Как мозг человека преодолевает собственные ограничения?

6 листопада 2018 о 12:30
563

Актуальность

В мозге человека заложены механизмы, помогающие преодолевать собственные ограничения. В недавнем исследовании нейрофизиологами Массачусетского технологического института (Massachusetts Institute of Technology), США, обоснована модель, по которой происходит компенсация низкой производительности функционирования корковых структур головного мозга в когнитивных задачах, требующих ряда сложных преобразований. Установлено, что подобная стратегия позволяет значимо повысить производительность работы целостной системы. О результатах работы сообщается в издании «Nature Communications» 24 октября 2018 г.

Руководитель исследования сотрудник Института исследований мозга при Массачусетском технологическом институте МакГоверна (MIT’s McGovern Institute for Brain Research), США, профессор Мердад Джазайри (Mehrdad Jazayeri) отметил: «Выполнение задач, требующих более сложной психической трансформации и, следовательно, создающих большую неопределенность и большую изменчивость, требует опоры на прежние убеждения и сохранение доли предвзятости в отношении известных вам фактов в целях успешной компенсации неопределенности результата».

Материалы и результаты исследования

На протяжении нескольких десятилетий нейрофизиологами обсуждаются особенности воспроизведения головным мозгом информации об окружающей действительности. В частности, стал общепризнанным факт формирования искаженного отражения визуальной или аудиальной информации. Указанное представляется результатом генерации случайных колебаний электрической активности структур головного мозга, обусловленных первичной неопределенностью или двусмысленностью поступающих извне аудиовизуальных стимулов. Подобная неопределенность схожим образом формирует восприятие при социальных взаимодействиях, например при попытках интерпретировать мотивы поведения других людей или воспоминаниях о прошлых событиях.

В ранее проведенных исследованиях описано множество стратегий, упрощающих процессы компенсации головным мозгом состояния неопределенности. Так, применяя модель, известную как байесовская интеграция, мозг объединяет несколько потенциально противоречивых фрагментов информации и оценивает их в соответствии с их достоверностью. Примером может служить ситуация, при которой наличие информации из двух источников будет мотивировать нас учитывать ту, которая представляется наиболее надежной. В случаях отсутствия уверенности в своих действиях мозг будет полагаться на усредненные представления о предыдущем опыте.

М. Джазайри подчеркнул, что ранее представления ученых основывались на том, что все указанные стратегии работают синхронно для повышения степени склонности к определенному результату, что в итоге позволяет значимо улучшить общую производительность достижений, поскольку уменьшает их вариативность. Подобные искажения могут наблюдаться в процессе когнитивных преобразований сенсорной информации в моторный план действий. «В таких случаях ваша производительность будет изменчивой, и дело не в том, например, что вы не знаете, где находится ваша рука, и не потому, что вы не знаете, где находится изображение, — комментирует М. Джазайри. — Такие явления обусловлены совершенно иной формой неопределенности, связанной с обработкой информации. Акт совершения ментальных преобразований информации явно вызывает изменчивость».

Указанный тип психического преобразования и стал целью нового исследования. Для решения поставленных задач ученые предложили добровольцам выполнить три различных теста. В каждом из них авторы сравнивали результаты испытуемых в версиях задач, при которых преобразование сенсорной информации в моторную было простым, а также в тех, где требовалась дополнительная психическая трансформация. Так, в одном из примеров исследователи предлагали участникам вначале нарисовать линию той же длины, что и представленная на рисунке, с неизменной длиной около 5–10 см. В усложненной версии задания добровольцев просили провести линию в 1,5 раза длиннее по сравнению с нарисованной.

Результаты этой серии экспериментов, а также две другие задачи показали, что в версии, требующей сложных умственных преобразований, люди изменили свою работу, применяя те же стратегии, которые они используют для преодоления неопределенности в сенсорном восприятии и других сферах. Например, при выполнении задания с рисованием линии от 7,5 до 15 см, в зависимости от длины исходной линии, участники наблюдения демонстрировали тенденцию рисовать линии, длина которых приближалась к протяженности средней из всех ранее начерченных. Это позволило исследователям классифицировать результаты не только как до определенной степени вариабельные, но также и более точные в соответствии с исходным запросом теста.

Комментируя проведенные наблюдения, М. Джазайри отметил, что в действительности регрессия к среднему является достаточно распространенной стратегией повышения эффективности в условиях неопределенности результата.

Выводы и перспективы исследований

Таким образом, новые результаты позволили ученым выдвинуть гипотезу, согласно которой успешное решение людьми задач, требующих сложных когнитивных прогнозов, будет сокращать степень неопределенности, но в конечном счете пагубно сказываться на итоговой производительности. Иными словами, данный тезис предполагает, что индивид будет больше полагаться на собственные когнитивные предсказания и менее учитывать средние значения ожидаемого результата.

В настоящее время исследователи планируют продолжить изучение обоснованного ими тезиса о снижении тенденции опираться на среднее в условиях совершенствования достижения личных результатов в сложных задачах. По предварительным данным одного из наблюдений в рамках продолжающегося исследовательского проекта стало известно о том, что, например, профессиональные музыканты лучше справлялись с задачей исполнения интервалов определенной продолжительности звучания.

  • Massachusetts Institute of Technology (2018) Study reveals how the brain overcomes its own limitations: Strategies to compensate for uncertainty help the brain succeed at difficult mental computation. ScienceDaily, Oct. 24.
  • Remington E.D., Parks T.V., Jazayeri M. (2018) Late Bayesian inference in mental transformations. Nat. Commun., Oct. 24 [Epub. ahead of print].

Наталья Савельева-Кулик