Станислас Деан+ - Как мы учимся. Почему мозг учится лучше, чем любая машина… пока

• Название: Как мы учимся. Почему мозг учится лучше, чем любая машина… пока
• Автор: Станислас Деан+
• Жанр: Прочая научная литература
• Год: 2021
• ISBN: 978-5-04-113024-4

Любознательность и способность учиться – дар эволюции человека. До сих пор ни одна из искусственных нейронных сетей не в состоянии воспроизвести самую элементарную информацию, которой владеет даже младенец. В этой книге французский нейробиолог Станислас Деан рассказывает, что в действительности скрывается за природной тягой людей к знаниям. Понимание ее особенностей, роли восприятия, ошибок, памяти и внимания в обучении – сила, которая позволит раскрыть наш потенциал в школе, на работе и в повседневной жизни. В формате PDF A4 сохранен издательский макет.

---

Такие изменения, безусловно, не совершаются наугад. Научение – это прежде всего способность приспосабливаться к внешнему миру и способность исправлять ошибки. Но откуда мозг «знает», как обновить внутреннюю модель, если, скажем, он заблудился и не может найти свой дом, упал с велосипеда, проиграл партию в шахматы или неправильно написал слово «экстаз»? Рассмотрим семь ключевых идей, которые лежат в основе современных алгоритмов машинного обучения и которые применимы и к человеческому мозгу, – семь различных определений того, что значит «научение».

Научение – это регулировка параметров ментальной модели

Иногда корректировка ментальной модели не представляет сложностей. Вообразите, что вы видите некий предмет и протягиваете к нему руку. Что происходит? Еще в XVII веке Рене Декарт (1596–1650) предположил, что наша нервная система должна содержать особые нейронные сети, преобразующие зрительные сигналы в мышечные команды (см. рисунок ниже). Вы можете убедиться в этом сами: попробуйте схватить предмет, надев очки другого человека, желательно близорукого. Еще лучше, если вам удастся раздобыть призматические очки, смещающие видимое изображение на дюжину градусов влево5. Естественно, первая попытка закончится провалом: из-за призм вы протянете руку не в сторону самого предмета, а гораздо правее. Путем последовательных проб и ошибок вы скорректируете свои движения и впредь будете брать левее. С каждым разом ваши движения будут все более и более точными – это ваш мозг учится компенсировать смещение. Но если снять очки и попробовать снова, вы с удивлением обнаружите, что ваша рука тянется не туда. Вы взяли слишком далеко в левую сторону!

Что такое научение? Учиться – значит корректировать параметры внутренней модели. Например, чтобы научиться указывать на предмет пальцем, необходимо устранить смещение видимого изображения: каждая ошибка несет в себе полезную информацию, позволяющую сократить разрыв. В искусственных нейронных сетях применяется та же логика, хотя число возможных регулировок значительно больше. Распознавание рукописного знака требует тонкой настройки миллионов связей. Опять же, каждая ошибка – в данном случае это неверный выходной сигнал «8» – может быть использована для корректировки параметров соединений, что позволяет улучшить производительность в следующем испытании.

Что же произошло? Всего за несколько минут ваш мозг скорректировал внутреннюю модель зрения. Параметр этой модели, отвечающий за несоответствие между видимым изображением и положением вашего тела, был установлен на новое значение. Во время процесса корректировки методом проб и ошибок ваш мозг делает то, что делает всякий охотник, регулирующий оптический прицел своего ружья: он совершает пробный выстрел и на основании результатов сдвигает видоискатель в нужном направлении. Данный тип научения протекает быстро: достаточно нескольких попыток, чтобы компенсировать смещение видимых объектов. Однако новые параметры несовместимы со старыми – отсюда систематическая ошибка, которая возникает всякий раз, когда мы снимаем призмы и возвращаемся к нормальному зрению.

Бесспорно, данный вид научения является весьма специфичным, поскольку требует корректировки только одного параметра (угла обзора). Обычно научение носит гораздо более сложный характер и предполагает регулировку десятков, сотен и даже тысяч миллионов параметров (каждого синапса в соответствующей сети нейронов). Тем не менее сам принцип остается неизменным: все сводится к поиску тех настроек внутренней модели, которые наилучшим образом отвечают состоянию внешнего мира.

Представим младенца, который недавно родился в Токио. В течение следующих двух-трех лет его внутренняя речевая модель должна будет адаптироваться к особенностям именно японского языка. Мозг этого малыша подобен машине с миллионами настроек на каждом уровне. Некоторые из этих настроек – например, на слуховом уровне – определяют, какой набор согласных и гласных используется в японском языке и какие правила позволяют их комбинировать. Ребенку, родившемуся в японской семье, предстоит узнать, какие фонемы составляют японские слова и где следует проводить границы между звуками. Один из параметров, в частности, касается различий между звуками [р] и [л]. Во многих языках между ними существует разительный контраст, но только не в японском: японцы не видят разницы между «ложей» и «рожей». Следовательно, каждый ребенок обязан отрегулировать целый набор параметров, которые в совокупности определяют, какие категории речевых звуков релевантны для его родного языка.

Похожая процедура научения повторяется на каждом уровне – от звуковых паттернов до лексики, грамматики и смыслового содержания. Мозг организован в виде иерархии моделей реальности, вложенных одна в другую наподобие матрешки. Учиться – значит использовать поступающие данные для корректировки параметров на каждом уровне этой иерархии. Рассмотрим пример высокого уровня: усвоение грамматических правил. Еще одна ключевая особенность японского языка заключается в порядке слов. В каноническом предложении с подлежащим, сказуемым и дополнением сначала идет подлежащее, затем сказуемое и, наконец, дополнение: «Джон + ест + яблоко». В японском языке, наоборот, сначала стоит подлежащее, затем дополнение – и только потом глагол: «Джон + яблоко + ест»[9]. Примечательно, что тот же порядок характерен для предлогов (которые фактически становятся послелогами), притяжательных местоимений и многих других частей речи. Например, безобидная фраза «Мой дядя мечтает работать в Бостоне» превращается в изречение, достойное Йоды из «Звездных войн»: «Дядя мой Бостоне в работать мечтает».

Любопытно, но все эти инверсии имеют нечто общее. Лингвисты считают, что они обусловлены одним-единственным параметром – так называемой «позицией вершины». В английском, русском и других языках определяющее слово конструкции – ее вершина – обычно стоит на первом месте (в Париже, мой дядя, хочет жить), а в японском – на последнем (Париже в, дядя мой, жить хочет). Этот бинарный параметр отличает многие языки, даже те, которые не связаны исторически (язык навахо, например, подчиняется тем же правилам, что и японский). Таким образом, чтобы овладеть родным языком – скажем, английским или японским, – ребенок должен соответствующим образом настроить параметр «позиция вершины» в своей внутренней языковой модели («до» или «после»).

Научение – это использование комбинаторного взрыва

Неужели овладение речью действительно сводится к заданию каких-то там параметров? В это трудно поверить – но лишь потому, что мы не в состоянии представить то огромное поле возможностей, которое открывается перед нами с увеличением количества параметров, поддающихся регулировке. Это так называемый «комбинаторный взрыв» – экспоненциальный рост возможностей, возникающий при объединении даже небольшого их числа. Предположим, что грамматика мировых языков может быть описана примерно 50 бинарными параметрами, как это постулируют некоторые лингвисты. В итоге мы получаем 250 комбинаций – более миллиона миллиардов возможных языков, или 1 с пятнадцатью нулями! Синтаксические правила трех тысяч реально существующих языков легко вписываются в это гигантское пространство. Однако наш мозг содержит не пятьдесят регулируемых параметров, а гораздо больше – восемьдесят шесть миллиардов нейронов, каждый из которых образует около десяти тысяч синаптических контактов, причем сила этих связей может варьироваться. Выходит, пространство ментальных представлений практически бесконечно.

Человеческие языки активно используют эти комбинации на всех уровнях. Рассмотрим, например, ментальный лексикон: набор слов, которые мы знаем и модель которых постоянно носим в своей голове. Так, любой англоговорящий взрослый свободно владеет примерно 50 тысячами слов с самыми разнообразными значениями[10]. На первый взгляд это гигантский словарный запас, но человек умудряется приобрести его примерно за десять лет. Все потому, что мы можем разложить учебную задачу на составляющие. Учитывая, что эти пятьдесят тысяч слов в среднем состоят из двух слогов, каждый из которых состоит примерно из трех фонем, выбранных из сорока четырех фонем, существующих в английском языке, двоичное кодирование всех этих слов дает менее двух миллионов элементарных двоичных вариантов («битов» со значением 0 или 1). Другими словами, весь словарный запас взрослого человека уместился бы в небольшой 250-килобайтный компьютерный файл (каждый байт состоит из 8 битов).

Ментальный лексикон можно ужать еще сильнее, если принять во внимание большую избыточность языка. Любые шесть букв, выбранные наугад, например xfdrga, не всегда образуют английское слово. Настоящие слова состоят из слогов, объединенных согласно строгим правилам. Это верно на всех уровнях: предложения – это правильные сочетания слов, слова – это правильные сочетания слогов, а слоги – это правильные сочетания фонем. Комбинации эти многочисленны (человек выбирает из нескольких десятков или сотен элементов), но в конечном счете ограничены (допускаются только определенные комбинации). Фактически овладение языком – это обнаружение параметров, управляющих возможными комбинациями на всех уровнях.