Почему предзнаменования врут

Что происходит в голове у человека, который верит в дурные знаки и добрые предзнаменования? Этой проблемой заинтересовались в Калифорнийском технологическом институте. Калтех известен в первую очередь как заповедник физиков, астрономов и вообще ученых, занимающихся точными науками. Это здесь Ричард Фейнман читал свой знаменитый курс лекций по физике, а больше всего Нобелевских премий сотрудники и выпускники Калтеха получили за исследования элементарных частиц. Знаменитые биологи здесь тоже работали — например, первооткрыватель структуры ДНК Джеймс Уотсон. А теперь сотрудники этого института взялись разобраться с системами поиска причинно-следственных связей, работающими в мозге у суеверных людей — и не только у них одних.

Сам эксперимент напоминал игру с «одноруким бандитом». Обычно это происходит так: вы дергаете за рычаг игрового автомата — и на экране появляются три картинки. Три вишенки, три семерки и разные другие комбинации (известные заранее — это важно!) означают, что вы выиграли. Сейчас из автомата посыплются монеты.

Ученые из Калтеха вывернули эту схему наизнанку. Грубо говоря, из «однорукого бандита» время от времени сыплются монеты — а вам нужно угадать, какие вообще бывают выигрышные комбинации. Другими словами, найти закономерность по частным случаям.

Правда, в реальности все выглядело чуть скучнее, чем подпольное казино в лабораторных интерьерах. Картинки (причем не три штуки, а целых пять зараз — звездочка-звездочка-листочек-листочек-звездочка, например) просто показывали на дисплее человеку, лежащему внутри магнитно-резонансного томографа. Звона сыплющихся монет тоже не было — но подопытные боролись за реальный выигрыш в долларах.

По ходу игры каждый испытуемый обучался — и тут надо заметить, что под термином «обучение» ученые понимают не сидение за партой, а умение строить гипотезы на основе своего опыта. Например, от игры к игре подопытный все больше уверен, что если появилась картинка со звездочкой, он обязательно выиграет этот раунд (а из-за картинки с листочком, наоборот, проиграет). Если такая устойчивая уверенность, что определенная картинка даст выигрыш или проигрыш, возникала у участника после первого же раунда, в котором встретилось изображение, значит, он моментально сделал вывод о ее значении. Именно такое обучение на единственном примере интересовало ученых сильнее всего. Вот два события происходят одновременно (например, «выпала звездочка» и «я выиграл много денег»). В каком случае мозг сделает далеко идущие выводы, основываясь на этом единичном примере?

Способность с первого раза запоминать взаимосвязи между событиями полезна для экстремальных ситуаций, когда каждая следующая встреча с непонятным обходится неоправданно дорого. Пример — знание, что палец не стоит совать в огонь, а ножницы в розетку.

Из «однорукого бандита» время от времени сыплются монеты — а ваше дело угадать, какие вообще бывают выигрышные комбинации.

Но обычно у нас нет необходимости торопиться с выводами, и мы можем позволить себе неторопливо накапливать примеры совпадения двух событий, пока их не наберется достаточно, чтобы записать в памяти «да, связь действительно есть». Например, если нам понравилась еда в ресторане, но не очень понравился официант, идея «ресторан плохой» не сразу отпечатается в памяти.

Однако если мы раз за разом приходим в ресторан и раз за разом видим там грубых официантов, приходит время насторожиться и перестать его посещать. Так работает обычное постепенное обучение — аккуратно накапливает факты, прежде чем делать выводы. А вот для экстраординарных обстоятельств у нас есть специальная система моментального обучения, для которой не нужно повторять дважды. Например, если мы отравимся едой, то с первого раза запомним, что есть в этом ресторане опасно, и не захотим туда возвращаться. Но как наш мозг понимает, когда ему нужно пользоваться быстрой системой запоминания, а когда — обычной и более надежной?

Конечно, по умолчанию собрать достаточное число фактов выгоднее, так что нужно искать, что должно измениться в окружающей обстановке, чтобы мы решились судить на основании единственного примера. Можно предположить, что нам нужно сразу определиться с причиной происшествия, если оно для нас новое («раньше у меня дома никогда не пахло гарью — вероятно, потому, что я никогда раньше не готовил»). Другая возможность — что мы быстро делаем выводы только тогда, когда последствия события для нас достаточно серьезны («я иногда терял небольшое количество денег, но вчера у меня украли годовую зарплату; видимо, мне не стоило брать ее с собой в бар»).

На самом деле все еще интереснее: вывод, что между событиями есть связь, мы быстрее всего делаем в ситуации, когда для таких выводов нет разумных оснований.

В некоторых раундах ученые специально все подстроили так, чтобы участники не имели достоверных данных для какого бы то ни было прогноза на будущее (представьте, например, что «однорукий бандит» сошел с ума и выплевывает монеты вне всякой зависимости от того, что на экране).

Но чем меньше у участников было шансов разобраться с реальным влиянием картинки на исход игры, тем быстрее они начинали ассоциировать ее с выигрышем или проигрышем. Иногда им было достаточно одной комбинации «картинка-выигрыш», чтобы твердо увериться, будто эти два события связаны. И происходило такое обучение на лету только тогда, когда ситуация на самом деле была максимально неопределенной.

Можно предположить, что если на кону большие деньги, то мы подходим к поиску закономерностей более ответственно. Но выводы были одинаково скоропалительными (плюс-минус) вне зависимости от размера ставки. И если, например, какая-нибудь сумма выигрыша отображалась на дисплее впервые, это тоже ничего не меняло.

Типичная реакция этой зоны мозга — сигнал «все страньше и страньше».

Получается, главная задача системы быстрого обучения — избавить нас от гнетущего ощущения неопределенности, а новизна ситуации и наши риски для нее второстепенны.

Тут можно было бы вспомнить про «быструю подсистему мозга» и «медленную подсистему мозга», описанные нобелевским лауреатом по экономике Даниэлем Канеманом в книге «Думай быстро, решай медленно». Идея такая: «медленная подсистема» (она же рациональный разум) — дорогая в использовании, требует много глюкозы, и мозг эксплуатирует ее разве что при крайней необходимости, а по умолчанию довольствуется прикидками на скорую руку дешевой в обращении «быстрой системы» (грубо говоря, интуиции).

Но в классических экспериментах Канемана никакие томографы не применялись, и в эксперименте с игроками стало ясно, что схема нобелевского лауреата как минимум в этой ситуации описывает события не вполне корректно. Команда из Калтеха утверждает: эта быстрая система — не режим по умолчанию, а запасной парашют на случай, когда мы не владеем ситуацией.

Что именно увидели ученые на томограммах испытуемых? Прежде всего, они обнаружили область мозга, которая — ни много не мало — отслеживает предсказуемость происходящего. Типичная ее реакция — то самое «все страньше и страньше» из «Алисы в Стране чудес».

Эта область — вентролатеральная префронтальная кора — была тем активнее, чем менее определенными были причинно-следственные связи между картинками и результатами игры. Иногда эта область начинала работать согласованно с другой частью мозга, гиппокампом. Гиппокамп — структура, отвечающая за эпизодическую память (то есть память, которая касается происходивших лично с нами событий, а не абстрактных фактов вроде того, что Волга впадает в Каспийское море). Именно эта часть мозга испытуемых становилась активной во время моментального обучения, когда они с одного раза делали вывод о связи картинки и итога игры. При этом гиппокамп в такие моменты работал согласованно с вентролатеральной префронтальной корой, как бы откликаясь на ее «все страньше и страньше».

В таком случае испытуемые быстро запоминали, что получившийся результат связан с тем стимулом, про эффект которого они на самом деле не знали ровным счетом ничего.

А во время обычного обучения, когда результаты игры соответствовали ожиданиям, вентролатеральная префронтальная кора и гиппокамп работали вразнобой.

Полезно уметь учиться на единственной ошибке или опознавать опасность, встретившись с ней лишь однажды. Правда, у нашей системы моментального обучения есть и побочный эффект. Система начинает работать при любых непредсказуемых событиях, но она может ошибаться в том, какие из них важны. Ведь неопределенность раздражает, и ее хочется уменьшить любой ценой, даже если она никак не угрожает нашей жизни и здоровью. Если ситуация становится слишком непонятной, мы назначаем причиной загадочного явления факт, который с ним никак не связан. Так появляется вера в черную кошку, приносящую неприятности, в необходимость положить учебник под подушку в ночь перед экзаменом или в счастливую рубашку, которая поможет нам пройти собеседование.

Страх неопределенности — то, что заставляет нашу логику хромать, когда она нам особенно пригодилась бы. Логика позволяет сказать «стоп, я пока ничего толком не знаю», а иногда самое полезное — не делать выводы раньше времени.