкаетесь» на словах. Вместе с этими наблюдениями вернется осознанность и вскоре обнаружится, что новая скорость тоже стала привычной, а ошибок стало снова меньше.

Лучшие фигуристы проводят большую часть тренировок, оттачивая прыжки, которые им не удаются. Музыканты-виртуозы регулярно берутся за самые сложные для них партитуры. Их менее амбициозные коллеги репетируют то, что им и так уже удается.

2 Поставьте себя на место более опытных специалистов
Успех шахматистов зависит прежде всего от времени, которое они провели наедине с записями партий гроссмейстеров и их анализом, а не от партий с другими шахматистами. Попробуйте взглянуть на мир глазами человека более сведущего в том виде деятельности, который вы пытаетесь освоить. И попробуйте понять, как бы этот человек справлялся с вашей задачей. Наблюдайте за работой мастеров, если есть возможность. Анализируйте результаты их работы, пробуйте так же. Многие сильные игроки в шахматы признавались, что в начале своего пути, когда они анализировали партии лучших игроков, они не понимали, почему сделан тот или иной ход, но со временем это понимание приходило.

3 Обратная связь очень важна
Постарайтесь сделать так, чтобы в процессе обучения у вас была обратная связь. И важно, чтобы она прилетала быстро.

Эрикссон обнаружил, что уровень профессионализма у врачей зависит от специализации. Маммологи, например, узнают, правильно ли они поставили диагноз, недели или даже месяцы спустя. К этому времени они уже забывают о деталях случая и не могут провести работу над ошибками. У хирургов же прямо противоположная ситуация — результат ясен почти сразу. Из-за этого хирурги со временем улучшают свои навыки, а маммологи – наоборот.

4 Практикуйте научный подход

Придумывайте теории, проверяйте гипотезы, ведите записи и анализируйте их.
Хорошим подспорьем может стать таблица со списком составляющих навыка и результатами, которую вы будете обновлять каждый день. Например: количество новых слов, выученных за день; количество решенных шахматных или математических задач и т.п.

Если таблицы не нравятся — можно попробовать вести «путевой журнал» и записывать достигнутые за день цели в виде дневниковых записей. Главный момент здесь — регулярность этих записей, это добавит осознанности и позволит понять, есть ли прогресс.

Запись Где находится плато Окей, и как там не задерживаться впервые появилась Brainhack.