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

Значит, сон только укрепляет память? Многие ученые думают иначе: они утверждают, что ночью совершают открытия. Самый известный случай – немецкий химик Август Кекуле фон Штрадониц (1829–1896), которому приснилась структура бензола – необычной молекулы, чьи шесть атомов углерода образуют замкнутую цепь, похожую на кольцо или… змею, которая кусает себя за хвост. Вот как Кекуле описывает свой сон в ту судьбоносную ночь:

Кекуле заключает: «Давайте учиться спать, и тогда, возможно, мы узнаем правду».

Может ли сон действительно повысить креативность и привести нас к истине? Хотя специалисты по истории науки расходятся во мнениях относительно подлинности кекулевского сна с Уроборосом, идея ночной инкубации широко распространена среди ученых и художников. В недавнем интервью дизайнер Филипп Старк с юмором заметил: «Каждый вечер, закрывая книгу… я говорю жене: “Я иду на работу”»331. Я и сам частенько находил решение трудной проблемы после пробуждения. Однако жизненные наблюдения – это не доказательства. Необходим эксперимент. Именно такой эксперимент и провела команда ученых во главе с Яном Борном332. Днем исследователи обучали испытуемых сложному алгоритму, включавшему серию арифметических операций с заданным числом. На самом деле, задачку можно было упростить и вычислить ответ гораздо быстрее. Если до сна лишь немногие испытуемые догадывались о существовании легкого способа, то наутро их число удваивалось. Если же испытуемые не имели возможности поспать, момент озарения не наступал никогда. Примечательно, что результаты не зависели от времени тестирования (утро, день или вечер). Следовательно, заключили ученые, в данном случае временной фактор не являлся определяющим: инсайт был обусловлен только сном.

Получается, ночная консолидация не ограничивается закреплением существующих знаний. Открытия дня не только прочно фиксируются в памяти, но и перекодируются в более абстрактную и общую форму. Решающую роль в этом процессе, несомненно, играет ночная реактивация нейронов. Каждую ночь идеи, которые возникли у нас в течение дня, «проигрываются» сотни раз в ускоренном темпе, тем самым увеличивая шансы на то, что в итоге кора обнаружит некое общее правило. Кроме того, двадцатикратное ускорение нейронных разрядов сжимает информацию. Воспроизведение на высокой скорости подразумевает, что нейроны, которые срабатывали с большими интервалами во время бодрствования, ночью возбуждаются один за другим. Данный механизм кажется идеальным для сбора, синтеза, сжатия и «преобразования сырой информации в полезное и пригодное для использования знание» – почти дословное определение интеллекта, предложенное одним из ведущих исследователей искусственного интеллекта Демисом Хассабисом.

Будут ли разумные машины будущего спать так же, как мы? Вопрос странный, и все-таки я думаю, что в определенном смысле будут: их алгоритмы обучения, вероятно, будут включать фазу консолидации, подобную тому, что мы называем сном. На самом деле, специалисты уже разработали несколько алгоритмов, имитирующих цикл «сон—бодрствование»333. Эти алгоритмы – отличные модели для тестирования нового подхода к научению, который я отстаиваю в этой книге. Согласно новым представлениям, научение состоит в построении внутренней генеративной модели внешнего мира. Помните, что наш мозг содержит масштабные внутренние модели, способные к синтезу самых разных мысленных образов, реалистичных диалогов и значимых выводов. В состоянии бодрствования мы приспосабливаем эти модели к окружающей среде: мы анализируем сенсорные данные, которые получаем из внешнего мира, и на их основе выбираем ту модель, которая лучше всего описывает мир вокруг нас. На этой стадии научение – главным образом восходящая операция: неожиданные сенсорные сигналы, сталкиваясь с прогнозами внутренних моделей, генерируют сигналы ошибки, которые поднимаются вверх по корковой иерархии и корректируют статистические веса на каждом шаге, в результате чего точность нисходящих моделей значительно возрастает.

Новая идея состоит в том, что во время сна наш мозг работает не «снизу вверх», а «сверху вниз». Ночью мы используем генеративные модели для синтеза новых, непредвиденных образов. Этот дополнительный массив данных, которые были созданы из ничего и на котором тренируется часть нашего мозга, позволяет скорректировать восходящие связи. Поскольку известны как параметры генеративной модели, так и ее сенсорные следствия, обнаружить связь между ними становится легче. Итог: наша эффективность в извлечении абстрактной информации, лежащей в основе конкретного сенсорного сигнала, возрастает. После крепкого ночного сна достаточно малейшей подсказки, чтобы определить лучшую ментальную модель реальности, какой бы абстрактной она ни была.

Согласно этим представлениям, сновидения есть не что иное, как расширенный тренировочный набор образов: чтобы приумножить свой неизбежно ограниченный дневной опыт, мозг прибегает к внутренним реконструкциям реальности. По всей видимости, сон позволяет решить проблему, с которой сталкиваются все алгоритмы машинного обучения: недостаток данных для тренировки. Чтобы учиться, современные искусственные нейросети нуждаются в огромных массивах данных, но жизнь слишком коротка, а потому наш мозг вынужден довольствоваться той информацией, которую он успевает собрать в течение дня. Возможно, сон – идеальный выход из положения: пока мы спим, мозг в ускоренном режиме моделирует множество событий, пережить которые в реальности не хватит и целой жизни.

Во время этих мысленных экспериментов мы иногда совершаем открытия. В этом нет ничего волшебного: работая, наша внутренняя моделирующая машина время от времени наталкивается на неожиданные результаты – как шахматист, который, освоив правила, может потратить годы на изучение их следствий. На самом деле, некоторыми величайшими научными открытиями человечество обязано именно мысленным образам: Эйнштейну, например, приснился фотон, а Ньютон представлял Луну, падающую на Землю, подобно яблоку. Даже самый знаменитый эксперимент Галилея, в котором он сбрасывал предметы с Пизанской башни и доказывал, что скорость свободного падения не зависит от массы, вероятно, никогда не происходил в реальности. Достаточно было провести мысленный эксперимент: Галилей вообразил, что бросает две сферы, одну легкую и одну тяжелую, с вершины башни; затем он предположил, что тяжелая будет падать быстрее, и с помощью ментальных моделей показал, что это ведет к противоречию. Допустим, говорил он, что я соединю эти две сферы проволокой ничтожной массы. Получившаяся в результате система образует более тяжелый объект и, следовательно, должна падать еще быстрее. Но это абсурд, ибо более легкая сфера, которая падает не так быстро, должна замедлить более тяжелую. Эти бесконечные противоречия ведут к одному-единственному выводу: все предметы падают с одинаковой скоростью независимо от их массы.