Сильные российские школы были сильны тем, что их создавали сильные личности. Мощным интеллектом обладали И.П. Павлов и А.Ф. Самойлов, их наследие пошло в рост и принесло обильный урожай. А от каких-то других отечественных школ практически ни следа не осталось: назову, к примеру, некогда знаменитую и многолюдную нейрофизиологическую школу Введенского — Ухтомского. Позже тот же личностный фактор стал основой замечательной плодотворности школ, которые, вопреки обстоятельствам, сумели создать П.К. Анохин, Н.А. Бернштейн и Х.С. Коштоянц. Характерно, что из них троих академиком АН СССР был только Анохин, и то почти незаконно: после событий 1950 г. академики едва не изгнали Анохина из своих рядов. Номенклатурный характер академической науки был и остаётся нашей национальной бедой. Некто хорошо вешает лапшу на уши начальству, пробивает звания, награды, финансирование, — и вот такой пробивала загоняет в угол профессионала и командует наукой. Если бы удалось избавиться от этой советской традиции, мы стали бы намного успешней. Но — как?

Владимир Георгиевич Редько, докт.физ. -мат.наук, проф., зам. директора. по науке Центра оптико-нейронных технологий НИИ системных исследований РАН, Москва

Мне кажется, что сегодня важно как следует разобраться, каковы механизмы памяти отдельного нейрона и нейронной сети. Обычно в компьютерном или математическом моделировании специалисты в области теории нейронных сетей используют гипотезу Хебба: вес синапса изменяется, если одновременно активны преси-наптический и постсинаптический нейроны. Это позволяет строить модели обучения нейронных сетей. Но у многих специалистов эта гипотеза вызывает сомнения. И целесообразно понять, каковы реальные механизмы памяти и как эти механизмы могут быть воплощены в компьютерные и математические модели.

На мой взгляд, для того, чтобы существенно продвинуть науки о мозге, нужны серьезные междисциплинарные исследования на стыке биологии, информатики и когнитивных наук. Очень интересно поставить и исследовать проблему эволюционного происхождения мышления и интеллекта. Целесообразно исследовать когнитивную эволюцию, эволюцию познавательных способностей биологических организмов; исследовать, как и почему произошли способности человека, обеспечивающие научное познание природы. Подход к исследованию когнитивной эволюции изложен в моей статье «Задача моделирования когнитивной эволюции», доступной по адресу: www.wsni2003.narod.ru/RedkoP.zip . Проблема происхождения мышления и интеллекта интересна и ученому, и просто образованному человеку. Исследования этой проблемы могут радикально повысить престиж науки.

Михаил Сергеевич Бурцев, канд. физ. -мат.наук, лаборатория нейробиологии памяти, отдел системогенеза, НИИ нормальной физиологии им. П.К.Анохина РАМН; отдел математического моделирования нелинейных процессов и синергетики, Институт прикладной математики им. М.В. Келдыша РАН, Москва

Очевидно, что результаты обучения животных должны быть в большинстве случаев эволюционно полезными; тем более поразительно то, что современная нейробиология до сих пор не имеет удовлетворительной теории, объясняющей, почему обучение адаптивно. Правило Хебба и основанное на нем правило пластичности, зависящей от времени спайка (spike-timing dependent plasticity, STDP), порождают синхронизацию нервных клеток, но не дают адаптивности. Теория обучения с подкреплением феноменологически описывает процесс обучения на поведенческом уровне, но не дает возможности перейти на уровень механизмов. Выход из этого тупика может дать теория функциональных систем, разработанная в первой половине ХХ в. выдающимся советским нейрофизиологом П.К. Анохиным. Теория говорит, что поведение и обучение направлены на достижение результатов, адаптивность которых проверена естественным отбором в эволюции, что позволяет непротиворечиво увязать физиологический, поведенческий и эволюционный уровни.

Чтобы лучше понять процесс обучения, нам необходимо исследовать самые простейшие биологические системы, способные это деалать. Такой моделью может быть почвенная нематода, состоящая из 900 клеток, треть которых — нейроны, или культура нервной ткани in-vitro. Как показали работы последних лет, сети живых нейронов способны обучаться даже вне мозга — в пробирке. Преимущество изучения формирования адаптивных нейрональных сетей в культуре в том, что такая модельная система более удобна для воздействия и наблюдения, чем целостный организм. Думаю, что область исследования обучения в культурах нейронов будет развиваться и позволит сделать открытия, которые существенно изменят наши знания о работе мозга.

Что же нам даст понимание принципов обучения, увязывающих клеточный и системный уровни? Это не только откроет новые пути к расширению интеллектуального потенциала человека через улучшение обучения и памяти, но и позволит создать новый класс адаптивных искусственных систем. Не старомодные системы искусственного интеллекта, ограниченные узкоспециализированными системами, и не искусственные нейронные сети, неспособные быстро и эффективно решать неожиданные задачи, — появятся системы, которые можно назвать «умными». Умные системы будут обладать целенаправленным поведением, способностью самостоятельно распознавать проблемные ситуации и оперативно находить альтернативные пути получения требуемого результата. Подобные умные системы станут основой для появления нового поколения автономных роботов и компьютерных программ.

Ольга Евгеньевна Сварник, канд. психол. наук, лаборатория нейрофизиологических основ психики им. В.Б. Швыркова, Институт психологии РАН, Москва

Выбрать наиболее перспективную и важную проблему довольно затруднительно, поскольку выбор может осуществляться по разным критериям. Возможно, в плане инвестиций самой перспективной является проблема улучшения памяти, но я бы назвала другую, самую, по моему мнению, важную для понимания принципов работы мозга, важную в фундаментальном смысле. В вышедшей в этом году книге «Человеческий мозг» (Carter, Rita. 2009. The Human Brain Book. Har/Dvdr. DK ADULT,) в главе про память, сказано, что память — синхронизованная активность нейронов, которые были вовлечены в приобретение этой памяти. А вот из главы про восприятие ясно, что при восприятии информация просто «попадает» в мозг для последующей обработки. Так что восприятие кажется мне самой трудной, требующей новых подходов проблемой. Трудно представить, как могут непротиворечиво сосуществовать представления о синхронизации при воспроизведении и последовательном «проходе» информации в голове при восприятии. И это только самый первый вопрос, который возникает.

Отвечая на вопрос о новых методах, хочу отметить, что методы сами по себе не могут перевернуть представления. Представления как-то сами «переворачиваются», и это отдельный интересный научный вопрос — как возникает что-то новое, в том числе и в представлениях. Но такой переворот — довольно маловероятное событие, как предполагают историки и философы науки. Методы могут только как-то «подтвердить» или опровергнуть гипотезы, исходящие из имеющихся представлений. Самыми перспективными я считаю методы, позволяющие регистрировать активность всех нейронов в течение всего онтогенеза организма, во всех видах его поведения. Ключевые параметры моего «идеального» метода: клеточный уровень регистрации активности мозга и возможность непрерывного сопоставления активности клеток с текущим поведением организма. Возможно, что на каком-то этапе своего дальнейшего развития это может быть кальциевый или любой другой имиджинг.