Как мозг предсказывает музыку: два скрытых механизма раскрыты учёными

Учёные выяснили, что человеческий мозг не просто пассивно реагирует на музыку — он активирует две крупные сети, когда нужно узнать знакомую мелодию. Первая сеть отвечает за общий процесс звукового восприятия (то есть просто слышим), а вторая — сравнивает услышанное с нашими воспоминаниями и фиксирует, когда ожидания не совпадают с реальностью. Эта работа даёт более цельное понимание того, как сложные функции мозга возможны благодаря их координации в масштабах всей головы.

Теория предиктивного кодирования гласит: мозг всё время предугадывает, что сейчас услышит или увидит. Когда что-то идёт не по плану, он подправляет ожидания с помощью так называемой ошибки предсказания. Ранее исследования фокусировались на отдельных участках мозга или узких диапазонах частот — так находили отдельные элементы реакции, но не объясняли, как мозг работает сетью и как он справляется с запоминанием сложных композиций, например музыки.

Команда учёных, возглавляемая Леонардо Бонетти (Aarhus University, University of Oxford) и Mattia Rosso (Aarhus University, IPEM Institute for Systematic Musicology), решила восполнить этот пробел. Их метод, названный BROAD-NESS (BROADband brain Network Estimation via Source Separation), позволил отслеживать крупномасштабную динамику мозга — быстро, просто и без эзотерических вычислений.

В опыте участвовали 83 добровольца (19-63 года), которым сначала давали послушать и запомнить короткое произведение Баха. Затем, в состоянии почти Штирлица, им воспроизводили 135 музыкальных отрывков: часть — из той самой мелодии, часть — из схожих, но новых вариантов. С помощью магнитно-энцефалографии (MEG) измеряли активность мозга, а добровольцы должны были угадать: фрагмент знакомый или абсолютно новый.

Суть исследования — использование BROAD-NESS: сначала определяли активность мозга в 3559 точках (voxel'ах), потом «выжимали сок» при помощи метода главных компонент: выделяли главные паттерны синхронной работы нейронов, т.е. сети. Первая сеть (72% активности) захватывала слуховые коры и медиальную поясную извилину, реагировала стабильно — очевидно, она занимается фоном, сбором саунд-информации. Вторая сеть (16%) была связана с памятью и «отслеживала» совпадение услышанного с тем, что надо было вспомнить; пахали тут гиппокамп, передняя поясная извилина, островок и нижняя височная область.

Контрольный анализ показал: у тех, кто лучше запоминал, взаимодействие этих сетей было стабильнее, а ответ — быстрее и точнее. Зона слуховой коры оказывалась при этом «рабочей лошадкой» обеих сетей, а к примеру, медиальная поясная область тянула лямку только в первой, а гиппокамп — во второй.

Интересно: в классической схеме «двойных потоков» (двух путей обработки, обычно это ассоциируется с тем, КАК и ЧТО мы видим) в мозге людей такие же двойные системы задействуются для музыки, но с оговорками… Один путь задействован, казалось бы, по классике (узнавание, память), второй — не совсем совпадает со старой моделью и тянет на отдельную систему для звукового внимания и длительной работы.

Учёные подчеркивают: мозг способен разделять задачи между одними и теми же участками, поддерживать параллельные операции (перцепция и прогнозы), и делать это удивительно эффективно.

Среди минусов — простота музыкальной задачи (никто не ставил перед добровольцами задачи уровня Моцарта). Авторы планируют применить BROAD-NESS к изучению заболеваний, при которых нарушается память или предиктивная обработка, например, болезни Альцгеймера или шизофрении.

Итог: новая методика даст не только больше сведений о мозге здорового человека, но и поможет разобраться, что с ним случается в болезни. Возможно даже — появятся новые способы диагностики.

Исследование проведено международной командой (Aarhus, Копенгаген, Оксфорд, Болонья), финансирование дали Danish National Research Foundation, Independent Research Fund Denmark и Lundbeck Foundation. Авторы: Leonardo Bonetti, Gemma Fernández-Rubio, Mathias H. Andersen, Chiara Malvaso, Francesco Carlomagno, Claudia Testa, Peter Vuust, Morten L. Kringelbach, Mattia Rosso.