Текст книги "Как работает мозг спортивных гениев. Нейробиологическая основа высоких достижений"

2
«Шовинист движения»
Зачем нам мозг

Когда Даниэла Уолперта просят дать интервью, выступить на конференции или занять гостя в Елизаветинском зале Тринити-колледжа в Кембридже, где он ужинает под портретами других выпускников, таких как Исаак Ньютон, лорд Теннисон и Фрэнсис Бэкон, он обычно начинает с одной и той же истории. Это личная история, призванная объяснить, как блестящий ученый – изучавший математику, получивший диплом врача в Оксфорде и преподающий когнитивистику в МТИ – мог опуститься до экспериментальной работы, связанной с постукиванием кончиками пальцев и мелкими ограниченными движениями. Он даже изложил ее в своем докладе в 2011 г. на конференции TED, запись которого к настоящему времени набрала более 1,6 миллиона просмотров. Это история о том, «зачем нам на самом деле мозг». Он существует, утверждает Уолперт, ради движения. «Вы можете подумать, что мозг нужен для восприятия мира или мышления, – говорит он. – Но это абсолютно неверно». По мнению Уолперта, иное объяснение невозможно. Если вы ему не верите, взгляните на скромную асцидию, которая появляется на свет похожей на головастика – с мозгом, нервной системой и даже глазом. В детстве, которое продолжается лишь несколько дней, асцидия пропускает через себя морскую воду, питаясь содержащимся в ней планктоном. В определенный момент она прикрепляется к обломку коралла, после чего переваривает собственный мозг и перестает двигаться.

Многие живые существа на нашей планете наделены способностью к сознательному движению: растения, грибы, губки и т. д. Ни у одного из этих организмов нет мозга. Движение – это один из двух способов, которыми люди влияют на окружающий мир, говорит Уолперт. Другой способ – это потоотделение. Все остальное делается посредством сокращения мышц. Вы общаетесь голосом, сокращая мышцы языка и горла, чтобы издавать звуки, а также при помощи письма, твитов или языка жестов. Уолперт утверждает, что единственный смысл в ощущениях, эмоциях и даже памяти – инициировать или подавить будущие движения. Причина, по которой мы воспринимаем такие характеристики, как цвет оперения у птицы или звук рога, состоит в том, что они могут повлиять на наши последующие движения. Даже наша память формируется движением. Опыт, полученный в детстве, забывается быстрее, чем полученный недавно. Обусловлено это тем, что он менее важен для непосредственных действий. Я двигаюсь, следовательно, я думаю.

Уолперт сам себя называет «шовинистом движения». В своей лаборатории на четвертом этаже здания инженерного факультета Кембриджского университета он пытается получить ответы на самые главные вопросы о том, как мозг инициирует постоянное, сложное, адаптируемое движение – снова и снова, с невероятной скоростью и минимальной задержкой (этот аспект мы рассмотрим позже). Тем не менее Уолперт по-прежнему называет область своих исследований, регуляцию моторики, «пасынком нейробиологии». В конце 1980-х гг., когда он начинал свою работу, подобные исследования ассоциировались с длинными уравнениями, громоздким оборудованием и скучными задачами. Справедливости ради, следует отметить, что с тех пор оборудование стало гораздо совершеннее. Регуляция моторики, конечно, не столь привлекательна, как стволовые клетки, нейронные связи или оптогенетика. Но Уолперт сохранил верность этой области исследований, поскольку всегда считал, что регуляция моторики является конечным итогом работы всех разнообразных ресурсов мозга, направленных на одну цель: движение мышц. Ему интересно не мышление, необходимое для выбора правильного шахматного хода, а ловкость, требующаяся для того, чтобы переставить фигуру на доске. Его лаборатория, также занимающаяся машинным обучением, ставит своей целью создание роботов, точно имитирующих движения человека. Вычисления Уолперта и многих других исследователей уже позволили ученым использовать сигналы двигательной зоны коры для управления роботизированными протезами, чтобы восстановить подвижность пациентов с теми или иными травмами; для этого используются так называемые интерфейсы мозг-машина. Возможно, будущее движения лежит именно в этой области.

Как бы то ни было, в настоящее время движение роботов и движение человека разделяет огромная пропасть. Искусственный интеллект достиг невероятных успехов в решении чисто когнитивных задач, например в разработке шахматной стратегии или в телевизионной викторине Jeopardy. Однако пятилетний ребенок способен продемонстрировать такую ловкость во всех своих действиях, какая не под силу самому сложному компьютеру. Найдите видео, на которых роботы пытаются открыть запертую дверь – несколько минут смеха вам гарантировано. До сих пор не существует модели движения, которую программисты могли бы перенести в компьютер. И это не упрек инженерам, а возможность еще раз восхититься точностью наших движений. «Когда я вижу, как человек выполняет сложную работу, то всегда удивляюсь», – сказал мне Уолперт во время нашей встречи в январе.

И действительно, задумавшись о кинематике нашего тела, начинаешь понимать, сколько в ней чудес. Простой шаг включает множество синхронных, скоординированных синергических и антагонистических сокращений мышц. Мышцы могут не только тянуть; для движения требуются скелетные рычаги. Ягодичные мышцы и мышцы задней поверхности бедра используют тазобедренный сустав, чтобы переместить ногу назад. Четырехглавые мышцы бедра с помощью коленного сустава выпрямляют ногу. Икроножные мышцы используют голеностопный сустав для отклонения стопы вниз и назад. При соприкосновении стопы с поверхностью эти мышцы сокращаются, толкая ногу назад, что позволяет всему телу перемещаться вперед. Мышцы не способны активно удлиняться, и для этого им нужны так называемые антагонисты, или сгибающие мышцы на противоположной стороне сустава. Антагонистом икроножной мышцы служит передняя большеберцовая мышца, проходящая вдоль голени до начала подъема. Подвздошно-поясничные мышцы являются антагонистами ягодичных мышц. Мышцы задней поверхности бедра растягивают четырехглавые мышца бедра. Во время ходьбы ступня должна отрываться от земли; в противном случае мы не сдвинемся с места. К счастью, природа снабдила нас второй ногой – для равновесия.

Ритмичность движения позволяет нам забыть о его сложности, но команды мышцам вырабатываются спинным мозгом, автоматически, даже без участия головного мозга, который занят более важными задачами. В тот момент, когда требуется более сложное, сознательное движение – пожать плечами, повернуть запястье или замахнуться бейсбольной битой, – включается головной мозг, направляя в мышцы свои сигналы.

Эти сигналы окончательно формируются в коре головного мозга, по корково-спинномозговому пути поступают в спинной мозг, а затем через периферийный нерв – к волокнам, пронизывающим мышцы. Моторный ответ на команду следует быстро, но не мгновенно. Чем больше диапазон и скорость движения, тем сильнее должен быть сигнал, который его инициирует.

Это неизбежно ведет к ошибкам передачи. Двигательная система человека несовершенна. Каждый сигнал, проходящий по нервному пути к альфа-мотонейронам в спинном мозге, а затем по периферийным нервам до синапсов с мышечными волокнами, чтобы вызывать их сокращение, подвержен случайным флуктуациям. Нейроны могут возбуждаться через непостоянные интервалы – даже в мозге, главном компоненте двигательной системы. Другие механизмы по всему пути передачи движения тоже подвержены непредсказуемым отклонениям. Исследователи называют это явление шумом. Похоже на статические помехи, влияющие на радиосигнал и вызывающие треск в радиоприемниках. Это флуктуации. Шум является неотъемлемым атрибутом нашей биологии. Небольшие вариации сигналов могут иметь серьезные последствия для нашего поведения – до такой степени, что можно утверждать, что никакие два движения не являются абсолютно одинаковыми. Почему, например, трудно повторить удачный бросок в такой простой игре, как дартс? Почему наша подпись каждый раз получается чуть-чуть другой? Почему ни один игрок НБА даже не приблизился к 100-процентной результативности бросков? Моторная вариабельность – это факт жизни. Мы не знаем, как от нее избавиться, хотя существуют методы ее уменьшения.

Мы все инстинктивно понимаем, что для того, чтобы добиться большей точности в движениях, нужно двигаться медленнее – сигнал слабее, а значит, слабее уровень шума. На обратную зависимость между скоростью и точностью впервые обратил внимание Роберт С. Вудвортс в 1899 г., а в 1954 г. ее в виде формулы выразил Пол Фиттс; теперь мы говорим об этом как о законе Фиттса. Вы можете подбежать к двери, но, чтобы вставить ключ в замок и отпереть его, движения должны быть чуть более целенаправленными и точными. Преднамеренность – это естественная противоположность шуму, который воздействует на сигнал к любому нашему движению. Каждый из нас знает людей, натренированные движения которых отличаются одновременно быстротой и точностью. Они долго и упорно тренировались, чтобы улучшить свои движения и достичь желаемого уровня скорости и точности. Практика позволила им частично уменьшить вариабельность, одной из причин которых является шум.

Тем не менее есть и такие, кто начинает с другого уровня, у которых генетические особенности привели к образованию более эффективных, менее зашумленных путей передачи сигналов от нервных клеток в голове к клеткам спинного мозга. Именно за удовольствие посмотреть на них, говорит Уолперт, мы платим миллионы.

Будучи сыном эволюционного биолога, Уолперт заинтересовался границами моторной активности. Он часто задавал себе вопрос, почему люди двигаются именно так. Когда мы протягиваем руку, то существует бесконечное число возможных траекторий, по которым рука может достичь цели. Но движения людей, как правило, стандартные. Мы все примерно одинаково берем стакан. Если я попрошу вас представить, как маленький ребенок бросает мяч, картинка получится приблизительно такой же, как у меня: неподвижная верхняя часть туловища, никакого поворота, толчок от локтя. Нас так учили? Или это фундаментальная схема движения? Вплоть до конца 1990-х гг. большинство работ в этой области считали, что движения определяются затратами энергии – чем неравномернее движение, тем меньше его энергоэффективность. Но Уолперт был не совсем согласен с таким выводом, который не объяснял, почему центральная нервная система эволюционировала в сторону плавности действий.

Общее понятие о шуме в двигательной системе уже существовало, когда Вудвортс, в то время аспирант Колумбийского университета, показал, что быстрые движения менее точны, чем медленные. «Совершенно очевидно, что изучение точных движений должно учитывать скорость движения на каждой стадии», – писал Вудвортс. В своих простых экспериментах, когда от испытуемых требовалось несколько раз рисовать прямую линию, он обнаружил, что с увеличением количества движений в минуту с 20 до 200 число ошибок возросло в шесть раз. Равное увеличение скорости не приводило к равному увеличению ошибок. При 40 движениях в минуту точность была почти такой же, как при 20. При 140, 160, 180 и 200 движениях в минуту точность также практически не отличалась. При скорости выше 140 движений в минуту количество ошибок не увеличивалось даже с завязанными глазами. Вудвортс назвал это «побочным эффектом скорости». Он предположил, что точное движение определяется не только намерением, но и регулированием – исправлением ошибок, что невозможно при большой скорости движения. «Путь к совершенству, – писал он, – лежит через повышение точности начальной регулировки, так чтобы последующая коррекция осуществлялась лишь в узких границах». Он приводил пример певцов, которые тренируют свои связки издавать звук определенной высоты, или скрипачей, извлекающих ноты из инструмента. Многолетняя практика позволяет им быстрее и легче находить порожки, без «нащупывания», свойственного новичкам, говорил Вудвортс. Но это лишь маскирует неизбежность ошибки.

На тот факт, что большинство движений похожи друг на друга, но никогда в точности не совпадают, обратил внимание русский физиолог Николай Бернштейн, который дал этому явлению изящное описание: «повторение без повторения». Результат может совпадать, но два движения никогда не будут одинаковыми. Когда вы быстро перемещаете руку из одного положения в другое (например, за чашкой кофе), она будет описывать стандартную траекторию – почти прямую, с небольшим изгибом, а скорость будет нарастать и падать по параболическому закону. Проделайте это несколько раз. Траектория будет почти повторяться. Почти, но не точно. Исследователи знают, что причина не только в механических характеристиках наших суставов и мышц. Влияет также шум в сигналах возбуждения двигательных нейронов (сигналах управления мышцами). Но если это единственная причина, то теоретически ошибки можно уменьшить, если двигать рукой как можно быстрее, снижая возможность воздействия шума. Однако мы знаем, что этого не происходит – наоборот, чем быстрее движение, тем выше вероятность ошибок. Слишком большая скорость даже может приводить к противоположному результату. Размышляя над этим, Уолперт и Кристофер Харрис, научный сотрудник Университетского колледжа в Лондоне, предложили объединяющую теорию, опубликованную в журнале Nature в августе 1998 г.: шум должен накапливаться. «Движения можно описать как траектории, минимизирующие отклонение конечного положения при наличии шума, зависящего от интенсивности сигнала». Шум заставляет траектории отклоняться до такой степени, что может измениться конечное положение. Тут наблюдается интересная зависимость: чем сильнее сигнал, тем больше в нем составляющая шума. «Мы считаем это фундаментальным ограничением», – отмечал Уолперт. Ограничение на эффективность. Возможно, траектории определяются вовсе не плавностью или затратами энергии. Их цель – минимизировать вредное влияние шума, зависящего от интенсивности сигнала. Природа этого шума и определяет обратную зависимость между скоростью и точностью – то, о чем размышлял Вудвортс 99 годами раньше.

В данном случае скорость определяется силой сигнала, а чем сильнее сигнал, тем сильнее шум. Объяснение закона Фиттса теперь основывается не на стремлении к плавности движения. Все дело в уменьшении шума. Мы буквально плаваем в шуме, который искажает не только сигналы двигательной системы, но и все, что их окружает.

Шум присутствует на всех стадиях сенсорно-моторного процесса, от обработки сенсорной информации до планирования и действий двигательной системы. Он влияет на все клетки, передающие импульсы движений или действий. Он забивает каналы, через которые проходят эти импульсы. Он накапливается при взаимодействиях нейронов, словно раздувающийся воздушный шар. Зашумленный сигнал, формирующийся в мозге, превращается в зашумленный сигнал, который доходит до мышцы. Это неизбежное последствие масштаба, сложности и изощренность нервных цепей, с помощью которых мы формируем свое поведение посредством движения, – по мнению Уолперта, это единственная причина, по которой у нас есть мозг. Результатом становится вариабельность – нашего восприятия, решений и действий.

Неструктурированная природа шума делает жизнь особенно трудной. Мы не наталкиваемся на окружающие предметы, словно пьяные, только потому что выработали методы компенсации нарушений. Мы на опыте научились не устранять последствия наших действий, вызванные шумом, а использовать их. Например, опытные стрелки умеют синхронизировать нажатие на спусковой крючок с непроизвольным тремором своего «зашумленного» тела, тогда как новички изо всех сил пытаются сохранить неподвижность. Опоры для рук помогают хирургам во время операции. Гольфисты придумали длинные паттеры, чтобы упирать конец клюшки себе в грудь. В цифровых фотоаппаратах есть встроенная система стабилизации изображения, компенсирующая едва заметное дрожание наших рук. Наша способность компенсировать шум настолько велика, что мы научились не замечать его существование. Это нечто вроде хромоты, к которой привыкаешь.

Наш организм также использует разные способы для устранения самых неприятных эффектов шума. В исследовании, проведенном в 2009 г.

в Оксфорде, группу из 48 человек разделили на две части и половину на протяжении шести недель учили жонглировать. По окончании курса им сделали тест диффузионно-тензорной томографии (ДТТ), чтобы оценить структурные изменения в белом веществе мозга – пучках нервных волокон, находящихся преимущественно под корой головного мозга. Исследователи впервые зарегистрировали у людей изменения в структуре белого вещества, связанные с тренировками, что, возможно, отражает процесс, который называется миелинизацией. Миелин – это внешняя оболочка нервного волокна, которая играет роль изолятора для нервных импульсов. Внешне он похож на пуховик для аксонов. Миелин образует изолирующую оболочку, которая, подобно направляющим на дорожке для боулинга, облегчает прохождение сигналов к синапсу, через который они передаются следующему нейрону. Этот проводящий механизм ускоряет возбуждение нейронов, теоретически уменьшая задержку между сенсорным входом и моторным выходом. Но более быстрая передача по определенным цепям может вызвать помехи в других [18]18
  Другое исследование, на мышах, опубликованное в журнале Science в 2014 г., показало, что генетическая блокировка способности вырабатывать миелин приводит к тому, что мыши теряют способность к обучению новым моторным навыкам. – Прим. автора.


[Закрыть].

Уолперт сказал бы, что требуется очень много усилий – полтора месяца обучения жонглированию, чтобы появились небольшие изменения в тонкой архитектуре нашего белого вещества, – чтобы найти способ уменьшить один из аспектов шума. Миелинизация не может чудесным образом за одну ночь превратить любого гольфиста в Тайгера Вудса; кроме того, это очень затратный метод. Миелин требует места. «Свободное пространство в наших нервах ограничено, – объяснял мне невролог Дэвид Линден, – и поэтому миелиновая оболочка есть не у всех волокон». В некоторых нервах, например тех, что передают острую боль, когда вы повредили палец ноги, скорость передачи информации составляет лишь несколько км/ч, и именно поэтому вы можете почувствовать боль через несколько секунд. Информация передается не по волокну с толстой миелиновой оболочкой. «Как инженер вы бы хотели сделать их все быстрыми, – говорил Линден. – Но в реальности вы не можете этого добиться имеющимися в вашем распоряжении средствами».

По мнению Уолперта, фундаментальное ограничение никуда не делось, и оно сдерживает каждый наш шаг. «У меня предчувствие, что шум – наша встроенная характеристика и его невозможно волшебным образом уменьшить», – говорит он. Тренировки – это всего лишь длинный обходной путь.

Чтобы увидеть шум, я посетил лабораторию Дагмар Стернад, получившую название Action Lab, в Северо-Восточном университете. Несколько лет назад Стернад придумала эксперимент, в основе которого была игра пул, популярная в пабах. На мачте высотою в один метр на цепочке подвешен шар. Вы берете шар и придаете ему вращательное движение вокруг мачты. Задача состоит в том, чтобы отпустить шар в такой момент, чтобы он сбил кегли на противоположной стороне. Вы пьете – это ведь паб. Версия, используемая Стернад, виртуальная и не такая веселая; роль колышка в ней играет двумерный круг на экране перед вами. Приспособление для игры похоже на гаечный ключ с проушиной, и все это вызывает ассоциации с соревнованиями по армрестлингу. Вы кладете руку на опору, которая позволяет вам двигать кистью вперед и назад, как при броске фрисби. Вытянутой рукой вы берете деревянный шар размером с лайм, расположенный в лунке, и указательным пальцем нажимаете кнопку включения. Это позволяет вам схватить виртуальный шар. Отпуская кнопку, вы отпускаете шар, рассчитывая, что он при движении обогнет центральную мачту и попадет в мишень.

Сделать это нелегко. Я попробовал – и первые пять раз промахнулся. Десять раз. Двадцать. Сотрудники лаборатории смеялись. Вероятно, подвыпившие британцы в каком-нибудь пабе тоже смеялись бы надо мной. Наконец я сдался. «Теперь я понимаю, почему вы пишете о спорте», – пришла мне на помощь Стернад.

Если отвлечься от моих трудностей, то эта игра позволяет понять, как мы рассчитываем момент, когда нужно отпускать шар, и как наша психология втайне работает против нас. Преимущество эксперимента – ограничения, поскольку ваше «искусство» определяется всего двумя переменными: положение, в котором вы отпускаете шар, и скорость. В определенном смысле это можно сравнить с расчетом времени, необходимым для отбивания быстрой подачи в бейсболе. В отсутствие шума играть в шар было бы просто. Несколько бросков для определения эллиптической траектории и нужной скорости – и мы уже можем раз за разом сбивать кегли. Вместо этого мы сталкиваемся с неопределенностью. К счастью, навык определяется не только точностью. Важна также повторяемость. Однажды Вудвортс наблюдал за траекторией молотка в руке кузнеца и заметил, что она разная при каждом ударе. «Тем не менее, – писал Вудвортс, – замах большим молотком, требующий согласованных действий мышц рук, ног и туловища, каждая из которых должна была сокращаться в нужное время с нужной силой, выполнялся с такой точностью, что молоток каждый раз попадал в цель». Каким-то образом кузнец координировал движение молотка во время удара. Это внешний выбор, подразумевающий, что актор принимает решение о траектории. Но этот процесс не является осознанным – кузнец просто бьет молотком. Тем не менее навык принятия решений у него не хуже, чем у бейсболистов, которых оценивает программа deCervo.

Симуляция игры в пул. Шар движется вокруг мачты, а задача игрока – сбить одну кеглю на противоположной стороне. Стернад использует виртуальную игру для изучения нейромоторного шума

Какие решения принимаются при этом? Можно утверждать, что кузнец выбирает траекторию, подавляющую большую часть шума, или, как выразилась бы Стернад, «наиболее толерантную» к шуму. Поскольку полное подавление шума невозможно, мы ищем способы уменьшить его влияние. В игре «пул» именно шум влияет на то, как мы двигаем рукой, чтобы получить оптимальную траекторию движения шара. У нас есть временное окно для того, чтобы отпустить шар. Стернад обнаружила, что игроки начинают с того, что целенаправленно исследуют диапазон, в котором небольшие отклонения угла и времени отпускания шара ведут лишь к небольшим ошибкам. Они тестируют. Пробуют. Они находят это окно и стараются оставаться в нем как можно дольше. Они формируют толерантность к процедуре – насколько одно изменение повлияет на результат. Затем они могут скорректировать движение руки в целом. Используя этот метод, игроки могут уменьшить рассеяние результатов, минимизировав воздействие шума. Стернад назвала этот подход ТШК (толерантность, шум, ковариация). Игроки быстро снижали вклад Т, затем медленно снижали вклад К, что в конечном итоге приводило к незначительному уменьшению Ш.

Уменьшением шума Стернад заинтересовалась почти 30 лет назад, когда уехала из Мюнхена. Тогда она была популярной радио– и телеведущей, а также написала книгу «Гимнастика: ловкость, бодрость, выносливость для всех» (Gymnastik: Beweglichkeit, Kräftigung, Ausdauer für alle, 1984), благодаря которой (в какой-то мере) немцы познакомились с аэробикой. Сама она узнала об аэробике от своего научного руководителя, которую, как и многих других, познакомила с этим занятием Джейн Фонда. Миниатюрная, с ярко-зелеными глазами и рыжими волосами, Стернад сохранила энтузиазм и точность движений, необходимую для аэробики. Заметив, что на одном из ее еженедельных семинаров одна студентка вяжет, она не только не рассердилась, но даже воодушевилась: ей захотелось понять, не разучилась ли она вязать после многолетнего перерыва (не разучилась). Это в свою очередь натолкнуло ее на идею очередного эксперимента. Один из ее сотрудников на протяжении нескольких лет исследовал гипотезу о сохранении навыков. Он обнаружил, что в некоторых случаях даже сложные кинематические движения восстанавливаются после восьмилетнего перерыва. Однажды уменьшив шум в определенном движении, мы уже не теряем этой способности.

Навыки не теряются, но совершенствовать их сложно. Шум поджидает вас за каждым поворотом. Стернад не сомневается, что у разных людей разный уровень шума. «Каждый человек индивидуален, – говорила она мне. – Вероятность того, что у них одинаковый уровень шума, практически нулевая». Но это не значит, что весь шум автоматически считается вредным. Некоторые специалисты полагают, что его присутствие подталкивает к исследованию – точно так же, как потеря ключей заставляет вас проверить, не оставили ли вы одно из окон открытым. Другие утверждают, что шум способствует гибкости. Если у меня что-то хорошо получается, то в поисках новых методов нет никакой необходимости. Уолперт не отбрасывает эти идеи полностью. «Я считаю, что здесь присутствует разумный компромисс, – говорит он. – Вы хотите не слишком много, но и не слишком мало. Хотя мне кажется, что в целом шум в системе влияет на нашу способность к точному управлению. Если у вас есть робот без шума, он способен раз за разом повторять точные движения. Мы так не умеем».

Стернад стремится понять, как можно использовать шум и почему наша двигательная система так чувствительна к нему. Но сначала, считает она, следует выработать более точное определение шума. Недавно она попыталась провести эксперимент, на который ее вдохновила микрохирургия: насколько твердо человек способен держать инструмент. Увеличение мишени с помощью микроскопа позволяло испытуемым сохранять определенный контроль. Но степень тремора ошеломляла. «Индивидуальные различия были огромными», – говорила Стернад. Частично это было обусловлено исправлением ошибок: усиление изображения позволило проследить за движением инструмента к мишени. Но Стернад считает, что этот тип мелких, сознательных поправок (на основе обратной связи) может быть экспериментально выделен на фоне неосознанного шума, что позволит определить истинную природу Ш.

Но может быть, некоторые люди имеют преимущество над остальными благодаря пониженному уровню шума в их моторной системе: головном и спинном мозге, руках и ногах? «На мой взгляд, – говорит Уолперт, – такое вполне возможно». Хотя Уолперт вовсе не думал о спортсменах, разрабатывая свою модель шума, зависящего от уровня сигнала, нетрудно увидеть, что шум может быть одной из составляющих уравнения, определяющего, кому светит блестящая спортивная карьера, а кто лучше приспособлен для умственного труда. Мы все знаем людей, наделенных почти сверхъестественной способностью к изящным движениям. Их движения стремительные и точные одновременно. Это прирожденные спортсмены, быстро добивающиеся успехов во всем, что требует моторных навыков. Я вспоминаю одного из моих друзей детства, Дэйва, который мог взять бильярдный кий и, не имея никакого опыта в игре, разбросать шары по лузам – мне оставалось только завидовать. В его исполнении это выглядело так просто. Возможно, для него это было действительно просто.

Для того чтобы попасть в элиту в той или иной сфере деятельности, должны совпасть множество факторов, и было доказано, что для достижения результата метод целенаправленной практики ничуть не хуже, чем любой другой (подробнее об этом в следующей главе). Внутреннее устройство наших нервных сетей не доказывает, что у одних это искусство чисто врожденное, а у других – приобретенное. Но не стоит удивляться, что наша двигательная система – точно так же, как мозг и тело, в которых она живет – нестабильна, уязвима и далеко не единообразна. Если некое движение один раз получилось, возможно, это стимул к тому, чтобы тренировать его в течение 10 000 часов, доводя до совершенства.

Окна кабинета Уолперта выходят на восток, и из них открывается потрясающий вид на пабы и книжные лавки, мощенные булыжником улицы, 65-ме-тровый готический шпиль церкви Девы Марии и английских мучеников, а также зеленая лужайка, которую называют Паркерс Пис и которая служит общественным сквером. Здесь в начале XIX в. студенты и горожане играли в футбол. В 1848 г. они решили записать основные правила игры. На основе этих записок в 1863 г. был создан первый официальный свод правил Футбольной ассоциации – так появился на свет современный футбол. Сегодня футбольные болельщики часто спорят, кто лучший игрок в мире – Лионель Месси или Криштиану Роналду? Считается, что путь этих звезд к вершине был разным. Было бы несправедливым утверждать, что Роналду больше трудился, а Месси больше одарен от природы. Но иногда создается именно такое впечатление.

Уолперт часто шутит, что на инженерном факультете Кембриджа он хуже всех умеет считать. Получив диплом врача и защитив докторскую диссертацию по психологии, он хотел изучать динамику популяций, но его руководитель, Джон Стейн, прямо сказал ему: «Динамика популяций мертва; теперь главное – это нейробиология». Он исследовал регуляцию моторики в Университетском колледже в Лондоне, когда ему позвонил Кит Питерс, в то время глава медицинского факультета Кембриджа, и сообщил, что у них имеется вакансия на инженерном факультете. «Наверное, вы ошиблись, – сказал Уолперт. – Я не инженер». «Тут в Кембриже не идиоты. Мы знаем, кто вы», – ответил Питерс.

Они хотели организовать кафедру биоинженерии и, вместо того чтобы пригласить инженера, интересующегося биологией, остановили свой выбор на биологе, интересующемся инженерным делом. Когда ясным солнечным утром – большая редкость в январе – я пришел к нему в кабинет, две большие грифельные доски были заполнены уравнениями. Один из сотрудников, Дэн Макнейми, попытался помочь объяснить мне суть их исследований: «Это вычислительный подход к нейронным аспектам управления ивосприятия». Слишкомдлинно, чтобыпоместитьсянавизитнуюкарточку. Я несколько растерялся, поскольку ожидал увидеть в нейробиологической лаборатории нагромождение разнообразных приборов, сканеры, клетки с животными, вытяжки, а также по меньшей мере почувствовать легкий запах формалина. Мне повезло, и я попал в лабораторию в среду, в один из трех дней недели, когда Уолперт в 4 часа дня собирает всех вместе в кухне/ конференц-зале на «разговор за чаем». Это десятиминутная неформальная презентация, которую каждый раз предлагает другой человек, о «чем-то интересном для всех, но не о том, над чем они работают». Это означает поощрение дискуссии и генерацию идей – биологов, работающих в лаборатории, и исследователей, занимающихся вычислениями (или машинным обучением). Я не мог уловить разницы. В этот день «разговор за чаем» вел аспирант Александр Мэттьюс, специализирующийся на машинном обучении. Он спросил: «Кто из вас слышал о детерминанте?» (Величина, используемая, преимущественно, в линейной алгебре.) Руку поднял только Уолперт.