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

Впрочем, мы «изобретаем» реальность не только во сне: бодрствуя, наш мозг постоянно проецирует гипотезы и интерпретативные системы на внешний мир. Это происходит потому, что каждое изображение, попадающее на сетчатку глаза, неоднозначно. Например, всякий раз, когда мы видим тарелку, ее изображение подобно бесконечному количеству эллипсов. Почему же мы видим тарелку круглой, хотя органы чувств говорят нам, что она овальная? Все дело в дополнительных данных, которые поставляет наш мозг: он знает, что круглая форма – наиболее вероятная интерпретация. За кулисами сенсорные области непрерывно вычисляют вероятности, и в сознание попадает только наиболее вероятная модель. Именно проекции мозга в конечном счете придают смысл потоку данных, поступающему от органов чувств. В отсутствие внутренних моделей необработанные сенсорные данные остались бы бессмысленными.

В процессе научения наш мозг захватывает фрагмент реальности, который он ранее упустил, и использует его для построения новой модели мира. Такие модели могут отражать как внешнюю реальность, так и внутреннюю: первые формируются, когда мы изучаем историю, ботанику или карту города; вторые – когда мы учимся координировать движения во время игры на скрипке. В обоих случаях мозг интернализирует (т.е. встраивает внутрь ) некий новый аспект реальности: фактически, чтобы усвоить неизвестный материал, он соответствующим образом перенастраивает свои нейронные сети.

Такие изменения, безусловно, не совершаются наугад. Научение – это прежде всего способность приспосабливаться к внешнему миру и способность исправлять ошибки. Но откуда мозг «знает», как обновить внутреннюю модель, если, скажем, он заблудился и не может найти свой дом, упал с велосипеда, проиграл партию в шахматы или неправильно написал слово «экстаз»? Рассмотрим семь ключевых идей, которые лежат в основе современных алгоритмов машинного обучения и которые применимы и к человеческому мозгу, – семь различных определений того, что значит «научение».

Иногда корректировка ментальной модели не представляет сложностей. Вообразите, что вы видите некий предмет и протягиваете к нему руку. Что происходит? Еще в XVII веке Рене Декарт (1596–1650) предположил, что наша нервная система должна содержать особые нейронные сети, преобразующие зрительные сигналы в мышечные команды (см. рисунок ниже). Вы можете убедиться в этом сами: попробуйте схватить предмет, надев очки другого человека, желательно близорукого. Еще лучше, если вам удастся раздобыть призматические очки, смещающие видимое изображение на дюжину градусов влево 5. Естественно, первая попытка закончится провалом: из-за призм вы протянете руку не в сторону самого предмета, а гораздо правее. Путем последовательных проб и ошибок вы скорректируете свои движения и впредь будете брать левее. С каждым разом ваши движения будут все более и более точными – это ваш мозг учится компенсировать смещение. Но если снять очки и попробовать снова, вы с удивлением обнаружите, что ваша рука тянется не туда. Вы взяли слишком далеко в левую сторону!

Что такое научение? Учиться – значит корректировать параметры внутренней модели. Например, чтобы научиться указывать на предмет пальцем, необходимо устранить смещение видимого изображения: каждая ошибка несет в себе полезную информацию, позволяющую сократить разрыв. В искусственных нейронных сетях применяется та же логика, хотя число возможных регулировок значительно больше. Распознавание рукописного знака требует тонкой настройки миллионов связей. Опять же, каждая ошибка – в данном случае это неверный выходной сигнал «8» – может быть использована для корректировки параметров соединений, что позволяет улучшить производительность в следующем испытании.

Что же произошло? Всего за несколько минут ваш мозг скорректировал внутреннюю модель зрения. Параметр этой модели, отвечающий за несоответствие между видимым изображением и положением вашего тела, был установлен на новое значение. Во время процесса корректировки методом проб и ошибок ваш мозг делает то, что делает всякий охотник, регулирующий оптический прицел своего ружья: он совершает пробный выстрел и на основании результатов сдвигает видоискатель в нужном направлении. Данный тип научения протекает быстро: достаточно нескольких попыток, чтобы компенсировать смещение видимых объектов. Однако новые параметры несовместимы со старыми – отсюда систематическая ошибка, которая возникает всякий раз, когда мы снимаем призмы и возвращаемся к нормальному зрению.