Групповое мышление — феномен, при котором коллективное стремление к согласию и единству подавляет индивидуальные и критические мнения, часто приводит к ошибочным решениям и снижению эффективности. Этот эффект может встречаться не только среди людей в рабочих или социальных группах, но и отражать общие механизмы, наблюдаемые в поведении животных. Понимание того, как индивиды внутри группы сохраняют свою уникальность и борются с давлением внешней среды, дает возможность выбраться из ловушки группового мышления и раскрыть потенциал для творчества и прогресса. Современная нейронаука все активнее исследует не только группы, но и неповторимые особенности каждого отдельного организма, что меняет подход к анализу поведения и мышления. Столетиями нейрофизиология и поведенческая наука обращали внимание на усредненные показатели групп, пытаясь выявить общие закономерности.
Это было логично и оправдано, ведь понимание групповых процессов имеет важное значение для медицинских и психологических исследований, разработки лекарств и терапии. Однако с ростом вычислительных возможностей и развитием технологий машинного обучения исследователи стали обращать пристальное внимание на непредсказуемость и вариативность индивидуального поведения, которые ранее считались нежелательными шумами в данных. Ученые, изучающие поведение мышей, давно полагали, что при одинаковых генетических и средовых условиях особи будут вести себя практически идентично. Однако исследование, проведенное в 2019 году в Университете Вандербильта, показало обратное. Мыши, происходящие из одной инбредной линии и выращенные в одинаковой среде, вначале демонстрировали сходные модели употребления алкоголя, но со временем поведение разделилось на подгруппы.
Некоторые мыши проявляли умеренное потребление, другие — высокий уровень, а третьи демонстрировали компульсивное желание пить независимо от горького вкуса напитка. Эти данные указывают на то, что даже при идентичных условиях возникают внутренние особенности мозга и поведения, влияющие на выбор и реакции. Исследования выделили ключевые области мозга, лежащие в основе таких вариаций. В частности, активность клеток, соединяющих префронтальную кору с серым веществом околодаволического канала, могла предсказать склонность к компульсивному употреблению алкоголя. Более сильное торможение в этой цепи коррелировало с более высоким уровнем зависимости.
Социальный статус животных также отражался в нейронных сигналах префронтальной коры, влияя на их поведение. Эти открытия демонстрируют не только важность индивидуальных различий, но и возможность их предсказания и дальнейшего изучения с помощью современных методов. Подход к исследованию индивидуальных вариаций получил новый импульс благодаря появлению естественных, менее ограниченных экспериментальных условий. Задачи с открытым концом и множеством возможных решений позволяют выявлять особенности, которые скрываются в традиционных строго стандартизированных моделях. К примеру, эксперименты с мартышками показывают, что эти животные адаптируют свои стратегии сотрудничества в зависимости от пола и социального статуса партнера, что связано с динамикой нейронных популяций в дорсомедиальной префронтальной коре.
Уникальность проявляется не только в простых поведенческих актах, но и в работе искусственных агентов в моделях обучения. В одном из исследований было выявлено, что агенты, обучающиеся находить пищу, вырабатывают разные тактики, когда вынуждены делать выводы на основе косвенных данных. Некоторые использовали широкие петли для компенсации изменений направления ветра, другие — резкие повороты. Такие результаты показывают, что индивидуальность и вариативность могут возникать даже в строго заданных алгоритмах, отчасти имитируя процессы в мозге живых существ. Изучение индивидуальных особенностей не обходится без вызовов.
Один из них — трудность точного определения нейронных механизмов, ответственных за вариативность поведения. В отличие от плотно известного мозга плодовой мухи, где можно проследить отдельные синаптические связи и соотнести их с конкретными предпочтениями запахов, для многих животных такой уровень детализации недостижим. Это требует новых методик и подходов. Также проблема возникает в статистическом анализе данных с большим количеством измерений по одному животному. В сложных и разнообразных поведенческих задачах каждое существо может проявлять уникальный набор реакций, что усложняет стандартизацию и требет увеличения выборок для значимой интерпретации результатов.
Чем крупнее и сложнее животное, тем более сложным становится этот процесс, что обусловлено и экономическими и этическими причинами. Важность понимания индивидуальных различий выходит далеко за рамки научных исследований и имеет значение для медицины и клинической практики. Например, при оценке эффективности лекарств или терапии зачастую средние показатели групп могут скрывать противоречивые реакции отдельных пациентов. Учет этих особенностей помогает разрабатывать персонализированные подходы и избегать неудач в клинических испытаниях. Настоящее время нейронаука стоит на пороге изменений, связанных с переходом от изучения усредненных групп к внимательному анализу индивидуальностей.
