Д.Филдз и его коллеги, изучая механизмы активации генов в ядре нейрона, сделали важное открытие. Исходя из того, что информация в нервной системе кодируется паттерном импульсов нейронной активности в мозге, Д.Филдз предположил, что определенные гены в нервных клетках (гены, запускающие синтез белков, необходимых для долговременной памяти) могут включаться и выключаться в зависимости от характера импульсного разряда. Эксперименты подтвердили эту гипотезу. Д.Филдз и его сотрудники брали нейроны из зародышей мыши и выращивали их в культуре ткани. Подводя электроды прямо к чашке Петри, они установили, что можно включать и выключать конкретные гены, всего лишь устанавливая соответствующую им частоту стимулов на используемом электрофизиологическом стимуляторе. Стало ясно, что гены нейронов могут регулироваться в соответствии с паттерном импульсов, генерируемых клеткой. Таким образом, нервные импульсы в мозге многофункциональны: они не только обеспечивают взаимодействие между разными участками мозга (нейронными ансамблями этих участков), но и являются источником сигналов, посылаемых в ядро нейрона для производства белков памяти.
Количество этих белков, синтезируемых в мозге, огромно. Можно (не рискуя ошибиться) предположить, что в мозге синтезируется не менее 80% всех белков, производимых в организме животных и человека. Об этом свидетельствует открытие, сделанное учеными в рамках проекта по изучению генов мозга. Проект финансировал один из основателей корпорации Microsoft Пол Аллен, выделивший на научные цели 100 миллионов долларов. О результатах проекта сообщает Е.В.Кокурина в статье «Зеркало для мозга» [9]: «Буквально за три-четыре года удалось прокартировать все гены мыши и определить, какие из них работают в мозге. Был получен потрясающе важный результат: оказалось, что в геноме мыши, а соответственно, в геноме человека (цифры не будут сильно отличаться), более 80% всех генов работают именно на мозг. Для сравнения: в других органах это единицы процентов. То есть, в нашем геноме каждые восемь из десяти генов работают для мозга» [9, с.69]. Более поздние исследования, в частности, картирование генов, работающих в человеческом мозге, подтвердили эти цифры [10].
Это еще один факт, указывающий на высокую энергоемкость когнитивных процессов, реализуемых мозгом, на высокий уровень потребления энергии и вещества в ходе выполнения различных психических функций (в том числе памяти и мышления).
Отметим, что синтез белков (протеинов), связанных с долговременной памятью, активно исследуется в российских научных лабораториях. Важные результаты получены научными группами К.В.Анохина [11, 12], П.М.Балабана [13, 14] и других нейробиологов.
Мозг расходует энергию не только на синтез различных белков, но и на производство микроРНК. МикроРНК являются уникальными эндогенными некодирующими РНК длиной около 22 нуклеотидов, каждая из которых может регулировать трансляцию сотен матричных РНК, тем самым управляя целыми сетями генов. МикроРНК широко представлены в центральной нервной системе (ЦНС). В настоящее время установлено, что целый ряд микроРНК вовлечен в процесс синаптической пластичности, а также в формирование долговременной памяти. При этом нарушение биогенеза микроРНК приводит к значительным когнитивным дисфункциям. Ученые выделили множество микроРНК, позитивно влияющих на обучение и долговременную память. В их числе miR-92, miR-195, miR-183, miR-132, miR-34, miR-137 и т.д. [15].
Еще одна «статья энергетических расходов» мозга - производство стволовых клеток, из которых в дальнейшем синтезируются нейроны. Как известно, новые нервные клетки производятся не только в период эмбрионального развития, но и в мозге взрослых людей. В 2000 г. Элеонора Магуайр и ее сотрудники из университетского колледжа Лондона, изучая мозг лондонских таксистов, вынужденных запоминать тысячи улиц и способы проезда к ним, обнаружила увеличение гиппокампа у своих подопечных [16]. Это пример синтеза новых нейронов в области мозга, испытывающей информационную нагрузку.
Самое интересное состоит в том, что в производстве нейральных стволовых клеток участвуют транспозоны, т.е. мобильные генетические элементы. Барбара Мак-Клинток, изучая генетику кукурузы, открыла транспозоны в 1951 г., но Нобелевскую премию получила за этот результат лишь в 1983 г. Причина столь большой задержки в признании ее открытия - скептицизм авторитетных ученых, последователей Томаса Моргана (1866 - 1945), относительно реального существования транспозонов («прыгающих генов»). Эти авторитетные ученые называли идеи Мак -Клинток «неправдоподобными», утверждая, что гены должны иметь «строгую прописку» (четкую локализацию) и не могут перемещаться из одной области хромосом в другую [17, 18]. А сегодня в различных лабораториях установлена важная роль транспозонов в нейрогенезе, т.е. в сборке новых нейронов в мозге и, прежде всего, в гиппокампе, который связан с долговременной памятью [19].
Внутренняя энтропия индуктивного вывода (энтропия индукции с точки зрения нейробиологии)
После ознакомления с некоторыми сведениями, раскрывающими механизмы работы мозга и составляющих его клеток, нетрудно ввести понятие энтропии индуктивного вывода. Выше мы отметили, что память - это кодирование и извлечение информации, а мышление - это сравнение и обобщение разных информационных сигналов. Индуктивный вывод - это, собственно говоря, ключевой акт мышления, который как раз состоит в обобщении информационных сигналов, хранимых ансамблями нейронов. Мы показали, что любая когнитивная функция, реализуемая нервной системой, требует затрат энергии. Эта энергия расходуется на проведение нервных импульсов по дендритам и аксонам от клетки к клетке, на эффективное функционирование нейромедиаторов (глутамата, ГАМК и т.д.), на поддержание работы ионных насосов, которые обеспечивают разность электрических потенциалов на мембранах клеток. Эта энергия затрачивается на функционирование астроцитов - глиальных клеток, защищающих нейроны от активных форм кислорода (и не только), а также на производство огромного количества белков, необходимых для долговременной памяти. Расходы энергии также связаны с производством микроРНК, регулирующих трансляцию сотен матричных РНК, с синтезом нейральных стволовых клеток, являющихся предшественниками нейронов. Все эти энергозависимые процессы самым непосредственным образом связаны с памятью и мышлением (а, значит, и с индуктивными выводами, которые постоянно генерирует наш мозг, обрабатывая поступающую информацию).
В соответствии с основными принципами термодинамики любые процессы, протекающие с использованием энергии, сопровождаются рассеянием этой энергии, т.е. ростом энтропии. Поскольку индуктивный вывод, обобщающий информацию, хранимую нейронами, требует затрат энергии, он (индуктивный вывод) также сопровожд ается рассеянием энергии и ростом энтропии. Затраты энергии, связанные с индуктивным выводом, складываются, по меньшей мере, из двух видов расходов.
Первый класс расходов (издержек) - долговременное хранение нейронами сведений (фактов), подвергающихся индуктивному обобщению. Как мы уже говорили, долговременная память требует производства новых белков, а это производство, в свою очередь, нуждается в активации генов, находящихся в ядре нейрона. Поскольку степень справедливости индуктивного вывода зависит от количества фактов, рассмотренных (проанализированных) перед их обобщением, память должна сохранить максимум этих фактов. Чем больше фактов запечатлено в долговременной памяти, тем выше вероятность правильности индукции. Следовательно, правильный (соответствующий истине) индуктивный вывод требует от нейронов хранения большого числа информационных сигналов и, разумеется, значительного производства белков. Логикам известно, что индукция делится на полную и неполную. В случае полной индукции рассматриваются все факты, необходимые для правильного вывода, а в случае неполной - только часть необходимой информации. В связи с этим неполная индукция способна приводить к ошибкам (к неверным умозаключениям). энтропия рассеяние энергия термодинамика
С термодинамической точки зрения неполная индукция характеризуется меньшей энтропией, чем ее противоположность - полная индукция. Это обусловлено тем, что в случае полной индукции в памяти сохраняется больше фактов (информации, необходимой для умозаключения), чем в случае неполной, т.е. нейронами производится больше белков и активируется больше генов. Это кажется удивительным, ведь неопределенность (стохастичность) неполной индукции выше по сравнению с индукцией, отличающейся полнотой, следовательно, и энтропия неполной индукции должна быть выше. Но в действительности, с учетом энергетических затрат нейронов на хранение информации, энтропия полной индукции всегда превосходит энтропию неполной.
Второй класс расходов (энергетических издержек), связанных с индуктивным выводом, - это непосредственные затраты энергии на индуктивное обобщение информации. Что происходит в мозге, когда мы обобщаем информацию? Мы переносим сведения, известные для одних элементов изучаемого множества, на другие элементы того же множества. Мы экстраполируем имеющиеся у нас знания с одних объектов на другие. Поскольку разные элементы того или иного множества не могут храниться в одном и том же ансамбле нейронов, при индуктивном обобщении в мозге происходит следующее. Нейронные ансамбли, хранящие информацию об одном объекте, устанавливают взаимодействие с нейронными ансамблями, хранящими информацию о другом объекте. В дальнейшем, после осуществленного переноса (экстраполяции), результаты этого переноса нужно запомнить. Иначе говоря, снова должна «заработать» долговременная память, которая сохранит наш индуктивный вывод. В противном случае нам придется заново делать этот вывод (если мы догадаемся обобщить имеющиеся факты надлежащим образом).
Но для упрощения наших расчетов, связанных с определением энтропии ключевых мыслительных процессов, можно учитывать лишь первый класс расходов, а именно энергетические затраты на работу долговременной памяти, хранящей сведения для логической обработки. Используя данное упрощение, зададимся вопросом: какова энтропия дедукции и существуют ли какие-либо «энтропийные» различия между дедукцией и индукцией?
Рассмотрим самый распространенный пример дедуктивного вывода: «Все люди смертны; Сократ - человек, следовательно, Сократ - смертен». Этот пример показывает, что для получения правильного дедуктивного умозаключения достаточно иметь большую и малую посылку силлогизма: «Все люди смертны», «Сократ - человек». Сопоставление сведений, содержащихся в этих посылках, автоматически приводит к правильному умозаключению. Какие нейронные процессы обусловливают дедуктивный вывод? Разумеется, хранение в памяти большой и малой посылок силлогизма. В принципе, больше ничего не требуется. Иначе говоря, нейроны должны хранить лишь два факта: первый - о смертности всех людей, второй - о том, что Сократ является представителем рода людей. В данной ситуации энергия нейронов расходуется лишь на синтез белков (протеинов), необходимых для удержания в памяти этих двух фактов.
А что мы имеем в случае индуктивного вывода? Как отмечено выше, если изучаемое множество состоит из большого числа элементов, мы должны сохранить в памяти информацию обо всех этих элементах (в случае полной индукции) или, по крайней мере, информацию о значительной части элементов (в случае неполной индукции). При индуктивном обобщении нейроны должны хранить гораздо больше сведений, чем в случае реализации дедуктивных умозаключений. Отсюда следует (учитывая лишь нагрузку на память), что энергетические затраты нейронов на производство индуктивного вывода больше, чем на производство дедуктивного умозаключения. Таким образом, энтропия индукции всегда превосходит энтропию дедукции.
В данном параграфе мы назвали энтропию индуктивного вывода «внутренней энтропией», так как предметом нашего рассмотрения были чисто «нейронные» затраты энергии на выполнение индуктивного умозаключения. Мы показали, что при обобщении информации нервные клетки вынуждены хранить многочисленные факты, подлежащие обобщению, ввиду чего клетки активируют свои гены, а гены запускают синтез белков (и, помимо этого, энергия расходуется на генерацию нервных импульсов). Но это лишь одна сторона медали. У индуктивного вывода имеется еще одна разновидность энтропии, которую мы решили назвать «внешней». Она (внешняя энтропия) существенно превосходит «внутреннюю энтропию» индукции.
Но, прежде чем переходить к анализу этой внешней энтропии, приведем два примера научной деятельности, в которых последовательное накопление фактов завершилось индуктивным выводами весьма высокой общественной значимости. В частности, один пример - это путь Чарльза Дарвина к созданию теории происхождения видов (теории биологической эволюции), а второй пример - путь Эдвина Хаббла к открытию «закона Хаббла», связавшего скорость взаимного удаления галактик с их расстоянием. Как известно, именно этот закон лег в основу теории расширения Вселенной - космологической концепции, показывающей, как эволюционировала наша Вселенная. Эти примеры могут служить дополнительными аргументами в пользу того, что энтропия индукции всегда превосходит энтропию дедуктивного умозаключения.
Научные открытия Ч.Дарвина и Э.Хаббла
Приведем схематическое описание фактов и обстоятельств, индуктивно натолкнувших Чарльза Дарвина на идею биологической эволюции, а также позволивших ему понять движущие силы (механизмы) этой эволюции. Информацию об этих фактах и обстоятельствах можно без труда найти в многочисленных работах, освещающих путь Ч.Дарвина к его открытию. Мы пользовались материалами, представленными в источниках [20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27]. Большую роль в биографии Ч.Дарвина сыграло путешествие к берегам Южной Америки на корабле «Бигль». Это путешествие или, лучше сказать, исследовательская экспедиция началась 27 декабря 1831 г., а
завершилась 2 октября 1836 г. Корабль «Бигль» обошелся британской казне в 7803 фунтов стерлингов. Именно на борту этого корабля Ч.Дарвин прочитал 1-й том книги Ч.Лайеля «Основные начала геологии», которая заронила у молодого натуралиста первые мысли об эволюции. Что касается идей естественного отбора и борьбы за существование (конкуренции за ресурсы), то к ним Ч.Дарвин пришел уже после экспедиции. Ниже приводятся факты, благодаря которым он сделал свое открытие.
Чтение 1-го тома «Основных начал геологии» Ч.Лайеля и усвоение идей о медленном (эволюционном) формировании геологического облика Земли.
Обнаружение костей гигантского мегатерия (вымершего животного) на аргентинском побережье рядом с морскими раковинами, похожими на те, что существуют в наше время (развенчание теории катастроф Ж.Кювье).
Южноамериканское наблюдение: местный малорослый страус бістро исчезает в условиях, благоприятных для более крупного его соперника (свидетельство давления внешней среды, способствующей усовершенствованию видов).