Kad manam pirmajam dēlam bija tikai divi, viņš jau mīlēja automašīnas, zināja visas markas un modeļus (pat vairāk nekā es, pateicoties saviem draugiem), varēja tos atpazīt pēc nelielas tēla daļas. Visi teica: ģēnijs. Lai gan viņi atzīmēja šo zināšanu pilnīgu bezjēdzību. Un dēls tikmēr ar viņiem gulēja, ripināja tos, nolika precīzi rindā vai kvadrātā.
Kad viņam bija 4 gadi, viņš iemācījās skaitīt, un pie 5 viņš jau varēja reizināt un pievienot 1000 robežās. Mēs pat spēlējām Math Workout (šī spēle ir paredzēta operētājsistēmai Android - man patika aprēķināt metro pēc darba), un kādā brīdī viņš kļuva par mani tikai dari tā. Un brīvajā laikā viņš saskaitīja līdz miljonam, kas iesaldēja apkārtējos. Ģēnijs! - viņi teica, bet mums bija aizdomas, ka ne gluži.
Starp citu, tirgū viņš diezgan labi palīdzēja mātei - kopējo summu viņš aprēķināja ātrāk nekā kalkulatorā esošie pārdevēji.
Tajā pašā laikā viņš nekad nespēlēja laukumā, nekontaktējās ar vienaudžiem, ļoti labi netika galā ar bērniem un skolotājiem bērnudārzā. Kopumā viņš bija mazliet atturīgs bērns.
Nākamais solis bija ģeogrāfija - mēs mēģinājām kaut kur novirzīt skaitļu mīlestību un savam dēlam uzdāvinājām veco padomju atlantu. Viņš mēnesī to ienira un pēc tam sāka uzdot mums sarežģītus jautājumus šādā stilā:
- Tēt, kura valsts, jūsuprāt, ir plaša teritorija: Pakistāna vai Mozambika?
"Droši vien Mozambika," es atbildēju.
- Bet nē! Pakistānas teritorija ir pat 2350 km2 vairāk, - dēls laimīgi atbildēja.
Reklāmas video:
Tajā pašā laikā viņu absolūti neinteresēja ne šīs valstis apdzīvojošās tautas, ne viņu valodas, ne apģērbs, ne tautas mūzika. Tikai tukši skaitļi: platība, iedzīvotāju skaits, derīgo izrakteņu krājumu apjoms utt.
Visi atkal apbrīnoja. "Gudrs pēc viņa gadiem," viņi teica apkārt, bet es atkal uztraucos, jo Es sapratu, ka šīs ir pilnīgi bezjēdzīgas zināšanas, kas nav saistītas ar dzīves pieredzi un kuras ir grūti turpināt attīstīt. Vislabākais pielietojums, ko esmu atradis, bija priekšlikums aprēķināt, cik automašīnu ietilps autostāvvietā, ja konkrētā valstī tiks uzklāts asfalts (neņemot vērā kalnaino reljefu), bet es ātri apstājos, jo tas smird par genocīdu.
Interesanti, ka līdz tam laikam automašīnu tēma bija pilnībā izzudusi, dēls pat neatcerējās savu iecienīto automašīnu nosaukumus no savas milzīgās kolekcijas, kuras mēs sākām izplatīt, zaudējot interesi. Un tad viņš prātā sāka lēnāk skaitīt un drīz aizmirsa valstu laukumus. Tajā pašā laikā viņš sāka vairāk komunicēt ar vienaudžiem, kļuva kontaktīgāks. Ģēnijs pagāja, draugi pārstāja apbrīnot, dēls kļuva vienkārši labs students ar aizrautību ar matemātiku un eksaktajām zinātnēm.
Atkārtošana ir mācīšanās māte
Šķiet, kam tas viss domāts. Tas ir redzams daudziem bērniem. Viņu vecāki visiem paziņo, ka viņu bērni ir ģēniji, vecmāmiņas apbrīno un slavē bērnus par viņu “zināšanām”. Un tad viņi izaug par parastajiem, vienkārši gudrajiem bērniem, ne vairāk ģēnijiem kā manas mātes drauga dēls.
Pētot neironu tīklus, es saskāros ar līdzīgu parādību, un man šķiet, ka no šīs analoģijas var izdarīt dažus secinājumus. Es neesmu biologs vai neirozinātnieks. Viss tālāk - mani minējumi bez apgalvojuma, ka tie būtu īpaši zinātniski. Es labprāt saņemtu komentārus no profesionāļiem.
Kad es mēģināju saprast, kā mans dēls iemācījās skaitīt ātrāk par mani tik vēsi (viņš matemātikas treniņā pabeidza līmeni 20,4 sekundēs, kamēr mans rekords bija 21,9), es sapratu, ka viņš nemaz nerēķinās. Viņš uzzināja, ka tad, kad parādījās 55 + 17, viņam bija jānospiež 72. Uz 45 + 38 viņam bija jānospiež 83 utt. Sākumā, protams, viņš skaitīja, bet ātruma lēciens notika brīdī, kad viņš spēja atcerēties visas kombinācijas. Un diezgan ātri viņš sāka iegaumēt nevis konkrētus uzrakstus, bet simbolu kombinācijas. Tas ir tieši tas, ko viņi māca skolā, studējot reizināšanas tabulu - atcerieties korespondences tabulu MxN -> P.
Izrādījās, ka viņš lielāko daļu informācijas uztvēra precīzi kā savienojumu starp ieejas datiem un izvadi, un ka ļoti vispārīgais algoritms, kuru mēs esam pieraduši ritināt, lai iegūtu atbildi, nebija tikai reducēts uz ļoti labi slīpētu ļoti specializētu algoritmu divciparu skaitļu skaitīšanai. Viņš veica dažus izcilus uzdevumus, bet daudz lēnāk. Tie. to, ko visi uzskatīja par superīgu, patiesībā simulēja labi apmācīts neironu tīkls konkrētam uzdevumam.
Papildu zināšanas
Kāpēc dažiem bērniem ir iespēja šādi iegaumēt, bet citiem nē?
Iedomājieties bērna interešu lauku (šeit mēs pieiet jautājumam kvalitatīvi, bez jebkādiem mērījumiem). Kreisajā pusē ir parasta bērna interešu lauks, bet labajā pusē - "apdāvināta" bērna interešu lauks. Kā gaidīts, galvenā interese ir koncentrēta uz jomām, kurām ir īpašas spējas. Bet ikdienas lietām un saziņai ar vienaudžiem uzmanība vairs nav pietiekama. Viņš uzskata, ka šīs zināšanas ir liekas.
Parasta bērna 5 gadu vecuma intereses.
"Izcili" 5 gadus veca bērna intereses.
Šādiem bērniem smadzenes analizē un vada apmācību tikai par izvēlētām tēmām. Apmācības laikā smadzeņu neironu tīklam jāiemācās veiksmīgi klasificēt ienākošos datus. Bet smadzeņu rīcībā ir daudz, daudz neironu. Daudz vairāk, nekā nepieciešams normālam darbam ar tik vienkāršiem uzdevumiem. Parasti bērni dzīvē risina daudzas dažādas problēmas, bet šeit visi šie paši resursi tiek izmesti šaurākā uzdevumu klāstā. Apmācība šajā režīmā viegli noved pie tā, ko ML speciālisti dēvē par pārāk lielu aprīkojumu. Tīkls, izmantojot koeficientu (neironu) pārpilnību, ir trenējies tādā veidā, ka vienmēr sniedz tieši vajadzīgās atbildes (taču tas var sniegt pilnīgas muļķības par starpposma ievades datiem, bet neviens to neredz). Tādējādi apmācība noveda nevis pie tā, ka smadzenes izvēlējās galvenās īpašības un atcerējās tās, bet gan pie tā, ka tās pielāgoja daudzus koeficientus,lai iegūtu precīzu rezultātu par jau zināmiem datiem (kā attēlā labajā pusē). Turklāt smadzenes ir iemācījušās tā sauktās citas tēmas, slikti apmācītas (kā attēlā kreisajā pusē).
Kas ir nepietiekams un pārmērīgs aprīkojums?
Tiem, kas neaptver šo tēmu, es jums pastāstīšu ļoti īsi. Apmācot neironu tīklu, uzdevums ir izvēlēties noteiktu parametru skaitu (neironu saziņas svarus), lai tīkls pēc iespējas precīzāk un precīzāk reaģētu uz apmācības datiem (apmācības paraugu).
Ja šādu parametru ir par maz, tad tīkls nevarēs ņemt vērā sīkāku informāciju par izlasi, kas novedīs pie ļoti aptuvenas un vidējas atbildes, kas nedarbojas labi pat uz treniņu paraugu. Līdzīgi kā attēlā pa kreisi augšpusē. Tas ir nepietiekami.
Ar pietiekamu parametru skaitu tīkls sniegs labu rezultātu, "norijot" spēcīgas novirzes apmācības datos. Šāds tīkls labi reaģēs ne tikai uz mācību paraugu, bet arī uz citām starpposma vērtībām. Tāpat kā augšējā bilde iepriekš.
Bet, ja tīklam tiek dots pārāk daudz konfigurējamu parametru, tad tas trenēsies reproducēt pat spēcīgas novirzes un svārstības (ieskaitot kļūdas, ko rada kļūdas), kas var izraisīt pilnīgas muļķības, mēģinot iegūt atbildi uz ievades datiem, nevis no mācību parauga. Kaut kas līdzīgs attēlam augšpusē labajā pusē. Tas ir pārmērīgs.
Vienkāršs ilustratīvs piemērs.
Pieņemsim, ka jums ir vairāki punkti (zili apļi). Lai prognozētu citu punktu pozīciju, jums jānozīmē vienmērīga līkne. Ja ņemsim, piemēram, polinomu, tad nelielos grādos (līdz 3 vai 4) mūsu gludā līkne būs diezgan precīza (zilā līkne). Šajā gadījumā zilā līkne var neiziet caur sākotnējiem punktiem (zilie punkti).
Tomēr, ja koeficientu skaits (un līdz ar to polinoma pakāpe) tiek palielināts, tad palielināsies zilo punktu izlaišanas precizitāte (vai pat būs 100% trāpījums), bet izturēšanās starp šiem punktiem kļūs neparedzama (skat., Kā svārstās sarkanā līkne).
Man šķiet, ka tieši bērna tieksme uz noteiktu tēmu (apsēstība) un pilnīga pārējo tēmu nezināšana noved pie tā, ka, mācot pārāk daudz "faktoru", tiek piešķirta tieši šīm tēmām.
Ņemot vērā, ka tīkls ir konfigurēts konkrētiem ievades datiem un neizvēlējās "funkcijas", bet muļķīgi "atcerējās" ievades datus, to nevar izmantot ar nedaudz atšķirīgiem ievades datiem. Šāda tīkla piemērojamība ir ļoti šaura. Ar vecumu redzesloks paplašinās, fokuss kļūst neskaidrs, un vairs nav iespējas vienam un tam pašam uzdevumam piešķirt vienādu skaitu neironu - tos sāk izmantot jaunos, bērnam vairāk nepieciešamos uzdevumos. Sakrīt tā pārmērīgā tīkla “iestatījumi”, bērns kļūst “normāls”, ģēnijs pazūd.
Protams, ja bērnam ir prasmes, kas pašas par sevi ir noderīgas un kuras var attīstīt (piemēram, mūzika vai sports), tad viņa “ģēniju” var uzturēt ilgu laiku un pat šīs prasmes celt profesionālajā līmenī. Bet vairumā gadījumu tas nedarbojas, un līdz 8-10 gadiem vecām prasmēm nebūs nekādu pēdu.
secinājumi
- vai tev ir ģeniāls bērns? tas pāries;)
- perspektīva un "ģēnijs" ir saistītas lietas, un tās ir precīzi saistītas caur mācību mehānismu
- šis šķietamais "ģēnijs", visticamāk, nemaz nav ģēnijs, bet pārāk spēcīgas smadzeņu apmācības ietekme uz konkrētu uzdevumu, to nesaprotot - šim uzdevumam tika veltīti visi resursi
- labojot šaurās bērna intereses, viņa ģēnijs pazūd
- ja jūsu bērns ir "ģēnijs" un nedaudz atturīgāks par vienaudžiem, tad šīs pašas prasmes jāturpina pilnveidot, paralēli aktīvi attīstot redzesloku, nevis jākoncentrējas uz šīm "foršajām", bet parasti bezjēdzīgajām prasmēm
Autors: Sergejs Poltoraks
