Данная работа является продолжением статьи “Психика и элементы сознания с позиций нейрофизиологии, химии и физики” (АТ от 27.07.2022). Нейронные корреляты сознания – это минимальный набор нейронных событий и механизмов, достаточных для конкретного сознательного восприятия. Это нейронные изменения, которые обязательно и регулярно коррелируют с конкретным опытом. Исходной позицией является предположение, что мозг достаточен для того, чтобы породить любой данный сознательный опыт. “Сознание есть порождение мозга и только мозга” (Ф. Крик).

В рамках нейробиологического подхода к сознанию, между субъективными психическими состояниями и состояниями мозга должна быть точная взаимосвязь. При этом нейронные корреляты сознания (НКС) можно рассматривать как причины, а сознание – как свойство состояния сложной, адаптивной, взаимосвязанной биологической системы. Таким образом, переменные, порождающие сознание, базируются на нейрональном уровне, управляемом физикой.

Относительно уровня возбуждения и содержания сознания существует два общих, но различных измерения термина сознания: 1- возбуждение и состояние сознания; 2- содержание сознания и сознательные состояния. Чтобы осознать что-либо, мозг должен находиться в состоянии возбуждения. Состояния высокого возбуждения связаны с сознательными состояниями. Но в обоих случаях затрагивается базовая физиология мозга. Сознательное восприятие требует более устойчивой отражательной активности, скорее всего, посредством глобальной обратной связи от лобных областей неокортекса обратно к сенсорным областям коры, которая накапливается с течением времени, пока не превысит критический порог. На этом этапе устойчивая нейронная активность быстро распространяется на теменные, префронтальные области, таламус, клауструм … и связанные с ними структуры, которые поддерживают кратковременную память, мультимодальную интеграцию, планирование, речь и другие процессы, связанные с сознанием. Это гипотеза Глобальной Теории Сознания Рабочего Пространства, предложенная Б. Баарсом [1,2].

Специфическое содержание любого конкретного сознательного ощущения опосредуется определёнными нейронами в коре ГМ и связанными с ними структурами, включая миндалину, таламус, клауструм и базальные ганглии. Пока нет принятого критерия минимальных нейронных коррелятов, необходимых для сознания. Однако если учесть, что сознание – это эмпирическое единство сенсорного опыта и ВПФ, то “источник сознания” должен быть способен к их взаимной интеграции. По крайней мере У. Пенфилд эмпирически показал единство сознания. Он считал центром их интеграции мозговой ствол и промежуточный мозг, частью которого является таламус. Действительно, нарушения, повреждения ядер структур ствола мозга и таламуса вызывают глобальную потерю сознания. То есть они необходимы для регулирования уровня возбуждения мозга. Сохраняется ли при этом некая сознательная активность в коре? Неизвестно! Ведь таламус и служит для передачи в кору информации от органов чувств. Роль таламуса важна наравне с ролью коры. Однако, как показывает практика, сознание сохраняется даже при удалении фрагментов коры ГМ, подтверждая тем самым голографическую модель К. Прибрама. Опыты с электрическими стимуляциями таламуса кое-что дали, но на роль НКС таламус не подошёл. Хотя и сегодня роль таламуса в формировании сознания является предметом дискуссии.

Аналогичная ситуация произошла и с другим претендентом на роль НКС, с клауструмом (ограда мозга). Это тонкая нерегулярная структура, изогнутая пластинка серого вещества между внутренним слоем островковой коры ГМ и чечевицеобразным ядром конечного мозга. Имеется в ГМ всех млекопитающих. Толщина от долей мм до нескольких мм. Этот вертикальный изогнутый листок подкоркового серого вещества между слоями белого вещества является частью лимбической системы. От клауструма отходят латеральные и медиальные нервные пути, соединяющие его со многими частями коры больших полушарий ГМ, с гиппокампом, миндалиной и хвостатым ядром. Эта структура “получает входящие сигналы почти от всех областей коры и проецируется обратно почти во все области коры”. Она имеет единообразное строение и состоит из одинаковых типов клеток. В ограде мозга большое количество магистральных нервных связей, служащих, скорее всего, для синхронизации активности нейронов ограды, для организации мультисенсорной и мультимодальной обработки информации и её интеграции. Эта сильная и сложная взаимосвязь с корой ГМ делала его главным кандидатом на роль директора сознательного поля. Ф. Крик и К. Кох считали, что клауструм является “проводником сознания”, имеющим решающее значение для субъективного сознательного опыта; является одним из нескольких интеграторов всего мозга. Они сравнивали его с “замком зажигания автомобиля”, с дирижёром, обеспечивающим синхронность исполнения. Однако опыты низвергли клауструм, как возможный НКС. Сканирование всего человеческого мозга (ФМРТ) показало, что клауструм активируется только в самом начале выполнения задания, но затем его активность снижается. То есть, он играет определённую роль в регулировке сознательных процессов, но не порождает их [3].

Согласно современным исследованиям, сознание возникает в результате интеграции всех систем мозга и любой НКС функционирует как часть обширной динамической нейронной сети. Таким образом, нейронным коррелятом сознания является обширная динамическая мобильная нейросеть, а не набор структур и событий, необходимых для появления сознания. То, что за память и информационные процессы отвечают сетевые структуры, подтверждают исследования Ю.Ю. Штырова и Ф. Пулфермюллера [4]. Исследования ранних этапов обработки речи мозгом человека на основе метода НР (негативности рассогласования) чётко указывают на существование распределённых нейронных сетей, лежащих в основании обработки поступающей речевой информации. В зависимости от конкретных семантических свойств предъявляемых слов, они приводят к активации целого набора областей коры [5]. Слова и концепции представлены в мозге в виде распределённых сетей нейронов, которые активируются практически мгновенно и автоматически при восприятии речи. А способность нейронных связей перестраиваться в ответ на стимулы окружающей среды и сенсорный опыт, обеспечивается синаптической пластичностью.

При этом необходимо учесть, что люди не рождаются с “обширным репертуаром поведенческих программ”. Но они обладают способностью к обучению. Это приводит к сознательному приобретению таких программ, которые могут стать автоматизированными и выйти за рамки нашего сознания. Это автоматизированные поведенческие программы “работают” по принципу жёстких звеньев Бехтеревой. Сознание высшего порядка, связанное с более сложным поведением, с механизмами обучения, с памятью, с важностью роли человеческого языка, с ВПФ ассоциируется с гибкими звеньями Бехтеревой и с концепцией системной динамической локализации ВПФ Лурия. Но сознательное восприятие требует устойчивой, хорошо организованной нейронной активности за счёт обратной связи от лобных областей неокортекса обратно к сенсорным областям коры, что соответствует гипотезе информационного синтеза Иваницкого. Всё это предпосылки к процессам самоорганизации и распада функциональных нейронно – сетевых структур. Каждая такая нейронная сеть, объединяющая нейронные ансамбли из разных отделов мозга, создаётся для реализации определённой функции мозга – поведенческой, когнитивной …[6].

Подтверждением этого являются также ритмы мозга (мозговые волны), которые мы наблюдаем на ЭЭГ, и которые отражают синхронные возбуждения определённых групп нейронов. Миллионы нейронов активируются в определённом ритме, производя “качающиеся” электрические разряды. А это возможно, когда нейроны объединяются в нейронную сеть, и когда их суммарная активность становится достаточной для формирования ЭЭГ. Это позволяет предположить, какие области мозга связаны и какие процессы обработки идут параллельно, в ответ на действие окружающей среды. Ритмы ГМ – это колебания, выделяемые в его электрической активности. При ЭЭГ записывается непрерывно суммарный уровень электрической активности и строится график, отражающий изменение активности во времени. Ритмы мозга – это ключевой фактор в координации деятельности коры мозга. В зависимости от эмоционального и психофизического состояния человека, колебания меняются. Так как мозг является центральным регулятором работы всех систем и органов человека, то возможна терапия при помощи волнового влияния на мозг.

К основным относятся 4 ритма мозга. Бета–ритм: частота (13-30 гц), амплитуда до 20 мкВ, бодрствование, готовность к сознательному мышлению, сосредоточенность, принятие решений, когнитивные процессы. Альфа–ритм: частота (8-13 гц), амплитуда 5-100 мкВ, лёгкая расслабленность, отдых, медитативное состояние, погружение во внутренний мир, умиротворение, связь сознания и подсознания, резонанс с волнами Шумана (колебания атмосферы Земли). Тета–ритм: частота (4-8 гц), амплитуда 20-100 мкВ, творческое вдохновение, медитация, расслабленное состояние, интуиция, мистика, пророческие сны, видения, состояние между сном и бодрствованием, возможность доступа к бессознательной части ума, лёгкое наркотическое состояние. Дельта–ритм: частота (0,5-4 гц), амплитуда 20-200 мкВ, глубокое расслабление, глубокий сон, восстановительные процессы, глубокая медитация, уровень бессознательного, процессы исцеления. В обычном состоянии дельта–волны наиболее активно “вырабатываются” во время глубокого сна и обеспечивают восстановительные стадии. Они преобладают также в состоянии глубокой медитации, соответствуют бессознательному уровню. Это радары, работающие на инстинктивном уровне. Они на глубинном уровне являются индикатором опасности. Люди с большой амплитудой дельта–волн обладают развитой интуицией, обострённым восприятием; на бессознательном уровне воспринимают много информации. Самое главное состоит в том, что именно в “дельта – состоянии” мозг продуцирует большое количество гормона роста, а в организме интенсивно идут процессы самовосстановления и самоисцеления. Эти волны являются преобладающими у детей до одного года. Эти биоритмы преобладают и во время молитвы. Дело в том, что при молитве деятельность мозга соотносится с более ранним уровнем сознания. Дельта–ритм формируется ещё во внутриутробном периоде. Существует ещё Гамма–ритм: частота (30-100 гц), амплитуда до 15 мкВ, связан с повышенным уровнем обработки информации, с концентрацией внимания, с улучшением памяти, с гиперреальностью. В этом диапазоне мозг человека с трудом поддаётся воздействию. Таковы основные биоритмы ГМ. Каждый ритм связан с определёнными процессами, с нейронными сетями и с творческими способностями. Ритмы мозга – это его язык, это его информация и о нём самом и об организме. Понимание их приведёт к грамотной терапии при помощи волнового воздействия. Состояние нашего сознания определяется нейронными сетями и отражается в смешанной активности мозговых волн (ритмов мозга).

Естественные нейронные сети успешно решают сложнейшие задачи. Важнейшие особенности нейросетей: параллельная обработка информации всеми звеньями, надёжность, полная обработка информации, обобщение накопленных знаний и индивидуального опыта в виде памяти, синергетичность, проявляющаяся в самоорганизации и в самоусложнении. Функции нейронных сетей: аппроксимация, классификация, распознавание образов, прогнозирование, идентификация и оценивание, ассоциативное управление. Качественное отличие мозга человека следует искать в организации связей между нейронами. Усложнение функций живых организмов происходит за счёт усложнения связей между нейронами. Здесь важны иерархические уровни организации мозга. Функционально объединённое сообщество нейронов приобретает новое качество, которое не является результатом простого суммирования свойств отдельных нейронов (свойство эмерджентности).

В плане самоорганизации нейронных сетей хотелось бы затронуть “безмасштабные сети”. Взаимодействие элементов между собой удобно представлять в виде сетей, узлами которых являются сами элементы, а связи между элементами соответствуют рёбрам. Такие сети называются графами. В теории графов связи и узлы – это соответственно рёбра и вершины графа. В теории сетей число связей узла называется степенью данного узла. Мозг животных и человека является большой сетью связанных между собой нейронов.

В 1999г Барабаши Л. и Альберт Р. решили исследовать закон распределения узлов некоторых реальных сетей по числу связей. Они получили, что соответствующее вероятностное распределение подчиняется степенному закону, свойственному всем критическим состояниям. То есть, во многих сложных реальных сетях небольшое число узлов содержит очень большое число связей (узлы-концентраторы), а огромное число узлов содержит лишь несколько связей. Общим свойством таких природных и социальных сетей является их кластерная структура. В реальных сетях коэффициент кластеризации на несколько порядков выше, чем в случайных графах. Такие сети были названы безмасштабными. Безмасштабные сети – это одно из проявлений феноменологии критических явлений, поскольку их структура подчиняется степенному закону, а сама топология занимает промежуточное положение между строго упорядоченной структурой и случайным графом [6]. Небольшое число узлов-концентраторов в значительной мере определяют свойства этих сетей.

Модель приспособленности – модель эволюции сети – демонстрирует, как меняются связи между узлами с течением времени в зависимости от приспособленности узлов. Более приспособленные узлы притягивают больше связей, чем менее приспособленные. Под приспособленностью понимают индивидуальную способность узла притягивать связи [7]. В мозге постоянно идут процессы самоорганизации и распада функциональных нейронно-сетевых структур. Каждая такая сеть создаётся для реализации определённой функции мозга.

Главная отличительная черта безмасштабных сетей – это существование узлов-концентраторов, степени которых очень велики по сравнению со степенями остальных узлов (кластерная структура). Безмасштабные сети малочувствительны к повреждениям. Численные эксперименты показывают, что при удалении даже 80% узлов, оставшиеся узлы продолжают образовывать связанный кластер [7]. Кластеризация – это локальная характеристика сети. Она характеризует степень взаимодействия между собой ближайших соседей данного узла. Большинство реальных сетей обладают высокой кластеризацией. Как говорят, безмасштабные сети – это один из любимых инструментов природы. Ведь все сети от биологических до космических построены именно таким образом. Есть свидетельства того, что функциональные связи в мозге человека, когнитивные сети образуют безмасштабные самоорганизующиеся сети [6,7]. В частности, моделирование нейронных сетей показало, что нейронная сеть генерирует сигнал очень похожий на ЭЭГ сигнал мозга.

Исследования в области синергетики высшей нервной деятельности позволили высказать предположение, что мозг функционирует вблизи критического состояния, вблизи бифуркационного состояния. Сознание, подсознание, творчество, нейропластичность, синхронизация как механизм интегративной функции мозга, восприятие неоднозначных образов связаны с феноменологией критических явлений, с принципом неустойчивости. И если традиционные исследования рассматривают функции мозга, как строго локализованными, то в синергетическом подходе все основные функции мозга считаются распределёнными среди огромного числа взаимосвязанных нейронов.

Литература.

1. Томас Метцингер: Нейронные корреляты сознания: Эмпирические и концептуальные вопросы, MIT Press, Кембридж, Массачусетс, 2000, ISBN 0-262-13370-9.
2. Бернард Баарс, Уильям Бэнкс, Джеймс Ньюман: Основные источники в научном исследовании сознания, MIT Press, Кембридж, Массачусетс, 2003, ISBN 0-262-52302-7.
3. Batrachospermum.ru/2020/01/claustrum/.
4. Штыров Ю.Ю., Пулфермюллер Ф. Автоматизм и параллелизм ранних этапов обработки речевой информации мозгом: нейрофизиологические данные на основе негативности рассогласования//MRC Cognition and Brain Sciences Unit – Кембридж, Великобритания.
5. Милованов В.Н. Структурно – функциональные преобразования мозговых структур, связанные с феноменом биологической памяти//Фундаментальные и прикладные научные исследования: актуальные вопросы, достижения и инновации: Сб. статей ХХIII МНП конференции. Ч.3. - Пенза: МЦНС “Наука и просвещение”. -2019. –С.204-212.
6. Евин И.А., Синергетика мозга, М., 2005г.
7. Евин И.А., Сложные сети: Введение в теорию, Ин-т машиноведения им. Благонравова РАН, http://spkurdyumov.ru/mathmethods/slozhnye-seti-vvedenie-v-teoriyu/.