4. Модели рабочей памяти

4. Модели рабочей памяти

Из предыдущей главы мы усвоили, что способность сохранять информацию играет базовую роль в решении широкого диапазона интеллектуальных задач. Рабочая память используется для того, чтобы контролировать внимание, запоминать и извлекать из памяти команды, выбирать — какие задачи следует решить сейчас, а какие, более сложные, отложить на потом.

Рабочая память имеет ограниченный объем, именно поэтому наша способность обрабатывать информацию и решать задачи имеет ограниченный диапазон. Одна из самых серьезных проблем, с которой мы сталкиваемся в наш век информационного прорыва, — ограниченный объем нашей рабочей памяти. Так что прежде всего нам нужно понять, каким образом сохраняется информация и удастся ли нам преодолеть эти ограничения.

Исследовательница Патриция Голдман-Ракич (Йельский университет, США) на протяжении многих лет изучала процессы мозговой деятельности и механизмы рабочей памяти и в числе прочего разрабатывала методику точечных тестов. Она и ее коллеги регистрировали активность нейронов в разных областях мозга у обезьян, чтобы выяснить, как действует механизм рабочей памяти[39]. Выяснилось, что нейроны выключаются, как только инициирован ответ. Это был весьма трудоемкий процесс. К оборудованию подключили усилители и микрофоны. И тогда ученые услышали сигналы электрической активности нейронов — пощелкивание и потрескивание. Эту звуковую карту следовало расшифровать, и задача оказалась не из легких. Однако Патриции Голдман-Ракич удалось охарактеризовать некоторые паттерны.

Примечательно, что активность некоторых нейронов проявлялась именно в тот момент, когда информация сохранялась в рабочей памяти. Нейроны начинали активизироваться тогда, когда обезьяна устремляла свой взгляд на точку, которую ей следовало запомнить. Нервные импульсы поступали от нейронов даже после того, как точка исчезала, и до того момента, пока обезьяна переводила свой взгляд на то место, которое запомнила. Подобная активность была названа активностью специфического периода ожидания. Если процесс непрерывной активности прерывался, то обезьяна не могла сохранить информацию. Основная часть нейронов с подобного типа активностью находится в лобной доле, меньшая часть — в теменной.

Согласно теории, выдвинутой Патрицией Голдман-Ракич и ее коллегами, информация сохраняется в рабочей памяти благодаря особым нейронам, находящимся в состоянии непрерывной активности. Этот процесс отличается от процесса кодирования информации в долговременной памяти. Связи между нейронами перманентно усиливаются, это требует времени и синтеза новой порции белков.

Кодирование информации в рабочей памяти — куда более динамичный процесс. Это оперативный способ сохранения информации, поскольку электрическая активность нервной системы длится всего несколько миллисекунд. Однако это — самый уязвимый способ, поскольку процесс запоминания прекращается, когда обрывается сеть.

Теперь вернемся к вопросу об определении разных типов памяти. Чтобы не путаться с терминологией и охарактеризовать специфику функций, которые определяют, что происходит в мозге, нам следует определить рабочую память как «способность сохранять информацию в активном состоянии в течение короткого периода, базирующуюся на непрерывной активности нейронов в лобной доле».

Возьмем хотя бы предыдущий пример с автостоянкой, когда мы паркуем машину, чтобы купить пакет молока. Информацию о том, где мы запарковали машину, мы сохраняем в долговременной памяти. Нейроны в лобной доле не участвуют в кодировании информации о местоположении автомобиля, так что пока мы ходим по магазину, эта информация нам не понадобится.

Благодаря компьютерному моделированию можно наблюдать, как происходит процесс активации и как информация сохраняется в памяти путем взаимной активации нейронов

Но когда мы ищем молоко в магазине, мы обращаемся за подсказкой к рабочей памяти. Эта информация находится в режиме онлайн, иными словами, она постоянно хранится в нашем сознании.

Мы не знаем досконально, каким образом нейронам удается сохранять свою активность на протяжении всего периода. На этот счет существует гипотеза — есть рекуррентные петли, то есть сети из нейронов, которые сохраняют состояние активности путем обмена импульсами. В последние годы ученые, исследующие эти механизмы, добились успехов благодаря методу компьютерного моделирования.

Компьютерные модели воспроизводят процесс активизации отдельных нейронов[40]. Виртуальные нейроны связываются друг с другом, образуя сеть. Затем исследователи изучают, при каких условиях возникает и поддерживается состояние активности. Выясняется, что необходим баланс между процессами стимуляции и торможения. Чрезмерное торможение приводит к тому, что нейронная активность обнуляется, соответственно, теряется и сохраненная информация. И напротив, чрезмерная активность приводит к виртуальной эпилепсии мозга.