Читать книгу - "Мозг и его «Я». Кто мы? Откуда мы? Куда мы идем? - Татьяна Владимировна Черниговская"

невероятно сложную психофизиологическую проблему во вполне конкретный научный вопрос: как соотносятся две эти сети, расположенные в одном и том же объеме черепа?

Теория когнитома дает ответ на этот вопрос, прибегая к понятию, взятому из области алгебраической топологии и выходящему за рамки представлений о сетях. Теория говорит, что разум – структура, которую мы обозначили как когнитом, является нейронной или нервной гиперсетью (neural hypernetwork).

Обратим внимание, что данный тезис, по сути, отрицает два предыдущих. Да, мозг формально может быть представлен как сеть и описан на языке теории сетей. Но, как утверждает теория, такое представление неверно. Мозг, а нас интересует разумный мозг, – это не нервная сеть, а нервная гиперсеть – структура, обладающая совершенно иным устройством и качествами.

Да, разум тоже может быть формально представлен как сеть и описан в терминах традиционной теории сетей. Но и это, согласно выдвигаемой теории, неверно. В действительности разум является гиперсетью, что по своей организации и свойствам совсем другой объект, чем сеть.

В итоге теория отвергает интуитивно привлекательные ответы на два первых вопроса, выдвигая принципиально новую модель соотношения мозга (brain), и разума (mind). Согласно теории, это одна и та же структура – нервная гиперсеть. Иными словами, на все три вопроса, составляющих главную проблему когнитивной науки, теория дает один и тот же ответ. И этот ответ апеллирует к новой сущности, принципиально отличающейся от того, как думали о мозге до сих пор.

С изложенных выше позиций открывается и новый взгляд на вопрос о соотношении мозга и психических процессов. Согласно теории, все ментальные процессы представляют собой особый трафик, протекающий лишь внутри данной структуры – нервной гиперсети. Нет этой гиперсети – не будет и ментальных процессов.

Теперь, вспоминая, что мы ищем конструктивную теорию когнитивности, хочу обратить внимание на две конструктивных особенности предложенной модели. Из нее, во-первых, следуют специфические и нетривиальные свойства разума, а во-вторых, новые экспериментальные исследования.

Но, прежде чем говорить об этих следствиях, разберем традиционные сетевые представления о нервной системе и те трансформации, которые вносит в них гиперсетевая теория мозга.

Описание мозга как сети

Для формального описания сложных систем в теории сетей применяется их разбиение на элементы и связи. Элементы называются узлами, или вершинами сети, а контакты между ними – связями, или ребрами этой сети.

Сети бывают нескольких разных видов. Они могут быть невзвешенные и ненаправленные – это означает, что связи между всеми элементами сети имеют одинаковую силу, а сигнал не распространяется в определенном направлении. Бывают взвешенные ненаправленные сети – когда некоторые элементы связаны с другими больше, чем прочие, но сигнал не распространяется в каком-то одном направлении. Бывают невзвешенные направленные сети – когда весасвязей одинаковые, но направление воздействий, то есть каузальных влияний в сети, одностороннее. Наконец, четвертый вариант – взвешенные и направленные сети – когда в связях наблюдаются разные веса и разная направленность.

Сети могут также иметь разные конфигурации – например регулярная сеть или же сеть малого или тесного мира (small-world network). В регулярной сети элементы связаны друг с другом равномерно; в сети малого мира элементы сильно связаны друг с другом локально, но есть при этом и дистантные связи, соединяющие далеко лежащие участки сети.

Бывают сети случайные, где новые узлы присоединяются к существующим с приблизительно равной вероятностью, и безмасштабные, имеющие узлы, которые притягивают непропорционально большое количество других узлов. Эти узлы в теории сложных сетей называются хабами. Хабы – это такие вершины в сети, через которые осуществляются связи между многими другими элементами. Некоторые из таких вершин являются центральными хабами, некоторые – коннекторными, когда через них проходят связи между разными модулями – еще одно понятие теории сетей. Бывают также и провинциальные хабы – это узлы, в которых хотя и происходит контакт большого количества элементов, но это не оказывает глобального влияния на свойства всей сети.

Рассмотрение мозга как нервной или нейронной сети открывает возможность описать его с помощью понятий теории графов или теории сетей. Тогда отдельные элементы мозга можно рассмотреть, как вершины, или узлы, а между ними существуют связи, которые могут быть структурные и функциональные, и вся нейронная сеть может быть описана как большой граф, который может иметь также модульную структуру с соответствующими хабами. Некоторые из этих хабов образуют так называемый клуб избранных – это хабы, которые обладают высокой степенью центральности и взаимодействуют друг с другом. В теории сетей существуют методы, которые позволяют характеризовать эту нервную сеть с точки зрения кратчайших и более длинных путей, треугольников, которые образуются различными вершинами, более крупных модулей, а также общей топологии всей сети.

Исследования показали, что применение теории графов к описанию самых разных нервных систем, начиная от очень простой нервной системы, такой, как у почвенной нематоды C. elegans с ее 302 нейронами, и заканчивая нервной системой человека, дает очень схожую картину сети. Это говорит о том, что нервная система в разных таксонах подвергалась со стороны естественного отбора сходному давлению на свои структурно-функциональные свойства. В целом биологические нервные сети не похожи на случайную сеть, не похожи на регулярную сеть, а скорее похожи на безмасштабную сеть, имеющую свойства сети малого мира.

Сегодня исследования сетей нервной системы ведутся на самых разных уровнях. Микроскопический уровень является идеалом для описания нейронной сети, поскольку реальными вершинами в ней являются именно отдельные нервные клетки, а ребрами – связи между ними. Если мы достигнем такого уровня разрешения, то он будет самым адекватным. Однако большая часть исследований с применением теории сетей относится сегодня либо к мезоскопическому уровню – это группы клеток, либо макроскопическому – это связи между структурами. То есть речь идет о сети, где вершинами являются анатомические структуры, а связями – пучки или тракты аксонов нервных клеток между этими структурами в головном мозге.

Пока известна только одна нейронная сеть, которая расшифрована полностью на клеточном уровне, – это та самая нейронная сеть нематоды C. elegans, в которой известны все 302 нейрона и все их контакты друг с другом. Однако в прошлом году появились уже черновики клеточной организации нервной сети мухи-дрозофилы, обладающей гораздо более сложной нервной системой по сравнению с нематодой, поэтому в будущем можно ожидать существенного прогресса в данной области.

С целью обозначения такого рода сетей в 2005 году две группы исследователей независимо друг от друга ввели понятие «коннектом», которое означает полное описание связей элементов в нервной системе. А область нейронауки, которая занимается картографированием и анализом архитектуры нейрональных связей, получила название коннектомики. Сегодня это одна из стремительно развивающихся областей