Как мы учимся. Почему мозг учится лучше, чем любая машина… пока - Станислас Деан

Данная теория объясняет, почему любопытство не связано со степенью неожиданности или новизны напрямую, а следует колоколообразной кривой275. Мы не проявляем интереса к тому, что не вызывает удивления: вещи, которые мы видели тысячу раз, кажутся нам скучными. Равным образом нас не привлекают вещи, которые слишком новы и удивительны, а также вещи, которые настолько неоднозначны, что их структура остается за гранью нашего разумения, – сама их сложность отпугивает нас. Находясь посередине между скукой, вызванной излишней простотой, и отвращением к слишком сложному, любопытство естественным образом толкает нас к новым и доступным областям знаний. Однако степень их привлекательности постоянно меняется. По мере научения объекты, которые прежде казались интересными, теряют свое очарование, и мы перенаправляем внимание на новые явления. Вот почему младенцы поначалу проявляют такую страсть к самым тривиальным вещам: хватают пальцы ног, закрывают глаза, играют в «ку-ку»… Все для них ново; все является потенциальным источником научения. Однако стоит им выжать из этих экспериментов максимум знаний, как они теряют к ним всякий интерес – по той же самой причине, по которой ни один ученый не станет воспроизводить опыты Галилея: то, что уже известно, вызывает скуку.

Тот же алгоритм объясняет, почему иногда мы отворачиваемся от области, которая раньше представлялась привлекательной, но оказалась чересчур сложной. Наш мозг постоянно оценивает скорость научения; если он обнаруживает, что прогресс происходит недостаточно быстро, любопытство отключается. Все мы знаем детей, которые возвращаются с концерта с мечтой играть на скрипке, но через несколько недель отказываются от этой затеи, понимая, что овладение музыкальным инструментом дается нелегко. Те, кто продолжает играть, либо ставят перед собой более скромные задачи (например, с каждым днем играть все лучше и лучше), либо, если они действительно намерены стать профессиональными музыкантами, подпитывают стойкую мотивацию, с одной стороны – за счет родительской и социальной поддержки, а с другой – за счет постоянных напоминаний о конечной цели.

Два французских инженера, Фредерик Каплан и Пьер-Ив Удейе, создали любознательного робота276. Их алгоритм включает в себя несколько модулей. Первый – это классическая искусственная самообучающаяся система, которая беспрерывно пытается предсказать состояние внешнего мира. Второй, более инновационный модуль оценивает работу первого: он измеряет скорость научения и использует ее для прогнозирования наименее изученных областей. Третий компонент – это схема подкрепления, обеспечивающая выбор действий, которые, как предполагается, приведут к более продуктивному научению. В результате система естественным образом сосредоточивается на тех областях, из которых можно извлечь максимум новых знаний. Последнее, согласно Каплану и Удейе, и есть само определение любознательности.

Если их любопытного робота посадить на детский коврик с игрушками, он ведет себя точно так же, как маленький ребенок. Несколько минут он занимается неким предметом: например, многократно поднимает ухо плюшевого слона. Как только он узнает все, что можно знать о предмете, его любопытство угасает. В какой-то момент робот отворачивается и активно ищет другой источник стимуляции. Через час он перестает исследовать коврик: наступает цифровая форма скуки – робот приходит к убеждению, что теперь ему известно все.

Аналогия с маленьким ребенком поразительна. Даже младенцы в возрасте нескольких месяцев поворачиваются в сторону стимулов средней сложности, структура которых подходит для быстрого усвоения. (Эта черта младенческого любопытства получила название «эффекта Златовласки»277.) Отсюда вывод: чтобы максимизировать научение, мы должны постоянно обогащать детскую среду новыми объектами, которые стимулируют, но не обескураживают. Задача взрослых состоит в том, чтобы обеспечить ребенка тщательно продуманной педагогической системой, которая содействует его развитию, постоянно стимулируя стремление к знаниям и новизне.

Любопытство – неотъемлемая составляющая нашего алгоритма научения, который мы только начинаем воспроизводить в машинах. Здесь маленький робот исследует игровой коврик. Любопытство реализуется через функцию подкрепления. Последняя содействует выбору того действия, которое максимизирует потенциал научения. Как следствие, робот последовательно пробует каждую игрушку на коврике и каждое действие, имеющееся в его распоряжении. Стоит ему овладеть одним аспектом мира, как он теряет к нему интерес и перенаправляет внимание на другой объект.

Данный подход к любопытству приводит к одному интересному предсказанию. В частности, он подразумевает следующее: чтобы дети оставались любознательными, они должны осознавать то, чего еще не знают. Другими словами, они должны обладать метакогнитивными способностями с самого раннего возраста. Метапознание – это познание познания: совокупность когнитивных систем высшего порядка, осуществляющих мониторинг наших психических процессов. Согласно вышеизложенной теории, метакогнитивные системы постоянно контролируют научение, определяя, что мы знаем и чего не знаем, ошибаемся мы или нет, быстры мы или медленны, и так далее и тому подобное. Иными словами, метапознание охватывает все, что мы знаем о нашей собственной психике.

Метапознание играет ключевую роль в любознательности. В самом деле, быть любознательным – значит хотеть знать, а если вы хотите знать – значит, вы знаете то, чего пока не знаете. Опять-таки, согласно недавним экспериментам, уже в возрасте одного года, если не раньше, дети понимают, что есть вещи, которые пока им не известны278. Так, малыши охотно обращаются к взрослому, когда не могут решить задачу в одиночку. Осознавая пробелы в собственных знаниях, они требуют больше информации. Таково раннее проявление эпистемической любознательности – непреодолимого желания знать.

Все родители ностальгируют по тем временам, когда их малыш был преисполнен любопытства. В возрасте от двух до пяти лет детей интересует все на свете. Их любимое слово – «почему»: они никогда не перестают экспериментировать над внешним миром и задавать вопросы взрослым. Удивительно, но эта жажда знаний, которая кажется ненасытной, в конце концов угасает, часто после пары-тройки лет учебы в школе. Некоторые дети сохраняют любознательность, но многие утрачивают всякий интерес к познанию. Их активное вовлечение превращается в тупую пассивность. Может ли наука о любопытстве объяснить причины? У нас пока нет всех ответов, но я хотел бы предложить несколько гипотез.

Во-первых, дети могут утратить любознательность из-за отсутствия когнитивной стимуляции, адаптированной к их потребностям. Согласно алгоритму, который мы только что описали, с течением времени любопытство сходит на нет, и это совершенно нормально. По мере научения ожидаемый прирост знаний уменьшается: чем лучше мы владеем той или иной областью, тем меньше она нас интересует. Таким образом, для поддержания любознательности школы обязаны беспрерывно снабжать мозг детей стимулирующей информацией, соответствующей уровню развития их интеллекта. К несчастью, это не всегда так. В типичном классе наиболее способным ученикам часто не хватает стимуляции, и через несколько месяцев от их прежнего любопытства не остается и следа: метакогнитивная система подсказывает им, что от школы, к сожалению, многого ждать не приходится.