Современные методы нейровизуализации дали исследователям много нового материала о работе отдельных нейронных структур коры мозга в задачах на выполнение действий.
Но вот для того, чтобы понять взаимодействие этих структур, не хватало соответствующей модели. Это исправила группа учёных из Швейцарии и Австралии и опубликовала сформулированный образ в Trends in Cognitive Sciences.
Они обратили внимание на работу нейронной структуры в месте соединения верхней части париетальной (теменной) зоны коры с дорзальной премоторной корой (часть коры между моторной и фронтальной корой), которая сокращенно именуется ДФНС (дорзальная фронто-париетальная нейронная структура). Эта область коры, по данным разных исследователей, даёт одинаковый паттерн (рисунок) активности как в состоянии покоя, так и при решении различных двигательных и когнитивных задач, в частности, когда рука тянется и захватывает предмет, при движениях глазами, при ориентировке в пространстве, при выполнении тестов мысленного вращения предметов.
Для того, чтобы разобраться в том, как одна и та же структура может решать такое количество разных задач, авторы проследили её возможный эволюционный путь развития от простой сети, которая имелась в задней части теменной коры, а также в премоторной коре и реализовывала только управление движениями.
Учёные предположили, что постепенно ДФНС стала выполнять и ряд других задач – когнитивных, поскольку её основная функция состояла в планировании и построении воображаемых действий (другими словами, в способности заранее мысленно проигрывать действия). Это предполагает то, что есть структура для динамического внутреннего представления движения, а также для того, чтобы реально управлять этим движением в течение определённого времени. Эта её важная особенность заставила трансформироваться «простую» моторную нейронную сеть в многокомпонентную универсальную (domain-general) ДФНС.
В основе такой гипотезы авторов лежит «принцип когнитивной экономии», который говорит о том, что нейронные системы мозга могут увеличить свою «вычислительную мощность» за счёт совместного использования разных нейронных ресурсов, предназначенных для решения различных задач (подобно тому, как применяется подобный режим «шейринга» в компьютерах).
В простейшем случае цепочка рабочих операций в предложенной модели такова: движение в пространстве синтезируется на языке пространственно-временных и кинематических параметров желаемого действия (например, в задаче протягивания руки и схватывания предмета). Затем программируются соответствующие моторные команды для выполнения этого действия, и в то же время создаётся «эфферентная копия» для ввода в систему проигрывания. Обе системы настраивают выходные нейроны (эффекторы) на нужный паттерн, после чего этот паттерн активности через петлю обратной связи сравнивается с «эфферентной копией», то есть с желаемым состоянием.
Поскольку в процессе проигрывания воспроизводится некий «виртуальный образ» движения, то должна использоваться так называемая «рабочая память». Кстати, именно она, как считают современные исследователи, лежит в основе интеллекта.
Таким образом, ДФНС стала использоваться в мозге человека для поддержки различных когнитивных функций, среди которых находятся такие разные задачи, как пространственная ориентировка, мысленное вращение и построение виртуальных образов, то есть вся та внутренняя визуализация, которая нам необходима в том числе и для визуального мышления.
Текст: Олег Левашов