Что такое нейрон бабушки

Нейроны для бабушки

Статья продается только в составе журнала

В 1969 г. покойный ныне нейробиолог Джерри Летвин (Jerry Lettvin) в Массачусетсском технологическом институте рассказывал группе студентов выдуманную историю о том, как однажды к выдающемуся русскому нейрохирургу Акакию Акакиевичу пришел пациент, который хотел забыть свою властную невыносимую мать. Выполняя свой долг, Акакий Акакиевич вскрыл мозг пациента и один за другим удалил несколько тысяч нейронов, отвечавших за представление о матери. Когда пациент отошел от анестезии, он забыл мать. Все воспоминания о ней, и хорошие и плохие, исчезли. Обрадованный успешностью операции, Акакий Акакиевич взялся за следующую проблему — поиск клеток, связанных с воспоминанием о бабушке.
Эту фантастическую историю Летвин использовал для иллюстрации смелой идеи о том, что для формирования частного воспоминания о родственнике или другом лице, или объекте, с которым мы могли встречаться, достаточно всего лишь около 18 тыс. нейронов. Летвин не доказал и не опроверг данную гипотезу, и вот уже на протяжении более 40 лет ученые обсуждают, в основном в шутку, «нейроны бабушки».
Идея, что нейроны хранят информацию таким высокоспецифичным способом, восходит к Уильяму Джеймсу (William James), который в конце XIX в. предположил, что все наше сознание заключено в небольшом количестве «верховных» нейронов. Однако их существование идет вразрез с общепринятыми представлениями о том, что любые отдельные индивид или объект воспринимаются за счет коллективной деятельности многих миллионов, а то и миллиардов нервных клеток. (Нобелевский лауреат Чарлз Шеррингтон (Charles Scott Sherrington) в 1940 г. назвал это «миллионоголосой демократией».)
В таком случае активность любой отдельной нервной клетки не имеет резона. Смысл появляется только в результате совместной работы огромного количества нейронов.
Нейробиологи продолжают спорить о том, сколько все-таки необходимо нейронов для хранения конкретного представления: не больше нескольких тысяч, или же сотни миллионов нервных клеток, широко разбросанных по всему мозгу. Пытаясь разрешить данный спор, ученые формулируют новые представления о работе памяти и сознания, и в этом им помогает Голливуд.

Подробнее читайте на страницах журнала «В мире науки» №4_2013г.

Источник

Нейроны моей бабушки

Мы хорошо знаем, как выглядит наша любимая бабушка. Вяжет ли она нам носок или делает тесто для ватрушки, идёт ли она с корзинкой, авоськой или сумкой-тележкой, закутана ли она в шерстяной платок или сидит на лавочке в ситцевом платье, мы всегда — со спины, в профиль, слева, справа — узнаём нашу бабушку. Но как же это удаётся нашему мозгу, если он при этом получает разные картинки? Мозг каждый раз «видит» бабушку по-разному, но откуда-то знает, что это одна и та же наша любимая бабушка! А не дедушка, кошка или бегемот.

В Калифорнии жил учёный Джером Леттвин, которому тоже не давал покоя вопрос о том, как мозг узнаёт бабушку. Он предложил идею о том, что в мозге имеются специальные клетки — «нейроны бабушки», которые реагируют только на бабушку и ни на кого другого. Эти клетки получают информацию сразу отовсюду: от глаз, ушей, реагируют на голос бабушки, на её прическу и платье. Они, как настоящие следопыты, могут «вычислить» бабушку в любом виде. И как только они узнают, что перед нами бабушка, эти нейроны начинают весело кричать: «Вижу бабушку! Вот она, моя бабушка!».

А в Великобритании жил другой учёный, Родриго Кьян Кирога, который очень любил подслушивать разговоры нейронов. А разговаривают нейроны на электрическом языке. Ответ нейрона — это короткий электрический импульс, он называется спайк. Кирога узнал об идее Леттвина и решил её проверить. Для этого он нашёл 8 добровольцев, посадил их за экраны мониторов и стал предъявлять им много-много разных фотографий. На этих фотографиях были родственники испытуемых, а ещё знаменитые политики и актёры — словом, те, кого испытуемые могли знать в лицо. Одновременно Кирога записывал реакцию нейронов у своих добровольцев. Он дожидался спайков.

Нейроны «заговорили» и рассказали Кироге много интересного. Он нашёл у своих испытуемых не только нейроны их бабушек, но и нейроны их дедушек, мам, пап, братьев, сестёр. Причём эти нейроны реагировали не только на фотографию бабушки, но и на звук бабушкиного голоса, и на слово «бабушка», написанное на экране монитора. А ещё он нашёл у них нейроны, которые реагировали на президента и известных актёров (Дженнифер Энистон, Хэлли Берри). Кирога очень обрадовался и скорее позвонил Леттвину — рассказать, что его гипотеза подтвердилась.

Леттвин был счастлив. Но одна мысль не давала ему покоя: а откуда же берутся эти нейроны бабушек, дедушек, политиков, актёров?

В 1985 году доктор Вячеслав Борисович Швырков нашёл ответ на этот вопрос. Оказывается, у нас в коре головного мозга сидят нейроны, ничем особенным не занятые (на первый взгляд). Это такие нейроны, которые не дают спайков: они молчат и ждут. И как только мы начинаем обучаться чему-нибудь новому, например, езде на велосипеде, эти нейроны активируются, начинают вовсю «говорить», то есть давать спайки. Но не все «молчащие» нейроны смогут стать нейронами «езды на велосипеде», а только те, которые быстрее всех «учатся». А учиться нейрону надо очень многому: как командовать руками, чтобы они держали руль, и как крутить ногами, чтобы велосипед быстро ехал, и ещё как при этом не упасть. В общем, так из многих «молчащих» нейронов отбираются «крутые» нейроны, которые научились управлять руками и ногами. И они активируются у нас всякий раз, когда мы садимся на велосипед или даже просто думаем о велосипеде.

Если у нас появится новый друг, произойдёт та же история. «Молчащие» нейроны заговорят, а самые крикливые из них станут «нейронами нового друга». Они будут активны всякий раз, когда мы видим нового друга, слышим его голос, вспоминаем о нём или пишем его имя на бумаге.

Вот так и формировались у нас нейроны нашей бабушки. Когда мы были маленькими, у нас было очень много «молчащих» нейронов. Бабушка приходила к нам часто, приносила пирожки с малиной, вязала для нас варежки, водила гулять на улицу, играла с нами в мяч. И в конце концов часть наших «молчащих» нейронов превратилась в «нейроны нашей бабушки». И теперь мы легко узнаём нашу любимую бабушку среди тысячи других лиц.

На самом деле за бабушку у нас отвечает не один нейрон, а тысячи отдельных нейронов, которые всё время общаются между собой. Эти нейроны сидят на разных «этажах» мозга. В самом низу сидят нейроны, улавливающие самые простые признаки — отдельные точки, линии и углы. Выше этажом сидят нейроны, которые вычисляют более сложные признаки. Из этих полосок, углов и точек они «собирают» отдельные предметы: очки бабушки, её глаза, корзинку с пирожками, которые она испекла для нас. А нейроны бабушки (которых на самом деле тоже много) сидят на самом верхнем этаже и получают сигналы от нижних этажей. Если этих сигналов мало, например, активировался только нейрон, «видящий» очки, то нейрон бабушки не активируется. Значит, это просто кто-то незнакомый в бабушкиных очках. Волк, например. Но если активировались нейроны тапочек бабушки, её причёски, очков и голоса, нейроны бабушки активируются и запускают команду: «крикнуть „привет, бабушка“ и срочно обнять бабушку». Британские учёные до сих пор выясняют, что делали нейроны бабушки у Красной Шапочки, когда она приняла мохнатого Серого Волка за любимую бабушку. Видимо, произошёл какой-то сбой.

Источник

Логика сознания. Вступление

В свое время на Хабре был опубликован цикл статей «Логика мышления». С тех пор прошло два года. За это время удалось сильно продвинуться вперед в понимании того, как работает мозг и получить интересные результаты моделирования. В новом цикле «Логика сознания» я опишу текущее состоянии наших исследований, ну а попутно попытаюсь рассказать о теориях и моделях интересных для тех, кто хочет разобраться в биологии естественного мозга и понять принципы построения искусственного интеллекта.

Перед началом хотелось бы сделать несколько замечаний, которые будет полезно помнить во время чтения всех последующих статей.

Ситуация, связанная с изучением мозга, особенная для науки. Во всех остальных областях естествознания есть базовые теории. Они составляют фундамент на котором строятся все последующие рассуждения. И только в нейронауке до сих пор нет ни одной теории, которая хоть как-то объясняла, как в нейронных структурах мозга протекают информационные процессы. При этом накоплен огромный объем знаний о физиологии мозга. Получены очень обнадеживающие результаты с помощью искусственных нейронных сетей. Но перекинуть мостик от одного к другому, пока, не удается. То, что известно о биологических нейронных сетях очень плохо соотносится с созданными на сегодня архитектурами искусственных нейронных сетей.

Не должна вводить в заблуждение распространенная фраза о том, что многие идеи искусственных нейронных сетей позаимствованы из исследований реального мозга. Заимствование носит слишком общий характер. По большому счету, оно заканчивается на том, что и там и там есть нейроны и между этими нейронами есть связи.

Поэтому, на сегодня, основной вопрос нейронауки – это, не построение более совершенных теорий, а поиск исходных объяснений, которые хоть как-то связали бы воедино все то, что уже известно о мозге.

Нейрон, если смотреть на него не особо пристально, выглядит достаточно просто. Есть тело нейрона и есть его дендритное дерево. На теле и дендрите располагаются синапсы. Есть аксон. Синапсы похожи на входы, аксон похож на выход. Есть спайки – импульсы, которые возникают в теле нейрона и распространяются по аксону. Вот, вроде, готовая базовая конструкция. Типовой элемент с достаточно простым принципом работы.

Схема нейрона (Mariana Ruiz Villarreal)

Именно так и рассуждали Маккалок и Питтс, предлагая схему формального нейрона. Отбросим несущественное, оставим суть и получится пороговый сумматор. Сигналы на синаптических входах складываются, каждый со своим весом, к результату применяется пороговая функция и вот на выходе либо есть сигнал, либо нет.

Формальный нейрон Маккалока — Питтса

Для такого нейрона его «все» — это значения синаптических весов. Они определяют на что нейрон реагирует, то есть, по сути, чем он является. Из таких нейронов можно собрать нейронную сеть. Можно придумать алгоритмы обучения такой сети. То есть подобрать такие веса для всех нейронов, чтобы результат работы сети каким-либо образом соответствовал нашим ожиданиям.

В результате появились различные архитектуры искуственных нейронных сетей и различные алгоритмы обучения. Но во всех архитектурах сохранилась общая идея, заложенная в сам формальный нейрон, – идея «нейрона бабушки». В 1969 году Джерри Летвин сказал: «Если мозг человека состоит из специализированных нейронов, и они кодируют уникальные свойства различных объектов, то, в принципе, где-то в мозге должен быть нейрон, с помощью которого мы узнаем и помним свою бабушку». Очень многие модели, объясняющие работу мозга, в той или иной степени опираются на концепцию «нейрона бабушки». Даже если разговор идет не об отдельном нейроне, а о нейронном ансамбле, подразумевается, что определенные нейроны локализуют реакцию на некое явление и значит могут быть сопоставлены с ним.

Концепция «нейрона бабушки» держится на двух очень сильных доводах. Во-первых, многие экспериментальные данные указывают на избирательную реакцию нейронов на соответствующие стимулы. Например, показана и хорошо изучена реакция нейронов первичной зрительной коры на определенные зрительные стимулы (Hubel, 1988). Также, был обнаружен нейрон «Дженнифер Энистон», который реагировал, как на саму Дженнифер Энистон, так и вообще на персонажей телесериала «Друзья» (R. Quian Quiroga, L. Reddy, G. Kreiman, C. Koch, I. Fried, 2005).
Во-вторых, искусственные нейронные сети, всецело основанные на идее нейрона детектора (то есть «нейрона бабушки») хорошо работают и показывают революционные результаты, вселяющие глубокий оптимизм.

Но есть несколько проблем. Первая, уже упомянутая выше, связана с биологией. Чем больше становится известно о строении и работе реального нейрона, тем все менее он становится похож на формальный нейрон. Скорее можно говорить о том, что реальный нейрон даже близко не напоминает свой формальный аналог. Можно привести такую аналогию: судить о работе нейрона по его спайку – это, как делать выводы о работе компьютера по изменению общей яркости свечения монитора.

Вторая проблема в том, что если множество умных людей слишком долго пытаются найти решение задачи и не находят, то скорее всего проблема не в решении, а в условиях задачи. Вспомните про черную кошку в темной комнате. Для нейронауки одна из «составляющих условия» – это концепция «нейрона бабушки», которая в силу описанных выше причин воспринимается, как концепция доказанная экспериментально.

Можно ли отказаться от концепции «нейрона бабушки» и какова альтернатива? Допустим, есть несколько ячеек памяти. Концепции «нейрона бабушки» — это когда за каждой ячейкой закреплена своя «бабушка». Описание в таком подходе — это когда содержимое ячейки памяти говорит о том насколько выражена та или иная “бабушка”. При моделирование искусственной нейронной сети каждый нейрон соответствует определенному признаку, уровень активности нейрона показывает выраженность признака в текущем описании.

Возможен альтернативный подход. Ячейки памяти по отдельности или совместно могут хранить «код бабушки». Если этот код можно поменять на другой или воспроизвести в другом месте памяти, то мы приходим к идеологии компьютера и компьютерной программы.

Компьютеры, как мы знаем, вполне успешно решают различные информационные задачи. В принципе, достаточно соблазнительно использовать исключительно компьютерный подход для описания работы мозга. Но тут возникают две сложности. Первое, не ясно, как нейроны мозга могут функционировать, используя компьютерную парадигму. Если на искусственные нейронные сети мозг хоть отдаленно, но похож (нейроны, связи, уровни и все такое), то компьютерные логические вентили, адресуемая память и механизм исполнения программ — все это не очень вписывается в существующее представление о мозге.

Вторая сложность в том, что если мозг идеологически похож на компьютер, то почему до сих пор не получилось придумать хороших компьютерных алгоритмов, реализующих искусственный интеллект? Моделируя на компьютере, нейронные сети, мы исходим из того, что компьютер только инструмент моделирования, а вся суть в архитектуре нейронных сетей. Соответственно, есть надежда на то, что развивая архитектуру сетей мы сможем приблизится к возможностям мозга. Но если отказаться от «нейрона бабушки», а значит и от нейронных сетей, и начать исследовать компьютерную альтернативу работы мозга, то возникает вопрос: чего не хватает в современной компьютерной архитектуре или в идеологии программирования, чтобы сделать нечто, напоминающее мозг.

Есть еще пара существенных моментов тесно связанных с вопросом «нейрона бабушки». Первый момент — это вопрос: реальные нейроны работают с цифровым кодом или с аналоговым сигналом? От ответа на этот вопрос зависит очень многое. По сути, он и определяет идеологию — «бабушка» или не «бабушка». Если работа нейронов аналоговая, например, частота спайков или интервал между спайками кодируют уровень активности «бабушки», то работают все парадигмы традиционных нейронных сетей. Картина активности нейронов — это признаковое описание. Активность нейрона — скалярная величина, соответствующая количественному признаку. Определены вектора, описывающие состояние разных слоев сети, связи между нейронами, их веса и вид пороговых функций нейронов определяют некие функции преобразования. Мы можем настраивать эти функции, используя градиентный спуск, обучение Хебба, обратное распространение ошибки, машины Больцмана и тому подобное. Главное при этом то, что мы можем плавно, по аналоговому, менять параметры сети и состояние ее нейронов. «Бабушки» будет чуть больше, «бабушки» будет чуть меньше.

Но если же сигналы нейронов образуют цифровой код, то это совсем другая математика и абсолютно другие методы. Если у вас есть телефонный номер «бабушки», то нельзя набирать его почти точно и надеяться попасть почти к «бабушке».

Второй момент связан с вопросом понимания информации. Для человека полезная информация имеет смысл. Причем, интуитивно нам понятно, что именно смысл определяет основную идеологию информационных процессов, происходящих в нашей голове. При этом само понятие смысл до сих пор достаточно плохо формализовано. Вполне уместно предположить, что реальный механизм работы нейронных структур мозга должен не просто учитывать феномен смысла, а ставить его превыше всего. Смысл должен лежать в самой основе нейронной архитектуры. Для традиционных нейронных сетей вопрос смысла достаточно сложен. «Нейрон бабушки» идеологически сам и есть в некотором роде свой смысл. Вот я, конкретная «бабушка», в конкретном смысле. Если вам нужна другая «бабушка» или эта «бабушка», но в другом смысле, то вам к другому нейрону. То, что можно получить из такого подхода, похоже, достигло своего предела. Если мы хотим чего-то большего, то, возможно, пора попрощаться с «бабушкой».

С одной стороны, если допустить, что нейронные сети не похожи на мозг, то возникает вопрос: почему же они порой так хорошо работают? С другой стороны, если мозг похож на компьютер, то, неужели, мышление можно свести к алгоритмам?

Предлагаемый цикл статей будет посвящен описанию модели мозга в которой удалось, как мне кажется, достаточно красиво разрешить все описанные противоречия. Будет показано, как работает биологический мозг, как устроена биологическая память и почему она устроена именно так. Будет формализовано понятие смысл и показано, как архитектура мозга идеально «заточена» для работы со смыслом информации. Будут показаны механизмы, формирующие мышление и поведение. Будут раскрыты механизмы и роль эмоциональных оценок.

И, пожалуй, главное: все ключевые алгоритмы будут сопровождены работающим кодом. Нам сами странно, но все это действительно очень хорошо работает 🙂

И напоследок о названии цикла. Часто решение одной загадки приоткрывет путь к решению другой. Загадка сознания, похоже, — задача значительно более общая, чем задача понимания информационных процессов мозга. Но, определенно, между этими задачами есть связь. По крайней мере, если наступит понимание относительно информационных процессов, то будет значительно легче ставить правильные вопросы относительно сознания. Из предлагаемой модели вытекают вполне определенные следствия относительно природы сознания. Эти следствия, не отвечают на все вопросы о сознании, но они создают направление для возможных размышлений и экспериментов. Собственно, такая сверхзадача и дала название этому циклу.

Источник

Что такое нейрон бабушки

Если вам понравилась книга, вы можете купить ее электронную версию на litres.ru

Многие испытывают самые теплые чувства при упоминании их бабушки. Бабушки — это такие умудренные опытом, обычно более спокойные и как будто даже более понимающие родители. Если у вас есть (или когда-то была) бабушка, подумайте о ней. Припомните моменты из детства, когда она, быть может, вязала вам носки или пекла пирог. Ее теплые заботливые руки, укутанную в толстые шерстяные платки шею, добродушную улыбку…

Каждый раз, когда мозг видел бабушку, она могла выглядеть иначе, но он всегда знал, что это все та же любимая бабушка. Откуда ему было это известно?

Мы помним, что в ассоциативных зонах коры есть нейроны, «собирающие» целостный образ. Они помогают нам узнавать морковь, детские игрушки и еще много самых разных вещей. Но что же с лицами и людьми?

Этот вопрос сильно волновал калифорнийского ученого Джерома Леттвина. И в конце 1960-х годов он то ли в шутку, то ли всерьез заявил о том, что в его мозгу может быть нейрон его бабушки.

Такие нейроны получают информацию сразу от многих органов чувств: глаз, ушей и так далее. Эти же клетки реагируют на голос бабушки, на ее платки и спицы с клубком шерсти. Нейроны могут узнать бабушку в любом виде.

Долгое время для ученых оставалось загадкой, существуют ли на самом деле «нейроны бабушки».

Звезда футбола и голливудские актеры пришли на подмогу «нейрону бабушки»

В начале 2000-х годов Родриго Кирога исследовал особенности восприятия лиц в зрительной системе. Он сделал логичное предположение, что нервных клеток, отвечающих за восприятие образа кого-то хорошо знакомого (родителя, близкого родственника, друга), должно быть больше, чем нейронов, реагирующих на малоизвестного человека.

И он оказался совершенно прав. Так, у одного из своих пациентов, большого футбольного фаната, он обнаружил нейрон, избирательно реагировавший на лицо аргентинского игрока Диего Марадоны. Но возникал вопрос: нейрон реагировал именно на лицо футболиста или же на цвета формы аргентинской сборной?

Исследователи продемонстрировали пациенту огромное количество изображений футболиста (в одежде самых разных цветов) и обнаружили, что тот же нейрон всякий раз включался в работу.

Нужно было двигаться дальше и масштабировать результаты. Исследователи искали всем известный образ. В то время в США и многих других странах был весьма популярен сериал «Друзья», где одну из главных ролей играла Дженнифер Энистон. Кирога и коллеги предъявляли испытуемым семь совершенно разных изображений Дженнифер Энистон и обнаружили в медиальной височной доле мозга один и тот же нейрон, который реагировал на каждое из них. Его так и назвали — «нейрон Дженнифер Энистон».

Кирога нашел у своих испытуемых нейроны и других известных персон. И, конечно же, ему удалось обнаружить тот, что был предсказан Леттвином еще в 60-е годы, — «нейрон бабушки». Обрадованный Кирога связался с уже очень немолодым Леттвином и сообщил ему об обнаружении этого нейрона.

Но остался и еще один вопрос: откуда берутся в мозге «нейроны бабушки» и нейроны знаменитых людей? На самом деле ответ на него частично был получен уже давно. Еще в 1980-е годы Вячеслав Борисович Швырков, работая с кроликами и крысами, обнаружил так называемые молчащие нейроны, которые сидели и ждали своего звездного часа, словно на скамейке запасных.

Давайте представим, что человек начинает осваивать спортивную технику бега на лыжах. К нейронам в ассоциативных зонах притекает большое количество информации о движениях рук, ног, ощущениях давления лыжных палок на ладони и так далее. И тут молчащие нейроны начинают выдавать ответы, причем еще и попутно состязаясь между собой за право стать «нейроном бега на лыжах». Их, конечно, под этот процесс выделяется много. Побеждают самые сильные. И теперь они будут всякий раз включаться в работу, когда человек возьмет в руки лыжные палки.

Аналогичная ситуация происходит с нашими новыми знакомыми и друзьями. Под каждого из них выделяется свой нейрон.

В действительности говорить о единичном нейроне не совсем корректно. На самом деле речь идет о целой группе (порой о тысячах) нервных клеток, которые находятся на разных уровнях («этажах») нервной системы. В данном случае «нейрон бабушки» просто находится наверху (на последнем «этаже»).

Мы уже знаем, что есть нейроны первичных областей зрительной коры (там обрабатываются простые признаки — линии, точки, углы). Во вторичных областях зрительной коры нейроны обрабатывают цвет образа, его ориентацию в пространстве. Здесь могут собираться и более целостные образы предметов, например очков бабушки. А далее уже сам «нейрон бабушки» все анализирует и принимает решение — узнать бабушку или нет (обнять или проигнорировать). Если информации от клеток с нижних «этажей» поступает мало (видим только очки или прическу), то «нейрон бабушки» не включается в работу.

В 2015 году в авторитетном журнале Neuron Кирога опубликовал статью, доказывающую, что человеческий мозг реагирует на фотографию человека на фоне достопримечательности и бессознательно отыскивает связи между двумя объектами. Пациентам с вживленными в мозг электродами предъявляли фотографии с достопримечательностями и изображениями людей, чтобы выяснить, какие из нейронов отреагируют.

Давайте рассмотрим на примере. Сначала исследователи выявили, что есть нейрон, который реагирует только на актера Клинта Иствуда и не реагирует на других актеров и изображения достопримечательностей (например, Эйфелеву башню или голливудские холмы с надписью Hollywood). Затем испытуемым показали Клинта Иствуда на фоне надписи Hollywood, а потом вновь продемонстрировали изображения достопримечательностей, среди которых были и буквы с голливудских холмов. И в это время происходило невероятное! Нейрон выдавал на надпись Hollywood такую же активность, как и на просто портрет Клинта Иствуда. В мозге нервные клетки, связанные с данным нейроном, образовали ассоциацию между изображениями букв и актера.

Рис. 14. Иерархическое положение «нейрона бабушки»

И тут нужно отметить самое важное! Многие испытуемые даже не пытались припомнить специально, на какой картинке они видели актера (потому что этих картинок было много), но мозг сам пассивно выдавал ответ.

В ходе последних исследований выяснилось, что данный нейронный механизм кодирует значимые ассоциации в долговременную память. Иными словами, достаточно один раз столкнуться двум объектам в какой-то связке, как мозг сразу же строит ассоциации между ними.

Как вы понимаете, это важное знание подводит маркетологов к идее создания быстрых ассоциаций в сопутствующих рекламируемых продуктах. Достаточно одной демонстрации пары «базовый товар и аксессуар», чтобы сформировался нейрон, реагирующий на эту связку.

Этот же прием могут применять и политтехнологи, демонстрируя своего кандидата на всем известном фоне (или в связке с очень понятным и даже приятным образом). А потом использовать этот образ даже в те периоды, когда «гонка» как будто закончилась. Например, можно продемонстрировать лицо кандидата на фоне символа города или какого-нибудь продукта — хлеба, шоколада (да чего угодно, хорошо запоминающегося и вызывающего нужные ассоциации), а затем просто развесить плакаты с шоколадом, лимонадом или хлебом. И никакой вроде бы рекла-мы но мы-то с вами понимаем, что это еще та реклама!).

Однако у работы, которую провел Родриго Кирога, есть еще один важный аспект, касающийся каждого из нас. Если внимательно проанализировать, как действовали ученые, можно обнаружить, что их эксперименты напоминали исследование на полиграфе (детекторе лжи). Перед использованием прибор обычно сначала калибруют (смотрят, на какие раздражители есть ответы). Затем создается своеобразная шкала, с которой будут сравнивать ответы, чтобы определить, говорит человек правду или нет. И тем не менее на сегодняшний день мы не можем утверждать, что полиграф способен на 100 % точно показать, когда человек говорит правду, а когда лжет. Полагают, что, если человек хорошо подготовится заранее и поверит в свою ложь, полиграф может принять ее за правду. Я здесь упоминаю детектор лжи просто для сравнения.

В исследованиях Кироги сначала происходила калибровка стимулов (ученые смотрели, реагирует какой-то нейрон или нет). Затем исследователи оценивали, какая именно клетка реагирует и как. А потом уже предъявляли людям различные стимулы (изображения), чтобы вызвать активность нейрона. По активности мозга ученые могли установить, известно ли испытуемому что-либо о данной персоне или нет. Получается, исследователи извлекали воспоминания помимо воли человека. В некотором смысле они приблизились к прообразу технологии чтения мыслей.

На сегодняшний день вопрос возможности расшифровки нервно-психических кодов мозга является очень сложным и спорным. Давайте в следующей главе кратко остановимся на одном примере, чтобы обрисовать текущую ситуацию.

Иногда именно тот, кто, казалось бы, ничего из себя не представляет, делает то, что никто и представить не мог.

Источник