Наткнулся в списке литературы по нейросетям на книгу Станисласа Деана «Как мы учимся: почему мозг учится лучше, чем любая машина… пока». Это очень годная вещь! Прочитал взахлеб.
На прошлой неделе публиковал обзор на книгу «Как учится машина». Там было только про искусственные нейросети. А эта книга сравнивает наш мозг с современными искусственными нейросетями, интересно рассказывает об их работе на примере детей и дает множество советов, как лучше учиться и поддерживать мозг для его эффективной работы.
Почему мы должны учиться
Почему мы не рождаемся уже подготовленными, с предварительно загруженными поведенческими программами и знаниями, необходимыми для выживания? Зачем эволюции понадобилось изобретать научение?
Я отвечу так: предварительное программирование мозга и невозможно, и нежелательно. Невозможно? Но почему? Хотя бы потому, что для подробного кодирования всех наших знаний человеческой ДНК просто не хватило бы емкости.
Естественный отбор – чрезвычайно эффективный алгоритм, открытый Дарвином, – безусловно, содействует адаптации каждого организма к своей экологической нише, но делает это с ужасающе низкой скоростью. Целые поколения будут обречены на смерть, прежде чем некая полезная мутация увеличит шансы вида на выживание. Способность учиться, напротив, работает гораздо быстрее: она может изменить поведение в течение нескольких минут, что является самой квинтэссенцией научения – привить навык максимально быстро адаптироваться к непредсказуемым условиям.
Почему мозг так эффективен?
Он действует, как ученый-статистик. Постоянно вычисляя вероятности, он оптимизирует свою способность к научению. Судя по всему, в процессе эволюции наш мозг приобрел сложные алгоритмы, которые беспрерывно оценивают его знания и сопряженную с ними неуверенность (неопределенность). Такое систематическое внимание к вероятностям является в математическом смысле наилучшим способом в полной мере использовать каждую единицу информации.
Даже младенцы понимают вероятности: по всей видимости, они с рождения встроены в их нейронные сети. Дети ведут себя как маленькие ученые: их мозг изобилует гипотезами, которые напоминают научные теории и проверяются на опыте. Способность оперировать вероятностями, по большей части бессознательно, вписана в саму логику нашего научения. Она позволяет любому из нас постепенно отвергать ложные гипотезы и сохранять только те теории, которые согласуются с данными.
Четыре столпа научения
Нашу способность к научению модулируют четыре основных механизма:
Внимание, обеспечивающее усиление информации, на которую оно обращено.
Активное вовлечение, или «любопытство», – алгоритм, побуждающий мозг непрерывно проверять новые гипотезы.
Обратная связь, дающая возможность сравнивать прогнозы с реальностью и корректировать внутренние модели мира.
Консолидация, позволяющая автоматизировать то, чему мы научились (главным образом во время сна).
Могут ли современные нейросети посоревноваться с человеческим мозгом?
Некоторые думают, что машины вот-вот поработят нас.
Ничто не может быть дальше от истины. На самом деле, большинство когнитивистов, несмотря на значительный прогресс в области искусственных нейронных сетей, прекрасно понимают, что возможности этих машин крайне ограниченны. По правде говоря, почти все искусственные нейронные сети осуществляют только те операции, которые наш мозг выполняет бессознательно, за несколько десятых долей секунды.
Эти сети невероятно «прожорливы»: они начинают действовать разумно только после того, как им скормят гигабайты данных. Человеческий мозг, напротив, не требует столь обширного опыта. Его основные узлы – модули, в которых хранятся ключевые знания, – развиваются главным образом спонтанно, возможно, только за счет внутреннего моделирования.
Чего не хватает искусственному интеллекту?
Вот краткий и, вероятно, неполный список функций, которыми обладает даже младенец, но которые отсутствуют в большинстве современных искусственных систем.
Усвоение абстрактных понятий.
Эффективная обработка данных.
Социальное научение. Человек – единственный вид, который добровольно делится информацией: мы многому учимся у других людей благодаря речи
Научение с одной попытки.
Систематичность и язык мышления.
Компоновка.
Мозг – это огромная генеративная модель, в значительной степени структурированная и способная формулировать бесчисленное множество гипотетических правил и структур, но постепенно ограничивающаяся теми, которые максимально точно описывают реальность.
Учиться – значит рассуждать как хороший специалист по статистике, выбирающий из нескольких альтернативных теорий ту, у которой больше всего шансов оказаться верной. А какая теория вероятнее станет таковой? Разумеется, та, которая наилучшим образом объясняет имеющиеся данные.
Мы не обрабатываем символы, как цифровой компьютер. Чем сумма больше, тем более расплывчатое значение мы ей приписываем. Секрет в том, что точность древнего чувства числа, которым наделены все приматы, постепенно уменьшается: чем число больше, тем точность ниже. Вот почему вопреки всякой рациональности мы готовы скинуть несколько тысяч долларов в цене за квартиру, но, покупая хлеб, будем торговаться до последнего: уровень неточности, который мы допускаем, пропорционален величине числа, причем не только у людей, но и у макак.
Благодаря последним достижениям в сферах когнитивной психологии, нейробиологии, искусственного интеллекта и педагогики сегодня мы точно знаем, как учится наш мозг.
Эти знания отнюдь не очевидны, а потому от большинства прежних представлений о научении придется отказаться.
Нет, младенцы – это не «чистые листы»: уже на первом году жизни они обладают обширными знаниями о физических объектах, числах, вероятностях, пространстве и людях.
Нет, мозг ребенка – это не губка, которая послушно впитывает структуру окружающей ее среды.
Нет, мозг – это не просто сеть податливых нейронов, которые формируются под влиянием входных данных: все крупные пучки волокон присутствуют уже при рождении, а нейропластичность, как бы она ни была необходима, обычно корректирует лишь последние миллиметры наших нервных связей.
Нет, научение не происходит пассивно под действием данных или лекций: напротив, когнитивная психология и нейровизуализационные исследования говорят нам, что дети – это настоящие ученые, постоянно генерирующие новые гипотезы, а мозг – это вечно активный орган, который учится путем проверки моделей, проецируемых на внешний мир.
Нет, ошибки совершают не только «плохие» ученики: ошибки – это неотъемлемая часть научения, ибо наш мозг может скорректировать свои модели только тогда, когда обнаруживает несоответствие между собственными представлениями и реальностью.
Нет, сон – это не просто отдых: это неотъемлемая часть нашего алгоритма научения, важный период, в течение которого наш мозг воспроизводит свои модели по кругу и усиливает опыт дня в десять, а то и сто раз.
И нет, современные самообучающиеся машины не превосходят человеческий мозг: этот орган был и остается – по крайней мере, на сегодняшний день – самым быстрым, самым действенным и самым энергоэффективным из всех устройств обработки информации. Наш мозг – самая настоящая вероятностная машина; в течение дня он успешно извлекает максимум информации из каждой прожитой секунды, а ночью преобразует ее в абстрактное и общее знание. К сожалению, способ, которым он это делает, воспроизвести в компьютерах пока не удается.
Тринадцать напутствий, которые позволят развить детский потенциал
Чем дольше я изучаю человеческий мозг, тем больше поражаюсь его возможностям. Однако я также знаю, что его производительность сильно зависит от среды, в которой он развивается. Многим детям не удается реализовать свой потенциал по одной простой причине: их семьи и школы не обеспечивают идеальных условий для научения.
Адекватно оценивайте своих детей.
Старайтесь извлекать максимальную выгоду из сензитивных периодов в развитии мозга. В первые годы жизни каждый день создаются и разрушаются миллиарды синапсов. Эта бурная деятельность делает мозг ребенка крайне восприимчивым, особенно к овладению речью. Следовательно, обучение второму языку должно начинаться как можно раньше.
Обогащайте окружающую среду. В том, что касается научения, мозг ребенка – самый мощный из суперкомпьютеров. Помните об этом и снабжайте его нужными данными с самого раннего возраста.
Перестаньте думать, что все дети разные. Идея, будто каждому из нас свойственен свой собственный, индивидуальный стиль научения, – миф.
Внимание – это ключ к научению: запоминается только та информация, которая была предварительно амплифицирована вниманием и сознанием.
Поддерживайте активность, любознательность, вовлеченность и автономию детей.
Делайте так, чтобы каждый школьный день приносил радость. Система вознаграждения – важный модулятор нейропластичности.
Поощряйте усилия.
Поощряйте мышление на более глубинном уровне.
Ставьте четкие цели.
Признавайте и исправляйте ошибки.
Регулярно тренируйтесь.
Обеспечьте ученикам достаточное количество сна.
❓ Читали? Что еще посоветуете?
