Нейронный отпечаток адаптивной ментализации

Как мы читаем мысли в повседневных играх

Когда вы торгуетесь о цене автомобиля, играете в покер или решаете, насколько честным быть в электронном письме, вы невольно спрашиваете себя: «Что на самом деле думает другой человек?» Этот навык — умение выяснять, что знают, чего хотят или какие планы строят другие — называют ментализацией. Исследование, кратко изложенное здесь, задаёт более глубокий вопрос: не просто можем ли мы читать мысли, а как мы подстраиваем стратегии чтения мыслей на ходу, когда другие люди меняют тактику. Понимание такой «адаптивной ментализации» важно для повседневной социальной жизни и может помочь объяснить сложности, наблюдаемые при таких состояниях, как аутизм или некоторые нарушения личности.

Простая игра со сложным социальным мышлением

Чтобы исследовать адаптивную ментализацию, авторы обратились к простой детской игре: камень–ножницы–бумага, переработанной в чистую числовую круговую версию. Участники многократно играли против либо других людей, либо тщательно спроектированных компьютерных соперников. На первый взгляд лучшая тактика в этой игре — быть полностью непредсказуемым. На практике люди демонстрируют привычки и паттерны, что даёт шанс перехитрить друг друга. Игроки могут думать на шаг вперёд — «ты повторишь камень, значит я сыграю бумагу» — или на несколько шагов — «ты думаешь, что я ожидаю камень, поэтому сыграешь ножницы, значит я сыграю камень» и так далее. Ключевой вопрос заключался в том, способны ли люди обнаруживать, на сколько «шагов вперёд» думает их противник, и регулировать собственную глубину рассуждений, чтобы соответствовать этому уровню.

Новый способ отслеживать меняющиеся убеждения

Команда создала вычислительную модель под названием CHASE (Cognitive Hierarchy Assessment), чтобы сделать эти скрытые мыслительные процессы измеримыми. CHASE предполагает, что игроки отслеживают, как часто используется каждый ход, моделируют, как противник с разным уровнем изощрённости ответил бы, а затем обновляют своё убеждение о том, насколько изощрён в данный момент соперник. Каждый новый раунд подталкивает это убеждение — иногда сильно, иногда слабо — в зависимости от того, насколько неожидан был ход соперника. Подставляя реальные выборы людей в модель, исследователи могли оценивать по ходу эксперимента, насколько интенсивно каждый участник корректировал своё представление о противнике. Это позволяло отделить базовое исполнение действий от более абстрактного процесса решения «насколько глубоко мне сейчас думать об этом человеке?»

Люди умеют гибко менять социальное рассуждение

В девяти разных исследованиях с более чем 500 добровольцами CHASE стабильно объясняла поведение лучше, чем классические модели обучения, игнорирующие изменение глубины ментализации. Большинство участников играли лучше случайности против всех типов искусственных соперников — от простых последовательностных игроков до более хитроумных стратегов. Важно, что модель показала: примерно четыре из пяти человек успешно переключали уровень рассуждений, чтобы оставаться на шаг впереди соперников с разным уровнем изощрённости. В то же время у людей была большая разница в поведении: кому‑то требовалось всего несколько раундов, чтобы схватить стиль соперника, а кто‑то обновлял убеждения медленнее или с большим шумом. Одна ключевая параметр модели отражал чувствительность к новой информации, по сути выступая как «социальная скорость обучения» — насколько быстро человек пересматривает мнение о чужом уме.

Сеть мозга для обновления социальных догадок

У части участников исследователи записали активность мозга с помощью функциональной МРТ во время игры против искусственных соперников. Они искали сигналы мозга, соответствующие трём компонентам модели: ожидаемой полезности выбранного хода, неожиданности действия соперника и силе, с какой игрок обновлял своё убеждение о уровне рассуждений соперника. Как и следовало ожидать, области, давно связанные с оценкой опций, такие как вентромедиальная префронтальная кора, реагировали на ожидаемый выигрыш. Однако сигнал обновления убеждений — насколько игрок пересматривал модель соперника — был связан с более широкой «социальной» сетью мозга, включающей теменно-височную (temporoparietal) область, инсулу и части префронтальной коры. Более того, люди, которые по модели лучше улавливали стратегии соперников, демонстрировали более сильные функциональные связи между этими регионами, особенно с участием правой теменно-височной области.

Нейронный признак гибкого чтения умов

Чтобы проверить, оставляет ли адаптивная ментализация надёжный отпечаток в мозге, команда обучила методы машинного обучения на картах активности всего мозга. Цель состояла в том, чтобы предсказывать исключительно по сканам мозга, насколько сильно человек в каждый момент обновляет убеждение о сопернике. Получившийся многорегиональный паттерн с поразительной точностью предсказывал обновления убеждений как в исходной группе, так и во второй, более демографически разнообразной выборке, без повторной тренировки. Это указывает на то, что адаптивная ментализация поддерживается согласованным, распределённым кодом, а не одной «точкой чтения мыслей». Проще говоря, исследование показывает: наш мозг не просто догадывается, что думают другие — он также постоянно регулирует, насколько усердно старается предугадать их действия, и эта гибкая настройка оставляет измеримый, обобщаемый след в мозговой активности.

Цитирование: Buergi, N., Aydogan, G., Konovalov, A. et al. A neural signature of adaptive mentalization. Nat Neurosci 29, 934–944 (2026). https://doi.org/10.1038/s41593-026-02219-x

Ключевые слова: теория разума, социальное принятие решений, фМРТ, компьютативная психиатрия, камень-ножницы-бумага