Элементарные единицы мозга

Головной мозг, видимо, один из наименее изученных объектов биологии. И этому есть свои объяснения. Трудность изучения мозга состоит, в частности, в том, что система «исследователь — объект» в данном случае наиболее парадоксальна и сложна, так как, изучая, например, мозг человека, мы в какой-то степени пытаемся понять «самое себя». И, тем не менее, проблема изучения системы из нервных клеток именуемой мозгом, все больше занимает ученых. Надежность, компактность, большая работоспособность, способность мозга к необычайно сложной деятельности привлекают к себе внимание специалистов различных областей знания. Итак, «Nosce te ipsum» («Познай себя»), изречение мудрецов древнего мира, в наш век начинает приближаться к реализации.

Огромную роль в изучении мозга играет кибернетика, позволившая подойти к изучению мозга с позиций теории управления и регулирования сложных процессов. Кибернетика, разрушив массу формальных барьеров, отделяющих одну область знаний от другой, и объединив многие приемы и методы, позволила выявить новые пути исследования нервной системы, использовать при рассмотрении различных вопросов, связанных с мозгом, новую логику, теорию автоматов, теорию информации.

Значение кибернетики, однако, проявляется не только тогда, когда ученые, выявляя законы переработки информации, исследуют мозг на уровне «информационных процессов», оно проявляется и в том случае, когда внимание исследователей сосредоточивается на отдельных нервных клетках.

Уже давно стала очевидной необходимость изучения мозга «на различных уровнях». В этой статье мы остановимся на одном из таких «уровней», на работе нервных клеток — нейронов. Что нового известно об их деятельности? Как кибернетика помогает в этом исследовании? На эти вопросы мы и попытаемся ответить.

Соотношение работы нервной клетки и целостного мозга аналогично соотношению отдельной радиолампы и счетно-вычислительной машины. Поэтому нельзя, конечно, надеяться, что, исследуя только одиночные клетки, можно понять все тайны работы мозга. Но изучение устройства элементов необходимо для решения всей задачи.

Уже «примитивная», одноклеточная амеба обладает способностью воспринимать раздражения и отвечать на эти раздражения двигательными реакциями, образуя выросты протоплазмы, так называемые псевдоподии. Амеба способна не только воспринимать раздражения, но и анализировать их. Следя за поведением амебы, мы видим, что на окружающие условия она реагирует по-разному, в зависимости от характера этих условий: к одним она безразлична, другие заставляют ее приближаться к себе, третьи отталкивают, четвертые оказывают на ее движения тормозящее влияние — принуждают ее к спокойствию.

Еще более интересным и сложным является поведение одноклеточного животного, известного в обыденной жизни под названием «инфузории-туфельки». Изучению «психологии» этой «туфельки», длина которой едва достигает 0,25 мм, посвящено немало научных исследований. «Туфелька» великолепно реагирует на изменение температуры воды, в которой она обитает, различает некоторые химические вещества и даже проявляет скромные способности к обучению.

Но амеба и «туфелька» воспринимают и анализируют раздражения всей своей поверхностью, наружным слоем протоплазмы — эктоплазмой. У высокоорганизованных же организмов для переработки информации служат сложным образом организованные нервные сети, состоящие из 14 миллиардов клеток,— вот они-то в своей совокупности и обеспечивают все сложнейшие формы деятельности человека. При этом каждый нейрон теряет свою самостоятельность, он выполняет свою собственную элементарную функцию, являющуюся частью целой системы переработки информации.

Но нейрон, к сожалению, еще не элементарное устройство. Его, пожалуй, можно сравнить с атомом, который еще недавно был объявлен «элементарным», а сейчас считается «неисчерпаемым».

Многообразна и удивительна форма нейронов. Здесь и звездчатые, и корзинчатые, и пирамидные нейроны. Форма их (как клеток, так и отростков) поражает своими очертаниями. Древовидные отростки нейронов — дендриты — воспринимают раздражения и служат «входом» нейрона. Они образуют в глубинах мозга и на его поверхности сложные переключения с другими отростками нейронов — аксонами, которые служат «выходом» нейронов. Количество таких переключений с аксона одного нейрона на тело клетки другого у пирамидного нейрона, например, достигает нескольких тысяч. Можете себе представить количество переключений во всем мозге, насчитывающем 14 миллиардов нейронов!

Информация, закодированная в виде электрических импульсов (так говорит одна из гипотез), поступает от разветвлений аксона одного нейрона к дендритам другого, а затем попадает в тело клетки. Нейрон, принявший информацию, перерабатывает ее и отсылает далее, либо она хранится в системах памяти мозга.

Сложна кухня переработки информации в нейроне — соответственно сложно и строение его. Световой микроскоп, впервые позволивший изумленному исследователю понять, что все живое состоит из клеток, демонстрировал нам клетку как сравнительно простую функциональную единицу, состоящую из оболочки, ядра и мутноватой протоплазмы с различными включениями. Развитие электронной микроскопии, позволившей получить увеличение в миллион раз и более, перевернуло существовавшие представления о примитивности строения клетки. Перед учеными предстала упорядоченная молекулярная организация клетки, пролившая свет и на строение мутной протоплазмы и приоткрывшая занавес над сложнейшими биохимическими процессами, протекающими в химических фабриках клетки — так называемых митохондриях.

В теле нейрона, объем которого достигает всего лишь 0,001 мм, а вес — 0,00083 мг, содержатся сотни тысяч химических веществ и тысячи ферментов-катализаторов. Они участвуют в тысячах непрекращающихся биохимических реакций.

Сложные биохимические реакции лежат в основе главной формы работы мозга — переработки информации. Обеспечивая вместе с другими нейронами сложнейшие формы деятельности нервной системы, каждый нейрон уже сам по себе способен к довольно сложной переработке информации.

Узнать о процессах, в которых нейрон принимает участие, «поговорить» с нейроном удалось благодаря одной из современных методик — микроэлектродиой технике. Эта методика позволяет наладить двусторонний контакт экспериментатора с нейроном, не нанося при этом нейрону существенных повреждений. Вот как выглядит один из вариантов эксперимента. К нейрону, например, зрительного участка коры кролика подводится металлический или стеклянный электрод диаметром от 0,5 до 2 мк — это «микрофон», с помощью которого нейрон «отвечает» на различные вопросы, которые ему задает экспериментатор. И это общение получается тем содержательней, тем интересней, чем больше разнообразных вопросов успевает задать нейрону экспериментатор. Но, к сожалению, у экспериментатора при этом, как правило, не хватает «эрудиции» — мало средств в руках экспериментатора для выуживания информации из нейрона.

Предъявляемые кролику (владельцу интересующего нас нейрона) световые, звуковые и тактильные раздражители-вопросы не всегда в состоянии побудить нейрон к необходимому с ним разговору. И искусство экспериментатора, его эрудиция как раз и проявляются в том, как много интересных вопросов и комбинаций из них сумеет он задать нейрону.

Со многими нейронами сумели экспериментаторы наладить контакт. Много разговоров было записано на магнитную ленту и затем разобрано и изучено. Порой работа над разбором таких разговоров напоминает работу лингвистов над древними, не прочитанными еще письменами. Здесь также применяются и различные математические методы обработки, и компьютерные вычисления, и масса других приемов, позволяющих найти логику в поведении нейрона, или, как говорят ученые, выявить алгоритмы такого поведения.

Сейчас работа над изучением поведения отдельных нейронов в самом разгаре. Уже есть даже некоторая классификация нейронов, позволяющая быстрее находить среди массы нейронов «старых знакомых». Так, сейчас хорошо известны нейроны, которые реагируют только на включение или на выключение раздражителя. Причем по отношению к раздражителю нейроны делятся следующим образом. Есть нейроны, которые реагируют только на вполне определенный раздражитель, например, на свет или звук. Но есть нейроны, так называемые мульти сенсорные, которые реагируют на целый ряд раздражителей. Такие «разговорчивые» нейроны отвечают и на звуковые, и на тактильные, и на болевые, и на обонятельные раздражители.

Интересна следующая группа нейронов — нейроны внимания. Эти клетки отвечают на раздражитель, поддерживая разговор до тех пор, пока этот раздражитель содержит в себе новизну. Скучного, монотонного собеседника такие нейроны постепенно перестают замечать, перестают реагировать на его однотипные вопросы, то есть, если такому нейрону предъявлять постоянно, например, звуковой щелчок одной и той же громкости, то нейрон вскоре перестанет на него реагировать. Но стоит нам немного повысить или понизить громкость щелчка или предъявлять щелчок на фоне подсветки, как «внимание» нейрона моментально обостряется и нейрон начинает отвечать электрическими импульсами на этот новый вопрос раздражитель. Но теряется новизна раздражителя — и он вновь становится безразличным для нейрона.

Сотрудницей кафедры высшей нервной деятельности О. С. Виноградовой был зарегистрирован еще один удивительно интересный нейрон. Разговор с ним доставил много приятных минут экспериментатору. Этот нейрон начинал отвечать всякий раз, когда мимо глаза кролика в направлении спереди назад начинал медленно двигаться светящийся объект. Продвижение объекта в обратном направлении не возбуждало любопытства у нейрона, и он молчал.

После 32 предъявлений такого раздражителя нейрон перестал на него отвечать; раздражитель потерял новизну. Ответы восстановились, когда в том же темпе и направлении стала двигаться рука экспериментатора. Но постепенно и движение руки перестало интересовать нейрон, и его ответы на этот раздражитель, как и в первом случае, прекратились. Тогда одновременно с движением руки стали обдувать мордочку животного воздухом. Ответы опять восстановились.

Регистрация нейрона с таким «тяжелым характером» — большая редкость и большая удача ученого. Она дополняет наши сведения о типах нервных клеток. А зная их типы, экспериментатор в процессе работы может создавать из них гипотетические нервные сети. Вот что это значит. Соединяя в определенной последовательности нейроны с различными свойствами, экспериментатор получит структуры элементов, выполняющие вполне определенную, уже более сложную работу, чем работа каждого нейрона в отдельности. Такие схемы из нейронов нужны экспериментатору, ибо их дальнейшая проверка и изучение позволяют понять степень правильности вскрытого явления, наметить дальнейшие пути исследования нервной системы. А теперь вернемся к взаимоотношению теории и экспериментальных фактов.

Мы уже говорили о значении кибернетики для изучения мозга. Оказалось, что описанные выше факты — регистрация поведения нейрона — приобретают глубокий смысл с точки зрения кибернетики. Теория информации позволяет понять, как наилучшим образом можно записать и передать информацию при помощи разных кодов, сколько символов потребуется для записи, как передать сообщение наиболее экономным образом, без искажения и без потери информации.

В технических системах одна и та же информация, например, снимок поверхности Луны, может быть закодирована с помощью радиоволн, записана на магнитную ленту, а затем воспроизведена в виде зрительного изображения.

Такие же явления происходят и в мозге. На сетчатку глаза падает зрительное изображение, затем оно как бы перекодируется и передается по нервным волокнам в виде комплекса нервных импульсов – сигналов, в коре больших полушарий из полученных сигналов вновь восстанавливается зрительный образ.

Как же наиболее экономно передать информацию, чтобы не загружать чрезмерно большого количества нервных волокон? Теория информации предлагает ряд способов, которые широко используются в технике. Это, например, метод «предсказания» и «укрупнения». Полное научное объяснение этих методов требует применения математического аппарата, что затруднительно в настоящей статье. Поэтому мы постараемся объяснить сущность методов на нескольких примерах.

Допустим, источник сообщения представляет собой постоянное, неизменяющееся изображение или сумму постоянных сигналов. Так вот, оказалось, что нет необходимости все время загружать канал связи передачей символов этого изображения. Более экономно один раз передать изображение, а затем прекратить его передачу. Вместо этого можно передать сигнал в момент, когда изображение исчезнет или изменится.

Если, например, на экране телевизора появляется серия последовательных изображений, то каждое последующее изображение будет лишь незначительно отличаться от предыдущего. В этом случае выгоднее не передавать каждый раз все изображение снова, а передавать только информацию о тех изменениях, которые произошли на экране по сравнению с тем, что было передано ранее. В этом случае каналы связи будут загружены значительно меньше, и по ним можно будет передать значительно больше информации, что очень важно!

Далее. Когда по каналу связи передается изображение одноцветных, однотонных фигур, то можно передать только контуры фигуры и послать информацию о том, что внутри фигуры цвет ее однороден.

Но и это не все. Предположим, что по каналу связи часто поступают одинаковые сообщения. В этом случае удобно целое сообщение обозначить одним символом; а в принимающем устройстве иметь картину готовых текстов сообщений. Когда приходит символ, по нему отыскивается стандартное сообщение.

Этот же принцип может быть применен при передаче сложных изображений, в которых есть стандартные части. Их можно обозначить символом и передать этот символ вместо стандартного участка изображения. А в воспринимающем устройстве осуществляется расшифровка поступающих символов и воссоздается реальное изображение. Конечно, экономия в передаче требует усложнения в устройстве декодирующего механизма, то есть восстанавливающего по символам первоначальное целостное изображение.

Ученые В. Д. Глезер и И. И. Цуккерман провели большую работу по анализу деятельности мозга с точки зрения теории информации. Описанные в начале статьи факты о работе нервных клеток показывают, что мозг использует приемы более экономной передачи информации, о которых говорилось выше. В самом деле, удается найти нервную клетку, которая реагирует только на появление и исчезновение сигнала. Эта клетка, видимо, участвует в передаче по каналам связи символа об изменении изображения и не участвует в передаче самого изображения. Другие нервные клетки участвуют в передаче символа о той или иной части изображения или передают направление движения. Видимо, именно поэтому нейрон кролика возбуждался только тогда, когда перед глазом животного возникала определенная часть изображения или же происходило определенное движение.

Интересно, когда физиолог Эдриан впервые обнаружил, что некоторые клетки мозга реагируют только на включение сигналов, он сделал вывод, что в основе этого явления лежит свойство самой нервной клетки — адаптация (иначе — приспособление к условиям). Такое свойство зависит от физиологических особенностей только этой клетки.

Но вот начали выявляться новые факты. И стало уж совсем неясно, почему одни нервные клетки не могут постоянно передавать возбуждение, а другие могут. От ученых ускользал общий смысл явления.

И только кибернетика позволяет понять роль этого явления в восприятии и передаче информации. Описанные факты не просто отражают свойства данной клетки, а представляют собой промежуточный результат работы сложных механизмов, перерабатывающих информацию. Клетка — лишь одно из звеньев этого механизма. Приведенные здесь опыты уже потому очень важны, что они показывают, что мозг работает именно по описанным выше кибернетическим принципам, а не путем автоматической передачи всех сигналов: отдельные нервные клетки, являющиеся частью сложной системы кодирования и передачи информации, передают только отдельные символы, отражающие целые крупные участки образа, а уже мозг в целом воспринимает весь образ.

Обобщая эти факты и рассматривая их с точки зрения кибернетической теории, ученые надеются расшифровать всю структуру устройства, которое кодирует и передает информацию в нервной системе. Конечно, самое интересное — это выяснить, как устроен декодирующий, расшифровывающий механизм мозга. Однако вопрос этот куда сложнее, чем проблема изучения систем, передающих информацию. А на пути решения и той и другой задачи стоит немало трудностей и неясностей.

Например, такой важный вопрос: является ли способность улавливать направление движения, отличать повторяющиеся сигналы от одиночного и т. д. свойством отдельных клеток мозга, или же эти клетки — только элементы проводящей системы связи, а само свойство учитывать направление, повторяемость сигналов и т. д. принадлежит целой системе клеток, из которой данный сигнал уже передается на другие элементы, служащие для передачи информации? Иными словами, определяется ли факт возбуждения того или иного нейрона (которое ученые обнаруживают при помощи микроэлектрода) свойством самой нервной клетки или же того места, которое данная клетка занимает в нервной сети?

Дело в том, что при сложных формах работы мозга клетки работают приблизительно так же, как элементы кибернетических машин. Они включаются на сотые доли секунды в сложнейших комбинациях. Такие явления очень трудно уловить при помощи электрофизиологических методов. Значительно более просто исследовать клетки, участвующие в передаче информации по каналам связи (системам проводящих путей мозга). Они включаются более постоянно и на долгое время.

Как же подойти к анализу более сложных явлений в работе мозга? Для этого применяется метод «обхода с тыла». Опять-таки на основании теории кибернетики экспериментатор создает гипотезу о том, как могут работать те или иные сложные механизмы головного мозга, например, механизмы декодирования информации (для этого необходимы все те сведения о теории информации, о которых уже говорилось, а также сведения из других отделов кибернетики). После этого физиологические исследования проводятся в плане подтверждения или опровержения уже созданной гипотезы.

На основе такой гипотезы экспериментатор начинает уже более серьезно разговаривать с нервной клеткой. Он задает ей уже не только простые вопросы, но заставляет отвечать на вопросы такого типа: «Справедливо ли мое представление о механизмах работы мозга?» Нервная клетка отвечает в основном односложно: «да» или «нет». Однако если ей продуманно задать вопрос, то и такой ответ может играть решающее значение.

Для того, чтобы проводить подобные исследования, недостаточно знать только, как работает нервная клетка. Нужно знать и принципы организации структуры и схемы соединения нервных клеток (нервных сетей). Так же как и при анализе работы кибернетических машин недостаточно знать только устройство радиолампы. Решить эту проблему помогает теория нервных сетей.

Автор: А. Напалков, А. Туров.