Текст книги "Истинный творец всего. Как человеческий мозг сформировал вселенную в том виде, в котором мы ее воспринимаем"

Эта технология стала важнейшим элементом в моей работе по созданию интерфейса «мозг-машина» (рис. 4.5), который мы впервые разработали вместе с Джоном Чепином и сотрудниками его лаборатории около двадцати лет назад. В рамках данного подхода запись коллективной электрической активности популяции нейронов, локализованных в одной из многих взаимосвязанных зон коры мозга, используется как источник моторной информации, необходимой для контроля движений таких устройств, как роботизированные руки или ноги или даже целые виртуальные тела. С помощью интерфейса, работающего в режиме реального времени, регистрируемые мозговые сигналы вводятся в математические модели, которые выдают расчетные алгоритмы, специально разработанные для извлечения этих двигательных команд из электрической активности мозга и их преобразования в цифровые контролирующие сигналы, распознаваемые искусственными устройствами. Развитие этой технологии послужило семечком, из которого десять лет спустя вырос проект «Снова ходить».

Рис. 4.5. Классическая схема типичного интерфейса «мозг-машина». Lebedev M. A., Nicolelis M. A. Brain-Machine Interfaces: From Basic Science to Neuroprostheses and Neurorehabilitation. Physiological Reviews 97, no. 2, April 2017: 767–837.

Двадцать лет исследований интерфейса «мозг-машина» позволили накопить огромное количество экспериментального материала по функционированию мозгосетей у таких животных, как крысы и обезьяны, и даже у людей в свободном состоянии. Все эти данные подтверждают динамические представления о коре мозга, отличающиеся от общепринятых среди нейробиологов всего лишь пару десятилетий назад.

Анализируя данные одновременной регистрации активности нейронов, полученные в нашей лаборатории в Университете Дьюка за четверть века, я начал формулировать ряд нейрофизиологических законов, названных мною принципами физиологии нейронных ансамблей, которые позволяют описать динамику функционирования человеческого мозга.

В верхней части списка фигурирует принцип распределенной обработки, суть которого заключается в том, что все функции и поведенческие реакции, сформированные головным мозгом сложных животных, таких как человек, зависят от координированной работы обширных ансамблей нейронов, распределенных по многим участкам центральной нервной системы. В наших экспериментальных условиях этот распределенный принцип четко проявлялся при обучении обезьян использованию интерфейса «мозг-машина» для контроля движений роботизированной руки за счет одной лишь электрической активности мозга, без каких-либо явных движений собственного тела. В этих экспериментах животные достигали успеха только тогда, когда на интерфейс приходил объединенный сигнал электрической активности популяции нейронов коры. Никакие попытки использовать один нейрон или группу из небольшого числа нейронов в качестве источника контрольного моторного сигнала для интерфейса не приводили к правильным движениям роботизированной руки. Более того, мы обратили внимание, что нейроны, распределенные по многим областям лобной и даже теменной долей в обоих полушариях мозга, могут вносить весомый вклад в популяционную активность, необходимую для выполнения этой двигательной функции через интерфейс «мозг-машина».

Количественная обработка полученных данных позволила сформулировать второй принцип – принцип нейронной массы. Этот принцип отражает тот факт, что вклад любой популяции нейронов коры в кодирование поведенческого параметра, такого как произвольный моторный сигнал, создаваемый нашим интерфейсом «мозг-машина» для осуществления движения роботизированной руки, растет пропорционально логарифму числа добавленных в популяцию нейронов. Поскольку разные области коры демонстрируют разный уровень специализации, это логарифмическое соотношение разнится для разных областей (рис. 4.6). Подтверждая принцип дистрибутивности, эта закономерность означает, что все эти области коры могут поставлять некоторую важную информацию для решения общей задачи – перемещения роботизированной руки только за счет мыслительного процесса.

Рис. 4.6. Примеры «кривых сброса нейронов» (neuronal dropping curves, NDC), связывающие точность предсказания движения руки с использованием линейного декодера. Точность декодирования измерялась как коэффициент детерминации R². Графики NDC отражают R² как функцию величины нейронного ансамбля. Они строились путем расчета R² для всей популяции нейронов с последовательным удалением по одному нейрону и пересчетом каждый раз значения R² до тех пор, пока в популяции не оставался один-единственный нейрон. MI – первичная моторная кора, PMd – дорсальная премоторная кора, PP – задняя теменная кора, ipsi MI – ипсилатеральная первичная моторная кора. Wessberg J. C. et al. Real-Time Prediction of Hand Trajectory by Ensembles of Cortical Neurons in Primates. Nature 408, no. 6810, November 2000: 361–65.

Принцип многозадачности гласит, что электрическая активность одного и того же нейрона может вносить вклад в работу многих ансамблей нейронов одновременно; иными словами, отдельные нейроны одновременно включаются в разные сети, участвующие в кодировании и расчете нескольких мозговых функций или поведенческих параметров. Например, в описанном выше эксперименте с интерфейсом «мозг-машина» одни и те же нейроны коры могли одновременно вносить вклад в генерацию двух разных моторных параметров – вычисление направления движения руки и обеспечение правильной силы захвата.

Принцип вырожденности нервов утверждает, что конкретная поведенческая реакция, такая как движение руки до стакана с водой, достигается в разные моменты времени разными сочетаниями нейронов коры. Это могут быть нейроны одной области коры или нейроны нескольких областей, поскольку для моторной функции могут требоваться согласованные действия нескольких участков коры, не говоря уже о субкортикальных структурах, таких как базальные ядра, таламус и мозжечок. Иными словами, разные комбинации одновременно работающих нейронов в одной и разных областях коры в разные моменты времени могут приводить к одной и той же поведенческой реакции; не существует какого-то фиксированного набора активных нейронов, ответственных за подъем вашей правой руки или какого-либо другого действия. Напротив – некоторые предварительные данные, полученные в нашей лаборатории, показывают, что при осуществлении одного и того же движения никогда не воспроизводится одна и та же комбинация нейронов.

Несколько лет назад я предложил модель для описания того, каким образом головной мозг активирует и комбинирует большое количество нейронов коры, распределенных по ее обширным территориям, для осуществления конкретного движения тела. В выполнении каждого конкретного действия теоретически может участвовать гигантский набор нейронов коры – сотни миллионов. Но в реальности лишь несколько тысяч или несколько миллионов из них задействовано в расчете всех параметров, необходимых для выполнения движения. Этот выборочный пул нейронов организуется не одномоментно; данный процесс растянут на несколько сотен миллисекунд, необходимых для планирования, формирования и передачи произвольной двигательной программы от коры к субкортикальным структурам, которые занимаются ее реализацией. В моем представлении мозг создает внутри коры «временный органический компьютер» до того, как тело человека осуществляет какое-либо видимое движение. Однако состав нейронов этого кортикального органического компьютера значительно меняется с течением времени, поскольку в каждый последовательный момент некоторые или даже все нейроны, рассчитывающие программу начальных этапов двигательной задачи, могут оказаться недоступными для участия в следующих этапах. Одни могут находиться в покое в рефрактерном периоде, на протяжении которого в течение нескольких миллисекунд они не способны возбуждаться, вторые могут тормозиться другими нейронами, а третьи могли уже умереть с тех пор, как внесли свой последний вклад в работу этого аналогового кортикального компьютера.

Такие специальные комбинации нейронов определяют еще одно измерение динамической надежности, характерной для дистрибутивной природы функционирования нашей коры. Мне совершенно ясно, что невероятное преимущество, заключающееся в гибкости данного процесса, объясняет не только то, почему эволюция способствовала развитию популяционного/дистрибутивного кодирования в мозге, но и почему она выбрала такое дистрибутивное действие на многих уровнях организации биологических систем: от белков и генов до клеток и тканей, вплоть до социальных взаимодействий между представителями конкретных видов. В случае неокортекса дистрибутивное нейронное кодирование дарует нам великолепную способность постоянно двигаться или воспринимать стимулы, даже если значительная часть ткани коры, вовлеченной в решение этих задач, оказалась поврежденной в результате болезни или травмы. Иными словами, дистрибутивная схема нейронного кодирования обеспечивает надежную защиту от катастроф. Пока я учился на врача, я имел возможность наблюдать пациентов, которые, несмотря на локальные потери серого вещества коры в результате необширных инсультов, не имели никаких клинических моторных симптомов, которые мы обычно связываем с этим ужасным состоянием. Пациенты с типичными симптомами инсульта обычно имеют повреждения не только значительной доли серого вещества моторной коры, но и находящегося под ним белого вещества. Самое неприятное начинается при нарушении связей между обширными сетями коры, вовлеченными в планирование и осуществление движений. Но если инсульт коснулся только небольшого локального участка серого вещества коры и не задел всю первичную моторную кору, у пациента может сохраниться способность относительно полноценно управлять конечностями.

Следующим в моем списке стоит принцип контекста, который гласит, что в каждый момент времени общее внутреннее состояние мозга определяет, каким образом он ответит на входящие сенсорные стимулы. В определенном смысле принцип контекста комплементарен принципу вырожденности, поскольку определяет, почему и как при разных внутренних состояниях мозга (т. е. бодрствует животное, спит или находится под действием наркоза) одни и те же нейроны могут отвечать на входящий сенсорный стимул (например, прикосновение к усикам крысы) совершенно разным образом.

Кому-то это может показаться очевидным, однако для достоверной демонстрации принципа контекста в нейрофизиологическом плане потребовалось немало усилий. И этот результат очень важен, поскольку, если выразиться несколько иначе, принцип контекста в целом гласит, что при принятии решения в отношении любого нового события во внешнем мире головной мозг основывается на «собственной точке зрения». В соответствии с моим определением, собственная точка зрения мозга зависит от набора действующих и взаимодействующих факторов, в числе которых: эволюционная и индивидуальная перцептивная история субъекта, объединяющая множество результатов предыдущих столкновений мозга с похожими и непохожими стимулами; конкретное внутреннее динамическое состояние мозга в момент действия нового стимула; внутренние ожидания мозга непосредственно перед стимулом; эмоциональные и гедонические ценности, связанные с потенциальным стимулом; и запускаемая двигательная программа, проявляющаяся в координированных действиях глаз, рук, головы и торса, направленных на отбор конкретных стимулов.

За годы работы в нашей лаборатории в серии экспериментов на животных были зарегистрированы проявления внутренней мозговой модели реальности. Например, в экспериментах с крысами мы зарегистрировали наличие «предчувствующей» электрической активности нейронов в большинстве кортикальных и субкортикальных структур соматосенсорной системы крыс в тех ситуациях, когда животные активно решали задачи по дискриминации тактильных ощущений. Эта «предчувствующая» активность нейронов проявляется в виде значительного повышения или снижения скорости возбуждения отдельных нейронов перед тем, как крысы начинают дотрагиваться усиками до предмета (рис. 4.7). В этой распространенной предвосхищающей активности нейронов можно идентифицировать сигналы, связанные с планированием необходимых для решения задачи движений усов и тела, а также ожидание мозга по поводу того, с чем столкнется животное при изучении внешнего мира с помощью своих усов. Этот последний компонент включает предвидение тактильных свойств предметов и размера вознаграждения, которое животное получит при успешном решении дискриминационной тактильной задачи. Мне кажется, что эта «предчувствующая» активность описывает собственную точку зрения мозга крысы и позволяет сформулировать первичные гипотезы относительно того, что мозг крысы рассчитывает обнаружить в ближайшем будущем. Проведенные недавно в нашей лаборатории эксперименты с обезьянами подтвердили эту гипотезу, показав, что при изменении размера вознаграждения в конце эксперимента и явном несоответствии с исходными ожиданиями мозга в начале эксперимента скорость возбуждения отдельных нейронов коры в значительной степени изменяется в ответ на это отклонение от ожидания мозга. Это «удивление нейронов» отмечается во многих других отделах мозга в таких же экспериментальных условиях. Многие нейробиологи считают, что эти изменения скорости возбуждения описывают расхождение между исходным ожиданием мозга и реальным вознаграждением после выполнения экспериментальной задачи. Однако после такого несовпадения мозг использует новую информацию для реконфигурации своей внутренней точки зрения, так что его ожидания в следующем эксперименте могут быть обновлены.

Рис. 4.7. Отдельные нейроны крысы на разных уровнях обработки сигнала соматосенсорного пути демонстрируют изменения «предчувствующей» активности (усиление или ослабление возбуждения) еще до того, как усы животного касаются пары боковых панелей. Разные периоды усиления или ослабления возбуждения нейронов в кортикальных и субкортикальных структурах на протяжении всей длительности эксперимента показаны с помощью перистимулярных временных гистограмм (PSTH). Время 0 соответствует тому моменту, когда крыса пересекает луч света непосредственно перед дискриминационной панелью. Четыре верхних нейрона из первичной моторной (M1) и соматосенсорной (S1) коры демонстрируют повышенное («предчувствующее») возбуждение до начала эксперимента. Как только открывается дверь, активность трех из этих нейронов значительно ослабевает. Это снижение возбуждения совпадает с началом возбуждения других нейронов, в частности, в первичной соматосенсорной (S1) коре (10-й ряд). Это говорит об активности нейронов M1 на подготовительных этапах эксперимента, вслед за которыми при открывании двери (примерно через 0,5 с) включается второй класс клеток, как в M1, так и в S1, связанных с ранней «предчувствующей» активностью. По мере передвижения животного от двери к дискриминационной панели наблюдается резкое возрастание активности «предчувствующих» клеток в вентральных постеромедиальных (VPM) и постеромедиальных (POM) ядрах таламуса (субкортикальная структура) и M1 (ряды с 5-го по 8-й), которое завершается в момент контакта усов с панелью (время 0). Когда возбуждение этой группы «предчувствующих» клеток ослабевает, усиливается возбуждение другой группы нейронов в POM, S1 и VPM (ряды с 9-го по 11-й). Это происходит в тот момент, когда усы крысы проверяют дискриминирующие панели. А когда усы касаются центрального отверстия для носа и крыса выбирает порт с угощением, усиливается возбуждение нейронов в S1 (ряды 12 и 13). Четырнадцатый ряд показывает, как нейрон тройничного ганглия (TG; клетка, возбуждающая фолликул уса) активно реагирует на механическое перемещение одного уса. Pais-Vieira M. et al. Simultaneous Top-Down Modulation of the Primary Somatosensory Cortex and Thalamic Nuclei during Active Tactile Discrimination. Journal of Neuroscience 33, no. 9, February 2013: 4076–93.

Таким образом, я хочу сказать, что путем сравнения накопившихся за жизнь животного ожиданий с информацией, получаемой в каждый конкретный момент времени, мозг постоянно переформулирует и обновляет свою точку зрения, чтобы усовершенствовать нейронную модель статистики окружающего мира. У человека это также выражается в непрерывном обновлении самоощущения.

Принцип контекста ярко продемонстрирован на рисунке 4.8, который показывает, что один и тот же нейрон в соматосенсорной коре крысы реагирует по-разному, если эквивалентные механические стимулы воздействуют на усы животного, находящегося под наркозом, в бодрствующем, но обездвиженном состоянии, или при движении и активном исследовании предмета при помощи усов. Это удивительное различие в том, как один и тот же нейрон первичной соматосенсорной коры крысы реагирует на сходные тактильные стимулы, связано с тем, что точка зрения мозга разительно меняется в условиях трех экспериментов: она отсутствует, когда животные находятся под наркозом, выражена в разной степени, когда те же крысы просыпаются, но остаются неподвижными, и выражена максимально, когда животные свободно перемещаются и по своей воле исследуют предметы.

Рис. 4.8. A: На верхней схеме отражен эксперимент с пассивной стимуляцией нескольких усиков крысы в режиме удерживания животного, находящегося под наркозом. Крупные черные точки обозначают стимуляцию конкретного усика. Направленные вверх стрелки отмечают начало стимула. На нижней схеме представлена картина стимуляции бодрствующей, но обездвиженной крысы. B: Схема эксперимента с движущейся апертурой. Луч света с ускорением пересекает усы (с вариациями времени начала и скорости стимула) с помощью пневматического соленоида и одновременно отклоняется в горизонтальном направлении на разное расстояние, чтобы точно соответствовать динамике отклонений усов в процессе активной дискриминации. C: Длительность (левая ось Y) и величина (правая ось Y) возбуждения (стандартная ошибка среднего, SEM) при активной дискриминации стимула и при разных пассивных стимулах, действующих на крыс под наркозом и бодрствующих обездвиженных крыс. D: Левая панель: репрезентативный ответ нейронов в коре S1 демонстрирует длительную активацию тонуса, когда крысы активно выполняют дискриминационную задачу. Верхняя часть рисунка представляет собой растровый график, на котором каждая линия соответствует очередному опыту в серии регистраций, а каждая точка – одному спайку. Нижняя часть каждой панели представляет собой PSTH для суммарной активности нейронов во всех опытах в каждом столбике шириной 5 мс. Время 0 соответствует моменту, когда усы крысы пересекают пучок света. Средняя панель: Ответ нейронов при пассивной стимуляции 16 усиков крыс, находящихся под легким наркозом, в режиме удерживания. Время 0 соответствует началу стимуляции. Правая панель: Ответ нейронов при стимуляции бодрствующих обездвиженных крыс движущейся апертурой; время 0 соответствует началу движения апертуры. Krupa D. J. et al. Layer-Specific Somatosensory Cortical Activation during Active Tactile Discrimination. Science 304, no. 5679, June 2004: 1989–92.

В целом демонстрация принципа контекста позволяет обозначить некоторые наиболее важные различия между моделью функционирования мозга, которую я излагаю в данной книге, и некоторыми классическими теориями. Например, пирамидальный график на рисунке 4.9 сравнивает классическую модель зрения Хьюбела – Визеля, изначально построенную на основании данных, полученных при изучении животных в состоянии глубокого наркоза, с моей релятивистской теорией мозга, полностью построенной на нейрофизиологических показателях для бодрствующих и свободно передвигающихся животных.

Рис. 4.9. Пирамидальный график позволяет сравнить свойства классической модели зрения Дэвида Хьюбела и Торстена Визеля, исходно построенной на основании данных для животных под глубоким наркозом, с основными принципами релятивистской теории мозга (RBT) (рисунок Кустодио Роса).

Возвращаясь к нашим экспериментам с крысами с расширенными возможностями, я теперь могу сказать, что мозг крысы претерпевал радикальное обновление собственной точки зрения, что позволяло нашим «киберкрысам» научиться интерпретировать инфракрасные сигналы, поступающие в их соматосенсорную кору. После обновления точки зрения мозга они начинали понимать, что «прикосновение» к инфракрасному излучению является частью их естественного спектра чувствительного восприятия. В частности, это означает, что после обновления точки зрения мозга со включением новых серий внешних данных то, что раньше считалось неожиданным и необычным, таким как «прикосновение» к невидимому инфракрасному излучению, становится частью новой версии создаваемой мозгом реальности.

В основе удивительной гибкости сетей нейронов лежит явление пластичности мозга – тонкая способность, которая не только позволяет учиться и адаптироваться, но также создает глубокую и непреодолимую пропасть межу мозгом и другими вычислительными системами. Именно благодаря пластичности мозг животных постоянно адаптирует свою функцию и микроморфологию в ответ на новый опыт. В соответствии с принципом пластичности, воспроизведение мозгом мира и даже наше самовосприятие находится в состоянии перманентной изменчивости на протяжении всей нашей жизни. Именно благодаря этому принципу мы до самой смерти сохраняем способность учиться. Например, пластичность объясняет, почему нейроны зрительной коры слепых пациентов могут отвечать на прикосновение.

На ранних этапах развития пластичность мозга позволяет совершать поистине удивительные вещи. Например, у новорожденных детей с аутоиммунным воспалением головного мозга, известным как синдром Расмуссена, может происходить необратимое повреждение целого полушария. В результате у этих детей возникают эпилептические приступы, не поддающиеся медикаментозному лечению. Иногда в таких случаях единственным возможным лечением является полное удаление коры поврежденного полушария. Может показаться, что это лечение должно приводить к серьезным неврологическим дефектам у таких больных. Именно этого ожидали врачи, которые первыми пытались проводить подобные операции. Однако большинство из таких детей вырастают и ведут почти нормальный образ жизни (если операция проведена достаточно быстро после рождения). Произвольный сторонний наблюдатель, который встречается с таким пациентом во взрослом возрасте, может и не понять, что у того отсутствует вся кора мозга – настолько хорошо мозг способен адаптироваться к травме. Иногда такие особенности выясняются только при экстренном сканировании головы находящегося без сознания человека. Например, пациента доставляют в больницу после автомобильной аварии – и, к великому изумлению радиолога, в черепе пострадавшего обнаруживается гигантская полость.

Пластичность также проявляется в пучках белого вещества, связывающих разные области коры. Например, Хечт с сотрудниками проводили сканирование мозга добровольцев до, во время и после длительного (двухлетнего) и интенсивного обучения профессиональному изготовлению каменных орудий палеолита. Ученым удалось показать, что обучение изготовлению орудий, как ни странно, вызывало значительные метаболические и структурные изменения верхнего продольного пучка и соседних областей, выражающиеся в изменении плотности нервов, их калибра и уровня миелинизации аксонов.

Один из самых удивительных результатов наших экспериментов со свободно движущимися грызунами и обезьянами с применением мультиэлектродной записи заключался в выявлении принципа сохранения энергии. У животных, которые учатся выполнять различные задачи, наблюдаются вариации скорости возбуждения отдельных нейронов. Однако в больших кортикальных сетях общая электрическая активность имеет тенденцию оставаться на постоянном уровне. Если выражаться более техническим языком, общее количество потенциалов действия, созданных псевдослучайным возбуждением сотен нейронов конкретной сети (скажем, соматосенсорной системы), в целом колеблется относительно среднего значения. Теперь это открытие подтверждено для многих областей коры разных видов животных, включая мышей, крыс и обезьян. Всего пару лет назад профессор нейрорадиологии из Университета Дьюка Аллен Сонг – один из ведущих мировых специалистов по визуализации мозга и один из моих лучших друзей – показал мне, что при анализе результатов магнитно-резонансного исследования человеческого мозга можно идентифицировать не только те области, в которых потребление кислорода и возбуждение нейронов превышают фон, но также области, в которых потребление кислорода пропорционально снижается, что говорит о том, что общий уровень потребления энергии мозгом остается постоянным. Эти данные исследований человеческого мозга дополнительно подтверждают принцип сохранения энергии, наблюдавшийся в наших нейрофизиологических экспериментах на животных.

Главный вывод из этого принципа заключается в том, что, поскольку мозг обладает фиксированным энергетическим запасом, сети нейронов вынуждены соблюдать предел скорости возбуждения. Таким образом, если одни нейроны коры временно повышают скорость возбуждения в ответ на какой-то сенсорный стимул или при необходимости их участия в генерации движения или какого-то иного поведения, соседним клеткам приходится пропорционально снижать собственную скорость возбуждения, чтобы общая активность всего ансамбля нейронов оставалась постоянной.

Рисунок 4.10 обобщает принципы функционирования ансамблей нейронов и отражает их возможную иерархию от более общих (внешний круг) до более специфических (последующие внутренние круги).

Рис. 4.10. Иерархия физиологических принципов действия нейронных ансамблей. Внешний круг (принцип сохранения энергии) соответствует самому общему принципу. Внутренние круги последовательно отражают другие принципы – от более общих к более специфическим (рисунок Кустодио Роса).

За без малого тридцать лет экспериментальных исследований с наборами электродов я вывел и другие принципы, но перечисленных выше уже достаточно, чтобы продемонстрировать дилемму, которая возникает у нейробиологов, пытающихся выработать синтетическую теорию функционирования сложного органического мозга. Очевидно, что ни одна классическая теория традиционной нейробиологии не может объяснить результаты, полученные за последние тридцать лет в результате моих экспериментов. Для начала большинство из этих теорий не учитывают динамики мозга ни по одной временной шкале – ни в диапазоне функционирования нейронных сетей, ни в диапазоне, в котором проявляется пластичность, ни в интервалах секунд и минут, требующихся на поведенческие реакции: все эти проявления динамики мозга почти полностью игнорировались на протяжении столетия исследований. В результате различные проявления временной составляющей активности нейронов никогда не были частью классической центральной догмы нейробиологии, в которой преобладали такие статические понятия, как цитоархитектонические диаграммы, карты коры и бесконечные каталоги особых свойств нервной регуляции. Кроме того, конкурирующие теории функционирования мозга не учитывают и другие принципы, которые я обнаружил при регистрации активности обширных популяций нейронов коры.

Последние десять лет я пытался сформулировать теорию функционирования мозга, которая объясняла бы все перечисленные выше принципы и экспериментальные данные. Ключевая особенность этой новой теории заключается в том, что она должна объяснять отсутствие фиксированных пространственных пределов, ограничивающих работу коры в качестве функциональной единицы. В соответствии с этим требованием я представлял кору в виде непрерывной сущности, в которой неврологические функции и поведенческие реакции могут возникать за счет вовлечения широко распределенных популяций нейронов, действующих в ансамбле. Активность таких ансамблей нейронов должна иметь некоторые ограничители, включая эволюционную историю вида, строение мозга, зависящее от генетического и постнатального развития, состояние сенсорной периферии, состояние внутренней динамики мозга, а также другие телесные ограничители, контекст выполняемой задачи, доступную для мозга энергию и максимальную скорость возбуждения нейронов.

Еще одна важная цель создания новой теории функционирования мозга заключается в поиске надежного физиологического механизма, который объяснял бы точную синхронизацию взаимодействий обширных просторов тканей коры и формирование функционального континуума для выполнения основных рутинных задач мозга. По этой причине я решил, что возможный механизм синхронизации следует искать в петлях белого вещества мозга – в биологических соленоидах, позволяющих разным областям мозга сообщаться между собой. И я задался вопросом: какой вклад в функционирование нашего мозга вносят электромагнитные поля, создаваемые потенциалами действия в пучках белого вещества?