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

И снова атомы запрыгали у меня перед глазами… Мой мысленный взор, обостренный повторяющимися видениями такого рода, теперь мог различить более крупные структуры разной формы; длинные ряды, часто тесно сплетенные, изгибались и извивались, подобно змеям. Но смотрите! Что это было? Одна из змей ухватила себя за хвост и насмешливо закружилась перед моими глазами.

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.