Чем отличается нейронный состав двух полушарий и что заставляет их вести себя совершенно по-разному, даже противоположным образом? Чтобы в этом разобраться, нам нужно ввести понятие характеристики сетей «мир тесен». Подобно концепции бистабильности, понятие сети «мир тесен» позаимствовано из математики. Сеть (или граф) характеризуется свойством «мир тесен», если ее структура сочетает два, казалось бы, непримиримых свойства: это высокая степень группировки локальных узлов («замкнутость») и, вместе с тем, даже те узлы, которые находятся далеко друг от друга, могут связываться через относительно небольшое количество шагов. В типичной сети «мир тесен» определенные узлы представляют собой хабы, к которым сходится особенно много связей (рис. 7.4)¹⁷.

Рис. 7.4. Сети «мир тесен» в сравнении со случайными сетями. (а) Сети «мир тесен». (b) Случайные сети. В сети «мир тесен» даже те узлы, которые находятся далеко друг от друга, могут связываться через относительно небольшое количество шагов. Светло-серые узлы – это хабы. Изображение сетей выполнено Антоном Шаповаловым

Концепция сетей малого мира развивалась в рамках абстрактной математической науки, которую называют теорией графов. Она представляет собой мощный инструмент для описания широкого диапазона разнообразных систем: транспортной сети с подземными станциями, являющимися узлами; социальной сети, где узлы – это люди (вспомните «теорию шести рукопожатий»), или сети нейронов головного мозга. В последнем случае группы нейронов или даже отдельные нейроны являются узлами, а синаптические контакты между ними – шагами. Одним из преимуществ, которое обеспечивает свойство «мир тесен», является оптимальный баланс между местной обработкой информации и глобальной интеграцией внутри сети¹⁸. Также предполагается, что эти свойства проявляются, когда сети эволюционируют с целью обработки очень сложной информации, как это было в процессе эволюции мозга млекопитающих¹⁹.

Теория графов пришла в нейробиологию благодаря развитию нейровизуализации и сложных вычислительных методов. По мере того как ученые осознавали, что для понимания механизмов работы мозга необходимо разобраться, как связаны разные части мозга, разрабатывались все новые методы нейровизуализации, открывающие связи в мозге с такой степенью точности, которая раньше была немыслима. В результате были получены многочисленные и очень сложные данные, характеризующие замысловатые закономерности связей в мозге, а теория графов обеспечила математический метод, позволяющий раскрыть принципы и закономерности, скрытые в этих данных.

Оказалось, что многие закономерности связей в пределах коры действительно представляют собой сети, организованные по принципу «мир тесен». Более того, выяснилось, что связность в пределах правого полушария в большей степени следует правилам «мир тесен», чем связность в левом полушарии. И наоборот, в левом полушарии больше представлены тесные локальные связи между соседними узлами, но более редкие связи между ними. Эта разница в закономерностях связности между двумя полушариями кажется довольно устойчивой. Кроме того, она не уникальна для человека и обнаруживается также у нечеловекообразных приматов. Это согласуется с другими наблюдениями сходства в характере асимметрии полушарий у различных видов, о чем мы говорили в Главе 6 и к чему еще вернемся в Главе 8²⁰.

Согласно многим аргументам, приведенным в этой книге, тонкое различие между закономерностями связей в двух полушариях, вероятно, отражает адаптацию, возникшую в процессе эволюции, характерную не только для человеческого познания. Соотношение серого вещества к белому также выше в левом, чем в правом полушарии, что подтверждает предположение о более обширных и протяженных связях в правом, а не в левом полушарии²¹. Это объясняет, почему в предоставленном самому себе левом полушарии закономерности активации чаще всего застревают в пределах определенного нейронного соседства, что приводит к персеверации. В то же время закономерности активации в правом полушарии обычно блуждают в пределах более широкой территории коры.