Продолжение. Начало
В науке исследования почти всегда развиваются согласно принципу «от простого к сложному». Более того, подавляющей части специалистов этот принцип кажется единственно возможным и единственно правильным. Поэтому к познанию мозга нейробиологи пошли через изучение нервных систем простых животных. Излюбленным объектом изучения американских нейробиологов стал крупный морской брюхоногий моллюск Aрlysia californica, а отечественным биологам больше понравилась виноградная улитка Helix рomatia. С этих животных они и перенесли на мозг человека представления о нервной системе как об «ассоциативной сети», которая на различные комбинации входных сигналов отвечает однозначными наборами выходных команд, которые и обуславливают достаточно целесообразное поведение животного.
Да, в отношении нервной системы примитивных животных концепция «ассоциативной сети» оказалась вполне удачной — она хорошо предсказывает результаты экспериментов. На основе экспериментально определенных свойств нейронов ученым удается строить математические модели нейронных сетей со свойствами, близкими к свойствам реальных нервных систем моллюсков и других простых животных. Эти успехи и дали надежду на то, что, действуя подобным образом, можно понять и работу мозга человека. Один из известных авторов (Кэндел, 1984) так прямо и писал:
«По убеждению многих нейробиологов, в конце концов будет доказано, что уникальные свойства ... человека — способность чувствовать, думать, обучаться и помнить — заключены в строго организованных сетях синаптических взаимосвязей между нейронами головного мозга».
Но надежды на строгую организованность мозга в соответствии с идеями этой самой «ассоциативной сети» не оправдались. Это как раз тот самый случай, когда лучше бы нейробилоги вообще не изучали нервные системы простых животных и не создавали теорий типа «ассоциативной сети». Ибо выяснилось, что подобно тому, как химические методы управления активностью генов при переходе от безъядерных клеток (прокариотов) к клеткам с ядрами (эукариотов) уступили место принципиально новым, волновым методам, так и при переходе от малых нервных систем к мозгу человека Природа заменила принцип «ассоциативной сети» новым принципом —принципом голографии.
Если у малых систем работают отдельные нервные импульсы, то в мозге человека носителями информации являются волны нервного возбуждения, объединяющие импульсацию миллиардов нейронов. Строго детерминированная «ассоциативная сеть» из тысяч нейронов сохранилась лишь как атавизм и у организмов, обладающих мозгом, но превратилась в ничтожную долю клеток среди миллиардов более хаотично организованных нейронов, составляющих голографическую систему.
Отличие тканей мозга от «ассоциативной сети» проявилось и в экспериментах. Если измерить время прохождения возбуждения в ткани мозга между точками, разделенными расстоянием в 10-20 нейронов, то при многократном повторении измерений (через достаточные для отдыха интервалы) обнаруживается широкий разброс результатов. А это означает, что
| Сигнал проходит между двумя точками не по одному определенному пути, как это характерно для «ассоциативной сети», а случайными путями, которые редко повторяются. |
Противоречит принципам «ассоциативной сети» и ежедневное отмирание в нашем мозге около ста тысяч беспорядочно расположенных нейронов.
Если схемы нервных систем аскариды, аплизии и ряда других простейших животных строго одинаковы у всех особей одного биологического вида, то совсем иная ситуация с мозгом. С появлением мозга скачкообразно повысилась изменчивость нейронной структуры у различных представителей одного и того же вида. Антропологи фиксируют яркие анатомические отличия мозга разных людей, удивительную изменчивость борозд и извилин на поверхности его полушарий.
| Нет не только двух одинаковых экземпляров мозга, но и двух полушарий у одного индивида, рисунки которых совпадали бы. |
Хаотичность, беспорядочность, противоречащая свойствам малых нервных систем, но характерная для коры больших полушарий, пронизала их от рисунка извилин до свойств клеток. Показано, что параметры нейронов мозга определяются правилами комбинаторики, так что любые два сравниваемых нейрона в большинстве случаев не являются одинаковыми.
Строгая передача подобной нерегулярной структуры через поколения, от предков к потомкам, потребовала бы баснословного объема информации, в миллионы раз превышающего емкость генома. Но такой передачи не происходит! Если у простых животных четко наследуются свойства и схемы соединений каждого нейрона, то в мозге человека наследуются лишь общее строение и усредненные свойства нервных тканей, а вовсе не вся схема сети нейронов.
Именно этим объясняется случайный, вероятностный характер параметров каждого нейрона мозга и случайный, вероятностный характер связей между ними. Соответственно, нейробиологам удается вырисовывать четкие схемы сетей нейронов у простых животных, но совершенно не удается составлять подобные схемы даже для малых участков коры или ядер мозга человека!
Расхождение между теорией «ассоциативной сети» и реальным мозгом не столько в том, что мозг нельзя рассматривать как сеть нейронов, сколько в том, что такого рассмотрения совершенно недостаточно для описания физиологии мышления. Для понимания работы мозга, нужно учитывать и структуры более высокого уровня (ядра, слои нейронов, пучки волокон и др.), а также клетки, не являющиеся нейронами (например, следует учитывать участие в запоминании информации клеток глии, химически взаимодействующих с микросредой). Теория «ассоциативной сети» не учитывает свойств нервных тканей, важных для прохождения массовых волн нервного возбуждения, а потому не дает и принципиально не может дать математического аппарата для рассмотрения закономерностей, действующих в мозге.
Нелепо рассматривать нервные ткани мозга как сети дискретных элементов с дискретными связями (т.е. как некое подобие цифровой системы). Нейроны мозга соединены нечеткими, диффузными связями, что объясняется большим количеством синапсов и существенным влиянием на прохождение сигнала той микросреды, в которую погружены клетки. Если нейроны простых животных имеют до десятков синапсов, то у каждого нейрона мозга их, в среднем, десятки тысяч. Если нервные системы простых животных, с кибернетической точки зрения, проявляют свойства в большей мере цифровых, нежели аналоговых устройств, то мозг, при всей очевидной дискретности составляющих его нейронов, из-за диффузности связей...
| ...мозг функционирует и должен изучаться как сугубо аналоговое устройство. |
Поэтому любые наработки, основанные на теории «ассоциативной сети», уводят исследователей мозга далеко в сторону от его тайн. Проще говоря, на сегодняшний день в науке не существует ни единой гипотезы или теории, которая была бы способна объяснить физиологию мышления человека. На наших страницах мы предложим читателю такую теорию — концепцию нейроголографии (в дальнейшем КНГ), которая разрешает все главные загадки нейробиологии, выстраивает все известные факты в стройную систему и объясняет наиболее существенные принципы физиологии мышления.
К сожалению, для понимания механизмов мышления требуется знать не только анатомию мозга и его физиологию в сегодняшнем ее понимании, но и одновременно знать ряд разделов так называемых точных наук, а именно теории
- информации
- распознавания образов
- голографии
- солитонов
- оптических вычислительных систем
- фазированных антенных решёток.
Как ни печально, но без этих сведений понять работу мозга принципиально невозможно.
Продолжение |
