Ученые выяснили, что мозг реагирует на чужие действия, как на свои
.jpg "Ученые выяснили, что мозг реагирует на чужие действия, как на свои")
Когда мы наблюдаем, как кто-то двигает пальцем, наш мозг не остается в стороне. Работа ученых из НИУ ВШЭ и Лозаннского университетского госпиталя показала, что наблюдение за движением активирует моторную кору так, словно мы сами совершаем это действие, и при этом заглушает ненужные мышцы. Результаты опубликованы в журнале Scientific Reports.
Моторный резонанс — это явление, при котором, когда человек наблюдает чужие движения, в его моторной коре возникает активность, как будто он сам двигается. Резонанс связан с работой зеркальных нейронов — особых клеток мозга, которые активны как при выполнении действий, так и при их наблюдении. Эти нейроны позволяют нам понимать чужие действия и учиться через подражание.
Новый эксперимент ученых из Центра нейроэкономики и когнитивных исследований НИУ ВШЭ и Лозаннского университетского госпиталя позволил определить, на каком этапе движения моторный отклик достигает максимума. В эксперименте участвовали 30 человек. Сначала им показывали фотографии движения пальцев, затем видеозапись этих движений и после этого — финальный кадр ролика.
Когда человек просто наблюдает за движением, его мозг может быть активен или неактивен — это внешне никак не проявляется. Мышцы при этом остаются в покое и никакие сигналы не регистрируются. Обычный электрод в такой ситуации ничего не заметит, ведь мышечной активности нет.
Чтобы обойти это ограничение, исследователи использовали ТМС — транскраниальную магнитную стимуляцию. С ее помощью они отправляли сигнал в мозг, тем самым подталкивая моторную кору дать отклик прибору. Это позволило проверить, насколько готов мозг к действию. Если человек глубоко вовлечен в наблюдаемое движение, то даже слабый импульс может вызвать сильную реакцию в нужной мышце. Если же человек, наоборот, не вовлечен, то ответ мозга будет слабым или вовсе отсутствовать. Таким образом, ТМС позволила буквально прощупать, насколько мозг готов включиться в движение, которое человек только наблюдает.
В исследовании стимуляцию применяли в разные моменты: сразу после начала движения, через 320 и через 640 миллисекунд. Участники эксперимента неподвижно смотрели на экран. В это время ученые считывали с мышц руки электрические сигналы, чтобы понять, насколько активно моторная кора реагирует на визуальный стимул. Самый выраженный сигнал от мышцы возникал не в момент действия на видео, а чуть позже, когда движение уже завершено, но еще свежо в памяти.
Именно в случае с просмотром финального кадра ролика (postvideo) активность усиливалась в нужной мышце, а в соседней, не участвующей в движении, наоборот, подавлялась. Такой ответ мозга напоминает то, как он управляет собственными движениями. В нейрофизиологии этот механизм известен как окружающее моторное торможение — он позволяет отключать ненужные мышцы, чтобы добиться точности.
Маттео Феурра
«Наше главное открытие в том, что мозг запускает те же механизмы торможения, что и при реальных движениях, даже если человек просто наблюдает за действием. Это говорит о высокой включенности в чужое движение как свое на уровне связи мозга и мышц тела. Также это позволяет нам больше узнать о важности моторного резонанса для понимания движений», — отмечает один из авторов исследования, ведущий научный сотрудник Центра нейроэкономики и когнитивных исследований НИУ ВШЭ Маттео Феурра.
Полученные результаты могут быть полезны для нейрореабилитации, особенно при восстановлении точности движений после травм или инсульта. Они также подтверждают эффективность обучения через наблюдение, в том числе в спорте. А еще дают новое понимание того, как мы вживаемся в действия других, — возможно, именно такие механизмы лежат в основе эмпатии.
Исследование осуществлено в рамках Программы фундаментальных исследований НИУ ВШЭ.
Вам также может быть интересно:
V конференция «Погружение в машинное обучение»: главное ИИ-событие осени соберет ведущих ученых России
Институт искусственного интеллекта и цифровых наук факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ приглашает исследователей, разработчиков и всех, кто создает будущее технологий, на пятую, юбилейную конференцию «Погружение в машинное обучение» (Fall into ML 2026). Мероприятие состоится 23–24 октября 2026 года в Центре культур НИУ ВШЭ (Москва, Покровский бульвар, д. 11, cтр. 6) и станет главной точкой притяжения для российского ИИ-сообщества.
В НИУ ВШЭ пройдет международная конференция об обучении служением и искусственном интеллекте
21–23 октября 2026 года в НИУ ВШЭ пройдет Международная научно-практическая конференция «Обучение служением и искусственный интеллект: человекоцентричная социальная миссия университета». Конференция объединит представителей российских и зарубежных университетов, органов власти, некоммерческих организаций и бизнеса. Регистрация уже открыта.
НИУ ВШЭ расширяет сотрудничество с Малайзией в сфере технологического форсайта
Ученые НИУ ВШЭ примут участие в исследовании перспектив инженерного образования в Малайзии, а Малайзийская промышленно-правительственная группа высоких технологий (MIGHT) использует для валидации результатов их форсайт-исследований систему анализа больших данных iFORA. Таковы результаты визита представителей Вышки в Куала-Лумпур.
В НИУ ВШЭ разработают систему предиктивной аналитики для двигателей ледоколов
Автоматизация промышленности является одним из ключевых направлений применения технологий искусственного интеллекта. Среди решений, разрабатываемых для российской индустрии в рамках стратегического технологического проекта НИУ ВШЭ «Мультиагентная платформа ИИ-решений для отраслевых задач», — система предиктивной аналитики для крупных электродвигателей. Что такое предиктивная аналитика, как она влияет на работу электродвигателя и какие специалисты объединили усилия для создания этого продукта, «Вышке.Главное» рассказал координатор разработки, декан факультета «Школа информатики, физики и технологий» НИУ ВШЭ — Санкт-Петербург Антон Зарубин.
Дополнительные баллы к ЕГЭ за золотой значок: стартовал новый сезон сдачи нормативов ТехноГТО
Стартовала новая сессия сдачи очных нормативов технологической грамотности ТехноГТО на золотые значки. С сентября по декабрь 2026 года в разных регионах России участники смогут продемонстрировать свои знания на очных площадках проекта и заработать награды, которые позволяют получить до 10 дополнительных баллов к ЕГЭ при поступлении в вузы. ТехноГТО является частью Национальной технологической олимпиады (НТО) и реализуется Кружковым движением НТИ совместно с Президентской платформой «Россия — страна возможностей» при поддержке Движения Первых и НИУ ВШЭ.
От теории к практике: как машинное обучение меняет биоинформатику
С 20 по 22 августа на факультете компьютерных наук НИУ ВШЭ прошла седьмая ежегодная Летняя школа по машинному обучению в биоинформатике. Мероприятие объединило ведущих экспертов и молодых исследователей. Его главным итогом стала живая дискуссия о том, как фундаментальные алгоритмы ИИ превращаются в работающие инструменты для биологии и медицины.
Лаборатория будущих сетей: в НИИТ ВШЭ создали стенд для исследований 5G/6G
Стенд 5G/6G в НИИТ ВШЭ становится исследовательской площадкой, образовательной лабораторией и основой для разработки новых программных компонентов сетей будущего. Он позволяет не просто наблюдать за работой мобильной сети, а менять условия ее работы и измерять результат: скорость передачи данных, задержки, ошибки, использование радиоресурсов и другие параметры. На его основе исследователи планируют развивать технологии MIMO, O-RAN, xApp и IAB, а также экспериментировать с искусственным интеллектом.
Ученые НИУ ВШЭ научили нейросеть превращать 3D-модели в готовые технологические карты
Исследователи Института искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ разработали систему CAD2TechSpec, которая автоматически превращает 3D-модели деталей в готовые технологические карты — пошаговые инструкции для станков. Разработка направлена на сокращение времени подготовки технической документации в машиностроении, авиастроении и других высокотехнологичных отраслях. Результаты исследованияо публикованы в журнале PeerJ Computer Science.
Роботы нуждаются в людях: на «Технопроме-2026» обсудили кадры для промышленной робототехники
На XIII Международном форуме технологического развития «Технопром-2026» в рамках секции «Кадры для национальных проектов технологического лидерства» состоялась панельная дискуссия «Кадры для промышленной робототехники: почему роботы нуждаются в людях». Представители университетов, исследовательских организаций и технологических компаний обсудили кадровые вызовы российской робототехники, изменение требований к инженерным компетенциям и подходы к подготовке специалистов для отрасли.
В НИУ ВШЭ запущен реестр ИИ-сервисов и моделей
Институт искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН разработал сервис для регистрации и учета достижений в области искусственного интеллекта (ИИ). Платформа уже доступна для сотрудников и студентов университета.