Исследования зеркальных нейронов — нейронов, которые активизируются, когда человек выполняет определенное действие и когда наблюдает за тем, как его выполняют другие — в последнее десятилетие обнаружили интересные свидетельства (хотя здесь еще недостаточно твердых доказательств) происхождения устной речи от жестикуляции. Гипотеза зеркальных нейронов предполагает, что для создания нейронной структуры, которая лежит в основе овладения/освоения языка, мозгу приматов потребовалась всего лишь небольшая реорганизация. Но эта гипотеза не предлагает модели развития языка из устной речи. Я полагаю, что здесь может оказаться полезной модель, основанная на вокализациях птиц.
Для начала немного теории. Птиц отряда воробьиных можно разделить на две группы: певчие, которые учатся своим песням, и субпевчие, у которых есть ограниченное число «песен», похоже, заданное им с рождения. У представителей первого подвида есть четкая нервная архитектура и механизмы освоения песен; у представителей второго подвида отсутствуют структуры мозга, позволяющие учиться новым песням, хотя у них, очевидно, есть мозг и голосовой аппарат, позволяющий петь. Чтобы дать дополнительную информацию о значении издаваемых звуков, птицы группы субпевчих, так же как и нечеловекообразные приматы, часто используют разные элементы поведения или жесты (разные позы, количество повторений песни, выпрямление перьев, разный рисунок полета и т.д.). Например, У. Смит может предсказать действия мухоловки по сочетанию позы, полета и песни особи, которую наблюдает. Певчие птицы, как и дети, которые учатся языку, не смогут научиться своим вокализациям, если они глухие. Им необходимо слышать и повторять песню, прежде чем они приобретут умения взрослых. Последняя работа Дж. Роуза и его коллег демонстрирует, что певчие птицы учатся даже синтаксису песен: они с рождения слышат парные фразы, которые затем объединяются в вокализации взрослых птиц. Эти данные демонстрируют, как воробьи интегрируют информацию о событиях, связанных во времени, и как используют эту информацию для развития последующего вокального поведения. Эти данные предлагают достоверную модель освоения синтаксиса людьми.
Далее, никто не знает, есть ли у птиц вообще зеркальные нейроны, или как эти зеркальные нейроны могли бы функционировать. Некоторые неврологические данные, связанные с реакцией птицы на ее собственную песню (на ее последующее воспроизведение с помощью диктофона, а не на то, что слышит птица, когда поет), дают интересные подсказки. Я предполагаю, что: (а) у певчих птиц есть такие нейроны, (б) такие нейроны играют важную роль в обучении пению певчих птиц, и (в) у птиц второго подвида есть только более примитивные зеркальные нейроны (сходные с зеркальными нейронами обезьян, в отличие от человека).
Но что можно сказать о так называемом недостающем звене между выученным и врожденным вокальным поведением? Среди приматов такое недостающее звено до сих пор не обнаружено, но Дональд Крудсма недавно обнаружил мухоловку (предположительно, птицу группы субпевчих), которая, очевидно, учится своей песне. Эта песня проста, но у разных групп этих птиц зафиксированы разные вариации — так называемые диалекты. Пока никто не знает, есть ли в мозге этих птиц механизмы обучения песне, или какими могли бы быть эти механизмы. Но я предполагаю, что у мухоловок Крудсмы будут обнаружены зеркальные нейроны, занимающие промежуточное положение между зеркальными нейронами певчих и птиц группы ложных певчих. Их можно будет рассматривать как модель недостающего звена между механизмами коммуникации нечеловекообразных приматов и человека.
ГОВАРД ГАРДНЕР - профессор когнитивных наук и теории образования в магистратуре педагогических паук Гарвардского университета. Адъюнкт профессор психологии Гарвардского университета и адъюнкт-профессор нейробиологии медицинского института Бостонского университета. Среди его последних книг — «Дисциплинированный разум», «Новый взгляд на интеллект» и «Искусство и наука влияния на взгляды людей»[18].
Я верю, что человеческие таланты основаны на особых паттернах связности мозга. Эти паттерны можно рассматривать по мере того, как индивидуум сталкивается и в конечном счете осваивает организованную деятельность или область своей культуры. Рассмотрим три конкурирующие теории:
1. Талант — вопрос практики. Каждый из нас мог бы стать Моцартом или Эйнштейном, если бы как следует потрудился.
2. Талант универсален. Тот, кто хорошо делает что-то одно, может хорошо делать и все остальное.
3. Талант имеет генетическую основу. Если это так, данная теория ошибочно подразумевает, что у человека с «музыкальным геном» обязательно проявится музыкальный талант. Точно так же, как генетически обусловлен наш цвет глаз или, что хуже, болезнь Хантингтона.
Вот моя гипотеза: самая подходящая аналогия — освоение языка. Почти каждый из нас легко овладевает языком в первые годы жизни; можно сказать, что почти все мы — талантливые ораторы. Аналогичный процесс происходит и с другими талантами, но с двумя различиями:
А. Существует множество генетических вариаций, указывающих на талант в таких областях, как музыка, шахматы, гольф, математика, лидерство, письменная речь (в противоположность устной) и т.д.
Б. По сравнению с языком набор соответствующих действий более вариативен в разных культурах. Например, игры. Человек, который легко учится играть в шахматы в одной культуре, не обязательно с той же легкостью научился бы играть в покер или в го в другой культуре.
Когда мы чему-то учимся, формируются определенные нейронные связи. Нервная система некоторых из нас предрасположена к тому, чтобы быстро научиться определенным действиям (шахматы) или классам действий (математика), свойственным одной или нескольким культурам. Соответственно, в этой области и в этой культуре нас будут считать талантливыми, и мы быстро станем экспертами. Все остальные тоже могут достичь некоторого умения, но это займет больше времени, потребует более эффективного метода обучения, интеллектуальных способностей и формирования новых нейронных сетей в мозге, не нужных талантливому человеку.
Сейчас эту гипотезу проверяют Эллен Виннер и Готтфрид Шлог. Они делают томографию мозга детей перед тем, как последние начнут брать уроки музыки, которые будут продолжаться в течение нескольких лет после томографии. Также они исследуют контрольные группы и дают участникам контрольные задания (не связанные с музыкой). После нескольких лет занятий музыкой ученые определят, у кого из детей есть музыкальный «талант». Они будут исследовать мозг музыкально одаренных детей до начала обучения музыке, а затем изучать, как развивается их мозг в процессе занятий музыкой.
Если верна теория №1, то все зависит от времени практики. Если верна теория №2, то те, кто добьется наибольших успехов в музыке, добьются успеха и во всем остальном. Если окажется верной теория №3, индивидуальные особенности мозга испытуемых должны быть заметны с самого начала. Если же верна моя гипотеза, то самых талантливых детей выделяют не отличия, заметные до обучения, а скорее, изменение характера нейронных связей в их мозге в течение первых лет обучения.
ДЭВИД ГЕЛЕРНТЕР — профессор компьютерных наук Йельского университета, ведущий научный сотрудник компании Mirror Worlds Technologies, Нью-Хейвен. Его исследования посвящены управлению информацией, параллельному программированию и искусственному интеллекту. Автор книг «Зеркальные миры», «Муза в машине» и «Рисунок жизни: пережить Унабомбера».
Я верю (я знаю — но не могу доказать!), что ученые скоро поймут физиологическую основу когнитивного спектра — цветов, которые мы наблюдаем во время томографии мозга, от ярко-фиолетового цвета волн, которые излучает мозг при полной концентрации, до самых длинных, медленных красных волн, когда мы видим сны. Как только ученые поймут этот спектр, они научатся лечить бессонницу, выяснят, как возникают открытия по аналогии (и в результате поймут, что такое творчество) и какова роль эмоций в мышлении. Станет очевидно, что мы мыслим не только тогда, когда решаем математическую задачу, но даже когда просто смотрим в окно и «ни о чем не думаем». Программисты, наконец, найдут тот недостающий таинственный «ингредиент», отсутствие которого до сих пор сводило на нет все попытки моделировать человеческое мышление и превратило эту некогда перспективную область исследований в город призраков. (Их неудачи объясняются тем, что в разных ситуациях люди думают по-разному: в состоянии бодрствования наш ум энергичен, активен и работает совсем не так, как перед сном, когда мы устали. Но программы искусственного интеллекта в любое время «думают» одинаково.)
