Мозговые механизмы джазовой импровизации

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Музыкальная импровизация, особенно в джазе, представляет собой уникальную форму творческого процесса, требующую активного взаимодействия между различными сетями головного мозга. В отличие от исполнения заранее выученных музыкальных партий, импровизация характеризуется сниженной функциональной связанностью между сетями исполнительного контроля (ECN) и сетью пассивного режима (DMN), что позволяет восходящим процессам направлять творческое поведение. Этот феномен, известный как гипофронтальность, способствует уменьшению когнитивного контроля и облегчает спонтанную генерацию идей. Целью данного обзора является анализ возможных нейронных механизмов, лежащих в основе музыкальной импровизации, с опорой на исследования, проведенные в различных музыкальных жанрах, и в первую очередь – в джазе. Результаты исследований показали, что при импровизации ослабевает когнитивный контроль, что позволяет музыкантам генерировать новые музыкальные идеи с минимальным вмешательством со стороны исполнительных функций. В то же время исполнение заранее выученной музыки требует более высокого уровня когнитивной оценки и контроля, что связано с более высокой функциональной связанностью ECN и DMN. Особый интерес вызвало открытие, что при воображаемой импровизации активируются те же нейронные сети, что и при реальном исполнении, что подчеркивает важность самореферентных процессов в творчестве. Полученные данные подтверждают гипотезу о том, что импровизация активирует уникальные нейронные механизмы, способствующие спонтанному творчеству и свободному потоку идей.

Полный текст

Доступ закрыт

Об авторах

В. Ю. Скрябин

Российская медицинская академия непрерывного профессионального образования

Автор, ответственный за переписку.
Email: sardonios@yandex.ru
Россия, Москва

Список литературы

  1. Beaty R.E. The neuroscience of musical improvisation. Neurosci Biobehav Rev. 2015. 51: 108–17. doi: 10.1016/j.neubiorev.2015.01.004.
  2. Vergara V.M., Norgaard M., Miller R., Beaty R.E., Dhakal K., Dhamala M., Calhoun V.D. Functional network connectivity during Jazz improvisation. Sci Rep. 2021. 11 (1): 19036. doi: 10.1038/s41598-021-98332-x.
  3. Pressing J. Improvisation: methods and models. In: Sloboda J.A. (Ed.). Generative Processes in Music: The Psychology of Performance, Improvisation, and Composition. Oxford: Oxford University Press, 1988. 320 pp. ISBN978–0198521549.
  4. Ericsson K.A., Krampe R.T., Tesch-Römer C. The role of deliberate practice in the acquisition of expert performance. Psychological Review. 1993. 100(3): 363–406. doi: 10.1037/0033-295X.100.3.363.
  5. Simon H.A., Chase W.G. Skill in chess. Am. Sci. 1973. 61: 394–403.
  6. Norgaard M. How jazz musicians improvise: The central role of auditory and motor patterns. Music Percept. 2021. 31: 271–287. https://doi.org/10.1525/mp.2014.31.3.271.
  7. Meinz E.J., Hambrick D.Z. Deliberate practice is necessary but not sufficient to explain individual differences in piano sight-reading skill: the role of working memory capacity. Psychol Sci. 2010. 21(7): 914–9. doi: 10.1177/0956797610373933.
  8. Ericsson K.A. Training history, deliberate practice and elite sports performance: an analysis in response to Tucker and Collins review – what makes champions? Br. J. Sports Med. 2013. 47(9): 533–5. doi: 10.1136/bjsports-2012-091767.
  9. Tucker R., Collins M. What makes champions? A review of the relative contribution of genes and training to sporting success. Br. J. Sports Med. 2012. 46(8): 555–61. doi: 10.1136/bjsports-2011-090548.
  10. Hambrick D.Z., Oswald F.L., Altmann E.M., Meinz E.J., Gobet F., Campitelli G. Deliberate practice: is that all it takes to become an expert? Intelligence. 2014. 45: 34–45.
  11. Hambrick D.Z., Meinz E.J. Limits on the predictive power of domain-specific experience and knowledge in skilled performance. Curr. Direct. Psychol. Sci. 2011. 20: 275–279.
  12. Beaty R.E., Benedek M., Silvia P.J., Schacter D.L. Creative Cognition and Brain Network Dynamics. Trends Cogn. Sci. 2016. 20(2): 87–95. doi: 10.1016/j.tics.2015.10.004.
  13. Andrews-Hanna J. R., Smallwood J., Spreng R.N. The default network and self-generated thought: component processes, dynamic control, and clinical relevance. Ann. NY Acad. Sci. 2014. 1316(1): 29–52. doi: 10.1111/nyas.12360.
  14. Raichle M.E. The brain’s default mode network. Ann. Rev. Neurosci. 2015. 8: 38: 433–47. doi: 10.1146/annurev-neuro-071013-014030.
  15. Bowman C.R., Zeithamova D. Abstract Memory Representations in the Ventromedial Prefrontal Cortex and Hippocampus Support Concept Generalization. J. Neurosci. 2018. 38(10): 2605–2614. doi: 10.1523/JNEUROSCI.2811-17.2018.
  16. Spalding K.N., Schlichting M.L., Zeithamova D., Preston A.R., Tranel D., Duff M.C., Warren D.E. Ventromedial Prefrontal Cortex Is Necessary for Normal Associative Inference and Memory Integration. J. Neurosci. 2018. 38(15): 3767–3775. doi: 10.1523/JNEUROSCI.2501-17.2018.
  17. Leech R., Sharp D.J. The role of the posterior cingulate cortex in cognition and disease. Brain. 2014. 137(Pt 1): 12–32. doi: 10.1093/brain/awt162.
  18. Bird C.M., Keidel J.L., Ing L.P., Horner A.J., Burgess N. Consolidation of Complex Events via Reinstatement in Posterior Cingulate Cortex. J. Neurosci. 2015. 35(43): 14426–34. doi: 10.1523/JNEUROSCI.1774-15.2015.
  19. Dietrich A., Haider H. A Neurocognitive Framework for Human Creative Thought. Front. Psychol. 2017. 7: 2078. doi: 10.3389/fpsyg.2016.02078.
  20. Seeley W.W., Menon V., Schatzberg A.F., Keller J., Glover G.H., Kenna H., Reiss A.L., Greicius M.D. Dissociable intrinsic connectivity networks for salience processing and executive control. J. Neurosci. 2007. 27(9): 2349–56. doi: 10.1523/JNEUROSCI.5587-06.2007.
  21. Corbetta M., Shulman G.L. Control of goal-directed and stimulus-driven attention in the brain. Nat. Rev. Neurosci. 2002. 3(3): 201–15. doi: 10.1038/nrn755.
  22. Miller E.K., Cohen J.D. An integrative theory of prefrontal cortex function. Ann. Rev. Neurosci. 2001. 24: 167–202. doi: 10.1146/annurev.neuro.24.1.167.
  23. Pinho A.L., de Manzano O., Fransson P., Eriksson H., Ullen F. Connecting to create: expertise in musical improvisation is associated with increased functional connectivity between premotor and prefrontal areas. J. Neurosci. 2014. 34(18): 6156–63. doi: 10.1523/JNEUROSCI.4769-13.2014.
  24. Limb C.J., Braun A.R. Neural substrates of spontaneous musical performance: an FMRI study of jazz improvisation. PLoS One. 2008. 3(2): e1679. doi: 10.1371/journal.pone.0001679.
  25. Berkowitz A.L. The Improvising Mind: Cognition and Creativity in the Musical Moment. Oxford: Oxford University Press, 2010. 205 pp. ISBN978-0-19-959095-7.
  26. Dietrich A. The cognitive neuroscience of creativity. Psychon Bull Rev. 2004. 11(6): 1011–26. doi: 10.3758/bf03196731.
  27. Harris D.J., Vine S.J., Wilson M.R. Is flow really effortless? The complex role of effortful attention. Sport Exerc. Perform. Psychol. 2017. 6: 103–114. https://doi.org/10.1037/spy0000083.
  28. Liu S., Chow H.M., Xu Y., Erkkinen M.G., Swett K.E., Eagle M.W., Rizik-Baer D.A., Braun A.R. Neural correlates of lyrical improvisation: an FMRI study of freestyle rap. Sci Rep. 2012. 2: 834. doi: 10.1038/srep00834.
  29. Donnay G.F., Rankin S.K., Lopez-Gonzalez M., Jiradejvong P., Limb C.J. Neural Substrates of Interactive Musical Improvisation: An fMRI Study of ‘Trading Fours’ in Jazz. PLoS ONE. 2014. 9(2): e88665. doi: 10.1371/journal.pone.0088665
  30. Berkowitz A.L., Ansari D. Generation of novel motor sequences: the neural correlates of musical improvisation. Neuroimage. 2008. 41(2): 535–43. doi: 10.1016/j.neuroimage.2008.02.028.4.
  31. Hirshorn E.A., Thompson-Schill S. L. Role of the let inferior frontal gyrus in covert word retrieval: neural correlates of switching during verbal fluency. Neuropsychologia. 2006. 44(12): 2547–57. doi: 10.1016/j.neuropsychologia.2006.03.035.
  32. Forstmann B.U., Brass M., Koch O., von Cramon D.Y. Voluntary selection of task sets revealed by functional magnetic resonance imaging. J. Cogn. Neurosci. 2006. 18(3): 388–98. doi: 10.1162/089892906775990589.
  33. Walton M.E., Devlin J.T., Rushworth M.F. Interactions between decision making and performance monitoring within prefrontal cortex. Nat. Neurosci. 2004. 7(11): 1259–65. doi: 10.1038/nn1339.
  34. Sutherland M.T., McHugh M. J., Pariyadath V., Stein E.A. Resting state functional connectivity in addiction: Lessons learned and a road ahead. Neuroimage. 2012. 62(4): 2281–95. doi: 10.1016/j.neuroimage.2012.01.117.
  35. Sonuga-Barke E. J., Castellanos F.X. Spontaneous attentional fluctuations in impaired states and pathological conditions: a neurobiological hypothesis. Neurosci. Biobehav. Rev. 2007. 31(7): 977–86. doi: 10.1016/j.neubiorev.2007.02.005.
  36. Loui P. Rapid and flexible creativity in musical improvisation: review and a model. Ann. NY Acad. Sci. 2018. Mar. 25. doi: 10.1111/nyas.13628.
  37. Halwani G.F., Loui P., Ruber T., Schlaug G. Effects of practice and experience on the arcuate fasciculus: comparing singers, instrumentalists, and non-musicians. Front Psychol. 2011. 2: 156. doi: 10.3389/fpsyg.2011.00156.
  38. Arkin C., Przysinda E., Pfeifer C.W., Zeng T., Loui P. Gray Matter Correlates of Creativity in Musical Improvisation. Front Hum Neurosci. 2019. 13:169. doi: 10.3389/fnhum.2019.00169.
  39. Belden A., Zeng T., Przysinda E., Anteraper S.A., Whitfield-Gabrieli S., Loui P. Improvising at rest: Differentiating jazz and classical music training with resting state functional connectivity. Neuroimage. 2020. 207: 116384. doi: 10.1016/j.neuroimage.2019.116384.
  40. Dhakal K., Norgaard M., Adhikari B.M., Yun K.S., Dhamala M. Higher Node Activity with Less Functional Connectivity During Musical Improvisation. Brain Connect. 2019. 9(3): 296–309. doi: 10.1089/brain.2017.0566.
  41. Adhikari B.M., Norgaard M., Quinn K.M., Ampudia J., Squirek J., Dhamala M. The Brain Network Underpinning Novel Melody Creation. Brain Connect. 2016. 6(10): 772–785. doi: 10.1089/brain.2016.0453.
  42. Beaty R.E., Seli P., Schacter D.L. Network Neuroscience of Creative Cognition: Mapping Cognitive Mechanisms and Individual Differences in the Creative Brain. Curr Opin Behav Sci. 2019. 27: 22–30. doi: 10.1016/j.cobeha.2018.08.013.
  43. Gerlach K.D., Spreng R.N., Madore K.P., Schacter D.L. Future planning: default network activity couples with frontoparietal control network and reward-processing regions during process and outcome simulations. Soc. Cogn. Affect. Neurosci. 2014. 9(12): 1942–51. doi: 10.1093/scan/nsu001.
  44. Kim K., Johnson M.K. Extended self: spontaneous activation of medial prefrontal cortex by objects that are ‘mine’. Soc. Cogn. Affect. Neurosci. 2014. 9(7): 1006–12. doi: 10.1093/scan/nst082.
  45. Князев Г.Г., Савостьянов А.Н., Рудыч П.Д., Бочаров А.В. Использование методов машинного обучения для анализа паттернов активности мозга в процессе оценки себя и других людей. Журнал высшей нервной деятельности им. И.П. Павлова. 2023. Т. 73. № 2. С. 242–255.
  46. Ruiz M.H., Jabusch H.C., Altenmuller E. Detecting wrong notes in advance: neuronal correlates of error monitoring in pianists. Cereb Cortex. 2009. 19(11): 2625–39. doi: 10.1093/cercor/bhp021.
  47. Pinho A.L., Ullen F., Castelo-Branco M., Fransson P., de Manzano O. Addressing a Paradox: Dual Strategies for Creative Performance in Introspective and Extrospective Networks. Cereb Cortex. 2016. 26(7): 3052–63. doi: 10.1093/cercor/bhv130.
  48. De Manzano O., Theorell T., Harmat L., Ullen F. The psychophysiology of flow during piano playing. Emotion. 2010. 10(3): 301–11. doi: 10.1037/a0018432.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

© Российская академия наук, 2025