Вы уже переключились на новую задачу, а мозг ещё не отпустил предыдущую

Ошибки при переключении могут возникать не только из-за нехватки внимания: ненужная информация продолжает влиять на новое решение

Письмо. Telegram. Таблица. Телефонный звонок. Снова письмо — и попытка вспомнить, на какой строке вы остановились.

Обычно такие моменты объясняют просто: мы отвлеклись, потеряли концентрацию или перегрузили ограниченный ресурс внимания. Новое исследование предлагает более интересную картину. Возможно, часть ошибок возникает потому, что мозг продолжает обрабатывать то, что для новой задачи уже не нужно.

Мозг должен решить не только «что я вижу», но и «что сейчас имеет значение»

Работа опубликована в Nature Neuroscience. Исследователи изучали хорошо известное явление — task-switch cost, или «цену переключения между задачами».

После изменения правила человек обычно некоторое время отвечает медленнее и чаще ошибается. Сам эффект известен психологам давно. Гораздо сложнее понять, что именно происходит в мозге в этот момент.

Чтобы отделить разные возможные объяснения, исследователи использовали относительно простую зрительную задачу.

Более 200 участников видели изображения полосатых кругов. У изображения можно было оценивать разные характеристики — например, изменение ориентации или ширины полос. Но важен был только один признак.

Проблема заключалась в том, что участникам заранее не сообщали, какой именно.

Правильное правило приходилось определять по результатам предыдущих попыток. Более того, оно периодически менялось. Поэтому возникали моменты, когда человек ещё не был уверен: какое свойство изображения сейчас нужно учитывать?

И именно в эти периоды точность снижалась.

Казалось бы, объяснение очевидно: внимания стало недостаточно

Так действительно можно представить происходящее.

Мозг обладает ограниченными возможностями обработки информации. Если приходится одновременно держать несколько вариантов правила, ресурсов для нужной задачи остаётся меньше. Отсюда и ошибки.

Но данные показали более специфический эффект.

Когда участники не были уверены, какое правило действует, информация о ненужном признаке изображения не просто оставалась где-то на заднем плане. Она начинала систематически влиять на ответ.

Если значение нерелевантного признака менялось, оно сдвигало решение в предсказуемую сторону.

Исследователи назвали этот механизм feature interference — интерференцией признаков.

Проще говоря, мозг не полностью разделял две характеристики изображения. Информация, которую следовало проигнорировать, частично «просачивалась» в вычисление, на котором основывалось решение.

Самый неожиданный результат: ненужная информация не исчезала — она сохранялась лучше

Именно здесь привычное объяснение через простой дефицит внимания начинает выглядеть недостаточным.

Если бы неопределённость лишь ухудшала обработку информации, можно было ожидать, что мозг станет хуже представлять и запоминать второстепенный признак.

Исследователи увидели противоположное.

Когда люди не были уверены в правиле, они лучше запоминали тот признак, который для выбранной задачи был нерелевантным.

То есть проблема могла состоять не в том, что в мозге осталось слишком мало информации. Её оставалось слишком много.

Мозг продолжал сохранять альтернативный признак — вероятно, потому что в условиях неопределённости тот всё ещё потенциально мог оказаться полезным. Но цена такой гибкости состояла в том, что ненужное представление начинало вмешиваться в нужное.

Это важный поворот: ошибка оказывается не обязательно следствием того, что система «не справилась» с обработкой данных. Она может быть побочным эффектом системы, которая старается не отбросить информацию слишком рано.

Нейроны показали ту же картину

Одними экспериментами на людях работа не ограничилась.

Две макаки выполняли сходные зрительные задания, а исследователи регистрировали активность нейронов в первичной зрительной коре V1 и теменной коре.

V1 — один из первых корковых уровней обработки зрительной информации. Именно поэтому особенно интересно было проверить, можно ли обнаружить интерференцию уже там, а не только на поздней стадии принятия решения.

Исследователи также создали вычислительные модели. Причём одна из них обучалась не просто правильно выполнять задачу, а воспроизводить реальные решения животных — включая их ошибки.

Это позволило спросить: какая организация нейронных представлений способна породить именно такой рисунок ошибок?

Модель указала на смешивание представлений разных признаков. Затем это предсказание проверили на нейронных данных.

При большей неопределённости признаки, которые мозг должен был разделять, действительно оказывались представлены менее независимо. Более того, информацию об одном признаке можно было обнаружить в нейронных сигналах, связанных с другим.

А затем исследователи не просто наблюдали мозг — они вмешались в его работу

Это одна из наиболее сильных частей исследования.

Корреляция между активностью нейронов и поведением сама по себе ещё не доказывает, что именно эта активность вызывает изменение решения.

Поэтому исследователи применили небольшую электрическую микростимуляцию участка V1 у животных.

Если модель feature interference верна, изменение активности одного участка должно было предсказуемым образом влиять сразу на оценки обоих зрительных признаков.

Так и произошло.

Стимуляция сдвигала оба типа суждений в направлении, которое предсказывала вычислительная модель.

Получилась необычно последовательная цепочка доказательств: характер ошибок обнаружили в поведении, механизм воспроизвела модель, соответствующую структуру нашли в активности нейронов, а затем причинное вмешательство изменило решения ожидаемым образом.

Почему после переключения предыдущая задача может продолжать нам мешать

Важно не сделать из лабораторного эксперимента слишком большой вывод.

Исследователи не просили участников отвечать на рабочие письма, переключаться между видеоконференцией и Excel или одновременно следить за Telegram и документом.

Они изучали гораздо более контролируемую ситуацию: выбор между характеристиками простого зрительного изображения при неопределённости относительно действующего правила.

Поэтому утверждать, что при возвращении к документу после телефонного звонка в мозге происходит точно тот же процесс, исследование не позволяет.

Но оно предлагает принцип, который может оказаться шире конкретной экспериментальной задачи.

Чтобы гибко переключаться, мозгу недостаточно хорошо представлять информацию. Ему необходимо ещё и правильно определить, какую информацию сейчас использовать, а какую — подавить.

Если контекст неясен, прежнее или альтернативное представление может оставаться активным.

И тогда ошибка возникает не потому, что мозг ничего не удержал. Он удержал лишнее.

«Плохая концентрация» оказывается слишком простым объяснением

Это не означает, что ограниченность внимания больше не имеет значения. Авторы не опровергли десятилетия исследований когнитивной нагрузки и не доказали, что все издержки многозадачности объясняются одним механизмом.

Вывод точнее.

По крайней мере в исследованных условиях часть дополнительных ошибок при неопределённости можно объяснить не просто дефицитом некоторого общего «умственного ресурса», а конкретным взаимодействием нейронных представлений.

Это меняет язык, которым мы описываем собственные ошибки.

Человек может прекрасно знать обе задачи и хорошо различать оба признака — но в момент неопределённости мозгу становится сложнее удерживать их влияние раздельным.

Не «информации не хватило». Не обязательно «я плохо сосредоточился». Возможно, конкурирующая информация получила слишком большой доступ к решению.

Значит ли это, что между задачами нужно делать паузу

Один из авторов исследования, Cheng Xue, предложил бытовую идею: закончить одну задачу, дать мозгу небольшой промежуток с чем-то нетребовательным — например, привести в порядок стол — и только затем переходить к следующей.

Интуитивно это соответствует полученным результатам.

Но здесь особенно важно провести границу между данными и рекомендацией.

Исследование не проверяло, уменьшает ли такая пауза количество ошибок в реальной работе. Не сравнивались разные длительности перерыва, не изучались электронная почта, совещания или офисная многозадачность.

Поэтому «буфер между задачами» пока стоит рассматривать как разумную гипотезу исследователя, а не как доказанную нейробиологическую технику повышения продуктивности.

Практический смысл работы пока в другом: постоянное переключение контекста создаёт для мозга дополнительную задачу — определить, какое из одновременно доступных представлений сейчас должно управлять решением.

От зрительных полос — к нарушениям когнитивной гибкости

У работы есть ещё одно направление, пока значительно более предварительное.

Когнитивная гибкость — способность менять правила поведения в зависимости от ситуации — нарушается при ряде неврологических и психических заболеваний. Исследователи предполагают, что разные заболевания потенциально могут создавать разные характерные паттерны интерференции и ошибок.

В отдельной работе этой же исследовательской группы сходное смешивание нейронных представлений обнаружили в животной модели болезни Альцгеймера даже без неопределённости относительно задачи.

Но до диагностического теста здесь очень далеко.

Нынешнее исследование не позволяет по ошибкам переключения диагностировать болезнь Альцгеймера, болезнь Паркинсона, шизофрению или какое-либо другое состояние. Оно лишь открывает возможность исследовать, отличаются ли механизмы подобных ошибок при разных нарушениях работы мозга.

Главная ценность работы — не совет меньше отвлекаться

Совет «не занимайтесь несколькими делами одновременно» существовал задолго до этого исследования.

Новая работа интересна другим: она показывает, как конкретно ненужная информация способна попасть внутрь нового решения.

И это гораздо более содержательное объяснение, чем привычное представление о внимании как о батарейке, заряд которой постепенно заканчивается.

Мозг должен одновременно сохранять достаточно информации, чтобы оставаться гибким, и достаточно хорошо разделять её, чтобы одно представление не вмешивалось в другое.

В условиях неопределённости эти требования начинают конфликтовать. Возможно, именно поэтому момент переключения оказывается особенно уязвимым.