Logo GenDocs.ru

Поиск по сайту:  

Загрузка...

Вестник Московского университета. Серия Психология 2009 №01 Январь-март - файл 1.doc


Вестник Московского университета. Серия Психология 2009 №01 Январь-март
скачать (3512.8 kb.)

Доступные файлы (1):

1.doc3513kb.17.11.2011 11:56скачать

содержание
Загрузка...

1.doc

  1   2   3   4   5
Реклама MarketGid:
Загрузка...





СОДЕРЖАНИЕ

Фундаментальная наука сегодня

Соколов Е.н. Очерки по психофизиологии сознания. Часть I. Сферическая модель когнитивных процессов.

Глава 1. Векторное кодирование в восприятии 3

Теоретические и эмпирические исследования

Тхостов А.Ш., Нелюбина А.С. Соотношение рационального

и иррационального в обыденном сознании на примере

представлений о болезни 32

Артамонова Л.Н., Леонова а. Б. Организационный стресс

у сотрудников банка 39

Зотова Н. Н., родина О. Н. Индтивидуально-личностные особенности

и успешность профессиональной подготовки студентов-психологов 53

Методика

Пантилеев С. р., жилина е. Ю. Методика диагностики

защитных механизмов личности 67

^ Психология — практике

Сирота Н. А., Зенцова Н. И. Когнитивно-поведенческая

модель профилактики рецидива при наркомании 81

Юбилеи

К 90-летию Зои Алексеевны решетовой 89

К 80-летию Любови Семеновны Цветковой 92

К 60-летию Анны Борисовны Леоновой 93

К 60-летию Александра Григорьевича Асмолова 95

^ MOSCOW UNIVERSITY BULLETIN (VESTNIK). SERIA 14. PSYCHOLOGY. 2009. N 1


CONTENTS

Fundamental science today

Sokolov E.N. Studies of psychophysiology of consciousness. Part 1. Spherical model of cognitive processes.

chapter 1. vector encoding in perception 3

Theoretical and empirical studies

Tkhostov a. Sh., Nelyubina a. S. correlation of rational and irrational in ordinary consciousness on example

of beliefs about diseases 32

Artamonova L. N., leonova A. B. Organizational

stress in bank staff activity 39

Zotova N. N., rodina O. N. Personal characteristics

and successfulness of preparation of young psychologists 53

^ Methods

Pantileev S. г., Zhilina E. Yu. Diagnostic method

for personality defence mechanisms 67

Psychology to practice

Sirota N. A., Zentsova N. I. cognitive-behavioral model

of preventive maintenance of relapse at a drug addiction 81

Anniversaries

To the 90th anniversary of Zoya Alexeevna reshetova 89

To the 80th anniversary of lyubov Semenovna Tsvetkova 92

To the 60th anniversary of Anna Borisovna leonova 93

To the 60th anniversary of Alexandr grigorievich Asmolov 95


© Издательство Московского университета. «Вестник Московского университета», 2009

фундаментальная наука сегодня

^ Е. Н. Соколов

очерки по психофизиологии сознания

Последняя книга Е.Н. Соколова «Очерки по психофизиологии сознания» (в печати) посвящена нейробиологическим основам сознания. В центре внимания — проблема соотношения процессов нейронной активности с психическими процессами и состояниями, актами сознания и поведения. Традиционньгй подход к решению этой «проклятой», по выражению Л.С. Выготского, проблемы — анализ разного рода корреляций между активностью мозговых структур, с одной стороны, и множеством субъективньгх явлений, с другой. Е.Н. Соколов предлагает свою, оригинальную стра­тегию исследования мозговых механизмов сознания, кратко обозначенную им как «человек—нейрон—модель». Стратегия нацелена на системный анализ нейробиоло-гических основ сознания в рамках «обобщенной сферической модели», интегрирую­щей субъективные, поведенческие и нейронные аспекты явлений сознания. В основу сферической модели сознания положен сформулированный Е.Н. Соколовым принцип векторного кодирования информации в когнитивных процессах и исполнительных механизмах. Теоретическому и экспериментальному обоснованию этого базового для сферической теории сознания принципа посвящены первые три главы книги, где цен­тральное место — по степени проработанности и насыщенности экспериментальным материалом — занимает Глава 1. «Векторное кодирование в восприятии».

Глава публикуется с личного разрешения профессора Е.Н. Соколова, пере­давшего право на выпуск книги ф-ту психологии МГУ в 2007 г.


часть i. сферическая модель когнитивных процессов

^ Глава 1. Векторное кодирование в восприятии

Предлагается и обсуждается сферическая модель зрительного восприятия, базирующаяся на гипотезе о «векторном кодировании» информации нейронами-детекторами. На примере восприятия цвета, ориентации, пространственных частот и направления движения анализируются основные свойства модели: сферич­ность, универсальность и связь метрических характеристик (сферические углы, Декартовы координаты) с субъективными и нейрофизиологическими аспектами восприятия. Справедливость теоретических положений иллюстрируется экс­периментальными данными психофизиологических исследований зрительного восприятия человека и животных.

^ Ключевые слова: зрительное восприятие, векторное кодирование, детекторы, предетекторы, перцептивные различия, сферическая модель.

Соколов Евгений Николаевич (1920—2008) — всемирно известный ученый, действи­тельный член РАО, Академии медико-технических наук РФ, Академии наук Финляндии, Национальной академии наук США, Академии наук и искусств США, заведующий (1971—1999) кафедрой психофизиологии ф-та психологии МГУ

The spherical model of visual perception, based on the hypothesis of vector encoding of information by neurons-detectors, is suggested and discussed. the following global features of the model are under special consideration: sphericity, universality, and the connection of its metric parameters (spherical angles, cartesian coordinates) with subjective and neurophysiological aspects of vision. theoretical states are illustrated by the data of experimental researches of different forms of visual perception in human and animals - perception of 'color', 'direction of moving', 'spatial frequencies', 'orientation'.

^ Key words: visual perception, vector encoding, detectors, predetectors, perceptual differences, spherical model.

1.1. Нейрон-детектор

На основании результатов психофизического изучения восприя­тия человека и регистрации активности отдельных нейронов мозга животных была сформулирована гипотеза, согласно которой внешние стимулы отображаются на гиперсферу, локализованную в много­мерном евклидовом пространстве (Фомин, Соколов, Вайткявичюс, 1979). Из предложенной гипотезы следует, что стимулы представлены одинаковыми по своей длине векторами. Каждую точку на гиперсфе­ре, представляющую определенный стимул, можно характеризовать либо декартовыми координатами, либо сферическими (угловыми) координатами. Соотношение декартовых и угловых (сферических) координат в случае четырехмерного цветового пространства задается системой уравнений:

X1 = R sina sinP cosp; X2 = R sina sinP ship; X3 = R sina cosP; X4 = R cosa, где a, P, p — три угла гиперсферы,

R — радиус гиперсферы,

Х1, Х2, Х3, Х4 — декартовы координаты точек на поверхности гиперсфер,

R = VX12 + X22 + X32 + X42 (Леонов, Соколов, 2005).

Выбор четырехмерного пространства в качестве примера много­мерного разнообразия восприятия объясняется тем, что именно четырехмерная гиперсфера была обнаружена при анализе экспе­риментальных данных, полученных при исследовании восприятия цветов и эмоциональных выражений лица (Izmailov, Sokolov, 1991; Izmailov, Sokolov, 2004). При этом декартовы координаты соответству­ют возбуждениям нейронов-предетекторов, а угловые (сферические) координаты отвечают психологическим характеристикам этих сти­мулов. Таким образом, сферическая модель когнитивных процессов совмещает в себе физиологические и психологические аспекты, пред­ставляя собой подлинно психофизиологическую конструкцию.

Гиперсфера образована множеством нейронов-детекторов. Воз­никновение специфического ощущения или восприятия связано с локальным возбуждением одного из детекторов, образующих сфе­рическую нейронную карту. Таким образом, отдельным ощущениям соответствуют возбуждения отдельных нейронов. При изменении стимула фокус возбуждения перемещается по детекторной карте с одного нейрона на другой. Из предложенной гипотезы следует да­лее, что ощущения возникают при локальной активации нейронов-детекторов. Последние должны активироваться избирательно. Это достигается специальным синаптическим механизмом. Каждый де­тектор имеет собственный набор разных по эффективности синапсов. По этим контактам детекторы получают комбинацию возбуждений, поступающих от нейронов-предетекторов. Предетекторы образуют ансамбль нейронов, определяя для внешнего стимула специфическую комбинацию одинаковых возбуждений. Эти возбуждения адресованы всем нейронам-детекторам, составляющим данную детекторную карту. При этом, однако, максимально возбуждается только один детектор, а именно тот, комбинация синаптических связей которого совпадает с комбинацией возбуждений предетекторов. Это изби­рательное возбуждение одного из детекторов детекторной карты и определяет возникающее ощущение. Таким образом, векторный код не только обусловливает преобразование внешних сигналов, но и распространяется на описание синаптических контактов, об­разующих векторы весов (эффективностей) синаптических связей детекторов. Это позволяет представить реакции детекторов в виде скалярных произведений вектора возбуждения предетекторов на векторы синаптических связей детекторов. Такая избирательность реакций детекторов представляет собой механизм определения одной из специфических характеристик стимула — процесса его спецификации. Термин «спецификация» относится к выделению одного из свойств объекта, отличаясь от термина «идентификация», предполагающего сопоставление комплекса признаков со следами долговременной памяти.

Кроме спецификации стимула на детекторной карте векторное кодирование включает еще одну когнитивную операцию — вычисле­ние различия между стимулами. Такое различие можно представить как расстояние между концами соответствующих векторов. Другими словами, различие между стимулами равно абсолютной величине разности соответствующих векторов возбуждения.

Универсальность сферической модели когнитивных процессов была подтверждена при исследовании разных форм зрительного восприятия: цвета, интенсивности, ориентации линий, направления движения зрительных объектов, а также более сложных форм вос­приятия зрительных комплексов (Измайлов, Черноризов, 2005).

^ 1.2. Нейронная структура цветового пространства

Сферической принято называть поверхность, все точки которой отстоят на одинаковое расстояние от ее центра. В отличие от обычной сферы, расположенной в трехмерном пространстве, сферическую поверхность, локализованную в многомерном пространстве, на­зывают гиперсферой. Для определения положения каждой точки на гиперсфере необходимо n координат. Когда для локализации точки требуется только три координаты, гиперсфера редуцируется до обычной сферы. Когда же для определения положения точки нужны лишь две координаты, гиперсфера превращается в окружность. Как было сказано, на основе изучения перцептивных процессов человека и регистрации реакций отдельных нейронов головного мозга живот­ных была сформулирована гипотеза, согласно которой субъективные восприятия стимулов представлены на поверхности гиперсферы отдельными локусами, совпадающими с местом активации специфи­ческих нейронов-детекторов (Фомин, Соколов, Вайткявичюс, 1979). Иначе говоря, отдельным восприятиям соответствуют возбуждения отдельных корковых нейронов. При этом субъективное восприятие и специфический нейрон-детектор, отвечающий за его возникнове­ние, занимают один и тот же участок на поверхности гиперсферы. Множество нейронов-детекторов, лежащих на гиперсфере, образу­ют детекторную карту, отдельным точкам которой соответствуют специфические восприятия.

Субъективные различия между восприятиями, представлен­ные на гиперсфере, измеряются геометрическими расстояниями, разделяющими эти восприятия. Перцептивные различия равны расстояниям между соответствующими нейронами-детекторами. Проверка гипотезы, согласно которой субъективные восприятия и определяющие их нейроны-детекторы лежат на сферической по­верхности в многомерном пространстве, проводилась путем пси­хофизических и нейрофизиологических исследований на примере цветового зрения.

Психофизический метод проверки сферической гипотезы заклю­чался в том, что наблюдателю последовательно предъявлялись на экране компьютера два цветовых стимула, с требованием оценить сте­пень их различия в баллах от нуля (при полной их тождественности) до девяти (при их максимальном различии). На основе использования разных комбинаций заменяемых цветов составлялась матрица их попарных различий, которая обрабатывалась методом многомерного шкалирования с целью определения размерности цветового простран­ства. В результате было установлено, что все множество цветовых стимулов лежит на гиперсфере в четырехмерном евклидовом про­странстве так, что все цвета представлены векторами одной и той же длины. Полученные в результате многомерного анализа координаты цветовых стимулов позволили рассчитать расстояния между концами векторов, представляющих эти цвета, и сравнить эти расстояния с исходными цветовыми различиями, полученными в психофизиче­ских экспериментах. Оказалось, что исходные цветовые различия в высокой степени положительно коррелируют с расстояниями, рас­считанными на основе полученных при многомерном шкалировании цветовых координат.

Таким образом подтвердились два основных положения исходной гипотезы:

  1. все множество цветов представлено точками на поверхности гиперсферы, лежащей в четырехмерном пространстве;

  2. различия между цветами измеряются геометрическими рас­стояниями, разделяющими эти цвета на гиперсфере (Izmailov, Sokolov,

1991).

Переход от психофизиологического исследования к изучению нейрофизиологических основ цветового зрения человека был осно­ван на регистрации вызванных потенциалов мозга при внезапной замене на экране монитора одного цвета другим. При такой замене возникает негативный пик вызванного потенциала с латентностью 87 мс (N87). Амплитуда пика N87 тем выше, чем больше различие заменяемых цветов. При тождестве заменяемых цветов компонента N87 вообще отсутствует. Таким образом, амплитуда компоненты N87 воспроизводит субъективные оценки цветовых различий.

Действительно, вычисление коэффициента корреляции между амплитудами N87 и балльными оценками соответствующих цветовых различий показало их тесную положительную связь. Это открыло путь к нейрофизиологическому изучению цветового пространства человека на основе измерения амплитуд N87 при замене одного цвета другим. Полученная таким образом матрица амплитуд N87 при об­работке методом многомерного шкалирования обнаружила четыре ортогональных фактора, образующих гиперсферу в четырехмерном пространстве. Эта гиперсфера совпадала с цветовой гиперсферой, полученной на основе матрицы субъективных оценок цветовых раз­личий. При этом амплитуда N87 тесно положительно коррелировала с расстояниями между цветами на гиперсфере, рассчитанными из цветовых координат, найденных при многомерном анализе матрицы амплитуд N87. Такое совпадение амплитуд N87 с расстояниями между концами векторов, представляющих цветовые стимулы, означает, что амплитуда N87 соответствует абсолютным значениям векторных разностей (Izmailov, Sokolov, 2004).

Полученные результаты дали основание считать, что четыре фактора, определяющие цветовую гиперсферу, отвечают четырем типам градуальных нейронов латерального коленчатого тела (ЛКТ) приматов: «красно-зеленым», «сине-желтым», «яркостным» и «тем­новым». Эти нейроны с полным правом можно назвать «предетекто-рами», поскольку они представляют собой звено, стоящее на входе к селективным цветовым детекторам зрительной коры. Селективность ответов цветовых детекторов зрительной коры достигается тем, что каждый такой детектор обладает специфическим набором разных по эффективности (весу) синаптических контактов, на которые по­ступают возбуждения от цветовых предетекторов, локализованных в ЛКТ. Эти комбинации синаптических весов цветовых детекторов образуют векторы синаптических контактов. Предполагается, что у всех цветовых детекторов они равны по длине. Цветовой детектор умножает пресинаптическое возбуждение на вес синапса и сумми­рует эти произведения, выполняя операцию вычисления скалярного произведения вектора возбуждения на вектор синаптических весов. Как показали опыты, векторы возбуждения цветовых предетекторов равны по длине. Длина векторов синаптических весов также оди­накова, поэтому их скалярное произведение зависит только от угла между ними и достигает максимума, когда вектор возбуждения и вектор синаптических весов совпадают по направлению, обеспечивая цветовую избирательность корковых детекторов цвета.

Итак, на основе результатов психофизического изучения цвето­вого зрения человека было сформулировано три положения.

  1. Избирательность реакций цветовых детекторов определяется разной ориентацией их векторов синаптических весов, равных по длине.

  2. Величина ответа цветового детектора равна скалярному про­изведению его вектора весов синаптических связей на поступающий вектор возбуждения цветовых предетекторов.

  3. Величина цветового различия определяется абсолютной вели­чиной разности векторов возбуждения, представляющих заменяемые цвета.

Проверка этих положений была проведена методом экстра­клеточной регистрации активности нейронов зрительной коры кро­лика. В опытах использовалась парадигма внезапных цветовых замен. Предварительно были изучены вызванные потенциалы зрительной коры кролика при замене одного цвета другим. Было установлено, что при этом возникает негативный пик вызванного потенциала с латенцией 84 мс (N84) — аналог компоненты N87 человека. Сходство N87 человека и N84 кролика дало основание считать, что амплитуды N84 кролика соответствуют воспринимаемым цветовым различиям. По данным, полученным при регистрации вызванных потенциалов на замену цветов, была составлена матрица амплитуд N84, подвергнутая многомерному анализу с целью определения размерности цветового пространства кролика. Последнее оказалось гиперсферой, лежащей в четырехмерном евклидовом пространстве. Найденные координаты цветовых стимулов далее были использованы для расчета расстояния между концами векторов, представляющих цвета на гиперсфере. Эти рассчитанные расстояния между цветами на гиперсфере кролика в высокой степени положительно коррелировали с исходными ампли­тудами N84 при цветовых заменах. Был сделан вывод относительно общего механизма вычисления цветовых различий у человека и кролика. Однако цветовое пространство кролика отличалось от цветового пространства человека выпадением участка гиперсферы, представляющего оттенки красного цвета. Это связано с тем, что у кролика отсутствует фоторецептор, реагирующий на длинноволновый участок видимого спектра (Полянский, Евтихин, Соколов, 1999).

Затем регистрация цветового пика N84 была заменена экстра­клеточной регистрацией спайковой активности отдельных нейро­нов зрительной коры кролика с использованием той же парадигмы мгновенной замены одного цвета другим. При регистрации реакций цветовых детекторов коры были получены новые результаты: спайко-вая активность этих нейронов при замене цветов состояла из раннего разряда (40—90 мс), который по времени совпадал с негативной компонентой вызванного потенциала N84. При этом число спайков раннего разряда положительно коррелировало с амплитудой N84. Эти результаты позволили считать, что амплитуда N84 определяется ранним спайковым разрядом.

Связь амплитуды N84 с числом спайков раннего разряда можно объяснить, исходя из глиальной теории генерации негативного пика вызванного потенциала. Генерация спайков приводит к выходу из нейронов калия, который деполяризует глиальные клетки (астроци-ты), заполняющие межнейронное пространство. Эта реакция гли-альных клеток и определяет появление негативного пика вызванного потенциала. Чем выше частота спайков, тем больше выход калия и амплитуда N84.

На основе реакций, возникающих при замене одного цвета другим, были образованы матрицы числа спайков раннего разряда для каждого нейрона, обработанные затем методом многомерного шкалирования. Обнаружено, что матрицы, построенные для разных нейронов, дали один и тот же результат, демонстрируя гиперсферу в четырехмерном пространстве. Это показывает, что все цветовые детекторы зрительной коры получают один и тот же спайковый раз­ряд различия, который генерируется на более раннем этапе обработки цветовой информации. После раннего спайкового разряда в зритель­ной коре следует тормозная пауза, за которой начинается поздний спайковый разряд. Продолжительность тормозной паузы зависела от числа спайков раннего разряда. Чем более плотной была пачка спайков, тем более отчетливо была представлена тормозная пауза. Это привело к заключению, что возникновение тормозной паузы зависит от латерального торможения между цветовыми детекторами, которое включается при поступлении на них раннего разряда различия (По­лянский, Евтихин, Соколов, 2005). Этот разряд возникает в популяции фазических нейронов сетчатки, измеряющих различие между векто­рами возбуждения, кодирующими заменяемые стимулы.

При составлении матрицы ранних спайковых разрядов среди за­меняемых цветов были тождественные. Такие замены можно назвать заменами стимула «самого-на-себя». При этом начальный разряд и тормозная пауза отсутствовали, зато наблюдалась тоническая спайко-вая активность, которая у разных нейронов проявлялась с различной частотой. Это согласуется с положением о том, что каждый цветовой детектор зрительной коры селективно настроен на определенный цвет, отвечая на него в течение всего времени действия стимула. Как уже говорилось, цветовая селективность детектора определяется век­тором его синаптических весов. Чтобы проверить это предположение, данные о реакциях каждого нейрона при замене стимула «самого-на-себя» были собраны в общую матрицу для всех исследованных нейронов. Предполагалось, что такая матрица содержит информацию об индивидуальных характеристиках цветовых детекторов, что в свою очередь определяется их векторами синаптических связей. Отсюда следовало, что многомерный анализ сводной матрицы тонических реакций цветовых детекторов позволит найти их базис и построить геометрическое пространство. Обработка такой матрицы методом многомерного анализа показала, что векторы весов синаптических связей цветовых детекторов образуют четырехмерное пространство, обладающее сферической структурой. Таким образом, векторы ве­сов синаптических связей цветовых детекторов имеют одинаковую длину. Скалярные произведения векторов синаптических весов и векторов возбуждения предетекторов, рассчитанных исходя из ранних спайковых разрядов, в высокой степени совпадают с тоническими реакциями соответствующих цветовых детекторов. Это говорит о том, что каждый цветовой детектор обладает специфическим набором весов синаптических контактов, а его тоническая реакция на цвето­вой стимул может быть представлена как скалярное произведение поступающего вектора возбуждения от цветовых предетекторов и вектора весов его синаптических контактов детектора (Полянский, Евтихин, Соколов, 2005). Постоянство длин этих векторов означает, что каждый детектор отвечает максимальной тонической реакцией, когда вектор возбуждения предетекторов на входе совпадает по на­правлению с его вектором синаптических весов. Таким образом, цветовое пространство предетекторов и пространство синаптических весов цветовых детекторов совпадают, образуя изоморфные гиперс­феры в четырехмерном пространстве. Цветовой стимул вызывает в цветовых предетекторах вектор возбуждения, действующий на всю популяцию цветовых детекторов, однако максимальная реакция воз­никает только в одном из них—вектор синаптических весов которого совпадает с вектором возбуждения по направлению.

Важным результатом проведенных исследований явилось откры­тие популяции «яркостных» детекторов в зрительной коре кролика. В отличие от цветовых детекторов, ахроматические детекторы интен­сивности обладают двухмерным пространством, образованным двумя предетекторами: «яркостным» и «темновым». Ранний спайковый разряд детекторов интенсивности, возникающий при замене одного стимула другим, обнаруживает двухмерное пространство в виде полуокружности. Горизонтальная полуось этого пространства соот­ветствует активации «темнового» предетектора. Вертикальная ось состоит из двух полуосей: верхняя соответствует возбуждению «яр-костного» нейрона, а нижняя определяется активацией контрастного предетектора, условно обозначаемого как «черный нейрон». Преиму­щественное возбуждение «темнового» нейрона соответствует серому цвету, преимущественное возбуждение «яркостного» предетектора отвечает белому цвету, а доминирующее возбуждение контрастного «черного нейрона» определяет черный цвет. Все ахроматические цвета от белого через серый до черного представлены селективными детекторами интенсивности, расположенными вдоль полуокружности ахроматических цветов. Эти детекторы реагируют в соответствии с интенсивностью цвета, а не с его спектральным составом (хроматич-ностью), образуя двухмерное пространство (там же).

После того как было показано, что реакции цветовых детекторов зрительной коры определяются вектором возбуждения предетекто-ров на входе, возник вопрос о локализации предетекторов в мозге кролика. Аналогичный вопрос о локализации касался места гене­рации раннего разряда различия. С целью получения ответов на эти вопросы были изучены, при замене цветовых стимулов, спайковые реакции нейронов ЛКТ кролика. При смене цвета, как и в нейронах зрительной коры, в этих клетках возникал ранний спайковый разряд, что свидетельствовало о поступлении к ним информации о цветовом различии. Обработка матриц числа спайков в раннем разряде нейро­нов ЛКТ методом многомерного шкалирования выявила сферическое четырехмерное цветовое пространство, совпадающее с цветовым про­странством корковых нейронов. Отличие нейронов ЛКТ от корковых детекторов цвета заключалось в том, что в их спайковой активности отсутствовали тормозные паузы, что говорило об отсутствии тормоз­ных связей между ними. Существенное различие между нейронами ЛКТ и цветовыми детекторами коры проявлялось еще и в том, что при замене стимулов «самих-на-себя» вместо избирательной цветовой настройки, наблюдаемой у детекторов зрительной коры, нейроны ЛКТ демонстрировали градуальные ответы, которые соответство­вали «сине-желтым», «яркостным» и «темновым» предетекторам, а также редуцированной со стороны красного цвета характеристике «красно-зеленого» нейрона.

Кроме цветовых предетекторов в ЛКТ кролика особенно от­четливо проявились «яркостные» и «темновые» предетекторы, генерировавшие ответы на ахроматические сигналы. «Яркостные» предетекторы характеризовались градуальным возрастанием числа спайков при усилении интенсивности, а «темновые» обнаруживали снижение спайковой активности при увеличении яркости. Двухмер­ное ахроматическое пространство было получено на основе ранних спайковых разрядов и при обработке тонической активности в случае замены стимула «самого-на-себя». Это указывало на то, что к ахро­матическим нейронам ЛКТ кролика поступают и тонические, и фа-зические сигналы. Тонические сигналы определяют характеристики «яркостных» и «темновых» предетекторов, которые служат входами для селективных детекторов интенсивности, расположенных в коре. Фазические ранние разряды служат мерой различия сменяющих друг друга ахроматических стимулов. При использовании цвето­вых стимулов эти разряды соответствуют различиям стимулов по яркости. Фазические разряды определяются сменой двухмерных тонических векторов возбуждения. При обработке матриц ранних спайковых разрядов обнаруживается двухмерное ахроматическое пространство. Это подтверждает то, что фазические разряды дей­ствительно зависят от разности сменяющих друг друга тонических векторов возбуждения.

Исходя из этих данных, можно заключить, что цветовые преде-текторы, «питающие» цветовые детекторы коры кролика, находятся в ЛКТ. Там же находятся и ахроматические предетекторы интенсив­ности. Правомерно предположить, однако, что «первичные» предетек-торы цвета и яркости, как и ранние разряды различия, регистрируемые в нейронах ЛКТ и зрительной коры, формируются в сетчатке.

Это предположение проверялось в экспериментах на сетчатке лягушки. Замена одного цвета другим вызывает в сетчатке лягуш­ки волну «b», амплитуда которой растет с увеличением цветового различия. Волна «b» не регистрируется если заменяемые цвета одинаковы. Матрица амплитуд волн «b», возникающих при замене цветов, содержит информацию о сферическом четырехмерном про­странстве, что обнаруживается при ее обработке методом много­мерного шкалирования. Базис цветового пространства сетчатки лягушки составляют редуцированные «красно-зеленые», а также «сине-желтые», «яркостные» и «темновые» нейроны. Координаты цветовых стимулов, полученные при анализе матрицы амплитуд волны «b», позволяют рассчитать цветовые различия как абсолютные значения различий векторов возбуждения. Высокая положительная корреляция рассчитанных цветовых различий и исходных амплитуд волн «b» указывает на то, что в сетчатке функционирует механизм определения цветовых различий на основе изменений, происходящих в цветовых «первичных» предетекторах (Измайлов, Черноризов, 2005). Подтверждением того, что на уровне сетчатки функционируют тонические «первичные» предетекторы, служит также деполяризаци-онный сдвиг постоянного потенциала, на фоне которого возникают фазические ответы в форме волн «b». Этот сдвиг отражает суммарную активность цветовых «первичных» предетекторов (там же).

Четырехмерное сферическое цветовое пространство на уровне сетчатки представлено четырьмя типами тонических биполярных клеток, образующих «первичные» исходные предетекторы. Ранний спайковый разряд предположительно возникает в амакриновых клет­ках и порождает в сетчатке волну «b», которая возникает при деполя­ризации мюллеровских глиальных клеток ионами калия, выходящими при генерации спайков. Амакриновые клетки одного типа генерируют пачку спайков при увеличении возбуждения предетектора, клетки другого типа отвечают спайковым разрядом при снижении уровня возбуждения биполярного предетектора. Эти фазические реакции суммируются в фазических ганглиозных клетках, связанных с нейро­нами ЛКТ. Таким образом, от сетчатки к ЛКТ ведут два пути: тониче­ский путь «первичных» цветовых предетекторов и фазический путь цветовых различий. Эти пути конвергируют на нейронах ЛКТ, откуда сигналы поступают на цветовые детекторы коры. В этих детекторах возникает генерализованный ранний фазический разряд различия, который сменяется цветоселективной тонической активностью цвето­вого детектора, определяющего специфическое цветовое ощущение. При замене одного «черно-белого» стимула другим также возникает волна «b», указывая на возможность функционирования отдельного ахроматического канала. Однако для доказательства существования в сетчатке отдельных каналов — цветового и ахроматического — необходима регистрация нейронной активности, которая позволила бы разделить эти каналы и найти в каждом из них тоническую и фазическую составляющие.

Еще один вопрос, касающийся нейронной структуры цветораз-личения, состоит в следующем. Как осуществляется переход от трех типов фоторецепторов к четырем типам цветовых предетекторов?

Трихроматическое зрение человека и животных характеризуется наличием трех типов колбочек, поглощающих излучение в корот­коволновой (рецептор B), средневолновой (рецептор G) и длинно­волновой (рецептор R) частях видимого спектра. Величина реакции каждого рецептора определяется числом поглощенных квантов света. Зависимость реакции фоторецептора от интенсивности излучения выражается логарифмическим законом. Комбинацию реакций трех типов фоторецепторов можно представить вектором, длина которого кодирует интенсивность излучения, а ориентация — цветовой тон. Векторы, соответствующие разным комбинациям активности фото­рецепторов, представлены в неортогональной (косоугольной) системе координат. Это следует из факта, что спектральные характеристики фоторецепторов частично перекрываются. Механизм операции пере­хода к ортогональной системе координат исследовался на сетчатке рыбы (карпа), обладающей трихроматическим зрением. При регистра­ции реакций трех типов горизонтальных клеток сетчатки этой рыбы было выявлено, что один тип горизонтальных клеток получает воз­буждение от R-фоторецепторов и торможение от G-фоторецепторов и соответственно обозначается как R+G-. При освещении глаза рыбы белым светом такие нейроны не реагируют. Другой тип горизонталь­ных клеток получает возбуждение от B-рецептора и торможение от R- и G-фоторецепторов. Поскольку смешивание красного и зеленого цветов дает желтый цвет (yellow), клетки этого типа обозначают как B+Y-. При освещении глаза белым светом они также не реагируют. Третий тип горизонтальных клеток получает возбуждения от R-, G-и B-колбочек, и только эти клетки реагируют при действии белого цвета. Такие нейроны называются «яркостными», или L-нейронами (от слова luminance — яркость). Разные цветовые оттенки представ­лены разными комбинациями реакций R+G-, B+Y- и L-нейронов. Впервые такую систему цветокодирующих горизонтальных клеток открыл Светихин (Svaetichin, MacNichol, 1958). При фиксированной интенсивности, но разных спектральных составляющих излучения на входе вектор возбуждения, образованный вкладами реакций R+G-, B+Y- и L-нейронов, перемещается в трехмерном пространстве, ко­торое образуют базисные нейроны R+G-, B+Y- и L. Таким образом, длина вектора кодирует яркость, а его ориентация — специфический цвет (Латанов и др., 1997).

Следующий этап цветового кодирования связан с формирова­нием равных по длине векторов возбуждения. Это достигается на уровне биполярных клеток, где формируется еще один тип нейронов, которые спонтанно активны в темноте. В результате цветовое про­странство делается четырехмерным, а векторы, кодирующие цвета разной интенсивности, становятся одинаковыми по длине. Теперь и цветовой тон, и яркость представлены только ориентацией вектора возбуждения. В частности, белый и другие ахроматические цвета ко­дируются комбинацией возбуждений «яркостного» (Br — brightness) и «темнового» (Da — darkness) биполярных нейронов. Кроме того, происходит удвоение цветовых нейронов: R+G- «расщепляется» на R+G- и G+R-, а B+Y- — на B+Y- и Y+B-. В зависимости от из­лучения эти нейроны работают по принципу «или-или». Так, если при действии красного цвета активируется нейрон R+G-, то нейрон

G+R- тормозится. При действии зеленого цвета активируется нейрон G+R-, а R+G- тормозится. Аналогичным образом функционируют нейроны B+Y- и Y+B- (Черноризов, 1999). Постоянство длины радиуса достигается вычитанием реакций цветовых нейронов из возбуждений «яркостного» и «темнового» нейронов. Таким образом, сумма возбуждений этих нейронов остается постоянной при всех спектральных характеристиках стимулов на входе. «Сити-блок» ме­трика, при которой нормировка длины вектора определяется посто­янством суммы возбуждений нейронов, далее сменяется евклидовой метрикой, когда длина вектора становится равной квадратному корню из суммы квадратов его координат. Эта смена достигается нейрональ-ной адаптацией, ведущей к ограничению экстремальных значений возбуждения нейронов, результатом чего и является приближение к евклидовой метрике. Такое согласование с евклидовой метрикой подтверждается постоянством длины радиуса цветовой гиперсферы, полученной на основе субъективных оценок цветовых различий и амплитуд вызванных потенциалов на цветовые замены.

Возвращаясь к сказанному, можно заключить, что цветовое ощущение является результатом селективной активности цветового детектора зрительной коры, возникающей при действии на сетчатку цветового стимула. Реакции трех типов колбочек сетчатки трансфор­мируются в возбуждения четырех типов биполярных клеток сетчатки, которые образуют одинаковые по длине тонические векторы возбуж­дения «первичных» предетекторов. Фазические амакриновые клетки сетчатки предположительно оценивают различия в возбуждениях би­полярных предетекторов. Тонические реакции биполярных клеток и фазические разряды амакриновых клеток образуют два параллельных канала, которые сходятся на нейронах ЛКТ и далее следуют к цвето­вым детекторам коры. Тонические сигналы определяют селективные реакции цветовых детекторов. Фазический разряд, возникающий при смене одного цвета другим, выполняет функцию измерения цветовых различий. Множество селективных цветовых детекторов зрительной коры образует детекторную карту в виде гиперсферы в четырехмерном пространстве, на которой представлены цветовые ощущения. При изменении излучения на входе фокус возбуждения перемещается по гиперсфере с одного цветового детектора на другой, приводя к смене цветовых ощущений. Цветовые различия измеряются абсолютными значениями разностей представляющих эти цвета век­торов возбуждения. При замене одного цветового стимула другим в фазических нейронах сетчатки возникает сигнал цветового различия, который далее регистрируется в ЛКТ и зрительной коре. Фазический разряд цветового различия порождает в зрительной коре человека негативный пик вызванного потенциала, амплитуды которого прямо пропорциональны субъективным цветовым различиям.

Исследование спайковой активности нейронов зрительной коры кролика, кодирующих цветовые стимулы, подтвердило, что при замене одного цвета другим нейрон отвечает ранним фазическим разрядом. За ним следует тормозная пауза, сменяющаяся при прод­лении стимула тоническим спайковым разрядом, удерживающимся в течение всего времени стимуляции. Этот разряд достигает максимума в данном детекторе цвета только при определенном цветовом сти­муле, действующем на сетчатку. Прочие нейроны характеризуются избирательной чувствительностью к другим цветовым стимулам. Такая цветовая избирательность цветокодирующих нейронов зри­тельной коры означает, что они образуют «цветотопическую карту», на которой отдельные цвета занимают определенное положение в соответствии с тем, какой цветовой детектор при этом возбуждает­ся. При изменении цвета стимула на входе максимум возбуждения переходит с одного цветового детектора на другой, перемещаясь по «цветотопической карте».

Аналогичный механизм функционирует при кодировании интен­сивности. В этом случае, однако, участвуют только два предетектора: «яркостный» и «темновой». Поэтому детекторы интенсивности, селективно настроенные на разные по яркости стимулы, образуют двухмерное пространство.

Подводя общий итог, можно утверждать, что обобщенная пси­хофизиологическая модель кодирования цвета представляет собой гиперсферу в четырехмерном пространстве. Эта модель совмещает нейрональные механизмы и психологические характеристики цвето­вого восприятия следующим образом. Четыре декартовы координаты гиперсферы соответствуют возбуждениям четырех типов цветовых предетекторов, а три ее сферические (угловые) координаты отвеча­ют трем психологическим характеристикам цветового восприятия: цветовому тону, насыщенности и светлоте.

^ 1.3. детекторы ориентации и пространственной частоты

Первичная зрительная кора образует ретинотопическую карту. Вместе с тем зрительная кора осуществляет локальную обработку предъявляемых изображений по их ориентации и пространственной частоте. Отдельные нейроны, избирательно реагирующие на опреде­ленную ориентацию, образуют микроколонки, глубина которых связана с пространственной частотой стимула (Хьюбел, 1990). В работе С.В. Фомина, Е.Н. Соколова, Г.Г. Вайткявичюса (1979) была высказана гипотеза о том, что множество детекторов, избирательно реагирующих на ориентацию линии, приобретает это свойство в результате получения сигналов, поступающих от рецептивных полей всего двух предетекторов. Каждая ориентация линии представлена в локальном участке поля зрения вектором возбуждения с двумя компонентами, равными возбуждениям этих предетекторов. Избира­тельность селективных детекторов достигается специфическим для каждого детектора набором синаптических связей. При изменении ориентации линии в локальном участке поля зрения возбуждение с одного детектора перемещается на другой. Таким образом, зрительная кора — это набор локальных анализаторов ориентации. Результаты исследования восприятия ориентации подтвердили, что восприятие линий разного наклона отражает пространство в виде окружности, каждая точка которого определяется комбинацией возбуждений, про­порциональных синусу и косинусу двойного угла (линия, повернутая на 180 градусов, не меняет своего наклона). Было показано, что ам­плитуда вызванного потенциала на замену наклонов линий прямо про­порциональна субъективному различию между ними, а пространства ориентаций линий, полученные психофизическим методом и методом вызванных потенциалов, совпадают (Измайлов и др., 2004). В работе Р. Эверсона (Everson et al., 1998) такая векторная модель кодирования ориентаций линий была получена при обработке оптических изоб­ражений зрительной коры кошки. С помощью этого же метода было установлено, что пространственная частота также кодируется двумя переменными, т.е. все множество детекторов пространственной часто­ты формируется благодаря вкладу двух каналов — высокочастотного и низкочастотного. С точки зрения вклада предетекторов всю пер­вичную кору можно представить как набор локальных анализаторов, имеющих по две пары предетекторов для кодирования ориентации и пространственной частоты соответственно.

Теперь представим себе участок коры, с которого фотометрически получают изображение активности нейронов. В зависимости от ори­ентации и пространственной частоты стимула разные участки коры возбуждаются в разной степени, однако все локальные возбуждения определяются работой общих предетекторов. Таким образом, картина активности всей зрительной коры определяется одними и теми же век­торами возбуждения и, следовательно, потенциально содержит в себе информацию о базисе нейронального пространства. Для того чтобы извлечь эту информацию, нужно собрать изображения активности коры при действии разных стимулов, а затем выделить базисные со­ставляющие. Для этого каждое изображение представляют вектором, компонентами которого являются сигналы от отдельных элементов изображения. Набор таких векторов при действии разных стимулов позволяет составить корреляционную матрицу, из которой посред­ством факторного анализа можно получить координаты стимулов в том нейрональном пространстве коры, в котором они представлены. В основе такой процедуры лежит представление об ограниченной размер­ности нейронального пространства, которая определяется числом не­зависимых предетекторов в каждом участке зрительной коры.

Такой подход в работе Р. Эверсона (там же) реализован следую­щим образом. Из каждого изображения, полученного от поверхности зрительной коры при действии данного раздражителя, вычиталось усредненное изображение, полученное до действия стимула. Таким образом, в каждом изображении выделялся вклад определенного стимула. Затем все изображения (около 10000), полученные для отдельных стимулов, подвергались факторному анализу. Для этого каждое из них представлялось вектором, компонентами которого были элементы (пиксели) изображения. Таким образом, каждому стимулу соответствовал определенный вектор, представляющий распределение активности по зрительной коре мозга. Два одина­ковых стимула порождают два одинаковых вектора. Скалярные произведения векторов, с одной стороны, равны сумме попарных произведений сигналов соответствующих пикселей, а с другой — пропорциональны коэффициентам корреляции между ними. Матрица корреляций, построенная из всех изображений, содержит данные о базисе — числе независимых переменных, определяющих эту матрицу. С помощью такой процедуры для стимулов разной ориентации (0, 45, 90 и 135°) было выделено два базисных фактора. Это значит, что две координаты однозначно определяют положение стимулов разной ориентации линий на плоскости. Мало того, ока­залось, что радиус-вектор этого пространства ориентации линий равен константе. В итоге стимулы разной ориентации лежат на по­луокружности, образующей 180°, и при изменении ориентации на 180° линия занимает исходное положение.

Если вместо линий разных ориентаций предъявлять стимулы разной пространственной частоты (0,07; 0,14; 0,28; 0,57; 1,14 и 2,28 циклов на градус) при фиксированной ориентации, то множество изображений зрительной коры дает матрицу корреляций, также определяемую двумя факторами. Этими факторами являются вклады высокочастотного и низкочастотного каналов, из которых строится все множество сигналов для разных пространственных частот.

При предъявлении комплексных стимулов, характеризующихся комбинацией признака ориентации и пространственной частоты, возможны два разных результата. Если ориентация и простран­ственная частота кодируются независимо друг от друга, то будут обнаружены два двухмерных пространств. В этом случае про­странство ориентации линий, игнорируя вклад пространственной частоты, будет представлять собой окружность двойного угла. С другой стороны, геометрическая модель восприятия простран­ственной частоты, игнорирующего вклад ориентации, будет по­луокружностью. Такие результаты вероятны при обследовании первичной проекции зрительной коры. В экстрастриатной коре можно ожидать появления детекторов комплексов, характеризую­щихся избирательностью в отношении определенной комбинации ориентации и пространственной частоты. В этом случае простран­ство этих детекторов должно быть четырехмерным в результате суммации вкладов четырех кардинальных нейронов, кодирующих ориентацию и пространственную частоту. Детекторы комплексов будут в этом случае образовывать сферическую структуру. Одна­ко логический вывод о сферической структуре четырехмерного нейронального пространства ориентации — пространственной частоты и его связи с субъективным пространством требует экс­периментальной проверки.

Психофизическая проверка сферичности этого пространства предполагает последовательное предъявление стимулов разной ориентации и разной пространственной частоты для суммарной оценки различий между ними. В случае единой сферической струк­туры комбинация двух координат для ориентации и двух координат для пространственной частоты должна дать вектор постоянной длины в пространстве четырех измерений. Физиологическая про­верка этого предположения связана с регистрацией вызванного потенциала на замену одного стимула определенной ориентации и пространственной частоты другим комплексом ориентации — про­странственной частоты. При идентичности стимулов вызванный потенциал должен отсутствовать, а с увеличением различия между стимулами — возрастать пропорционально субъективному раз­личию. Если амплитуда ответа будет прямо пропорциональной субъективному различию, то пространство вызванных потенциалов совпадет с четырехмерным субъективным пространством ориента­ции — пространственной частоты. Ретинотопическая организация первичной зрительной коры предполагает наличие локальных не­зависимых анализаторов ориентации и пространственной частоты. Каждый из этих анализаторов содержит либо два предетектора ориентации, либо два предетектора пространственной частоты и образует входы к соответствующим селективным детекторам. В отличие от первичной зрительной коры, экстрастриатная кора может содержать детекторы комплексов ориентации — частоты. Входы к селективным детекторам этих комплексов образуют особые предетекторы. Эффективные параметры стимуляции определяются специфическими синаптическими связями между предетекторами и детекторами ориентации — частоты. Эти связи формируются в филогенезе. Данный вывод может быть проверен при регистрации отдельных клеток ассоциативной зрительной коры, избирательно реагирующих на определенную комбинацию ориентации и про­странственной частоты.

Представление о локальных анализаторах, которые харак­теризуются небольшим числом предетекторов и множеством селек­тивных детекторов, позволяет вывести описанные выше характерис­тики предетекторов из картин оптически полученных изображений активности зрительной коры. При действии стимула в каждом локальном анализаторе возникает возбуждение селективных детекто­ров, определяемое всего двумя предетекторами ориентации и двумя предетекторами частоты. Таким образом, все изображение зритель­ной коры представлено набором локальных векторов возбуждения. Активность отдельных пикселей изображения коры соответствует величине сигнала, зависящей от локальных условий отражения. При обработке изображений коры, полученных при разной стимуляции, в каждом ее участке выделяются вклады разных предетекторов в вос­приятие ориентации, пространственной частоты и комбинированных по ориентации и частоте стимулов.

Принцип обработки оптических изображений коры с целью вы­деления характеристик предетекторов можно распространить на ЭЭГ, устанавливая все электроды на небольшом участке скальпа. В этом случае локальная активность, регистрируемая каждым электродом, соответствует пикселю изображения активности коры. Предъявляя разные по ориентации и пространственной частоте стимулы, можно получать аналог оптического изображения в виде электрического потенциала. Каждый стимул теперь представлен картой локальных электрических потенциалов, образующих вектор, компонентами которого они служат. Базисом таких карт служат возбуждения преде-текторов, кодирующие сигналы. Таким образом, если оптические изображения зрительной коры при нанесении стимулов разной ори­ентации и пространственной частоты хорошо аппроксимируются двумя предетекторами ориентации и двумя предетекторами про­странственной частоты, то аналогичного результата можно ожидать и при использовании ЭЭГ.

Еще одним подходом к построению пространства детекторов может служить получение матрицы спайковых разрядов детекторов на разные стимулы. Ответ каждого детектора определяется скаляр­ным произведением вектора возбуждения предетекторов на вектор синаптических связей данного детектора. Таким образом, матрица спайковых разрядов—это матрица скалярных произведений. Анализ такой матрицы методом главных компонент позволяет определить координаты векторов возбуждения соответствующих стимулов. Не­зависимое кодирование ориентации и пространственной частоты детекторами первичной зрительной коры должно дать два двухмер­ных пространства — для ориентации и пространственной частоты соответственно. Детекторы ассоциативной коры могут обнаружить четырехмерное пространство, в котором представлены детекторы, избирательно реагирующие на разные комбинации ориентации и пространственной частоты.

^ 1.4. детекторы ориентации и направления движения линий

Как уже говорилось, реакции детекторов определяются скаляр­ными произведениями поступающих на них векторов возбуждения и векторов синаптических весов этих детекторов. Матрица, об­разованная количеством спайков, вызванных набором стимулов, представляет собой матрицу скалярных произведений, содержащую информацию о векторах возбуждения предетекторов. Факторный анализ такой матрицы позволяет восстановить векторы возбуждения предетекторов.

Определение характеристик предетекторов по матрице спай-ковых разрядов связанных с ними детекторов было выполнено Г. Вайткявичюсом (см. Соколов, 2003). Анализ матриц, образо­ванных числом спайков в ответах детекторов ориентации разных наклонов линий, расположенных в областях V1 и V2 зрительной коры, выявил существование двух базисных предетекторов, харак­теристики которых совпадают с синусом и косинусом двойного угла ориентации линии. Третий независимый фактор был представлен спайковым шумом, не зависящим от угла ориентации линии. То же самое справедливо и для нейронного кодирования направления движения точки. Таким образом, ориентация линии и направление движения точки представлены в областях V1 и V2 независимыми локальными ансамблями предетекторов. Каждый ансамбль вклю­чает по два предетектора, имеющих синусно-косинусные харак­теристики двойного угла для наклона линии и угла направления движения для движущейся точки. Что касается шумового фактора, то он не зависит от ориентации и направления движения, а опреде­ляется различием между фоном и интенсивностью предъявляемого стимула. С учетом только синус-косинусных предетекторов геоме­трические пространства как детекторов ориентации линий, так и детекторов направления движения представляют собой окружно­сти, где каждый детектор представлен вектором постоянной длины с компонентами cos2a, sin2a для ориентации линии и cosp, sinp для направления движения, где a — ориентация линии, а p — на­правление движения.

Нейроны Clare-Bishop области коры кошки (аналога области V5 приматов) характеризуются большими (45° х 45°) рецептивными полями и обнаруживают селективность к комбинации признаков: ориентации полоски и направлению ее движения. Анализ матриц, образованных числом спайков в ответах этих нейронов на разное направление движения определенным образом ориентированной полоски, показал, что ответ такого комплексного детектора детер­минируется четырьмя предетекторами, имеющими характеристики: cos2a + cosp; cos2a - cosp; sin2a + sinp; sin2a - sinp. Каждый предетектор ассоциативной зрительной коры формируется за счет суммирования выходов локальных предетекторов ориентации и на­правления движения.

Таким образом, множество комплексных детекторов ориентации и направления движения образует сферическую поверхность в че­тырехмерном пространстве, так что каждый детектор представлен вектором постоянной длины. Эта сферическая карта комплексных детекторов служит средством отображения движущихся по разным направлениям отрезков разной ориентации. При изменении ориен­тации и направления движения отображение перемещается по такой детекторной карте с одного детектора комплекса на другой.

Рассмотренный пример соединения ориентации и направления движения позволяет сформулировать общий принцип конструиро­вания комплексных детекторов. Процесс начинается с комбинации локальных предетекторов, определяющей базис нового простран­ства комплексных детекторов, размерность которого равна общему числу предетекторов. При этом выполняется условие сферичности. Селективность комплексных детекторов достигается подбором синаптических контактов, которые должны быть равны (или прямо пропорциональны) соответствующим вкладам предетекторов.

Как и в случае цветового зрения, гиперсфера отображения ком­плексов ориентации линии и направления ее движения образует психофизиологическую модель, в которой декартовы координаты определяют возбуждения нейронов-предетекторов, а сферические координаты — психологические характеристики.

^ 1.5. вычисление перцептивных различий и перцептивный вызванный потенциал

В геометрии обычно используется евклидова метрика, в соот­ветствии с которой различие между двумя векторами измеряется абсолютной величиной квадратного корня из суммы квадратов разностей координат. В нейронных структурах нет специального механизма возведения в квадрат и извлечения квадратного корня, однако имеются механизмы операций сложения и вычитания. Поэто­му отдельному стимулу в нервной системе соответствует вектор возбуждения, длина которого равна сумме возбуждений отдельных каналов. Операция суммирования в нервной системе используется и в случае измерения различия между векторами возбуждения. В отли­чие от евклидовой метрики, оно равно сумме абсолютных значений разностей координат сравниваемых векторов возбуждения. Таким образом, нейронная сеть использует «сити-блок» метрику. Наблю­даемая близость экспериментальных данных евклидовой метрике связана с процессом нейрональной адаптации, ограничивающей максимальные различия.

Нейронные сети могут обладать большим, чем три, числом независимых каналов, образуя векторное пространство большей размерности. «Сити-блок» метрика и евклидова метрика являются частными случаями универсальной метрики Минковского, в которой различие между двумя векторами дается в многомерном простран­стве. Абсолютные значения разностей возводятся в степень Р, а их сумма берется в степени с дробным показателем 1/Р при Р = 1, 2, ..., п. При Р = 1 мы имеем «сити-блок» метрику, а при Р = 2 — евклидову. Нейронные сети работают по принципу «сити-блок» метрики, вы­читая и суммируя компоненты векторов возбуждения. Нейронная адаптация, приближая эти операции к евклидовой метрике, позволяет реализовать скалярные произведения, образуемые векторами возбуж­дения и векторами синаптических связей. В психофизических экспе­риментах используются численные оценки между стимулами, равные соответствующим абсолютным величинам векторных разностей. По одному измерению различия нельзя воссоздать породившие это раз­личие векторы возбуждения. Однако, если использовать достаточно большой набор стимулов и получить для них матрицу различий, то по ней можно определить систему исходных векторов возбуждения. Такая возможность реализуется за счет ограниченной размерности когнитивного векторного пространства. Таким образом, в самом общем виде задача состоит в том, чтобы из матрицы субъективных различий извлечь ортонормированный базис, представленный в нервной системе независимыми нейронами. Возбуждения последних при действии стимула создают векторы возбуждения, кодирующие сигналы на входе.

Универсальным методом выявления ортонормированного базиса является метод последовательной ортогонализации Грама—Шмидта. Его суть состоит в построении ортонормированного базиса путем последовательного использования исходных векторов. Рассмотрим начальную операцию. Один из исходных векторов принимается в качестве базисного. Затем, используя второй вектор, находят век­тор, ортогональный отправному. Далее находят следующий вектор, ортогональный уже полученным. Размерность перцептивного про­странства определяется общим числом ортогональных векторов. Остальные векторы являются линейными комбинациями базисных векторов и лежат в пространстве, размерность которого определяется базисом. Дальнейший анализ векторного пространства связан с выбо­ром начала координат. В связи с тем что перцептивные пространства имеют сферическую структуру, находится такое положение начала координат, при котором разброс расстояний от центра до каждой точки (длина вектора) минимален.

Более сложной задачей является выбор ориентации ортого­нальных осей. Формальным критерием того, что эксперимен­тальная точка лежит вблизи от реальной базисной оси, является сохранение специфики восприятия при адаптации. Этот критерий имеет нейрофизиологическую основу. Когда стимул действует только на один ортогональный канал, не затрагивая другие, ре­акция на него сохраняет свою специфику. Однако окончательное решение относительно ориентации ортогональных осей должно быть подтверждено на нейронном уровне. Характеристика ба­зисного нейрона должна совпадать с характеристикой соответ­ствующей базисной оси. Таким образом, проверка того, что базис, полученный из матрицы различий (или сходств), действительно отражает вклад базисных нейронов, связана с идентификацией нервных клеток, комбинации возбуждений которых (векторы возбуждения) совпадают с рассчитанными по экспериментальной матрице векторами.

Когда наблюдателю предъявляют два мгновенно сменяющих друг друга стимула, он, воспринимая их различие, может оценить его в баллах. Если при этом регистрировать вызванные потенциа­лы мозга наблюдателя, обусловленные сменой стимулов, то можно обнаружить, что их амплитуда прямо пропорциональна величине субъективного различия, представленного балльной оценкой. Ана­лиз матриц межстимульных различий, выраженных в баллах, и матриц амплитуд вызванных потенциалов, зарегистрированных в момент замены стимулов, приводит к единому результату. В обоих случаях стимулы представлены векторами возбуждения, которые образуют совпадающие друг с другом сферические перцептивные пространства.

Эти результаты вызывают целый ряд вопросов.

  1. Как генерируются численные оценки субъективных различий?

  2. Как возникают вызванные потенциалы на смену стимулов?




  1. Почему субъективные различия и амплитуды вызванных по­тенциалов на смену стимулов связаны линейной зависимостью?

  2. Почему перцептивные пространства, полученные из матриц субъективных различий и амплитуд вызванных потенциалов, имеют сферическую структуру?

Чтобы ответить на эти вопросы, необходимо вернуться к прин­ципу векторного кодирования стимулов в нейронных сетях. Прежде всего, рассмотрим векторный код стимулов на входе.

Стимулы, поступая на рецепторы, действуют далее на ансамбль градуальных нейронов. Набор возбуждений, возникающих в нейрон­ном ансамбле, образует вектор возбуждения, постоянный по своей длине для всех стимулов, адресованных данному ансамблю (Фомин, Соколов, Вайткявичюс, 1979). Нормирование векторов возбуждения достигается добавлением к ансамблю нейронов дополнительного «шумящего» нейрона, активного при отсутствии стимуляции. Воз­

















негативный пик образуется в результате выброса калия, деполяризую­щего глиальные клетки, в межклеточную среду. Реакция последних регистрируется в виде негативного пика вызванного потенциала. Детекторы признаков связаны между собой тормозными связями (латеральное торможение). Разряд различия с некоторой задержкой вызывает в детекторах торможение спайков за счет латеральных взаимодействий и, соответственно, снижение выброса калия, что регистрируется в виде позитивной волны вызванного потенциала. После окончания разряда различия и следующего за ним торможения спайков детектор переходит к непрерывной генерации спайков в ответ на стимул в соответствии с его специфическим вектором связи. Таким образом, ответ детектора на изменение стимула включает начальный спайковый разряд, определяемый величиной изменения; тормозную паузу, определяемую латеральным торможением; и непрерывную генерацию спайков, определяемую стимулом.

Разряд различия, негативный пик вызванного потенциала и вер­бальная оценка различия стимулов тесно коррелируют между собой по величине. Положительная корреляция определяется их общим происхождением из разностей векторов возбуждения предетекторов. Поэтому перцептивное пространство, получаемое из этих данных, является единым сферическим пространством равных по длине векто­ров возбуждения. Сферичность этого пространства детерминирована нормировкой векторов возбуждения.

Исследование межстимульных различий в области цветового зрения (Izmailov, Sokolov, 1991) и восприятия эмоционального вы­ражения лица (Измайлов, Коршунова, Соколов, 2000) показало уни­версальность принципов, лежащих в основе «вычисления» различий в нейронных сетях. Последующие исследования обнаружили, что вычисление семантических различий основано на тех же принципах, что и вычисление перцептивных различий (Соколов, 2003).

Рассмотренные общие закономерности определения межстимуль-ных различий подтверждаются и при регистрации реакций корковых нейронов. При замене одного цвета другим цветовые детекторы пер­вичной зрительной коры коры кролика отвечают ранним (в интервале 40—90 мс) спайковым разрядом, число спайков в котором тем больше, чем больше различие между цветами. Многомерный анализ матрицы числа спайков в раннем разряде при цветовых заменах обнаруживает гиперсферу в четырехмерном пространстве, на которой размещены заменяемые цвета. Число спайков в раннем разряде коркового детек­тора цвета коррелирует с амплитудой негативного пика вызванного потенциала, регистрируемого с поверхности мозга кролика (N84). Сопоставление числа спайков раннего разряда цветовых детекторов и амплитуд вызванных потенциалов на замену цветов приводит к за­ключению, что вызванный потенциал определяется суммой ранних разрядов детекторов. Поэтому чем больше цветовых детекторов при­ходится на единицу объема коры мозга, тем более высокую амплитуду вызванного потенциала можно ожидать при регистрации. Поскольку амплитуда вызванного потенциала зависит еще и от величины цвето­вого различия, влияние плотности «упаковки» цветовых детекторов должно сказываться на всех цветовых заменах.

Каким способом можно выделить вклад плотности «упаковки» детекторов? Одним из приемов решения этой задачи может служить смещение электрода, регистрирующего вызванный потенциал, из фо­куса активности нейронов первичной зрительной коры к периферии, в частности, в направлении соматосенсорной и моторной коры. При этом вероятность нахождения здесь цветовых детекторов падает, и, соответственно, падают их суммарный ранний спайковый разряд и зависящая от него амплитуда вызванного потенциала. Регистрация спайковых разрядов нейронов на замену цветов со смещением об­ласти регистрации на сенсомоторный участок ведет к снижению вероятности обнаружения цветовых детекторов и падению ампли­туды вызванного потенциала на самые разные цветовые различия (Полянский, Евтихин, Соколов, 2005). Исследование амплитуд вы­званных потенциалов, зарегистрированных на разные по величине межстимульные различия в разных точках коры, может служить неинвазивным методом оценки распределения детекторов в мозге человека. Особый интерес представляет такой подход в случаях центрального нарушения различных форм восприятия.


^ СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

Измайлов Ч.А., Коршунова С.Г., Соколов Е.Н. Связь зрительных вызванным потенциалов с различиями между эмоциональными выражениями схематических лиц // Журн. ВНД им. И.П. Павлова. 2000. Т. 50. № 5. С. 805—818.

Измайлов Ч.А., Коршунова С.Г., Соколов Е.Н. и др. Геометрическая модель различения ориентации линий, основанная на субъективных оценках и зритель­ных вызванных потенциалах // Журн. ВНД им. И.П. Павлова. 2004. Т. 54. № 2. С. 237—249.

Измайлов Ч.А., ЧерноризовА.М. Язык восприятия и мозг // Психология. Журн. выс. шк. экономики. 2005. Т. 2. № 2. С. 22—52.

ЛатановА.В., Леонова А.Ю., Евтихин Д.В. и др. Сравнительная нейробиология цветового зрения человека и животных // Журн. ВНД им. И.П. Павлова. 1997. Т.

47. № 2. С. 308—320.

Леонов Ю.П., Соколов Е.Н. Сферическая геометрия цветового пространства // Вестн. Моск. ун-та. Сер. 14. Психология. 2005. № 3. С. 58—75.

Полянский В.Б., Евтихин Д.В., Соколов Е.Н. Яркостный компонент зрительного вызванного потенциала на цвет // Журн. ВНД им. И.П. Павлова. 1999. Т. 49. № 6. С. 1046—1051.

Полянский В.Б., Евтихин Д.В, Соколов Е.Н. Вычисление цветовых и яркостных различий нейронами зрительной коры кролика // Журн. ВНД им. И.П. Павлова. 2005. Т. 55. № 1. С. 60—70.

Соколов Е.Н. Восприятие и условный рефлекс. Новый взгляд. М., 2003.

Фомин С.В., Соколов Е.Н., Вайткявичюс Г.Г. Искусственные органы чувств. М., 1979.

ХьюбелД. Глаз, мозг, зрение. М., 1990.

Черноризов А.М. Нейронные механизмы цветового зрения: Дис. ... докт. психол. наук. М., 1999.

Everson R.M., Prashanth A.K., Gabbey M. et al. Representation of spatial fre­quency and orientation in the visual cortex // Proc. Natl. Acad. Sci. 1998. Vol. 95. Р. 8334—8388.

Izmailov Ch.A., Sokolov E.N. Spherical model of color and brightness discrimination // Psychol. Sci. 1991. Vol. 2. № 4. Р. 249—259.

Izmailov Ch.A., Sokolov E.N. Subjective and objective scaling of large color dif­ferences // Psychophysics beyond sensation / Ed. by Ch. Kaernbach, E. Schroger, H. Muller. Mahwah, NJ, 2004. Р. 27—43.

Svaetichin G., MacNichol E.F. Retinal mechanisms for chromatic and achromatic vision // Ann. N.Y. Acad. Sci. 1958. Vol. 74. Р. 385—404.

^ ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ И ЭМПИРИЧЕСКИЕ ИССЛЕДОВАНИЯ

А. Ш. тхостов, А. С. Иелюбина

соотношение рационального

и иррационального в обыденном сознании

на примере представлений о болезни

Статья посвящена оценке возможности применения концепции обыденного сознания для объяснения феномена субъективных представлений о болезни. Раскрываются особенности (свойства) обыденного сознания на примере представлений о болезни и здоровье. Описьгваются психологические условия актуализации иррациональных форм мышления в сознании взрослого, образо­ванного, психически здорового человека. Ситуация болезни рассматривается как отвечающая этим условиям.

^ Ключевые слова: иррациональное и рациональное в сознании, обыденное созна­ние, внутренняя картина болезни, субъективные представления о болезни.

The article is denoted evaluation of possibility of using a concept of ordinary con­sciousness for the explanation of phenomenon of subjective beliefs about diseases. Revealed particularities (characteristics) ordinary consciousness on the example of beliefs about diseases and health. Described psychological conditions to actualizations of the irrational forms of thinking in the consciousness of adult, formed, psychic sound person. Situation diseases are considered as answering these conditions. Keywords: irrational and rational in the consciousness, ordinary consciousness, the internal picture of disease, subjective presentations about diseases.

Цель данного сообщения — оценка возможности применения концепции обыденного сознания для объяснения таких феноменов, как широкая распространенность иррациональных представлений о болезнях в обществе и высокий интерес к парамедицинским концеп­циям болезни и нетрадиционным методам лечения; низкий уровень принятия профилактических мер и частые случаи дезадаптивного поведения в соматической клинике.

Широкая распространенность в массовом сознании иррациональ­ных представлений о болезнях и устойчивый интерес в обществе к нетрадиционной медицине, парапсихологии, астрологии и другим формам иррационализации жизни традиционно объясняется с не­скольких позиций. Одни авторы считают, что обострение этого инте­реса связано с переходом страны от одной социально-экономической формации к другой (Косов, 2001; Марков, 2004). Так, повышение интереса к сверхъестественному в России конца 1980-х — начала

^ Тхостов Александр Шамилевич — докт. психол. наук, профессор, зав. кафедрой нейро-и патопсихологии ф-та психологии МГУ

Иелюбина Анна Сергеевна — аспирантка кафедры нейро- и патопсихологии ф-та психологии МГУ. E-mail: nelubina-anna@mail.ru

1990-х гг. вылилось в резкое увеличение тиражей эзотерической литературы, проведение сеансов «лечения» экстрасенсами в прямом телевизионном эфире. В настоящее время телеканалы часто экс­плуатируют «магическую» тематику, организуют ток-шоу и другие передачи с участием народных целителей и астрологов, проводят соревнования между экстрасенсами и т.д.

Другие исследователи связывают подобное положение дел с глобальным кризисом рационального понимания мира и разочаро­ванием человека в могуществе науки (Лосев, 1982; Элиаде, 2002; Юдин, 2007). По-своему объясняя мир, эзотерические и оккультные учения становятся сотериологической системой (теорией спасения — М. Элиаде): они дают человеку некий «инструмент» обращения с ми­ром; мир становится более понятным, управляемым и безопасным.

М. Элиаде (2002) называл в качестве причины возрождения моды на оккультные знания то, что они позиционируются их носителями как исключительные, таинственные и труднодоступные. Человек, об­ладающий такими знаниями, перестает быть в своих глазах и глазах окружающих обычным и заурядным, автоматически попадая в круг избранных. В культуре происходит постоянная смена таких «мод». По нашему мнению, новейшей «модой» в области медицины являются «наноматериалы», «стволовые клетки» и «генетический паспорт».

Если распространенность иррациональных верований в обще­стве объясняется низким культурным и образовательным уровнем, то предполагается некий «просветительский идеализм» — стрем­ление к распространению «правильных» знаний и искоренению заблуждений и предрассудков. Так, многие специалисты считают не только возможным, но и необходимым полное развенчание и устранение мифов из сознания пациентов и утверждение научного знания (Ананьев, 1998; Вассерман и др., 1990; Орлов, 1997; Со-ложенкин, 1997; Урванцев, 1998; и др.). В клинической практике существовало убеждение, что неверные, иррациональные пред­ставления о заболевании возможны лишь при психических или органических расстройствах мозга, приводящих к нарушению адекватного восприятия реальности. При соматических и нервно-психических заболеваниях (без поражения субстрата) искажения в представлениях о болезни связаны: а) с низким культурным и образовательным уровнем пациента, б) с влиянием близкого окру­жения и самовнушением ошибочных представлений (иатрогении и др.), в) с отсутствием правильной и полной информации о болезни, г) с недопониманием или плохим контактом пациента с врачом и т.д. (Ананьев, 1998; Орлов, 1997; Соложенкин, 1997; Урванцев, 1998; и др.). При устранении перечисленных факторов, успешной разъяснительной работе с больными искажений в представлениях о болезни не должно оставаться.

С объективистской точки зрения считается, что если у человека не отмечаются когнитивные нарушения, то он исходно рационален, а представления, на которые он опирается при принятии решения в от­ношении поведения, связанного с болезнью, объективны и устойчивы (Бовина, 2007). При таком подходе разъяснительная работа должна способствовать формированию у пациента адекватной внутренней картины болезни. Однако исследования психологических защит, дезадаптивного поведения, трудности вовлечения пациентов сомати­ческой клиники в рациональную психотерапию и неустойчивость ее результатов говорят об обратном: просветительская работа не ведет к устранению из сознания иррациональных верований.

Специфика феномена субъективных представлений о болезни заставляет выйти за рамки собственно медицинской психологии в область общей психологии, а также использовать достижения других наук. Известные антропологи, философы, культурологи, лингвисты и психологи признают иррациональное неотъемлемой частью мировоз­зрения современного человека (Барт, 2004; Леви-Брюль, 1999; Леви-Строс, 1994; Лобок, 1997; Лосев, 1982; Элиаде, 2002; и др.). Широкая распространенность иррациональных верований в нормальной по­пуляции показана в ряде отечественных и зарубежных исследований (Стоянова, 2007; Субботский, 2001; Юдин, 2007; Blackmore, 1997; Clarke, 1995; Goulding, 2004; Huntley, Peeters, 2005; и др.; см. также опросы Левада-центра и ВЦИОМ1).

Для объяснения соотношения иррациональных и рациональных способов репрезентации реальности в сознании индивида примени­тельно к онтогенетическому развитию в психологии используются три модели. Модель «испарения» (Ж. Пиаже) предполагает замену в сознании ребенка старых структур на новые по мере взросления; модель «включения» (Л.С. Выготский) акцентирует слияние и взаимообогащение структур обоих типов; в модели «сохранения» (Е.В. Субботский) иррациональное и рациональное сосуществуют в сознании и конкурируют между собой.


1 Религия. Великий пост. Вера и суеверия // Общественное мнение-2006: Пресс-выпуск аналитического центра Юрия Левады. 2006. № 14; Научные знания россиян и европейцев: Пресс-выпуск ВЦИОМ. М., 2007. 20 апр. № 679.

Эксперименты, проведенные Е.В. Субботским, продемонстриро­вали, что при определенных условиях даже взрослые представители западной культуры «соскальзывают» с рационального на магическое (феноменологическое) осмысление ситуации и демонстрируют ши­роко известные «феномены Пиаже», т.е. начинают «вести себя так, как если бы магия существовала реально» (Субботский, 2001, с. 97). Подобные результаты получил в своих исследованиях Д. Канеман (психолог, нобелевский лауреат в области экономики), показавший с коллегами, что в ситуации неопределенности люди не могут ра­ционально оценить ни величину ожидаемых выгод или потерь, ни их вероятность. Принятие решения основывается не на логике (ра­циональном анализе ситуации), а на стереотипах, предрассудках и эмоциях (Tversky, Kahneman, 1992).

Таким образом, условиями актуализации в сознании иррацио­нальных форм мышления являются: стрессовый характер ситуации, потенциальная угроза для жизни и здоровья человека; снижение возможности контроля; отсутствие социальной поддержки; полная вовлеченность (включенность) человека в ситуацию, а также ее аф­фективная или личностная значимость. Ситуация болезни отвечает всем перечисленным условиям. Ориентация на иррациональные представления выполняет функцию психологической защиты в виде, по выражению А.Ю. Юревича, «сдвига в сознании границы допустимого».

Категорией, объединяющей в сознании человека рациональное и иррациональное, является обыденное сознание. Оно занимает по­ложение медиатора по отношению к общественному и индивидуаль­ному сознанию; к мифологическому и научному отражению мира; к бессознательному и рефлексивному сознанию (Улыбина, 2001). Долгое время обыденное сознание оценивалось в целом критически, однако в последнее время было признано, что оно решает задачи, которые не решаются средствами научного мышления (Гусев, 1994; Миронов, 2002; Улыбина, 2001). Функция обыденного сознания заключается в построении непротиворечивой картины мира посред­ством «адаптации к реальности, упрощению сложного, объяснению непонятного» (Улыбина, 2001, с. 123). Присваивая научные знания, «обыденный человек» неизбежно упрощает и тем самым искажает их. Такое «полузнание», неизбежно включает в себя иллюзии (Гусев, 1994; Косов, 2001).

В психологию понятие обыденного сознания пришло около 20 лет назад, но задолго до этого соответствующие феномены рассма­тривались в отечественной психологии как житейские представления (Л.С. Выготский, А.Н. Леонтьев, Ю.Б. Гиппенрейтер), в западной — в рамках «психопатологии обыденной жизни» (З. Фрейд), теории со­циальных представлений (С. Московичи) и «психологии повседнев­ности» (U.M. Lehr, Н. Thomae).

Обыденное сознание близко по структуре к мифологическому, поэтому оба они обладают сходными особенностями (Улыбина, 2001). Во-первых, мифологическое знание выносится за скобки оппозиции «истинное — ложное», а потому и не поддается опытной проверке (Барт, 2004; Лобок, 1997; Лосев, 1982). С этой точки зрения миф неуничтожим, возможна лишь смена одного мифа другим.

Во-вторых, обыденным представлениям свойственны малая осо­знанность, трудность рефлексии и полная убежденность индивида в их истинности (Гусев, 1994; Лобок, 1997; Миронов, 2002; Улыбина, 2001). Они составляют своеобразный «корпус очевидностей»: «Это так, потому что так оно и есть» (Улыбина, 2001, с. 92).

В-третьих, обыденное сознание имеет вероятностный характер и основывается на логике, согласно которой «все может быть» (Ло­бок, 1997, с. 127). Это значительно расширяет границы возможного и порождает веру в чудеса (Косов, 2001; Лобок, 1997; Марков, 2004; Юревич, 2000). Л. Леви-Брюль (1999) назвал такое безразличие к противоречиям и ориентацию на мистические представления «пра-логичностью» мышления. Это мышление непосредственное, осно­ванное на эмоциональном отношении, не разделяющее четко мир на субъективное и объективное, поэтому для его носителя все, что волнует, то и существует в реальности (Франкфорт и др., 2001).

В-четвертых, обыденное сознание, как и мифологическое, может формировать понятия, складывая отдельные разнородные впечатле­ния в единое целое, часто основываясь на несущественных связях между ними. Чтобы подчеркнуть эту специфику мифологического мышления, К. Леви-Строс (1994) использовал специальный термин «интеллектуальный бриколаж». Так, один и тот же народный целитель может писать книги об очищении организма народными методами и исцелении православной молитвой, используя при этом терминоло­гию квантовой физики.

В-пятых, часть верований основана на принципах сопричастности и подобия (Леви-Брюль, 1999; Леви-Строс, 1994; Франкфорт и др., 2001). Принцип сопричастности подразумевает распространение свойств целого на любую его часть, причем, завладев этой частью и совершая с ней какие-то действия, можно воздействовать на само целое. Принцип подобия смешивает предшествующее событие с причиной и предполагает отождествление похожих объектов (как по внешнему сходству, так и по предназначению).

Специфика обыденных представлений о болезни заключается и в трудности познания внутреннего телесного опыта. С одной сторо­ны, тело является объектом бытовой реальности, с которым человек взаимодействует ежедневно. С другой стороны, из-за объективной невозможности взаимодействия с внутренним телом восприятие и познание человеком данной области ограничено (Рупчев, 2001). Поэтому интрацептивные ощущения (как и другой новый опыт) концептуализируются в основном посредством метафоры (Лакофф, 2004). Механизм метафоры заключается в «перенесении» значения с одного объекта на другой (путем соотнесения интрацептивных ощущений с экстрацептивными). При метафоризации движение происходит от более конкретного и легко схватываемого образа к тому, что является более неопределенным, более странным (Ricoeur, 1978). Более того, метафоры обладают свойством творить новую реальность, если человек начинает постигать опыт на языке метафо­ры, и это станет более глубокой реальностью, если он начнет на ее языке действовать (Лакофф, 2004, с. 175). Подобное происходит, если человек утрачивает понимание метафоричности своей концептуали­зации реальности, принимая ее за «естественную». Так, в процессе нозогнозии происходит порождение телесных сенсаций — феномен, названный в психологии телесности формированием мифа болезни «сверху вниз» (Тхостов, 2002). Метафоризация упрощает репрезен­тируемую реальность, создавая устойчивые искажения внутренней картины болезни и субъективные ожидания лечения.

Итак, субъективные представления человека о болезни являются феноменом обыденного сознания и подчиняются законам его функ­ционирования: трудно рефлексируются и расцениваются индивидом как истинные; имеют вероятностный характер; могут быть внутренне противоречивыми; устойчивы к опытной проверке; основаны на эмоциональном отношении; содержат неадекватно (с точки зрения формальной логики) сопоставленные общие и частные признаки. Си­туация болезни (как и другие ситуации, связанные с неопределенно­стью, непредсказуемостью, опасностью для жизни, эмоциональной и личностной значимостью) актуализирует в сознании иррациональные формы мышления. Именно поэтому в соматической клинике наблю­дается неустойчивость результатов рациональной психотерапии.

Изучение обыденных представлений о болезни позволит опреде­лить мишени для психокоррекционного и психопрофилактического воздействия, использовать адаптивные и корригировать неадаптивные представления.


^ СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

Ананьев В.А. Психологическая адаптация и компенсация при заболеваниях внутренних органов: Дис. ... докт. психол. наук. СПб., 1998.

Барт Р. Мифологии / Пер. с франц.; Сост. С. Зенкина. М., 2004.

Бовина И.Б. Социальная психология здоровья и болезни. М., 2007.

Вассерман Л.И., ВуксА.Я., ИовлевБ.В., Карпова Э.Б. О психологической диа­гностике типов отношения к болезни // Психологическая диагностика отношения к болезни при нервно-психических и соматических заболеваниях / Под ред. М.М. Кабанова. Л., 1990. С. 8—16.

Гусев С.С. Обыденное мировоззрение: структура и способы организации. СПб., 1994.

Косов А.В. Мифологизация и ремифологизация как социальный феномен.

Калуга, 2001.

ЛакоффДж. Метафоры, которыми мы живем / Пер. с англ.; Под ред. и с пре-дисл. Л.Н. Баранова. М., 2004.

Леви-Брюль Л. Сверхъестественное в первобытном мышлении. М., 1999. Леви-Строс К. Первобытное мышление. М., 1994. Лобок А.М. Антропология мифа. Екатеринбург, 1997. ЛосевА.Ф. Диалектика мифа. М., 1982.

Марков М.А. Магия как бинарная система и ее влияние на процесс формиро­вания мировоззрения современного человека: Дис. . канд. филос. наук. Ростов

н/Д, 2004.

Миронов М.Е. Обыденное сознание и современность (философский анализ).

М., 2002.

ОрловЮ.М. Психология врачевания. М., 1997.

Рупчев Г.Е. Психологическая структура внутреннего телесного опыта при со-матизации (на модели соматоформных расстройств): Дис. . канд. психол. наук.

М., 2001.

Соложенкин В.В. Психологические основы врачебной деятельности: Учеб. пособие. М., 1997.

Стоянова И.Я. Пралогические образования в норме и патологии: Дис. ... докт. психол. наук. Томск, 2007.

Субботский Е.В. Феноменальное и рациональное в сознании: борьба за до­минантность // Психол. журн. 2001. Т. 22. № 5. С. 94—97.

Тхостов А.Ш. Психология телесности. М., 2002.

УлыбинаЕ.В. Психология обыденного сознания. М., 2001.

Урванцев Л.П. Психология в соматической клинике: Уч. пособие. Ярославль,

1998.

Франкфорт Г., Франкфорт Дж., Уилсон Г.А., Якобсен Т. В преддверии фило­софии. Духовные искания древнего человека / Пер. с англ. Т. Толстой. СПб., 2001.

Элиаде М. Оккультизм, колдовство и моды в культуре / Пер. с анг. Е.В. Со­рокина. Киев; М., 2002.

Юдин В.В. Вера в колдовство — проявление обыденного сознания молодежи // Социол. исслед. 2007. № 10. С. 118—121.

Юревич А.Ю. Психология и методология // Психол. журн. 2000. Т. 21. № 5.

С. 35—47.

Blackmore S.J. Probability misjudgment and belief in the paranormal // Br. J. of Psychol. 1997. Vol. 88. P. 683—689.

Clarke D. Belief in the paranormal // J. of Soc. and Psychic. Res. 1995. Vol. 60. P. 371—384.

Goulding A. Schizotypy models in relation to subjective health and paranormal beliefs and experiences // Personal and Individual Differences. 2004. Vol. 37. P. 157—167.

Huntley C., Peeters T. Paranormal beliefs, religious beliefs and personality correlates // A Report at Manchester Metropolitan University, UK, 2005 // http://users.telenet.be/ allemeesch/KlinPsy/publi/Beliefs&Personality.htm

Ricoeur P. The metaphorical process as cognition, imagination and feeling // Critical Inquiry. 1978. Vol. 5. N 1. P. 143—159.

Tversky A., Kahneman D. Advances in Prospect theory: cumulative representation of uncertainty // J. of Risk and Uncertainty. 1992. Vol. 5. P. 297—232.

Поступила в редакцию 24.06.08

Л. Н. Артамонова, А. Б. Леонова

^ ОРГАНИЗАЦИОННЫЙ СТРЕСС У СОТРУДНИКОВ БАНКА

В статье дается определение организационного стресса и излагаются резуль­таты апробации модели его диагностики у сотрудников различных подраз­делений крупной банковской организации. В исследовании установлено, что переменная «тип подразделения» не оказывает детерминирующего влияния на развитие организационного стресса у персонала банка. Ключевые слова: организационный стресс, диагностика организационного стресса, стресс в деятельности банковского работника.

The authors give definition of organizational stress; approve a diagnosis model, study the influence of subdivision type on organizational stress specificity. As a result of research it was proved that the subdivision type isn't a determinative factor of organizational stress in company.

Keywords: organizational stress, diagnosis of organizational stress, stress in banking activity.


В организационной психологии, активно изучающей проблему стресса в деятельности специалистов разного профиля (Кабаченко, 2003; Кокс, Маккей, 1995; Купер, Маршалл, 1995), наряду с такими видами стресса, как профессиональный, рабочий и трудовой (нечетко различаемыми даже специалистами), выделяется область исследо­ваний организационного стресса (ОС). Поскольку ОС чреват для организации и персонала тяжелыми негативными последствиями (Занковский, 2000; Лютенс, 1999; Cranwell-Ward, Abbey, 2005; Le Blanc, De Jonge, Schaufeli, 2000), особое значение приобретают его своевременная диагностика и определение механизмов управления им (Beehr, 2000; Cartwright, Cooper, Murphy, 1996; Quick et al., 1997).

Во многих публикациях имеются ссылки на ОС или дается его фрагментарное описание (Джуэлл, 2001; Касл, 1995; Трофимов, 2006; Theorell, 2000; Theories..., 2000), однако в его понимании пока нет четкости и однозначности, а также нет единой исследовательской парадигмы и диагностического инструментария (Cranwell-Ward, Abbey, 2005; Quick et al., 1997). В связи с этим очевидна необходи­мость комплексного подхода как к разработке содержательной модели диагностики и эмпирического инструментария, так и к построению программ коррекции и профилактики ОС, испытываемого на уровне коллективного субъекта в организации.

  1   2   3   4   5



Скачать файл (3512.8 kb.)

Поиск по сайту:  

© gendocs.ru
При копировании укажите ссылку.
обратиться к администрации