В головном мозге параметры – это синапсы, связи между нейронами, сила которых варьируется; в большинстве современных компьютеров параметры – это регулируемые веса или вероятности, определяющие силу каждой приемлемой гипотезы. Таким образом, научение – как в мозге, так и в машинах – требует поиска оптимального сочетания параметров, которые вместе определяют ментальную модель во всех ее подробностях. В этом смысле научение – проблема поиска; чтобы лучше понять, как научение работает в человеческом мозге, необходимо изучить, как алгоритмы обучения работают в современных компьютерах.

Сравнивая 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, мотивации и любопытства. Третий столп – обратная связь: всякий раз, когда реальность не совпадает с нашими ожиданиями, в нашем мозге распространяются сигналы ошибки. Они корректируют имеющиеся ментальные модели, исключают непригодные гипотезы и стабилизируют наиболее точные. Наконец, четвертый столп – это консолидация: периодически наш мозг компилирует (собирает воедино) то, что он усвоил, и переносит это в долговременную память, тем самым высвобождая нейронные ресурсы для дальнейшего научения. Важную роль в этом процессе консолидации играет повторение. Мозг активен даже во сне; во время сна он в ускоренном темпе воспроизводит свои прошлые состояния и перекодирует знания, приобретенные в течение дня.

Эти четыре столпа универсальны: младенцы, дети и взрослые всех возрастов используют их каждый раз, когда задействуют свою способность к научению. Вот почему все мы должны научиться владеть ими – именно так мы сможем научиться учиться. В заключении мы обсудим практические последствия этих научных открытий. Изменить наши подходы к научению и обучению в школе, дома или на работе вовсе не так сложно, как кажется. Простые рекомендации касательно игр, любознательности, социализации, концентрации и сна помогут еще больше развить то, что и так является величайшим талантом нашего мозга, – способность учиться.

Что такое научение? Во многих языках это слово имеет тот же корень, что и латинский глагол apprehendere («схватывать»): apprehending в английском, apprendre во французском, aprender в испанском и португальском. И действительно, научиться – значит уловить некий фрагмент реальности и перенести его в мозг. В когнитивных науках принято считать, что научение состоит в формировании внутренней модели мира. В процессе научения первичные данные, которые улавливают наши органы чувств, превращаются в более или менее абстрактные идеи, пригодные для повторного использования в новом контексте, – малые модели реальности.

Ниже мы узнаем, что обо всем этом говорит когнитивистика и наука об искусственном интеллекте. Как возникают такие внутренние модели в мозге и машинах? Как меняется репрезентация (представление) информации, когда мы учимся? Что происходит на уровне, общем для любого организма – будь то человек, животное или компьютер? Обсудив различные инженерные хитрости, позволяющие машинам учиться, мы получим более четкое представление о той невероятной работе, которую проделывает мозг всякого ребенка, когда он учится видеть, говорить и писать. Как ни странно, детский мозг сохраняет преимущество: несмотря на все технические и научные достижения, современные алгоритмы машинного обучения копируют лишь малую часть способностей человеческого мозга. Разобравшись, где заканчивается машинное обучение и в чем мозг ребенка превосходит даже самый мощный компьютер, мы точно определим, что значит «научение».

Что значит «научение»? Мое первое и самое общее определение таково: научиться – значит сформировать внутреннюю модель внешнего мира.

Вы можете этого не осознавать, но ваш мозг хранит тысячи таких моделей. Образно говоря, они похожи на миниатюрные муляжи, более или менее точно повторяющие реальность. Например, у всех нас есть ментальная карта района и дома, в котором мы живем, – достаточно закрыть глаза и мысленно представить их в мельчайших подробностях. Разумеется, никто из нас не родился с этой картой – мы приобрели ее посредством научения.

Богатство и разнообразие наших ментальных моделей, по большей части бессознательных, поражает воображение. Так, у любого англоговорящего читателя имеется обширная ментальная модель английского языка; благодаря ей он понимает слова, которые сейчас читает, и может догадаться, что слово plastovski – не английское, слова swoon и wistful – точно английские, а слово dragostan – возможно[8]. Помимо языковой модели, мозг содержит и несколько моделей тела, которые он постоянно использует для коррекции положения конечностей при движении и для поддержания равновесия. Другие ментальные модели кодируют наши знания о физических объектах и взаимодействии с ними: вы знаете, как держать ручку, писать или ездить на велосипеде. Третьи описывают близких нам людей: у каждого человека имеется огромный ментальный каталог его родственников и знакомых, в котором задокументированы их внешность, голоса, вкусы и причуды.