Математическая модель нейронной активности позволяет предсказать действия серийного убийцы.

Слева — «Лестница Чикатило»: рост числа жертв за время активной деятельности маньяка. Кратчайший интервал между убийствами составил 3 дня, самый длинный — 986 дней. Справа — периоды между убийствами, предсказанные моделью, отлично согласуются с данными реальных преступлений Чикатило
Согласно психологическому портрету, который составил легендарный психиатр Александр Бухановский, Чикатило был «некросадистом, которому необходимо наблюдать смерть и мучения людей, чтобы получить сексуальное удовлетворение»

Как это ни странно, но по «плотности» серийных убийц на душу населения рекорд удерживают американский штат Калифорния и… наша Ростовская область. Если в устрашающем списке Калифорнии — такие «звезды», как Зодиак и Чарльз Мэнсон, то и в Ростове найдется немало ужасных знаменитостей — таких, как Владимир Муханкин и, конечно, сам Андрей Чикатило, число только доказанных жертв которого превышает полсотни человек.

Такие убийцы — люди больные, с нарушенной, а часто и глубоко разрушенной психикой, механизмы работы которой нам, обычным людям, просто недоступны. Нам — но не научному методу: работающие в Калифорнии исследователи Михаил Симкин и Ввани Ройчовдхури (Vwani Roychowdhury), подвергнув схему поведения Чикатило строгому математическому анализу, нашли закономерности в, казалось бы, том абсолютном и жестоком хаосе, который представляли собой действия этого «дезогранизованного и асоциального» типа серийных убийц.

Авторы начали рассуждения с того, что каким бы ни было поведение человека (будем все-таки называть и этих страшных и жалких преступников людьми), фундаментально оно определяется активностью нейронов, получающих сигналы от синапсов на дендритах. Если совокупная интенсивность стимулирующих и тормозящих сигналов достигает определенного уровня, нейрон «разряжается», передав потенциал действия вдоль своего аксона и «включив» синапсы на его конце. После этого нейрону требуется некоторое время, чтобы снова накопить силы и «перезарядиться» — этот промежуток называется рефрактерным периодом. Отдельный нейрон может быть связан с тысячами, а то и десятками тысяч других нейронов, и сигналы в мозге распространяются сложными и разветвленными цепочками — паттернами нейронной активности.

Аналогичный механизм ученые предположили и для образа действий серийного убийцы: под действием тысяч внешних и внутренних стимулов определенные нейронные сети в его мозге накапливают убийственный «потенциал действия», и когда он становится достаточно сильным — маньяк наносит удар. Разумеется, происходит это не ровно в тот момент, когда потенциал достигнет нужного уровня, но вслед за этим: преступнику необходимо найти жертву, подготовиться и т. п.

Поэтому в модели полагается, что убийца совершает преступление спустя некоторый период времени после того, как будет накоплен «убийственный потенциал». Кроме того, модель учитывает известный тот факт, что убийство оказывает на маньяка временный успокаивающий эффект, разряжая накопленное психическое напряжение — и нейронные сети.

Поскольку в основу модели положены, все-таки, нейроны, в качестве базового временного периода ученые взяли интервал 2 мс, обычно достаточный этим клеткам для полного восстановления сил между двумя «срабатываниями». Примерно 100 млрд таких интервалов позволили смоделировать временной период в 12 лет, в течение которого был активен Чикатило. Авторов интересовало, сможет ли модель адекватно соответствовать временнОму распределению убийств, совершенных маньяком — и оказалось, что вполне может.

Продолжительность времени, проходящего между очередными убийствами, меняется по экспоненциальной кривой. Что интересно — вероятность следующего убийства больше в первые дни после предыдущего, быстро падая со временем.

Ученые уверены, что после введения некоторых корректирующих факторов модель будет полностью реалистична. Таким фактором может быть, скажем, оценка успешности предстоящего убийства: в случае, если что-то пошло не так, маньяк вполне может отказаться от первоначального плана и нанести удар позже.

По публикации MIT Technology Review / Physics ArXiv Blog