По результатам этих экспериментов можно утверждать, что кроссмодальность, соединяющая светлые цвета с высоким тоном, существовала у общего предка шимпанзе и людей и, возможно, еще дальше по линии приматов. Внимание! Быть может, это панглоссианское, или довольно наивное, объяснение того, как могла развиться кроссмодальная связь светлого цвета с высоким звуком. Тем не менее этот вопрос до сих пор остается довольно интересной задачей. (Напомню, что панглоссианское объяснение[55] – это желание во всем найти адаптивную причину.) Некоторые исследователи предположили, что феномен соотнесения светлых изображений с высокими тонами восходит к нашим предкам – низшим приматам. Панглоссианский аргумент основан на представлении о существовании адаптивной потребности в быстрой обработке внешней информации. Адаптивный аргумент для этой связи также зависит от трюка, который для нас исполняют зрительные системы. Это называется эффектом света, падающего сверху (рис. 16.2). Иллюстрация показывает, как восприятие освещения сверху кардинально влияет на то, что мы видим. Вогнутость или выпуклость фигуры определяется тем, откуда исходит свет или откуда мы чувствуем, что свет исходит. Люди и шимпанзе предполагают, что свет всегда приходит сверху, – отсюда и разница в восприятии выпуклости и вогнутости.
Панглоссианский аргумент состоит в следующем. Мы ассоциируем свет сверху с высокими звуками, потому что другие организмы, которые мы видим над нами, обычно имеют меньшие размеры. Например, если вы сидите на улице и хотите определить не глядя, какие живые существа находятся над вами, то вряд ли вам придет в голову назвать гиену. Скорее всего, над вами могут мельтешить птицы или белки (если вы сидите в Центральном парке в Нью-Йорке, есть шанс, что пролетит краснохвостый ястреб). Эти создания действительно меньше нас и издают тонкие, высокие звуки. И большинство организмов, обитающих над нами и издающих тонкие звуки, освещены лучше, чем организмы, которые находятся ниже. У адаптивной истории есть еще один аспект. Организму нужно понимать, должен ли он спасаться бегством, то есть относится ли встреченное существо к категории «я от тебя убегаю», потому что выживание часто зависит от распознавания чего-то опасного и счет в таких ситуациях идет на доли секунды. Обычно организмы не убегают от существ, которые меньше их самих, и тех, кто издает высокие звуки. И наоборот, низкий звук означает нечто совершенно иное.
Рис. 16.2. Эффект падающего сверху света. На двух левых изображениях наша зрительная система обрабатывает картинку А как выпуклую в центре, а В – как вогнутую. Это происходит из-за присутствия эффекта падающего как будто сверху света. Справа два левых изображения перевернуты вверх ногами. То же самое изображение, что воспринималось как выпуклое (изображение А справа), теперь выглядит вогнутым (перевернутым А), и наоборот
Мне потребовалось около пятисот слов, чтобы описать эту адаптивную историю, однако существует более простое объяснение. Чарльз Спенс и Офелия Дерой предполагают, что правильными соответствиями на самом деле являются сочетания света с размером и размера с высоким тоном. Поскольку кроссмодальные соединения являются транзитивными, то есть переходными, то, как только существо осознает соответствие размера и света или размера и звука, в сознании соединяются свет и звук. Поэтому кроссмодальная связь света и звука в мозге не является врожденной и прямой, это может быть приобретенный эффект. Этот альтернативный сценарий также предполагает, что сначала нужно изучить экологический контекст потенциальной кроссмодальности и только потом делать заявления о врожденной прямой кроссмодальности и синестезии. Панглоссианское объяснение может слишком легко нас обмануть. Но если кроссмодальность реализуется нейронными связями, можно ли найти различия в нейронных связях в мозге среди организмов? И что же нас тогда отличает на нейронном уровне, когда линии позвоночных расходятся?
В процессе эволюции некоторые части мозга увеличиваются, а другие образуют все большее и большее количество связей с другими частями мозга. История с мозгом приматов, который понадобилось свернуть в рулончики – извилины и борозды, отлично демонстрирует, что различные части мозга становятся больше в нашей линии развития. На самом деле хорошо известно, что у общего предка Homo erectus, H. neanderthalensis и H. sapiens произошел огромный скачок в объеме мозга. Некоторые из наших старых предков, связанных с австралопитеками и очень ранними отошедшими от нашей ветки видами рода Homo, имели размеры мозга менее 704 см3 (43 кубических дюйма), а шимпанзе – 294 см3 (18 кубических дюймов). Напротив, мозг H. neanderthalensis, как и у H. sapiens, был порядка 1507 см3 (92 кубических дюйма) (при этом средний мозг неандертальца был немного больше, чем средний мозг H. sapiens). К сожалению, нет никакой возможности углубиться в изучение вопроса, какие нейронные связи были у наших предков с этими видами рода Homo. В отличие от мозга Леборна, который сохранился в формалине, и мозга Молисона, который был разрезан на тысячи тонких кусочков, у нас просто нет сохранившегося мозга или изображений мозга этих давно вымерших видов Homo. Однако мы располагаем информацией о нейронных связях шимпанзе, других приматов и млекопитающих. Что они могут рассказать нам о переходе в человеческое восприятие и, возможно, даже о развитии сознания в нашей линии?
Если коротко, есть только некоторые связи. А если давать более развернутый ответ, то нужно рассмотреть понятие коннектома. Это относительно новый термин в области изучения мозга, и относится он к отображению аксональных синаптических связей в мозге. Образован термин благодаря привычке современных биологов добавлять суффикс – ом- к любым подходам, которые в природе располагают большим объемом данных. Один из способов – посмотреть на клеточную структуру мозга, как в случае с мозгом Генри Молисона, описанным в главе 10. Этот подход был использован для модельных организмов, имеющих мозг, поддающийся коррекции, таких как нематоды (C. elegans), и он требует, чтобы мозг (или первомозг – см. главу 2) этой нематоды был разрезан на сотни очень тонких участков, которые затем последовательно просматриваются в просвечивающем электронном микроскопе. Каждая секция фотографируется с увеличением так, чтобы можно было идентифицировать все нервные клетки. Затем фотографии совмещаются с помощью системы компьютерной визуализации, и различные нервные клетки могут отслеживаться и изображаться на графике. Если провести этот опыт полностью со всем мозгом, можно обнаружить связи всех видимых нервных клеток. В превосходном исследовании, сделанном в 1986 году, ученые смогли определить, что коннектом нематоды состоит из 279 клеток. Это около одной четверти от общего числа клеток, которых в этом крошечном червеобразном организме около тысячи. Кроме того, есть четко видимых 6393 синапса, соединяющие 279 клеток с 1410 соединениями этих нервных клеток с мышцами. Тем не менее этот примитивный червь чувствует свет, тактильные ощущения, запахи и вкус. Однако нет никаких доказательств того, что нематода обладает какой-либо кроссмодальной сенсорной способностью.
Этот подход действительно настолько утомителен, каким и представляется, однако он весьма информативен. Он дает сведения о коннектомах, а другие подходы рисуют их крупномасштабную картину. Методы, используемые для более широкой демонстрации коннектомов, включают МРТ и ДТМ (см. главу 15). Объединив информацию из сотен исследований в богатую базу данных, ученые попытались построить схему сети нейронных связей. Основным аналитическим инструментом, который они используют для построения коннектомов различных организмов, служит теория графов. В принципе каждая картина нервной системы – будь то реальный вид, наблюдаемый под микроскопом, или просто информация о связности, основанная на других наблюдениях, – может быть представлена в виде графа, который затем используется для анализа и интерпретации данных.
Граф – это просто математическое описание сети связей одной области мозга с другой. Места соединения называются узлами, и результирующий граф дает обширнейшую информацию. Объединить графы из разных источников – задача нетривиальная, поэтому подходы теории графов необходимы, чтобы понять колоссальное количество данных (big data)[56]. Теория графов подводит нас к трем очень интересным аспектам нейронных сетей: концентраторы (хабы), блоки (клубы) и сообщества. Концентратором называется узел или нейрон с высокой связностью; блок – это пучок нейронных связей более высокого порядка, чем общий фоновый уровень связей; сообщество – взаимосвязанный набор нейронов. Все три аспекта графов можно использовать, чтобы получить подробную картину связей в мозге различных организмов и вывести некоторые универсальные понятия о коннектомах.
Анализ коннектомов с применением теории графов показывает, что сообщества связей локализуются независимо от вида в определенных частях мозга. Этот паттерн означает, что кластеризация нейронов чаще всего происходит в локализованных пространственно-ограниченных областях мозга большинства млекопитающих. Некоторые связи выходят из этих сообществ, но преобладающее их количество происходит среди близких или соседних нейронов. Кроме того, сообщества могут быть связаны с определенными функциями, такими как рассмотренные ранее (см. главу 15) сенсорные области мозга. Существует также сохранение этих областей между относительно близкородственными видами, так что, например, мыши, обезьяны и люди демонстрируют некоторые очень похожие лимбические и когнитивные сети. Если ветви на древе жизни расходятся – к насекомым или даже к рыбам, эти сходства либо исчезают, либо их очень трудно обнаружить.
И все это означает, что по мере развития мозга по линии приматов (и по мере его увеличения) большая масса порождала более тесно связанные сообщества нейронов, что, в свою очередь, приводило к потенциалу специализированных функций л