Ошибаться полезно. Почему несовершенство мозга является нашим преимуществом - стр. 20

То, что можно выучить, впоследствии можно и забыть. Но если вы что-то поняли, то уже не сможете вернуться к состоянию непонимания. В обучении как таковом нет ничего особенного. Обучаться могут многие животные и даже компьютеры. Но на то, чтобы понимать окружающие явления, способен только наш мозг, и этим искусством он владеет благодаря тому, что не ограничивается накоплением данных, а пытается обнаружить корреляции между ними. Только таким путем из данных рождается знание. Их нельзя путать. Правда, в современном оцифрованном мире между ними зачастую ставится знак равенства. Однако, хотя символы:-) и:-(равны в количественном выражении, они несут в себе совершенно разную информацию. Я уже не говорю про эмоциональную подоплеку (улыбающееся лицо вызывает радостные чувства). Для компьютера разница между:-) и:-(составляет 33 процента, но для нас – все сто.

Как мы усваиваем эти знания и концепции? Как мы понимаем мир? Давайте сначала познакомимся с образцами непонимания на примере компьютерных алгоритмов, причем самых современных из тех, которые имеются на сегодняшний день, – так называемых глубоких нейронных сетей. Речь идет о компьютерных системах, в основе программирования которых лежит неклассическая логика (из А вытекает Б). Они построены по примеру мозга (по крайней мере, так утверждают) и копируют его нейронную структуру. В ходе работы цифровые «нейроны» приспосабливаются друг к другу, взаимодействуя в местах контакта, в зависимости от того, какие данные обрабатываются. Поскольку нейроны самостоятельно анализируют характер своих контактов, со временем система может самообучаться. К примеру, если мы хотим, чтобы программа распознавала пингвинов, ей демонстрируются сотни тысяч разных фотографий, среди которых попадаются сотни изображений пингвинов. В результате программа сама определяет отличительные особенности пингвинов и начинает понимать, кто это такой.

Прогресс этих искусственных нейронных сетей поражает. Только за счет демонстрации изображений такие системы самостоятельно находят животных, предметы и людей на любых фотографиях. Их способность распознавать лица уже превосходит человеческую (приложение Google может распознавать в толпе не только человеческие лица, но и коровьи морды). Но давайте скажем прямо: подобные компьютерные системы имеют такое же отношение к мозгу, как футболист-любитель, играющий в районном первенстве, к олимпийскому чемпиону по десятиборью. Они даже выступают в разных видах спорта, так как компьютер делает отнюдь не то же самое, что нервные клетки, что бы ни заявляли концерны, работающие в сфере информационных технологий и якобы создающие искусственные нейронные сети. Компьютер не обладает настоящей нейронной сетью и строится не по образцу мозга. Это всего лишь маркетинговый трюк производителей. Ведь для того, чтобы научиться выделять на картинке пингвина, компьютер должен предварительно просмотреть тысячи изображений. Мозгу же это не требуется.