Книга Станисласа Деана «Как мы учимся»
В прошлый раз я писал о книге Скотта Янга «Суперобучение», в которой хорошо структурированы советы по самостоятельному обучению. После этого я у меня на очереди на чтение стояла книга на близкую тему, но объясняющая, как происходит обучение на уровне «железа», то есть мозга. Именно про эту книгу, которую написал французский нейробиолог и доктор наук Станислас Деан, и пойдет речь в этом посте. Как вы уже поняли из заголовка, книга называется «Как мы учимся». Особенно мне понравилось второе название (кстати, как оно правильно называется с точки зрения издательского дела?): «Почему мозг учится лучше, чем любая машина… пока».
Эта книга состоит из трех частей. Первая часть называется «Что такое научение?» и она посвящена двум вопросам. Во-первых, тому самому вопросу, который вынесен в заголовок части, то есть что такое «научение» в различных смыслах этого слова. И вторая тема этой части — чем биологический мозг отличается от компьютерных нейронных сетей, и каким образом мы должны модифицировать алгоритмы, чтобы машинное обучение приблизилось по эффективности к мозгу.
«Учиться — значит последовательно формировать как в искусственных, так и в естественных нейронных сетях внутреннюю модель внешнего мира.»
Главная проблема имеющихся алгоритмов обучения искусственных нейронных сетей (ИНС) по мнению автора заключается в нескольких вещах. Во-первых, эти алгоритмы очень не эффективны, они требуют огромного количества данных для обучения, в то время как естественный мозг может учиться на одном-двух примерах объектов, которые предъявлены человеку. И, во-вторых, имеющиеся в данный момент ИНС выполняют только лишь ту обработку данных, которую мозг выполняет в течение первых 200-300 миллисекунд, то есть то, что мы (или наш мозг) делаем бессознательно. По сути речь идет о распознавании, но самое интересное и сложное в происходит после этой стадии обработки входящей информации, и дальнейшая обработка происходит значительно медленнее. Именно дальнейшая обработка связана с обдумыванием распознанной информации и решением того, что с ней нужно делать дальше.