具有非凡学习能力的人脑--读《精准学习》.pdf
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1、85现代教学 2023/17 具有非凡学习能力的人脑*读 精准学习文/浙江大学教育学院课程与学习科学系 刘 徽 本书及作者简介 斯坦尼斯拉斯迪昂,法兰西学院实验认知心理学教授,是全世界极具影响力的认知神经科学家之一。精准学习一书对大脑如何进行学习进行了全景式的系统阐述,并对人们所关心的人脑与电脑(人工神经网络)的区别作了阐述,在大量证据的基础上提出了学习的四大支柱,架设了脑科学与教育教学的桥梁。(本栏目由华东师范大学教授钟启泉主持)P品读精粹在书的导言里,作者迪昂坦言是一个不同寻常的孩子彻底改变了他的学习观念。2009 年 9 月,迪昂在巴西利亚一所医院见到了一个瘫痪在床的 7 岁失明小男孩费
2、利佩。然而,这个孩子并没有像迪昂想象中的那样毫无生气地躺在病床上,相反却充满活力,对所有的新事物都抱有好奇心,他会说英语、西班牙语和葡萄牙语,通过向助理医师口述自己构思的故事来“写作”。迪昂不禁感叹,我们以往认为大脑只是从环境中学习,然而,被剥夺了视觉、动觉和触觉的费利佩是靠什么神奇的力量学习的呢?在一定程度上,费利佩是用学习在重塑他的大脑,因此我们可以说,人脑有非凡的韧性,可以被学习改变。学习的七个定义什么是学习?我的第一个,也是最笼统的关于学习的定义:学习是在脑中形成外部世界的内部模型。你可能没有意识到,但是你的脑已经存储了数以千计的外部世界的内部模型。它们就像微缩模型,或多或少地忠于它们
3、所代表的现实。打个比方,我们所有人的脑中都有一张关于自己家和附近街区的思维地图。我们要做的就是闭上眼睛,调动思维来回想它们。当然,没有人生来就拥有这种思维地图,我们必须通过学习来获得它。摘自 精准学习,第 1937 页什么是学习?最笼统的一个定义就是“学习是在脑中形成外部世界的内部模型”。每个人或许都没有意识到,在自己的头脑中已经存储了数以千计的模型,这些模型映射了现实,但它们不是自然生成的,而是通过学习。学习有七个定义,具体如下。学习是调整心理模型的参数。大多数人都玩过一个游戏,就是被蒙上眼要求完成一个任务,比如去抓取一件东西,同伴可以根据你的动作发回反馈,比如“太靠左了”或“太靠右了”,这
4、时的你其实就在学习,不断调整心理模型的参数以适应现实世界,我们的脑回路程中有几百万个参数(每一个突触就是一个参数),而且脑的组织结构呈现多层分级的嵌套形态,学习就是通过输入数据去设置每一个层级结构中的参数。学习是在利用组合爆炸。每个人的大脑中大概有 80 多亿个的神经元,每个神经元大约有 1 万个突触相互联结,再加上脑的多层分级结构,当将参数组合在一起时,参数的数量会呈现指数级的增长,被称作“组合爆炸”。人脑习惯于从越来越大的空间和越来越长的时间中去寻找规律。在这个过程中,参数的不断组合使我们看到了更大的图景。学习是将错误降至最低。就像我们前面提到的蒙着眼睛的你862023/17 现代教学 (
5、本栏目由华东师范大学教授钟启泉主持)P品读精粹要根据同伴的反馈来纠正错误一样,学习就是一个不断试错同时调整的过程,事实上,被称为“人工神经网络”的算法依据的也是这一原理。学习就是探索各种可能性。你去逛菜市场,走到买鱼的地方,问了第一个摊贩鱼的价格,觉得有点贵,继而走到了第二个摊贩这里,发现这家的鱼似乎不新鲜,于是走到了第三家,发现鱼新鲜且价格不贵,于是你就决定在这里买鱼了。但站在问题探索的角度,这或许依然不是最优解。因此,在一定程度上,我们需要在学习中引入随机性,机器学习也是如此,需要通过随机的尝试与探索去寻找最优解。学习是一种优化的奖励函数。学习时我们的脑中需要一对最佳拍档,即行动者和评论者
6、,前者专注于最有效的行动,后者则敏锐地评估这些行动的结果。人工智能的“强化学习”正是依据这一原理。AlgphaGo 之所以能击败李世石,就是因为进行,这样的自我训练,获胜的程序会被强化,而落败的程序会被削弱。学习限定了搜索空间。如前所述,学习是在利用组合爆炸,并探索各种可能性。无论是人脑还是电脑,都有无数的参数,可能要进行数十亿次的尝试才能将系统推向正确的方向,不仅会降低学习的效率,而且会造成超负荷的情况,因此,需要更普遍和抽象的规律和模型来限定搜索空间,从而让规律和模型能定向迁移到各种情境去解决问题。学习是投射先验假设。迪昂认为当婴儿出生时,他们的脑就已经井然有序了,也就是说,婴儿脑中已经存
7、储了一些规律、模型等,这当然不是他们出生几天内学会的,而是基因中内化了人类数百万年的进化过程。因此,婴儿的学习是从验证他们已有先验假设开始的。同样的,像 AlgphaGo 这样的人工智能也不是从零开始的,它们在建构之时就已经有了“先验假设”。人工智能缺少了什么?人工智能近几年的迅猛发展,也许意味着我们已经发现了如何复制甚至超越人类学习能力和智力的奥秘。一些人甚至认为机器即将统治人类。然而,这与事实相去甚远。许多认知心理学家在赞赏人工神经网络最近的发展的同时,也清楚这些机器的能力仍然十分有限。大部分人工神经网络实际上只能进行人脑在前零点几秒内进行的无意识的运作,比如接收、识别、分类一个图像并理解
8、其含义。但是,我们的大脑都能有意识地、仔细地、一步一步地在几秒钟内搜索这个图像,而且它还能构建这个图像在真实世界的符号表征,并通过语言与他人分享。摘自 精准学习,第 41 页近些年,人工智能的迅猛发展对人类社会产生了重大影响,的确从前面的学习机制来看,人工智能在很多方面与人类有类同之处,那么接下去的问题是“人工智能会不会超越人类?”迪昂提出“人脑的学习能力比目前的人工智能更强”,他列出了一份目前人工智能的缺陷清单,具体如下。学习抽象概念。人工智能所依托的人工神经网络在很大程度上是根据特征以及概率进行计算,人类则是通过一个个具体案例归纳出抽象概念,而不仅仅是提炼表现的共通特征,并通过不断演绎来丰
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