О том, почему человек учится лучше, чем искусственный интеллект, о методах эффективного обучения и стратегиях, которые помогают успешнее овладевать новыми знаниями и навыками.
Выдающийся талант нашего мозга — способность учиться. Автор книги, Станислас Деан, один из самых известных нейроученых современности, считает, что наш вид может по праву называться Homo Docens — человек обучающийся. Это название отражает уникальные способности человека к овладению знаниями и навыками в самых разных сферах и в самых разных условиях. Наш мозг способен подстраиваться к кардинальным изменениям, чтобы продолжать учиться.
Автор иллюстрирует это рассказом о семилетнем мальчике Фелипе из Бразилии, у которого в результате ранения был поврежден спинной мозг и зрительные центры в головном мозге. Фелипе утратил способность видеть и оказался почти парализованным. Перед встречей автор ожидал увидеть несчастного и искалеченного ребенка, но встретил жизнерадостного и очень любопытного мальчика, который, несмотря на травму и ограниченные возможности, активно интересовался окружающим миром, общался с людьми, изучал иностранные языки, сочинял истории, записывая их с помощью специального оборудования. Наша способность учиться помогает противостоять испытаниям и резкому изменению в сенсорном восприятии.
Мы редко задумываемся о том, как мы учимся, хотя это целая наука, которая помогает лучше понять человека, его способности и потребности, отличия от других живых существ. Еще одно важное применение — создание искусственного интеллекта, самообучающихся алгоритмов, которые пока что значительно проигрывают человеческому мозгу в способности обучаться.
Идея 1. Человек учится лучше, чем все существующие на сегодняшний день машины
Существует множество пророчеств о том, как искусственный интеллект превзойдет человека, а то и станет его хозяином и захватит власть в мире. Однако на сегодняшний день, несмотря на заметный прогресс, ясно, что машины далеки от этого. Искусственные нейронные сети копируют лишь незначительную часть операций, который наш мозг выполняет за доли секунды в бессознательном режиме, такие как восприятие и распознавание образов, их классификация. Остается огромный пласт того, что машины не могут, а мозг может: выполнение медленных символических операций, сознательное удержание внимания, формирование символических представлений, создание эксплицитных теорий мира, умение делиться ими с окружающими. Наш мозг без труда выделяет важное, расставляет приоритеты, выводит общие логические принципы — эти естественные наши склонности пока недоступны машинам.
Автор выделяет несколько важных особенностей, которые есть у человека, но которых пока недостает машинам.
Первое преимущество человека — усвоение абстрактных понятий. Искусственные нейросети и алгоритмы глубокого обучения в основном опираются на поверхностные закономерности в данных, они не способны усваивать абстрактные понятия высокого уровня так, как это делает человек. Человек легко может понять, что стул остается стулом, даже если у него три ножки, а не четыре, для искусственного интеллекта это остается сложнейшей задачей. Мы извлекаем внутреннюю сущность из всего, с чем сталкиваемся в жизни.
Второе преимущество человека — эффективная обработка данных. Чтобы научиться играть на консоли Atari, нейросети, разработанной DeepMind, нужно минимум 900 часов, а человеку — всего 2. Аналогичная динамика наблюдается в усвоении языков и многом другом — пока что машины учатся гораздо медленнее человека. Несмотря на то что они могут поглощать гораздо больше информации, мы усваиваем ее гораздо более эффективно.
Третье преимущество — социальное научение. Мы можем вербально передавать свои знания, сообщать окружающим о своих ментальных моделях, используя небольшое количество слов. Это пока что находится за пределами возможностей искусственных нейросетей.
Четвертое — научение с помощью одной попытки. Машины пока слабо интегрируют новую информацию в имеющуюся у них сеть знаний, человек внедряет новые знания с первой попытки и делает это без труда, например, начиная спрягать даже вымышленное слово по известным правилам.
Пятое преимущество — систематичность и язык мышления. Человек легко обнаруживает общие правила, лежащие за частными проявлениями, выявляя базовые абстрактные принципы, которые затем использует в разных контекстах, делая обобщающие выводы. Искусственные нейросети пока не могут достигнуть такой системности и абстрактности мышления.
Шестое — компоновка. Современным нейросетям далеко до гибкости человеческого разума. Мы можем применять знания, полученные в одной области, в самых разных контекстах. Человек способен сочетать разные знания, рекомбинировать их для решения новых задач. Нейросеть, побеждающая людей в одной игре, не способна рекомбинировать свои способности для одоления людей в другой. Сначала наш разум делает то, что и нейросеть, — фильтрует образы и распознает определенные паттерны, но затем мы переходим на более высокий уровень иерархии, мы делаем логический вывод, рассуждаем, выделяем основополагающие принципы в полученной информации. Машины пока не достигли этого уровня, переход на него является сложнейшей задачей их архитекторов.
Идея 2. Учиться — означает формировать внутреннюю модель внешнего мира
По сравнению с другими живыми существами у нас очень длительный период детства, в течение которого мы учимся, а наш мозг потребляет половину всей энергии. Возможно, лучше было бы сразу рождаться с загруженными знаниями, необходимыми нам в жизни, но это невозможно в силу того, что для их кодирования нашей ДНК не хватило бы емкости, которая составляет примерно 6 миллиардов битов (750 мегабайтов), что сравнимо с емкостью среднего USB-накопителя. Автор указывает на парадокс — ДНК как чертеж нашего тела содержит гораздо меньше информации, чем реальные мы с 86 миллиардами нейронов и тысячами триллионов связей между ними. Емкость реального мозга превышает емкость генома минимум в 100 тысяч раз. Такая сложность достигается через «доработку чертежей» путем обучения.
