Читать онлайн «Круто! Как подсознательное стремление выделиться правит экономикой и формирует облик нашего мира». Страница 11

Еще одно ценное предположение о том, как шмель собирает нектар, появилось в 1993 г., когда нейробиолог Мартин Хаммер обнаружил в мозгу этого насекомого нейрон, который, по всей видимости, несет ответственность за обучение. Этот нейрон, обозначающийся как VUMmx1, использует октофамин, сходный с дофамином. Применив компьютерную модель обучения через дофаминовое вознаграждение к этому нейрону, Монтегю и Дайан получили такую же модель поведения шмеля при сборе нектара, которую наблюдал Рил у настоящих шмелей. В частности, они смогли предложить новое объяснение того, как шмель учится распознавать распределение нектара в цветках разного цвета и как он использует то, чему научился, при выборе маршрута сбора.

Это революционное понимание роли дофамина в принятии экономических решений помогает построить общую теорию того, как настолько разные существа, как шмель и человек, учатся распознавать ценности в окружающей их среде и использовать эту информацию. Оно также предлагает нам новый путь для изучения той роли, которую дофаминовая система играет в поведении человека. Поскольку эта система участвует в формировании большинства форм зависимости, более глубокое понимание ее работы может помочь пересмотреть проблему привыкания, которая, по-видимому, заключается не просто в получении удовольствия – она куда шире и связана с обучением и прогнозированием вознаграждения. Если говорить более прагматически, новое понимание позволяет нам построить количественную основу для изучения роли дофамина в принятии решений, что дает нам связь между биологией и математической методологией, которой привыкли пользоваться экономисты. Иными словами, оно знакомит экономистов с биологией с той точки зрения, которая интуитивно для них привлекательна.

В возникновении и развитии нейроэкономики также сыграли свою роль технологические достижения. Появление в конце девяностых годов метода фМРТ (функциональной магнитно-резонансной томографии) имело огромное значение для когнитивной нейробиологии человека – отрасли, которая представляет собой сплав психологии и нейрофизиологии, – а впоследствии и нейроэкономики, для которой фМРТ стала основным исследовательским инструментом. До появления этой технологии в нейробиологии использовались в основном подопытные животные, так как способов изучать структуры мозга, отвечающие за поведение человека, практически не существовало. До этого большинство знаний о функционировании головного мозга были получены при изучении психологических процессов (памяти, обучения, поведения) у людей с неврологическими нарушениями. Хотя такие работы имели огромную ценность для когнитивной реабилитации, их данные было сложно применить к человеку в целом. Хотя и фМРТ имеет свои ограничения, этот неинвазивный метод стал великим благом для исследователей нейрологических основ психологии и поведения. При использовании фМРТ, в отличие от более старых методов получения изображений мозга, участники экспериментов не подвергаются какому-либо риску (радиационному облучению и т. п.).

Около 2000 г. фМРТ-исследования, основой для которых послужили эксперименты на животных, выявили роль дофаминергических систем в процессе экономической оценки у человека{56}. Тем временем ученые начали видеть перспективы когнитивной нейробиологии для проверки – и пересмотра – экономических теорий{57}. К 2005-му было создано Нейроэкономическое общество, а через несколько лет мы запустили в Калифорнийском технологическом институте программу для обучения студентов этой новой дисциплине.

Множество нейроэкономических исследований были сосредоточены на ряде отделов головного мозга, которые, как считается, участвуют в принятии экономических решений. Для нас в особенности интересны две области: дофаминовая система, о которой мы уже говорили (ее называют базальными ганглиями, или вентральным стриатумом), и часть лобной доли – вентромедиальная префронтальная кора (ВМПФК). В качестве иллюстрации можно упомянуть об экспериментах, проведенных в лаборатории Стива Питером Боссаэртсом, профессором финансов из Калифорнийского технологического, и его ученицей Керстин Прюшофф, через десять лет после исследований Монтегю и Дайана. Боссаэртс и Прюшофф обнаружили, что отдельные области базальных ганглиев кодируют оценку предположительного вознаграждения и риска, когда нам приходится принимать решение в ситуации, включающей случайный фактор{58}. Эксперименты были основаны на очень простом задании с игральными картами, так как их целью было вычленить самые основные элементы процесса принятия решений. Участники играли на настоящие деньги и должны были вытащить две карты из колоды в десять (от единицы до десятки). Игрок мог поставить доллар на то, что вторая вытащенная карта будет выше достоинством, чем первая. Предположим, сначала игрок вытаскивает двойку. Это дает ему достаточно информации для того, чтобы подсчитать шансы на удачу. Ожидаемое вознаграждение, или ожидаемая ценность, – это величина, которую теоретики принятия решений давно связывают с ценностью игры; в данном случае – восемьдесят центов. Наибольший риск в этой игре существует в ситуации, когда игрок вытаскивает пятерку, так как при этом вариабельность максимальна. Мы используем это ощущение риска для измерения волатильности ценных бумаг, когда прибыль может либо распределяться на несколько близких значений ценности (менее рискованная ставка), либо быть где угодно (рискованная ставка). Эти эксперименты показали, что вентральный стриатум мозга человека производит эти подсчеты в полном соответствии с финансовой теорией, то есть действует так же, как разумный брокер, принимающий хорошие инвестиционные решения.

Мы провели дальнейшие исследования, чтобы выяснить, интегрированы ли вознаграждение и риск – два основных элемента принятия решений – где-либо в головном мозгу так, чтобы это соответствовало экономическому пониманию полезности{59}. Оказалось, что это происходит в ВМПФК. Вентральный стриатум участвует в выполнении различных заданий, связанных с экономической оценкой, и вместе с базальными ганглиями служит центром оценочной системы головного мозга. Это можно представить как обработку сигналов о ценности для машины цели.

Стоит отметить, что, хотя участники вышеописанных экспериментов предвкушали что-то после того, как вытаскивали первую карту, зачастую они сознательно не подсчитывали ожидаемую награду или риск и даже не задумывались об этом. Здесь прослеживается один из важнейших аспектов нейроэкономики: часто наше интроспективное сознание имеет лишь ограниченное представление о том, как мозг воспринимает и решает те или иные задачи. Одним из первых прорывов нейроэкономики стала возможность измерять ценность, отслеживая активность различных областей мозга. Мы можем сопоставить уровень активности с силой ваших желаний и ценностей – даже когда вы не принимаете никаких решений или принимать их в принципе не нужно. Более того, мы можем увидеть ваши желания и ценности, даже если вы не осознаете их. Головной мозг постоянно выносит ценностные суждения и сканирует окружение в поисках объектов желания, формируя ваши предпочтения и влияя на поведение на подсознательном уровне. Кроме того, интересно, где именно в нашем мозгу происходят эти процессы. Нейронные сети ценности – одни из самых мощных, фундаментальных и древних структур нашего мозга. Фактически, они такие древние, что некоторые из них одинаковы для человека и насекомых. Эти сети лежат в основе всех наших желаний и всего, что мы ценим: от наиболее базовых ценностей, связанных с выживанием, до самых что ни на есть человеческих – в том числе любви, красоты и нравственности.

Эджуорта интересовало измерение количества наслаждения, или полезности, которое мы получаем в результате сделанного выбора. Это вписывается в общую линию утилитарного мышления, которое воспринимает гедонистические последствия действия как меру их ценности. Сегодня мы называем это испытанной полезностью. Испытанная полезность – это удовольствие, которое вы получаете при потреблении товара (скажем, при наслаждении батончиком «Сникерс»). Но это не единственный тип полезности, с которым мы сталкиваемся в повседневной жизни. Чтобы управлять принятием решений, вы должны уметь подсчитывать, сколько удовольствия получите от «Сникерса» в сравнении с «Кит-Катом», который лежит рядом на полке. Или, может быть, стоит предпочесть банан? Это приводит нас к важному различию между предсказанной и непредсказанной полезностью. Предполагается, что вы предпочтете «Сникерс», если он обладает для вас большей ожидаемой полезностью.