Când primul meu fiu avea doar doi ani, el iubea deja mașinile, știa toate mărcile și modelele (chiar mai mult decât mine, datorită prietenilor mei), le putea recunoaște printr-o mică parte din imagine. Toată lumea spunea: geniu. Deși au remarcat inutilitatea completă a acestor cunoștințe. Și, între timp, fiul s-a culcat cu ei, i-a rostogolit, i-a așezat exact pe rând sau într-un pătrat.
Când a împlinit 4 ani, a învățat să numere, iar la 5 poate deja să înmulțească și să adauge în 1000. Am jucat chiar și Math Workout (acest joc este pe Android - mi-a plăcut să calculez în metrou după muncă), iar la un moment dat a devenit eu. face numai asta. Și în timpul său liber, a numărat până la un milion, ceea ce i-a înghețat pe cei din jurul său. Geniu! - au spus ei, dar am bănuit că nu chiar așa.
Apropo, pe piață și-a ajutat mama destul de bine - a calculat suma totală mai repede decât vânzătorii de pe calculator.
În același timp, nu a jucat niciodată pe teren, nu a comunicat cu semenii, nu s-a înțeles foarte bine cu copiii și profesorii din grădiniță. În general, era un copil puțin rezervat.
Următorul pas a fost geografia - am încercat să canalizăm iubirea numerelor undeva și i-am oferit fiului nostru un vechi atlas sovietic. S-a scufundat în ea timp de o lună și după aceea a început să ne pună întrebări complicate în stil:
- Tată, ce țară crezi că are o suprafață mare: Pakistan sau Mozambic?
- Probabil Mozambic, i-am răspuns.
- Dar nu! Zona Pakistanului este cu până la 2.350 km2 mai mult - a răspuns fericit fiul.
Video promotional:
În același timp, nu era absolut interesat nici de popoarele care locuiau în aceste țări, nici de limbile lor, nici de haine, nici de muzica populară. Numai numere goale: suprafață, populație, volumul rezervelor minerale etc.
Toată lumea a admirat din nou. „Mai deștepți dincolo de anii lui”, au spus ei în jur, dar am fost din nou îngrijorat, pentru că Am înțeles că aceasta este o cunoaștere complet inutilă, care nu este legată de experiența de viață și care este greu de continuat să se dezvolte. Cea mai bună aplicație din tot ce am găsit a fost o propunere de a calcula câte mașini se vor încadra într-o parcare dacă o anumită țară este rulată cu asfalt (fără a ține cont de terenul montan), dar m-am oprit rapid, deoarece se smulge de genocid.
Interesant este că, până la această dată, tema automobilelor era complet dispărută, fiul nici nu-și amintea numele mașinilor sale preferate din colecția sa uriașă, pe care am început să o distribuim cu o pierdere de interes. Și apoi a început să numere mai încet în minte și a uitat curând piețele țărilor. În același timp, a început să comunice mai mult cu semenii săi, a devenit mai mult contact. Geniul a trecut, prietenii au încetat să admire, fiul a devenit doar un student bun, cu o penibilă pentru matematică și științe exacte.
Repetarea este mama învățării
S-ar părea pentru ce înseamnă toate acestea. Acest lucru se vede la mulți copii. Părinții lor declară tuturor că copiii lor sunt geniali, bunicile îi admiră și îi laudă pe copii pentru „cunoștințele” lor. Și apoi devin copii obișnuiți, pur și simplu deștepți, fără geniu mai mult decât fiul prietenului mamei mele.
În timp ce studiam rețelele neuronale, am întâlnit un fenomen similar și mi se pare că anumite concluzii pot fi trase din această analogie. Nu sunt biolog sau neuroștiințific. Cu atât mai mult - ghicitul meu, fără pretenția de a fi deosebit de științific. Aș fi bucuros să primesc comentarii de la profesioniști.
Când am încercat să înțeleg cum fiul meu a învățat să numere mai repede decât mine atât de mișto (a terminat un nivel în Math Workout în 20,4 secunde, în timp ce recordul meu era 21,9), mi-am dat seama că nu contează deloc. El a memorat că atunci când apare 55 + 17, trebuie să faceți clic pe 72. La 45 + 38, trebuie să faceți clic pe 83 și așa mai departe. La început, desigur, a numărat, dar saltul în viteză s-a produs în momentul în care a putut să-și amintească toate combinațiile. Și destul de repede a început să memoreze nu inscripții specifice, ci combinații de simboluri. Aceasta este exact ceea ce predau în școală, studiind tabelul de înmulțire - amintiți-vă tabelul de corespondență MxN -> P.
S-a dovedit că a perceput cea mai mare parte a informațiilor tocmai ca o conexiune între datele de intrare și datele de ieșire și că algoritmul foarte general pe care suntem obișnuiți să derulăm pentru a obține un răspuns nu s-a redus doar la un algoritm foarte bine clarificat, extrem de specializat, pentru numărarea numerelor din două cifre. El a făcut niște sarcini excelente, dar mult mai lent. Acestea. ceea ce toată lumea credea că este super mișto a fost de fapt simulat doar de o rețea neuronală bine pregătită pentru o sarcină specifică.
Cunoștințe suplimentare
De ce unii copii au capacitatea de a memora acest mod, în timp ce alții nu?
Imaginează-ți câmpul de interes al copilului (aici abordăm calitativ întrebarea, fără nicio măsurătoare). În stânga este câmpul de interese al unui copil obișnuit, iar în dreapta este câmpul de interese al unui copil „supradotat”. După cum era de așteptat, interesul principal este concentrat în zonele pentru care sunt aptitudini speciale. Dar pentru lucrurile de zi cu zi și comunicarea cu semenii, accentul nu mai este suficient. El consideră că această cunoaștere este de prisos.
Interesele unui copil obișnuit de 5 ani.
Interesele unui copil „genial” de 5 ani.
La astfel de copii, creierul analizează și desfășoară antrenamente doar pe teme selectate. Prin antrenament, rețeaua neuronală din creier trebuie să învețe să clasifice cu succes datele primite. Creierul are însă mulți, mulți neuroni la dispoziție. Mult mai mult decât este necesar pentru munca normală cu astfel de sarcini simple. De obicei, copiii rezolvă multe probleme diferite în viață, dar aici toate aceleași resurse sunt aruncate într-o gamă mai restrânsă de sarcini. Iar instruirea în acest mod duce cu ușurință la ceea ce profesioniștii din ML numesc suprafuncție. Rețeaua, folosind o abundență de coeficienți (neuroni), s-a antrenat astfel încât să dea întotdeauna exact răspunsurile necesare (dar poate da prostii complete pe datele de intrare intermediare, dar nimeni nu o vede). Astfel, antrenamentul a dus nu la faptul că creierul a selectat principalele caracteristici și le-a amintit, ci la faptul că a ajustat numeroși coeficienți,pentru a da un rezultat precis pe datele deja cunoscute (ca în imaginea din dreapta). Mai mult decât atât, creierul a învățat așa și alte subiecte, având o pregătire slabă (ca în imaginea din stânga).
Ce este potrivirea și montarea?
Pentru cei care nu sunt în subiect, vă voi spune foarte pe scurt. Atunci când antrenați o rețea neuronală, sarcina este să selectați un anumit număr de parametri (ponderi de comunicare între neuroni), astfel încât rețeaua să răspundă la datele de antrenament (proba de antrenament) cât mai îndeaproape și mai exact posibil.
Dacă există prea puțini astfel de parametri, atunci rețeaua nu va putea lua în considerare detaliile eșantionului, ceea ce va duce la un răspuns foarte dur și mediu care nu funcționează bine chiar și pe proba de pregătire. Similar cu imaginea din stânga de mai sus. Este inadecvat.
Cu un număr adecvat de parametri, rețeaua va da un rezultat bun, „înghițind” abateri puternice ale datelor de instruire. O astfel de rețea va răspunde bine nu numai la eșantionul de instruire, ci și la alte valori intermediare. Ca imaginea din mijlocul de mai sus.
Însă, dacă rețelei i se oferă prea mulți parametri configurabili, atunci se va antrena să reproducă chiar abateri și fluctuații puternice (inclusiv cele cauzate de erori), ceea ce poate duce la o absență completă atunci când încercați să obțineți un răspuns la datele de intrare nu din proba de instruire. Ceva de genul imaginii din dreapta sus. Este exagerat.
Un exemplu ilustrativ simplu.
Să spunem că aveți mai multe puncte (cercuri albastre). Trebuie să desenați o curbă lină pentru a prezice poziția altor puncte. Dacă luăm, de exemplu, un polinom, apoi la grade mici (până la 3 sau 4), curba noastră lină va fi destul de precisă (curba albastră). În acest caz, curba albastră poate să nu treacă prin punctele originale (puncte albastre).
Cu toate acestea, dacă numărul coeficienților (și, prin urmare, gradul polinomului) este crescut, atunci precizia de trecere a punctelor albastre va crește (sau chiar va fi o lovitură de 100%), dar comportamentul dintre aceste puncte va deveni imprevizibil (vezi cum fluctua curba roșie).
Mi se pare că tendința copilului către un subiect specific (obsesie) și ignoranța completă a restului subiectelor duce la faptul că atunci când predă prea mulți „coeficienți” sunt dați tocmai acestor subiecte.
Având în vedere că rețeaua este configurată pentru date de intrare specifice și nu a evidențiat „caracteristicile”, dar „amintit” stupid de datele de intrare, nu poate fi utilizată cu date de intrare ușor diferite. Aplicabilitatea unei astfel de rețele este foarte restrânsă. Odată cu vârsta, orizonturile se lărgesc, accentul devine estompat și nu mai există posibilitatea de a atribui același număr de neuroni aceleiași sarcini - ei încep să fie folosiți în sarcini noi mai necesare copilului. „Setările” acelei rețele supra-echipate se prăbușesc, copilul devine „normal”, geniul dispare.
Desigur, dacă un copil are o abilitate care este utilă în sine și poate fi dezvoltat (de exemplu, muzică sau sport), atunci „geniul” său poate fi menținut mult timp și chiar a adus aceste abilități la un nivel profesional. Dar, în majoritatea cazurilor, acest lucru nu funcționează și nu va rămâne nici urmă de 8-10 ani.
concluziile
- ai un copil genial? o sa treaca;)
- perspectiva și „geniul” sunt lucruri legate și sunt conectate tocmai prin mecanismul de învățare
- acest „geniu” aparent este cel mai probabil nu este deloc geniu, ci efectul unei antrenamente prea puternice a creierului asupra unei sarcini specifice fără a o înțelege - doar toate resursele au fost dedicate acestei sarcini
- la corectarea intereselor înguste ale copilului, geniul său dispare
- dacă copilul dvs. este „genial” și puțin mai rezervat decât colegii, atunci trebuie să dezvoltați cu atenție aceste aceleași abilități, dezvoltându-vă în mod activ orizonturile în paralel și nu vă concentrați pe aceste abilități „cool”, dar de obicei inutile.
Autor: Sergey Poltorak
