Сведения об авторе - Высшая школа экономики
advertisement
УДК 159.9.07 А.Н. Лебедев Нейронные константы в психологии Москва, Государственный университет - Высшая школа экономики, Институт психологии РАН Работа поддержана грантом РГНФ N 04-06-00096а (2004-2006) «Оценка когнитивных и личностных характеристик человека по электрическим потенциалам головного мозга» и грантом ГУ ВШЭ (2006-2007) “Учитель-ученики” N 06-04-0031 «Личностные предикторы профессионального роста». Поиск объективных оценок психических процессов, состояний и свойств личности все больше привлекает внимание физиологов, поскольку нужда в познании законов, управляющих поведением человека, обостряется. Нейронные константы легко поддаются объективной оценке разными способами. Одну из констант рассчитал М.Н. Ливанов, автор идеи о пространственной организации периодических процессов мозга. Он же вместе с В.М. Ананьевым изобрел топоскоп для экспериментальной проверки своих представлений. Методика М.Н. Ливанова получила мировое признание. Н.П. Бехтерева, наблюдая за импульсацией нейронов человека, ввела понятие «семантические коды». Е.Н. Соколов доказал, что семантика воспринимаемых сигналов четко отражается в вызванных потенциалах испытуемых. Э.А. Голубева, представитель школы Теплова - Небылицына, обнаружила достоверную связь параметров электроэнцефалограммы с индивидуальными особенностями. На Западе проблеме объективных оценок психических процессов, состояний и свойств личности также издавна уделяется большое внимание (Г.Бергер, Н.Винер, Г.Уолтер, К.Прибрам, Р.Джон, Э.Башар и другие). Новые технологии сбора и обработки данных способствуют трансформации психологии в один из разделов стремительно развивающейся нейронауки (нейробиологии, психобиологии, социобиологии) с ее новыми законами и константами. 1. Законы обработки информации человеком. Мир дискретен, состоит из небольшого числа элементов и огромного числа комбинаций из них. Каковы же элементы внутреннего мира человека, его константы и законы? Мой учитель, нейрофизиолог М.Н. Ливанов в тридцатые годы прошлого века, зарегистрировал вслед за Гансом Бергером электрические 1 потенциалы мозга и обнаружил скачки между периодами мозговых волн при плавном изменении частоты ритмичных вспышек [1, с.44]. Эта же закономерность была замечена нами в фоновой ЭЭГ [2, с.229]. Вскоре в сороковые годы Н. Винер обнаружил тот же самый феномен, т.е. захват близких по частоте колебаний, и увидел в этом феномене вслед за Ливановым ключ к законам поведения человека. Прошло более полувека с момента открытия. Каковы итоги? Обозначим символом (R) константу М.Н. Ливанова. Она равна частному от деления величины скачка, т.е. интервала относительной рефрактерности между нейронными спайками, около одной сотой секунды, на период согласованных колебаний нейронной активности: R=0.1. У человека частота самых мощных колебаний нейронной активности равна, в среднем, десяти герцам. Это константа Бергера, первооткрывателя альфа-ритма, F=10 Гц, Критическая разность фаз равночастотных колебаний, взятая по отношению к их периоду, также равна константе Ливанова. Критическая разность частот колебаний, взятая по отношению к их средней величине - это тоже константа М.Н. Ливанова. Колебания с большей разностью периодов не способны к взаимозахвату и поэтому могут сохраняться длительное время, составляя основу памяти в ее разных проявлениях. Для устойчивости достаточно согласованной активности минимум нескольких сот нейронов в составе одного ансамбля, генерирующего незатухающие периодические волны активности. Пусть N - мера разнообразия фаз согласованных колебаний нейронной активности в одном волновом пакете, т.е. в составе одной, простейшей единицы памяти, подобной, например, букве в напечатанном тексте. Разнообразие рассчитывается по формуле N=1/R-1, в которой число (N) округляется до целого значения. Количество объединенных волновых пакетов в составе следующей, более сложной, единицы долговременной памяти также не превышает числа (N), поскольку один пакет из волн нейронной активности возникает вслед за другим пакетом через промежуток времени, больший или равный интервалу относительной рефрактерности (пониженной возбудимости нервной клетки после разряда). С учетом сказанного сначала рассчитаем объем памяти человека и ее быстродействия. Объем долговременной памяти (С) равен степени, в основании которой разнообразие (N) волновых пакетов, а в показателе - их число (N) в составе одной единицы долговременной памяти [3], [4]. Искомый объем задан формулой C=N**N. Двойная звездочка здесь и ниже означает возведение в степень. При типичном значении константы Ливанова, R=0.1, размер долговременной памяти составляет примерно 400 миллионов единиц хранения. Слова родного языка занимают в этом хранилище около 10-20 тысяч. Обозначим символом (A) число разных стимулов в их перечне (алфавите). Перечень хранится в долговременной памяти в виде образов предъявленных стимулов. В свою очередь, (M), объем внимания в каждый текущий момент, равен небольшому числу актуализированных элементов долговременной 2 памяти. Актуализированы образы предъявленных стимулов (A), а также иные элементы памяти, ассоциированные с предъявленными стимулами. В среднем, объем внимания равен произведению объема алфавита стимулов (A) на половину объема кратковременной памяти, выраженному формулой M=A(H+1)/2. Внимание предельно концентрировано при равенстве (М=A). Внимание максимально рассеяно, если равно произведению (M=AH). Максимальный объем кратковременной памяти (H) для стимулов, размер субъективного алфавита которых равен размеру заданного алфавита (A), вычисляется по уравнению H=NlnN/ln(A). Эта же формула указывает на максимально возможную размерность (W<=H) субъективного пространства при числе различимых градаций (A) признака по каждой оси субъективного пространства в задачах численной оценки различий между сравниваемыми стимулами. Задача объективной оценки размерности субъективного пространства считается важнейшей [5]. Ощущение разности (Dij) между двумя одномоментно сравниваемыми стимулами в диапазоне (i=1..M-1 и j=i+1..M) испытуемые обычно выражают в баллах от нуля (Dij=0, нет никакого различия) до максимального значения (Dmax, стимулы различаются полярно). Здесь (M) число всех разных стимулов, взятых для сравнения. Ощущение разности можно выразить коэффициентом корреляции Rij=1-2(Dij/Dmax)**2. Среднее значение Q=1-abs(Rij) для всех Rij позволяет вычислить размерность (W) субъективного пространства по формуле W=1+Q(M-1). Размерность (W) субъективного пространства всегда больше единицы, но не превышает значения (M) при (Q=1) в ситуации полной неопределенности при (Rij=0), а именно, при Dij=Dmax/sqrt(2) во всем диапазоне стимулов, где sqrt - знак квадратного корня. Напротив, при полной определенности (Rij=1 или Rij=-1, Q=0) субъективное пространство для таких стимулов одномерно (W=1), резко отличаясь от своей предельной величины (H). Свежие опытные данные С.Г. Коршуновой и Ю.М. Стакиной по многомерному шкалированию звуков речи (личное сообщение) подтвердили, в целом, наши выкладки. Число (M) различных мотивов или иных предикторов, учитываемых одновременно при выборе одного решения из двух равновозможных (p=0.5), не превышает константы Ливанова. Стандартное отклонение (S) вероятности (p) выбора рассчитывается по формуле S=p/sqrt(M)<=0.5, где функция sqrt - операция извлечения квадратного корня. При числе предикторов (M) больше, чем единица, приближенно искомую вероятность (q) мажоритарного выбора (q=>0.5) можно вычислить по формуле q=0.5+0.677*S=0.5+0.338/sqrt(M), поскольку распределение числа исходов в случае множественности предикторов подчиняется биномиальному закону, приближенно описываемому распределением Гаусса, значение интегральной функции которого равно при этом условии 0.75. Приближенность объясняется тем, что ось абсцисс не простирается до бесконечности в обе стороны от среднего значения аргумента. Она ограничена конечными значениями вероятности (p), принятия решения: нулем в левой ветви и единицей - в правой. 3 Искомая вероятность (q) в пределе при (M=N=9) равна q=0.61 согласно предыдущей формуле, отражая равновесие множества мотивов. Владимир Лефевр (цит. по [6]) экспериментально выявил вычисленную искомую вероятность (q), увидев в найденной величине "золотое сечение" q=(sqrt(5)1)/2=0.62. До сих пор оставались неясными причины «золотого» соотношения. Теперь видно, что это точка равновесия, бифуркации, наибольшей неопределенности разных мотивов, наибольшей свободы выбора. Одним из первых искомую границу увидел Фехнер, исследуя форматы картин множества художников, а в наши дни заметил И.В. Прангишвили (2000), обнаружив, что соотношение экономической мощи между частным сектором и государственным подчиняется правилу «золотого сечения» в наиболее развитых государствах мира (личное сообщение, 2005 г.). Образы, актуализируемые в сознании с равной частотой, или с близкими частотами (относительная разность меньше константы R=0.1), имеют наибольшие шансы к изменению, кооперации, объединению. Не взаимодействуют в этом смысле, не поддаются захвату, не разрушаются только те ансамбли, доминирующие частоты актуализации которых соотносятся как члены гармонического ряда в соотношении 1, 1/2, 1/3, 1/4 и т.д. Из этого соотношения вытекает зависимость объема словаря (G) от объема текста (V), практически важная для решения задач в области квантитативной лингвистики: G=R*V+(V-R*V(ln(R*V)+0.5772))/2, где R -константа М.Н. Ливанова. Перейдем к временным характеристикам механизма сличения воспринимаемых и хранимых в памяти сигналов. Пакеты волн нейронной активности, кодирующие число (M) образов памяти, сравниваются с пакетами волн, порождаемыми числом (К) одновременно предъявленных стимулов. Время сравнения, t(K), мс/стимул, зависит от периода T=1/(F*R) биений близких частот альфа-ритма t(K)=Т*(1-P**K)*(1-P)**K/(K+1), где P вероятность сравнения без задержки, вызванной несовпадением фаз реактивных и фоновых колебаний нейронной активности в момент воздействия стимула, P=(1-R)/M и T=1/(F*R)=1000 мс - максимальная длительность задержки. Двойная звездочка здесь и ниже означает возведение в степень и одиночная - знак умножения, F=10 Гц, R=0.1 - константы. Если M=H>1 и K=1 по условиям измерения, как это имеет место в известной методике по измерению скорости мнемического поиска единственного (K=1) стимула среди числа (H) предварительно запомненных стимулов, т.е. среди элементов кратковременной памяти, то время (Tc), необходимое для позитивного решения в среднем, вычисляется по формуле Tс=T*(H+1)*(1P/H)**2/(4*H), с обозначениями, принятыми выше, а время, необходимое в среднем для сравнения одного элемента, хранящегося в памяти, с предъявленным стимулом, подчиняется производной формуле t=Tс/(H-1). Время, вычисленное по этой формуле при T=1/(F*R), R=0.1, F=10 Гц и M=H>>1, оказалось равным эмпирически найденной константе Каваноха [6], 4 т.е. одной четверти секунды. Столько времени необходимо для сканирования всего содержимого кратковременной памяти. При M=H=1 значение формулы (8), равное 5 мсек, приближается к константе Гайсслера 4.6 мсек, т.е. равно минимально возможному интервалу, кванту времени, имеющему психологический смысл, по Гайсслеру [6]. Квант времени Г.Г. Гайсслера (G=5 мс), определенный по скачкообразному приросту скрытого времени сенсомоторных реакций, рассчитывается по формуле G=0.5R/F. Максимум скрытого времени равен Т=1/(FR). Естественно предположить, что чем выше физическая интенсивность стимула, тем больше нейронов вовлекаются в согласованную активность, кодируя стимул и тем меньше число (M) ассоциированных посторонних образов в фокусе внимания. Напротив, чем ниже физическая интенсивность стимула, тем больше число (M) актуализированных посторонних образов памяти и поэтому медленнее ответные реакции, скрытое время которых подчиняется при известном приближении формуле Ti=T/(1+h*I)**2, выведенной из тех же предпосылок, что и предыдущие. Здесь I -интенсивность стимула в децибелах над порогом и h -коэффициент пропорциональности, неодинаковый для стимулов разных модальностей. При минимальной интенсивности, вблизи абсолютного порога, число (М) актуализированных образов памяти и число (К) всевозможных воспринимаемых сигналов, связанных со стимулом и как-то напоминающих стимул, но по существу посторонних, много больше одного (Imin, M>>1, K>>1). При восприятии надпороговых стимулов при интенсивости, приближающейся к максимальной, число воспринимаемых стимулов равно, по условию измерения, единице, также как и число ожидаемых стимулов (Imax, M=1, K=1). Соотношение переменных перцептивных задержек (Tmax/Tmin), равное соотношению силы ощущений (Smax/Smin), при этом условии с учетом известной формулы основного психофизического закона в записи С. Стивенса задано уравнением Tmax/Tmin = Smax/Smin =(Imax/Imin)**n, где (n) - показатель степени основного психофизического закона. Вычисленное при заданных условиях отношение (Tmax/Tmin) равно 2/R**2, а показатель степени в законе Стивенса определяется уравнением n=ln(2/R**2)/ln(Imax/Imin) с константой Ливанова, R=0.1. Двойная звездочка означает возведение в степень. Расчет по этому уравнению приводит к тем же величинам искомого показателя степени, что и найденная опытным путем формула Тетсуняна [6]. Итак, две нейрофизиологические константы, имеющие ясный смысл и доступные независимой оценке, включены в десяток несложных алгебраических уравнений, естественно вытекающих из нейрофизиологических предпосылок, впервые разработанных академиком М.Н. Ливановым. Новые формулы, выведенные аналитически, дедуктивно, из простой предпосылки об устойчивых волнах нейронной активности, объясняют количественно многие 5 опытные данные в психофизике, экспериментальной психологии и лингвистике, приближая психологию к уровню более развитых естественных наук, таких как физика, химия или генетика. Разрабатывая идею дискретных волновых кодов внутреннего мира человека, мы вышли за пределы психофизики и заметили, что устойчивые наборы параметров электроэнцефалограммы (значения амплитуд, частот, фаз, корреляций) способны объяснить личностные особенности человека, индивидуальные характеристики скорости и точности обработки информации, интеллектуальную одаренность, профессиональные склонности, а также иные личностные показатели, определяемые обычно тестами ([6],[7],[8]). 2. Оценка личностных особенностей по параметрам ЭЭГ Задачи, связанные с объективной диагностикой личностных особенностей и прогнозом поведения человека в разных сферах его деятельности стремительно выдвигаются на первый план. Жизнь показывает, что судьба современного государства, благополучие его граждан обусловлены, прежде всего, нравственностью управляющей элиты, ее интеллектом, профессионализмом, но отнюдь не природными богатствами и размером территории. Поэтому политиков все больше беспокоит проблема нравственной чистоты и профессиональной одаренности чиновников. Обществу нужны не просто профессионалы. Требуются порядочные, не коррумпированные специалисты на всех ступенях управленческих вертикалей. В начале перестройки для передела собственности требовались одни человеческие качества и связи. Для умелого управления собственностью требуются другие навыки и качества личности. Процветание любой организации в условиях демократии требует, чтобы движение вверх по служебной лестнице было легким и быстрым для высоконравственных и умелых специалистов и трудным, а еще лучше совсем невозможным для людей безнравственных и недалеких, пусть даже весьма исполнительных. Новые кадры необходимы олигархам, государству и среднему классу. В правилах кадрового подбора, в служебных рекомендациях учитываются прошлые успехи выдвиженца. О будущих успехах приходится только гадать, уповая на результаты испытательного срока работы. Однако в последующем далеко не каждый проходит достойно испытание высокой должностью. Поэтому все чаще используются психологические тесты. Обычно это западные разработки, плохо адаптированные к российской действительности. Например, по тестам можно судить, следует ли вручать пистолет работнику силовых структур. Однако нет никаких тестов для тех, кто разместился чуть выше на ступеньках власти. Лишь улыбку может вызвать предложение тестировать депутатов, министров и т.д. Нет теории, нет методов, нет и доверия к тестам. В психологии до сих пор много общих слов на общие темы. Очевидна нужда в точном расчете поведения людей по физиологическим, а также иным объективным показателям. Эта задача решается методами нейронауки. К ней приковано внимание выдающихся исследователей нашего 6 времени в нейробиологии [7] и в сфере управления государством [9]. В.М. Бехтерев, И.П. Павлов первые стали учитывать объективные показатели поведения животных и человека. В школе Б.М. Теплова и В.Д. Небылицына научились определять павловскую "силу" нервной системы человека не по каплям слюны, как у подопытных собак, а проще, по длительности скрытого времени простых сенсомоторных реакций. Чем больше диапазон длительностей на стимулы разной интенсивности, тем "сильнее" нервная система человека. Трагически погибший В.Д. Небылицын продвинулся еще дальше - стал определять павловскую силу нервной системы человека по электрическим потенциалам мозга, по электроэнцефалограмме (ЭЭГ). Представитель этой знаменитой школы Э.А. Голубева сумела увидеть связь индивидуальных особенностей ЭЭГ с нравственностью человека (по одной из шкал теста Р.Б. Кеттела), уверенно утверждая, что "саморегуляция, описываемая фактором G+(моральный контроль поведения), представлена у обладателей более активированной и менее сильной нервной системы.." [10]. Метод. Электроэнцефалограмма и в самом деле содержит объективные, легко инструментально определяемые признаки, способные раскрыть картину внутреннего мира человека [8, с. 102-124]. В нашей работе множество параметров электроэнцефалограммы, записанной в стандартных условиях покоя испытуемого, при закрытых глазах, сопоставлялось сначала с набором психологических показателей этого же самого испытуемого, в частности, со значениями десяти основных и трех контрольных шкал известного миннесотского личностного опросника (MMPI, СМИЛ), вычисленных по значениям нескольких сот ответов испытуемого. Перебирая множество комбинаций из параметров электроэнцефалограммы, наша программа находит комбинации, наиболее сильно связанные с каждым психологическим показателем, например, с первой шкалой MMPI. Высокие значения этой шкалы свойственны нравственным личностям, соблюдающим нормы поведения, принятые в обществе. Для расчета мы использовали аппарат множественных регрессий, линейных и нелинейных. В итоге нашли, что значения любой искомой шкалы вычисляются с высокой точностью по индивидуальным параметрам электроэнцефалограммы (ЭЭГ) для каждого конкретного испытуемого. Найдены наборы из небольшого числа ЭЭГ предикторов для каждой шкалы свои. После нахождения коэффициентов регрессионных уравнений точность прогнозов проверяли "слепым" методом. Программа воссоздает психологический портрет для каждого нового испытуемого только по его электроэнцефалограмме. Полученный по прогнозу психологический профиль сравнивается с реальным профилем, найденным по результатам тестирования. У другой группы испытуемых по ЭЭГ рассчитывали способность к обучению в Вузе. Для этого реальные успехи, рейтинги успеваемости, использовали для составления диагностических уравнений с включенными в них параметрами ЭЭГ. Проверка точности прогнозов, как водится, 7 осуществлялась вслепую. Наконец, еще одна небольшая группа испытуемых, состояла также из студентов-психологов. Это были пилотажные исследования. Каждый студент порознь, по заданию, составлял небольшой список из однокурсников, или наиболее симпатичных ему, или (и) отличающихся высоким академическим, а также эмоциональным интеллектом, причем без всяких тестов. Имена некоторых студентов были общими в разных списках, встречались чаще, имена других - реже или совсем не встречались. У всех без исключения были записаны ЭЭГ. Часть испытуемых использовали для выработки диагностических уравнений. Проверка точности прогнозов производилась по-прежнему "вслепую", только по параметрам ЭЭГ. Нас интересовало, содержится ли в ЭЭГ информация, раскрывающая внутренний мир человека, его нравственные устои, интеллектуальные возможности, качества лидера и т.п. черты личности, до сих пор ускользающие от объективной оценки. Результаты. В самом начале решения этой нашей задачи психологические портреты 91 человека послужили для выработки диагностических уравнений с предикторами, извлекаемыми из параметров электроэнцефалограммы. Положительные коэффициенты корреляции, по Пирсону, между тестовыми оценками (тест MMPI из 566 вопросов) и оценками тринадцати основных шкал, полученными по регрессионным уравнениям, лежали в пределах 0.33-0.49. По этим уравнениям вслепую для другой группы испытуемых из 93 человек были вычислены значения тринадцати шкал MMPI. Вычисленные значения сравнили с реальными величинами, полученными в результате тестирования. Оказалось, что для восьми шкал из тринадцати коэффициенты корреляции (0.21-0.30) были достоверно выше критического уровня (0.20) при общепринятом пятипроцентном уровне значимости. Для пяти шкал этот диапазон составлял 0.11-0.18, т.е. не достигал критического уровня. В частности, первая шкала MMPI (1Hs) прогнозируется вслепую c высокой точностью. Коэффициент корреляции между прогнозируемыми по ЭЭГ значениями этой шкалы и значениями, вычисленными по результатам психологического тестирования, составил +0.30, т.е. ЭЭГ действительно отражает нравственный облик человека. Первая шкала и отчасти вторая (2DD) позволяют судить о том, насколько законопослушен, добросовестен человек. Известно, чем выше значение первой шкалы, тем выше вероятность того, что перед нами личность, высоко требовательная к себе и к другим в плане соответствия моральным критериям социума. [11, с.34]. Наиболее мощными предикторами в данном случае оказались показатели биоэлектрической активности в центральной области справа (зона С4, по Джасперу). Чем выше были колебания амплитуды потенциалов в этой зоне во всех частотных полосах от 1 до 24 Гц (вес 0.24), за исключением двухгерцовой полосы (вес 0.47), тем выше оказывались значения прогнозируемой первой шкалы MMPI. Всего в данном случае использовали семь предикторов. Суммарный вклад остальных пяти ЭЭГ предикторов в 8 прогноз составлял всего 0.29. В таблице 1 для примера дан портрет испытуемого S___v, вычисленный по ЭЭГ. Таблица 1. Пример параметрам ЭЭГ. психологического КОД Процент PROG MEAN RATE Оценка ZDO 99 110 86 99 Да 2DD 90 48 45 90 Да 0SI 80 46 44 80 Да 6PA 79 56 52 79 Да KKK 67 61 60 67 Норма 3HY 65 55 54 65 Норма 4PD 65 51 51 65 Норма 1HS 61 49 49 61 Норма 9MA 55 57 58 45 Норма 7PT 63 43 45 37 Нет 5MF 65 57 59 35 Нет FFF 70 56 57 30 Нет LLL 71 52 54 29 Нет 8SC 80 43 46 20 Нет MMP 99 47 52 1 Нет портрета, вычисленного по Признак\Имя (S___V) Физическое благополучие; Ответственность; Замкнутость; Упорство; Показной оптимизм; Стремление выделиться; Импульсивность; Добросовестность; Действительный оптимизм; Скромность; Уступчивость(м)/Решительность(ж); Эмоц. неустойчивость; Стремление приукрасить себя; Индивидуалистичность; Аггравация; Признак (КОД). Точность прогноза (Процент, PROG). Средний уровень(MEAN), рейтинг (RATE) ( таблица 1 здесь) Физическое благополучие этого уже не молодого человека (возраст 63 года) хорошее, ZDO=110, при среднем значении показателя MEAN=86. Прогноз показателя ZDO вычислен по составленному нами уравнению для нескольких сот здоровых и больных людей (с диагнозами «дисциркуляция», «мозговая травма» и т. п.), обследованных И.К. Шеховцевым и О.И. Артеменко. Участие этих двух и других наших сотрудников в коллективной разработке отражено в публикациях [12-15]. Для группы испытуемых из 77 студентов-психологов ГУ ВШЭ, составивших обучающую выборку, было найдено диагностическое уравнение для расчета суммарного рейтинга успеваемости по четырем параметрам ЭЭГ: 9 PRO=62.480 +0.222*(ZM1)+0.197*(05C)-0.402*(04C)+0.360*(07C). Обозначения (здесь и ниже, в таблице 2): КОД Краткое описание показателя REAL Реальное значение рейтинга успеваемости PRO Прогнозируемое вслепую значение рейтинга ZM1 Частота колебаний ЭЭГ, Гц, лоб слева 05C Мощность колебанийвполосе5Гц, центр слева 04C Мощность колебаний в полосе 4 Гц, центр слева 07C Мощность колебаний в полосе 7 Гц, центр слева Показатели (КОД) в выборке из 156 студентов нормированы со средним значением после нормировки 100 единиц и стандартным отклонением 10 единиц. Звездочка –знак умножения. PRB – вероятность того, что прогнозируемое значение достоверно отклоняется от среднего значения (100 ед.) при 5%-м уровне значимости. Ниже, в таблице 2 показаны данные 10 самых сильных и 10 самых слабых по прогнозу студентов. Коэффициент корреляции между прогнозом и реальностью оказался равным +0.47 для выборки из 79 человек, достоверно отличаясь от нуля. Это была слепая выборка из студентов, не включенных в обучающую выборку. Продолжая эти исследования, Р.Ю. Насонов выявил на разных факультетах ГУ ВШЭ студентов, успешных не только в обучении, но и во многих других отношениях, в реализации разнообразных своих планов, а также обследовал группу, напротив, менее успешных испытуемых. У студентов обеих групп были записаны электроэнцефалограммы и выявлена комбинация ЭЭГ предикторов – признак благополучия в обучении и в личной жизни, вообще [16]. Наконец, третью, группу испытуемых составили 65 человек с предварительно записанными фоновыми электроэнцефалограммами. Это были студентыпсихологи третьего курса. Каждый из студентов отметил небольшое число своих сокурсников (до 10 человек), просто наиболее симпатичных (SYM) ему, а также отличающихся высоким, по его мнению, академическим (ACA) или эмоциональным (EMO) интеллектом. ( Таблица 2 здесь) Таблица 2. Реальные (REAL) и прогнозируемые значения рейтинга успеваемости. SUBJECT F18ZKV1_1 F17PSA3_1 F18VAA3M1 F18KAV2M1 F17LNI1_1 REAL 124 101 109 99 99 ZM1 119 124 114 89 114 05C 130 109 130 104 109 04C 130 107 130 99 98 07C PRB PRO 130 80 109 113 81 109 130 77 108 123 75 107 97 67 105 10 F18MSA2_1 F19STNY23 F18PLV1M1 F17IAA3M1 GIZATYLI2 103 103 105 115 116 99 104 99 99 114 130 94 130 130 101 130 95 130 130 97 130 106 130 130 95 67 65 67 67 61 104 104 104 104 103 M18RUANL3 M17KIL2_1 F18ENV3_1 F18OSA2_1 F18BKA3M1 M16APA2_1 F19BAS1M1 M18NRY2_1 F18YAAA21 F17PEA2M1 98 94 92 92 92 82 88 90 88 84 89 83 89 89 89 89 94 78 78 78 94 97 95 98 94 95 95 104 95 92 95 95 94 98 95 95 99 99 95 94 95 97 95 97 95 95 95 98 97 93 62 62 60 61 62 61 63 66 68 73 97 97 97 97 97 97 96 96 95 93 Заметим, что симпатию вызывают у большинства лишь порядочные люди. Таким образом, каждый из выделенных студентов набрал определенное число баллов (голосов) за каждый свой признак, присвоенный ему коллегами. Сумма баллов по всем трем признакам для одного и того же студента составляла интегральный четвертый признак (AES). Получилось всего 65*4=260 оценок. 132 оценки использовали для выработки диагностических уравнений и 128 оценок для проверки точности прогноза вслепую искомых качеств только по параметрам ЭЭГ. В таблице 3 показана связь между реальными значениями персональных оценок привлекательности по результатам опроса (REAL) и прогнозируемыми (PRO) значениями таких оценок по параметрам электроэнцефалограммы. Отражены средние значения (Mean), стандартные отклонения (St.dev), коэффициенты корреляции (Сс) и число (N) прогнозов в генеральной совокупности (ALL) и в слепой выборке (CHK). Звездочка – знак умножения. Критические уровни коэффициентов корреляции, выше которых связь достоверна при уровне значимости 5%, предшествуют аббревиатуре (%Cc). (Таблица 3 здесь) Таблица 3. Статистика связи(Cc*100) прогноза(PRO) с реальностью (REAL) в общей (ALL) выборке и при проверке вслепую (CHK) 11 ALL Mean *10 St dev*10 12%Cc*100 N REAL PRO 999 95 100 260 998 36 38 260 CHK Mean *10 St dev*10 17%Cc*100 N REAL 997 93 100 128 PRO 1012 64 23 128 Искомая связь в обоих случаях несомненна. Ниже в таблице 4 для иллюстрации даны примеры прогноза по параметрам электроэнцефалограммы указанных четырех личностных показателей в сравнении с их реальными значениями для двух групп испытуемых, с высокой и низкой степенью привлекательности для своих сокурсников. Оказалось, что вслепую точнее всего прогнозируются интегральные оценки типа (AES), отражающие привлекательность испытуемого для окружающих по сумме качеств, уму, доброжелательности, порядочности. Коэффициент корреляции между реальными значениями оценок и прогнозируемыми вслепую достоверно отличался от нуля при общепринятом 5% уровне значимости. Из 128 оценок мы выбрали наиболее высокие по прогнозу и наименее высокие. В таблице 4 показаны две полярные группы студентов, наиболее привлекательные, т.е. получившие наибольшее число голосов, и наименее привлекательные, т.е. набравшие наименьшее число голосов по всем четырем показателям. Разумеется, как и прежде, значения этих показателей, также как и параметров ЭЭГ были предварительно нормированы. Предикторами служили значения мощности колебаний в разных частотных диапазонах и в разных отведениях, а также коэффициенты корреляции между колебаниями в разных отведениях. Как и прежде использовали шесть монополярных отведений (см. выше). Из этических соображений действительные имена студентов нигде не указаны. Разумеется, исследование проводилось с согласия всех участвовавших в нем студентов. (Таблица 4 здесь) Таблица 4. Прогноз привлекательности по параметрам ЭЭГ студентов, отличающихся академическим (ACA), эмоциональным (EMO) интеллектом либо просто симпатичных (SYM) для своих сокурсников: REAL – действительные оценки. PRO – оценки, прогнозируемые вслепую. PRB – точность прогноза, %. Наиболее привлекательные. Наименее привлекательные. 12 SUBJECT K8PAES K7PAES K7PEMO K8PEMO C3PEMO C3PSYM K5PSYM M5PSYM P5PSYM C3PAES M5PAES K5PAES P5PAES M6PACA P6PACA K6PACA P5PEMO K5PEMO K7PSYM K8PSYM M5PEMO REAL PRB PRO 105 117 124 105 108 105 123 113 97 103 101 120 98 107 113 98 101 125 116 113 98 87 87 83 83 82 77 77 77 77 74 72 72 72 68 68 68 66 66 66 66 66 111 111 111 111 110 109 109 109 109 106 105 105 105 105 105 105 105 105 105 105 105 SUBJECT REAL PRB PRO K4PACA T4PACA S4PACA N4PACA P4PACA M4PACA B6PAES B5PAES B2PAES B4PAES B3PAES B3PACA B6PACA B4PACA B2PACA B5PACA B6PEMO B5PEMO B4PEMO B2PEMO B3PEMO 94 96 96 96 94 90 100 92 88 92 96 103 94 94 90 92 105 89 92 89 85 67 67 67 67 67 67 71 71 71 71 71 67 67 67 67 67 75 75 75 75 75 95 95 95 95 95 95 95 95 95 95 95 94 94 94 94 94 92 92 92 92 92 Обсуждение. Во всех трех экспериментальных ситуациях на разных выборках всего с участием более 350 человек установлено, что электроэнцефалограмма, зарегистрированная в состоянии покоя испытуемого, содержит информацию о личностных особенностях человека. Вполне возможно получить достоверный психологический портрет человека только по параметрам его электроэнцефалограммы, без каких либо вопросов. Линия исследований В.М. Бехтерева, И.П. Павлова, Б.М. Теплова, В.Д. Небылицына, М.Н. Ливанова, Е.Н. Соколова, Э.А. Голубевой, первоначально нацеленная на поиск объективных индикаторов поведения человека, успешно развивается. Очередь за диагностикой не просто павловских типов, но и всех других характеристик личности, ее нравственных устоев. 3. Диагностика состояний и свойств личности по тесту «Зеркало» Еще один способ диагностики «Зеркало», отличающийся универсальностью и требующий столь же малого времени на проведение, разработан нами в 13 традиционном ключе, но с использованием новейших компьютерных технологий для выделения предикторов (см. Приложение). За основу взят отечественный личностный опросник, созданный первоначально в системе МВД России [17] с целью психологически обоснованного продвижения специалистов МВД по служебной лестнице. Сопоставляя результаты тестирования с разнообразными практически важными показателями, в том числе с профессиональной направленностью человека, с успешностью обучения, с участием в общественной жизни, с достижениями в спорте, сравнивая состояния глубокой депрессии и явной эйфории респондента, мы обнаружили, что и этот второй, также весьма быстрый способ решения разнообразных практических задач обладает приемлемой точностью. Этот способ диагностики успешно испытан Т.И. Литвиновой [18,19] и другими нашими сотрудниками в опытах с участием нескольких сот испытуемых. В таблице 5 показаны предикторы 4-х специальностей (Код) и вес каждого из предикторов для части испытуемых (около 300 человек в обучающей выборке). Знаки +/- отражают направленность корреляционной связи между значениями предиктора и специальности. Предикторами служат самооценки испытуемыми своих личностных особенностей по пятибалльной шкале. Например, выставляя оценку «5» своему качеству «тактичность», испытуемый сообщает, что это качество присуще ему в наибольшей степени. (Таблица 5 здесь) Таблица 5. Перечни предикторов четырех специальностей. Указаны вес предиктора и знак его связи со специальностью (+/-) в обучающей выборке из 295 студентов разных факультетов ГУ ВШЭ. Корр –коэффициент корреляции между действительным значением специальности и ее прогнозом. Специальность и ее предикторы Код PSY 47G 16G 42G 32G Корр=0.312 Психолог Интерес к экономике Тактичность Уверенность в себе Уступчивость Вес -34 +31 -24 +12 14 Код EKO 43G 47G 28G 41G Корр=0.294 Экономист Интерес к математике Интерес к экономике Осторожность Обучаемость +21 +42 +21 +15 Код YUR 48G 18G 24G 11G Корр=0.360 Юрист Интерес к юриспруденции Податливость Уравновешенность Хорошая память +61 -15 +10 -14 Код MEN 34G 43G 47G 20G Корр=0.264 Менеджер Застенчивость Интерес к математике Интерес к экономике Увлеченность -20 +14 +43 +23 Код GOS 01G 46G 40G 10G Корр=0.293 ГосуправленецАктивность Интерес к психологии Лидерские качества Остроумие -18 -17 +45 -20 По уравнениям множественной линейной регрессии и результатам самооценки в контрольной, т.н. «слепой» выборке вычислены профили профессиональной направленности множества студентов. Образцы таких профилей для двух студентов-психологов показаны в таблице 6. Численные значения предикторов и специальностей нормированы (после нормировки среднее 100 единиц, стандартное отклонение 10 единиц для каждого показателя). ( Таблица 6 здесь) 15 Таблица 6. Профили профессионалных наклонностей (Да/Нет) у двух студентов-психологов с кодами T__А и K___H. КОД Процент PROG MEAN PSY 94 105 106 YUR 90 101 98 JUR 86 99 99 POL 77 100 98 BIZ 57 99 99 GOS 64 99 99 SOC 76 99 99 EKO 76 97 97 MEN 83 98 97 OLD 93 98 99 RATE 94 90 86 77 57 36 24 24 17 7 Оценка Да Да Да Да * Нет Нет Нет Нет Нет Признак\Имя(Т____А) Психолог; Юрист; Журналист; Политолог; Бизнесинформатор; Госуправленец: Социолог; Экономист; Менеджер; Преподаватель; Признак (КОД). Точность прогноза (Процент, PROG). (MEAN). Рейтинг (RATE) КОД Процент PROG MEAN BIZ 86 100 99 PSY 85 103 106 SOC 63 100 99 POL 52 99 98 GOS 55 99 99 JUR 77 99 99 OLD 84 98 99 YUR 95 96 98 EKO 96 95 97 MEN 98 94 97 RATE 86 85 63 52 45 23 16 5 4 2 Оценка Да Да * * * Нет Нет Нет Нет Нет Средний уровень Признак\Имя(К_____Н) Бизнесинформатор; Психолог; Социолог; Политолог; Госуправленец: Журналист; Преподаватель; Юрист; Экономист; Менеджер; Признак (КОД). Точность прогноза (Процент, PROG). (MEAN). Рейтинг (RATE) Средний уровень В «слепой» выборке коэффициент корреляции между вычисленными значениями признака, т.е. профессиональной направленности, и действительными значениями был достоверно выше нуля (R=0.17, N=3245, p<0.001). В таблице 6 в колонке «Процент» показана вероятность безошибочной оценки «вслепую» профессиональной направленности студента (колонка «Признак»), а в колонке «RATE» - ее рейтинг (100 единиц –100%-я вероятность, 1 единица – вероятность меньше одной сотой). Тот же самый опросник «Зеркало» оказался полезным для расчета практически важных 16 психологических показателей в разных ситуациях. С.О. Михалкин (2006) обратился через интернет к тем несчастным, кто решился на самоубийство, с просьбой оценить себя по тесту «Зеркало», и быстро получил большое множество откликов. В результате составлено диагностическое уравнение, указывающее на тяжелое душевное состояние человека по его ответам на безобидные вопросы. Тест «Зеркало» легко использовать для расчета вероятности успешного обучения конкретного студента в Вузе, точнее для расчета прогнозируемого рейтинга успеваемости студента. В таблице 7 показаны предикторы успешного обучения. .( Таблица 7 здесь) Таблица 7. Перечень предикторов успешного обучения в Вузе. Код RAT 43G 24G 40G 21G Корр=0.720 Рейтинг официальный Интерес к математике Уравновешенность Лидерские качества Трудолюбие Вес +32 +30 +22 +16 Пояснение к таблице 7. Указаны вес предиктора и знак его связи со специальностью (+/-) в обучающей выборке из 37 студентов-психологов ГУ ВШЭ. Корр –коэффициент корреляции между действительным значением кумулятивного рейтинга успеваемости и его тестовой оценкой. В таблице 8 – прогнозируемые, т.е. вычисленные по уравнению, и реальные значения рейтинга успеваемости, нормированные, как и выше (100 –среднее значение, 10 – стандартное отклонение). (Таблица 8 здесь) Таблица 8.Вычисленные по тесту «Зеркало» (PRO) и реальные рейтинги (REAL), PRB – вероятность точного диагноза SUBJECTS PRO REAL PRB 17 F18ZKV2M F17EEA2X F17EAA2M M17ROO1M F18KMV3X F18KATG2 M17KEK1M F18PLV1X F17LMV1X F18YAOO3 F17PSA1M F17ZHTA1 F17LNKXM F19CHAD2 F17ZOYU1 F18GSV3X F18PGG3X F18OAA3X PETROVAA F18IVVM3 F17IAA3X F18SOMD3 F17IKS1X F18KAV1M F17KAA1M F18SHAV1 F18TAM1X F17PEI1X F18GAI2M F17TDS3M F17BVP1M F18TDR3M M19DIV1M F17DOYU1 F18HAYU2 F18OSA1M F18BKA1M 112 110 110 110 108 108 106 106 105 105 104 104 104 104 103 102 102 102 102 101 101 101 101 100 100 97 97 95 95 95 93 90 90 90 86 86 78 118 105 105 101 105 112 108 105 105 107 105 109 109 99 95 109 112 102 84 121 108 105 103 97 97 109 94 91 88 78 93 89 85 86 88 88 84 85 81 81 81 76 75 69 69 68 67 64 62 62 62 60 57 55 55 55 53 53 53 53 51 51 62 62 66 66 67 72 79 82 82 88 88 97 STATISTIC Mean__*10 St_dev*10 32%Cc*100 Asymm*100 Exces*100 N________ Gauss_dis PRO 1001 76 100 -86 46 37 Yes REAL 1000 104 72 -22 -78 37 Yes PRB 678 123 -33 45 -77 37 Yes В этой же таблице, внизу – статистические показатели: средние, стандартные отклонения, коэффициенты корреляции, показатели асимметрии и 18 эксцесса, оценки нормальности распределений. Уравнение множественной линейной регрессии для расчета имеет следующий вид RAT=-23.399+0.285*40G+ 0.353*43G + 0.346*24G + 0.251*21G. Интересную работу по диагностике по ЭЭГ способности студента к обучению в Вузе выполнила Е.Ю. Мартынова [20] Совместно оба способа, оценки по ЭЭГ и тесту ”Зеркало”, обеспечивают более высокую точность диагностики и прогноза, чем при их использовании порознь. Новая технология выявления предикторов личностных особенностей с использованием других привычных для психологов тестов оказалась также весьма продуктивной. В одном из наших исследований с участием сотен испытуемых были выявлены предикторы опасной склонности испытуемых к употреблению наркотиков [15]. В другой работе по результатам психометрических измерений выявлены по той же технологии предикторы высокого мастерства в одном из профессиональных видов спорта [21]. Интересно исследование С.О. Михалкина с привлечением Интернета в качестве инструмента для быстрого сбора важных сведений о личностных особенностях самоубийц [22]. Привлекательной и практически важной выглядит попытка разработки бесконтактного «детектора лжи» [23]. Работа в новом направлении продолжается. Перспектива Помимо электроэнцефалограммы и психометрических показателей важным источником информации, необходимой для прогноза поведения человека, служат факты его биографии, оценки сотрудников, руководителей, подчиненных, других экспертов, показатели здоровья, антропометрические данные и т.п. В целом, чем больше имеется разнообразной информации о работнике, тем точнее индивидуальный прогноз его поступков, выполненный с помощью нашей экспертной системы. Такую систему можно назвать “электронным двойником” человека, аккумулирующим опыт пользователя и его окружения, помощником, способным детально обосновать каждое свое решение. При активном участии преподавателей, аспирантов и студентов факультета психологии ГУ ВШЭ мы приступили сейчас к разработке нашей новой программы, электронного двойника руководителя, причем не просто дублера, а действительного помощника последнего, предупреждающего о возможных ошибках и отличающегося, по нашему замыслу, большей объективностью и прозорливостью, чем сам реальный прототип, подверженный влиянию сиюминутных эмоций. 19 Заключение Развивая известную концепцию нашего учителя академика М.Н. Ливанова о пространственной организации периодических процессов мозга, их связи с психикой человека, мы создали принципиально новую методику диагностики интеллектуальных возможностей и других психологических показателей, используя для этого множество индивидуально устойчивых параметров электроэнцефалограммы. Новые простые уравнения с двумя нейрофизиологическими константами, Ливанова и Бергера, объяснили количественно широкий круг психологических явлений. У сотен испытуемых амплитуды и частоты биопотенциалов мозга, показатели их пространственной взаимосвязи были сопоставлены с реальными успехами в обучении, а также с обычными тестовыми показателями, отражающими, в частности, искренность, добросовестность испытуемого, его стремление соблюдать социальные нормы. Разработанная нами компьютерная экспертная система в фазе своего обучения сама находит наборы ЭЭГ предикторов, обеспечивающие с приемлемой точностью диагностику интеллектуальных возможностей человека и многих иных практически важных психологических показателей. Вместе с тем весьма информативными оказались обработанные по той же технологии самооценки испытуемыми своих личностных особенностей (тест «Зеркало»). Выражаю сердечную благодарность всем участникам нашей разработки. (Список литературы здесь) Литература. 1. М.Н. Ливанов. Избранные труды. Пространственно-временная организация потенциалов и системная деятельность головного мозга. Наука. М. 1989, 230 с. 2. Ю.М. Забродин, А.Н. Лебедев. Психофизиология и психофизика. Наука. М., 1976, 288 с. 3. A.N. Lebedev. The oscillatory mechanism of memory. - Cognitive Processing, International Quarterly of Cognitive Sciences, 2001,v.2,p.57-66. 4. А.Н.Лебедев. Единицы внутреннего мира человека. –Вестник Томского Государственного педагогического института. Серия: Гуманитарные науки (психология). Спецвыпуск. Вып.3(31), 2002, с.3-9. 5. Е.Н. Соколов. Восприятие и условный рефлекс. Новый взгляд. УМК «Психология». М.,2003, 287 с. 6 А.Н. Лебедев. Нейронный код.- Психология, 2004, т.1, N3, с.17-36. 20 7. Ю.И. Александров, А.Н. Лебедев и др. Психофизиология. Учебник для вузов. 3-е издание. М. Изд-во «Питер», 2003, 463 с. 8. О.Г. Берестнева, А.Н. Лебедев, Е.А. Муратова. Компьютерная психодиагностика. Учебное пособие. Томск. Изд-во ТПУ, 2005. с.114-124. 9. И.В. Прангишвили. Системный подход и общесистемные закономерности. М. Изд-во СИНТЕГ, 2000, 528 с. 10. Э.А.Голубева. Способности. Личность. Индивидуальность. Дубна. "Феникс+", 2005 г., стр. 430 11. Л.Н. Собчик. СМИЛ (MMPI). Стандартизованный многофакторный метод исследования личности. Речь. Санкт-Петербург. 2003, с.34 12. А.Н. Лебедев и др. Концепция циклических нейронных кодов в приложении к практическим задачам в области психологии и медицины Процессы самоорганизации в Универсальной истории. Материалы Международного симпозиума (Белгород, 29 сентября –2 октября 2004 г.) Белгород. Изд-во БелГу, 2004, с. 115-117. 13. А.Н. Лебедев. Объективные оценки интеллекта человека, его профессиональных устремлений и порядочности. – Психология индивидуальности. - Материалы Всероссийской конференции, Москва, 2-3 ноября 2006 г. Изд-во ГУ ВШЭ.,2006, с.343-346. 14. А.Н. Лебедев, Т.И. Литвинова, И.К. Шеховцев. Предикторы профессиональной направленности и когнитивный ресурс личности.-Труды СГУ. Выпуск 99. Гуманитарные науки. Психологичя и социология образования. М. 2006. с.127-133. 15. Е.А. Киселева, А.Н. Лебедев, И.К. Шеховцев. Диагностика предрасположенности к наркозависимости. – Вестник РГНФ т.1 (38), 2005, с. 169-179. 16. Р.Ю. Насонов. Тенденция быть успешным во всех сферах жизни как единый конструкт и его отражение в электроэнцефалограмме. - Материалы Всероссийской конференции, Москва, 2-3 ноября 2006 г. Изд-во ГУ ВШЭ.,2006, с.397-400. 17. Б.Г. Бовин, А.Н.Лебедев и др. Основные виды деятельности и психологическая пригодность к службе в системе органов внутренних дел. Справочное пособие. МВД РФ. Изд-во НИЦПМО. 1997, 344 с. 18. Т.И. Литвинова. Личностные предпосылки профессиональной направленности. -Труды СГУ. Выпуск 99. Гуманитарные науки. Психология и социология образования. М. 2006. с.134-145. 19. Т.И. Литвинова. Диагностика профессиональной направленности. Психология индивидуальности.- Материалы Всероссийской конференции, Москва, 2-3 ноября 2006 г. Изд-во ГУ ВШЭ.,2006, с.360-364. 20. Е.Ю. Мартынова. Выявление предикторов академической успешности с помощью теста «Зеркало». - Материалы Всероссийской конференции, Москва, 2-3 ноября 2006 г. Изд-во ГУ ВШЭ.,2006, с.382-385. 21 21. Д.А. Абрамов, С.О. Михалкин. Прогноз спортивного мастерства по индивидуальным характеристикам психометрических показателей. - Материалы Всероссийской конференции, Москва, 2-3 ноября 2006 г. Изд-во ГУ ВШЭ., 2006, с.25-27. 22. С.О. Михалкин. Диагностика пресуицидального состояния на основе теста «Зеркало». - Материалы Всероссийской конференции, Москва, 2-3 ноября 2006 г. Изд-во ГУ ВШЭ, 2006, с.388-391 23. В.А. Жевнеров, А.Н. Лебедев. Законы обработки информации человеком. – Психология индивидуальности. - Материалы Всероссийской конференции, Москва, 2-3 ноября 2006 г. Изд-во ГУ ВШЭ.,2006, с.222-225. Нейронные константы в психологии А.Н. Лебедев Москва, Госуниверситет – Высшая школа экономики, Институт психологии РАН Резюме Новые представления о волновых нейронных процессах и всего лишь две нейронные константы, Бергера и Ливанова, включенные в десяток простых формул, выражающих новые законы, позволили впервые раскрыть взаимосвязь известных в психологии количественных закономерностей, показать их ограниченность и расширить сферу приложения новых законов, предсказывающих поведение человека в широком диапазоне условий. Обе константы и ряд параметров электроэнцефалограммы, зарегистрированной в стандартных условиях покоя испытуемого, достоверно отражают многие личностные особенности человека, в частности, его способность обучаться, порядочность. Neuronal constants in Psychology A.N. Lebedev State University – High School of Economics, Institute of Psychology RAS Resume 22 New ideas on wave neuronal processes and only two neuronal constants, H. Berger’s and M.N. Livanov’s ones, which were included into a dozen of simple algebraic equations, permit us to explain interrelationship of many known quantitative regularities in psychology. New equations, which were derived deductively from neurophysiological data, permit to explain quantitatively a lot of psychological phenomena in a broad range of conditions, particularly, the speed of gain of information and the dependence of short-term memory span on the alphabet span of stimuli. Besides it was shown in experiments with hundreds of subjects that individual parameters of electroencephalogram permit to compute individual peculiarities of human behavior, in partial to compute MMPI psychological profiles as well as to esteem intellectual abilities of human being. The predictors were electroencephalographic parameters like amplitudes and frequencies of EEG waves as well as coefficients of correlation between activities at different brain areas in resting state of subject. Сведения об авторе: 1. Лебедев Артур Николаевич (доктор биологических наук, профессор, Государственный университет – Высшая школа экономики, заведующий кафедрой психофизиологии, а также Институт психологии Российской академии наук, главный научный сотрудник). Контактные данные: 124575, Москва, Зеленоград, корпус 906 кв.118, тел/факс: 532-03-13, E-mail: artleb@mail.ru 23
