компьютерные алгоритмы с алгоритмами мозга in silico[5] и in vivo[6], мы постепенно получим более четкое представление о том, что означает научение на уровне мозга. Конечно, математикам и специалистам в области вычислительных систем не удалось разработать алгоритмы обучения, столь же мощные, как человеческий мозг, – пока. Тем не менее они все больше склоняются к теории оптимального алгоритма обучения, который должна использовать любая система, если она стремится к максимальной эффективности. Согласно этой теории, лучший ученик действует, как ученый, рационально использующий вероятности и статистику. Возникает новая модель: модель мозга как статистика, при которой корковые области мозга обрабатывают данные о вероятностях событий. Данная теория подчеркивает четкое разделение труда между наследственностью и средой: гены создают обширные пространства априорных гипотез, из которых впоследствии среда выбирает те, которые наилучшим образом описывают внешний мир. Иными словами, набор гипотез задан генетически, но их отбор зависит от опыта.
Согласуется ли эта теория с тем, как на самом деле работает мозг? И как научение реализуется в биологических нейронных сетях? Какие изменения происходят в нашем мозге, когда мы приобретаем новую компетенцию? Во второй части книги, «Как учится наш мозг», мы обратимся к психологии и нейробиологии. Особое внимание будет уделено младенцам – подлинным и непревзойденным самообучающимся машинам. Согласно новейшим исследованиям, они действительно ведут себя как юные специалисты по статистике. Их поразительная интуиция в сферах языка, геометрии, чисел и статистики подтверждает: младенцы могут быть чем угодно, но только не «чистым листом», tabula rasa[7]. При рождении детский мозг уже организован, он проецирует гипотезы на внешний мир с самого первого дня. Кроме того, дети обладают значительным запасом пластичности, которая отражается в беспрерывных изменениях синапсов. В пределах этой статистической машины наследственность и среда не противостоят друг другу – напротив, они действуют сообща. Результатом является структурированная, но пластичная система с уникальной способностью к самовосстановлению после травм и переориентации уже существующих нейронных сетей на овладение навыками, не предусмотренными эволюцией, – например, чтением или математикой.
В третьей части книги, «Четыре столпа научения», я подробно расскажу о некоторых хитростях, которые делают наш мозг самым эффективным самообучающимся устройством, известным на сегодняшний день. В значительной степени нашу способность к научению модулируют четыре основных механизма. Первый – это внимание, система нейронных сетей, которые отбирают, усиливают и передают сигналы, считающиеся нами релевантными, тем самым усиливая их воздействие в нашей памяти в сто раз. Второй столп – активное вовлечение: пассивный организм почти ничему не научится, ибо научение требует активного генерирования гипотез,
In silico (
In vivo (
Cпор о
