Саммари книги «Как мы учимся. Почему мозг учится лучше, чем любая машина… пока». Коллектив авторов

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 науки об обучении – создание искусственного интеллекта, самообучающихся алгоритмов, которые пока что значительно проигрывают человеческому мозгу в способности обучаться.

      О том, как мы учимся и почему пока превосходим искусственный интеллект, у автора есть несколько важных идей.

      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, которые 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.