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.
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.
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.
