Предположения мозга относительно хронологии событий и временны́х интервалов между ними позволяют нам предвидеть происходящие вокруг нас события, однако эти предположения могут быть ошибочными. Представьте себе фокусника, который берет со стола монету правой рукой, затем с воодушевлением хлопает в ладоши, произносит заветное слово «абракадабра» и, наконец, демонстрирует зрителям, что монеты нет ни в одной, ни в другой руке. Этот фокус основан на неправильном восприятии нами хронологии событий33. Исчезновение монеты мы автоматически связываем с наиболее близкими по времени событиями – хлопком и абракадаброй. На самом деле, конечно же, в это время монеты в руках уже нет, и весь ловкий трюк состоит в том, чтобы незаметно сбросить монету со стола в тот момент, когда фокусник делает вид, что сжимает ее в руке. Чем больше интервал между двумя событиями, тем труднее обнаружить связь между ними. Разделяя во времени истинную причину исчезновения монеты и выявление ее исчезновения, фокусник использует особенность нашего мозга в отношении восприятия временны́х связей между событиями.

В книге «Тараканы в голове» я привел пример такого ошибочного восприятия событий из личного опыта, когда я впервые играл в «очко» в Лас-Вегасе. Как известно, суть игры заключается в том, чтобы сумма карт в руках игрока составила 21; если двух карт для этого мало, нужно решить, брать ли третью и при этом идти на риск «перебора» (когда сумма очков превышает 21). Вы играете против банкующего, который играет, как автомат, добирая дополнительные карты, пока сумма очков не составит 17 или более. Я предполагал, что если я буду действовать так же, как он, мой шанс на выигрыш будет составлять 50:50. Конечно, я знал, что казино всегда в выигрыше, но не понимал почему. Выясняется, что все очень просто: если «перебор» у нас обоих, выигрывает банкующий. Как я мог этого не понимать? Преимущество казино скрыто от нас из-за неправильного восприятия временны́х связей.

Вот как это происходит: поскольку я играю первым, как только у меня «перебор», банкующий немедленно забирает мои карты и деньги, давая понять, что для меня игра закончена. Дальше он продолжает круг с другими игроками и лишь потом открывает свои карты. В этот момент, если я все еще нахожусь за столом, я могу узнать, что у него тоже «перебор», и, значит, никто не выиграл. Я не мог обнаружить преимущество казино, поскольку оно скрыто в будущем: нормальная связь между причиной и следствием перевернута во времени. В том случае, когда у нас обоих «перебор», результат моего проигрыша наступает раньше причины: мои карты и деньги отбираются (результат) до того, как я узнаю, проиграл ли я или сыграл вничью с банкующим. Преимущество казино трудно обнаружить по той причине, что выбывший из игры игрок прекращает следить за дальнейшим развитием событий. Используя нашу недальновидность, казино скрывает от нас, как обращает результаты в свою пользу34.

Даже если мы живем в замороженном «блоке вселенной», где правят законы этернализма, и ход времени оказывается лишь иллюзией, хронология событий и длительность промежутков между ними влияют на формирование нашего мозга. Вообще говоря, сформулированные Юмом правила представляют собой алгоритмы, определяющие работу электрической схемы мозга. Например, временна́я асимметрия причины и следствия закодирована в мозге на самом базовом уровне.

Наш мозг – это сеть, состоящая примерно из 100 млрд нервных клеток, взаимодействующих между собой через сотни триллионов синапсов35. Как и большинство элементов вычислительных машин, включая транзисторы в компьютере, нейроны получают входные сигналы и испускают выходные сигналы. Однако, в отличие от транзисторов, нейроны являются экстравертами. Рядовой транзистор в обычном компьютере связан с несколькими десятками других транзисторов, а рядовой нейрон связан с тысячами других нейронов. Эти связи осуществляются посредством синапсов – зон контакта между соседними нейронами: пресинаптическим нейроном, посылающим сигнал, и постсинаптическим нейроном, который его принимает. Входные сигналы для каждого нейрона складываются из сигналов его пресинаптических партнеров, отсылающих биоэлектрические импульсы. Возбуждающие синапсы заставляют постсинаптический нейрон «возбуждаться», т. е. отсылать электрический сигнал всем нижестоящим нейронам (своим постсинаптическим партнерам). Напротив, тормозные синапсы пытаются убедить постсинаптические нейроны хранить спокойствие. При таком гигантском количестве элементов электрическая схема мозга представляет собой невероятно сложную систему (рис. 2.1). Но от чего зависит, какие именно нейроны установят между собой связи?

Рис. 2.1. Нейроны и синапсы. Изображение двух корковых нейронов. Аксон нижнего пресинаптического нейрона соединяется с дендритом верхнего постсинаптического нейрона через синапс (не виден). Потенциал действия – быстрый «всплеск» напряжения – в пресинаптическом нейроне вызывает небольшое увеличение напряжения постсинаптического нейрона (так называемый возбуждающий постсинаптический потенциал, EPSP). (Изменено с разрешения Feldmeyer et al., 2002)

В качестве очень упрощенной аналогии может служить интернет – еще один пример сети связанных между собой элементов. Представьте себе, что веб-страницы – это нейроны, а однонаправленные гиперссылки – синапсы. Связи между страницами в подавляющем числе случаев устанавливаются внешними законами, точнее, программистами. Но мозг возбуждается самостоятельно, у него нет никакого программиста. Кроме того, в отличие от интернета, для мозга важно не только наличие связи между элементами, но и сила («вес») каждого соединения. Вес синапса определяет степень влияния пресинаптического нейрона на поведение постсинаптического нейрона. Наличие сильного возбуждающего синапса между нейронами A и B означает, что возбуждение A с большой вероятностью вызовет возбуждение B, а если синапс между A и B очень слабый, B почти не обращает внимания на то, что ему велит сделать A. Порядок связывания нейронов и сила синапсов между ними отчасти определяется синаптическими алгоритмами (так называемыми правилами обучения нейронных сетей), записанными в наших генах. Таким образом, гены не кодируют силу синапсов, но определяют алгоритмы ее регуляции36.

В частности, одно из правил обучения, описываемое так называемой моделью пластичности, зависимой от времени импульса (spike-timing-dependent plasticity, STDP), прекрасно иллюстрирует, как в наших синапсах зафиксирована временна́я асимметрия причины и следствия. Рассмотрим два нейрона, изображенные на рис. 2.2: нейрон A связан с нейроном B, а B, в свою очередь, с A. Таким образом, существуют два синапса: A→B и B→A. Можно сказать, что между этими нейронами существует рекуррентная связь: нейрон A подает входной сигнал на нейрон B и наоборот. Теперь давайте предположим, что действие каждого нейрона запускается различными событиями во внешнем мире. Допустим, обладателем нейронов является девочка по имени Зоя, и нейрон А возбуждается в ответ на звук «з», а нейрон B – в ответ на звук «о». Поэтому каждый раз, когда мама или папа произносят имя девочки, первым возбуждается нейрон A, а потом нейрон B, причем нейрон A возбуждается на 25 мс раньше, чем нейрон B. Задача правила обучения заключается в том, чтобы усилить или ослабить синапсы в зависимости от характера активности пре-синаптического и постсинаптического нейрона. В данном случае STDP будет усиливать синапс A→B и ослаблять синапс B→A. Нейробиологам понадобилось удивительно много времени, чтобы осознать это простое правило. Оно было доказательно продемонстрировано только в 1990-х гг.37 Но его красота очевидна: это правило позволяет синапсам устанавливать причинно-следственную связь между нейронами. Если нейрон A возбуждается раньше нейрона B, он может вносить вклад в возбуждение B, и поэтому этот синапс усиливается. А вот синапс B→A не играет важной роли – как будто кто-то постоянно напоминает вам закрыть дверь после того, как вы ее уже закрыли – и поэтому ослабевает (и в конечном итоге может полностью исчезнуть).