На нашем ресурсе вы можете полностью погрузиться в мир книги «Как мы учимся. Почему мозг учится лучше, чем любая машина… пока» — читайте её онлайн бесплатно в полной, несокращённой версии. Если предпочитаете слушать — воспользуйтесь аудиоформатом; хотите сохранить — скачайте через торрент в fb2. Жанр произведения — Знания и навыки, Научно-популярная литература. Также на странице доступно подробное описание, авторская аннотация, краткое содержание и живые отзывы читателей. Мы постоянно пополняем библиотеку и улучшаем сервис, чтобы создавать лучшее пространство для всех ценителей качественной литературы.
Как мы учимся. Почему мозг учится лучше, чем любая машина… пока
0 баллов
0 мнений
0 чтений
Автор
Дата выхода
05 декабря 2020
🔍 Загляните за кулисы "Как мы учимся. Почему мозг учится лучше, чем любая машина… пока" — аннотация, авторский взгляд и ключевые моменты
Перед погружением в полный текст предлагаем познакомиться с произведением поближе. Здесь собраны авторские заметки, аннотация и краткое содержание "Как мы учимся. Почему мозг учится лучше, чем любая машина… пока" — всё, что поможет понять глубину замысла и подготовиться к чтению. Материалы представлены в оригинальной авторской редакции (Станислас Деан) и сохраняют аутентичность произведения. Если чего-то не хватает — сообщите нам в комментариях, и мы дополним описание. Читайте мнения других участников сообщества: их отзывы часто раскрывают скрытые смыслы и добавляют новые грани понимания. А после прочтения обязательно вернитесь сюда — ваш отзыв станет ценным вкладом в общее обсуждение книги.
Описание книги
Любознательность и способность учиться – дар эволюции человека. До сих пор ни одна из искусственных нейронных сетей не в состоянии воспроизвести самую элементарную информацию, которой владеет даже младенец. В этой книге французский нейробиолог Станислас Деан рассказывает, что в действительности скрывается за природной тягой людей к знаниям. Понимание ее особенностей, роли восприятия, ошибок, памяти и внимания в обучении – сила, которая позволит раскрыть наш потенциал в школе, на работе и в повседневной жизни.
В формате PDF A4 сохранен издательский макет.
📚 Читайте "Как мы учимся. Почему мозг учится лучше, чем любая машина… пока" онлайн — полный текст книги доступен бесплатно
Перед вами — полная электронная версия книги "Как мы учимся. Почему мозг учится лучше, чем любая машина… пока", адаптированная для комфортного онлайн-чтения. Мы разбили произведение на страницы для удобной навигации, а умная система запоминает, на какой странице вы остановились — можно закрыть браузер и вернуться к чтению позже, не тратя время на поиски. Персонализируйте процесс: меняйте шрифты, размер текста и фон под свои предпочтения. Погружайтесь в мир литературы где угодно и когда угодно — любимые книги теперь всегда под рукой.
Текст книги
Научение – это оптимизация функции вознаграждения
Помните систему LeNet Лекуна, которая распознает формы цифр? Чтобы этот тип искусственной нейросети мог учиться, его необходимо обеспечить правильными ответами. Иными словами, сеть должна знать, какой из десяти возможных цифр соответствует каждое введенное изображение. Для исправления ошибок система должна вычислить разницу между своим и правильным ответами. Данная процедура получила название «обучения с учителем»: некто вне системы знает решение и пытается научить машину.
Тут будет реклама 1
Метод достаточно эффективный, однако следует отметить, что ситуация, в которой правильный ответ известен заранее, – большая редкость. Когда дети учатся ходить, никто не говорит им, какие именно мышцы нужно сокращать; их просто поощряют пробовать снова и снова, пока они не перестают падать. Другими словами, малыши учатся исключительно на основе оценки результата: я упал или же мне удалось наконец пересечь комнату.
С той же проблемой «обучения без учителя» сталкивается и искусственный интеллект.
Тут будет реклама 2
Например, когда машина учится играть в видеоигру, перед ней ставят одну-единственную задачу – набрать максимальное количество очков. Никто не говорит ей, какие именно действия необходимо для этого предпринять. Как же быть? Как машине самостоятельно найти эффективный и быстрый способ достичь поставленной цели?
«Очень просто», – сказали ученые и придумали так называемое «обучение с подкреплением», в рамках которого мы не сообщаем системе никаких подробностей о том, что она должна делать (этого никто не знает!), но определяем «награду» – например, в виде количества очков
.
Тут будет реклама 3
Что еще хуже, машина может узнавать это количество с задержкой, уже после совершения тех или иных действий. Обучение на основе отложенного подкрепления – принцип, на базе которого DeepMind, дочерняя компания Google, построила машину, способную играть в шахматы, шашки и го. В конце партии система получает один-единственный сигнал, свидетельствующий о выигрыше или проигрыше. Во время самой игры обратная связь отсутствует – засчитывается лишь окончательная победа над соперником.Тут будет реклама 4
Как же тогда машине определить, что нужно делать? И, если уж на то пошло, как она может оценить свои действия, если известен только исход игры?
Ученые нашли хитрое решение. Они программируют машину так, чтобы она делала сразу две вещи: действовала и одновременно оценивала собственный прогресс. Одна половина системы, так называемый «критик», учится предсказывать конечный результат.
Мнения
О книге «Как мы учимся. Почему мозг учится лучше, чем любая машина… пока» ещё никто не оставил отзыв — у вас есть шанс стать первым, чьё мнение задаст тон всему обсуждению! Поделитесь впечатлениями, эмоциями, замечаниями или рекомендациями. Ваш отзыв не только добавит живого голоса к произведению, но и поможет будущим читателям понять, стоит ли им открыть эту книгу. Не держите мысли при себе — ваше слово имеет значение!
Другие книги автора
Если «Как мы учимся. Почему мозг учится лучше, чем любая машина… пока» пришлась вам по душе, самое время открыть для себя другие работы Станислас Деан! В этой подборке — только произведения того же автора, чтобы вы могли глубже погрузиться в его творческий мир и насладиться схожим стилем, темами и атмосферой. Возможно, следующая книга станет для вас ещё более ярким открытием.
