Почему мы помним. Как раскрыть способность памяти удерживать важное

Новичку шахматы могут показаться пугающе сложными. В начале игры у каждого игрока по восемь пешек, два слона, два коня, две ладьи, ферзь и король; они двигаются по сетке из 64 чередующихся черных и белых клеток. Глядя на доску, новичок, возможно, даже уследить за всеми фигурами сможет с трудом. А вот гроссмейстер (этот титул присваивают лишь величайшим игрокам) может мгновенно уяснить положение на доске, распознать и отреагировать на знакомые расстановки и последовательности. То есть новичок страдает на каждом ходу, а гроссмейстер может отбросить все лишнее и предугадать целую последовательность ходов, которой только предстоит развернуться.

Изучая профессиональных шахматистов[85], Саймон отметил, что они могли, всего несколько секунд посмотрев на доску с фигурами, воспроизвести расстановку по памяти. Но если их просили запомнить расположение шахматных фигур, позиции которых не соответствуют правилам игры, – их память работала не лучше, чем у любителей. Напрашивается вывод о том, что дело вовсе не в выдающейся памяти гроссмейстеров, а в том, что они полагаются на знание предсказуемых схем и последовательностей, накопленное за множество партий. Как и мнемоспортсмены, шахматисты-гроссмейстеры пользуются сочетанием умений, тренировки и опыта – то есть компетентностью – для молниеносного группирования[86].

В 2004 году моя исследовательская деятельность разделилась по нескольким направлениям, и меня заинтересовало то, как компетентность меняет нашу манеру учиться и запоминать. Все мы – или почти все – в чем-то компетентны: любители птиц могут быстро распознавать разные виды птиц, автолюбители – мгновенно узнать марку, год выпуска и модель классической машины. Тогда большинство нейробиологов считали, что компетентность строится на изменениях в сенсорных областях мозга[87]. С этой точки зрения специалисты по птицам могут распознать отличия между десятком видов воробьев, потому что воспринимают тончайшие нюансы узоров на крыльях, практически неразличимые для рядового наблюдателя.

Мне, исследователю памяти, дело виделось иначе. Зная, что префронтальная кора помогает сосредоточиться на отличительных свойствах события, я подозревал, что компетентность меняет сам способ, которым задействуется префронтальная кора. Эта мысль ждала своего часа, пока мой аспирант Майк Коэн не познакомил меня с замечательным студентом-психологом по имени Крис Мур. Крис с Майком допоздна засиживались за работой и создали компьютерную программу, которая генерировала ряд трехмерных фигур. Фигуры чем-то напоминали корабли инопланетян, но им была присуща определенная структура и логика – так же, как у разных видов птиц или моделей машин есть набор таких свойств, которые меняются, а есть такие, что остаются более-менее постоянными.

Затем Крис с Майком набрали группу студентов-добровольцев, которые за 10 дней стали «компетентными экспертами» по этим инопланетным фигурам, научились определять их общие свойства и распознавать различия. После обучения мы помещали их в МРТ-сканер, чтобы посмотреть, что изменилось в мозге. Пока записывалась мозговая деятельность, мы ненадолго показывали им одну из фигур и просили держать ее в уме. Спустя примерно 10 секунд показывали еще одну фигуру и спрашивали, совпадает ли она с предыдущей. Без обучения эта задача была бы неподъемной, но наши добровольцы справлялись практически безупречно. Подобно шахматистам Херба Саймона, наши эксперты разработали собственные способы извлекать самую нужную информацию о том, что стремились запомнить: компетентность позволяла им обойти ограничения памяти. Но когда мы стали показывать фигуры в перевернутом виде, эксперты больше не могли применять свои знания, и им с трудом удавалось отличить одну фигуру от другой.

Как я и ожидал, когда студенты полагались на свою компетентность, чтобы удерживать в памяти «инопланетные» фигуры, на МРТ был виден рост активности в префронтальной коре[88]. Это говорит нам о том, что компетентность – не только в том, чтобы видеть закономерности, но и в том, чтобы их находить. Скажем, специалисты по птицам не просто «видят» разницу между певчим воробьем и домовым: они пользуются своей компетентностью, чтобы сфокусироваться на отличительных чертах этих птиц. Обретая компетентность в любой теме, мы можем пользоваться выученным, чтобы сфокусироваться на самых нужных элементах новой информации.

Кстати о компетентности, не могу не добавить к этому рассказу некоторое послесловие. Пока Крис работал у меня в лаборатории, по многим предметам он успевал кое-как. Я не мог понять почему: когда мы говорили о памяти, он казался опытным ученым, а не студентом со средненькими оценками. Спустя несколько лет после выпуска Крис поступил на нейробиологию в Принстон, где работал над моделями нейронных сетей, симулирующими обучение в человеческом мозге. Вместо того чтобы сосредоточиться на диссертационной работе, Крис тратил кучу времени, применяя свои вычислительные умения к бейсбольной статистике – искал в ней закономерности, чтобы определять лучших игроков и команды победителей[89]. Диссертацию Крис все же защитил, недолго поработал на Уолл-стрит, а потом поставил свою компетентность на службу бейсбольному клубу «Чикаго кабс», где теперь возглавляет отдел исследований и разработки. Труды по предсказательной аналитике принесли ему прозвище Денежный[90]: он разработал сложные вычислительные модели, отслеживающие и оценивающие достижения игроков, – благодаря им «Кабс» преодолели «проклятие козла»[91], которое давило на них 70 лет, и выиграли Мировую серию 2016 года.

Чертеж

Группирование помогает паковать информацию в удобные блоки и обычным людям, и шахматистам, и мнемоспортсменам, но дело не только в ней: само по себе группирование не объясняет, как нам удается запоминать огромные объемы информации без интерференции – помех от конкурирующих воспоминаний, из-за которых мы постоянно столько всего забываем.

Человеческий мозг – механизм не запоминания, а мышления. Мы организуем свой опыт таким образом, чтобы осмысливать окружающий мир. Чтобы справляться со сложностью мира и не поддаваться интерференции, можно воспользоваться одним из самых мощных орудий мозга для упорядочения информации: схемой[92].

Схема – это мысленная структура, позволяющая сознанию обрабатывать, упорядочивать и трактовать большой объем информации с минимальными усилиями. Человеческий мозг пользуется схемами для создания новых воспоминаний, примерно так же, как архитектор пользуется чертежами для проектирования домов. Чертеж – своего рода карта основной конфигурации строения (стены, двери, лестницы, окна и так далее), по которой понятно, как элементы связаны между собой. Природа чертежа абстрактна, а значит, его можно использовать снова и снова.

Это ярко видно на примере загородных жилых массивов, которые повылезали по всем Соединенным Штатам в начале 1950-х, чтобы удовлетворить растущий в послевоенную эпоху спрос на дешевые дома. Проехав по любому из этих районов, можно заметить, что группы домов построены по одним и тем же чертежам. Могут отличаться цвета, наличники, кровля и прочее, но общий план один и тот же, потому что архитекторы того времени обнаружили: намного эффективнее и дешевле (по времени, трудозатратам и материалам) строить все дома в одном районе по одному и тому же чертежу.

Как для оптимизации строительства новых домов можно снова и снова применять одни и те же чертежи, так и для оптимизации формирования воспоминаний можно пользоваться одними и теми же схемами. Вряд ли многим из нас придется запоминать целый мебельный каталог, но, если вам доводилось ездить в ближайшую «ИКЕА» больше одного раза, у вас, скорее всего, есть мысленная карта магазина, устроенного как лабиринт[93]. Если бы мозг хранил память о плане «ИКЕА» как фотографию, пользы от нее было бы не очень много. Но храня ее в виде чертежа, вы получаете мысленный образ, которым можно пользоваться раз за разом. Даже если вы отправитесь в другой магазин «ИКЕА», его план будет достаточно сходным, чтобы не пришлось строить новую мысленную карту с нуля. Вместо этого можно будет воспользоваться имеющейся схемой «ИКЕА» и сосредоточиться на отличительных особенностях нового магазина, чтобы сориентироваться в выставочных залах, на торговой площадке, на складе или забрать ребенка из игровой комнаты.

Понятие схемы применимо не только к физическим пространствам. У всех есть мысленные чертежи того, как могут разворачиваться события в знакомой ситуации[94]. Эти «схемы событий» дают нам структуру, которая позволяет быстро формировать воспоминания о сложных событиях. Допустим, вы регулярно встречаетесь с другом выпить кофе в кафе. Ваш мозг мог бы записывать подробные фотографические воспоминания о каждой секунде каждой встречи – как вы ждете в очереди, заказываете латте, смотрите, как бариста рисует идеальный узор вспененным молоком. Но если каждый раз создавать новое воспоминание с нуля, учитывая каждую подробность, то у вас быстро наберется гора дублирующихся воспоминаний. Намного эффективнее свести все повторяющиеся черты опыта в кафе в один чертеж, обобщающий все подробности. Это позволит сосредоточиться на том, чтобы запоминать отличительные черты каждой встречи.

Так или иначе, каждый мнемоспортсмен, шахматист, наблюдатель птиц и автолюбитель пользуется возможностями схем, чтобы упорядочить то, что нужно запомнить, в структуру, к которой можно будет затем возвращаться. Один из примеров – метод локусов, древняя мнемотехника, которую, предположительно, изобрел греческий поэт Симонид: сегодня она более известна как техника дворцов памяти, ею пользовался и Шерлок Холмс в недавней экранизации Би-би-си. По этому методу информацию, которую нужно запомнить, следует мысленно располагать в знакомом месте или по знакомому маршруту. Это может быть дворец, рынок, ваша детская спальня – суть в том, что схема места помогает упорядочить информацию, к которой вы позже сможете вернуться, мысленно пройдясь по знакомой территории.

Еще один удивительный пример того, как мы пользуемся организованным знанием, чтобы быстро заучивать и кодировать новую информацию, – музыка и классическая эпическая поэзия. В блюзе и роке многие песни следуют повторяющемуся 12-тактовому формату. Поп и фолк следуют простой структуре «куплет – припев – куплет», а переходы весьма предсказуемы, поэтому текст или мелодию новой песни, устроенной по тому же образцу, выучить очень легко. Более того, музыка – великое подспорье для запоминания. В музыкальные схемы легко встроить то, что нужно запомнить. Все, что я знаю об американском законодательстве, я знаю из песни «I'm just a bill» из музыкального мультсериала «Schoolhouse Rock!», которую в детстве множество раз слышал из телевизора по утрам в субботу. Отсюда недалеко и до мысли, что многое в музыке и поэзии, созданных народами из всех уголков планеты, пережило века благодаря тому, как легко запоминается и передается значимая информация в рамках музыкальной структуры.

Возможно, самый простой способ применения схем для запоминания – тот, которым мы ежедневно пользуемся, чтобы запомнить новые события. Скажем, если вы хотите запомнить порядок карт в колоде, лучше не пытаться запомнить каждую карту по отдельности. Можно сочинить историю, которая свяжет их друг с другом (например, дама попросила короля поменять ей колесо в машине, и он проехал семерку миль до заправки «Туз»…). Эффективность подобных стратегий говорит об умной и эффективной природе человеческого запоминания – в противоположность бездумной природе фотографической памяти.

Ум в бездействии

Новейшие нейробиологические исследования пролили немало света на то, как схемы воплощаются в мозге. Как ни странно, больше всего помогло открытие сети зон мозга, которые, судя по всему, активируются, когда мы ничего не делаем.

В большинстве фМРТ-экспериментов испытуемые выполняют обычные задания: лежа в сканере, разглядывают изображения или слова на экране и принимают решения нажатием кнопки. В былые времена из этих данных делались выводы, согласно которым мозг состоит из набора разных зон, работающих по отдельности: каждая выполняет свою задачу. По мере того как мы все лучше разбирались в устройстве неокортекса, мы стали понимать, что дело обстоит совсем иначе.

Сети социальных связей у людей строятся из взаимосвязанных кругов семьи, друзей, коллег – так и неокортекс подразделяется на сети анатомически и функционально связанных между собой зон, которые общаются друг с другом, когда мы реагируем на окружающий мир[95]. По мере прогресса фМРТ-исследований становилось все яснее, что зоны в одной сети, как правило, активируются одновременно. Скажем, если я смотрю на пустой экран и на нем вдруг вспыхивает изображение собаки, «загорается» зрительная сеть; если я слышу собачий лай – загораются зоны в слуховой сети, и так далее. Когда нам дают задания, требующие больше внимания, на фМРТ видно, как повышается активация в различных нейронных сетях… за одним исключением.

В 2001 году Маркус Райхл, первопроходец нейровизуализационных исследований из Вашингтонского университета, отметил, что определенный набор зон неокортекса потребляет больше всего энергии в мозге, но активность в этих зонах понижается, когда люди сосредоточивают внимание на конкретной задаче – скажем, нажать кнопку, когда на экране появится X. Райхл предположил, что эта сеть зон включается по умолчанию, когда мы не взаимодействуем со средой[96]: он назвал ее «сеть пассивного режима работы мозга» (СПРРМ). Объединив под общим именем набор малопонятных зон, запрятанных в глубине неокортекса, Райхл указал, что они могут иметь некую общую функцию.

Нейробиологи, как правило, активны, амбициозны и серьезно относятся к своим задачам. В сети зон мозга, которые выключаются, когда люди берутся за дело, не может быть ничего полезного, верно? СПРРМ часто изучают в связи с «витанием в облаках»[97] – как будто ее основная функция состоит в том, чтобы помогать нам отвлекаться и бездельничать.

Я не знал, как истолковать все эти исследования. Казалось, что чего-то не хватает. Меня не устраивала мысль о том, что эволюция сконструировала огромный кусок мозга, исключительно чтобы грезить наяву. Еще больше я был озадачен, узнав, что активность мозга в гиппокампе тесно связана с СПРРМ. Когда снижается активность СПРРМ, она снижается и в гиппокампе.

Все это казалось мне полной бессмыслицей до 2011 года, когда я послушал несколько докладов на конференции по памяти в Йорке, в Англии, и узнал о растущем числе фМРТ-исследований, в которых СПРРМ подсвечивалась, как новогодняя елка[98]. Эта сеть выключается, когда люди берутся за несложные задания (например, им показывают слово «акула» и просят назвать первый глагол, какой придет в голову), но «зажигается» при более сложных мыслительных процессах – например, когда человека просят припомнить что-то из прошлого, пройти игру в виртуальной реальности или даже просто понять смысл рассказа или фильма. Вернувшись из Йорка, я объединил усилия с Морин Ритчи – тогда она была постдоком у меня в лаборатории, теперь профессор в Бостонском колледже, – чтобы просеять горку исследований, проведенных на людях, обезьянах и даже крысах, – и вскоре проявилась закономерность. Мы выдвинули предположение о том, что клеточные ансамбли в СПРРМ хранят схемы, при помощи которых люди понимают мир[99]: переживаемые события расчленяются на кусочки, которые можно использовать вновь, чтобы создавать новые воспоминания. А гиппокамп, в свою очередь, может собирать эти кусочки воедино, чтобы сохранять конкретные эпизодические воспоминания.

Мне не терпелось проверить наши гипотезы о СПРРМ, но я не знал, с чего начать. Почти все, что нам было известно о нейробиологии человеческой памяти, опиралось на исследования по модели Эббингауза, в которых мы просили людей запоминать списки случайных слов и лиц. Подобные задачи не слишком позволяют развернуться в пользовании схемами. К счастью, на горизонте замаячили перемены. Мне стали попадаться на глаза новые данные из исследований, где мозговую активность наблюдали на фМРТ, пока люди смотрели фильмы или слушали рассказы[100]. Эти исследования показывали, что не обязательно ограничиваться фиксацией микрокосмов памяти. Можно целить выше и изучать память на события, с которыми мы сталкиваемся в реальной жизни. Эти работы вдохновили меня на то, чтобы собрать команду «супердрузей» – со мной были Сэм Гершман из Гарварда, Лючия Меллони из Нью-Йоркского университета, Кен Норман из Принстона и Джефф Закс из Вашингтонского университета – и построить компьютерную модель того, как СПРРМ помогает запоминать события реальной жизни[101]. Удивительным образом мы убедили Управление военно-морских исследований США поддержать этот проект, и я принялся перестраивать подход своей лаборатории к изучению механизмов памяти.

Мы перешли от изучения активности мозга у людей, которые заучивали отдельные слова или картинки, к экспериментам посложнее, где люди вспоминали, что происходило в сорокапятиминутном фильме или рассказе[102]. Наша команда долгие месяцы снимала фильмы и писала рассказы, а один постдок, Алекс Барнетт, даже сделал два мультфильма (один – полицейская производственная драма, другой – что-то среднее между «Шреком» и «Игрой престолов»). После всех трудов мы наконец были готовы проверить гипотезы о том, как схемы помогают нам понимать и формировать воспоминания о мире.

Одно из наших самых интересных исследований провел Зак Ри, который тогда был постдоком в моей лаборатории, а теперь профессор в Вашингтонском университете в Сент-Луисе. Практически все события, которые мы переживаем, состоят из четырех основных компонентов: люди, вещи, а также места и обстоятельства, в которых они взаимодействуют. Поэтому мы предположили, что схемы для людей и вещей будут храниться отдельно от схем для мест и обстоятельств, в разных местах СПРРМ. Чтобы проверить эту гипотезу, Заку пришлось стать режиссером-любителем. Он снял на камеру GoPro двух других постдоков, Алекса Барнетта и Камин Ким, в супермаркете и в кафе. В одном фильме Алекс выбирал консервы в магазине Safeway, в другом Камин читала книгу и пила чай в Mishka's, знаменитом кафе в Дэвисе. В этих коротких видео были запечатлены простые и понятные события, так что они идеально подходили, чтобы проверить, используем ли мы вновь одни и те же схемы, когда осознаем и запоминаем события. Если это так, стоит ожидать, что области, входящие в СПРРМ, проявят схожую активность (то есть те же коды памяти), скажем, при наблюдениях, как Алекс покупает консервированную фасоль в дешевом кооперативном магазине и как Камин покупает органическую голубику в Nugget (модной местной продуктовой сети). Чтобы все это проверить, мы укладывали людей в сканер и записывали активность мозга, пока они смотрели все восемь фильмов Зака, а потом пересказывали их содержание по памяти.

Завершив эксперимент, мы решили посмотреть, обнаружатся ли закономерности в данных фМРТ – увидим ли мы коды памяти, которые позволят понять, как для разных событий схемы используются заново[103]. Мы обнаружили, что СПРРМ предоставляет сырье, необходимое, чтобы понять и запомнить каждый фильм, но не хранит эпизодических воспоминаний, привязанных к контексту. Вместо того чтобы сохранять уникальный код памяти для каждого фильма, СПРРМ разбивала каждый фильм на компоненты, которые использовались снова и снова, чтобы понимать или запоминать другие фильмы, состоящие из тех же компонентов. Коды памяти в одной из частей СПРРМ могли сообщать нам, смотрит ли испытуемый фильм, действие которого происходит в супермаркете или кафе, а коды памяти в другой части сообщали, кто снимался в фильме – Алекс или Камин. А вот гиппокамп, в отличие от СПРРМ, сохранял лишь воспоминание о начале и конце каждого фильма (то есть о границах событий).

Распределение обязанностей между отделами СПРРМ наводит на мысль, что для разных составляющих опыта у нас имеются разные виды схем. Одни схемы сообщают о контексте определенных событий, независимо от их участников. Скажем, в супермаркете понятно, что за продукты придется платить независимо от того, кто сидит за кассой. Другие схемы сообщают о конкретных людях и вещах. Скажем, у меня есть схемы, которые говорят мне о том, кто такие Алекс и Камин – независимо от того, когда и где мы с ними столкнемся. Благодаря СПРРМ каждый раз, как иду за покупками, я могу воспользоваться схемой супермаркета, а каждый раз, как вижу Алекса, – схемой Алекса. А благодаря гиппокампу я могу также формировать разные воспоминания для каждой конкретной встречи с Алексом в супермаркете.

На основании этих данных я пришел к мнению, что формирование эпизодических воспоминаний в чем-то сродни сборке лего. Средневековый город из лего можно разобрать и рассортировать по кучкам кирпичей и пластиковых человечков. Так же и СПРРМ может разобрать событие и отдельно обработать детали того, «кто» и «что» там были, а отдельно – «где» и «как» это происходило. С лего можно заново выстроить средневековую сцену, заглянув в инструкцию, – или взять другие инструкции, по которым из тех же деталей можно построить сцену из «Звездных войн». Так же и с памятью: СПРРМ располагает элементами, которые можно использовать для множества событий. У гиппокампа, видимо, есть инструкции, по которым следует собирать кусочки воедино, чтобы запоминать конкретное событие, и активация гиппокампа резко растет, когда на границах событий он сообщается с СПРРМ[104]. Можно свериться с инструкцией, собрать кусочек лего, затем вновь обратиться за подсказкой, переходя к следующей части, – так и гиппокамп в ключевые моменты дает указания СПРРМ, чтобы та использовала нужные элементы и воссоздавала нужные воспоминания.

Наши исследования СПРРМ потенциально важны для понимания Альцгеймера и других нейродегенеративных заболеваний. Уже ясно, что амилоид – протеин, участвующий в развитии болезни Альцгеймера, – накапливается в СПРРМ примерно у 20 % пожилых людей еще до появления каких-либо симптомов[105]. Единственный способ разработать действенное лечение болезни Альцгеймера – давать лекарства людям из группы риска на этой «доклинической» стадии, поскольку позже, в ходе развития болезни, в СПРРМ происходит необратимая массовая гибель клеток. В данный момент мы изучаем, можно ли использовать данные фМРТ-исследований памяти для распознавания дисфункции СПРРМ на ранних стадиях болезни, чтобы люди из группы риска могли получать лечение до наступления необратимых повреждений мозга.

Назад в будущее

Если бы вы заявили на вечеринке, что способны предсказывать будущее, скорее всего, к вам отнеслись бы скептически. Но на самом деле это утверждение не так уж и далеко от действительности. Предположим, друзья пригласили вас на школьный выпускной своего ребенка. Даже если вы никогда не бывали на церемониях в этой конкретной школе, вы сможете небезосновательно предсказать, что услышите вдохновенные речи, а наряженным в шапочки и мантии ученикам вручат дипломы под торжественные марши Элгара.

Вернемся к шахматным гроссмейстерам, которые проводят бессчетные часы, изучая и проигрывая одни и те же приемы в тысячах партий. У гроссмейстера в голове есть библиотека шахматных схем, в каждой схеме – образцы последовательностей ходов, которые, как правило, встречаются в игре. Эти схемы позволяют гроссмейстеру вспоминать последовательности ходов из прошедших игр, понимать в реальном времени, что происходит в игре, и предсказывать вероятные ходы соперника в будущем. Если воспользоваться экспертным знанием, с виду сложная расстановка на доске окажется понятным шагом в последовательности ходов, за которые можно съесть уйму фигур и поставить мат.

Профессиональные спортсмены часто пользуются своими знаниями так же, как шахматные гроссмейстеры. В стремительных командных видах спорта – скажем, баскетболе или футболе – одних физических талантов недостаточно. Для истинного успеха нужно изучать игру и собирать арсенал схем, которые будут под рукой в нужный момент. Леброн Джеймс – один из величайших игроков в баскетбол за историю NBA и рекордсмен по очкам – известен также своей способностью в подробностях вспоминать, как разворачивались прошедшие игры. Сам Джеймс говорит, что обладает фотографической памятью, но его настоящая сила в том, что тренер NBA (и бывшая баскетбольная легенда Калифорнии) Джейсон Кидд называет «баскетбольным IQ». Словно шахматный гроссмейстер, Леброн опирается на свои знания об игре, чтобы мгновенно сжимать информацию о сложных последовательностях действий. Он может в реальном времени соотносить то, что видит, с обширной мысленной базой схем событий и делать точные прогнозы дальнейшего хода игры.

Джейсон Кидд говорит, что Леброн «играет, будто предвосхищая, что будет дальше. Человек с высоким баскетбольным IQ раньше других понимает, что произойдет дальше»[106]. Сам Леброн описывает свой баскетбольный IQ похожим образом: «Благодаря этому я видел, что случится, до того, как оно случится, отправлял ребят на позиции, знал, где находится каждый игрок, кто в ритме, кто выбился из ритма, какой счет, какое время, что творится у соперников, что им нравится и не нравится, и все это учитывал, оценивая игровую ситуацию».