Верхум - Георгий Леонардович Васильев

бесполезной информации. Эта информация никак не влияет на нашу жизнь, поэтому мы можем её забыть или переврать без всяких последствий. Её достоверность не играет никакой роли.

Однако память человека хранит информацию и совсем другого рода. Это информация о том, как устроен мир и как в нём жить. Я буду называть её знаниями, чтобы отличать от необязательной и мусорной информации. К достоверности знаний предъявляются совсем другие требования. Знания должны соответствовать реальности, иначе последствия могут быть плачевными. Например, человеку совершенно необходимо знать, чем опасны оголённые провода, откуда берутся дети, как ладить с другими людьми и зарабатывать деньги. Накопление в голове мусорной информации не делает человека умнее. Оно разве что тренирует память. Умным мы считаем человека, который обладает многими знаниями и умеет ими пользоваться. А когда человек приобретает знания, мы говорим, что он учится.

Прорыв в понимании того, что означает “учиться”, произошёл в конце XIX века благодаря Ивану Павлову и Эдварду Торндайку. Павлов экспериментировал на собаках, а Торндайк – на кошках. Но это не единственное различие между ними. Павлов изучал обучение, а Торндайк – научение. Между этими двумя терминами, принятыми в педагогике и психологии, разница как между английскими teaching и learning. То есть обучение – это когда тебя учат, а научение – это когда ты сам учишься. Однако и обучение, и научение порождают в мозге того, кто учится, сходные процессы.

Первоначально Павлов даже не думал учить собак. Он их оперировал, чтобы понять, как работает пищеварительная система[156]. Погубив несколько десятков животных, Павлов научился выводить из живой собаки слюну и желудочный сок. Обычно слюна выделяется через секунду после того, как пища оказалась у собаки во рту. Но если перед кормлением регулярно звонить в колокольчик, то через 4-5 повторений этой процедуры собака начинает выделять слюну даже без еды – едва заслышит звон. Павлов назвал эту форму обучения выработкой условного рефлекса. Он обнаружил, что вместо звона можно использовать запах ванили или вращение какого-то предмета. Собака обучалась ассоциировать любой повторяющийся сигнал с едой. Лишь бы он регулярно предшествовал приёму пищи.

Торндайк поступал с кошками немного гуманнее. Он их не резал, а запирал в клетке, не подпуская к еде. Кошка могла выбраться из клетки, сообразив, что нужно надавить на рычаг. Тогда дверца отпиралась, и открывался путь к вожделенной рыбе. Торндайк пытался помогать кошке. Он брал её лапу и давил ею на рычаг. Он показывал ей, как действуют другие кошки, которые уже научились отпирать клетку. Всё это почти не помогало. Единственный метод, который работал безотказно, – это метод проб и ошибок. Кошка, пытаясь выбраться из клетки, рано или поздно случайно нажимала на рычаг. В каждый следующий раз она находила путь на волю всё быстрее и быстрее. В конце концов она научалась давить на рычаг, как только попадала в клетку[157].

Это менее очевидно, но собаки Павлова тоже использовали метод проб и ошибок. Вокруг собаки всё время происходит масса событий, которые она может интерпретировать как приметы приближающейся еды. И наверняка её мозг автоматически делает такие попытки. Но любые идеи отвергаются, если наблюдения собаки не подтверждают связь сигнала с едой. В её памяти закрепляется только та связь, которую регулярно повторяет экспериментатор. Получается, что собака всё время совершает мысленные пробы и отметает ошибочные догадки.

Подобно собакам Павлова и кошкам Торндайка, мы всё время ищем признаки благоприятных и неблагоприятных для нас событий. Предположив, что какая-то связь существует, мы её тестируем – продолжаем за ней следить, как собаки Павлова, или проверяем на практике, как кошки Торндайка. Неверные предположения мы отвергаем, а связи, устоявшие при тестировании, запоминаем. Иными словами, мы учимся так же, как животные, – используя метод проб и ошибок.

Однажды мой младший сын принёс из детского сада признание в любви. Девочка по имени Алёна нарисовала сердечко, пронзённое стрелой, и написала: “ЯША! Я ТЕБЯ!! ОБОЖАЮ!!!” Яша решил написать ответ. Мы с женой забеспокоились. Ребёнку всего 5 лет. Сможет ли? Алёне явно помогали родители, поэтому мы предложили Яше свою помощь. Однако он наотрез отказался: с детства был упрям.

Письмо сразу не заладилось. В его первой версии буква “Я” оказалась вывернутой наизнанку, как латинская “R”. Этот вариант был сразу отброшен. Потом Яша вместо “АЛЁНА” написал “АЛОНА”. Этот вариант тоже полетел под стол. Потом начал писать слово “ЛЮБЛЮ” через “У”. Неудачные версии отвергались одна за другой. Яша пыхтел, краснел, злился, но помощь не принимал. Наконец, с просветлевшим лицом, он принёс девятую версию, которая его полностью удовлетворила. Мы с женой только переглянулись, не зная, смеяться или плакать. Там было написано “АЛЁНА! Я ТЕБЯ ЛЮЛЮ”. Только одиннадцатая версия вышла без ошибок. Яша обвёл текст рамочкой, снабдил сердечком и двумя якорями. К сожалению, это письмо я вам показать не могу. Оно осталось у Алёны. Поэтому на картинке (илл. 4-06) вы видите текст в промежуточной девятой версии.

Илл. 4-06. Письмо Алёны и незаконченный ответ Яши.

Вот вам наглядная иллюстрация метода проб и ошибок. На нём построено не только обучение людей и животных. Он же лежит в основе машинного обучения. Подавляющее большинство современных систем искусственного интеллекта имитируют устройство мозга и его способность учиться. Они представляют собой искусственные нейронные сети, в которых можно регулировать силу связи между “нейронами”[158]. Если такая нейросеть делает предсказание и оно оказывается неверным, то достаточно сообщить ей об ошибке. Она сама перестраивает силу связи между своими “нейронами” так, чтобы уменьшить ошибку[159]. Повторяя эту процедуру многократно, сеть учится делать предсказания всё лучше и лучше. Основные современные методы машинного обучения фактически представляют собой разновидности метода проб и ошибок.

Современные системы искусственного интеллекта неразрывно связаны с большими данными. Требуется невообразимое количество исходной информации, чтобы научить нейросеть, скажем, распознавать человеческие лица или живую речь. Несмотря на то что мозг человека не может похвалиться быстродействием суперкомпьютеров, он умеет учиться гораздо быстрее. И ему требуется для научения несопоставимо меньше данных, чем искусственному интеллекту или любому животному. В чём же секрет этой исключительной человеческой способности?

Представьте себя на месте несчастной кошки Торндайка. Вас заперли в клетке. И даже если вы не любите рыбу, которая ждёт вас снаружи, вам всё равно хочется оттуда выбраться. Что вы будете делать? Уж точно не станете, подобно кошке, бегать по клетке, грызть прутья и мяукать. Скорее всего, вам понадобится буквально пара проб, чтобы убедиться, что дверь на волю заперта и