Онлайн-Книжки » Книги » 👨‍👩‍👧‍👦 Домашняя » Как мы учимся. Почему мозг учится лучше, чем любая машина… пока - Станислас Деан

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

225
0

Шрифт:

-
+

Интервал:

-
+

Закладка:

Сделать
1 ... 15 16 17 ... 101
Перейти на страницу:

Это происходит потому, что некоторые грамматические слова употребляются очень часто и почти всегда стоят перед существительным. Может показаться, что подобные рассуждения создают замкнутый круг, но это не так. Примерно в шесть месяцев малыши начинают овладевать существительными: первыми в списке идут самые знакомые, например, bottle («бутылочка») и chair («стул»). Через некоторое время дети замечают, что этим словам часто предшествует другое слово – артикль the. Вывод: все эти слова, вероятно, принадлежат к одной категории (существительным) и обычно обозначают вещи. Руководствуясь данным метаправилом, ребенок, который услышал новое высказывание, например the butterfly («бабочка»), прежде всего ищет возможное значение среди окружающих его объектов, а не расценивает слово как глагол или прилагательное. Каждый последующий эпизод подкрепляет это правило, а оно, в свою очередь, облегчает и ускоряет последующее научение. Специалисты по психологии развития утверждают, что ребенок полагается на синтаксический бутстрэппинг: детский алгоритм овладения языком развертывается постепенно, сам по себе, основываясь на последовательности небольших, но систематических шагов вывода.


Учиться – значит выбирать простейшую модель, которая согласуется с данными. Предположим, я покажу вам картинку, которая приведена выше, и скажу, что три объекта, обведенные в квадрат, – это «туфы». Располагая столь скудными данными, как вы найдете другие туфы? Ваш мозг вычисляет принципы, по которым были обведены именно эти изображения, строит иерархическое дерево их основных свойств, а затем выбирает самую маленькую ветвь, которая совместима со всеми данными.


Существует еще одно метаправило, которое дети часто используют для ускорения усвоения новых слов. Оно называется «допущением взаимного исключения» и вкратце может быть сформулировано следующим образом: одна вещь – одно название. Проще говоря, закон гласит, что два разных слова едва ли будут относиться к одному и тому же понятию – во всяком случае, это маловероятно. Следовательно, незнакомое слово скорее всего обозначает новый предмет или новую концепцию. Благодаря этому правилу ребенок, услышавший новое слово, может ограничить поиски его значения вещами, названия которых он пока не знает. Начиная с 16 месяцев дети мастерски пользуются этим трюком30. Проведем эксперимент: возьмите две мисочки – пусть одна будет синяя, а другая, скажем, оливково-зеленая – и скажите ребенку: «Дай мне оливновую миску». Ребенок даст вам ту миску, которая не синяя (слово, которое он уже знает). Очевидно, он полагает, что если бы вы говорили о синей миске, то вы бы употребили слово «синяя» – значит, вы имеете в виду другую. Одного-единственного раза достаточно, чтобы через несколько недель малыш вспомнил, что этот странный цвет называется «оливновый».

Здесь мы снова видим, что владение метаправилом значительно ускоряет процесс научения. Вполне вероятно, что само это метаправило тоже приобретено. И действительно, некоторые эксперименты показывают, что малыши из двуязычных семей применяют его гораздо реже, чем дети с одним родным языком31. Билингвальный опыт подсказывает им, что родители могут использовать разные слова, чтобы сказать одно и то же. Одноязычные дети, напротив, часто полагаются на правило исключительности. Со временем они приходят к выводу, что всякий раз, когда вы произносите новое слово, вы хотите познакомить их с новым предметом или концепцией. Услышав фразу «дай мне глакс» в комнате, полной знакомых предметов, ребенок будет повсюду искать эту таинственную штуку: ему и в голову не придет, что вы можете иметь в виду одну из уже известных ему вещей.

Все эти метаправила иллюстрируют так называемый «дар абстракции»: самые абстрактные метаправила усвоить легче всего – хотя бы потому, что их подтверждает каждое слово, которое слышит ребенок. Таким образом, грамматическое правило «перед существительным обычно идет артикль the» вполне может быть усвоено на ранней стадии и впоследствии облегчить приобретение обширного репертуара существительных. Благодаря абстракции примерно в два-три года дети вступают в благословенный период, по праву называемый «лексическим взрывом». В это время они без усилий выучивают от десяти до двадцати новых слов в день, полагаясь на подсказки, которые до сих пор ставят в тупик лучшие алгоритмы на планете.

Способность использовать метаправила, по-видимому, требует достаточно развитого интеллекта. Если так, значит, она присуща только человеку? Не совсем. В определенной степени делать абстрактные умозаключения способны и другие животные. Возьмем случай с Рико – бордер-колли, которого научили приносить самые разные предметы32. Все, что вам нужно, – это сказать: «Рико, принеси динозавра». Животное убегает в комнату с игрушками и через несколько секунд возвращается с плюшевым динозавром в пасти. Этологи, которые проверяли Рико, установили, что он знает около двухсот слов. Но это еще не самое удивительное. Оказывается, чтобы выучить новые слова, пес применял принцип взаимной исключительности! Если бы вы сказали: «Рико, принеси сикирид» (новое слово), он бы вернулся с предметом, названия которого не знал. Иными словами, Рико использовал метаправила, в том числе правило «одна вещь – одно название».

Математики и специалисты в области вычислительной техники уже приступили к разработке алгоритмов, которые позволят машинам усваивать подобную иерархию правил, метаправил и метаметаправил. В этих иерархических алгоритмах каждый эпизод обучения ограничивает не только параметры низкого уровня, но и знания самого высокого уровня, абстрактные гиперпараметры, которые, в свою очередь, управляют последующим обучением. Хотя таким системам еще далеко до экстраординарной эффективности, присущей человеческому мозгу при овладении речью, они показывают неплохие результаты. Например, на цветной иллюстрации 4 представлен новейший алгоритм, который, подобно искусственному ученому, ищет лучшую модель внешнего мира33. Данная система обладает набором абстрактных примитивов, а также грамматикой, позволяющей генерировать бесконечное число структур более высокого уровня посредством рекомбинации этих элементарных правил. Например, она может определить линейную цепочку как последовательность тесно связанных точек, описываемую правилом «с каждой точкой соседствуют две другие точки – одна слева, другая справа», и совершенно самостоятельно обнаружить, что такая цепочка является наилучшим способом представления множества целых чисел (от нуля до бесконечности) или политических взглядов (от ультралевых до ультраправых). Вариант той же грамматики дает двоичное дерево, где каждый узел имеет одного родителя и двух потомков. Такая древовидная структура выбирается автоматически, когда систему просят представить живые существа; машина, подобно искусственному Дарвину, заново открывает древо жизни!

Другие комбинации правил порождают плоскости, цилиндры и сферы, и алгоритм определяет, как такие структуры приближенно выражают географию нашей планеты. Более сложные версии того же алгоритма могут выразить еще более абстрактные идеи. Например, американские специалисты в сфере вычислительной техники Ной Гудман и Джош Тененбаум разработали систему, способную открыть принцип причинности34, согласно которому одни события вызывают другие. Его формулировка носит весьма абстрактный и математический характер: «В направленном ациклическом графе, связывающем различные переменные, существует подмножество переменных, от которых зависят все остальные». Хотя это определение почти невозможно понять, оно прекрасно иллюстрирует тип абстрактных внутренних формул, которые эта ментальная грамматика способна выразить и проверить. Система тестирует тысячи таких формул, но сохраняет только те из них, которые согласуются с входящими данными. В результате она быстро выводит принцип причинности (если, конечно, некоторые из получаемых ею сенсорных сигналов являются причинами, а другие – следствиями). Это еще одно доказательство в пользу дара абстракции: принятие такой высокоуровневой гипотезы значительно ускоряет процесс обучения, ибо радикально сужает объем правдоподобных гипотез, среди которых осуществляется поиск. Вот почему из поколения в поколение дети неустанно спрашивают «почему?» и ищут объяснений, тем самым подпитывая бесконечную погоню нашего вида за научными знаниями.

1 ... 15 16 17 ... 101
Перейти на страницу:

Внимание!

Сайт сохраняет куки вашего браузера. Вы сможете в любой момент сделать закладку и продолжить прочтение книги «Как мы учимся. Почему мозг учится лучше, чем любая машина… пока - Станислас Деан», после закрытия браузера.

Комментарии и отзывы (0) к книге "Как мы учимся. Почему мозг учится лучше, чем любая машина… пока - Станислас Деан"