Как мы учимся. Почему мозг учится лучше, чем любая машина… пока - Станислас Деан

Виллани был прав. У людей с нормальным зрением затылочная область слишком занята обработкой зрительной информации, чтобы выполнять другие функции. У слепых она не получает никаких сигналов от глаз и трансформируется для выполнения более абстрактных задач, включая умственные вычисления и математику175. У людей, слепых от рождения, эта реорганизация выражена еще сильнее: зрительная кора реагирует не только на числа и математику, но и на грамматику устной речи, подобно зоне Брока176.

Причина таких абстрактных реакций зрительной коры у слепых до сих пор остается предметом теоретических дискуссий. Эта реорганизация – подлинный случай нейронного рециклинга или крайний случай пластичности мозга?177 На мой взгляд, чаша весов склоняется в пользу гипотезы нейронного рециклинга. Если бы пластичность мозга действовала как губка, способная начисто стереть все, что написано на меловой доске зрительной коры, от ее прежней организации не осталось бы следа. Но это не так. Как показывают данные, зрительная кора слепых в значительной степени сохраняет свою нормальную связность и нейронные карты178, однако использует их для других когнитивных функций. Поскольку эта часть коры очень велика, в мозге слепых людей можно обнаружить «зрительные» области, которые реагируют не только на математику и речь, но и на буквы и цифры (записанные шрифтом Брайля), предметы, места и животных179. Примечательно, что, несмотря на столь радикальные различия в сенсорном опыте, эти категориально-избирательные области, как правило, расположены в одном и том же месте у зрячих и слепых людей. Например, область, которая реагирует на написанные слова, у слепого человека локализована там же, где и у зрячего читателя, – разница лишь в том, что она реагирует на шрифт Брайля, а не на печатные буквы. Опять же, функция этой зоны в основном определяется ее генетически управляемыми связями с речевыми областями, а также другими врожденными свойствами и поэтому не меняется, когда меняется сенсорный вход180. Слепые оперируют теми же идеями, категориями и концепциями, что и зрячие люди, и используют для этого те же самые области мозга.

В математике теория нейронного рециклинга подтверждается не только тем фактом, что элементарные понятия (1 + 1 = 2) и самые передовые математические идеи (e−iπ + 1 = 0) задействуют одни и те же области мозга, но и результатами сугубо психологических исследований. Все они показывают, что математика, которую мы изучаем в школе, основана на перепрофилировании старых нейронных сетей, отвечающих за приблизительные величины.

Подумайте о числе пять. Прямо сейчас в вашем мозге активируется представление о приблизительной величине, близкой к четырем и шести и далекой от единицы и девяти, – вы активируете числовые нейроны, очень похожие на те, что найдены у других приматов. Нечеткая кривая настройки этих нейронов – с максимумом около пяти и весами в соседних величинах четыре и шесть – является основной причиной, по которой сразу определить, сколько элементов содержит заданное множество – четыре, пять или шесть, – невозможно. Теперь ответьте на такой вопрос: пять больше или меньше шести? Вам кажется, что такие задачки решаются мгновенно? На самом деле, эксперименты показывают, что все зависит от самих величин. Когда числа расположены близко друг к другу, как пять и шесть, вы отвечаете медленнее и допускаете больше ошибок, чем когда они находятся дальше друг от друга, как пять и девять. Этот эффект расстояния181 – одна из характерных особенностей древней системы репрезентации чисел, которую мы перепрофилируем, когда учимся считать и вычислять. Как бы вы ни пытались сосредоточиться на самих символах, ваш мозг не может не активировать нейронные репрезентации этих двух величин. Чем ближе друг к другу они находятся, тем больше перекрываются. Хотя вы стараетесь думать о «ровно пяти», используя все символические знания, приобретенные в школе, ваше поведение выдает тот факт, что эти знания опираются на эволюционно более старое представление приблизительного количества. Эффект расстояния наблюдается даже в таких элементарных задачах, как «восемь и десять – одинаковые числа или разные?». То же применимо к обезьянам, которых научили распознавать символы арабских цифр182.

Когда мы вычитаем одно число из другого, скажем 9 – 6, время, которое мы на это тратим, прямо пропорционально величине вычитаемого числа183. Так, пример 9 – 6 требует больше времени, чем, скажем, 9 – 4 или 9 – 2. Мы словно мысленно перемещаемся вдоль числовой прямой, отсчитывая от первого числа ровно столько шагов, сколько задано вторым числом. Естественно, чем дальше нужно идти, тем больше времени это занимает. Мы не обрабатываем символы, как цифровой компьютер; вместо этого мы используем медленную и последовательную пространственную метафору – движение вдоль числовой прямой. Аналогичным образом обстоят дела и с восприятием цен. Чем сумма больше, тем более расплывчатое значение мы ей приписываем. Секрет в том, что точность древнего чувства числа, которым наделены все приматы, постепенно уменьшается: чем число больше, тем точность ниже184. Вот почему вопреки всякой рациональности мы готовы скинуть несколько тысяч долларов в цене за квартиру, но, покупая хлеб, будем торговаться до последнего: уровень неточности, который мы допускаем, пропорционален величине числа, причем не только у людей, но и у макак.

Этот список можно продолжать: четность, отрицательные числа, дроби – все эти понятия основаны на репрезентации величин, которую мы приобрели в ходе эволюции185. В отличие от цифрового компьютера мы не можем манипулировать абстрактными символами: мы всегда переводим их в конкретные и часто приближенные величины. Постоянство подобных аналоговых эффектов в образованном мозге выдает древние корни нашего понятия числа.

Приближенные числа – один из столпов, на которых зиждется вся математика. Тем не менее обучение может привести к значительному обогащению этой исходной концепции числа. Математические символы позволяют нам выполнять точные вычисления. Это настоящая революция: в течение миллионов лет эволюция довольствовалась смутными величинами. Усвоение символов – мощный фактор перемен: все наши нейронные сети перепрофилируются, позволяя манипулировать точными числами.

Чувство числа, безусловно, отнюдь не единственный фундамент математики. Ко всему прочему эволюция наделила нас чувством пространства, за которое отвечают особые нейронные сети, содержащие клетки места, решетки и направления головы. Еще у нас есть чувство формы, которое позволяет любому маленькому ребенку различать прямоугольники, квадраты и треугольники. Под влиянием символов, таких как слова и числа, все эти понятия перерабатываются, но как именно это происходит – пока не ясно. Человеческий мозг перекомпоновывает их на языке мышления, формулируя новые понятия186. Базовые «кирпичики», которые мы унаследовали в ходе нашей эволюционной истории, становятся основополагающими примитивами нового продуктивного языка, на котором математики каждый день пишут новые страницы.

А что насчет навыков чтения? Это еще один пример нейронного рециклинга: чтобы читать, мы используем области, которые изначально предназначались для зрения и устной речи. В своей книге Reading in the Brain187 (букв. «Чтение в мозге») я подробно описываю систему, которая отвечает за грамотность. Когда мы учимся читать, подмножество зрительных областей приспосабливается к распознаванию буквенных последовательностей и отправляет их в центры устной речи. В результате письменные слова обрабатываются точно так же, как и устные: умение читать открывает новые зрительные ворота в нейронные сети, поддерживающие речь.