Как мы учимся. Почему мозг учится лучше, чем любая машина… пока - стр. 9

Вместе с тем человеческому мозгу свойственны индивидуальные вариации. В крайних случаях они могут носить патологический характер. В настоящее время реальность таких нарушений развития, как дислексия, дискалькулия, диспраксия и расстройства внимания, уже не вызывает сомнений. К счастью, благодаря лучшему пониманию архитектуры, порождающей данные отклонения, мы обнаружили, что существуют простые стратегии их диагностики и компенсации. Посему одной из целей данной книги я вижу распространение этих научных знаний с тем, чтобы каждый учитель и каждый родитель мог выбрать оптимальную тактику обучения. Хотя дети сильно отличаются друг от друга по содержанию своих знаний, все они пользуются одними и теми же алгоритмами научения. Следовательно, педагогические приемы, успешно внедряемые в работе со всеми детьми, будут эффективны и для детей с нарушениями обучаемости – только применять их следует с большим вниманием, терпением, систематичностью и толерантностью к ошибкам.

Последнее особенно важно: хотя обратная связь по ошибкам необходима, многие дети со временем не только теряют уверенность в себе, но и утрачивают всякое любопытство. Проблема в том, что их зачастую наказывают за ошибки, а не помогают исправиться. В школах по всему миру обратная связь синонимична наказанию и стигматизации (в одной из глав мы подробно поговорим о том, какую роль играют в этой путанице школьные отметки). Отрицательные эмоции снижают учебный потенциал мозга, в то время как безопасная среда, не вызывающая чувства страха, наоборот, содействует восстановлению нейропластичности. Любой прогресс в образовании возможен только в том случае, если мы одновременно учитываем и эмоциональные, и познавательные аспекты нашего мозга – в современной когнитивной нейронауке оба считаются ключевыми элементами успешного научения.

Сегодня перед человеческим интеллектом встает новая проблема: с недавних пор мы больше не являемся единственными чемпионами по способности учиться. Во всех областях знаний алгоритмы машинного обучения бросают вызов уникальному статусу нашего вида. Благодаря им современные смартфоны умеют распознавать лица и голоса, транскрибировать речь, переводить с одного языка на другой, управлять различными устройствами и даже играть в шахматы или го намного лучше, чем мы. Машинное обучение превратилось в многомиллиардную индустрию, черпающую вдохновение из организации и функционирования нашей собственной нервной системы. Но как работают эти искусственные алгоритмы? Помогут ли их принципы понять, что такое научение? Способны ли они уже сейчас имитировать работу живого мозга или им еще предстоит пройти долгий путь?