Несмотря на экзистенциальные проблемы, исследователи фМРТ по праву гордятся своими экспериментами, и некоторые из них твердо отстаивают теорию локализации, которую подразумевают их результаты. Например, в 1997 году Нэнси Канвишер использовала фМРТ для выявления области мозга, которая, по-видимому, участвует в распознавании лиц, – веретенообразной извилины. Даже продолжительный спор с такими исследователями, как Джим Хаксби, заявлявшим, что распознавание лиц носит более распределенный характер [19], а также критику метода, использованного Канвишер для идентификации мозговой области, она утверждает, что результаты ее эксперимента дают четкие доказательства сильно локализованных функций. И действительно, электрофизиологическая работа Дорис Цао показала, что у макаки та же область мозга отвечает за распознавание лиц.
Канвишер пытается отгородиться от предположения, что она является некоей современной версией френолога. «Ни один сложный когнитивный процесс не осуществляется в одной области мозга, и аргументы в пользу специфичности этих областей ни в коем случае не подразумевают, что другие зоны мозга не играют никакой роли», – поясняет она [20]. Исследовательница указывает на стимулы, которые не имеют определенных мозговых зон обработки (например, цветы, пауки и змеи), но все же настаивает на том, что в мозге есть четкие анатомически обоснованные функциональные модули. Канвишер даже высказала идею, что «функциональная визуализация мозга начала очень конкретно раскрывать функциональную организацию человеческого разума». И эта функциональная организация, говорит она, модульная – разные области мозга делают разные вещи. Как отмечает Канвишер в статье 2017 года, посвященной двадцатилетнему юбилею ее открытия: «Я бы сказала, что для понимания человеческого разума функционально специфические области мозга действительно разделяют все на виды[334], улавливая структуру, присущую как когнитивным, так и нейронным данным» [21].
Раздражение из-за иногда поверхностной интерпретации результатов фМРТ в сочетании с признанными методологическими проблемами воздвигли стену непонимания между теми, кто использует данную технику, и многими другими нейроучеными. Например, указывая в своем «Твиттере» на проблемы, связанные с фМРТ, Альберт Кардона, предпринимающий попытки создать коннектом мозга личинки дрозофилы, пишет: «Лишь однажды мне удалось побывать на лекции по нейробиологии об фМРТ, где я не чувствовал, что мне продают змеиное масло[335]». Несколько месяцев спустя Дэниел Макартур, ведущий ученый в сфере человеческой генетики, заметил в «Твиттере», что «привык не верить ничему, связанному со словом “фМРТ”». А в 2019 году дублинский нейрогенетик Кевин Митчелл подчеркнул изначально присущий недостаток разрешения в исследованиях структуры мозга с помощью фМРТ, прямо заявив, что «общая проблема с нейровизуализацией – это просто какое-то дерьмо» [22].
Критически настроенные ученые не впечатлены, так как привыкли исследовать очень точные эффекты в отдельных клетках или эффекты, которые производятся конкретными генами, в то время как фМРТ не может измерить то, что действительно важно для мозга, – потенциалы действия, фактический сигнал в нейроне [23]. Мозг настолько плотный, что в 2008 году Никос Логотетис подсчитал, что в каждом пикселе (вокселе) изображения мозга содержится ошеломляющее количество – 5,5 миллиона нейронов, от 2,2 до 5,5 × 1010 синапсов, 22 км дендритов и 220 км аксонов[336] [24]. Масштаб, в котором происходит реальное действие – в отдельных клетках и синапсах, а также в сетях клеток, – безнадежно размыт грубостью фМРТ. Кроме того, фМРТ измеряет изменения активности в секундах, в то время как нейроны посылают информацию в миллисекундном диапазоне. Еще более поразительно то, что с помощью фМРТ нельзя выявить один из ключевых аспектов работы мозга – разницу между активацией и торможением. Данная технология не может сказать нам, что делают отдельные клетки или их сети. Даже на уровне нейронных трактов метод не может сказать нам по существу, что происходит. Он чрезвычайно общо́ показывает, как в некоторых областях протекают некие процессы – сильнее или слабее относительно других областей. Возможно.
С помощью фМРТ нельзя выявить один из ключевых аспектов работы мозга – разницу между активацией и торможением.
В 2015 году Дорис Цао и ее коллеги продемонстрировали, что из-за крупнозернистой природы фМРТ нельзя полагаться даже на отрицательные результаты. Когда в ходе исследования фМРТ конкретная область мозга не «светится», мы не можем сделать никаких надежных выводов. Сравнив результаты фМРТ и записи реакций отдельных нейронов в области распознавания лиц зрительной коры макаки, команда Цао обнаружила, что фМРТ предполагает, будто данная область не отвечает за распознавание лиц. Однако гораздо более точная техника регистрации отдельных нейронов свидетельствовала, что информация действительно присутствует в активности клеток наблюдаемой области. Ее просто нельзя было идентифицировать из-за недостаточной точности фМРТ. Нейроны, участвующие в распознавании лиц, были слишком малочисленны и слишком разбросаны, чтобы их можно было отследить с помощью данного метода нейровизуализации [25].
Некоторые исследователи фМРТ выступили против такого рода критики. В 2017 году Оливия Гест и Брэдли Лав из Института Алана Тьюринга использовали нейронные сети для исследования данных фМРТ, изучая, как в них отражаются сходства и различия между визуальными объектами [26]. Сеть глубокого обучения идентифицировала сигналы среди данных фМРТ с начальных уровней пути зрительной обработки, но на более высоких уровнях мозга она хуже распознавала четкие реакции на точные объекты. Представление, утверждали Гест и Лав, имело тенденцию становиться более расплывчатым и символическим на высших уровнях. Удивительно, но Гест и Лав выдвинули объяснение материальной основы восприятия, которое, казалось бы, избегало любого фокуса на чем-либо подобном клеточному уровню:
«Успех фМРТ, вероятно, означает, что, когда кто-то интересуется природой вычислений, выполняемых мозгом, уровень анализа, на котором применяется фМРТ, может быть наиболее предпочтительным. Для сравнения предположим, что некто построит теорию макроэкономики, основываясь на квантовой физике, но она будет невероятно громоздкой и не более прогностической и объяснительной, чем теория, содержащая абстрактные понятия, такие как деньги и снабжение. Редукционизм[337], хоть и соблазнителен, не всегда знаменует наилучший путь».
Гест и Лав могут быть правы, но есть одна очень веская причина сомневаться в их словах. Как утверждал Барлоу, функциональной единицей мозга является нейрон, организованный как сетевой узел. То, что делает мозг, каким бы загадочным это ни казалось, в конце концов сводится к запуску нейронов. Клетки мозга объединяются, чтобы вызвать скоординированную функциональную активность, которая порождает психологические явления. Однако мы не можем просто игнорировать тот факт, что такая популяционная активность производится множеством отдельных нейронов или что любые вычисления, выполняемые нейронными ансамблями, будут основаны на активности клеток. Успешное редукционистское объяснение работы человеческого мозга не приведет к созданию теории, основанной на индивидуальной активности 80 миллиардов нейронов, а скорее покажет, как обработка сенсорных явлений и психическая жизнь людей и животных могут быть объяснены паттернами активности популяций нейронов. А значит, потребуется точное представление о том, что делают отдельные клетки, даже если впоследствии они будут проанализированы на более крупном, популяционном уровне.
Таким образом, мы возвращаемся к ахиллесовой пяте фМРТ: она слишком груба, чтобы позволить реально понять вычислительную активность мозга.
Метод фМРТ не позволяет понять вычислительную активность мозга.
Необходимо разработать гораздо более точные методы визуализации – в плане времени, пространства и функций – и объяснить их с точки зрения более детальных коннектомов [27]. Есть намеки на то, что такое развитие событий возможно с появлением МРТ со сверхвысоким полем субмиллиметрового разрешения. Но пока что такая технология находится в зачаточном состоянии и еще далека от того, чтобы позволить нам различить активность даже сотен тысяч клеток [28].
Одно из часто встречающихся заявлений состоит в том, что техники нейровизуализации, такие как фМРТ, выявляют анатомические и функциональные различия между мужским и женским мозгом и что эти различия могут объяснить разницу в поведении. С одной стороны, существование различий между мозгами является трюизмом[338] – у всех нас есть анатомические и функциональные особенности просто потому, что мы не являемся одним и тем же индивидом. В силу многих причин можно согласиться с тем, что в целом у мужчин и женщин, как у двух групп, мозг будет иметь разные характеристики. Мужчины и женщины, как правило, играют разные социальные роли в современном обществе и склонны вести себя по-разному (в целом мужчины более агрессивны, например). С точки зрения эволюции половой отбор, действующий изнутри и между полами, был особенностью нашего прошлого (и, возможно, настоящего), в то время как различные роли в размножении – в частности, через материнское поведение – оказывали решающее влияние на становление человеческого общества. Эти факторы сформировали анатомические, функциональные и поведенческие различия между полами. Ключевые вопросы заключаются в том, каковы эти анатомические различия, можем ли мы их обнаружить и, прежде всего, насколько они определяют наше поведение [29].
Существует одно явное отличие мужского мозга от женского: мозг мужчин в среднем б