Тайная жизнь мозга. Как наш мозг думает, чувствует и принимает решения - Мариано Сигман

Тьюринг совершил научный подвиг, который дал союзникам стратегическое преимущество, способное повлиять на исход Второй мировой войны. Он создал алгоритм для дешифровки «Энигмы» – изощренной механической системы роторов, похожей на кодовый замок, с помощью которой нацисты шифровали свои военные сообщения. Уинтерботэм объяснил, что после расшифровки «Энигмы» сотрудники секретной службы получили координаты бомбежки Ковентри с достаточным запасом времени, чтобы принять превентивные меры. За несколько часов до бомбардировки Черчиллю пришлось выбирать между двумя решениями. Одно было эмоциональным и непосредственным (избежать массовой гибели гражданского населения), а другое – расчетливым и рациональным (пожертвовать Ковентри, не раскрыв находку нацистам, и воспользоваться этой козырной картой в будущем). Ценой пятисот жизней Черчилль решил сохранить в тайне стратегическое преимущество Британии над Германией.

Алгоритм Тьюринга одновременно рассматривал все конфигурации, соответствующие вероятному шифру, и оценивал вероятность каждой из них согласно ее способности предсказать серию предполагаемых сообщений. Эта процедура продолжалась до тех пор, пока вероятность одной из конфигураций не достигала достаточно высокого уровня. Помимо вклада в победу союзников, его изобретение открыло новые возможности для развития науки. Спустя полвека после открытия Тьюринга было установлено, что его алгоритм дешифровки «Энигмы» совпадает с алгоритмом человеческого мозга для принятия решений. В условиях военного времени великий английский математик, один из основателей вычислительной техники и теории искусственного интеллекта, создал первую и до сих пор наиболее эффективную модель, объясняющую, что происходит в нашем мозге, когда мы принимаем решение.

Согласно процедуре, описанной Тьюрингом, механизм принятия решений основан на чрезвычайно простом принципе: мозг создает пространство решений и устраивает соревнование по принципу «победитель получает все».

Мозг преобразует информацию от органов чувств в голоса, поданные за тот или иной выбор, – ионные потоки. Они аккумулируются в нейроне, пока не достигнут порогового значения, при котором мозг посчитает доказательство достаточно веским. Нейронные контуры, ответственные за координацию решений, были открыты группой исследователей под руководством Уильяма Ньюсома и Майкла Шадлена. Их задачей было придумать такой эксперимент, который позволил бы рассматривать каждый элемент по отдельности и в то же время был бы достаточно сложен, чтобы имитировать процесс принятия решений в реальной жизни.

Эксперимент выглядит так: по экрану движется облако точек – одни хаотично и беспорядочно, другие согласованно, в одном направлении. Игрок (взрослый человек, ребенок, обезьяна, иногда компьютер) решает, в какую сторону движется все облако. Это электронный вариант моряка, который поднимает палец, чтобы узнать направление ветра. Чем больше точек движется в одном направлении, тем проще задача.

Обезьяны тысячи раз повторяли этот эксперимент, пока исследователи регистрировали их нейронную активность, отраженную в электрических токах мозга. Анализируя это упражнение, проводимое в течение многих лет и в многочисленных вариациях, они установили три принципа алгоритма Тьюринга для принятия решений.

1) Группа нейронов зрительной коры получает информацию от сетчатки. Нейронный ток отражает количество и направление движения в каждый момент, но не накапливает историю этих наблюдений.

2) Сенсорные нейроны связаны с другими нейронами теменной коры, которые со временем накапливают информацию. Таким образом нейронные контуры теменной коры систематизируют, как предрасположенность к каждому возможному движению изменяется с течением времени в процессе принятия решения.

3) По мере накопления информации, благоприятствующей определенному варианту, теменная кора, в которой закодирован этот вариант, увеличивает свою электрическую активность. Когда активность достигает определенного порога, нейронные контуры в глубинных структурах мозга, известных как базальные ядра, инициируют соответствующее действие и перезапускают процесс, чтобы освободить место для следующего решения.

Лучшее доказательство того, что мозг принимает решения в ходе быстрого перебора возможностей в теменной коре, – показать, как реакция обезьяны может быть обусловлена дополнительным импульсом электрического тока в нейронные контуры, в которых закодированы доказательства в пользу определенного выбора. Шадлен и Ньюсом провели такой эксперимент. Пока обезьяна наблюдала за облаком беспорядочно движущихся точек, они с помощью электрода стимулировали нейроны теменной коры, кодировавшие движение в правую сторону. Несмотря на информацию от органов чувств, сообщавшую о беспорядочном движении, обезьяны реагировали так, будто точки двигались вправо. Это напоминает фальсификацию результата выборов с помощью вброса определенных бюллетеней в избирательную урну.

Эта серия экспериментов также позволила выделить три главных особенности процесса принятия решений. Какова связь между ясностью доказательств и временем принятия решения? Как влияют на выбор предубеждения или предыдущее знание? Когда доказательств в пользу одного варианта становится достаточно, чтобы прекратить «гонку»? Ответы на эти три вопроса взаимосвязаны. Чем хуже качество информации, поступающей в мозг, тем медленнее происходит накопление доказательств. В эксперименте с точками, когда почти все они движутся хаотично, прямая линейной функции активации нейронов теменной коры, накапливающих доказательства, выглядит довольно пологой. Если порог доказательств остается неизменным, то для его пересечения – то есть для достижения определенной степени надежности – требуется больше времени. Решение готовится на медленном огне, но в конце концов достигает нужной температуры.

Но как устанавливается этот порог? Иными словами, как мозг определяет, что «уже достаточно»? Это зависит от расчета, который мозг совершает с поразительной скоростью, исходя из цены ошибки и из времени, доступного для принятия решения.

Мозг определяет этот порог с целью оптимизировать выгоду от принятого решения. Для этого он совмещает нейронные контуры, которые устанавливают:

Если в игре с беспорядочно движущимися точками ошибки влекут за собой строгое наказание, то игроки (люди или обезьяны) повышают порог и тратят больше времени для накопления большего количества доказательств. И наоборот, если ошибки не считаются, то игроки понижают порог и снова выбирают оптимальную стратегию; в данном случае – максимально быструю реакцию. Самое интересное в этой адаптивной регулировке то, что обычно она происходит неосознанно, но эффективнее, чем можно себе представить.

Возьмем, к примеру, водителя, который приближается к светофору. Его мозг совершает огромное количество оценок: вероятность того, что свет может переключиться на желтый или красный, расстояние до перехода, скорость автомобиля, состояние тормозов, характер уличного движения и так далее. Но это не все: мозг водителя также обдумывает срочность ситуации, вероятность аварии… В подавляющем большинстве случаев (не считая тех, когда что-то идет не так и контролирующая система мозга берет управление на себя) эти умозаключения происходят неявно. Мы не осознаем их. Тем не менее наш мозг за доли секунды выполняет сложную калькуляцию, которая приводит к решению, когда и насколько сильно следует нажать на тормоз. Этот пример поясняет общий принцип: те, кто принимает решения, знают гораздо больше, чем думают.