Почему мы можем одновременно вести машину, слушать подкаст и думать о списке покупок? Учёные из Принстона, кажется, нашли ответ . И он красивее, чем можно было ожидать.
Команда нейробиологов под руководством Тимоти Бушмана провела эксперимент с обезьянами. Суть вот в чём: мозг не создаёт отдельную "программу" для каждой задачи. Вместо этого он комбинирует универсальные блоки нейронной активности. Как конструктор.
Обезьян научили трём задачам. Им показывали цветные фигуры и просили классифицировать их — то по цвету, то по форме. Ответ давали движением глаз в определённую сторону. Задачи были связаны между собой: две требовали распознавать цвет, две другие — отвечать одинаковым движением.
И тут самое интересное. Записывая активность нейронов в пяти областях мозга, учёные обнаружили общие подпространства. Это как невидимые "каналы", по которым течёт информация о цвете, форме или движении. Причём одни и те же каналы использовались в разных задачах.
Когда обезьяна выполняла задание, происходила трансформация: сначала активировалось сенсорное подпространство (понять, что за стимул), потом — моторное (сделать правильное движение). Мозг буквально собирал задачу из готовых деталей.
Но как мозг "понимает", какие детали комбинировать? Здесь работает внутреннее убеждение о текущей задаче. Учёные отследили, как обезьяны постепенно вычисляли правила игры методом проб и ошибок. По мере того как животное понимало задачу, нужные подпространства усиливались, а ненужные — подавлялись.
Префронтальная кора оказалась главным "дирижёром" этого процесса. Именно там представления обобщались лучше всего. Другие области — зрительная кора, теменная — работали более специализированно.
Почему это важно? Такой модульный принцип объясняет нашу когнитивную гибкость. Мы не учим каждую задачу с нуля — мы переиспользуем уже освоенные навыки. Выучил сортировать фрукты по цвету? Этот же "блок" пригодится для сортировки носков.
Кстати, искусственные нейросети при обучении на множестве задач тоже формируют подобные общие компоненты. Получается, эволюция и инженеры пришли к похожему решению.