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.

---

«Очень просто», – сказали ученые и придумали так называемое «обучение с подкреплением», в рамках которого мы не сообщаем системе никаких подробностей о том, что она должна делать (этого никто не знает!), но определяем «награду» – например, в виде количества очков9. Что еще хуже, машина может узнавать это количество с задержкой, уже после совершения тех или иных действий. Обучение на основе отложенного подкрепления – принцип, на базе которого DeepMind, дочерняя компания Google, построила машину, способную играть в шахматы, шашки и го. В конце партии система получает один-единственный сигнал, свидетельствующий о выигрыше или проигрыше. Во время самой игры обратная связь отсутствует – засчитывается лишь окончательная победа над соперником. Как же тогда машине определить, что нужно делать? И, если уж на то пошло, как она может оценить свои действия, если известен только исход игры?

Ученые нашли хитрое решение. Они программируют машину так, чтобы она делала сразу две вещи: действовала и одновременно оценивала собственный прогресс. Одна половина системы, так называемый «критик», учится предсказывать конечный результат. Цель этой сети искусственных нейронов заключается в том, чтобы как можно точнее оценить состояние игры и предсказать ее исход: я выигрываю или проигрываю? Благодаря «внутреннему критику» система способна оценивать свои действия в любой момент времени, а не только в конце. На основании этой оценки другая половина машины, «актор» (собственно, «исполнитель»), корректирует свое поведение: пожалуй, мне не стоит делать то-то и то-то – «критик» считает, что это увеличит мои шансы на проигрыш.

Испытание за испытанием «актор» и «критик» работают в тандеме: один учится выбирать наиболее эффективные действия, другой – как можно точнее оценивать их последствия. Спустя некоторое время – в отличие от того парня из анекдота, который падает с небоскреба и на лету восклицает: «Пока все хорошо!» – сеть «актор – критик» обретает невероятную прозорливость: способность предсказывать, какие партии скорее всего будут выиграны, а какие неизбежно закончатся катастрофой.

Комбинация «актор – критик» – одна из самых эффективных стратегий современного искусственного интеллекта. При поддержке иерархической нейронной сети она буквально творит чудеса. Еще в 1980-х годах эта система выиграла чемпионат мира по нардам, а недавно позволила DeepMind создать многофункциональную нейронную сеть, способную играть в разного рода видеоигры вроде Super Mario или Tetris10. Достаточно задать пиксели изображения в качестве входных данных, возможные действия в качестве выходных данных и очки в качестве функции вознаграждения. Всему остальному машина научится сама. Играя в Tetris, она обнаружит, что на экране отображаются разные фигуры, что падающая фигура важнее остальных, что те или иные действия могут изменить ее ориентацию и положение в пространстве и так далее, – а затем выработает оптимальную тактику. В Super Mario изменения входных данных и вознаграждений учат машину обращать внимание на совершенно иные параметры: какие пиксели образуют тело Марио, как он движется, где находятся враги, как выглядят стены, двери, ловушки, бонусы… и как себя вести рядом с ними. Регулируя свои настройки – то есть миллионы связей, соединяющих слои, – сеть может адаптироваться ко всем типам игр и научиться распознавать формы Tetris, Pac-Man

Конец ознакомительного фрагмента.

Текст предоставлен ООО «ЛитРес».

Прочитайте эту книгу целиком, купив полную легальную версию на ЛитРес.

Безопасно оплатить книгу можно банковской картой Visa, MasterCard, Maestro, со счета мобильного телефона, с платежного терминала, в салоне МТС или Связной, через PayPal, WebMoney, Яндекс.Деньги, QIWI Кошелек, бонусными картами или другим удобным Вам способом.

Примечания

1

Оскар Рибейру ди Алмейда ди Нимейер Суарис Филью (1907–2012) – латиноамериканский архитектор XX века, один из основателей современной школы бразильской архитектуры. (Прим. перев.)

2

В современной переводной литературе английский термин circuit переводится по-разному – «сеть», «цепь», «связь», «ансамбль», «контур», «комплекс», «система», «путь» и пр., хотя для всех этих структур в английском языке существуют свои термины. В настоящей книге мы будем использовать вариант «нейронная сеть», понимая под ней совокупность живых нейронов, соединенных друг с другом через синапсы и выполняющих общую функцию. (Прим. перев.)

3

Homo docens (лат.) – букв. Человек обучающий. (Прим. перев.)

4

На данный момент в науке нет однозначной точки зрения на этот счет. Ряд авторов предполагает, что активно обучают своих детенышей как минимум некоторые виды млекопитающих; возможно, и другие животные. См., например: Alem, S., Perry, C. J., Zhu, X., Loukola, O. J., Ingraham, T., Søvik, E., & Chittka, L. (2016). Associative mechanisms allow for social learning and cultural transmission of string pulling in an insect. PLoS Biology, 14(10), e1002564. (Прим. научн. ред.)

5

In silico (лат. «в кремнии») – термин, обозначающий компьютерное моделирование эксперимента; создан по аналогии с in vivo и in vitro. (Прим. перев.)

6

In vivo (лат. «внутри живого организма», «внутри клетки») – латинский термин, обозначающий проведение экспериментов на живом организме. (Прим. перев.)

7

Cпор о tabula rasa является одним из старейших споров в философии и связан с представлением о том, рождаются люди с уже заложенными в них индивидуальными различиями или нет. (Прим. научн. ред.)

8

Plastovski – слово с нетипичным для английского языка окончанием; swoon («обморок») и wistful («задумчивый») – типичные английские слова; dragostan – слово, отсутствующее в английском языке, но имеющее допустимый для английского языка фонетический и морфологический состав. (Прим. перев.)

9

Русский язык принадлежит к группе языков с таким же порядком слов, что и английский. Такая группа языков называется SVO (от англ. Subject – Verb – Object). Однако в русском языке – так же как, например, в финском или венгерском – этот порядок не подчиняется столь же жестким правилам, как в английском. (Прим. научн. ред.)

10

Вы можете проверить свой словарный запас (а также внести вклад в науку) с помощью интернет-ресурса – https://myvocab.info/