Среднее время прочтения — 18 мин.

Исследователи пытаются ответить на извечные вопросы о природе мыслей — и научиться их читать.

Читает Глеб Рандалайнен
Подкаст на YouTube, Apple, Spotify и других сервисах

Октябрьским вечером 2009 года в бельгийском городе Льеж ученые проводили невероятный эксперимент. Они разговаривали с юношей, который, как считалось, находился в вегетативном состоянии. Пять лет назад он попал в аварию на мотоцикле, получил травму головы и перестал разговаривать. Теперь он лежал в аппарате МРТ, который сканировал его головной мозг. В соседней комнате сидел нейробиолог Мартин Монти и еще несколько исследователей. В течение многих лет Монти и его напарник постдок Адриан Оуэн изучали пациентов в вегетативном состоянии и выдвинули две спорные гипотезы. Во-первых, они предполагали, что человек может потерять способность двигаться и даже моргать, но при этом оставаться в сознании. Во-вторых, ученые надеялись, что придумали, как общаться с такими людьми: нужно всего лишь научиться читать их мысли.

В некотором смысле их идея была проста. Нейроны используют кислород, который переносится по кровотоку молекулами гемоглобина. Гемоглобин содержит железо, а в аппаратах МРТ есть магниты — с помощью них можно отслеживать железо и строить карты активности мозга. Выделить черты сознания на таких картах казалось почти невозможным. Но путем проб и ошибок группа Оуэна разработала хитрую инструкцию. Ученые обнаружили, что если человек представлял себе, как ходит по дому, то всплеск активности возникал в парагиппокампальной извилине — пальцевидной области мозга, расположенной глубоко в височной доле. А если человек воображал, что играет в теннис, то активизировалась премоторная кора, расположенная в задних частях верхней и средней лобной извилины. Активность была достаточно выраженной, чтобы наблюдать ее в реальном времени с помощью аппарата МРТ. В исследовании 2006 года, опубликованном в журнале Science, ученые рассказали, что попросили парализованного человека подумать о теннисе — и увидели на снимке его мозга, что он это сделал.

С молодым человеком, известным как Пациент 23, Монти и Оуэн попытались завязать с ним разговор. Ученые задавали пациенту вопросы. Чтобы ответить «да», он должен представить себе игру в теннис, чтобы ответить «нет» — подумать о прогулке по дому. Ученые находились в соседней комнате, где на мониторе отображалось поперечное сечение мозга Пациента 23. По мере того как различные участки потребляли кислород из крови, они окрашивались в красный, а затем — в ярко-оранжевый цвет. Монти знал, куда смотреть, чтобы определить сигналы «да» и «нет».

Монти включил интерком и проинструктировал Пациента 23. Затем задал первый вопрос: «Вашего отца зовут Александр?».

На мониторе вспыхнула премоторная кора головного мозга юноши. Он подумал о теннисе — «Да».

«Вашего отца зовут Томас?»

Активность в парагиппокампальной извилине. Он представил, как ходит по своему дому — «Нет».

«У вас есть братья?»

Теннис — «Да».

«У вас есть сестры?»

Дом — «Нет».

«Ваш последний отпуск до аварии был в США?»

Теннис — «Да».

Ответы были правильными. Пораженный, Монти позвонил Оуэну, который был на конференции. Оуэн решил, что нужно задать больше вопросов. Группа перебрала несколько вариантов. Вопрос «Любите ли вы пиццу?» был отвергнут как слишком неточный. Они решили копнуть глубже. Монти снова включил интерком.

«Вы хотите умереть?» — спросил он.

Впервые четкого ответа получить не удалось.

Зимой того же года ученые опубликовали результаты исследования в «Медицинском журнале Новой Англии». Публикация стала сенсацией. The Los Angeles Times рассказала о ней в статье под заголовком «Мозг пациентов в вегетативном состоянии демонстрирует жизнь». Позже Оуэн подсчитал, что 20% пациентов, которые, как считалось, находились в вегетативном состоянии, на самом деле были в сознании. Это открытие имело огромное практическое значение. В последующие годы группа Оуэна с помощью магнитно-резонансной томографии обнаружила множество пациентов, которые могли общаться с близкими и отвечать на вопросы об уходе за ними. Такие беседы повышали шансы на выздоровление. Тем не менее, с чисто научной точки зрения, методу Монти и Оуэна чего-то не хватало. В общении с Пациентом 23 ученые использовали слова «теннис» и «дом», но у них не было гарантий, что пациент думает именно об этих вещах. Они могли только сказать, что в ответ на данные подсказки в соответствующих областях мозга происходило мышление. «Может быть, человек представлял, как играет в теннис, футбол, хоккей или даже как плавает. Мы не знаем», — сказал мне недавно Монти.

За последние несколько десятилетий чтение мыслей с помощью методов нейронауки значительно усовершенствовалось. С помощью аппарата МРТ когнитивные психологи могут определить, есть ли у человека депрессивные мысли, или увидеть, какие знания усвоил ученик, сравнив изображения его мозга с изображениями мозга его учителя. Анализируя снимки мозга, компьютерная программа может смонтировать примерную модель всех просмотренных вами фильмов. Одна исследовательская группа использовала подобную технологию для точного описания снов спящих людей. Другая сканировала мозг людей, читающих рассказ Сэлинджера «И эти губы, и глаза зеленые», в котором до самого конца неясно, есть у героя роман или нет. Только по результатам сканирования мозга исследователи могут определить, к какой интерпретации склоняются читатели, и наблюдать, как они меняют свое мнение.

Впервые об этих исследованиях я услышал от Кена Нормана, пятидесятилетнего заведующего кафедрой психологии Принстонского университета и эксперта по чтению мыслей. Норман работает в Принстонском институте нейронаук — он расположен в стеклянном здании, построенном в 2013 году на невысоком холме в южной части кампуса. Институт нейронаук задумывался как центр, где психологи, нейробиологи и программисты могли бы объединить свои подходы к изучению разума. Массачусетский технологический институт и Стэнфордский университет вкладывают средства в подобные междисциплинарные институты. В Принстонском институте нейронаук студенты старших курсов все еще участвуют в старых психологических экспериментах, в которых используются опросы и карточки. Но наверху, в лаборатории, изучающей развитие детей, малыши носят крошечные шапочки, оснащенные инфракрасными сканерами мозга, а в подвале вскрывают черепа генетически модифицированных мышей, чтобы управлять отдельными нейронами с помощью лазеров. Серверная комната с собственным высокопроизводительным вычислительным кластером анализирует данные, полученные в результате этих экспериментов.

Своей живостью и лохматой бородой Норман смахивает на школьного учителя физики. Он занимает кабинет на первом этаже с видом на зеленое поле. На книжных полках хранится интеллектуальная ДНК института: сочинения Уильяма Джеймса, отца современной психологии, соседствуют с пособиями по машинному обучению. Норман объяснил, что аппараты МРТ не так уж сильно улучшились за последние годы, зато искусственный интеллект изменил то, как ученые читают нейронные данные. Это помогло пролить свет на древнюю философскую загадку. На протяжении веков ученые мечтали обнаружить мысль внутри головы, но столкнулись с трудным вопросом о том, что значит для мысли существовать в физическом пространстве. Когда древнегреческий анатом Эрасистрат, препарировал мозг, он подозревал, что его многочисленные складки являются ключом к разуму, но не мог объяснить, как мысли набиваются в эту извилистую массу. В семнадцатом веке Декарт предположил, что психическая жизнь зарождается в шишковидной железе, но у него не было хорошей версии того, что там может находиться. Наши ментальные миры содержат все: от вкуса плохого вина до самой идеи плохого вкуса. Как столько мыслей может уместиться в нескольких килограммах ткани?

Теперь, как объяснил Норман, исследователи разработали математический способ понимания мыслей. Позаимствовав идеи машинного обучения, они представили мысли как совокупность точек в плотном «пространстве смыслов». Ученые увидели, как эти точки взаимосвязаны и закодированы нейронами. Взломав код, они начали составлять перечень мыслей. «Пространство возможных мыслей, которые люди могут думать, огромно, но оно не бесконечно огромно», — сказал Норман. Возможно, детальная карта наших мыслей будет доступна нам совсем скоро.

Норман пригласил меня посмотреть эксперимент по чтению мыслей. Постдок Манодж Кумар провел нас в запертую подвальную лабораторию института. Там, в трубе аппарата МРТ, лежала молодая женщина. На экране, установленном в нескольких дюймах над ее лицом, постоянно менялись картинки: пустой пляж, пещера, лес.

«Мы хотим получить тепловые карты мозга, связанные с различными картинками», — сказал Норман.

Пока женщина смотрела слайд-шоу, сканер следил за активацией ее нейронов. Получающиеся тепловые карты анализировались с помощью «вокселей» — областей активации размером примерно в кубический миллиметр. Данные МРТ были очень приблизительными: каждый воксель отражал потребление кислорода примерно миллионом нейронов и обновлялся лишь каждые несколько секунд — что значительно медленнее, чем активизируются нейроны. Но, по словам Нормана, оказалось, что эта информация содержалась в данных, которые они собирали — и ученые просто не сразу догадались, как обрабатывать эти данные. Прорыв произошел, когда исследователи поняли, как отслеживать десятки тысяч вокселей одновременно, будто каждый из них — клавиша пианино, а мысли — аккорды.

Как я выяснил, данный подход возник почти семьдесят лет назад благодаря работе американского психолога Чарлза Осгуда. В детстве Осгуд получил в подарок экземпляр «Тезуауруса Роже» — первого и наиболее известного семантического словаря, в котором слова расположены не по алфавиту, а по смыслу. Как вспоминал Осгуд, при чтении книги у него возник «яркий образ слов как скопления звездоподобных точек в огромном пространстве». В аспирантуре, когда его коллеги обсуждали, как культура может формировать мышление, Осгуд вспомнил об этом образе. Он задался вопросом, можно ли, используя идею «семантического пространства», составить карту различий между разнообразными стилями мышления.

Осгуд провел эксперимент. Он попросил людей оценить двадцать понятий по пятидесяти различным шкалам. Понятия были самыми разными: булыжник, я, торнадо, мать. Так же как и сами шкалы, заданные в виде противоположностей: справедливый-несправедливый, горячий-холодный, ароматный-вонючий. Некоторые понятия оценить было сложно: торнадо — ароматное или вонючее? Но идея заключалась в том, что этот метод мог бы выявить тонкие и даже неуловимые черты сходства и различия между понятиями. Большинство англоговорящих американцев считают, что между «хорошим» и «милым» есть разница, но затрудняются ее объяснить», — пишет Осгуд. Его опросы показали, что, по крайней мере, для студентов колледжей 1950-х годов эти два понятия во многом совпадали. Но смыслы расходились для существительных, которые имели мужскую или женскую коннотацию. Слово «мама» оценивалось скорее как «милое», чем как «хорошее», а слово «полицейский» — наоборот. Осгуд пришел к выводу, что «хороший» — это «несколько сильнее, грубее, угловатее и крупнее», чем «милый».

Но Осгуд стал известен не из-за результатов своих опросов, а благодаря методу, который он изобрел для их анализа. Осгуд начал с того, что расположил данные в воображаемом пространстве с пятьюдесятью измерениями: одна ось для справедливого-несправедливого, вторая — для горячего-холодного, третья — для ароматного-вонючего и так далее. Любое понятие, например, торнадо, имело свою оценку по каждой оси — и, следовательно, располагалось в так называемом многомерном пространстве. Многие понятия имели схожее расположение на нескольких осях — в таком случае Осгуд объединял их измерения. Затем он искал новые сходства и снова объединял измерения в процессе, известном как «факторный анализ».

Когда вы долго варите соус на медленном огоне, его количество уменьшается — так вы объединяете вкусы его ингредиентов и углубляете его основной вкус. Осгуд проделал нечто подобное с факторным анализом. В конце концов, он смог расположить все понятия в пространстве, состоящем всего из трех измерений. Первое измерение было «оценочным» — комбинация шкал хороший-плохой, красивый-уродливый и добрый-злой. Второе было связано с «силой» — оно объединяло шкалы большой-маленький, сильный-слабый. Третье измерение показывало, насколько «активным» или «пассивным» было слово. Осгуд мог использовать эти три ключевых фактора для определения местоположения любого понятия в абстрактном пространстве. Слова с похожими координатами, утверждал он, были схожими по смыслу.

В течение десятилетий методика Осгуда применялась разве что в некоторых тестах личности. Ее истинный потенциал раскрылся только в 1980-х годах, когда исследователи из Лабораторий Белла попытались решить проблему, которую они назвали «проблемой словарного запаса». Люди склонны использовать множество названий для одной и той же вещи. Это осложняло людям работу с компьютером. Джордж Фурнас, работавший в группе по взаимодействию человека и компьютера, описал, как сотрудники использовали внутренний телефонный справочник компании. «Допустим, вы находитесь в своем офисе в Лабораториях Белла и кто-то украл ваш калькулятор», — начал Фурнас. «Вы начинаете вводить в поисковую строку справочника слова „полиция“, или „служба поддержки“, или „кража“, но не получаете того, что хотите. Наконец, вводите „безопасность“ — и вот нужный результат. Но помимо него, справочник выдал вам ещё какой-то план компании по экономии и безопасности». Группа Фурнаса хотела автоматизировать поиск синонимов для терминов и команд, которые вводят пользователи. .

Группа Фурнаса усовершенствовала подход Осгуда. Вместо того чтобы опрашивать студентов, они использовали компьютеры для анализа слов в двух тысячах технических отчетов. В самих отчетах на различные темы — от теории графов до дизайна пользовательских интерфейсов — предлагались измерения пространства; когда в нескольких отчетах использовались похожие группы слов, их измерения можно было объединить. В результате, исследователи Лабораторий Белла создали пространство, которое было сложнее, чем пространство Осгуда. В нем было несколько сотен измерений. Многие из этих измерений описывали абстрактные или «скрытые» качества, которые объединяли слова — связи, которые не были бы очевидны для большинства носителей английского языка. Исследователи назвали свой метод «латентно-семантическим анализом», или ЛСА.

Сначала Лаборатории Белла использовали ЛСА для усовершенствования внутренней поисковой системы. Затем, в 1997 году, коллега Фурнаса Сьюзен Дюмей и ученый-когнитивист Томас Ландауэр разработали на основе ЛСА систему искусственного интеллекта (ИИ). После обработки Американской академической энциклопедии Гролье ИИ показал достойные результаты в тесте со множественным выбором на знание английского языка как иностранного. В том же году Дюмей и Ландауэр написали работу, в которой рассматривался вопрос «Как люди так много знают, получая так мало информации?». Они предположили, что наш разум может использовать что-то вроде ЛСА. Мы осмысливаем мир, сводя его к наиболее важным различиям и сходствам и используя эти обобщенные знания для понимания новых вещей. Например, при просмотре диснеевского фильма я сразу понимаю, кто там «плохой парень»: Шрам из «Короля Льва» и Джафар из «Аладдина» кажутся мне похожими. Возможно, мой мозг использует факторный анализ, чтобы свести тысячи атрибутов — рост, чувство стиля, тональность голоса — в одну точку в абстрактном пространстве. Определение «плохого парня» становится вопросом, как близок персонаж к этой точке.

В последующие годы ученые применяли ЛСА ко все большим массивам данных. В 2013 году исследователи из Google разработали свой алгоритм на основе ЛСА и «скормили» ему все тексты в интернете. Алгоритм Google превратил каждое слово в вектор в многомерном пространстве. Векторы, созданные программой word2vec, оказались невероятно точными: если взять вектор слова «король», вычесть из него вектор слова «мужчина», а затем добавить вектор слова «женщина», то ближайшим вектором к полученному будет «королева». Векторы слов легли в основу улучшенного Google Переводчика и позволили автоматически дополнять предложения в Gmail. Другие компании, включая Apple и Amazon, создали аналогичные системы. Исследователи поняли, что «векторизация», ставшая популярной благодаря ЛСА и word2vec, может быть использована для создания карт самых разных вещей. Современные системы распознавания лиц имеют измерения длины носа и изгиба губ, а лица описываются с помощью ряда координат в «пространстве лица». Шахматный искусственный интеллект использует аналогичный способ для «векторизации» положения фигур на доске. Эта техника стала настолько важной, что в 2017 году новый исследовательский центр искусственного интеллекта в Торонто стоимостью 135 миллионов долларов был назван Институтом векторов. Мэтью Ботвиник, профессор Принстонского университета, чья лаборатория находилась напротив лаборатории Нормана, сейчас возглавляет отдел нейронаук в DeepMind, дочерней компании Alphabet, и занимается исследованиями искусственного интеллекта. Ботвиник сказал мне, что выделение сходств и различий в векторах — это «секретный ингредиент, лежащий в основе всех достижений в области искусственного интеллекта».

В 2001 году американский нейробиолог Джеймс Хэксби использовал машинное обучение к анализу тепловых карт мозга: он понял, что воксели нейронной активности могут служить измерениями в абстрактном пространстве мыслей. Хэксби продолжил работу в Принстоне, где сотрудничал с Норманом. Вместе с другими исследователями Хэксби и Норман пришли к выводу, что достаточно всего нескольких сотен измерений, чтобы отразить черты сходства и различия в большинстве данных, полученных с помощью аппарата МРТ. Вернемся к молодой женщине, которая лежала в подвальной лаборатории Принстона и смотрела слайд-шоу в сканере. С каждым новым изображением — пляж, пещера, лес — ее нейроны создавали новую тепловую карту. Эти карты записывались в виде вокселей, которые затем обрабатывались специальной программой и преобразовывались в векторы. Разные картинки были выбраны потому, что их векторы в итоге окажутся далеко друг от друга: это будут хорошие метки для создания векторной карты. Я тоже наблюдал за изображениями — а значит, и мой разум совершал путешествие по пространству мыслей.

Основная цель чтения мыслей — понять, как наш мозг отражает окружающий мир. Для этого исследователи пытаются проследить, как одни и те же переживания одновременно влияют на сознание многих людей. Норман рассказал мне, что его коллега из Принстона Ури Хассон особо выделяет роль фильмов. Они «протаскивают мозг сразу многих людей через пространство мыслей в одно и то же время», — говорит Норман. «Что делает Альфреда Хичкока мастером саспенса, так это то, что мозги всех зрителей возбуждаются одновременно. Это похоже на контроль сознания».

Однажды днем я пришел на лекцию Нормана по курсу «Декодирование МРТ: Чтение мыслей с помощью сканирования мозга». Студенты проходили в аудиторию, рассаживались по местам — и вот вошел Норман с взъерошенными волосами, в очках с черепаховой оправой и наушниках.

Он включил отрывок из сериала «Сайнфелд», в котором Джордж, Сьюзан и Крамер тусуются в квартире Джерри. Звонит телефон, и Джерри говорит, что ему опять хотят впарить какую-то фигню. Джерри бросает трубку под аплодисменты зрителей в студии.

«Где проходила граница событий в отрывке?» — спросил Норман. Студенты хором выкрикнули: «Когда зазвонил телефон!». Психологи давно знают, что наш разум разделяет пережитый нами опыт на сегменты. В данном случае моментом «разделения» стал именно телефонный звонок.

Затем Норман показал студентам презентацию. Один слайд описывал исследование 2017 года, проведенное Кристофером Бальдассано, постдоком Нормана. Люди смотрели эпизод «Шерлока», находясь в аппарате МРТ. Бальдассано выдвинул гипотезу, что во время просмотра видео некоторые тепловые карты мозга будут постоянно меняться, например, те, которые участвуют в обработке цвета. Другие будут более стабильными, например, те, которые представляют образ героев сериала. Исследование подтвердило эту гипотезу. Также Бальдассано обнаружил, что некоторые части тепловой карты мозга оставались стабильными на протяжении каждой сцены, а затем менялись, когда сцена заканчивалась. Он пришел к выводу, что они представляют собой «отпечаток» сцены.

Норман описал еще одно исследование, проведенное Асие Задбуд. Участников эксперимента попросили пересказать вслух сцены из «Шерлока», которые они смотрели ранее. Аудиозапись дали послушать второй группе, которая никогда не смотрела сериал. Оказалось, что независимо от того, смотрел ли человек сцену, описывал ее или слышал о ней, тепловые карты мозга удивительно походили друг на друга. Сцены существовали независимо от сериала, как идеи в сознании людей.

В результате десятилетий экспериментальной работы, сказал мне позже Норман, психологи установили важность сценариев и сцен для нашего разума. Войдя в комнату, вы можете забыть, зачем пришли — по мнению ученых, это происходит потому, что прохождение через дверной проем завершает одну мысленную сцену и открывает другую. И наоборот, при перемещении по незнакомому аэропорту сценарий «добраться до самолета» связывает воедино разные сцены: сначала стойка регистрации, затем паспортный контроль, потом выход на посадку, проход между рядами в самолете, затем ваше место. Однако до недавнего времени было неясно, что можно найти, если поискать «сценарии» и «сцены» в мозге.

По словам Нормана, в недавнем исследовании Принстонского института нейронаук люди смотрели в аппарате МРТ различные видеоролики с путешественниками в аэропортах. Независимо от особенностей каждого видеоролика, мозг испытуемых демонстрировал яркую активность по одному и тому же сценарию, в соответствии с пограничными моментами, которые узнает любой из нас. Сценарии и сцены были реальными — их можно было обнаружить с помощью машины. Сейчас Нормана больше всего интересует, как они вообще попали в человеческий мозг. Как мы определяем сцены в рассказе? Когда мы попадаем в незнакомый аэропорт, как мы интуитивно понимаем, где искать паспортный контроль? Необычайная сложность этих событий скрыта за тем, насколько интуитивными они нам кажутся — не часто кто-то задумывается о том, как устроен мир. Но когда-то все было нам в новинку. Когда я был маленьким, мои родители, должно быть, впервые повели меня в супермаркет. Тот факт, что сегодня все супермаркеты кажутся мне знакомыми, приглушает необычность этого опыта. Когда я учился водить машину, это было ошеломляюще: каждый новый перекресток отличался от другого, каждое перестроение в другую линию было непохоже на предыдущее. Теперь мне почти не нужно думать о них. Мой разум мгновенно отсеивает все различия, кроме самых важных.

Норман пролистал последние слайды. После этого несколько студентов подошли к кафедре, надеясь поговорить с Норманом лично. Для остальных представление была окончено. Мы собрали вещи, поднялись по лестнице и вышли на улицу, освещенную полуденным солнцем.

Как в случае с Пациентом 23, современные ученые, занимающиеся чтением мыслей, в основном ищут конкретные мысли, которые были определены заранее. Но «универсальная машина для чтения мыслей», как сказал мне Норман, — это следующий логический шаг в изучении этой области. Такое устройство будет проговаривать вслух мысли человека, даже если они никогда не фиксировались в аппарате МРТ. В 2018 году Ботвиник, сосед Нормана по коридору, помог ему написать статью в журнал Nature Communications под названием «На пути к универсальной машине для определения помысленных слов на основе активизации мозга». Группа ученых под руководством бывшего постдока Ботвиника Франциско Перейры и Эвелины Федоренко, нейробиолога из Массачусетского технологического института, построила примитивный прототип того, что описывал Норман: систему, которая могла читать новые предложения, которые участники эксперимента проговаривали про себя. Система узнавала, какие части мозга возбуждались от определенных слов, и использовала эти знания, чтобы предположить, какие слова вызывают всплески возбуждения, с которыми она столкнулась впервые.

Работа в Принстонском университете финансировалась американским Агентством передовых исследований в сфере разведки. Брэндон Миннери, который в то время руководил проектом Агентства по программе «Представление знаний в нейронных системах», сказал мне, что у него есть несколько вариантов применения машины для чтения мыслей. Если бы мы понимали, как знания представлены в мозге, мы могли бы различать начинающих и опытных агентов разведки. Можно было бы научиться эффективнее преподавать языки, увидев, насколько совпадают мысленные представления слов у студента и носителя языка. Самая причудливая идея Миннери — по его словам, «она никогда не была официальной целью программы» — в том, чтобы изменить способ индексирования баз данных. Вместо того чтобы маркировать предметы вручную, можно было бы показать предмет человеку, лежащему в аппарате МРТ, — и тепловая карта его мозга могла бы стать индексом этого предмета в базе. Позже, если кто-то захочет найти что-либо в этой базе данных, он может лечь в сканер и просто подумать о чем угодно. Программа могла бы сравнить тепловую карту его мозга с тепловой картой мозга человека, который участвовал при маркировке предметов. Это было бы окончательным решением проблемы словарного запаса.

Джек Галлант, профессор из Университета Беркли, использовал чтение мыслей для реконструкции видеороликов по результатам сканирования мозга. Вы смотрите видео в аппарате МРТ, а система подбирает кадры из похожих роликов на YouTube, основываясь только на тепловой карте вашего мозга. Галлант предположил, это может заинтересовать инвесторов из Кремниевой долины. «Технологией будущего может стать портативная шляпа, которая умеет думать», — сказал он. Он представил себе компанию, которая платит людям по тридцать тысяч долларов в год за то, что они носят думающую шляпу, очки с видеорегистратором и другие датчики, позволяющие системе записывать все, что они видят, слышат и думают, — таким образом будет составлен исчерпывающий перечень мыслей. В думающей шляпе вы сможете задать вопрос компьютеру, просто представив себе слова. Возможен мгновенный перевод. Теоретически, пара носителей таких шляп может полностью отказаться от использования языка, общаясь напрямую, разум с разумом. Возможно, мы даже сможем общаться с животными. Среди проблем, с которыми столкнутся разработчики такого устройства — его масса. Современные аппараты МРТ весят почти тонну. Сейчас уже ведутся работы по созданию мощных, но миниатюрных устройств визуализации. Они будут использовать лазеры, ультразвук или даже микроволны. «Для этого потребуется настоящая технологическая революция», — говорит Галлант. Тем не менее, идеи есть, они появились ещё в 1950-х годах.

Недавно я спросил Оуэна, что сегодня значат технологии чтения мыслей для парализованных пациентов. Были ли ученые близки к тому, чтобы вести с ними живые беседы, используя что-то вроде «универсальной машины для чтения мыслей»? «В основном в групповых исследованиях участвовали здоровые участники», — признался Оуэн. «Настоящая сложность в том, чтобы исследовать мысли только одного человека. Сможем ли мы получить достаточно надежные данные?» Примитивная инструкция Монти и Оуэна — думать о теннисе означает «да»; думать о ходьбе по дому означает «нет» — опиралась на прямые сигналы, которые были статистически надежными. Оказалось, что эта инструкция для вопросов типа «да-нет» («Боль в нижней половине тела? С левой стороны?») работает лучше всего. «Даже если бы мы могли по-настоящему прочитать мысли пациента — потребовалось бы гораздо больше времени, чтобы расшифровать его жалобу «болит в правой ноге», чем на простой вопрос с ответом „да“ или „нет“», — сказал Оуэн. «В общем, я спокойно сижу и жду. Я не сомневаюсь, что в какой-то момент мы сможем по-настоящему прочитать мысли. Человек подумает: „Меня зовут Эдриан, я британец“, — и мы сможем перевести эту его мысль в слова. Но думаю, это произойдет лет через двадцать».

История чтения мыслей напоминает историю изучения природы гена. Примерно через сто лет после публикации в 1859 году книги Чарльза Дарвина «О происхождении видов» ген все еще был абстракцией. Ученые понимали его как нечто, через что признаки от родителей передаются детям. В конце пятидесятых годов прошлого века биологи по-прежнему задавались вопросом, из чего именно состоит ген. Когда в 1953 году Джеймс Уотсон и Фрэнсис Крик наконец обнаружили двойную спираль, стало ясно, как гены обретают физическую форму. Спустя пятьдесят лет мы смогли составить последовательность человеческого генома. Сегодня мы можем его редактировать.

Мысли оставались абстракцией гораздо дольше. Но теперь мы знаем, чем они на самом деле являются: активацие й групп нейронов , которые соответствуют точкам в пространстве мыслей. Разум — единственное по-настоящему интимное место — стал доступен для осмотра извне. В будущем терапевт, желая понять, почему рушатся ваши отношения, может просто изучить тепловую карту вашего мозга. Некоторым пациентам с эпилепсией, которым предстоит операция, в мозг вводят внутричерепные зонды. Теперь исследователи могут использовать эти зонды, чтобы изменить активацию тех нейронов, которые связаны с депрессией. При более тонком контролем разум можно будет направлять куда угодно. (Мозг разрывается от возможностей, как хороших, так и плохих.) Конечно, мы уже делаем это, когда думаем, читаем, смотрим, разговариваем. После того как я узнал о чтении мыслей, эти действия кажутся мне очень конкретными, как бы странно это ни звучало. Я могу представить, как меняется тепловая карта моего мозга. Подобные тепловые карты сейчас меняются и у вашего мозга.

В один из моих последних приездов в Принстон мы с Норманом обедали в японском ресторане «Аджитен». Мы сели за барную стойку и прошлись по знакомому сценарий. Принесли меню, мы просмотрели его. Норман заметил блюдо, которого раньше не видел и назвал это «новой точкой в пространстве рамена». В любую минуту официант мог вежливо прервать нас, чтобы спросить, готовы ли мы сделать заказ.

«Вы должны разрезать мир по швам и понять: какие ситуации существуют и как эти ситуации работают?», — сказал Норман, пока на заднем плане играл джаз. «И это очень сложная проблема. Это совсем не то, что тебе без запинки рассказали о пятнадцати способах существования мира — а потом принесли их тебе на блюдечке!». Он рассмеялся. «Пока ты живешь в этом мире, пытайся определить ситуацию, в которой ты находишься». Мы были в ситуации обеда в японском ресторане. Я никогда не был в этом ресторане, но ничто в нем меня не удивило. Оказывается, это «неудивление» может быть одним из величайших достижений в природе.

Норман рассказал мне, что его бывший студент Сэм Гершман любит использовать термины «объединение» и «выделение» для описания того, как развивается пространство мыслей. Когда вы сталкиваетесь с новой ситуацией, объединяете ли вы ее со знакомой идеей или, наоборот, выделяете из нее новую? Когда мы передвигаемся по незнакомому аэропорту, мы объединяем металлоискатель в нем с теми, которые видели раньше, даже если этот металлоискатель другой модели, цвета и размера. Когда же мы впервые подняли руки перед миллиметроволновым сканером — устройством, заменившем рамки металлодетекторов, — мы выделили новую идею.

Норман перешел к вопросу о том, как чтение мыслей вписывается в более широкую область изучения разума. «Думаю, мы находимся на том этапе когнитивной нейронауки, когда понимаем многие части головоломки», — сказал он. Кора головного мозга — скомканный лист, расположенный поверх остальной части мозга, — сжимает и уплотняет опыт, выделяя самое главное. Кора находится в постоянной связи с другими областями мозга, включая гиппокамп — структуру в форме морского конька во внутренней части височной доли. В течение многих лет гиппокамп был известен только как участок, отвечающий за память. Пациенты, у которых он был удален, жили в вечном настоящем. Теперь мы видим, что гиппокамп хранит сжатое содержание событий, полученное из коры головного мозга: тот самый соус, который долго готовили на медленном огне. Мы проживаем реальность, формируя огромную библиотеку опыта, — но только того, который был выделен по важным для нас параметрам. Исследовательская группа Нормана использовала технологию МРТ, чтобы увидеть всполохи активных нейронов в коре головного мозга, которые отражаются в гиппокампе. Возможно, мозг подобен туристу, сравнивающему карту с территорией. 

Как сказал мне Норман, за последние годы искусственные нейронные сети, включающие базовые модели обеих областей мозга, стали на удивление мощными. Между изучением искусственного интеллекта и изучением реального человеческого разума существует обратная связь, и она становится все короче. Теории о человеческой памяти послужили основой для разработок систем ИИ, а теперь эти системы предлагают идеи того, что искать в настоящем человеческом мозге. «Просто невероятно, что мы дошли до этого момента», — говорит он.

На обратном пути в университет Норман указал на Музей искусств. Он сказал, что это сокровище.

«Что там?», — спросил я.

«Великое искусство!», — ответил он.

После того как мы расстались, я вернулся в музей. Я пошел в нижнюю галерею, где собраны артефакты древнего мира. Ничто особенно не привлекло меня, пока я не увидел тунику западноафриканского охотника. Она была сделана из хлопка, окрашенного в цвет темной кожи. С нее свисали зубы, когти, черепаший панцирь — трофеи. Это поразило меня, и я задержался на мгновение, прежде чем идти дальше.

Шесть месяцев спустя я с друзьями поехал в небольшой дом в Северной части штата Нью-Йорк. Краем глаза я заметил на стене какое-то полотно с бахромой и свисающим украшением из шерсти и перьев. У него была странная форму. Кажется, я уже видел его раньше. Я уставился на него. Затем наступил момент узнавания по параметрам, которые я не мог четко сформулировать: скорее активный, чем пассивный, что-то среднее между живым и мертвым. Вот грудь. Вот плечи. Полотно на стене и туника в музее были разными во всех отношениях, но все равно были чем-то похожи. Мое сознание разделилось, а потом объединилось. Нейроны активизировались, тепловая карта моего мозга изменилась. Крошечный кусочек мира нашел свое место в огромном пространстве мыслей внутри моей головы. 

По материалам The New Yorker
Автор: Джеймс Сомерс
Иллюстрация: Лаура Эдельбахер

Переводила: Эмма Ягмурова
Редактировала: Юлия Рудакова