Для нас наличие фМРТ имело огромное значение, ведь мы пытались выяснить, что именно понимал Кевин во время сканирований. Возможно, он осознавал лишь основные идеи, суть происходящего, не видел деталей. Но что, если он все же мог вычленять из речи предложение за предложением, слово за словом?
* * *
Понимание речи нашего родного языка происходит обычно так легко, что мы не осознаем, насколько это сложный процесс. Мозг не только должен «узнать» все отдельные слова, но еще и извлечь значения этих слов из памяти и объединить их соответствующим образом, чтобы понять предложение.
Есть в нашей бочке меда и ложка дегтя: многие слова в большинстве языков неоднозначны. Омонимы имеют два значения, хотя одинаково пишутся и произносятся (например, слово «лук»). Омофоны имеют по два значения – эти слова одинаково произносятся, а пишутся по-разному («прут» и «пруд»). Чтобы понять простое предложение: «Мальчик увидел лук», надо заранее знать, о чем идет речь: увидел ли мальчик зеленый лук, огородное растение, или старинное оружие – боевой лук. Мозг решает такие задачи с помощью контекста, предыдущей и последующей информации, окружающей данное предложение. С помощью фМРТ можно увидеть, как наш мозг расшифровывает предложение вроде: «Мальчик увидел лук» буквально за миллисекунды.
Ингрид Джонсруд и ее коллеги использовали семантическую двусмысленность, чтобы попытаться понять, как здоровый мозг понимает речь. Они провели исследование на аппарате фМРТ, предлагая здоровым испытуемым прослушать предложения, в которых слова имели более одного значения, вроде известной шутки: «Косил косой косой косой». Также участников исследования попросили прослушать предложения, не содержащие двусмысленных слов, например: «Она записала все секреты в дневник». Хотя эти два типа предложений хорошо сочетаются по ряду психолингвистических параметров, гипотетически на расшифровку многозначных слов мозгу потребовалось бы больше усилий, чтобы выбрать верные значения исходя из контекста. В процессе раскодирования предложений с неоднозначными словами в левой височной коре и в нижней части обеих лобных долей увеличивалась активность нейронов, то есть мы увидели, что обе области мозга очень важны для понимания смысла разговорных предложений.
Нам эти данные весьма пригодились, когда мы рассматривали результаты ПЭТ-сканирования Кевина и размышляли, на каком уровне находится его способность воспринимать речь. Как выяснилось, простой эксперимент с многозначными и однозначными словами в предложениях показал, что мозг способен находить верное значение многозначного слова, соотнося его с контекстом. Получается, мы наблюдали работу мозга при восприятии языка на самом высоком уровне? Что же еще требуется для расшифровки речи? Есть ли другие вершины? Мы больше не говорили о восприятии языка в расплывчатом смысле общего, возможно автоматического, понимания, о связи между словом и его значением (известно, что «собака» – это своего рода «животное»). Теперь мы говорили о целых предложениях, целых неоднозначных предложениях, которые мозг обрабатывал следующим образом: извлекал из памяти множественные значения каждого слова, а затем выбирал соответствующее значение, основываясь на отношении каждого слова к контекстной информации, содержащейся в остальной части предложения.
Мы постепенно приходили к выводу, что понимание языка может стать ключом к сознанию – не в том смысле, что язык и есть сознание, а в том, что если человек способен понять язык в самом сложном его проявлении, то этот человек, скорее всего, находится в сознании. Философы могут утверждать, что преобразователи голосовой информации в текст, такие, как, например, программа «Сири», в некотором роде понимают язык, однако все, вероятно, согласятся, что «Сири» и подобные ей программы не осознают реальность. В ситуациях семантической двусмысленности, подобных описанной выше, именно машины (а не люди) терпят неудачу. Нил Армстронг и Базз Олдрин ходили по Луне почти пятьдесят лет назад, но лучшие умы на планете до сих пор, похоже, не в состоянии построить машину, которая будет безошибочно понимать человеческую речь.
Почему? Отчасти проблема заключается в том, что человеческая речь пронизана двусмысленностью, даже если отдельные слова в ней и не являются неоднозначными. Возьмем вот такое короткое предложение: «Он накормил ее кошачьей едой». Понять, кого именно накормили кошачьей едой – кошку или кого-то другого – без дальнейшей сопутствующей информации невозможно. Мозг рассматривает все слова и выражения в контексте и, опираясь на полученную информацию, делает выводы. Способны ли машины или программное обеспечение определить, что имеется в виду в каждом отдельном случае? К сожалению, нет (по крайней мере, в подавляющем большинстве случаев), потому что, в отличие от человека, машина не осведомлена о происходящем с вами в минуту речи или произошедшем, скажем, на прошлой неделе или в любой другой момент вашей жизни. Информация, которой вы (и только вы!) обладаете, обеспечивает контекст, и ваш мозг выбирает верное значение для простого, казалось бы, предложения.
Повторю еще раз: Ингрид и ее коллеги убедительно продемонстрировали, что две области мозга, одна на левой стороне и ближе к задней и нижней части височной коры, другая на нижней части лобных долей, важны для понимания смысла произносимых предложений. Именно эти участки мозга работают, расшифровывая двусмысленные выражения. Однако это еще не все. Большую роль в понимании речи играет и память. Мы постепенно отсеиваем возможные варианты значений слов и выбираем правильное. То есть для распознавания речи требуется одновременная работа нескольких отделов мозга.
В этом и заключается связь между языком и сознанием. Поскольку в понимание смысла языка вовлечено так много сложных когнитивных процессов, включая расшифровку отдельных слов, расшифровку контекста, извлечение информации из долгосрочной памяти, казалось правомерным предположить, что, если мозг показывает эффективное выполнение всех этих процессов, то он наверняка «в сознании». С помощью языка, человеческой речи, мы постепенно, один за другим, подбирали «строительные блоки», из которых, возможно, и состоит человеческое сознание.
* * *
Кевин стал первым пациентом, которого мы исследовали на фМРТ-сканере с применением поразительной новой технологии, оказавшей впоследствии столь важное влияние на развитие науки о серой зоне. Итак, на длинном желобе сканера виднелись лишь ноги Кевина в носках. Аппарат щелкнул и зажужжал. Потом выдал всплеск радиоволн и запищал (пожалуй, очень громко) пи… пи… пи. Начался наш первый эксперимент на фМРТ-сканере.
Кевин, вольно или невольно, принял участие в продвижении науки о серой зоне, с его помощью мы стремились понять, что же такое «находиться в сознании». Тем не менее мы не знали, принесет ли участие в нашем эксперименте пользу лично Кевину. Это сканирование стало важной частью решения головоломной задачи, однако мы были еще слишком далеки от того, чтобы помогать людям. Я утешал себя тем, что Кевин – один из многих кусочков мозаики, которые, сложившись в общую большую картину, непременно принесут ощутимую пользу другим пациентам в будущем.
Когда мы проигрывали Кевину предложения с многозначными словами, его височные доли загорались на экране так же ярко, как и у здоровых испытуемых. Благодаря предыдущим исследованиям мы знали, что сконцентрированная активность левого полушария у нижней и вблизи задней части мозга имеет важное значение для обработки смысла услышанных фраз. Несмотря на диагноз «вегетативное состояние», мозг Кевина активно работал, выбирал и интегрировал в контекст соответствующие значения слов, чтобы понять смысл сложных предложений, содержащих неоднозначные слова.
