за счет чего работает мозг
Как работает мозг?
Этот пост написан по мотивам лекции Джеймса Смита, профессора Висконсинского университета в Мадисоне, специализирующегося в микроэлектронике и архитектуре вычислительных машин.
История компьютерных наук в целом сводится к тому, что учёные пытаются понять, как работает человеческий мозг, и воссоздать нечто аналогичное по своим возможностям. Как именно учёные его исследуют? Представим, что в XXI веке на Землю прилетают инопланетяне, никогда не видевшие привычных нам компьютеров, и пытаются исследовать устройство такого компьютера. Скорее всего, они начнут с измерения напряжений на проводниках, и обнаружат, что данные передаются в двоичном виде: точное значение напряжения не важно, важно только его наличие либо отсутствие. Затем, возможно, они поймут, что все электронные схемы составлены из одинаковых «логических вентилей», у которых есть вход и выход, и сигнал внутри схемы всегда передаётся в одном направлении. Если инопланетяне достаточно сообразительные, то они смогут разобраться, как работают комбинационные схемы — одних их достаточно, чтобы построить сравнительно сложные вычислительные устройства. Может быть, инопланетяне разгадают роль тактового сигнала и обратной связи; но вряд ли они смогут, изучая современный процессор, распознать в нём фон-неймановскую архитектуру с общей памятью, счётчиком команд, набором регистров и т.п. Дело в том, что по итогам сорока лет погони за производительностью в процессорах появилась целая иерархия «памятей» с хитроумными протоколами синхронизации между ними; несколько параллельных конвейеров, снабжённых предсказателями переходов, так что понятие «счётчика команд» фактически теряет смысл; с каждой командой связано собственное содержимое регистров, и т.д. Для реализации микропроцессора достаточно нескольких тысяч транзисторов; чтобы его производительность достигла привычного нам уровня, требуются сотни миллионов. Смысл этого примера в том, что для ответа на вопрос «как работает компьютер?» не нужно разбираться в работе сотен миллионов транзисторов: они лишь заслоняют собой простую идею, лежащую в основе архитектуры наших ЭВМ.
Моделирование нейронов
Кора человеческого мозга состоит из порядка ста миллиардов нейронов. Исторически сложилось так, что учёные, исследующие работу мозга, пытались охватить своей теорией всю эту колоссальную конструкцию. Строение мозга описано иерархически: кора состоит из долей, доли — из «гиперколонок», те — из «миниколонок»… Миниколонка состоит из примерно сотни отдельных нейронов.
По аналогии с устройством компьютера, абсолютное большинство этих нейронов нужны для скорости и эффективности работы, для устойчивости ко сбоям, и т.п.; но основные принципы устройства мозга так же невозможно обнаружить при помощи микроскопа, как невозможно обнаружить счётчик команд, рассматривая под микроскопом микропроцессор. Поэтому более плодотворный подход — попытаться понять устройство мозга на самом низком уровне, на уровне отдельных нейронов и их колонок; и затем, опираясь на их свойства — попытаться предположить, как мог бы работать мозг целиком. Примерно так пришельцы, поняв работу логических вентилей, могли бы со временем составить из них простейший процессор, — и убедиться, что он эквивалентен по своим способностям настоящим процессорам, даже хотя те намного сложнее и мощнее.
На рисунке, приведённом чуть выше, тело нейрона (слева) — небольшое красное пятнышко в нижней части; всё остальное — дендриты, «входы» нейрона, и один аксон, «выход». Разноцветные точки вдоль дендритов — это синапсы, которыми нейрон соединён с аксонами других нейронов. Работа нейронов описывается очень просто: когда на аксоне возникает «всплеск» напряжения выше порогового уровня (типичная длительность всплеска 1мс, уровень 100мВ), то синапс «пробивается», и всплеск напряжения переходит на дендрит. При этом всплеск «сглаживается»: вначале напряжение за 5..20мс растёт до порядка 1мВ, затем экспоненциально затухает; таким образом, длительность всплеска растягивается до
Если несколько синапсов одного нейрона активизируются с небольшим интервалом по времени, то «разглаженные всплески», возбуждаемые в нейроне каждым из них, складываются. Наконец, если одновременно активны достаточно много синапсов, то напряжение на нейроне поднимается выше порогового уровня, и его собственный аксон «пробивает» синапсы связанных с ним нейронов.
Чем мощнее были исходные всплески, тем быстрее растут разглаженные всплески, и тем меньше будет задержка до активизации следующих нейронов.
Кроме того, бывают «тормозящие нейроны», активация которых понижает общее напряжение на связанных с ним нейронах. Таких тормозящих нейронов 15..25% от общего числа.
У каждого нейрона тысячи синапсов; но в любой момент времени активны не больше десятой части всех синапсов. Время реакции нейрона — единицы мс; такого же порядка задержки на распространение сигнала вдоль дендрита, т.е. эти задержки оказывают существенное влияние на работу нейрона. Наконец, пару соседних нейронов, как правило, связывает не один синапс, а порядка десятка — каждый с собственным расстоянием до тел обоих нейронов, а значит, с собственной длительностью задержки. На иллюстрации справа два нейрона, изображённые красным и синим, связаны шестью синапсами.
У каждого синапса своё «сопротивление», понижающее входящий сигнал (в примере выше — со 100мВ до 1мВ). Это сопротивление динамически подстраивается: если синапс активизировался сразу перед активацией аксона — то, видимо, сигнал с этого синапса хорошо коррелирует с общим выводом, так что сопротивление понижается, и сигнал будет вносить больший вклад в напряжение на нейроне. Если же синапс активизировался сразу после активации аксона — то, видимо, сигнал с этого синапса не имел отношения к активации аксона, так что сопротивление синапса повышается. Если два нейрона связаны несколькими синапсами с разной длительностью задержки, то такая подстройка сопротивлений позволяет выбрать оптимальную задержку, или оптимальную комбинацию задержек: сигнал начинает доходить именно тогда, когда от него больше всего пользы.
Таким образом, модель нейрона, принятая исследователями нейронных сетей — с единственной связью между парой нейронов и с мгновенным распространением сигнала от одного нейрона к другому — весьма далека от биологической картины. Кроме того, традиционные нейронные сети оперируют не временем отдельных всплесков, а их частотой: чем чаще всплески на входах нейрона, тем чаще будут всплески на выходе. Те детали устройства нейрона, которые отброшены в традиционной модели — существенны или несущественны они для описания работы мозга? Нейробиологи накопили огромную массу наблюдений об устройстве и поведении нейронов — но какие из этих наблюдений проливают свет на общую картину, а какие — лишь «детали реализации», и — как и предсказатель переходов в процессоре — не влияют ни на что, кроме эффективности работы? Джеймс считает, что именно временны́е характеристики взаимодействия между нейронами и позволяют приблизиться к пониманию вопроса; что асинхронность так же важна для работы мозга, как синхронность — для работы ЭВМ.
Ещё одна «деталь реализации» — ненадёжность нейрона: с некоторой вероятностью он может активизироваться спонтанно, даже если сумма напряжений на его дендритах не достигает порогового уровня. Благодаря этому, «обучение» колонки нейронов можно начинать с любого достаточно большого сопротивления на всех синапсах: вначале никакая комбинация активаций синапсов не будет приводить к активации аксона; затем спонтанные всплески приведут к тому, что понизится сопротивление синапсов, которые активизировались незадолго до этих спонтанных всплесков. Таким образом нейрон начнёт распознавать конкретные «паттерны» входных всплесков. Что самое важное, паттерны, похожие на те, на которых нейрон обучался, — тоже будут распознаваться, но всплеск на аксоне будет тем слабее и/или позднее, чем меньше нейрон «уверен» в результате. Обучение колонки нейронов получается намного эффективнее, чем обучение обычной нейронной сети: колонке нейронов не нужен контрольный ответ для тех образцов, на которых она обучается — фактически, она не распознаёт, а классифицирует входные паттерны. Кроме того, обучение колонки нейронов локализовано — изменение сопротивления синапса зависит от поведения лишь двух соединённых им нейронов, и никаких других. В результате этого, обучение приводит к изменению сопротивлений вдоль пути следования сигнала, тогда как при обучении нейронной сети веса изменяются в обратном направлении: от нейронов, ближайших к выходу — к нейронам, ближайшим ко входу.
Например, вот колонка нейронов, обученная распознавать паттерн всплесков (8,6,1,6,3,2,5) — значения обозначают время всплеска на каждом из входов. В результате обучения, задержки настроились на точное соответствие распознаваемому паттерну, так что напряжение на аксоне, вызываемое правильным паттерном, получается максимально возможным (7):
Та же самая колонка отреагирует на похожий входной паттерн (8,5,2,6,3,3,4) меньшим всплеском (6), причём напряжение достигает порогового уровня заметно позднее:
Наконец, тормозящие нейроны могут использоваться для реализации «обратной связи»: например, как на иллюстрации справа, — подавлять повторные всплески на выходе, когда вход длительное время остаётся активным; или подавлять всплеск на выходе, если он слишком задерживается по сравнению со входными сигналами, — чтобы сделать классификатор более «категоричным»; или, в нейросхеме для распознавания паттернов, разные колонки-классификаторы могут быть связаны тормозящими нейронами, чтобы активация одного классификатора автоматически подавляла все остальные классификаторы.
Распознавание изображений
Для распознавания рукописных цифер из базы MNIST (28×28 пикселей в оттенках серого) Джеймс из колонок-классификаторов, описанных выше, собрал аналог пятислойной «свёрточной нейросети». Каждая из 64 колонок в первом слое обрабатывает фрагмент 5х5 пикселей из исходного изображения; такие фрагменты перекрываются. Колонки второго слоя обрабатывают по четыре выхода из первого слоя каждая, что соответствует фрагменту 8х8 пикселей из исходного изображения. В третьем слое всего четыре колонки — каждой соответствует фрагмент из 16х16 пикселей. Четвёртый слой — итоговый классификатор — разбивает все изображения на 16 классов: класс назначается в соответствии с тем, который из нейронов активизируется первым. Наконец, пятый слой — классический перцептрон, соотносящий 16 классов с 10 контрольными ответами.
Классические нейросети достигают на базе MNIST точности 99.5% и даже выше; но по утверждению Джеймса, его «гиперколонка» обучается за гораздо меньшее число итераций, благодаря тому, что изменения распространяются вдоль пути следования сигнала, а значит, затрагивают меньшее число нейронов. Как и для классической нейросети, разработчик «гиперколонки» определяет только конфигурацию соединений между нейронами, а все количественные характеристики гиперколонки — т.е. сопротивление синапсов с разными задержками — приобретаются автоматически в процессе обучения. Кроме того, для работы гиперколонки требуется на порядок меньшее число нейронов, чем для аналогичной по возможностям нейросети. С другой стороны, симуляция таких «аналоговых нейросхем» на электронном компьютере несколько затрудняется тем, что в отличие от цифровых схем, работающих с дискретными сигналами и с дискретными интервалами времени — для работы нейросхем важны непрерывность изменения напряжений и асинхронность нейронов. Джеймс утверждает, что шага симуляции в 0.1мс достаточно для корректной работы его распознавателя; но он не уточнял, сколько «реального времени» занимает обучение и работа классической нейросети, и сколько — обучение и работа его симулятора. Сам он давно на пенсии, и свободное время он посвящает совершенствованию своих аналоговых нейросхем.
Резюме от tyomitch: представлена модель, основанная на биологических предпосылках, достаточно просто устроенная, и при этом обладающая интересными свойствами, радикально отличающими её от привычных цифровых схем и от нейросетей. Возможно, такие «аналоговые нейроны» станут элементной базой будущих устройств, которые смогут справляться с рядом задач — например, с распознованием образов — не хуже человеческого мозга; точно так же, как цифровые схемы давно превзошли человеческий мозг в способности к счёту.
Нейроны и нейромедиаторы
Химические цепочки
Все чувства и эмоции, которые испытывают люди, возникают путем химических изменений в головном мозге. Прилив радости, который человек ощущает после получения положительной оценки, выигрыша в лотерею или при встрече с любимым, происходит вследствие сложных химических процессов в головном мозге. Мы можем испытывать огромное количество эмоций, например таких, как печаль, горе, тревога, страх, изумление, отвращение, экстаз, умиление. Если мозг дает телу команду на осуществление какого-либо действия, например, сесть, повернуться или бежать, это также обусловлено химическими процессами. «Химический язык» нашей нервной системы состоит из отдельных «слов», роль которых исполняют нейромедиаторы (их еще называют нейротрансмиттерами).
Любой нейрон может получать большое количество химических сообщений, как положительных, так и отрицательных («работай» или «стоп»), от других нейронов, которые его окружают. Эти сообщения могут конкурировать или «сотрудничать», между собой, заставляя нейрон отвечать специфическим образом. Поскольку все эти события происходят в течение очень короткого времени (считаные доли секунды), очевидно, что медиатор должен быть удален из синаптического пространства очень быстро, чтобы те же самые рецепторы могли работать снова и снова. И это удаление может происходить тремя способами. Молекулы нейромедиатора могут быть захвачены назад в то нервное окончание, из которого они были выделены, и этот процесс получил название «обратный захват» («reuptake»); нейромедиатор может быть разрушен специфическими ферментами, находящимися в готовности недалеко от рецепторов на поверхности нейрона; или активное вещество может просто рассеяться в окружающую область мозга, и быть разрушено там.
Изменение нейротрансмиссии с помощью лекарств
Рассмотрим, что происходит при изменении уровней нейромедиаторов мозга на примере трех из них (серотонин, дофамин и гамма-аминомасляная кислота (ГАМК).
Серотонин
Многие исследования показывают, что низкий уровень серотонина в головном мозге приводит к депрессии, импульсивным и агрессивным формам поведения, насилию, и даже самоубийствам. Лекарственные вещества под названием антидепрессанты создают блок на пути обратного захвата серотонина, тем самым несколько увеличивая время его нахождения в пространстве синапса. Как итог, в целом увеличивается количество серотонина, участвующего в передаче сигналов с нейрона на нейрон, и депрессия со временем проходит.
В последние годы ведутся бурные дискуссии вокруг психического расстройства, носящего название «синдром дефицита внимания с 
гиперактивностью» (СДВГ, ADHD). Это расстройство, как правило, диагностируется в детском возрасте. Таким детям очень сложно сохранять концентрацию внимания в течение длительного времени, они совершенно не могут сидеть, не двигаясь; они постоянно находятся в движении, импульсивны и чрезмерно активны. К сожалению, СДВГ диагностируют у все большего числа детей, и многие из них получают лекарства, увеличивающие деятельность медиатора дофамина. Это помогает ребенку быть готовым к работе, более внимательным и сосредоточенным, и поэтому более способным последовательно выполнять задания.
Наркотическое вещество, известное как «экстази» или МДМА, также изменяет уровень серотонина в мозге, но намного более радикально. Он заставляет выделяющие серотонин нейроны выплескивать все содержимое сразу, затапливая этим химикатом весь мозг, что, конечно, вызывает ощущение чрезвычайного счастья и гиперактивность (чрезмерную двигательную активность). Однако, за это приходится расплачиваться позже. После того как экстази израсходовал весь мозговой запас серотонина, включаются компенсаторные механизмы, быстро разрушающие избыток нейромедиатора в мозге. После того, как спустя несколько часов действие наркотика заканчивается, человек, вероятно, будет чувствовать себя подавленным. Этот период «депрессии» продлится до тех пор, пока мозг не сможет восполнить запасы и обеспечить нормальный уровень медиатора. Повторное использование на этом фоне экстази может привести к глубокой депрессии или другим проблемам, которые будут тянуться в течение долгого времени.
Дофамин
Ученые обнаружили, что люди с расстройством психики, известным как шизофрения, фактически чрезмерно чувствительны к дофамину в мозге. Как следствие, при лечении шизофрении используются лекарства, которые блокируют дофаминовые в головном мозге, таким образом, ограничивая воздействие этого нейромедиатора.
С другой стороны, вещества, известные как амфетамины, увеличивают уровень дофамина, заставляя нейроны его высвобождать, и препятствуя его обратному захвату. В некоторых странах врачи используют разумные дозы этих препаратов при лечении некоторых заболеваний, например, синдрома гиперактивности с дефицитом внимания. Тем не менее, иногда люди абсолютно необдуманно неправильно используют эти вещества, пытаясь обеспечить себе повышенный уровень бодрствования и способность решать любые задачи.
Гамма-аминомасляная кислота
Гамма-аминомасляная кислота, или ГАМК, является главным медиатором, чья роль заключается в передаче нейронам команды «стоп». Исследователи полагают, что определенные типы эпилепсии, которые характеризуются повторными припадками, затрагивающими сознание человека и его двигательную сферу, могут являться результатом снижения содержания ГАМК в головном мозге. Передающая система мозга, не имея адекватного «тормоза», входит в состояние перегрузки, когда десятки тысяч нейронов начинают сильно и одновременно посылать свои сигналы, что приводит к эпилептическому приступу. Ученые полагают, что за разрушение слишком большого количества ГАМК могут быть ответственны мозговые ферменты, в связи с чем появились лекарства, которые помогают остановить этот процесс. Время показало их эффективность в лечении не только эпилепсии, но и некоторых других нарушений работы мозга.
Гормоны
Химическое взаимодействие
За счет чего работает мозг
С развитием новых методов в нейрофизиологии скрытые возможности мозга человека становятся объектом научных исследований. В.М. Бехтерев [1], Н.П. Бехтерева [2], Н.И. Кобозев [3] и многие другие в своих исследованиях доказали, что физиологический мозг не способен полностью обеспечивать сознательные и тем более бессознательные функции из-за низкой скорости передачи электрических импульсов в межнейрональных синапсах. Известно, что в синапсах импульсы задерживаются на 0,2–0,5 миллисекунд, тогда как человеческая мысль возникает гораздо быстрее.
На данном этапе развития нейрофизиологии мы хорошо представляем, как работает одна нервная клетка. Основываясь на данных научных исследований академика П.К. Анохина, в возникновении временной связи при образовании условных рефлексов лежит сенсорно-биологическая конвергенция импульсов на каждой клетке коры. Метод ПЭТ дает возможность проследить, какие области функционируют при выполнении тех или иных психических функций, но все же недостаточно известным остается то, что происходит внутри этих областей, в какой последовательности и какие сигналы посылают друг другу нервные клетки и как они взаимодействуют между собой. На карте мозга, определены области, отвечающие за те или иные психические функции. Но между клеткой и областью мозга находится еще один, очень важный уровень – совокупность нервных клеток, так называемый ансамбль нейронов, функции которых представляют большой научный интерес.
В своей работе «Рефлексы головного мозга» И.М. Сеченов [4] впервые утверждал, что в основе психических процессов лежит рефлекторный принцип деятельности. Он приводил утвердительные доказательства рефлекторной природы психической деятельности, то есть все переживания, мысли, чувства, возникают в результате воздействия на организм какого-либо физиологического раздражителя. И.П. Павлов создал свою теорию условных рефлексов, согласно которой горизонтальная корковая временная связь при образовании условных рефлексов основывается на свойствах нервных центров – иррадиации, доминантного возбуждения центров безусловных раздражителей и проторении пути. Много исследований было проведено В.М. Бехтеревым, который занимался строением мозга, связывал с ним его функции. Им предложен метод, позволяющий досконально изучить пути нервных волокон и клеток, по которым создан «атлас головного мозга». Настоящий прорыв в изучении мозга происходит тогда, когда удается войти в прямой контакт с клеткой мозга. Метод представляет собой непосредственное вживление в мозг электродов в диагностических и лечебных целях. Электроды вживляются в различные отделы мозга, при раздражении которых происходит повышение его активности, что позволяет детально изучить процессы, происходящие в нем.
Предполагалось, что мозг поделен на четко разграниченные участки, каждый из которых «отвечает» за свою определенную функцию. Например, это зона, отвечающая за сгибание мизинца, а это зона, ответственная за любовь. Эти выводы основывались на простых наблюдениях: если данный участок повреждался, то и соответственно функция его нарушалась.
В настоящее время становится ясным, что все не так просто: нейроны внутри разных зон взаимодействуют между собой весьма сложным путем, и нельзя осуществлять везде четкую «привязку» функции к области мозга в том, что касается обеспечения высших функций, то есть можно лишь сказать, что данная область имеет отношение к памяти, речи, эмоциям. Пока трудно объяснить, что этот нейронный ансамбль не кусочек мозга, а широко раскинутая сеть и только он отвечает за восприятие букв, а другой ансамбль – за восприятие слов и предложений. Сложная работа мозга по обеспечению высших видов психической деятельности похожа на вспышку салюта: мы видим сначала множество огней, а потом они начинают гаснуть и снова загораются, перемигиваясь между собою, какие-то кусочки остаются темными, другие вспыхивают. Таким же образом и сигнал возбуждения посылается в определенную область мозга, но деятельность нервных клеток внутри нее подчиняется своим особым ритмам, своей иерархии. Благодаря этим особенностям разрушение одних нервных клеток может оказаться невосполнимой потерей для мозга, а другие вполне могут заменить соседние «переучившиеся» нейроны, то есть проявляется свойство нервных центров – пластичность. К выполнению своей работы ряд нейронов готов с самого рождения, а есть нейроны, которые можно «воспитать» в процессе развития, поэтому можно попытаться заставить их взять на себя работу утраченных клеток.
Нейроны подкорковых глубоких структур мозга решают задачу всем миром, сообща. Тогда как нейроны коры, которые эту проблему решают самостоятельно, в действительности повышают ее активность, а частота импульсаций нейронов глубинных структур понижается. Высшие функции мозга обеспечиваются расшифровкой нервного кода, то есть пониманием того, как отдельные нейроны объединяются в структуры, а структура – в систему и в целостный мозг [5].
По мнению ученых, вокруг головного мозга было выявлено высокочастотное поле, отличающееся от общего биополя человека. Оно получило свое название – психополе. Психополе обеспечивает нормальное высокоскоростное протекание всех нейрофизиологических процессов. Определено, что это психополе настолько высокоэнергетично, что нуждается в особых носителях, которыми являются кристаллы эпифиза. Они дают возможность держать в белковом теле огромный энергоинформационный объем без денатурации белка.
В 60-х годах 20-го столетия профессор МГУ Н.И. Кобозев [3], исследуя феномен сознания, пришел к выводу, что материальная физиология мозга сама по себе не обеспечивает мышления и другие психические функции. Это возможно за счет внешних источников сверхлегких частиц-психонов, которые являются энергетической основой мыслительных и эмоциональных импульсов. В исследованиях был определен органоид, способный улавливать потоки психонов. Было установлено, что кристаллики эпифиза являются носителями голограмм, которые определяют пространственно-временное развертывание всех психогенетических программ, заложенных при рождении. Огромное количество информации о различных позитивных и негативных программах жизни человека хранится в кристалликах эпифиза. Силы психического и духовного воздействия на кристаллики эпифиза определяют, как и какие программы будут реализованы человеком в течение жизни. У многих людей этот процесс протекает неосознанно, и они не могут полностью реализовать свой энергоинформационный потенциал. И по этой причине даже гениальные люди реализуют свои задатки всего лишь на 5–7 процентов.
В критической ситуации, когда проблему надо решать немедленно, начинается активная выработка психической энергии огромной силы. И тогда совершается спонтанный неуправляемый психоэнергетический процесс воздействия на кристаллики эпифиза и в них активируется программа выхода из кризисной ситуации. Только выработка мощных высокодуховных энергий кратковременна, и когда кризис разрешается, забывается величайшие мгновения психоэнергетического напряжения. И не многие могут осознанно управлять психической энергией и решать с ее помощью различные проблемы [6].
Современная нейрофизиологическая наука уделяет особое внимание изучению психоэнергетических процессов в головном мозге. Есть множество институтов и лабораторий, разрабатывающих теоретические проблемы данного направления, разработки которых позволяют практической психологии [7] заниматься проблемами активации резервов психики человека, опираясь не только на эмпирический опыт, но и на научные данные. Сложные нестандартные проблемы могут быть эффективно решены только при активации программ развития, в пробуждении скрытых резервов психики. Данный подход дает возможность проявить весь потенциал личности и предоставить эффективные способы его реализации.
В возрасте 40–70 лет мозг имеет свои особенности. Интеллектуальная «мощь» при здоровом образе жизни не падает с возрастом, а только возрастает. Максимальное проявление когнитивных функций находится в интервале 40–60 лет. С 50 лет человек при решении проблем использует одновременно не одно полушарие, как у молодых, а оба (мозговая амбидекстрия). Считается, что в среднем возрасте человек становится более устойчив к стрессам и может более эффективно работать в условиях сильной эмоциональной нагрузки. Нейроны головного мозга не отмирают как полагали до 30 %, а могут пропадать связи между ними в том случае, если человек не занимается серьезным умственным трудом. Количество миелина (белое вещество мозга) с возрастом в головном мозге возрастает, и достигает максимума после 60 лет, при этом значительно возрастает интуиция.
Мозг в 40–70 лет принято рассматривать не как зрелый, целостный и готовый к работе, а как находящийся на спаде и не вполне справляющийся со своими функциями. Ряд российских ученых-психологов пришел к такому же выводу: с возрастом мозг человека начинает работать эффективнее, чем в молодости.