РОЛЬ ШУМОВ В ПРЕФРОНТАЛЬНОЙ КОРЕ ДЛЯ КРЕАТИВНОСТИ И НЕСТАНДАРТНОГО ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ. ВЫЧИСЛИТЕЛЬНОЕ И ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ

1. Введение

Принятие решений в неопределенных условиях и генерация новых идей (креативность) являются высшими когнитивными функциями, критически важными для адаптации человека. Традиционно нейронаука рассматривала спонтанную активность и шум в нейронных сетях как нежелательный фактор, снижающий точность и эффективность обработки информации [1]. Эта точка зрения основана на моделях, заимствованных из инженерии, где шум является помехой, которую необходимо подавить.

Однако парадигма начинает меняться. Ряд теоретических работ предполагает, что стохастичность может быть неотъемлемым и полезным свойством нейронных систем [2]. В физике и теории информации известно, что оптимальный поиск в сложных ландшафтах (например, при оптимизации или машинном обучении) часто требует введения контролируемой стохастичности для предотвращения застревания в локальных минимумах — принцип, лежащий в основе таких алгоритмов, как имитация отжига [3].

Мы выдвигаем гипотезу, что префронтальная кора (ПФК), как ключевой центр когнитивного контроля и рабочей памяти, использует эндогенный «структурированный» шум для выполнения аналогичной функции в когнитивной сфере. Такой шум может слегка «расшатывать» устойчивые паттерны нейронной активности, соответствующие фиксированным шаблонам мышления, и тем самым облегчать переход к новым, неочевидным конфигурациям — основе креативного озарения.

Цель исследования: экспериментально и с помощью вычислительного моделирования проверить, может ли модуляция уровня шума в ПФК влиять на показатели креативности и когнитивной гибкости.

Задачи:

1. Создать вычислительную модель RNN, демонстрирующую преимущество введения шума для решения задачи смены когнитивной стратегии.
2. Экспериментально проверить на людях, может ли неинвазивная нейромодуляция (ТМС), предположительно усиливающая полезный шум в ПФК, повысить результаты в тестах на креативность.
3. Установить специфичность эффекта для типа задачи и локализации стимуляции.

2. Методы

2.1. Вычислительное моделирование

Мы обучили рекуррентную нейронную сеть (RNN, 100 LSTM-нейронов) выполнять задачу на смену поведенческого правила (аналог Wisconsin Card Sorting Test). После стабильного обучения в сеть вводился аддитивный шум в скрытый слой в момент, предшествующий принятию решения. Испытывались три типа шума:

• Белый шум (плоский спектр).
• Розовый шум (1/f) — имитирует естественные флуктуации в биологических системах.
• Броуновский шум (1/f²).
  Основной метрикой была скорость успешного переключения на новое правило после его изменения.

Заключение

1. Вычислительное моделирование показало, что введение «розового» (1/f) шума в нейронную сеть, решающую задачу на смену стратегии, значительно повышает ее когнитивную гибкость.
2. Эксперимент с ТМС на людях подтвердил, что модуляция активности правой дорсолатеральной префронтальной коры специфически повышает показатели дивергентного творческого мышления, не затрагивая базовые когнитивные функции.
3. Полученные данные поддерживают новую теоретическую модель, согласно которой эндогенный нейронный шум в префронтальной коре является адаптивным механизмом, способствующим креативности и нестандартному решению проблем.