хочу все знать: как мы учимся?
Jun. 2nd, 2017 06:09 pm![[personal profile]](https://www.dreamwidth.org/img/silk/identity/user.png){kind=small}
avvaЯ хотел бы понять, что на самом деле известно нейробиологам о том, как мы учимся что-то делать.
Загадочный процесс обучения кажется мне ключевым для понимания того, как мы вообще чего-то добиваемся. Когда мы учимся что-то делать (ловить мяч, играть на музыкальном инструменте, говорить на чужом языке, ходить...), это всегда включает в себя множество повторений с осознанной обратной связью, т.е. мы сознательно понимаем, что мы это делаем хорошо/плохо/лучше/хуже. Со временем правильное движение мускулов (пальцев рук, рта и языка, ног...) становится автоматическим или полуавтоматическим - мы чему-то научились. С одной стороны, этот процесс требует осознанной коррекции: просто повторять много раз, не получая обратной связи и не осмысливая ее, обычно не помогает. С другой стороны, этот процесс не поддается сознательному управлению. Невозможно (к сожалению?) срезать путь и сказать себе: я знаю, что пальцы для игры на фортепиано должны двигаться так-то и так-то, вот я их теперь и буду всегда правильно двигать. Или: я знаю, что правильный порядок слов в иностранном языке такой-то, теперь я всегда даже при быстрой речи буду ставить слова в правильном порядке. Это не работает. Одного знания, как правильно, не хватает, чтобы научиться делать правильно: нужно это большое число повторений с обратной связью.
Тот факт, что обучение самым разным вещам внешне выглядит столь похоже: повторение с осознанной обратной связью - приводит к предположению, что в мозгу есть какой-то общий механизм/алгоритм обучения. Известно ли ученым что-то достоверно о том, существует ли такой общий механизм и как он работает на уровне устройства мозга?
Например, популярные книжки и статьи часто утверждают примерно следующее: что повторение одних и тех же действий снова и снова "укрепляет" определенные синаптические связи между нейронами, пока наконец не образуется маршрут из особенно тесно связанных нейронов, который и является овеществлением нового "умения" - нам легко теперь что-то делать, не задумываясь, потому что сигналы легко проходят по укрепленным связям. Я хочу понять, насколько эта картина, которую я только что описал, действительно является научной моделью, описанной в статьях и подтвержденной в экспериментах и понятой в каких-то деталях, или это скорее такая красивая метафора, просто-история ("just-so story"), основанная на туманных представлениях о роли нейронов, но на самом деле мы реально не знаем, как это происходит. Кто-нибудь знает?
Буду очень благодарен за мнения знающих людей на эту тему, а также за ссылки на авторитетные и свежие научные монографии или обзорные статьи (пусть даже написанные совсем для специалистов - главное, что не популярные), проясняющие, что мы на данный момент знаем о процессе обучения.
Загадочный процесс обучения кажется мне ключевым для понимания того, как мы вообще чего-то добиваемся. Когда мы учимся что-то делать (ловить мяч, играть на музыкальном инструменте, говорить на чужом языке, ходить...), это всегда включает в себя множество повторений с осознанной обратной связью, т.е. мы сознательно понимаем, что мы это делаем хорошо/плохо/лучше/хуже. Со временем правильное движение мускулов (пальцев рук, рта и языка, ног...) становится автоматическим или полуавтоматическим - мы чему-то научились. С одной стороны, этот процесс требует осознанной коррекции: просто повторять много раз, не получая обратной связи и не осмысливая ее, обычно не помогает. С другой стороны, этот процесс не поддается сознательному управлению. Невозможно (к сожалению?) срезать путь и сказать себе: я знаю, что пальцы для игры на фортепиано должны двигаться так-то и так-то, вот я их теперь и буду всегда правильно двигать. Или: я знаю, что правильный порядок слов в иностранном языке такой-то, теперь я всегда даже при быстрой речи буду ставить слова в правильном порядке. Это не работает. Одного знания, как правильно, не хватает, чтобы научиться делать правильно: нужно это большое число повторений с обратной связью.
Тот факт, что обучение самым разным вещам внешне выглядит столь похоже: повторение с осознанной обратной связью - приводит к предположению, что в мозгу есть какой-то общий механизм/алгоритм обучения. Известно ли ученым что-то достоверно о том, существует ли такой общий механизм и как он работает на уровне устройства мозга?
Например, популярные книжки и статьи часто утверждают примерно следующее: что повторение одних и тех же действий снова и снова "укрепляет" определенные синаптические связи между нейронами, пока наконец не образуется маршрут из особенно тесно связанных нейронов, который и является овеществлением нового "умения" - нам легко теперь что-то делать, не задумываясь, потому что сигналы легко проходят по укрепленным связям. Я хочу понять, насколько эта картина, которую я только что описал, действительно является научной моделью, описанной в статьях и подтвержденной в экспериментах и понятой в каких-то деталях, или это скорее такая красивая метафора, просто-история ("just-so story"), основанная на туманных представлениях о роли нейронов, но на самом деле мы реально не знаем, как это происходит. Кто-нибудь знает?
Буду очень благодарен за мнения знающих людей на эту тему, а также за ссылки на авторитетные и свежие научные монографии или обзорные статьи (пусть даже написанные совсем для специалистов - главное, что не популярные), проясняющие, что мы на данный момент знаем о процессе обучения.
![[identity profile]](https://www.dreamwidth.org/img/silk/identity/openid.png){kind=small}
no subject
Date: 2017-06-02 03:17 pm (UTC)Далее, наверное, НЛП с их якорями и цепочками якорей.
Далее, нейросети глубокого обучения, например, вот статьи с которых начался нынешний прорыв в этой области (они показали, что многослойные сети можно учить, не сваливаясь в локальные минимумы):
http://www.cs.toronto.edu/~hinton/absps/fastnc.pdf
http://www.iro.umontreal.ca/~lisa/publications2/index.php/attachments/single/24
no subject
Date: 2017-06-02 05:04 pm (UTC)Я хочу понять, насколько эта картина, ... действительно является научной моделью, описанной в статьях и подтвержденной в экспериментах и понятой в каких-то деталях, или это скорее такая красивая метафора, просто-история ("just-so story"), основанная на туманных представлениях о роли нейронов, но на самом деле мы реально не знаем, как это происходит.
Ваши статьи подпадают под определение научной модели подтвержденной экспериментами?
no subject
Date: 2017-06-02 08:28 pm (UTC)НЛП - это Павлов, обернутый в красивые метафоры и адаптированный для конкретных задач. Если надо понять сложное поведение, то метафоры НЛП - удобнее. Но да, это ТОЛЬКО рефлексы, кто скажет вам, что в НЛП есть мистика - морочит вам голову.
Что до нейросетей - приведенные мной статьи хороши тем, что авторы абсолютно четко понимают, как это работает. По интеллекту такая сеть проигрывает дождевому червю, причем сильно, но в ней - понятный и, кажется, масштабируемый метод обучения.
no subject
Date: 2017-06-02 03:17 pm (UTC)Там всё сложнее.
Date: 2017-06-02 03:28 pm (UTC)no subject
Date: 2017-06-02 03:34 pm (UTC)Learning How to Learn: Powerful mental tools to help you master tough subject
Там достаточно простое изложения и куча ссылок на литературу.
no subject
Date: 2017-06-05 06:47 am (UTC)no subject
Date: 2017-06-02 03:45 pm (UTC)Я думаю, что просто от частого повторения этой истории у многих людей в мозгах укрепились определенные связи между нейронами, и теперь они рассказывают эту историю на полуавтомате, не задумываясь.
no subject
Date: 2017-06-02 05:05 pm (UTC)no subject
Date: 2017-06-02 05:06 pm (UTC)no subject
Date: 2017-06-02 07:33 pm (UTC)no subject
Date: 2017-06-02 03:49 pm (UTC)no subject
Date: 2017-06-02 04:07 pm (UTC)no subject
Date: 2017-06-02 07:56 pm (UTC)(хотя в реальном нейроне не всегда достаточно).
Вот, например, простейшая (http://rsta.royalsocietypublishing.org/content/361/1811/2225.long) модель робота с LTP (http://www.bccn-goettingen.de/Publications/Porr02b/at_download/publication_pdf).
An update:
In addition to temporal-correlation-based conversion
of unconditioned reflexes into the conditioned, there
are other important functions of LTP/LTD:
1) homeostatic: resolving fire rings into "synfire chains (http://www.scholarpedia.org/article/Synfire_chains)":
Cf.: 1 (http://www2.fapse.ulg.ac.be/UDI/jsougne/ncpw6sougne.pdf), 2 (https://arxiv.org/pdf/1307.7785.pdf), 3 (https://arxiv.org/pdf/1207.2816.pdf), 4 (https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC1933597/), 5 (http://www.buonomanolab.com/Publications/Hardy_Buonomano_2016.pdf), 6 (http://journal.frontiersin.org/article/10.3389/fncom.2012.00084/full), 7 (http://www.pnas.org/content/103/23/8876.full).
2) predictive coding (http://www.neurotheory.columbia.edu/Larry/AbbottCerebCortex96.pdf); it might be responsible
for time-transforms (similar to the spatial
coordinate transforms via gain field (http://am.livejournal.com/1027305.html) mechanism).
3) time-invariant feature extraction: SFA (http://journals.plos.org/ploscompbiol/article?id=10.1371/journal.pcbi.0030112).
Concerning the main topic of the post -
there are reviews on diverse cortical and
subcortical motor skills learning mechanisms:
E.g. see Dayan & Cohen, 2011 (http://am.livejournal.com/882326.html), etc.
no subject
Date: 2017-06-02 08:09 pm (UTC)no subject
Date: 2017-06-03 07:12 am (UTC)Тут еще важно понимать то, что обычно забывают - про роль тайминга в установлении связей между нейронами. Грубо говоря, синапс усиливается, если постсинаптический нейрон выстреливает в течение 20 миллисекунд после предсинаптического, и ослабевает, если тот выстреливает в течениие 50 миллисекуд перед предсинаптическим. Именно это и задает "стрелу времени", и в конечном счете позволяет животному создавать внутреннее представление причинно-следственных связей в окружающем мире.
no subject
Date: 2017-06-02 04:19 pm (UTC)no subject
Date: 2017-06-02 04:41 pm (UTC)https://www.wired.co.uk/gallery/machine-learning-graphcore-pictures-inside-ai — визуализация связей между нодами, brain imagery своего рода.
no subject
Date: 2017-06-02 07:46 pm (UTC)no subject
Date: 2017-06-02 04:50 pm (UTC)no subject
Date: 2017-06-02 05:46 pm (UTC)no subject
Date: 2017-06-02 06:24 pm (UTC)no subject
Date: 2017-06-02 06:42 pm (UTC)no subject
Date: 2017-06-03 04:48 am (UTC)1. В формировании моторных навыков участвует еще и мозжечок, т.е. надо как-то регистрировать работу одновременно трех, а потенциально и более, основных игроков. У приматов к мозжечку живого и активного объекта исследования анатомически тяжело подобраться для записей.
2. Вопрос о механизмах улучшения навыка требует долговременного исследования клеточных механизмов, т.е. предполагает работу на уровне клеток и ансамблей клеток (а относительная стабильность долговременных записей активности единичного нейрона - сравнительно недавнее достижение) при условии, что животное долго остается не только живым, но и с удовольствием улучшает некий сложный навык. Т.е. это, вероятно, обезьяна в качестве подопытного животного. Эксперименты на обезьянах дороги, сложны и постоянно осуждаемы зелеными, поэтому их мало.
Конечно, модели есть. Есть книга DA Norman "Models of human memory" (2013). Но мне как-то сложно сказать, что какая-то из них особенно хороша. Кстати, мне уже задавали в точности ваш вопрос, и любопытно, что интересовавшийся - тоже IT-специалист.
no subject
Date: 2017-06-02 06:37 pm (UTC)+1
no subject
Date: 2017-06-09 03:38 pm (UTC)Замечательная книга. Поначалу может испугать ее автобиографичность и объем, но книга того стоит.
В том числе, есть ответ на краеугольный вопрос: меняется ли на физическом уровне наш мозг, когда мы что-то запоминаем. Десятилетиями ученые спорили на эту тему.
Качественного научпопа по нейрофизиологии и когнитивной психологии становится все больше. Это и "Мозг и душа" Криса Фрита, и книги/выступления Вилейанура Рамачандрана, и "Правила мозга" Джона Медина.
no subject
Date: 2017-06-02 05:38 pm (UTC)This guy's blog is a good starting point. Saw him at a conference and he is really good at reviewing available research and providing a digestible overview of what is truly there. For example, Neuroscience has very little to contribute as of now...he also contributes to the debunker club.
a couple of good books : Make It Stick: The Science of Successful Learning Peter C. Brown
Urban Myths about Learning and Education Pedro De Bruyckere, Paul A. Kirschner, Casper D. Hulshof
no subject
Date: 2017-06-02 07:47 pm (UTC)no subject
Date: 2017-06-02 09:32 pm (UTC)John Medina Brain rules
Daniel Willingham
no subject
Date: 2017-06-02 06:06 pm (UTC)Есть еще курс на курсере - вот этот: https://www.coursera.org/learn/neurobiology
Там тетенька среди прочего очень доступно объясняет, как работает этот механизм. Мне тоже всегда было очень любопытно, как, например, люди научаются водить машину. Задача, если вдуматься, не слишком тривиальная, но обучить можно практически любого нормального человека, у которого есть желание, и не сказать, чтобы с большими муками. После этого курса немного прояснилось.
no subject
Date: 2017-06-02 06:27 pm (UTC)механические движения, которые доведены до автоматизма, "живут" в мозжечке.
no subject
Date: 2017-06-02 07:29 pm (UTC)Большая часть посвящена нейробиологическим представлениям пространстра, а неделя 6 посвящена памяти.
Насколько я помню основной предмет - ориентация всего человекa в пространстве, но может что-то применимо и к мелкой моторике.
no subject
Date: 2017-06-02 07:54 pm (UTC)Можно полистать какой-нибудь учебник нейробиологии, например "Neuroscience: Exploring the Brain" by Mark F. Bear, по которому учатся в некоторых израильских университетах.
no subject
Date: 2017-06-02 08:20 pm (UTC)no subject
Date: 2017-06-04 01:31 pm (UTC)no subject
Date: 2017-06-03 04:33 am (UTC)Пока целостной модели мышления нет.
Известны многие компоненты жизни нейронов и окружающих клеток, достаточно точно установлены основные механизмы их работы. Если рассматривать нейрон как устройство без документации, то, думаю, можно говорить о том что в общих чертах установлена бОльшая часть его основных юзкейсов.
При этом очевидно, что даже если останется неизученным 1% функций нейрона, то нет никаких гарантий того, что смоделировав работу таких 99%-процентных нейронов, мы получим человеческое сознание. Какую-то функционирующую вычислительную систему - может быть, но достоверно его назвать человеческим мышлением - будет сложно.
Пока что проще изобрести свой ИИ, чем говорить о наличии достоверной модели. По крайней мере, вычислительно проще.
Ну и картинка для затравки, чтоб была понятна наивность знаний о работе мозга:
Отсюда (http://batcu.livejournal.com/2580.html)
no subject
Date: 2017-06-03 07:41 am (UTC)"Зачем автоматике сознание, почему оно эффективно? Потенциал сознания используется для обработки новых сочетаний квалиа, по которым в автоматике нет воспоминаний и отработанных рецептов деятельности. Сознание может выявить связи между квалиа, собранные в новое сочетание, оно черпает средство обнаружения этих связей в себе самом, т.к. в физический закон заложено несметное множество всевозможных соотношений входных и выходных данных, которые он готов обработать. Математика – один из примеров интроспективного исследования возможностей таких связей в корреляте изнутри, исследование мира вечных идей, заложенных в физический закон, организующий структуру коррелята. Эти соображения проливают свет на вопрос о вычислимости сознания, подробно проанализированный Р. Пенроузом. Обнаружение структуры отношений, о которой никто не предупреждал ранее, новое понимание – это открытие, которое сознание делает своей собственной способностью, возможность которого сознание имеет в себе, а не получает готовым от автоматики вместе с квалиа. Далее, обнаруженная в сознании понятийная связь с помощью воздействий на автоматику учит автоматику находить эту связь самостоятельно, сигнализировать сознанию при её обнаружении во входящих воздействиях от сенсоров или самостоятельно реагировать на такое сочетание внешних воздействий, чтобы разгрузить сознание от рутинной работы.
Работа мозга человека – сцепка двух разных вычислительных физических процессов. Один процесс – автоматика, работа которой не выходит за рамки классической физики и локального распространения сигналов. Второй процесс – снаружи выглядит как массовое нелокальное взаимодействие, а изнутри выглядит как сложный субъективный мир. Если сознание не окружить подходящей автоматикой, оно не имеет в своём субъективном мире ни малейшего представления об окружающем, способствующего поддержанию этого квантового взаимодействия-сознания. Комбинация этих процессов была обнаружена эволюцией и оказалась эффективной для выживания, и более эффективной, чем работа этих процессов по отдельности."
Полный текст http://alexcommo.livejournal.com/5333.html
no subject
Date: 2017-06-05 06:39 pm (UTC)Исследователи мозга, чьи ответы вы ждали, затаив дыхание, тут уже отмечались, и ответа на этот свой скрытый вопрос вы не получили.
Я вас немножко знаю за эти годы, и мне кажется, что вы склонны порхать по верхам, не углубляясь серьёзно ни в одну тему. Вас ничто не увлекает по-настоящему. Вам важнее выглядеть эффектно, затронув что-то, и получить комментарии типа "И когда вы столько всего успеваете", чем по-настоящему что-то глубоко изучить. Потому что вам это не на столько интересно, чтобы тратить на это много времени и что более важно - много сил.
И вы охотнее прочитаете про сложные нейронные связи, чем будете часами сидеть за инструментом.
Да, вы слышали, что надо заниматься, но вы же считаете, что занимаетесь, правда?
Я вам скажу, что я думаю.
Мне кажется, что игра на инструментах именно потому так сложно даётся людям, не только вам, а всем вообще, за исключением особо способных, потому что такая деятельность возникла относительно недавно, и мозг не считает эту деятельность настолько важной для человека, что он эти нейронные связи, которые возникли в результате недолгой игры, быстро разрушает как ненужные. Этот навык наш мозг ещё не научился сохранять, как другие навыки.
Те же языки мы учим проще и удерживаются они в памяти дольше, потому что для мозга эта деятельность более древняя, он уже понял, что навыки эти важны. А навык игры - это для мозга пока лишняя информация. На фортепиано стоит месяц не поиграть, и вы уже снова у самого начала.
А для того, чтобы получить прогресс в игре, мозг надо не просто поддерживать, его надо форсировать усилиями воли. Заниматься, чтобы получить прогресс - это самоистязание, это мука, это мазохизм. Нет никого, кто умеет хорошо играть, кто не научился бы в своё время этому самоистязанию, работе через силу, работе через не хочу.
Вы этого делать не будете, потому что у вас нет настоящей потребности, настоящего желания продвинуться вперёд. Вам хотелось бы играть, да, но если бы это было проще, сел на часик в день, а то и не каждый день, а то и не на час....
А надо 5-6 часов ежедневно. По-другому - не работает. Вы можете мне не верить, ищите спецов по мозгу, но я-то знаю, что я знаю, что говорю. :-)