Как «взломать» свой мозг: 5 контринтуитивных уроков от пионера вычислительной нейронауки

Как улучшить навыки обучения с помощью нейронауки и искусственного интеллекта1

Человеческий мозг кажется бесконечно сложной вселенной, полной загадок. Но что, если в основе всей этой сложности лежат удивительно простые и понятные принципы?

Что, если наше обучение, мотивация и даже усталость подчиняются нескольким фундаментальным правилам, которые можно понять и использовать себе во благо?Именно этим и занимается доктор Терри Сейновски, один из пионеров вычислительной нейробиологии и директор Лаборатории вычислительной нейробиологии в Институте Солка. Используя математику и искусственный интеллект, он демистифицирует работу нашего мозга.

Доктор Сейновски утверждает, что тот же самый алгоритм, который позволяет ИИ овладеть самой сложной игрой в мире, также руководит вашим мозгом, когда вы выбираете блюдо в ресторане.

В этой статье мы собрали пять самых впечатляющих и контринтуитивных выводов из недавней беседы с доктором Сейновски. Это не просто интересные факты, а практические знания об «операционной системе» вашего мозга, которые помогут вам учиться эффективнее, понимать свою мотивацию и по-новому взглянуть на взаимодействие с технологиями.

1. Ваша мотивация подчиняется одному простому алгоритму

В основе всех наших мотивационных поведений, от стремления к карьерному росту до желания съесть десерт, лежит единое и поразительно простое правило обучения. Доктор Сейновски объясняет, что этот алгоритм основан на  предсказании следующего вознаграждения.

Работает это так: каждый раз, когда вы совершаете действие, ваш мозг сравнивает ожидаемое вознаграждение с реальным. Разница между ожиданием и реальностью — «ошибка предсказания» —  и есть дофаминовый сигнал. Именно этот сигнал заставляет мозг обновлять вашу внутреннюю «функцию ценности», постоянно корректируя ваше понимание того, что «хорошо» и «плохо», что стоит делать, а чего следует избегать.

Самое удивительное, что это тот же самый алгоритм, который использовала нейросеть AlphaGo от DeepMind для победы над лучшим в мире игроком в го. Осознание того, что наши сложные человеческие стремления управляются тем же фундаментальным предсказательным процессом, что и передовой искусственный интеллект, открывает совершенно новый взгляд на природу мотивации.

2. Почему негативный опыт — такой мощный (и опасный) учитель

Наша «функция ценности» постоянно обновляется методом проб и ошибок, например, когда мы учимся подавать мяч в теннисе, получая небольшие вознаграждения за удачные попытки. Однако, как отмечает доктор Сейновски, наказание является гораздо более эффективным инструментом обучения, чем поощрение.

Он вводит концепцию «обучения за одну попытку». Если для освоения навыка через вознаграждение могут потребоваться сотни повторений, то для обучения через наказание часто достаточно одного раза. Примеры из жизни это подтверждают: крыса, получившая удар током, больше никогда не прикоснется к опасному предмету. Человек, переживший одни по-настоящему плохие отношения, может на всю жизнь усвоить определенные уроки.

Именно этот мощный механизм обучения лежит в основе формирования посттравматического стрессового расстройства (ПТСР). Один-единственный травмирующий опыт может навсегда изменить нейронные цепи мозга, что подчеркивает не только силу, но и потенциальную опасность такого вида обучения.

3. Парадокс «таблетки для памяти», который доказывает, что бесплатных обедов не бывает

Во время фазы медленного сна в нашем мозге возникают особые вспышки активности, называемые «сонными веретенами». Они играют ключевую роль в консолидации памяти. В это время гиппокамп «проигрывает» недавние события, а сонные веретена, в свою очередь, помогают «вплести» эти воспоминания в кору головного мозга для долгосрочного хранения. Доктор Сейновски рассказал об одном поразительном эксперименте.

Ученые использовали препарат Золпидем (Амбиен), снотворное, которое, как оказалось, удваивает количество сонных веретен. Результат был шокирующим: участники эксперимента, принявшие препарат после сессии обучения, на следующее утро смогли вспомнить вдвое больше  информации. Казалось бы, вот она, волшебная таблетка для памяти.

Но здесь и скрывается парадокс. Препарат действительно помогает закрепить воспоминания о событиях, произошедших  до  его приема, но при этом может полностью стереть память о том, что случилось  после. Человек может проснуться в гостиничном номере, не имея ни малейшего представления о том, как он туда попал.

Этот эксперимент — идеальная иллюстрация фундаментального правила нейрофармакологии, которое доктор Сейновски и ведущий подкаста сформулировали предельно просто:…ничего не дается бесплатно.Попытка улучшить одну систему мозга часто происходит за счет другой, доказывая, что в сложной биологической системе не бывает простых решений без побочных эффектов.

4. Вы тратите слишком много энергии мозга на взаимодействие с ИИ

Многие замечали, что после нескольких часов работы с нейросетями вроде ChatGPT чувствуют себя совершенно истощенными. Доктор Сейновски поделился историей технической писательницы, которая столкнулась с этой проблемой. В конце каждого рабочего дня она чувствовала себя выжатой как лимон.

Ее решение было контринтуитивным и гениальным: она начала общаться с ИИ вежливо, как с человеком-ассистентом. Вместо коротких команд она стала писать: «Не могли бы вы, пожалуйста…», «Это был потрясающий ответ, спасибо…». И усталость прошла. Почему это сработало?

Доктор Сейновски объясняет: когда мы относимся к ИИ как к машине, мы используем «новые», вычислительно дорогие и энергозатратные ресурсы префронтальной коры. Но когда мы обращаемся к нему как к человеку, мы задействуем древние, отточенные миллионами лет эволюции, высокоэффективные и почти автоматические «социальные схемы». Эти нейронные цепи требуют гораздо меньше сознательных усилий. Это практический и неожиданный совет для всех, кто чувствует умственную усталость после общения с современными ИИ-инструментами.

5. Почему мы столкнулись с кризисом обучения (и что вы можете с этим сделать)

В нашем мозге есть две основные системы обучения. Первая —  когнитивная система, которая находится в коре ( кортикальная ) и отвечает за запоминание фактов. Вторая —  процедурная система , которая связана с подкорковыми структурами (субкортикальная , включая базальные ганглии) и отвечает за обучение «на практике», через действие.

Чтобы по-настоястоящему овладеть любым навыком, от физики до тенниса, необходимо задействовать обе системы. Именно процедурное обучение — решение задач, практика — формирует настоящую экспертизу. Однако доктор Сейновски с тревогой отмечает, что некоторые современные школы пытаются избавиться от процедурного обучения, опасаясь, что оно «создает стресс» для учеников. Он приводит мощную аналогию: это все равно что дать человеку учебник по плаванию и ожидать, что он выживет в океане, ни разу не войдя в воду.

Но даже если система образования дает сбой, каждый может взять ситуацию в свои руки. Доктор Сейновски вместе с Барбарой Окли создал массовый открытый онлайн-курс (MOOC) под названием  «Learning How to Learn» («Учимся учиться») . Этот курс абсолютно бесплатный, его прошли уже миллионы людей по всему миру. Он представляет собой мощный набор инструментов, который позволяет каждому взять под контроль собственную архитектуру обучения. Он учит не конкретным предметам, а мета-навыку — тому,  как приобретать знания  более эффективно.

Заключение: Что вы сделаете со своим обновленным мозгом?

От дофаминового алгоритма, который управляет нашей мотивацией (и чемпионами по игре в го), до энергосберегающих социальных схем, которые мы случайно игнорируем в общении с машинами, мы видим, что за кажущейся сложностью мозга стоит набор понятных — и управляемых — правил. Понимание разницы между когнитивным и процедурным обучением — это не просто теория; это ключ к освоению любого навыка без разочарований, которые несет несовершенная система образования.

Теперь, когда вы знаете немного больше об операционной системе вашего мозга, какую «программу» вы попытаетесь запустить по-другому в первую очередь?

  1. Dr. Terry Sejnowski: How to Improve at Learning Using Neuroscience & AI ↩︎