Такэси Ёро — знаменитый японский нейробиолог, анатом и философ. Он один из самых известных интеллектуалов Японии (и да, это его фразу вы могли видеть на лимитированных футболках Uniqlo, тех самых, где лежит белый котик). Его самый известный мировой бестселлер — книга «Стена невежества», в которой он рассказывает об особенностях восприятия нами внешнего мира, знания, других людей. Сейчас она выходит на русском языке, а мы публикуем отрывок.
УМНЫЙ МОЗГ, ГЛУПЫЙ МОЗГ
Отличается ли мозг умного человека от мозга глупого? Внешне — никак. Конечно, если выйти за определенные пределы — другое дело. Как я уже говорил, мозг шимпанзе меньше человеческого. У людей тоже встречается мозг весом всего 450 граммов — треть от нормы, но это болезнь, микроцефалия, и функции мозга при этом нарушены. С другой стороны, зафиксированы случаи мозга весом 2000 граммов. Но если исключить такие крайности, размер не имеет значения.
Существует расхожее мнение, будто чем больше извилин в мозге, тем лучше. Это тоже не имеет значения. Извилины появляются потому, что мозг приходится сминать, чтобы впихнуть большой объем в череп ограниченного размера.
Точно так же комкают газету, чтобы засунуть в маленькую коробку. По количеству извилин дельфины даже превосходят людей, так что с умом это никак не связано.
Чем же тогда измерять ум и глупость? В конечном счете — только социальной адаптивностью. Скажем, уровнем языковых способностей. Но попробуйте научно вычислить, какие именно части мозга и насколько умны у человека, которого в обществе считают головастым, — это невероятно сложно. Да и толку от объективных измерений мало. Можно предположить, что результаты окажутся противоположными здравому смыслу или вовсе абсурдными.
МАСТЕРА ПАМЯТИ
Возьмем, к примеру, память — ее легко измерить объективно. Но если мерить механической памятью, то люди, которых в обществе считают умными, вовсе не окажутся первыми.
Чаще всего феноменальной памятью обладают как раз те, кто не способен адаптироваться к социальной жизни. Люди, способные мгновенно запомнить десятитысячное число, существуют в реальности — но они социально не адаптированы.
Вспомните героя Дастина Хоффмана в «Человеке дождя», который обладает поразительной памятью — мгновенно запоминает порядок карт в казино. Но в реальной жизни без брата он совершенно беспомощен.
Советский психолог Александр Романович Лурия написал целую книгу об одном пациенте: тот мог в обратном порядке воспроизвести тысячу цифр, запомненных десять лет назад. С такой сверхъестественной памятью его можно было бы считать обладателем выдающегося интеллекта. Но и он оказался социально не приспособленным.
Когда человек одарен в чем‐то одном, ему часто недостает чего‐то другого — это обычное явление в повседневной жизни. У животных то же самое. Дельфины почти слепы, зато обладают феноменальным слухом. У летучих мышей глаза атрофировались, но благодаря эхолокации они могут пролетать между натянутыми струнами. То же с собачьим обонянием.
Выдающиеся способности в одной области не делают существо умным. Становится ясно, что определить критерии хорошего и плохого интеллекта — задача невероятной сложности.
В социальном плане умная голова — это в большинстве случаев вопрос баланса и способности адаптироваться к различным ситуациям. И наоборот, гении, блестящие в чем‐то одном, часто оказываются социально проблемными людьми. Это не редкость.
МОДЕЛЬ МОЗГА
Особые способности невозможно понять, просто изучая мозг. Отчасти потому, что такие исследования стали своего рода табу. Но главная причина — мозг удивительно однороден.
Мозг разных людей не так уж различается. Его составляют только нервные клетки, глиальные клетки и кровеносные сосуды — вот и всё. Нервная клетка очень крупная.
Крупные клетки, как и яйцеклетка, с трудом питаются и выживают самостоятельно. Поэтому их окружают вспомогательные клетки. Глия напрямую не участвует в мозговых функциях — она поддерживает жизнь нервных клеток.
Мозг состоит из этого симбиоза нервных и глиальных клеток плюс необходимые кровеносные сосуды. И больше ничего. Мозг вовсе не сложен — как ткань он предельно прост.
Люди склонны думать: «Раз мозг осуществляет такое сложное мышление, его устройство должно быть невероятно сложным». Но это не так. Загадка в том, как такая простая структура порождает сознание — вот что действительно сбивает с толку.
НЕЙРОННАЯ СЕТЬ
Может показаться, что я упрощаю, но механизм работы мозга и нервных клеток уже объясняется моделью нейронной сети. И сама эта модель имеет довольно простую структуру. Позвольте объяснить. Хотя это просто, разговор получится довольно специализированным, так что, если вы думаете «Ну, технические науки — это не мое!», можете смело переходить к разделу «Механизм устного счета».
Как же работают нервные клетки в мозге? У самой нервной клетки есть только два состояния: возбуждение или покой. И все. Причем возбуждение длится совсем недолго — не больше 10 миллисекунд (тысячных долей секунды). За это мгновение возбуждение возникает и гаснет.
Затем это возбуждение распространяется по нервным волокнам примерно со скоростью звука — 200–300 метров в секунду — и стимулирует следующую клетку. Но она получает сигналы не от одной, а от множества клеток.
Представьте — около тысячи клеток одновременно посылают ей разные сигналы. Клетка‐получатель суммирует все эти стимулы, и, когда сумма достигает определенного порога, она сама возбуждается и передает сигнал дальше через синапсы. Синапс — это место контакта между нервными клетками.
У одного нейрона бывает от тысячи до десяти тысяч синапсов. Они делятся на два типа: возбуждающие и тормозящие. То есть сигнал может не только стимулировать, но и подавлять активность.
«Нейронная сеть» — это попытка воспроизвести работу нервных клеток на компьютере. Если объяснять схематично: элементы, соответствующие нейронам, выстраивают в вертикальные колонки от 1 до n, и таких колонок размещают много рядом.
При поступлении стимула сигнал передается от одной колонки к соседней. Скажем, если реагирует элемент 1 в крайней правой колонке а, то информация об этом поступает ко всем элементам от b1 до bn. Но сигнал умножается на определенный коэффициент — например, если а1 выдает единицу, до элементов колонки b может дойти только одна десятая (0,1). Затем реакция колонки b передается дальше, колонке c.
Из элементов b1–bn реагируют только те, где полученный стимул превысил пороговое значение. Они передают сигнал элементам от c1 до cn. В итоге, если суммарный сигнал, дошедший до элементов колонки c, превышает порог, нервная клетка «выстреливает» — реагирует. Если не превышает — молчит. Вот, собственно, и вся структура нейронной сети.
Поразительно, но эта простейшая модель способна имитировать работу мозга. Если вам кажется, что все это слишком сложно, запомните главное: этой моделью можно объяснить работу мозга, а наши реакции зависят от того, отвечают ли нервные клетки на стимулы.
Регулируя параметры передачи сигналов между нейронами, можно воспроизвести многие функции мозга. Например, научить машину читать. Не просто механически распознавать буквы, а именно обучаться чтению. Когда машина ошибается, человек поправляет: «Неверно». Удивительный факт: кривая обучения нейронной сети совпадает с кривой обучения ребенка, осваивающего буквы. Когда ребенок учит сотню знаков, процесс обучения идет не по прямой вверх — сначала происходит спад, потом подъем.