Активность нейронов показывает, что мозг использует разные системы, когда мы считаем до четырех и когда считаем до пяти и более. Уже более ста лет исследователи знают, что люди обычно хорошо ориентируются в количестве четырех и менее предметов. Однако при увеличении числа предметов производительность заметно падает — она становится медленнее и подвержена ошибкам. Теперь ученые выяснили, почему: человеческий мозг использует один механизм для оценки четырех и менее предметов и другой — для пяти и более. Результаты исследования, полученные с помощью записи активности нейронов 17 участников эксперимента, разрешили давнюю дискуссию о том, как мозг оценивает количество объектов, которые видит человек. Результаты исследования опубликованы 2 октября в журнале Nature Human Behaviour. По словам психолога Лизы Фейгенсон, содиректора Лаборатории детского развития Университета Джона Хопкинса в Балтиморе (штат Мэриленд), находка имеет большое значение для понимания природы мышления. «По сути, речь идет об архитектуре мышления: из каких строительных блоков состоит человеческое мышление?» Дискуссия столетней давности Пределы человеческой способности оценивать большие величины озадачивали не одно поколение ученых. В 1871 г. экономист и логик Уильям Стенли Джевонс в статье в журнале Nature описал свои исследования собственных навыков счета и пришел к выводу, что «число пять, по крайней мере, для некоторых людей, находится за пределом совершенной дискриминации». Некоторые исследователи утверждают, что мозг использует единую систему оценки, которая просто менее точна для больших чисел. Другие предполагают, что расхождение в производительности возникает из-за наличия двух отдельных нейронных систем для количественной оценки объектов. Однако эксперименты не позволили определить, какая из моделей верна. Затем группа исследователей получила редкую возможность записать активность отдельных нейронов в мозге людей, находящихся в сознании. Все они проходили лечение от припадков в университетской клинике Бонна (Германия), и в их мозг были вставлены микроэлектроды для подготовки к операции. Авторы показывали 17 участникам эксперимента изображения от нуля до девяти точек на экране в течение половины секунды, а затем спрашивали, какое количество элементов они видели — четное или нечетное. Как и ожидалось, ответы участников были гораздо более точными, если они видели четыре или меньше точек. Из предыдущих исследований ученые уже узнали, что существуют специализированные нейроны, связанные с определенным количеством предметов. Одни из них срабатывают в первую очередь при предъявлении одного предмета, другие — при предъявлении двух предметов и т.д. Анализ активности нейронов участников показал, что нейроны, специализирующиеся на числах 4 и менее, очень специфично и избирательно реагируют на предпочитаемые ими числа. Нейроны, специализирующиеся на числах от 5 до 9, реагировали не только на предпочитаемое число, но и на числа, непосредственно соседствующие с ним. Пронумерованные нейроны «Чем выше было предпочитаемое число, тем менее избирательными были эти нейроны», — говорит соавтор исследования Андреас Нидер, физиолог животных из Тюбингенского университета (Германия). Например, нейроны, специфичные для 3, будут реагировать только на это число, в то время как нейроны, предпочитающие 8, будут реагировать не только на 8, но и на 7 и 9. В результате люди допускали больше ошибок при попытке количественно оценить большее число объектов. Это говорит о наличии в мозге двух различных «систем чисел». Нидер был удивлен, поскольку ранее он считал, что существует только один механизм. «Мне было трудно поверить, что действительно существует такая разделительная линия. Но, основываясь на этих данных, я вынужден с этим согласиться», — говорит он. Фейгенсон согласна с этим выводом. «Это великолепные результаты, — говорит она, — которые дополняют результаты поведенческих исследований, свидетельствующих о том, что две ментальные системы помогают представлять количество объектов. По материалам статьи «Your Brain Finds It Easy to Size Up Four Objects But Not Five—Here’s Why» Scientific American