Шрифт:
12 . Gazzaniga (2004).
13 . Siegel (2012), p. AI-72.
14 . Deco et al. (2015); Lord et al. (2017).
15 . Sporns et al. (2005).
16 . Luijk et al. (2010); Meaney (2010); Cassidy and Shaver (2018).
17 . Waldrop (1992), p. 12.
18 . Smith et al. (2015).
19 . Siegel (2010a).
20 . Siegel (2018).
21 . American Psychiatric Association (2013).
Глава 1
Телесно воплощенный мозг, осознание и природа энергии
В этой главе мы исследуем аспекты тела и сознания, чтобы осветить проблему разума. Со времен Гиппократа, который занимался этим вопросом две с половиной тысячи лет назад, разум начали отождествлять с работой мозга. Эта точка зрения важна, но она не дает полной картины. Это лишь часть более масштабной истории о человеческом разуме, о том, как он возникает – из тела (изнутри) и отношений (извне). Давайте начнем с изучения некоторых основных положений о теле и мозге, а затем перейдем к фундаментальному опыту осознания – нашей способности к сознанию.
Телесно воплощенный мозг
Организация мозга
Тело и головной мозг представляют собой сложную систему взаимосвязанных частей. У нас, людей, есть нейронные сети, расположенные вокруг кишечника и сердца, – эти структуры эволюционно «старше» нейронных сетей в мозгу. Расположенная внутри черепной коробки часть нервной системы состоит примерно из ста миллиардов нейронов и триллионов вспомогательных «глиальных» клеток – леммоцитов, астроцитов, олигодендроцитов и микроглий. Если представить их в виде линии, мы увидим, что внутри организма находится более 3 млн км нейронов. Каждый нейрон имеет в среднем десять тысяч соединений, связывающих его с другими нейронами.1 Всего таких соединений насчитывается около миллиона миллиардов, что делает нейрон «самой сложной структурой на земле».2 Нейроны – основной тип клеток нервной системы; каждый из них состоит из тела, отростков, называемых дендритами, и длинных отростков – аксонов, которые тянутся к другим нейронам. Нейрон посылает электрический импульс, называемый «потенциалом действия», по своим длинным аксонам; это высвобождает нейротрансмиттеры на участке отростка, называемом «синапсом», затем происходит возбуждение или подавление нижестоящего нейрона. Этот процесс – пример электрохимического потока энергии. Синапс – это связь, которая функционально связывает нейроны друг с другом. Речь идет об электрических, химических и, возможно, еще каких-то формах влияния энергетического поля на передачу информации между нейронными сетями, называемой «аптической связью».3 Эти и другие механизмы распределения потока энергии в мозгу помогают формировать связи, создающие основу для функциональной архитектуры мозга. Эти связи подобны паутине, и активация одного нейрона может влиять в среднем на десять тысяч других. Модель потока энергии в чрезвычайно сложных сетях – коррелят нашей ментальной жизни.4 Набор нейронов, которые активируются совместно, можно назвать «профилем нейронной сети». Это паттерн нейронной активности, сгруппированный в функциональное целое. Такой профиль нейронной сети, например, «включается», когда мы вспоминаем о мосте Золотые Ворота или Эйфелевой башне. Каждый раз, когда мы думаем об этом конкретном сооружении, активируется определенный участок нейронной сети. Нейронные сети не статичны; мозг постоянно видоизменяет синаптические связи под влиянием пережитого опыта.5 Это означает, что количество схем срабатывания, которые могут возникнуть на протяжении всей жизни, практически бесконечно. Число возможных паттернов возбуждения нейронов («включено-выключено») в отдельно взятый момент огромно – примерно десять в миллионной степени. Очевидно, наш мозг способен к весьма разнообразной деятельности; то, как он организован и функционирует, просто невероятно!
Нейроны и глии организованы и связаны на разных уровнях сложности: от небольших скоплений, называемых «ядрами», до более крупных, называемых «цепочками», «участками» и «полушариями». Эти группы имеют внутренние взаимосвязи, которые позволяют нейронным импульсам группироваться в паттерны, ограниченные конкретной областью; выходные сигналы этих дифференцированных областей соединяются с подобными сигналами других участков посредством межгрупповых волокон. Результатом такой дифференциации и связи внутри мозга является ряд сетей, которые, по-видимому, функционируют посредством волн меняющихся паттернов.
Как предполагают Тоньоли и Келсо6, «комплексное пространственно-временное описание мозга достигается за счет тщательного изучения динамики координации мозга: нейроны и нейронные ансамбли действуют согласованно. Это требует систематического развертывания процесса сближения-отдаления в пространстве и времени для выявления динамических признаков здоровой, адаптивной функции мозга и его менее адаптивных аналогов». Представление о пространственном распределении нейронных комплексов, скоординированных во времени, предполагает, что для понимания мозга и его функционирования нам необходимо начать мыслить «четырехмерно», учитывать и пространственное расположение задействованных нейронов, и временные рамки их активации. Процесс «сближения-отдаления» включает в себя временное слияние нейронных ансамблей – они «сближаются» в определенной конфигурации, а затем отдаляются друг от друга.
В работах по неврологии, как упоминалось во введении, термин «сегрегация» используется так же, как мы используем общий термин «дифференциация» – для обозначения специализации, уникальной функции и структуры определенного набора нейронных ансамблей. В номенклатуре этих исследований также иногда используется термин «интеграция» в том же значении, как мы используем термин «связывание». Откуда эта разница в терминологии? Десятилетия назад эти понятия были «заимствованы» из математики, из описания того, как сложные системы дифференцируют и связывают свои функции, и применение доступных терминов казалось естественным. «Всеобщего» термина для описания баланса дифференциации и связывания не было. Я решил использовать привычный термин «интеграция» для обозначения динамического процесса в сложной системе, в рамках которого дифференциация и связывание постоянно меняются по мере продвижения к новым слоям самоорганизации.
Понятия «критичность» в математике и «метастабильность» в нейробиологии иногда используются для обозначения процессов, связанных с балансом, который мы называем «интеграцией». Здесь мы можем увидеть, как описываются метастабильные состояния. Как пишут Хеллиер и его коллеги7, «здравая нейронная динамика работает в “метастабильном” режиме, области мозга взаимодействуют, чтобы одновременно увеличить интеграцию и сегрегацию». Это понятие будет сформулировано в терминологии/словаре МЛНБ как «увеличение связи и дифференциации». Другими словами, интеграция создает метастабильность. Далее авторы заявляют:
Метастабильность может создавать важные поведенческие свойства, такие как когнитивная гибкость. Все чаще звучит вывод, что нейронная динамика ограничивается лежащими в основе структурными связями между областями мозга. Таким образом, важной задачей является установление связи между структурной связностью, нейронной динамикой и поведением. Снижение метастабильности связано со снижением когнитивной гибкости и обработки информации. Вычислительная модель, определяемая эмпирически полученными данными о связности, демонстрирует: изменения в нейронной динамике, релевантные для поведения, являются результатом структурного разъединения. Наши исследования показывают, что метастабильная динамика важна для нормальной работы мозга и зависит от структуры коннектома человека.8