Зависимый мозг. От курения до соцсетей. Почему мы заводим вредные привычки и как от них избавиться - Жадсон Брюер

Эта история — отличный пример субъективной установки, в данном случае моей. У меня выработалось субъективное мнение, что Лэнс, несомненно, лучший велосипедист в истории. Это мнение привело к тому, что я зациклился. Я продолжал верить в невиновность Лэнса, и мысль о допинге приносила мне немалые страдания. Помните? Зависимость в широком смысле слова определяется как пристрастие к чему-либо, несмотря на неблагоприятные последствия. Впал ли я в зависимость от Лэнса? И почему я не мог трезво оценить открывшиеся факты? Оказывается, эти два вопроса связаны между собой, и понимание этой связи может пролить свет на то, как вырабатываются и поддерживаются привычки и даже зависимости.

Сущность № 1: симулятор

Я впервые встретился с Празантой Палом в Йеле, где мы занимались компьютерным нейровизуализационным анализом. Невысокий мужчина с негромким голосом и приветливой улыбкой, он недавно защитил докторскую диссертацию по прикладной физике. Когда мы познакомились, он использовал аппарат МРТ для измерения турбулентности кровотока в сердечных камерах. Он видел мою статью, посвященную активности мозга во время медитации, и за чашкой чая рассказал, что знаком с медитацией с детства, поскольку она часть индийской культуры, к которой он принадлежал[34]. Празанте было приятно видеть, что медитация стала объектом серьезного исследования. Ему даже захотелось поучаствовать в работе моей лаборатории и применить на практике свои специфические навыки.

Он отлично вписался в наш коллектив. Празанта был экспертом в области моделирования данных для оптимизации реальных систем. Он построил несколько моделей по методу Монте-Карло, в котором используется принцип случайного отбора для прогнозирования возможных (вероятностных) результатов в системах со многими неизвестными. При этом проверяется множество сценариев и с учетом известной информации выбираются те, которые вероятнее всего произошли бы в реальной жизни. Мой мозг осуществлял моделирование по методу Монте-Карло, чтобы удерживать Лэнса на пьедестале. Почему же я попал в эту ловушку?

Подумайте вот о чем: возможно, мы проделываем что-то подобное моделированию Празанты в нашей голове постоянно. Когда мы едем по автомагистрали и быстро приближаемся к нужному нам съезду, но находимся не в том ряду, то производим мысленное моделирование. Мы оцениваем расстояние между автомобилями, их относительную скорость, собственную скорость, расстояние до съезда и начинаем рассчитывать, нужно нам ускориться и обогнать едущую рядом машину или, наоборот, снизить скорость и проскользнуть позади нее. Другой пример: мы получаем приглашение на вечеринку, открываем его, быстро находим информацию об отправителе и о времени проведения мероприятия и начинаем представлять себя на этом вечере. Мы пытаемся вообразить, кто еще придет, вкусной ли будет еда, обидится ли хозяин, если мы не придем, чем еще интересным мы могли бы заняться в это время, и выбираем наилучший для себя вариант. Мы можем даже осуществлять вербальное моделирование с супругом или партнером, обсуждая, стоит ли пойти на вечеринку или лучше остаться дома и посмотреть интересный фильм.

Мы сталкиваемся с таким моделированием ежедневно в обычной жизни. Гораздо лучше прокрутить в голове несколько сценариев, чем бездумно перестроиться в соседний ряд и стать причиной аварии. И лучше оценить заранее возможные варианты развития событий на предстоящей вечеринке, чем не раздумывая отправиться туда и испытать сильнейшее разочарование, увидев состав гостей.

В лаборатории Празанта работал над поиском идеальной конфигурации шлема для проведения электроэнцефалограммы (ЭЭГ) с целью измерения специфической региональной мозговой активности во время наших исследований нейронной обратной связи. Ему нужно было разобраться, как уменьшить количество вводов данных, регистрируемых при помощи шлема, со 128 до 32, поэтому в ходе симуляций он случайным образом удалял по одному вводу за раз из какой-либо точки на черепе. Представьте себе, каково выполнять эту объемную и кропотливую работу вручную. Моделирование по методу Монте-Карло чрезвычайно полезно для эффективного решения комплексных задач подобного рода.

Хотя точно этого никто не знает, есть мнение, что способность людей к мысленному симулированию получила развитие по мере формирования аграрных обществ. Это объясняется необходимостью планирования на будущее (например, важно рассчитать время посадки сельскохозяйственных культур в зависимости от предполагаемого сбора урожая). В своей книге «Проклятие собственного “я”» (The Curse of the Self) Марк Лири пишет, что около 50 тысяч лет назад появились сельское хозяйство и предметно-изобразительное искусство, а также люди начали изготавливать лодки. Лири подчеркивает, что изготовление лодок не менее важно, чем планирование времени посадок исходя из сроков сбора урожая, поскольку это «задача, требующая мысленно представить конечный результат — использование лодки»[35]. Мысленное моделирование адаптировалось к ходу эволюции.

Наши предки из каменного века, возможно, и строили планы, однако не далее урожая этого сезона, то есть на сравнительно краткосрочную перспективу. Перенесемся в наши дни. Мы живем в обществе, ведущем гораздо более стабильный образ жизни: мы не охотимся, чтобы прокормиться, и не живем от одного урожая до другого. Кроме того, мы ориентированы на долгосрочную перспективу. Забудьте о следующем урожае: мы планируем поступление в колледж, карьеру и выход на пенсию — и даже колонизацию Марса. И у нас есть гораздо больше времени, чтобы посидеть и подумать о себе, имитируя (или симулируя) следующий этап своей жизни.

На качество наших мысленных симуляций влияет несколько факторов, включая их временной горизонт и нашу интерпретацию симулируемых данных. Точность симуляции событий из далекого будущего ниже из-за огромного количества неизвестных переменных. Так, например, попытка шестиклассника спрогнозировать, в какой колледж он поступит, не идет ни в какое сравнение с аналогичными размышлениями выпускника. Последнему известны его школьные отметки и результаты теста на проверку академических способностей SAT[36], он знает, в какие вузы подал документы, и владеет другой важной информацией на эту тему. Шестиклассник даже не знает, по какой специальности он будет обучаться в вузе.

Наверное, еще более важно то, что прогнозы, получающиеся в результате наших мысленных симуляций, могут быть искажены — это зависит от качества наших данных и от того, как мы их интерпретируем. Здесь вступают в игру личные предпочтения: мы смотрим на мир через свои субъективные «очки» и видим его таким, каким хотим видеть, а не таким, каков он в действительности. Представьте, что вы старшеклассник, воодушевленный презентацией, которая была проведена в вашей школе представителем Принстонского университета. В течение всего оставшегося дня вы воображаете себя первокурсником этого университета, посещающим концерты а капелла под готическими арками. Однако если на тесте SAT вы набрали всего 1200 баллов, в то время как средний уровень студентов, принимаемых в Принстон, составляет 1450, то не важно, насколько высокого мнения о себе вы сами, ваши друзья или родные. Если только вы не спортсмен олимпийского уровня или ваши родители не подарят университету еще один корпус (или парочку), вероятность того, что вы поступите в Принстон, весьма низка. Не имеет никакого значения, сколько мысленных моделей вы уже прокрутили у себя в голове. Наши субъективные установки не могут заставить окружающий мир подстроиться под них — и если мы будем вести себя так, будто это возможно, мы собьемся с верного пути.