[해외 DS] 사람들이 상호 작용할 때 뇌파는 동기화된다

[해외DS]는 해외 유수의 데이터 사이언스 전문지들에서 전하는 업계 전문가들의 의견을 담았습니다. 저희 데이터 사이언스 경영 연구소 (MDSA R&D)에서 영어 원문 공개 조건으로 콘텐츠 제휴가 진행 중입니다.


사진=Scientific American

전통적으로 신경과학 분야는 한 번의 하나의 뇌를 조사하는 게 일반적이다. 예컨대 연구 과정에서 신경과학자들은 사람이 특정 단어를 읽거나 게임을 할 때 뉴런이 어떻게 발화하는 지 관찰하는 식이다. 그런데 최근 들어 여러 사람들 간 대화와 같은 상호 작용 속에서 뇌를 연구하는 ‘집단 신경과학(Collective neuroscience)’ 분야가 과학계에서 빠르게 성장하고 있다.

뇌파의 동기화

집단 신경과학 이론에 따르면, 사람들이 대화나 경험을 공유할 때 서로 유사한 패턴의 뇌파가 발생한다. 이때 나와 상대방의 각기 다른 두뇌에서 같은 위치에 해당하는 뉴런도 동시에 발화하게 된다. 예컨대 나와 상대방이 같은 것을 보거나, 같은 소리를 듣게 되면 각각 후두엽과 측두엽에서 서로 비슷한 전기 신호가 감지되는 방식이다. 이러한 현상을 신경과학적 용어로는 ‘뇌파가 동기화(synchronized)된다’고도 표현한다.

전문가들에 따르면 이러한 뇌파의 동기화는 특히 사람과 사람 간 상호작용 속에서 눈에 띄게 발견되는 것으로 알려진다. 실제 교실에서 학생들이 선생님의 수업을 듣는 상황을 연구한 결과, 선생과 학생들의 뇌파 간 높은 상관관계가 나타나는 것으로 밝혀졌다. 심지어 선생과 학생 간 뇌파의 상관관계가 높을수록 더 높은 교육 효과를 보여준다는 연구 결과도 존재한다. 같은 맥락으로 음악 공연을 듣는 사람들의 특정 뇌 영역의 파동이 연주자의 뇌 파동과 일치한다는 결과도 있다.

그렇다면 뇌파의 동기화는 왜 발생하는 걸까? 이에 “상호 간 같은 경험을 공유하기 때문”이라는 간단한 결론을 낼 수도 있다. 그러나 집단 신경과학 분야의 최신 연구들에 따르면 뇌파 동기화는 동물에게서도 나타나는 현상으로, 단순한 경험 공유를 넘어 더 심오한 진화론적인 이유가 있다고 설명한다.

사람들이 대화 등의 상호작용을 하게 되면 각기 뇌파 패턴이 비슷해진다(좌→우)/출처=Scientific American

공명

그러한 감질나는 전망 때문에 지난 12월 나는 하버드 대학에서 수술복을 입고 기능적 자기공명영상(fMRI) 기계 튜브에 누워 있었습니다. 지시에 따라 나는 요람에 머리를 대고 왼쪽 엄지손가락을 비상 호출 버튼에 올려 놓은 채 가능한 한 움직이지 않으려고 노력했습니다. 경고를 받았던 만큼 불편했습니다.

“괜찮으세요?” 옆방 통제실에서 나지막한 목소리가 물었다. “난 괜찮아.” 나는 거짓말을 했다. 그러자 이어버드에서 새롭고 더 큰 목소리가 들렸습니다. “내 말 들려요?” 이것은 시드였습니다. 그는 다음 시간 동안 내 대화 파트너가 될 예정이었습니다. 우리는 자신을 소개했습니다. 나는 내가 과학 저널리스트라고 말했다. 그는 Dartmouth College의 사회 신경 과학 실험실에서 일했다고 말했습니다. Sid와 나는 130마일 떨어진 별도의 뇌 영상 기계에 누워 인터넷을 통해 통신하고 있었습니다.

우리 각자 위에 있는 화면에 지침이 번쩍였다. 우리의 임무는 각각 30초씩 번갈아 가며 함께 이야기를 하는 것이었습니다. 저는 먼저 “한 무리의 아이들이 외계인을 만났습니다.”라는 프롬프트를 사용하여 시작했습니다.

나는 학교 현장 학습에서 선생님과 함께 공원을 산책하다가 외계 우주선의 극적인 착륙(시끄러운 소음과 밝은 불빛)을 우연히 발견한 아이들에 대한 이야기를 시작했습니다. Sid는 Kevin이라는 소년이 이끄는 더 용감한 아이들이 더 가까이 다가가도록했습니다. 생물 중 하나를 만지기 위해 손가락을 뻗은 Annabel이라는 소녀를 추가했습니다. Sid는 두 세계 사이의 고대 연결에 대한 몇 가지 힌트를 던졌습니다.

마침내 내 위에 있는 모니터의 카운터가 깜박였다: 4 … 3 … 2 … 1 … 시간이 다 되었습니다. 새로운 지침이 나타났습니다. 이제 우리는 각자 30초 단위로 자신만의 스토리를 구축해야 했습니다. 우리 자신의 증분 사이에 우리는 다른 사람의 진화하는 이야기를 들어야 했습니다. 그 작업이 완료되면 우리 둘 다 세 가지 이야기를 모두 다시 말해야 했습니다. 즉, 공동 창작물과 별도로 발명한 이야기입니다.

시드와 내가 함께 했던 이야기는 그리 독창적인 이야기가 아니었다. 곤경에 처한 아이에 대한 나의 단독 노력은 훨씬 적었습니다. 하지만 한 가지 두드러진 점은 혼자 일하는 것보다 함께 일하는 것이 훨씬 더 즐거웠다는 것입니다. 그래서 불편함을 잊었습니다. 다음날 Dartmouth에서 Sid를 직접 만났을 때 그는 동의했습니다. 그 역시 자신의 이야기를 하는 것보다 나와 함께 이야기하는 것을 즐겼습니다.

그것은 이 선구적인 연구에 우리를 참여시킨 다트머스의 신경과학자 Thalia Wheatley에게 적합해 보였습니다. Sid와 내가 우리 일을 하는 동안 Wheatley, 그녀의 박사후 연구원 JD Knotts, 부다페스트 자연과학 연구 센터의 Adam Boncz는 Harvard와 Dartmouth의 제어실에서 듣고 지켜보았고 여러 대의 컴퓨터가 Sid와 내가 한 말을 녹음했습니다. 그것과 당시 우리의 두뇌가 무엇을하고 있었는지. 우리가 사용했던 fMRI 기계는 뇌 전체의 혈류 변화를 추적했는데, 이는 신경 활동의 변화와 밀접한 관련이 있습니다. 그러한 이미징의 결과는 뇌에서 일이 일어나는 곳을 간접적으로나마 강조합니다. 예를 들어, 청각 피질은 사람이 듣고 있는 동안 활성화되어야 하지만 언어와 의미를 처리하는 측두엽 영역도 활성화되어야 합니다.

나중에 연구팀은 생성된 방대한 데이터를 자세히 살펴보고 두 개의 뇌가 함께 상호 작용하면서 변화하고 새로운 것을 만들 수도 있기를 희망했습니다. “우리가 서로 이야기할 때 부분의 합으로 환원될 수 없는 하나의 überbrain을 생성합니다.”라고 Wheatley는 말합니다. “산소와 수소가 결합하여 물을 만드는 것처럼 산소와 수소가 독립적으로 환원될 수 없는 특별한 것을 생성합니다.”

적어도 그것은 아이디어입니다. 그들이 “특별한 것”을 정확히 찾아낼 수 있는지 확인하기 위해 연구원들은 스토리텔링 세션이 진행되는 동안 저와 시드의 두뇌 활동과 연구에 참여한 다른 모든 쌍의 두뇌 활동을 초 단위로, 복셀 단위로 비교할 것입니다. , 일관성의 징후를 찾고 있습니다. 그들은 또한 우리가 기계에서 나온 후 우리와 다른 참가자들이 작성한 경험에 대한 설문지와 보고서를 고려할 것입니다(“파트너와 함께 만든 이야기가 얼마나 마음에 들었습니까?”와 같은 질문 사용). 그러한 연구는 시간이 걸리지만, 모든 것이 계획대로 진행된다면 1년 정도 후에 첫 결과를 발표할 것입니다.

=> 이 얘기 왜 했는지 모르겠음. 

초기 “하이퍼스캐닝” 연구(2명, 2개의 fMRI)는 휴스턴의 Baylor College of Medicine에서 진행되었습니다. 현재 버지니아 폴리테크닉 연구소와 주립 대학에 있는 신경과학자 리드 몬태규는 두 사람을 별도의 fMRI 스캐너에 넣고 간단한 경쟁 게임에 참여할 때 뇌 활동을 기록했습니다. 이 실험의 상대적으로 제한된 목표는 두 개의 뇌에서 동시 활동을 수행할 수 있는 가능성을 입증하고 기술적 장애물을 식별하는 것이었습니다. 그 결과는 2002년에 발표되었습니다. 그 이후로 이 분야는 fMRI를 사용한 하이퍼스캐닝에서 더 좋아졌고 다른 종류의 기술로 확장되었습니다.

fMRI와 마찬가지로 기능적 근적외선 분광법(fNIRS)은 혈류의 산소 수준 변화를 추적합니다. 에너지 수요에 따라 산소 공급이 증가하기 때문에 과학자들은 이 방법을 사용하여 뇌 활동을 추적할 수 있습니다. 빛과 센서의 캡만 사용하면(산소가 풍부한 혈액은 산소가 적은 혈액과 다르게 빛과 상호 작용합니다) fNIRS는 fMRI보다 저렴하고 관리가 덜 까다롭습니다. 그러나 뇌의 윗 부분에만 도달하기 때문에 더 제한적입니다.

또 다른 유형의 스캔인 EEG(Electroencephalography)는 두뇌 활동의 속도와 순서를 기록하는 타이밍에 초점을 맞춥니다. EEG는 또한 다양한 유형의 뇌파 또는 진동의 상대적인 속도를 반영합니다. 물속의 파도처럼 뇌의 파도는 빠르고 느린 주기로 오르락내리락합니다. 발진 속도에 따라 알파, 베타, 감마, 델타 및 세타로 명명된 다섯 가지 일반적인 뇌파 유형은 뇌의 다른 상태를 나타냅니다. 0.5~4헤르츠(1헤르츠는 초당 전체 진동)에서 델타파는 일반적으로 깊고 편안한 수면을 나타냅니다. 다른 파동은 빠르고 고르지 못합니다. 깨어 있고 의식적인 활동은 일반적으로 베타(13~30Hz) 및 감마파(대략 30~100Hz)와 관련이 있습니다.

=> 뇌 측정 기술 종류 (1) fMRI (2) fNIRS (3) EEG. 발전사라고 보면 될 듯

Wheatley의 목표와 유사한 새로운 연구는 초기 발견을 넘어서서 예를 들어 더 나은 이야기를 만드는 스토리텔링 쌍이 노력이 약간 떨어지는 사람들보다 더 밀접하게 연결된 뇌 활동을 보이는지 여부를 묻습니다. 합동 스토리텔링 조건에서 발견이 “추가”로 간주되려면 두뇌 간의 상관관계가 “단순히 사람들이 언어 수준에서 서로 말하고 듣고 이해하는 것과 연결되어서는 안 됩니다.”라고 Boncz는 말합니다. 연구에 참여했습니다. “그 이상이어야 합니다.”

상호 작용하는 뇌의 신경적 토대를 확립하기 위해 신경과학자들은 인간보다 더 깊은 신경생물학적 세부 수준에서 조사할 수 있는 다른 종으로 눈을 돌리고 있습니다. 그들이 연구하고 있는 사회적 포유동물 중에서 가장 흥미롭고 놀라운 것 중 일부는 말다툼하고, 껴안고, 급습하는 박쥐입니다. 

=> 현재 기술적 한계로 인간의 뇌 상호작용 완벽히 밝혀 내지 못했다. 따라서 다른 종 연구로 눈을 돌리고 있다. 그 중 뇌 동기화되는 동물 중 박쥐가 있다. 

박쥐 뇌

University of California, Berkeley에서 Michael Yartsev의 연구실을 찾는 것은 어렵지 않습니다. 작고 검은 플라스틱 박쥐 날개가 마치 그의 문 주위에서 펄럭이는 것처럼 그의 명판 옆 벽에 고정되어 있습니다. 여기는 항상 할로윈입니다. 그리고 2019년 이곳에서 Yartsev와 박사후 연구원 Wujie Zhang은 박쥐의 뇌가 인간의 뇌처럼 동기화된다는 것을 처음으로 보여주었습니다. 과학자들은 곤충에서 포유류에 이르기까지 동물의 집단 행동을 오랫동안 연구했지만 이런 식으로 뇌 수준에 도달한 적은 없었다.

=> 박쥐 뇌 동기화가 여타 종보다 인간과 가장 가까운 편에 속한다

박쥐는 신경과학자이자 엔지니어인 Yartsev가 다정하게 “박쥐 동굴”이라고 부르는 아래층에 살고 있습니다. 그는 두 군집에 약 300마리의 과일박쥐를 수용하는데, 하나는 수컷, 다른 하나는 암컷입니다. 식민지 방의 벽은 검은 색이며 각 방에는 천장에 메쉬 패널이 부착되어 있고 그물망이 방 전체에 펼쳐져 있습니다. 멜론과 사과로 만든 거꾸로 된 과일 케밥이 천장에 매달려 있고 박쥐가 놀 수 있는 파란색 플라스틱 구조물도 마찬가지입니다.

Yartsev는 음성 학습 및 의사소통 기술 때문에 과일 박쥐 연구에 끌렸지만, 그들이 사회성에 대한 창을 제공한다는 것을 금방 깨달았습니다. 식민지 방의 출입구에 서서 박쥐들이 함께 어슬렁거리는 것을 보면 그 이유를 쉽게 알 수 있습니다. 펼칠 공간이 충분하지만 각각 6~8인치 길이의 갈색-회색 포유류는 일반적으로 무리지어 모여 그물망에 달라붙거나 그물망에 매달려 있습니다.

야생에서 이 고도로 사회적인 과일박쥐는 먹이를 찾아 밤을 보내고 낮에는 동굴이나 나무에 있는 크고 붐비는 군체에서 잠을 자는데, 때로는 수백 또는 수천 마리의 다른 박쥐와 함께 지냅니다. 빡빡하게 밀집되어 있는 동안 그들은 음식, 수면 공간, 짝짓기 시도를 놓고 말다툼을 합니다.

Berkeley의 콜로니 룸에서 복도를 따라 내려가면 실험을 위한 대형 “비행실”이 있습니다. Yartsev와 내가 지켜보는 동안 대학원생들은 뚜껑이 있는 플라스틱 용기 두 개를 들고 다니며 박쥐 무리를 풀어줍니다. 옆집 제어실에서 동물들은 컴퓨터 모니터에 점으로 나타나며 원격 제어 탁구공처럼 방 주위를 윙윙거리며 가끔 이상한 구석에서 쉬기도 합니다.

Yartsev가 하는 것처럼 자유 비행 박쥐를 연구하는 것은 기술적 정확성에 대한 연습입니다. 박쥐는 너무 많은 시간을 함께 모여서 너무 빨리 날기 때문에 박쥐를 식별하거나 어떤 박쥐가 소리를 냈는지 파악하기 어려울 수 있습니다. 위치, 행동 및 뇌 활동을 추적하기 위해 과학자들은 비행실에 16대의 카메라와 작은 흰색 상자에 숨겨진 여러 개의 안테나를 설치했습니다. 각 배트의 목에 달린 작은 응답기에는 팀이 어떤 배트가 소리를 내는지 감지하는 데 도움이 되는 마이크가 있으며, 카메라는 1cm 이하의 해상도로 박쥐의 위치를 감지합니다. 뇌 활동은 다양한 뇌 영역에서 기록된 전극을 통해 개별적으로 모니터링되고 각 박쥐의 머리에 부착된 작고 가벼운 로거에 신경 데이터를 공급합니다. 실험이 완료되면 각 로거의 정보를 업로드하고 분석합니다.

Yartsev와 Zhang의 2019년 동기 실험에서 그들은 무선 전기생리학 및 기타 기술을 사용하여 한 번에 약 100분 동안 박쥐의 행동과 뇌 활동을 추적했습니다. 그들은 박쥐의 행동이 대략적으로 상관관계가 있다는 것을 알았습니다. 그들은 동시에 쉬고 동시에 활동하는 경향이 있었습니다. 그들의 활동 기간에는 서로 싸우거나 몸단장하는 것과 같은 사회적 및 비사회적 행동이 포함되었습니다.

뇌 활동을 비교하기 위해 과학자들은 모든 뇌파 활동의 스펙트로그램을 분석했습니다. 배트에서 눈에 띄는 것은 활동적인 행동 기간 동안 고주파수 대역(30~150Hz)이 더 많은 전력 또는 두드러짐을 갖고, 휴식 중에는 저주파 대역(1~29Hz)이 더 많은 전력을 갖는다는 것입니다. 특히 높은 주파수에서 박쥐들 사이에 매우 높은 수준의 뇌 간 동기화가 있었다는 것이 즉시 명백해졌습니다. 패턴이 너무 비슷해서 연구원들은 처음에는 그들이 보고 있는 것을 믿지 않았지만 데이터는 그들을 확신시켰습니다. “여기 신호 1번이 있고 여기 신호 2번이 있습니다.”라고 Yartsev는 말합니다. “그냥 그들 사이의 상관 관계를 수행하십시오. 믿을 수 없을 정도로 튼튼했고 우리가 진짜 무언가를 보고 있다는 것을 암시했기 때문에 매우 안심이 되었습니다. 그들이 사회적으로 상호 작용할 때마다 우리는 그것을 볼 것입니다.”

Yartsev와 Zhang이 같은 사회적 환경이 아닌 동일한 별도의 방에서 박쥐를 자유롭게 날게 함으로써 실험을 반복했을 때 상관 관계가 무너졌습니다. 연구원들이 다른 박쥐들이 부르는 소리를 피리로 불어넣었을 때에도 박쥐들의 뇌 활동에는 동기화가 없었습니다. 그리고 더 흥미로운 세부 사항이 있었습니다. 사회적 상황에서 박쥐가 더 많이 상호 작용할수록 상관 관계가 증가했습니다. 그리고 사회적 상호 작용의 증가에 앞서 뇌 간의 상관 관계가 증가했습니다. 이는 각 상호 작용이 일련의 결정이라는 사실을 반영하여 뇌의 상관 관계가 상호 작용을 촉진한다는 것을 시사합니다.

Yartsev와 Zhang은 사회적 상호작용에 특별한 무언가가 있다고 결론지었습니다. 동기화는 개인이 환경을 이해하고 의사소통하고 학습할 수 있도록 하는 뇌의 화학적 및 전기적 신호인 공유 인지 처리의 신호일 수 있습니다.

=> 박쥐 실험 결과 높은 상호작용 & 뇌 동기화 눈에 띄었다

뉴런 바이 뉴런

뇌파 대역 사이의 동시성을 관찰하는 것은 상호 작용하는 뇌 사이에서 일어나는 일을 이해하는 한 가지 방법입니다. 다른 하나는 특정 뉴런의 활동을 살펴보는 것입니다. “궁극적으로 우리의 두뇌는 평균의 수프가 아닙니다. 그것들은 서로 다른 일을 하는 개별 뉴런으로 구성되며, 반대 일을 할 수도 있습니다.”라고 U.C.L.A.의 Hong은 말합니다. Hong과 그의 동료들은 이러한 수준의 세부 사항을 찾고 뉴런별로 상호 작용하는 뇌 뉴런을 연구한 최초의 사람들 중 하나였습니다. 그들이 발견한 것은 더 많은 복잡성을 드러냈습니다.

=> 동시성 관찰의 방법. 지금까지는 뇌파 대역으로 확인했는데, 뉴런의 활동을 찾아보는 방법도 존재한다

Yartsev와 마찬가지로 Hong은 먼저 자신과 그의 팀이 동물(쥐의 경우)에서 관찰한 뇌간 동기화가 진짜인지 의심했습니다. 그는 아직 인간의 동시성에 관한 문헌을 읽지 않았고 당시 홍의 학생이자 연구의 수석 과학자이자 지금은 하버드 대학의 박사후 연구원인 Lyle Kingsbury에게 무언가 잘못된 것이 틀림없다고 말했습니다. 없었습니다. 개별 뉴런에서 유도된 형광의 변화를 측정하는 미세내시경 칼슘 이미징이라는 기술을 사용하여 수백 개의 뉴런을 동시에 관찰했습니다. 상호작용하는 쥐 쌍에서 그들은 진행 중인 사회적 상호작용 중에 동시성이 나타난다는 것을 확립했습니다. 또한, 생쥐 뇌의 동시성은 전전두엽 피질에 있는 별도의 세포 집단에서 발생했는데, Hong은 이를 “자기 세포(self cells)”와 “다른 세포(other cells)”라고 부릅니다. 전자는 자신의 행동을 암호화하고 후자는 다른 개인의 행동을 암호화합니다. 홍 교수는 “자신과 다른 세포 활동의 합은 다른 뇌의 활동 합과 비슷하거나 상관관계가 있다”고 말했다.

그들이 보고 있는 것은 자신과 다른 사람을 모두 나타내는 소위 거울 뉴런에 대한 이전 연구를 훨씬 능가합니다. (당신이 공을 던지는 것을 볼 때, 내가 같은 일을 할 때에도 활성화될 내 뇌의 거울 뉴런 세트가 활성화됩니다.) 대조적으로, Hong과 Kingsbury가 발견한 자아와 다른 세포는 행동만을 인코딩합니다. 한 개인 또는 다른 개인의. 세 종류의 세포(거울, 자아, 타인)가 모두 생쥐의 뇌에 존재하고 정렬되어 있었습니다.

마우스 연구는 동기화에 대한 또 다른 의미를 제시했습니다. 동기화는 미래 상호작용의 결과를 예측합니다. 박쥐처럼 생쥐는 다른 생쥐와 어울리는 것을 좋아하고 함께 모여 잠을 자지만 일부 동물이 다른 동물보다 우세한 계층적 종입니다. 이를 활용하기 위해 Hong과 Kingsbury는 두 개의 축구 팀이 서로의 엔드 존에 도달하려고 시도하는 것을 보는 것과 매우 유사한 튜브 테스트라는 표준 실험을 사용했습니다. 연구자들은 두 마리의 동물을 튜브에 각각 하나씩 놓고 서로를 향해 전진하는 것을 관찰했습니다. 그들은 어떤 마우스가 상대방보다 더 많은 근거를 얻었는지 확인하고 싶었습니다. 더 멀리 간 사람이 우세한 것으로 간주되었습니다.

놀랍게도, 사회적 지위(하나는 지배적이고 다른 하나는 복종)에서 더 멀리 떨어져 있는 생쥐들 사이에는 더 높은 수준의 동시성이 있었고, 더 가까운 순위의 생쥐들 사이에는 더 낮은 수준의 동기화가 있었습니다. (중국의 연구원들은 인간 리더와 팔로워에게서 유사한 점을 발견했습니다. 2015년 연구에서 팔로워와 팔로워 사이보다 리더와 팔로워 사이에서 신경 동기화가 더 높았습니다.) 일단 실험에서 사회적 지위의 역할을 인식한 홍과 킹스베리는 다음을 사용할 수 있습니다. 그들이 관찰한 동시성 수준은 15분 간의 상호 작용 후 몇 분 안에 한 마리의 마우스가 지배할지 여부와 얼마나 더 많은 진전을 이룰지 예측하기 위해 관찰했습니다.

계층 구조 박쥐가 어떤 것인지 완전히 명확하지는 않지만 선호하는 동료가 있습니다. Yartsev와 그의 팀은 대부분의 배트가 함께 모이는 경향이 있음을 알아차렸지만, 약간 떨어져서 시간을 보내는 배트도 몇 개 있었습니다. 연구자들은 “군집 내” 박쥐와 “군집 외” 박쥐가 발성을 했을 때 상관 관계 수준에 차이가 있는지 알아보기 시작했습니다. 이번에는 주파수 대역 수준에서 뇌 활동을 기록하는 것 외에도 4마리, 5마리, 8마리씩 떼를 지어 날아가는 박쥐 4마리의 뇌에 있는 개별 뉴런의 활동도 동시에 기록했다. 당시 Yartsev 연구실의 구성원이었던 Maimon Rose와 Boaz Styr가 주도한 2021년 연구에서는 박쥐 한 마리가 소리를 낼 때 듣는 박쥐 모두 사이에 집단적 뇌 결합을 유도한다고 밝혔습니다. 그리고 생쥐에서와 같이 그룹의 어떤 박쥐가 소리를 내느냐에 따라 별도의 뉴런 세트가 활성화되었습니다. 즉, 박쥐의 뇌에 있는 개별 뉴런은 정체성을 암호화했으며 일부는 자신을 나타내고 다른 일부는 다른 개인을 나타냅니다. 그 신호는 너무나 뚜렷해서 과학자들은 신경 활동의 기록을 보는 것만으로도 어떤 박쥐가 울고 있는지 알 수 있었습니다. 뇌 사이의 상관관계는 모든 박쥐에서 볼 수 있었지만, 더 자주 함께 모이는 “친근한” 박쥐로부터 전화가 왔을 때 가장 강력했습니다.

박쥐와 쥐에 대한 연구는 기술적으로 매우 달랐지만 “두 이야기는 놀라울 정도로 비슷했습니다.”라고 Hong은 말합니다. “다른 사람의 작업이 우리가 독립적으로 [만든] 결론을 뒷받침하는 것을 볼 때 이것은 과학의 흥미로운 부분입니다.”

동기화를 넘어

Wheatley가 나를 초대한 것과 같은 최신 인간 연구의 목표는 동시성을 더 깊이 탐구하는 것이 아니라 그것을 넘어서는 것입니다. 다른 4명의 Dartmouth 과학자들과 함께 대학의 Consortium for Interacting Minds를 설립하고 있는 Wheatley는 우리가 다른 사람과 언제 동기화되는지 묻는 것이 “두 마음이 함께 모이는 것에 대해 생각하는 매우 제한된 방법”이라고 믿습니다. Boncz는 더 흥미로운 점은 뇌가 이해 수준에 맞춰질 수 있는지 여부를 확인하는 것이라고 말합니다. “예를 들어, 사람들이 서로 다른 자극을 같은 방식으로 이해할 때 그들이 공유하는 일종의 상위 수준 의미가 있는 경우 동시성이 있을 수 있다고 생각합니다.”

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내가 참여한 연구의 예비 증거는 상호 작용하는 뇌 사이의 동시성을 보여주고, 더 흥미롭게도 일부 뇌 영역, 특히 두정 피질에서 독립적인 이야기를 하는 동안보다 공동의 이야기를 하는 동안 사람들 사이에 더 큰 상관관계가 있음을 보여줍니다. “그 영역은 기억과 내러티브 구성을 위해 활성화됩니다.”라고 Wheatley는 말합니다. “적합한 것 같습니다.”

그러나 그룹은 또한 이야기의 내용이 일치 수준을 변화시키는지, 각 쌍의 프로세스에 대한 상대적인 즐거움이 어느 정도의 동시성 정도와 연결되어 있는지 묻고 있습니다. Sid와 나처럼 대부분의 사람들은 개별 이야기보다 공동 스토리텔링 연습을 선호한다고 보고했지만 모두에게 해당되는 것은 아닙니다. 동기화된 두뇌가 더 창의적입니까? 아니면 그냥 더 재미있을까요? 답변은 추가 분석을 기다려야 합니다.

이 연구의 과제 중 하나는 그것이 생성하는 엄청난 양의 데이터를 이해하는 것입니다. 초기 천문학자들이 처음으로 별이 가득한 하늘에서 별자리를 매핑한 것처럼 과학자들은 혼돈으로 보이는 것에서 수학적으로 이해함으로써 질서를 찾아야 합니다. 동시성을 측정하는 것은 상대적으로 간단하다고 Wheatley는 말합니다. “우리는 그 수학을 수행하는 방법을 알고 있기 때문입니다.” 연구원들은 시간이 지남에 따라 뇌의 어느 부분이 같은 방식으로 반응하는지를 결정하기 위해 피험자 간의 선형 상관관계를 계산합니다. 그들의 활동이 썰물과 함께 흐르나요?

하이퍼스캐닝 연구는 Wheatley가 동시성에 접근하는 한 가지 방법일 뿐입니다. 사전 인쇄로 제공되는 향후 연구에서 그녀와 현재 하버드에서 연구원으로 일하고 있으며 스탠포드 대학에서 박사후 연구원으로 일하고 있는 Beau Sievers는 뇌 패턴을 동기화하는 대화의 힘을 보여줍니다. 49명의 참가자는 익숙하지 않은 무성 영화 클립을 본 다음 4명 정도의 소그룹으로 나누어 클립에 대해 토론했습니다. 각 그룹은 영화 내용에 대한 합의에 도달하도록 요청 받았습니다. 대화가 끝난 후, 그룹은 같은 영화의 새로운 비디오뿐만 아니라 클립을 다시 시청했습니다. 합의에 도달한 추가 토론 후 참가자들이 두 번째 비디오를 시청하면서 두뇌 처리 패턴이 일치했습니다. 대화 그룹의 구성원은 시각, 기억 및 언어 이해를 처리하는 뇌 영역에서 동시에 동일한 뇌 활동을 보였습니다. 말을 많이 하는 사람이 아니라 가장 잘 듣고 노력하는 사람이 다른 사람과 뇌가 먼저 동기화되고 더 큰 그룹에서 동기화를 주도하는 사람입니다. Sievers는 연구를 설명하는 비디오에서 “함께 이야기하고 그룹으로서 합의에 도달함으로써 참가자들은 두뇌를 정렬했습니다.”라고 말했습니다.

종합하면, 이러한 발견은 우리의 뇌가 인간의 삶에 매우 중요한 사회적 상호 작용을 어떻게 촉진하는지 이해하는 흥미로운 방법입니다. 동시성과 그 너머에 있는 더 깊은 형태의 연결이 없으면 정신적 불안정과 신체 건강이 나빠질 위험이 더 커질 수 있습니다. 동시성과 다른 수준의 신경 상호 작용을 통해 인간은 가르치고 배우고, 우정과 로맨스를 구축하고, 협력하고 대화합니다. 우리는 연결하도록 유도되며 동시성은 우리의 두뇌가 우리를 돕는 한 가지 방법입니다.

협력과 대화는 Sid와 제가 함께 이야기를 만들 때 별도의 스캐너에서 하고 있던 일입니다. 하지만 우리의 노력보다 더 인상적인 것은 우리보다 먼저 온 두 사람의 노력이었습니다. Wheatley 연구실의 대학원생인 Caitlyn Lee는 Dartmouth의 컴퓨터 과학 교수인 Lorie Loeb와 함께 작업하고 있었습니다. 그들은 우리와 같은 공원이 아닌 낯선 풍경에서 그들의 이야기를 설정합니다. 그녀의 차례 중 이씨는 “(아이들이) 올라가는 나무가 정말 이상해 보였다. 땅이 솟아 오르기 시작했습니다.” 그런 다음 그녀의 차례가 끝났고 Loeb는 “생물이 숨을 쉬는 것 같았습니다. “라고 말하면서 이야기를 시작했습니다. 아이들이 외계인 그 자체 위를 걷고 있다는 것이 리가 생각했던 것과 정확히 일치했다. Lee는 “우리가 같은 페이지에 있는 것 같은 느낌이 들었습니다.”라고 말했습니다.

Lee의 설명을 듣고 있을 때 Wheatley는 저에게로 몸을 돌렸습니다. 그녀는 “어느 정도는 동시성이 있어야 한다고 생각한다”고 말했다.

=> 드립


Neuroscientists usually investigate one brain at a time. They observe how neurons fire as a person reads certain words, for example, or plays a video game. As social animals, however, those same scientists do much of their work together—brainstorming hypotheses, puzzling over problems and fine-tuning experimental designs. Increasingly, researchers are bringing that reality into how they study brains.

Collective neuroscience, as some practitioners call it, is a rapidly growing field of research. An early, consistent finding is that when people converse or share an experience, their brain waves synchronize. Neurons in corresponding locations of the different brains fire at the same time, creating matching patterns, like dancers moving together. Auditory and visual areas respond to shape, sound and movement in similar ways, whereas higher-order brain areas seem to behave similarly during more challenging tasks such as making meaning out of something seen or heard. The experience of “being on the same wavelength” as another person is real, and it is visible in the activity of the brain.

Such work is beginning to reveal new levels of richness and complexity in sociability. In classrooms where students are engaged with the teacher, for example, their patterns of brain processing begin to align with that teacher’s—and greater alignment may mean better learning. Neural waves in certain brain regions of people listening to a musical performance match those of the performer—the greater the synchrony, the greater the enjoyment. Couples exhibit higher degrees of brain synchrony than nonromantic pairs, as do close friends compared with more distant acquaintances.

But how does synchrony happen? Much about the phenomenon remains mysterious—even scientists occasionally use the word “magic” when talking about it. One straightforward explanation could be that coherence between brains is a result of shared experience or simply a sign that we are hearing or seeing the same thing as someone else. But the newest research suggests that synchrony is more than that—or can be. Only by looking into the brains of all individuals involved in an interaction, says neuroscientist Weizhe Hong of the University of California, Los Angeles, can we start to “fully understand what is going on.”

Researchers are discovering synchrony in humans and other species, and they are mapping its choreography—its rhythm, timing and undulations—to better understand what benefits it may give us. They are finding evidence that interbrain synchrony prepares people for interaction and beginning to understand it as a marker of relationships. Given that synchronized experiences are often enjoyable, researchers suspect this phenomenon is beneficial: it helps us interact and may have facilitated the evolution of sociality. This new kind of brain research might also illuminate why we don’t always “click” with someone or why social isolation is so harmful to physical and mental health.

RESONANCE

Those tantalizing prospects are why, last December, I put on a pair of hospital scrubs and lay in the tube of a functional magnetic resonance imaging (fMRI) machine at Harvard University. As instructed, I tried to keep as still as possible with my head in a cradle and my left thumb poised on an emergency call button. It was as uncomfortable as I had been warned it would be.

“Are you okay?” asked a muffled voice from the control room next door.

“I’m good,” I lied.

Then a new, louder voice sounded in my earbuds: “Can you hear me?”

This was Sid. He was going to be my conversation partner for the next hour.

We introduced ourselves. I said I was a science journalist. He said he worked in a social neuroscience laboratory at Dartmouth College. Sid and I were communicating via the Internet as we lay in separate brain-imaging machines 130 miles apart.

Instructions flashed on the screens above each of us. Our task was to tell a story together in alternating turns of 30 seconds each. I was to go first using this prompt: “A group of children encounters aliens.”

I launched into a story about children on a school field trip who went for a walk in a park with their teachers and stumbled on the dramatic landing—loud noise, bright lights—of an alien spaceship. Sid had some of the braver children venture closer, led by a boy named Kevin. I added a girl named Annabel who reached out a finger to touch one of the creatures. Sid threw in some hints of ancient connections between the two worlds.

Eventually the counter on the monitor above me flashed: 4 … 3 … 2 … 1 … time was up. New instructions appeared. Now we each had to build our own story in 30-second increments. Between our own increments, we were to listen to the other person’s evolving tale. When that was done, we both had to retell all three stories: our joint creation and the ones we invented separately.

The story Sid and I told together wasn’t terribly original. My solo effort, about a kid who got in trouble, was even less so. But one thing stood out: I found it far more fun to work together than alone—so much so I forgot about my discomfort. When I met Sid in person the next day at Dartmouth, he agreed. He, too, had enjoyed telling a story with me more than telling his own tale.

That seemed fitting to Dartmouth neuroscientist Thalia Wheatley, who had enlisted us in this pioneering study. While Sid and I did our thing, Wheatley, her postdoctoral researcher JD Knotts and Adam Boncz of the Research Center for Natural Sciences in Budapest listened and watched from control rooms at Harvard and Dartmouth while multiple computers recorded what Sid and I said, when we said it and what our brains were doing at the time. The fMRI machines we were in tracked changes in blood flow throughout the brain, which correlate tightly with changes in neural activity. The results of such imaging highlight, albeit indirectly, where in the brain things are happening. For instance, the auditory cortex should be active while a person is listening, but so should areas in the temporal lobe that process language and meaning.

Later the research team would pore over the voluminous data generated, hoping to see the ways two brains, together, change as they interact and might even make something new. “When we’re talking to each other, we kind of create a single überbrain that isn’t reducible to the sum of its parts,” Wheatley says. “Like oxygen and hydrogen combine to make water, it creates something special that isn’t reducible to oxygen and hydrogen independently.”

At least that is the idea. To see whether they can pinpoint that “something special,” the researchers will compare the activity in my and Sid’s brains, and the brains of all the other pairs in the study, second by second, voxel by voxel over the course of our storytelling session, looking for signs of coherence. They will also consider the questionnaires and reports about the experience we and other participants filled out after we emerged from the machines (using questions such as “How much did you like the story you created with your partner?”). Such studies take time, but in a year or so, if all goes according to plan, they will publish their first results.

The initial “hyperscanning” study—two people, two fMRIs—took place at the Baylor College of Medicine in Houston. Neuroscientist Read Montague, now at Virginia Polytechnic Institute and State University, put two people in separate fMRI scanners and recorded their brain activity as they engaged in a simple competitive game. The relatively limited goals of that experiment were to demonstrate the feasibility of following simultaneous activity in two brains and to identify technical hurdles. The results were published in 2002. Since then, the field has gotten better at hyperscanning with fMRI and expanded to other kinds of technology.

Like fMRI, functional near-infrared spectroscopy (fNIRS) tracks changes in oxygen levels in blood flow; because oxygenation increases with energy demands, scientists can use the method to track brain activity. Employing just a cap of lights and sensors—oxygen-rich blood interacts with light differently than less oxygenated blood does—fNIRS is cheaper and less demanding to administer than fMRI. It is, however, also more limited because it reaches only the upper levels of the brain.

Electroencephalography (EEG), another type of scan, zeroes in on timing, recording the speed and sequence of brain activity—focusing on the when more than the where revealed by fMRI. EEG also reflects the relative pace of different types of brain waves or oscillations. Like waves in water, waves in the brain rise and fall in cycles fast and slow. The five common brain-wave types, named alpha, beta, gamma, delta and theta depending on their oscillation rate, signify different states of the brain. At 0.5 to four hertz (one hertz is a full oscillation per second), delta waves usually represent deep, restful sleep. Other waves are fast and choppy—awake and conscious activity is typically associated with beta (13 to 30 Hz) and gamma waves (roughly 30 to 100 Hz).

New studies similar to Wheatley’s aim to go beyond the early findings and ask, for example, whether storytelling pairs who build better stories show more tightly coupled brain activity than those whose efforts fall a little flat. For the findings to count as “extra” during the joint storytelling condition, correlations between brains “should not be linked simply to people speaking or listening and understanding each other on a linguistic level,” says Boncz, who is a co-lead on the study I took part in. “It should be something more.”

To establish the neural underpinnings of interacting brains, neuroscientists are also turning to other species in which they can investigate at deeper levels of neurobiological detail than in humans. Among the social mammals they are studying, some of the most intriguing—and surprising—are squabbling, snuggling, swooping bats.

BAT-BRAINED

It is not hard to find Michael Yartsev’s lab at the University of California, Berkeley. Small, black, plastic bat wings are pinned to the wall by his nameplate as if they were fluttering around his door. Here it is always Halloween. And it was here, in 2019, that Yartsev and postdoctoral researcher Wujie Zhang were the first to show that bat brains synchronize just as human brains do. Although scientists have long studied collective behavior in animals from insects to mammals, they had never reached the level of the brain in this way.

Yartsev’s groundbreaking study showed what is probably the simplest of the multiple levels of meaning synchrony carries: it is a strong signal of social interaction. In bats, it is present only when they are together.

The bats live downstairs, in what Yartsev, who is both a neuroscientist and an engineer, affectionately calls the “bat cave.” He houses around 300 fruit bats in two colonies, one for males, the other females. The walls of the colony rooms are black, and in each there are mesh panels attached to the ceiling and netting spread throughout the room. Upside-down fruit kebabs of cantaloupe and apple hang from the ceiling, as do blue plastic structures for the bats to play in.

Yartsev was drawn to the study of fruit bats because of their vocal learning and communication skills, but he quickly realized they offered a window into sociality, too. Standing in the doorway of a colony room and watching the bats hang out together, it’s not hard to see why. Although they have plenty of room to spread out, the brown-gray mammals, each six to eight inches long, usually huddle in clusters, clinging to the netting or hanging from the mesh.

In the wild, these highly social fruit bats spend their nights foraging for food and much of the day sleeping in big, crowded colonies in caves or trees—sometimes with hundreds or thousands of other bats. While packed in tightly, they squabble over food, sleeping space and mating attempts.

Down the hall from the colony rooms at Berkeley, there’s a large “flight room” for experiments. While Yartsev and I watch, graduate students carry in two plastic containers with lids and release a group of bats. From the control room next door, the animals show up as dots on the computer monitors, looking like remote-control Ping-Pong balls zinging around the room and occasionally coming to rest in odd corners.

Studying free-flying bats as Yartsev does is an exercise in technical precision. Because the bats spend so much time huddled together and fly so quickly, it can be hard to identify them or figure out which bat vocalized. To track location, behavior and brain activity, the scientists outfitted the flight room with 16 cameras and multiple antennas hidden in small white boxes. Tiny transponders hanging around each bat’s neck have microphones that help the team detect which bat is vocalizing, and the cameras detect their locations at resolutions of a centimeter or less. Brain activity is monitored separately via electrodes recording from a variety of brain regions and feeding neural data into tiny, lightweight loggers attached to each bat’s head. When the experiment is done, the information from each logger is uploaded and analyzed.

In Yartsev and Zhang’s 2019 synchrony experiment, they used wireless electrophysiology and other technology to track bats’ behavior and brain activity for about 100 minutes at a time. They saw that the bats’ behavior was roughly correlated—they tended to rest at the same time and be active at the same time. Their active periods included social and nonsocial behaviors such as fighting or grooming themselves or one another.

To compare brain activity, the scientists analyzed a spectrogram of all brain-wave activity. What stood out in the bats was that high-frequency bands (from 30 to 150 Hz) had more power, or prominence, during periods of active behavior, and low-frequency bands (1 to 29 Hz) had more power during rest. It was also immediately obvious—strikingly so—that there were very high levels of interbrain synchrony among the bats, especially at high frequencies. The patterns were so similar that the researchers initially didn’t believe what they were seeing, but the data convinced them. “Here’s signal number one, and here’s signal number two,” Yartsev says. “Just do the correlation between them. It was so incredibly robust, which was very reassuring because it suggested we were looking at something real. We would see it every single time when they were socially interacting.”

When Yartsev and Zhang repeated the experiment by letting the bats fly freely in identical separate chambers rather than in the same social environment, the correlations fell apart. There was no synchrony in the bats’ brain activity, even when the researchers piped in the sound of other bats calling. And there were more intriguing details. In social situations, the correlations increased as bats interacted more. And increases in correlation between brains preceded increases in social interaction—a reflection of the fact that each interaction is a series of decisions, suggesting that brain correlation facilitates interaction.

Yartsev and Zhang concluded that there is something special about social interaction. Synchrony may be a sign of shared cognitive processing, which is the chemical and electrical signaling in the brain that allows individuals to comprehend their environment, communicate and learn.

NEURON BY NEURON

Looking at synchrony between bands of brain waves is one way of understanding what’s going on between interacting brains. Another is to look at the activity of specific neurons. “Ultimately our brains are not a soup of averages. They consist of individual neurons that do different things, and they may do opposite things,” U.C.L.A.’s Hong says. Hong and his colleagues were among the first to go looking for this level of detail and study interacting brains neuron by neuron. What they found revealed even more complexity.

Like Yartsev, Hong first doubted that the interbrain synchrony he and his team observed in animals—in their case, mice—was real. He hadn’t yet read the literature on synchrony in humans and told Lyle Kingsbury—at the time a student of Hong’s and the lead scientist on the research and now a postdoctoral fellow at Harvard University—that there must be something wrong. There wasn’t. Using a technology called microendoscopic calcium imaging, which measures changes in induced fluorescence in individual neurons, they looked at hundreds of neurons at the same time. In pairs of interacting mice, they established that synchrony appeared during an ongoing social interaction. Further, synchrony in mouse brains arose from separate populations of cells in the prefrontal cortex, which Hong calls “self cells” and “other cells.” The former encodes one’s own behavior, the latter the behavior of another individual. “The sum of activity of both self and other cells is similar to or correlated with the sum of activity in the other brain,” Hong says.

What they are seeing goes well beyond previous research on so-called mirror neurons, which represent both the self and another. (When I watch you throw a ball, it activates a set of mirror neurons in my brain that would also be activated if I were doing the same thing myself.) In contrast, the self and other cells Hong and Kingsbury discovered encode only the behavior of one individual or the other. All three kinds of cells—mirror, self and other—were present and aligning in the mouse brains.

The mouse study suggested another level of meaning for synchrony: it predicts the outcomes of future interactions. Like bats, mice enjoy the company of other mice and sleep huddled together, but they are a hierarchical species, with some animals more dominant than others. To take advantage of that, Hong and Kingsbury used a standard experiment called a tube test that is much like watching two football teams try to reach each other’s end zones. The researchers placed two animals in a tube, one at each end, and watched them advance toward each other. They wanted to see which mouse gained the most ground on its opponent. The one who got farther was deemed dominant.

Surprisingly, there were higher levels of synchrony between mice who were further apart in social status—one dominant and one submissive—and lower levels between mice closer in rank. (Researchers in China found something similar in human leaders and followers. In a 2015 study, neural synchronization was higher between leaders and followers than between followers and followers.) Once they recognized the role of social status in their experiment, Hong and Kingsbury could use the levels of synchrony they observed to predict within a few minutes of a 15-minute interaction whether one mouse would dominate and how much more progress it would make.

It’s not entirely clear how hierarchical bats are, but they do have preferred companions. Yartsev and his team noticed that most of their bats tended to cluster together, but there were a few that spent their time a little off to the side. The researchers set out to see whether there were differences in levels of correlation when “in-cluster” and “out-of-cluster” bats vocalized. This time, in addition to recording brain activity at the level of frequency bands, they also recorded the activity of individual neurons in the brains of four bats simultaneously as they flew in groups of four, five and eight. A 2021 study led by Maimon Rose and Boaz Styr, then both members of Yartsev’s lab, revealed that when one bat emits a call, it induces collective brain coupling among all listening bats. And as in the mice, separate sets of neurons became active depending on which bat in the group vocalized, meaning individual neurons in the bats’ brains encoded identity, with some representing the self and others representing other individuals. The signals were so distinct that the scientists could tell which bat was calling just by looking at the recordings of neural activity. Correlation among brains was visible in all the bats, but it was strongest when calls came from “friendlier” bats—those that clustered together more often.

The bat and mouse studies were technically very different, but “the two stories are surprisingly similar,” Hong says. “This is the exciting part of science when you see someone else’s work support the conclusions we have [made] independently.”

BEYOND SYNCHRONY

The goal of the latest human studies, such as the one Wheatley invited me to join, is not just to explore synchrony more deeply but to go beyond it. Wheatley, who with four other Dartmouth scientists is establishing the college’s Consortium for Interacting Minds, believes that asking when we are in sync with someone else is “a pretty limited way to think about two minds coming together.” More interesting, Boncz says, would be to see whether brains can align at the level of understanding. “We think there could be synchrony, for example, when people understand perhaps even different stimuli the same way, if they have some sort of higher-level meaning that they share.”

The preliminary evidence from the study in which I participated shows synchrony between interacting brains and, more intriguingly, that correlations in some brain regions are greater between people while they are telling a joint story than during the independent stories, particularly in the parietal cortex. “That area is active for memory and narrative construction,” Wheatley says. “It seems to fit.”

But the group is also asking whether the content of the stories changes levels of alignment and whether each pair’s relative enjoyment of the process is linked to a greater or lesser degree of synchrony. Like Sid and me, most people reported preferring the joint storytelling exercise to the individual tales, but that wasn’t true for everyone. Are synchronized brains more creative? Or do they just have more fun? The answers will have to wait for further analysis.

One of the challenges of this study is making sense of the mountain of data it generates. Like early astronomers mapping constellations in a star-filled sky for the first time, the scientists have to find order in seeming chaos by making sense of it mathematically. Measuring synchrony is relatively straightforward, Wheatley says, because “we know how to do that math.” The researchers calculate linear correlations between subjects to determine the degree to which parts of their brains respond in the same way over time—are they in lockstep? Does their activity ebb and flow together?

The hyperscanning study is only one way Wheatley is approaching synchrony. In a forthcoming study, available as a preprint, she and Beau Sievers, who is currently working as both a research associate at Harvard and a postdoc at Stanford University, show the power of conversation to synchronize brain patterns. Forty-nine participants watched unfamiliar silent movie clips, then split into small groups of about four people to discuss the clips. Each group was asked to reach a consensus on what the movies were about. After the conversations, the groups watched the clips again, as well as new video from the same movies. After further discussion that reached consensus, patterns of brain processing aligned across participants as they watched the second round of videos. Members of a conversational group had the same brain activity at the same time in brain areas handling vision, memory and language comprehension. The people who listened and worked hardest to seek consensus—and not those who talked most—were the ones whose brains synchronized with others first and who drove synchrony in the larger group. “By talking together and coming to consensus as a group,” Sievers said in a video describing the study, “participants aligned their brains.”

Taken together, these findings are an intriguing way of understanding how our brains facilitate the social interaction that is so critical to human life. Without synchrony and the deeper forms of connection that lie beyond it, we may be at greater risk for mental instability and poor physical health. With synchrony and other levels of neural interaction, humans teach and learn, forge friendships and romances, and cooperate and converse. We are driven to connect, and synchrony is one way our brains help us do it.

Cooperating and conversing are what Sid and I were doing in our separate scanners as we created a story together. More impressive than our effort, though, was that of the pair who came before us. Caitlyn Lee, a graduate student in Wheatley’s lab, was working with Lorie Loeb, a computer science professor at Dartmouth. They set their story not in a park, like ours, but in an unfamiliar landscape. During one of her turns, Lee said, “The trees [the children] were climbing on looked really weird; the ground was starting to rise.” Then her turn cut off, and Loeb picked the story up, saying, “It felt like the creature took a breath.” It was exactly what Lee had been thinking: that the children were walking on the alien itself. “It really felt like we were on the same page,” Lee says.

As we listened to Lee’s retelling, Wheatley turned to me. “At some level,” she said, “I think it has to be the synchrony.”

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