Models of the Mind полностью

Брунель исследовал этот модельный ландшафт в поисках любых изменений в рельефе: заставляют ли определенные наборы параметров сеть вести себя кардинально по-другому? Чтобы найти первый поразительный ориентир, не нужно далеко отходить от исходной сети ван Вресвейка и Сомполински. При переходе из области, где сильнее торможение, в область, где сильнее возбуждение, происходит резкий переход. В математике такие переходы называются бифуркациями. Подобно крутому обрыву, отделяющему травянистую равнину от моря, бифуркации отмечают быстрый переход между двумя отдельными областями в пространстве параметров. На карте Брюнеля линия, где возбуждение и торможение равны, отделяет сети с нерегулярным, шумным возбуждением справа от сетей с жестким, предсказуемым возбуждением слева. В частности, когда торможение становится слишком слабым, нейроны в этих сетях прекращают свое уникальное питтер-паттер и начинают стрелять в унисон. Их жесткая синхронная активность - группы нейронов, включающиеся и выключающиеся вместе, - очень похожа на припадок.

Физиологи веками знали, что некоторые вещества действуют как конвульсанты - то есть вызывают судороги. С расширением знаний о нейромедиаторах, которое пришло в середине XX века, стало ясно, что многие из этих препаратов вмешиваются в процесс торможения. Например, бикукуллин, содержащийся в растениях по всей Северной Америке, не дает ГАМК присоединиться к рецептору. Туйон, присутствующий в малых дозах в абсенте, не дает рецепторам ГАМК пропускать хлорид-ионы. Каков бы ни был механизм, в конечном итоге эти наркотики нарушают баланс в мозге, ставя тормозящие влияния в невыгодное положение. Используя свой взгляд на поведение мозга с высоты птичьего полета, Брюнель смог увидеть, как изменение параметров мозга - с помощью наркотиков или иным способом - переводит его в различные состояния.

Путешествие на другой конец карты Брюнеля открывает еще одну модель деятельности. В этой области торможение преобладает над возбуждением. Если внешнее воздействие остается на среднем уровне, нейроны здесь не шумят. Однако стоит сдвинуться вверх или вниз, и появляются две похожие, но разные модели поведения. При высоком и низком уровне внешнего сигнала нейроны демонстрируют некоторую сплоченность. Если сложить количество нейронов, активных в каждый момент времени, то можно увидеть волны активности: короткие периоды более чем средней интенсивности стрельбы, за которыми следует меньшая. Но в отличие от военной точности припадка, сеть здесь больше похожа на ударную секцию, состоящую из шестилетних детей: здесь есть определенная организация, но не все постоянно играют вместе. Фактически, отдельный нейрон в этих сетях участвует только в каждой третьей или четвертой волне - и даже тогда их синхронизация не всегда идеальна. Таким образом, эти состояния одновременно и осциллирующие, и шумные.

Особенность, которая отличает поведение в правом верхнем углу карты от поведения в правом нижнем, - это частота колебаний. Если на сеть подавать сильные внешние сигналы, средняя активность будет быстро меняться вверх и вниз - до 180 раз в секунду. Сильный входной сигнал приводит в движение возбуждающие клетки, которые заставляют тормозящие клетки отключиться; затем тормозящие клетки отключаются сами, и все повторяется. Если уменьшить входной сигнал сети, она будет колебаться медленнее, около 20 раз в секунду. Эти медленные колебания происходят потому, что внешний вход в сеть настолько слаб, а торможение настолько сильно, что многие нейроны просто не получают достаточно входного сигнала для возбуждения. Однако те из них, которые срабатывают, используют свои связи, чтобы медленно оживить сеть. Если же активируется слишком много тормозных клеток, сеть снова становится тихой.