О пользе лени. Инструкция по продуктивному ничегонеделанию - [2]

Праздность, о которой я буду говорить в этой книге, противоположна занятости: пожалуй, одного или двух дел за день довольно для внутреннего расписания. Хроническая занятость вредна для мозга и здоровья вообще. Временная занятость мешает творчеству, самопознанию, эмоциональному благополучию, общительности и способствует развитию сердечно-сосудистых заболеваний.

С точки зрения нейрофизиологии, изучать праздность в лаборатории довольно легко. И по правде, поразительная активность мозга, которая возникает, только когда мы ничегошеньки не делаем, была обнаружена случайно, пока участники экспериментов просто лежали в томографах и скучали. Я расширяю это лабораторное определение, включая в него любое время в течение дня, когда мы не действуем по внешне заданному плану и имеем возможность по-настоящему ничего не делать или же позволяем мыслям бродить свободно и обдумываем любые темы, какие только приходят в голову в отсутствие занятости. Подлинные озарения, художественные или научные, эмоциональные или социальные, случаются только в эти слишком редкие моменты праздности.

* * *

Даже ученые признают, что нельзя до конца понять некоторые важные принципы нейронаук — к ним просто привыкаешь. И все же не мешает ознакомиться с ними в начале нашей беседы, хотя бы ради оправдания безделья. Если, объясняя свою лень, вы сможете блеснуть фразой «Я позволяю сети пассивного режима работы мозга колебаться, чтобы понять, как жить дальше», — люди оставят вас в покое. А еще эти сведения позволят вам систематизировать отрывочные знания о мозге.

Считайте это ликбезом в теории сложных систем и нейронауках. Человеческий мозг — творческая машина, сложный, нелинейный, естественный объект, обладающий следующими качествами.

Нелинейность, или хаос: экспоненциальная неустойчивость от начальных условий. Что это значит? Большинство систем, с которыми имеют дело инженеры, — линейные, в них нет места случайности. И большинство систем, даже не будучи линейными, представляются таковыми, потому что так проще (или только так и можно) их рассчитать. Если известны значения параметров, которые описывают линейную систему в некий отрезок времени, и известно, как эти параметры меняются, ее будущее можно предсказать с достаточной точностью. Если имеется «сигнал на входе», вы точно знаете, каким будет «сигнал на выходе». Очевидно, это весьма удобно при создании сети связи, дамбы или самолета. Будущее нелинейной системы, напротив, невозможно предсказать, даже если у вас есть полная информация о состоянии системы в конкретный период и исчерпывающая модель взаимодействия параметров. Все потому, что мелкие отклонения от начальных условий впоследствии возрастают и вызывают в системе колоссальные перемены. И чем более отдаленные предсказания вы пытаетесь сделать, тем менее точными они становятся. Вдобавок незначительный сигнал на входе может вызвать мощный отклик на выходе, а может не вызвать никакого. Лучший пример нелинейной системы — погода. Мы оцениваем вероятность некоего погодного явления в будущем, и текущее состояние системы является функцией ее прошлых состояний (то есть у нее есть память), но мы все равно не способны предсказать ее поведение с полной уверенностью. К счастью для нас и к несчастью для ученых, мозг нелинеен. В природе, за пределами неорганического мира, линейных систем не существует.

Порог: это значение, по достижении которого система теряет свою нормальную динамическую траекторию и входит в возбужденное или активное состояние. Мы сталкиваемся с этим феноменом каждый день. Термостат — хороший пример прибора, в котором используется пороговый принцип. Вы устанавливаете термостат на определенное значение, и когда температура в системе падает ниже этой отметки, включается обогрев. Значение, которое вы задаете на термостате, — и есть порог. Нейроны, напротив, — нелинейные пороговые устройства. Каждый нейрон имеет порог возбудимости для потенциала действия. Нейроны пребывают в состоянии покоя, а порог определяется электрическими и химическими качествами каждой конкретной клетки. Более того, пороговые значения в каждом нейроне непостоянны. Опишу процесс в общих чертах: сигналы, приходящие от других нейронов, встречаются в одной клетке, и если за определенный промежуток времени их оказывается достаточно и все они — нужного типа, возбуждение достигает порогового значения и нейрон выдает ответ. Затем клетка вступает в период невозбудимости — восстанавливается после «выстрела». Иными словами, существует верхний предел частоты пиковых потенциалов.

Самоорганизация: жутковатая способность нелинейной системы перестраиваться для создания широких временных и пространственных связей. Возьмем колонию муравьев: перед нами пример предельной структурированности и организованности. Каждый муравей в колонии общается лишь с собратьями в непосредственной близости от себя. Ему дела нет до целой колонии, но, тем не менее, она существует именно благодаря рядовым взаимодействиям. Так же и с нейронами. Ни один нейрон в мозге знать не знает, что является его частью и уж тем более — частью «Я». Вся соль в том, что самоорганизация рождается из внутренней динамики системы без внешнего «обучающего сигнала». Такое возможно лишь в нелинейных системах, например, в мозге, обществе, экономике и — в колонии муравьев. Тогда из взаимодействия простых элементов, кирпичиков самоорганизованной системы, может возникнуть очень сложное поведение. Некоторые колонии муравьев насчитывают миллионы особей, что не мешает им вести себя сложно и крайне упорядоченно. Сообщества обучаются со временем. Однако отдельно взятый муравей — относительно простое существо, которое топает по дорожкам, проторенным другими муравьями. Самоорганизация изо дня в день сохраняет относительное постоянство нашего мозга и чувства «Я». За стабильность климата и его весьма умеренные изменения тоже нужно сказать спасибо самоорганизации. Но и здесь существует порог, по достижении которого даже небольшой выброс углекислого газа способен вызвать огромные перемены.