Какво можете да научите лично за себе си от работата на изкуствения интелект

Да преподаваш означава да се учиш двойно, е казвал френският писател Жозеф Жубер в онези времена, когато хората са учили единствено един друг. Съвременният човек учи не само себеподобните си, но и невронните мрежи. А следователно и те могат да го научат на нещо. Ето четири урока от функционирането на невронните мрежи, които могат да са ни полезни в живота.

Връзките решават

Невронната мрежа по същество представлява група от възли, свързани с връзки. Силата на тези връзки се настройва по време на обучението на невронната мрежа с помощта на техника, наречена обратно разпространение. Вие вземате масив от данни (да кажем снимки на животни), задавате ключов критерий (тип животно) и стартирате командата “изберете снимки на котки”. С напредването работата на мрежата, вие анализирате кои връзки дават правилен отговор и кои са неактивни или водят до грешки. Така вие целенасочено укрепвате едни връзки и отслабвате други. Когнитивно-поведенческата терапия е изградена на същия принцип: специалистът ви помага да идентифицирате типичните за вас връзки между стимулите от околната среда (например бутнаха ме лошо в обществения транспорт) и реакцията на това въздействие (не отговорих по никакъв начин – аз съм жертва). Това ви учи целенасочено да преконфигурирате нежеланите, разрушителни или погрешни връзки: „Не отвърнах – това е моят избор“, тоест можете сами да се обучите подобно на невронната мрежа. Или пък например, да приемем, че констатирате, че мисълта за работното ви място ви създава негативна асоциация с човек, който не харесвате. За да промените тази реакция, вие можете съзнателно да подсилите положителните асоциации с приятелски настроени колеги. Или пък друг пример: забелязвате, че на някое място (кафене, заседателна зала, далечен ъгъл в офиса) можете да работите по-продуктивно: това е добра причина да се върнете там и да укрепите връзката.

Паметта ви подвежда

Запаметяването е промяна в способността на едни неврони да се активират, когато други неврони са възбудени. Броят на възлите в една невронна мрежа, подобно на невроните в мозъка, не е неограничен. И във всяка комбинация, свързана с конкретен спомен, има някои неврони, които съхраняват детайлите на други спомени. Тоест всеки път, когато се обръщаме към минали преживявания, смесваме един спомен с друг и понякога ги променяме драстично, като комбинациите в калейдоскоп. Колко лесно това свойство на мозъка може да се използва за внушаване на фалшиви спомени показва изследването на психолога Елизабет Лофтъс. В един експеримент роднини разказвали на участниците в теста измислени истории от детството им, след което учените задавали насочващи въпроси по тази тема. Всеки четвърти е вярвал, че историите са верни, а някои дори ги допълвали с измислени подробности. Така че, когато вземате решение въз основа на „преживяното“, имайте предвид, че картината, изплувала в паметта ви тук и сега, може да е само една версия от миналото или дори просто фантазия.

Не чертайте права линия през една точка

Съществува често срещано когнитивно изкривяване, наречено регресионна грешка (regression fallacy). Това е илюзията, че разбираме причината за някакво явление. Например, днес сте пробягали много зле кроса си. Следващият път, без значение как точно ще поправите техниката си, резултатът вероятно ще бъде по-добър. Просто защото последния път вашето пробягване на традиционната дистанция е било под средното ниво. Може да има много конкретни причини, включително и случайни. Но ние имаме склонност да свързваме промяната в резултата само с фактори, които знаем или можем да контролираме, тоест обикновено със собствените си решения: бягах по-добре, защото пиех повече вода или не ядох два часа преди тренировка. Поради навика да правим заключения въз основа на недостатъчно данни, ние постепенно развиваме фалшива представа за това какво се случва с нас и света около нас. В невронните мрежи това явление се нарича „преобучаване“. Как те се справят с този проблем? Съществуват три начина: събиране на повече данни; произволно отхвърлене на някои параметри за прогнозиране и преглед как се променя резултатът; дообучение въз основа на данни от други области. Преведено за човешките реалности, това означава: винаги събирайте допълнителна информация, поставяйте под съмнение възгледите си, четете книги и слушайте другите хора. И най-важното – не бързайте със заключенията и чертайте права линия през поне две точки.

Exploration vs. Еxploitation

Мрежите експериментират с живота си, но с мярка. Тази концепция се нарича еxploration vs. еxploitation. Понякога алгоритмите вземат решения, избирайки оптимални стратегии, а в някои моменти генерират случайни действия. Освен това в началото на обучението си те по-често експериментират със случайните действия. Това им позволява да намират принципно нови и качествено по-ефективни решения.

В човешкия свят това изглежда примерно така. През целия си живот можете да избирате най-доказаните и надеждни стратегии. Да се учите и получавате в училище само шестици, защото възрастните ви хвалят. Да влезете в математическия факултет, защото математиката ви се отдава. Да си намерите работа в лаборатория на университета, защото вашата среда го смята за най-добрия вариант. Да защитите дисертация и да работите 20 години като изследовател. Всички тези решения са логични, оптимални и дават резултат. Проблемът се състои в това, че всички те се приемат на база ограничен набор от данни. Ако не експериментирате – не се свързвате с хора от други среди, не пътувате по света, не се опитвате в други сфери на дейност – вашият избор няма да бъде достатъчно персонализиран и следователно най-вероятно няма да ви направи щастлив. Като цяло със сигурност си струва да опитвате нови неща.