Лебедев про мозг

Новое исследование, проведённое профессором Саи Ван и её коллегами из Гонконгского баптистского университета, раскрывает тревожную правду: искусственный интеллект, который мы всё чаще встречаем в повседневной жизни, не просто умнеет — он усиливает пропасть между богатыми и бедными, создавая свежий, хитрый вид цифрового неравенства. Учёные проанализировали данные более чем десяти тысяч взрослых американцев и увидели чёткую картину. Люди с высоким уровнем образования и дохода гораздо чаще знают об искусственном интеллекте, лучше в нём разбираются и активно им пользуются. Те же, у кого социально-экономический статус ниже, часто даже не подозревают, что вокруг них уже работает эта технология. Профессор Ван подчёркивает: если только обеспеченные и образованные слои общества понимают, как работает ИИ, это неизбежно закрепляет существующие неравенства. Знающий соискатель может подстроить резюме под алгоритмы отбора кандидатов, а тот, кто ничего не подозревает, просто пройдёт мимо шанса. Тот, кто в курсе, лучше защищён от deepfake-мошенничества и манипуляций, а менее осведомлённый — лёгкая добыча. Интересно, что в исследовании выявилась неожиданная деталь: не столько реальное использование ИИ, сколько просто ощущение собственной осведомлённости сильнее всего связано с умением замечать его скрытое присутствие. Ведь искусственный интеллект уже давно прячется в рекомендациях Netflix, в ленте соцсетей, в голосовых помощниках — настолько незаметно, что многие даже не догадываются, с кем общаются. Это совсем не то цифровое неравенство, к которому мы привыкли раньше, когда речь шла о доступе к компьютерам или навыках работы в интернете. Теперь люди могут ежедневно взаимодействовать с ИИ, даже не подозревая об этом, и потому простое «дайте всем доступ» уже не решает проблему. Исследователи предлагают умные, косвенные пути: образовательные кампании, мастер-классы на простом языке, включение базовых понятий об ИИ в школьные программы, специальные проекты для людей из менее обеспеченных слоёв. Нужно учить распознавать «невидимого» искусственного интеллекта в обыденной жизни и понимать, как он влияет на наши решения. Конечно, это американское исследование, и пока неясно, насколько точно оно описывает ситуацию в других странах. Но общая тенденция тревожная и вполне предсказуемая. Марксу, Энгельсу и Ленину такое исследование наверняка пришлось бы по душе. Они всегда говорили о том, как новые производительные силы, вместо того чтобы освобождать человека, при капитализме могут стать мощным инструментом усиления эксплуатации и классового разделения. Сегодня искусственный интеллект — это именно такая сила, которая без сознательного вмешательства общества рискует сделать пропасть между теми, кто владеет знаниями и технологиями, и теми, кто от них отрезан, ещё глубже и почти незаметной. Классики были бы в восторге от того, что наука снова подтверждает их анализ. https://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/1369118X.2026.2652505

К числу нейроучёных, которые зарабатывают огромные суммы на бестселлерах, стоит отнести Мэттью Уокера, Нормана Дойджа, Оливера Сакса, Дэвида Иглмана, а также Мигеля Николелиса (с его книгами «За пределами границ» и «Истинный создатель всего») и Анила Сета (автора «Быть собой: новая наука о сознании»). Эти издания регулярно взлетают в топы продаж по всему миру, принося гонорары от тиражей, переводов, лекций и мерча, потому что они мастерски превращают нейронауку в продукт массового потребления. Авторы апеллируют к малообразованной публике через яркие истории из жизни пациентов, эксперименты с животными и футуристические обещания вроде контроля тела силой мысли или перепрограммирования привычек. Они заменяют сложные данные простыми метафорами (мозг как пластилин, компьютер или предсказывающая машина) и постоянно подчёркивают, что любой читатель без диплома может сразу применить эти идеи для улучшения сна, привычек или понимания себя. Это создаёт иллюзию быстрого саморазвития и причастности к большим открытиям. Особенно показателен в этом плане опус Мигеля Николелиса. В своих книгах он раздувает поэтические фантазии о мозге как о релятивистском органическом компьютере, создающем всю вселенную, и о мозговых сетях, где люди якобы будут обмениваться мыслями через интернет без слов и звуков. Он обещает парадигмальный сдвиг в человечестве благодаря интерфейсам «мозг—машина», но на деле его громкие демонстрации (вроде экзоскелета на открытии чемпионата мира по футболу) оказались сильно преувеличенными и быстро сошли на нет, вызвав насмешки коллег. Те называют его стиль слишком поэтичным и оторванным от реальности. Критики в научном сообществе отмечают, что такие заявления звучат как научная фантастика, продающая надежду на бессмертие и сверхспособности вместо строгих фактов. Это идеально цепляет публику без глубоких знаний, жаждущую волшебных прорывов и ощущения контроля над судьбой. Не менее характерен бред Анила Сета в книге «Быть собой», где он продвигает идею сознания как контролируемой галлюцинации, а мозга — как предсказывающей машины, которая якобы растворяет философскую проблему сознания с помощью простых механизмов. Но на поверку это всего лишь метафоры и философские уловки без реального решения вопросов о квалиа или трудной проблемы сознания. Эти проблемы он просто объявляет устаревшими и обречёнными на исчезновение с прогрессом науки. Критики справедливо называют такие подходы пустым hand-waving или даже псевдонаучным трюком, поскольку они не дают механистических объяснений, а лишь переупаковывают старые идеи в модный нарратив о том, что реальность — это конструкт мозга, доступный для понимания любому. Это снова создаёт у малообразованного читателя ложное ощущение прорыва и интеллектуального превосходства без необходимости в настоящей науке или философии. В итоге именно этот микс из упрощённых аналогий, эмоциональных историй и смелого бреда о революциях в сознании или мозге позволяет этим удачливым авторам превращать академические темы в коммерческий хит для тех, кто ищет не строгость (rigor), а вдохновение и быстрые ответы на вечные вопросы.

Анил Сет успешно превратил сознание в доходный бизнес и даже зеркальный тест умудрился сделать частью своей коммерческой истории. С этим тестом он всё сильно упростил и, по сути, перепутал. В книге «Быть собой» автор утверждает, что ни одна обезьяна не прошла тест на самоузнавание в зеркале, в отличие от человекообразных обезьян, дельфинов, косаток и слона. Эта формулировка нужна ему, чтобы чётко провести границу между «низшими» приматами и теми, у кого якобы есть настоящая самоосознанность. На деле это устаревшее упрощение. Уже в 2015 году (Chang et al., Current Biology) и особенно в 2017-м исследования показали, что макаки-резусы после тренировки визуально-проприоцептивной ассоциации начинают демонстрировать классическое поведение самоузнавания: они трогают метку на своём теле, глядя в зеркало, и используют его для осмотра недоступных частей. Сам Сет в книге упоминает это исследование, отмечая, что обезьяны могут пройти тест после нескольких недель тренировки, но общая риторика главы всё равно сохраняет старый нарратив «обезьяны не проходят». Что дальше — загробная жизнь? Там тоже можно неплохо заработать на вечных вопросах.

Asma Benachour и её коллеги в исследовании «Motor imagery affects both cortical and spinal circuitry» показали, что мысленная репетиция движений работает не только в голове, но и глубоко в спинном мозге. Учёные одновременно стимулировали кору головного мозга и шейный отдел спинного мозга магнитными импульсами у здоровых добровольцев. Когда участники кинестетически представляли, как открывают и закрывают правую ладонь, ответы мышц на спинальную стимуляцию заметно усиливались — причём только на той стороне, которую «воображали». При этом спинальные моторные потенциалы возникали значительно быстрее кортикальных, подтверждая, что стимуляция действительно достигала спинного мозга напрямую. Самое красивое открытие: моторная imagery не только «спускает» сигнал вниз, но и усиливает обработку восходящих сигналов от спины в коре. Получается настоящий двусторонний мозг-спинной мозг диалог в режиме воображения. Это первое прямое доказательство того, что мысленные движения модулируют спинальную возбудимость целенаправленно и специфично. Для пациентов со спинальными травмами и инсультами такой подход открывает мощный новый инструмент: сочетать BCI с магнитной стимуляцией спинного мозга, чтобы быстрее восстанавливать движения. https://www.frontiersin.org/journals/neural-circuits/articles/10.3389/fncir.2026.1809125/full

Пообщались с нейробиологами Михаилом Лебедевым и Владимиром Алиповым Нейроинтерфейсы постепенно выходят в практику — обсудили: — как считываются сигналы мозга и восстанавливаются базовые функции (движение, слух), — почему полноценное «чтение мыслей» пока невозможно из-за сложности и непонимания работы мозга, — какие существуют ограничения: импланты, качество сигналов и обработка данных, — как устроены речь, память и принятие решений в мозге, — какие перспективы открываются с развитием ИИ — от декодирования речи до усиления возможностей человека. Смотреть YT Смотреть VK

Анил Сет с абсолютно серьёзным видом применяет принцип свободной энергии Фристона к сознанию через интероцептивное предсказательное кодирование. Мозг, по его теории, в первую очередь постоянно предсказывает внутреннее состояние тела — сердцебиение, кровяное давление, уровень сахара, сигналы от внутренних органов. Эти интероцептивные прогнозы и становятся основой эмоций: мозг делает лучшие догадки о причинах телесных ощущений. Чувство «я», ощущение присутствия в мире и весь сознательный опыт возникают как контролируемая галлюцинация, которую мозг создаёт, чтобы эффективно регулировать физиологическое состояние организма и минимизировать свободную энергию на уровне тела. Внешний мир при этом воспринимается через призму этих телесных предсказаний. Таким образом Сет показывает, что сознание — это не абстрактный процесс познания, а глубоко телесный механизм, служащий главной задаче живого организма: оставаться живым.

Принцип свободной энергии Фристона говорит о том, как мозг работает в мире, где всё непредсказуемо. Мозг постоянно создаёт внутреннюю модель реальности и прогнозирует, что произойдёт дальше — от внешних сигналов до собственных действий. Когда реальность не совпадает с прогнозом, возникает ошибка предсказания. Эта ошибка математически связана со «свободной энергией» — мерой неопределённости и несоответствия. Чтобы её минимизировать, мозг делает две вещи: либо обновляет свою модель (учится, меняет представления о мире), либо меняет поведение, чтобы окружающее лучше соответствовало прогнозу (действует). Это не просто термодинамика, хотя принцип вырос из физических законов, описывающих, как системы сохраняют порядок. В мозге он стал объяснением всей мыслительной деятельности. Восприятие, внимание, принятие решений, эмоции и даже сознание — всё сводится к непрерывному уменьшению ошибок предсказания. Мозг не ждёт пассивно, что случится, а активно моделирует мир и корректирует либо себя, либо среду, чтобы оставаться в равновесии. В результате это общий механизм работы разума: от простых рефлексов до сложного мышления. Мозг постоянно стремится уменьшить неожиданности, потому что именно так он эффективно справляется с реальностью.

В книге Анила Сета «Быть собой» автор так старательно пытается выглядеть умнее всех сразу — и философов, и нейробиологов — что это начинает напоминать выступление неравнодушного студента, который решил, что наконец-то нашёл лазейку в самой древней загадке человечества. Сет объявляет, что «трудная проблема» сознания — это вчерашний день. Вместо неё он изобретает свою «реальную проблему»: задачу объяснить, почему мозг производит именно эти конкретные переживания, а не какие-то другие. Звучит солидно, практически революционно. И дальше — каскад историй: как мозг предсказывает мир, как мы галлюцинируем собственное тело, как контрольная галлюцинация создаёт ощущение «я». Всё это написано довольно живо, с научным азартом. А потом книга заканчивается, и остаётся странное послевкусие. Ты понимаешь, что Сет на самом деле не решил ни одной настоящей проблемы сознания. Он лишь достаточно подробно рассказал, как работает мозг, и аккуратно вставил слово «сознание» — как будто это волшебный соус, который автоматически превращает нейронные механизмы в субъективные ощущения и переживания. Получилось не «новая наука сознания», а старый добрый нейронаучный рассказ, приправленный философскими терминами. Как если бы кто-то объяснил, как работает проектор, а потом торжественно заявил, что теперь мы наконец поняли, почему кино заставляет нас плакать. Ирония в том, что книга при этом действительно хороша. Просто не той хорошестью, которую автор так отчаянно пытался в неё вложить.

В эпилоге Сет возвращается к главному: понимание, что мы — сознательные звериные машины, не лишает нас смысла, а, напротив, делает опыт «быть собой» ещё более удивительным и ценным.

О книге Анила Сета «Быть собой» Это захватывающее путешествие по лабиринтам сознания, где нейронаука, философия и личные наблюдения сплетаются в новую картину того, что значит ощущать мир и себя в нём, без мистики и без упрощений. В прологе автор задаёт тон, размышляя, почему сознание остаётся одной из главных загадок науки, и обещает не решать «трудную проблему», а превратить её в решаемые научные задачи. В первой главе Сет формулирует «реальную проблему» сознания: вместо того чтобы гадать, почему физические процессы порождают субъективный опыт, нужно объяснять, предсказывать и контролировать сами феноменологические свойства — те самые «что это за ощущение», от красного цвета до чувства ревности, — через механизмы мозга и тела, опираясь на нейронные корреляты и отбрасывая бесполезные философские тупики вроде дуализма или панпсихизма. Во второй главе речь идёт об измерении сознания: автор сравнивает сегодняшние попытки создать «метр сознания» с историей термометров и показывает, как новые методы — от стимуляции мозга магнитными импульсами до анализа сложности мозговых волн — позволяют отличать уровень сознания от простого бодрствования, диагностировать пациентов в коме и понимать, что даже во сне или под наркозом сознание может быть ярким. Третья глава посвящена теории интегрированной информации Джулио Тониони: Сет вспоминает жаркий спор в Лас-Вегасе и объясняет, как мера Φ — количество информации, которую система интегрирует сверх суммы частей — претендует на роль самого сознания, но при этом честно разбирает слабости теории, сохраняя уважение к её главной идее: сознание рождается из глубокого единства информации. В четвёртой главе автор приглашает представить себя мозгом, запертым в черепе и получающим только электрические сигналы: восприятие оказывается не пассивным отражением мира, а «контролируемой галлюцинацией», которую мозг строит изнутри, используя предсказания, чтобы превратить хаос сигналов в coherentную картину реальности. Пятая глава раскрывает механизм этих предсказаний: мозг — байесовская машина, постоянно взвешивающая вероятности («шансы»), минимизирующая ошибки предсказаний и создающая лучший из возможных миров; именно поэтому ожидания так сильно меняют то, что мы видим и слышим. Шестая глава показывает, как восприятие всегда содержит «долю созерцателя»: опыт зависит не только от объекта, но и от того, кто смотрит, — примеры из искусства и иллюзии доказывают, что реальность, которую мы переживаем, отчасти придумана нами самими. Седьмая глава погружает в хрупкость самости: на примере делирия, болезней и повреждений мозга Сет демонстрирует, как легко распадается ощущение «я», и показывает, что наше привычное «я» — это не твёрдый стержень, а конструкция, которую мозг непрерывно поддерживает. Восьмая глава продолжает тему: самость тоже предсказание — мозг постоянно ожидает самого себя, моделирует своё тело и эмоции, чтобы лучше их контролировать, а не просто знать. Девятая глава — сердце книги: мы «звериные машины», и всё сознание, от ярких красок до глубоких мыслей, служит одной цели — регуляции тела и выживанию; сознание не для познания истины, а для того, чтобы оставаться живыми в мире, полном опасностей и возможностей. Десятая глава объясняет, почему мы не замечаем эту машинерию: самость прозрачна, как вода для рыбы — мы живём внутри неё и не видим механизмов, которые её создают. Одиннадцатая глава разбирает свободу воли: ощущение agency и «степени свободы» тоже рождается из предсказаний мозга, и хотя свобода может быть иллюзией, она необходима для эффективного контроля над телом и жизнью. Двенадцатая глава расширяет горизонт: сознание существует далеко за пределами человека — у животных оно разнообразно, как и способы жить, и отказывать осьминогу или птице в субъективном опыте только потому, что у них нет языка, было бы ошибкой. Тринадцатая глава осторожно касается машин: искусственный интеллект может стать невероятно умным, но сознание, скорее всего, требует биологической основы — живой регуляции тела и предсказаний, направленных на выживание, а не просто вычислений.

О книге Анила Сета «Быть собой» Представьте себе, что весь мир вокруг вас — это не прямая трансляция реальности, а искусно срежиссированная постановка, которую ставит ваш собственный мозг. Именно с такой захватывающей идеи начинает Анил Сет свою книгу «Быть собой», где нейронаука встречается с философией, а привычные представления о сознании переворачиваются с ног на голову. Мы не пассивно воспринимаем мир, а активно его придумываем: мозг работает как предсказательная машина, которая постоянно генерирует лучшие догадки о том, что происходит снаружи, опираясь на прошлый опыт, ожидания и сигналы от органов чувств. Восприятие — это контролируемая галлюцинация, где мозг минимизирует ошибки прогнозов, чтобы мы могли выживать, а не просто созерцать истину. Сет разбирает сознание на три ключевые составляющие, словно разбирая сложный механизм на части. Во-первых, уровень сознания — то, насколько мы вообще «включены»: от глубокого сна или комы до бодрствования и даже изменённых состояний под действием психоделиков. Учёные уже близки к тому, чтобы измерять это объективно, наблюдая за активностью мозга. Во-вторых, содержание сознания — всё то богатство красок, звуков, эмоций и мыслей, которое наполняет наш опыт. Здесь снова вступает в игру предсказательная обработка: мозг не копирует внешний мир, а строит его изнутри, корректируя по мере поступления новых данных. Самое увлекательное начинается с ощущения «я» — того самого «быть собой». Самость тоже оказывается конструкцией: телесное «я» (чувство собственного тела и его границ), перспективное (откуда мы смотрим на мир), волевое (ощущение контроля над действиями), нарративное (история, которую мы рассказываем о себе) и социальное (как мы видим себя среди других). Всё это — часть той же контролируемой галлюцинации, глубоко укоренённой в теле и его потребностях в выживании. Мы — «звериные машины», чьё сознание возникло не для абстрактного мышления, а чтобы регулировать внутренние процессы организма, предсказывать угрозы и поддерживать жизнь. Свобода воли, иллюзия постоянства «я», даже ощущение реальности — всё это хитрые трюки эволюции. Книга не оставляет читателя в холодном академизме: Сет делится личными историями, экспериментами с иллюзиями, размышлениями о животных и даже о возможном сознании машин. Он не претендует на решение «трудной проблемы» сознания — почему вообще есть субъективный опыт, — а предлагает сосредоточиться на «реальной проблеме»: как именно мозг и тело создают все эти переживания. В итоге понимание, что мы сами творим свою реальность, не пугает, а освобождает: оно приглашает к любопытству, эмпатии и более осознанной жизни в этом удивительном, придуманном нами мире. Чтение «Быть собой» оставляет ощущение, будто ты впервые по-настоящему заглянул внутрь своей головы и увидел там целую вселенную в действии.

Нейрональная и популяционная доктрины: кто кого? В конце девятнадцатого века, когда микроскопы лишь начинали открывать тайны живой ткани, в науке о нервной системе вспыхнул настоящий бой идей. Итальянский врач Камилло Гольджи, придумавший хитрый способ окраски серебром, смотрел на нервную систему и видел сплошную сеть — непрерывную паутину протоплазмы, где всё сливается в единый пульсирующий организм, словно река без берегов. Его сетчатая теория казалась поэтичной и целостной: мозг как один великий симбионт. Но испанский упрямец Сантьяго Рамон-и-Кахаль, вооружившись тем же самым чёрным реактивом, разглядел нечто иное — миллиарды отдельных независимых клеток, каждая со своими отростками, будто крошечные острова, связанные лишь точечными контактами. Кахаль назвал их нервными клетками и провозгласил: вот они, настоящие строительные кирпичики нервной системы. Этот момент рождения учения об отдельных нервных клетках в тысяча восемьсот восемьдесят восьмом — тысяча девятьсот шестом годах стал настоящим переворотом, хотя сам Гольджи до конца жизни отказывался сдаваться. В тысяча девятьсот шестом они даже разделили высшую премию, но на церемонии каждый стоял на своём, как два рыцаря на турнире. С тех пор учение об отдельных нервных клетках правило в науке почти целое столетие. Нервная клетка стала главным героем-одиночкой мозга. В пятидесятые — семидесятые годы прошлого века, когда учёные научились вводить тончайшие электроды в живой мозг, всё выглядело идеально: одна клетка в зрительной области реагирует только на определённый угол линии, другая в височной доле — на лицо конкретного человека, знаменитая клетка бабушки. Гораций Барлоу в тысяча девятьсот семьдесят втором даже сформулировал правило восприятия: весь мир в голове — это просто рассказ отдельных клеток-детективов, которые ловят признаки и передают их дальше. Казалось, достаточно понять работу одной клетки, и вся загадка сознания, памяти и решений раскроется сама собой. Это была эпоха романтиков-упрощенцев: мозг как часовой механизм, где каждый винтик делает свою работу, а остальное — простая сумма. Но в начале двадцать первого века, когда приборы позволили одновременно записывать тысячи клеток сразу — многоканальные электроды, оптическая съёмка, огромные массивы сведений, — картина начала трещать. Выяснилось, что отдельные клетки часто ведут себя капризно и ненадёжно: одна и та же клетка может молчать при одном сигнале и бурно отвечать при другом, но смысл рождается только в общем хоре. Движение руки, принятие решения, даже воспоминание — всё это не голос одного актёра, а сложнейшая симфония целой группы. В две тысячи девятнадцатом году исследователи прямо заявили: пора менять старое правило на новое — групповое. А в две тысячи двадцать первом другие учёные в важной статье объявили о настоящем повороте: главной единицей вычислений в мозге теперь считается не одна клетка, а вся группа сразу. Сведения кодируются не кем-то одним, а рисунками активности тысяч клеток — распределённым, живым, устойчивым к помехам способом. Это как перейти от одинокой скрипки к целому оркестру, где смысл рождается в переплетении всех голосов. Сегодня оба подхода существуют в напряжённом, но плодотворном разговоре. Учение об отдельных клетках до сих пор даёт яркие открытия о конкретных элементах, а групповое объясняет, почему мозг такой гибкий, крепкий и невероятно умный. Спор не кончился — он вырос и изменился. И в этом противостоянии скрыта вся прелесть науки: от крошечных островков Кахаля до огромных нервных хоров, которые, возможно, и есть настоящая тайна того, как мы думаем, чувствуем и существуем. Мозг оказался не механизмом с героями-одиночками, а живым дышащим коллективом, где каждый голос важен, но только вместе они создают настоящую симфонию.

Можно ли яичницу считать плодом эволюции? Да, можно считать яичницу результатом эволюции, и даже нужно, если посмотреть глубже. Курица и ее яйца появились в результате миллионов лет естественного отбора. Дикие предки кур жили в Юго-Восточной Азии, а потом люди искусственно отбирали самых продуктивных несушек. Само яйцо с его защитными оболочками стало одним из важнейших изобретений эволюции, позволившим позвоночным выйти на сушу. Способность человека готовить еду на огне возникла сотни тысяч лет назад. Термическая обработка пищи дала нам больше энергии для мозга. Приготовление яиц развивалось вместе с культурой: от сырых яиц к варке и жарке, от простых рецептов к сложным с добавками. Рецепты, сковороды, масло — все это культурная эволюция, где удачные варианты распространяются, а неудачные исчезают. Человек, который решает разбить яйцо и пожарить его вместо того чтобы съесть сырым, проявляет интеллект, планирование и любопытство — качества, сформированные естественным отбором. В широком смысле яичница становится частью расширенного фенотипа наших генов через культуру. Биологически, культурно и технологически она полностью результат эволюции, которая началась миллиарды лет назад и продолжается каждый раз, когда кто-то стоит у плиты.

В исследовании под названием «Coupled cross-sectional and longitudinal non-negative matrix factorization reveals dominant brain aging trajectories in 48,949 individuals», проведённом Ioanna Skampardoni, Guray Erus и коллегами, включая Christos Davatzikos, и опубликованном в журнале Nature Communications, авторы представляют новый подход к анализу процессов старения мозга. Авторы отмечают, что методы машинного обучения способны раскрывать неоднородные паттерны старения мозга и нейродегенерации, однако существующие подходы дают ограниченное понимание прогрессирования заболеваний, поскольку в основном опираются на поперечные, то есть кросс-секционные данные. Чтобы преодолеть эти ограничения, исследователи разработали метод Coupled Cross-sectional and Longitudinal Non-negative Matrix Factorization, сокращённо CCL-NMF. Этот подход одновременно использует как поперечные, так и продольные нейровизуализационные данные, что позволяет выявлять доминирующие паттерны старения мозга более точно и полно. CCL-NMF даёт возможность каждому человеку одновременно выражать несколько таких паттернов, отражая смешанные нейропатологические процессы, которые часто происходят параллельно. Метод был применён к большим массивам нейровизуализационных данных, собранных у 48 949 человек в рамках гармонизированного исследования iSTAGING. В результате удалось выделить семь различных, воспроизводимых и биологически значимых нейроанатомических паттернов. Эти паттерны отражают основные траектории изменений в структуре мозга на протяжении жизни. Для каждого участника были рассчитаны индивидуальные коэффициенты нагрузки, которые количественно показывают, в какой степени у конкретного человека выражен каждый из этих семи паттернов. Эти коэффициенты продемонстрировали чёткие связи с когнитивными функциями, генетическими факторами и образом жизни. Таким образом, метод позволяет лучше понимать индивидуальные особенности старения мозга и связанные с ними риски. Чтобы облегчить применение подхода в других исследованиях, авторы разработали специальный инструмент на основе регрессионного анализа. С его помощью можно оценивать коэффициенты нагрузки для новых когорт без необходимости заново запускать весь сложный процесс CCL-NMF. Это существенно расширяет практическую ценность метода. В целом, предложенный подход открывает возможности для индивидуализированной оценки различных траекторий старения мозга. Такие оценки могут улучшить стратификацию рисков и оценку эффективности терапии при нейродегенеративных заболеваниях. Хотя в данной работе метод был продемонстрирован на данных структурной магнитно-резонансной томографии, авторы подчёркивают, что фреймворк является обобщаемым и может применяться к другим модальностям медицинской визуализации и типам биомаркеров. Это делает CCL-NMF перспективным инструментом для широкого круга исследований в области нейронаук и возрастной медицины. https://www.nature.com/articles/s41467-026-72091-7

Представьте себе древнего предка всех животных, плавающего в океане сотни миллионов лет назад. У него нет сложных карт в голове, но вдруг появляется нечто удивительное: способность точно знать, куда повёрнута его «голова», даже когда вокруг темно и нет никаких ориентиров. Именно эта идея — представление о направлении головы — могла стать первым настоящим нейронным отображением пространства в эволюции животного разума. Учёные Марсель Сэйр, Аджай Нарендра, Стэнли Хайнце и Эндрю Баррон в своей статье убедительно показывают, почему именно представление о направлении головы, или head direction, выглядит самым ранним кандидатом на роль первой нейронной «карты» мира. Это не просто реакция на свет или запах, а настоящая внутренняя модель: нейроны создают устойчивый сигнал, который продолжает работать, даже когда животное остановилось или потеряло все внешние подсказки. Такой компас позволяет держать курс, интегрировать путь и, в конце концов, строить более сложные представления о том, где ты находишься. Удивительно, но такие системы обнаружены и у насекомых, и у позвоночных — групп, которые разошлись в эволюции невероятно давно. У плодовой мушки нейроны направления головы расположены в центральном комплексе мозга, образуя настоящую кольцевую структуру, где «горбик» активности медленно поворачивается, словно стрелка компаса, когда муха разворачивается. У личинок zebrafish похожая система работает в области, называемой dorsal interpeduncular nucleus, и там тоже нейроны образуют кольцо, подавляют противоположные направления и используют зрительные ориентиры, чтобы привязывать внутренний компас к внешнему миру. Эти параллели поразительны: и у насекомых, и у рыб — кольцевые аттракторы, топографическая организация столбцов, реципрокное торможение и пластичные входы от зрительных сигналов. Такая глубокая консервативность намекает, что механизм мог возникнуть ещё в кембрийском периоде или даже раньше — у общего предка членистоногих и позвоночных. Минимальная нейронная архитектура, способная создать устойчивый кольцевой аттрактор, может состоять всего из нескольких нейронов. Добавьте к простому датчику поворота интегратор угла — и вот уже животное перестаёт быть заложником текущего момента. Оно может держать курс, даже если солнце скрылось за облаком, опираясь на внутреннюю модель и другие чувства. Но самое важное — это фундаментальная роль. Представление о направлении головы стоит в самом основании пирамиды пространственного познания. У млекопитающих нейроны направления головы развиваются раньше всех остальных — ещё до того, как крысята откроют глаза. Они служат опорой для grid-клеток, place-клеток и всей системы, которая позволяет помнить места и строить воспоминания. У мух отключение компаса разрушает представление о направлении движения, но не наоборот. Получается, что без компаса невозможно ни интеграция пути, ни настоящая навигация к невидимой цели. Конечно, были и другие гипотезы. Может, сначала возникло представление о направлении к цели? Или распознавание зрительных сцен? Но авторы тонко разбирают эти варианты: чтобы вычислить вектор к цели, нужно знать, куда сейчас смотрит животное. А шаблон зрительной сцены — это ещё не полноценное внутреннее представление, способное заменить реальность в отсутствие стимула. Таким образом, скромный нейронный компас мог стать тем самым первым шагом, который освободил поведение от сиюминутных ощущений и открыл дверь для всей сложной пространственной когниции — от миграций бабочек до эпизодической памяти человека. Эта система, появившаяся сотни миллионов лет назад, до сих пор крутится в наших головах, помогая нам ориентироваться не только в лесу, но и в абстрактных пространствах идей. Возможно, именно с неё началось то, что мы сегодня называем разумом. https://www.cell.com/trends/neurosciences/fulltext/S0166-2236(26)00072-X

Панчин намекает на то, что любовь бога к людям — это парафилия. Но тогда есть еще следующие кандидаты: к труду к знаниям к … Кстати, как ни странно, чаще всего гуглится «любовь к себе». https://t.me/lonely_oocyte/7103

Из рубрики «Как поссорились Иван Иванович с Иваном Никифоровичем» Создается впечатление, что Илон Маск как-то не особо любит Сэма Альтмана #ивановичникифорович

Трамп только что полностью разогнал «независимый Национальный научный совет» — орган, который 76 лет надзирал за National Science Foundation, раздающей миллиарды долларов на фундаментальную науку. В пятницу вечером всем 25 членам совета пришло сухое письмо из Президентского кадрового офиса: «Ваша должность прекращена немедленно. От имени президента Дональда Дж. Трампа». Без объяснений, без переходного периода, без «спасибо за службу». Звучит несколько знакомо. Примерно так в начале 90х Ельцин с Гайдаром «оптимизировали» российскую науку. Ученые — те, кто создавал ядерный щит и космические ракеты, — пошли по помойкам собирать бутылки, лаборатории превратились в руины, а страна до сих пор расхлёбывает этот тотальный разгром. Трамп пока значительно скромнее — просто выкинул «заседателей», которые неизвестно чем там занимались. Без уволенного совета будет куда проще сокращать бюджет NSF (он уже пытался в прошлом году). Будем надеяться, что американские физики и математики не будут, как наши в 90х, сдавать металлолом за еду. https://www.pbs.org/newshour/nation/trump-fires-independent-board-overseeing-national-science-foundation

Огнем нежданных эпиграмм