Ko je bil moj prvi sin komaj dva, je že ljubil avtomobile, poznal vse znamke in modele (še bolj kot jaz, zahvaljujoč prijateljem), jih je lahko prepoznal po majhnem delu slike. Vsi so rekli: genij. Čeprav so opazili popolno neuporabnost tega znanja. In sin je medtem spal z njimi, jih valjal, postavljal točno v vrsto ali kvadrat.
Ko je bil star 4, se je naučil šteti, pri 5 pa je že lahko pomnožil in sešteval v 1000. Igrali smo celo Math Workout (ta igra je na Androidu - rad sem računal v podzemni železnici po delu) in v nekem trenutku me je postal samo tako storijo. In v prostem času je štel do milijon, kar je zamrznilo tiste okoli njega. Genij! - so rekli, a mi smo to posumili.
Mimogrede, na trgu je materi precej dobro pomagal - skupni znesek je izračunal hitreje kot prodajalci na kalkulatorju.
Hkrati se ni nikoli igral na igrišču, ni komuniciral z vrstniki, se ni dobro razumel z otroki in učitelji v vrtcu. Na splošno je bil nekoliko zadržan otrok.
Naslednji korak je bila geografija - ljubezen do številk smo poskušali nekam usmeriti in sinu dali stari sovjetski atlas. Mesec dni je pahnil vanj, nato pa nam je začel postavljati zapletena vprašanja v slogu:
- Očka, katera država meni, da ima veliko območje: Pakistan ali Mozambik?
"Verjetno Mozambik," sem odgovoril.
- Vendar ne! Območje Pakistana je kar 2.350 km2 več, - je z veseljem odgovoril sin.
Promocijski video:
Hkrati ga absolutno niso zanimale ne ljudstva, ki naseljujejo te države, niti njihovi jeziki, oblačila ali narodna glasba. Samo gole številke: območje, prebivalstvo, količina mineralnih rezerv itd.
Vsi so spet občudovali. "Pameten čez njegova leta," so govorili naokoli, vendar sem se spet zaskrbel, ker Razumela sem, da je to popolnoma neuporabno znanje, ki ni vezano na življenjske izkušnje in ki ga je težko še naprej razvijati. Najboljša prijava od vseh, kar sem našla, je bil predlog za izračun, koliko avtomobilov se bo prilegalo na parkirišče, če se bo določena država zasukala z asfaltom (brez upoštevanja gorskega terena), a sem se hitro ustavil, ker smrdi na genocid.
Zanimivo je, da se do tega trenutka tema avtomobilov povsem ni več, sin se ni spomnil niti imen svojih najljubših avtomobilov iz svoje ogromne zbirke, ki smo jo začeli distribuirati z izgubo zanimanja. In potem je začel počasneje šteti v mislih in kmalu pozabil na trge držav. Hkrati je začel bolj komunicirati z vrstniki, postal je bolj stik. Genij je minil, prijatelji so se nehali občudovati, sin je postal le dober učenec z naklonjenostjo do matematike in natančnih ved.
Ponavljanje je mati učenja
Zdi se, za kaj vse gre. To se opazi pri mnogih otrocih. Njihovi starši vsem izjavljajo, da so njihovi otroci genialni, babice občudujejo in hvalijo otroke za njihovo "znanje". In potem zrastejo v navadne, preprosto pametne otroke, nič bolj genialne od sina mamine prijateljice.
Med preučevanjem nevronskih mrež sem naletel na podoben pojav in zdi se mi, da lahko iz te analogije potegnemo določene zaključke. Nisem biolog ali nevroznanstvenik. Vse naprej - moja ugibanja brez trditve, da bi bili posebej znanstveni. Vesel bi bil komentarja strokovnjakov.
Ko sem poskušal razumeti, kako se je moj sin naučil šteti hitreje od mene, tako kul (stopnjo v matematični vadbi je zaključil v 20,4 sekunde, moj rekord pa 21,9), sem ugotovil, da sploh ne šteje. Zapomnil si je, da ko se prikaže 55 + 17, morate klikniti 72. Na 45 + 38 morate klikniti 83 in tako naprej. Sprva je seveda štel, toda skok v hitrost se je zgodil v trenutku, ko se je znal spomniti vseh kombinacij. In precej hitro je začel zapomniti ne točno določene napise, temveč kombinacije simbolov. Prav tega poučujejo v šoli in preučujejo tabelo množenja - spomnite se dopisne tabele MxN -> P.
Izkazalo se je, da je večino informacij dojemal natančno kot povezavo med vhodnimi podatki in izhodom, in da zelo splošen algoritem, po katerem smo navajeni, da bi prebrali odgovor, ni bil zgolj zmanjšan na zelo dobro izostriran visoko specializiran algoritem za štetje dvomestnih števil. Opravil je nekaj odličnih nalog, vendar veliko počasneje. Tiste. kar so vsi mislili, da je super kul, je pravzaprav samo simuliralo dobro usposobljeno nevronsko mrežo za določeno nalogo.
Dodatno znanje
Zakaj imajo nekateri otroci tako možnost zapomniti, drugi pa ne?
Predstavljajte si otrokovo področje zanimanja (tukaj k vprašanju pristopimo kakovostno, brez meritev). Na levi je polje interesov navadnega otroka, na desni pa polje interesov "nadarjenega" otroka. Po pričakovanjih je največ zanimanja osredotočeno na področja, za katera posebna naklonjenost. Toda pri vsakodnevnih stvareh in komunikaciji z vrstniki poudarek ni več dovolj. Meni, da je to znanje odveč.
Interesi navadnega otroka, starega 5 let.
Interesi "briljantnega" otroka, starega 5 let.
Pri takšnih otrocih možgani analizirajo in izvajajo samo treninge izbranih tem. Skozi usposabljanje se mora nevronska mreža v možganih naučiti, da uspešno razvrsti dohodne podatke. Toda možgani imajo na voljo veliko, veliko nevronov. Precej več kot je potrebno za normalno delo s tako preprostimi nalogami. Običajno otroci v življenju rešijo veliko različnih težav, vendar so tukaj vsi isti viri vrženi v ožji nabor nalog. In trening v tem načinu zlahka pripelje do tega, kar ML strokovnjaki imenujejo overfitting. Omrežje, ki uporablja množico koeficientov (nevronov), je treniralo tako, da vedno daje natančno potrebne odgovore (lahko pa vmesne podatke vnese popolno neumnost, a tega nihče ne vidi). Tako trening ni pripeljal do tega, da so možgani izbrali glavne značilnosti in si jih zapomnili, temveč do tega, da je prilagodil številne koeficiente oz.da dobimo natančen rezultat na že znanih podatkih (kot na sliki na desni). Še več, možgani so se tega naučili tudi pri drugih temah, saj so bili slabo usposobljeni (kot na sliki na levi strani).
Kaj je premalo in preveliko?
Za tiste, ki niso v zadevi, vam bom povedal zelo na kratko. Pri treniranju nevronske mreže je naloga izbrati določeno število parametrov (uteži komunikacije med nevroni), tako da se omrežje na podatke o vadbi (vadbeni vzorec) odzove čim natančneje in natančneje.
Če je takih parametrov premalo, potem mreža ne bo mogla upoštevati podrobnosti vzorca, kar bo privedlo do zelo grobega in povprečnega odgovora, ki ne deluje dobro niti na vzorčnem vadbi. Podobno kot na zgornji levi sliki. To je premalo.
Z ustreznim številom parametrov bo mreža dala dober rezultat, "pogoltnila" močna odstopanja v podatkih o vadbi. Takšna mreža se bo dobro odzvala ne le na vzorec usposabljanja, ampak tudi na druge vmesne vrednosti. Kot srednja slika zgoraj.
Če pa je omrežju dodeljeno preveč nastavljivih parametrov, bo to usposobilo, da reproducira celo močna odstopanja in nihanja (vključno s tistimi, ki jih povzročajo napake), kar lahko pri poskusu pridobi odziv na vhodne podatke, ne iz vzorca usposabljanja, do popolne neumnosti. Nekaj takega, kot je slika zgoraj. To je prefinjeno.
Preprost nazorni primer.
Recimo, da imate več točk (modri krogi). Za napoved položaja drugih točk morate narisati gladko krivuljo. Če vzamemo za primer polinom, potem bo pri majhnih stopinjah (do 3 ali 4) naša gladka krivulja precej natančna (modra krivulja). V tem primeru modra krivulja ne more preiti skozi prvotne točke (modre točke).
Če pa se poveča število koeficientov (in s tem tudi stopnja polinoma), se bo natančnost prehajanja modrih točk povečala (ali bo celo prišlo do 100-odstotnega zadetka), vendar bo vedenje med tema točkama postalo nepredvidljivo (poglejte, kako rdeča krivulja niha).
Zdi se mi, da je otrokova nagnjenost k določeni temi (obsedenost) in popolno nepoznavanje preostalih tem povzročila, da pri poučevanju preveč tem "koeficientov" dajemo tem temam.
Glede na to, da je omrežje konfigurirano za posebne vhodne podatke in ni poudarilo "funkcij", ampak si neumno "zapomnilo" vhodne podatke, ga ni mogoče uporabiti z nekoliko drugačnimi vhodnimi podatki. Uporabnost takega omrežja je zelo ozka. S starostjo se obzorja širijo, žarišče se zamegli in ni več možnosti, da bi isti nalogi dodelili isto število nevronov - začnejo se uporabljati pri novih nalogah, ki so bolj potrebne otroku. "Nastavitve" tega preobremenjenega omrežja se sesedejo, otrok postane "normalen", genij izgine.
Seveda, če ima otrok spretnost, ki je že sama po sebi koristna in jo je mogoče razvijati (na primer glasba ali šport), potem je njegov "genij" mogoče dolgo vzdrževati in te spretnosti celo dvigniti na profesionalno raven. Toda v večini primerov to ne deluje in po 8-10 letih ne bo sledi slehernega znanja.
sklepi
- imaš genialnega otroka? bo minilo;)
- Outlook in "genij" sta povezani stvari, ki sta povezani ravno skozi učni mehanizem
- ta navidezni "genij" najverjetneje sploh ni genij, ampak učinek premočnega treniranja možganov na določeno nalogo, ne da bi ga razumeli - tej nalogi so bili namenjeni vsi viri
- pri popravljanju otrokovih ozkih interesov njegov genij izgine
- če je vaš otrok "genij" in nekoliko bolj zadržan kot vrstniki, morate te iste veščine še naprej skrbno razvijati, vzporedno aktivno razvijati svoja obzorja in se ne osredotočati na te "kul", ampak navadno neuporabne spretnosti
Avtor: Sergej Poltorak