Как мы учимся. Почему мозг учится лучше, чем любая машина… пока - [18]

Когнитивист Дуглас Хофштадтер однажды сказал, что распознать букву А – настоящая проблема для искусственного интеллекта! Данное язвительное замечание, несомненно, является сильным преувеличением, но доля истины в нем есть: даже в таком тривиальном контексте люди умело справляются с абстракциями. Этот наш дар лежит в основе одного забавного явления повседневной жизни капчи – коротенькой последовательности букв, которую просят распознать некоторые сайты, дабы убедиться, что вы человек, а не машина. Многие годы капчи успешно противостояли машинам. Но компьютерная наука развивается быстро: в 2017 году искусственной системе удалось распознать капчу почти на человеческом уровне¹⁸. Неудивительно, что этот алгоритм имитирует человеческий мозг сразу в нескольких отношениях. Совершая истинный tour de force[11], он умудряется извлечь скелет каждой буквы, внутреннюю сущность буквы А, после чего использует все ресурсы статистического мышления, чтобы проверить, применима ли эта абстрактная идея к имеющемуся образу. И все же этот компьютерный алгоритм, каким бы сложным он ни был, работает только с капчами. Наш мозг применяет способность распознавать абстракции во всех аспектах повседневной жизни.

Эффективная обработка данных. Все согласятся с тем, что современные нейронные сети обучаются слишком медленно: им требуются тысячи, миллионы, даже миллиарды элементов данных, чтобы сформировать представление об определенной области. У нас даже есть экспериментальные доказательства этой медлительности. Например, чтобы научиться приемлемо играть на консоли Atari, нейронной сети, разработанной DeepMind, необходимо минимум 900 часов, а человеку – всего 2!¹⁹ Другой пример – овладение речью. По оценкам психолингвиста Эммануэля Дюпу, в большинстве французских семей дети слышат от 500 до 1000 часов речи в год; этого более чем достаточно для усвоения языка Декарта, даже с такими мудреностями, как soixante douze («семьдесят два») или s'il vous plaît («пожалуйста»). С другой стороны, в племени цимане, населяющем север боливийской Амазонки, дети слышат только 60 часов речи в год, но это отнюдь не мешает им отлично говорить на языке цимане. Для сравнения: лучшие современные компьютерные системы от Apple, Baidu и Google требуют в 20–1000 раз больше данных, чтобы достичь даже мизерной языковой компетенции. В плане научения эффективность человеческого мозга остается непревзойденной: машины способны поглощать огромное количество информации, зато мы способны обрабатывать ее более эффективно. Иными словами, из минимума данных люди умеют извлекать максимум.

Социальное научение. Человек – единственный вид, который добровольно делится информацией: мы многому учимся у других людей благодаря речи. Данная способность до сих пор остается вне досягаемости современных искусственных нейросетей. В искусственных моделях знания зашифрованы, рассеяны в значениях сотен миллионов синаптических весов. В этой скрытой, имплицитной форме их нельзя извлечь и избирательно передать другим. Мы, напротив, можем эксплицитно сообщить другим информацию самого высокого уровня – ту, которая достигает нашего сознания. Сознательное знание неразрывно связано с возможностью его вербального выражения: всякий раз, когда мы приходим к более или менее четкому пониманию некоего явления, ментальная формула находит отклик в нашем языке мышления, и мы можем сообщить о ней окружающим с помощью речи. Необычайная эффективность, с которой человек делится своими знаниями с другими, используя минимальное количество слов («Чтобы попасть на рынок, поверните направо, на маленькую улочку за церковью»), до сих пор беспрецедентна как для животного мира, так и для мира компьютеров.

Научение с одной попытки. Ярчайший пример такой эффективности – усвоение нового материала с первой попытки. Если я употреблю новый глагол, скажем, «курдячить»[12], хотя бы один раз, вы тоже сможете его использовать. Конечно, некоторые искусственные нейросети могут запомнить мою фразу. Но что машины пока не умеют делать хорошо, так это интегрировать новую информацию в существующую сеть знаний – а человеческому мозгу это отлично удается. Вы не только запоминаете новый глагол «курдячить», но и мгновенно понимаете, как его спрягать и вставлять в другие предложения: вы часто курдячите? я курдячил вчера, а они курдячат сегодня. Когда я говорю: «Давайте покурдячим завтра» – вы не просто узнаете новое слово, вы вставляете его в обширную систему символов и правил. Например, «курдячить» – личный глагол II спряжения (я курдячу, ты курдячишь, он курдячит и т.д.). Научиться – значит успешно внедрить новые знания в существующую сеть.

Систематичность и язык мышления. Грамматические правила – лишь один из примеров необычайного таланта нашего мозга: способности обнаруживать общие законы, лежащие в основе конкретных случаев. Будь то математика, язык, наука или музыка, человеческий мозг ухитряется извлекать из них абстрактные принципы, систематические правила, которые он может вновь применить в самых разных контекстах. Возьмем, к примеру, арифметику: наша способность складывать два числа носит очень общий характер – как только мы научились этой процедуре на малых числах, мы без труда можем применить ее к произвольно большим числам. Но главное – мы умеем делать обобщающие выводы. Многие дети в возрасте пяти-шести лет обнаруживают, что за каждым числом