Авторы этой и всех других статей по нейроэкономике постоянно используют слово computation, вычисление. Это правда очень похоже на арифметику: есть размер вознаграждения, есть его вероятность, одно надо умножить на другое. Или есть товар и его субъективная ценность, есть его цена, надо одно с другим сопоставить. Если вы когда-нибудь сталкивались с трудным жизненным выбором и ходили обсудить его с когнитивно-поведенческим психотерапевтом (из всех направлений психотерапии это больше всего похоже на коучинг), то вы знаете, что там заставляют делать примерно то же самое: занудно расписывать все доступные варианты со всеми их потенциальными последствиями, на отдельном листочке расписывать ваши жизненные ценности, присваивать всем пунктам численные коэффициенты значимости, соотносить один список с другим, все перемножать и складывать и продолжать эти расчеты до того момента, пока оптимальное поведение не станет для вас очевидным, то есть математически обоснованным.

Интересно, что в реальной жизни мы обычно принимаем решения без бумажки и часто даже не слишком внимательно их обдумываем – но все равно можем вполне успешно опираться на результаты тех бессознательных вычислений, которые мозг осуществляет где‐то там у себя в подкорке, и доносит до сознания в виде эмоций (“нравится”, “не нравится”). В ранних психологических экспериментах, посвященных проблеме бессознательного взвешивания плюсов и минусов, даже удавалось показать[283], что стратегия “голосуй сердцем” может быть более выгодной, чем сознательное обдумывание, – в том случае, когда вы должны проанализировать так много характеристик, что все равно не можете удержать их все в рабочей памяти (например, должны выбрать лучшую машину из четырех, и для каждой предлагают 12 разных параметров оценки). Более свежие попытки воспроизвести эти результаты на больших выборках, как это регулярно случается в экспериментальной психологии, провалились[284], но не в том смысле, что показали преимущество рационального мышления, а в том смысле, что показали отсутствие принципиальной разницы между успешностью выбора тех, кто тщательно все обдумал, и тех, кому не дали возможности это сделать.

Вот конкретное исследование[285], из которого, как мне кажется, становится понятно про жизнь вообще все. У вас есть испытуемые. Они лежат в томографе и смотрят на разноцветные фигуры. Для каждой фигуры они должны принять решение: хотят они добавить ее себе в корзину или нет. У каждой фигуры есть преимущества и недостатки. Преимущества закодированы с помощью цвета: он определяет, сколько денег испытуемый сможет заработать (например, за коричневую фигуру ему дают от 2,40 до 2,80 евро, а за красную – всего лишь от 0,40 до 0,80). Недостатки закодированы с помощью формы: она определяет, сколько денег испытуемый рискует потерять (например, равносторонний треугольник принесет убытков не больше чем на 40 центов, а ромб – от 2 до 2,40 евро)[286]. Испытуемым, конечно, пришлось заранее выучить систему знаков, но это усилие, в общем, окупилось: каждому из них за время эксперимента в среднем удалось заработать 22,27 евро, не считая гарантированной для всех платы за участие в исследовании. Заработанные деньги им потом, конечно, отдавали на самом деле.

Что при этом видно на томограмме? Во-первых, что информация о плюсах и о минусах решения обрабатывается в мозге независимо. Активность прилежащего ядра пропорциональна цвету фигуры, то есть потенциальному выигрышу, и при этом, что важно, вообще никак не коррелирует с формой, то есть с потенциальным проигрышем. Для амигдалы картина противоположная: она остается спокойной, если ожидаются маленькие потери, и интенсивно отправляет импульсы, если форма фигуры указывает на крупный проигрыш. По активности этих отделов, по тому, кто из них голосит громче, возможно предсказать, будет ли человек соглашаться на эту фигуру или нет.

Кому амигдала и прилежащее ядро отправляют импульсы? Правильно, вентромедиальной префронтальной коре. И вот там картина еще интереснее. Ее активность зависит не от ожидаемой прибыли. Не от ожидаемого проигрыша. А от размера разницы между ними. Она в прямом смысле вычитает один сигнал из другого. А еще интенсивность ее работы отличается у разных испытуемых – и коррелирует с тем, насколько эффективно они принимают выгодные для себя решения.

Был и еще один интересный отдел, задействованный в этом задании, – внутритеменная борозда, часть ассоциативной коры в теменной доле. Особенность ее работы была в том, что она, наоборот, активировалась тем сильнее, чем меньше была ожидаемая разница между выигрышем и проигрышем, то есть – чем сложнее было принять решение. И ее активность была выше у тех испытуемых, которые справлялись с заданием лучше.

Я нежно люблю статью об этом эксперименте, потому что она иллюстрирует одновременно кучу важных вещей. Во-первых, независимую обработку сигналов и конкуренцию разных отделов за внимание высших вычислительных центров – в данном случае вентромедиальной коры. Во-вторых, я неслучайно использую, вслед за авторами исследований, арифметические метафоры – нейроэкономика действительно рассматривает процесс принятия решений как совокупность вычислительных операций, призванных сравнить аргументы в пользу разных опций. В-третьих, в этой статье нам встретилась внутритеменная борозда, и это важно. Она, как следует из названия, расположена в теменной доле, которую все постоянно игнорируют в популярных рассказах о нейроэкономике. Говорят только о лобной доле. Я тоже в основном буду делать так. Но знайте, что на самом деле решения обычно принимаются в результате взаимодействия лобной и теменной коры[287],[288]. Кстати, как раз на границе между ними (со стороны лобной доли) расположена моторная кора, а ведь по большому счету принимать решения нужно именно для того, чтобы их осуществлять с ее помощью – куда‐то бежать, кого‐то ловить, что‐то печатать.