Ketika anak lelaki pertama saya hanya berusia dua tahun, dia sudah menyukai kereta, mengetahui semua jenama dan model (lebih daripada saya, terima kasih kepada rakan-rakan saya), dapat mengenalinya dengan sebahagian kecil gambar. Semua orang berkata: genius. Walaupun mereka menyedari betapa tidak bergunanya pengetahuan ini. Sementara itu, putera itu tidur bersama mereka, menggulungnya, meletakkannya tepat di sebaris atau di sebuah kotak.
Ketika berusia 4 tahun, dia belajar mengira, dan pada usia 5 tahun dia sudah dapat membiak dan menambah dalam 1000. Kami bahkan bermain Math Workout (permainan ini ada di Android - saya suka mengira di kereta bawah tanah selepas bekerja), dan pada satu ketika dia menjadi saya hanya berbuat demikian. Dan pada waktu lapang, dia menghitung hingga satu juta, yang membekukan orang-orang di sekitarnya. Genius! - kata mereka, tetapi kami mengesyaki perkara itu tidak betul.
Ngomong-ngomong, di pasar dia menolong ibunya dengan cukup baik - dia mengira jumlahnya lebih cepat daripada penjual di kalkulator.
Pada masa yang sama, dia tidak pernah bermain di gelanggang, tidak berkomunikasi dengan rakan sebaya, tidak bergaul dengan baik dengan anak-anak dan guru di tadika. Secara amnya, dia adalah anak kecil.
Langkah seterusnya adalah geografi - kami cuba menyalurkan cinta nombor di suatu tempat, dan memberikan anak lelaki kami sebuah atlas Soviet lama. Dia terjun ke dalamnya selama sebulan, dan setelah itu dia mulai bertanya kepada kami pertanyaan rumit dengan gaya:
- Ayah, negara mana yang menurut anda mempunyai kawasan yang luas: Pakistan atau Mozambik?
"Mungkin Mozambik," jawab saya.
- Tetapi tidak! Kawasan Pakistan seluas 2.350 km2 lebih banyak, - putera itu dengan senang hati menjawab.
Video promosi:
Pada waktu yang sama, dia sama sekali tidak berminat dengan orang-orang yang mendiami negara-negara ini, atau bahasa mereka, atau pakaian, atau musik rakyat. Hanya nombor kosong: kawasan, populasi, jumlah simpanan mineral, dll.
Semua orang kagum lagi. "Pandai melampaui tahun-tahunnya," kata mereka di sekitar, tetapi saya kembali risau, kerana Saya faham bahawa ini adalah pengetahuan yang sama sekali tidak berguna, tidak berkaitan dengan pengalaman hidup, dan yang sukar untuk terus dikembangkan. Aplikasi terbaik dari semua yang saya dapati adalah cadangan untuk mengira berapa banyak kereta yang akan muat di tempat letak kenderaan jika negara tertentu digulung dengan aspal (tanpa mengambil kira kawasan pergunungan), tetapi saya cepat berhenti, kerana ia menghancurkan genosida.
Menariknya, pada masa ini topik kereta telah hilang sepenuhnya, anak lelaki itu bahkan tidak mengingati nama-nama kereta kegemarannya dari koleksi besarnya, yang kami mula sebarkan dengan kehilangan minat. Dan kemudian dia mula mengira dengan lebih perlahan dalam fikirannya dan segera melupakan dataran negara. Pada masa yang sama, dia mulai berkomunikasi lebih banyak dengan rakan-rakannya, menjadi lebih banyak kontak. Genius berlalu, rakan-rakan berhenti mengagumi, anak itu menjadi pelajar yang baik dengan kecenderungan matematik dan sains yang tepat.
Pengulangan adalah ibu belajar
Nampaknya apa ini semua. Ini dilihat pada banyak kanak-kanak. Ibu bapa mereka menyatakan kepada semua orang bahawa anak-anak mereka genius, nenek-nenek mengagumi dan memuji anak-anak kerana "pengetahuan" mereka. Dan kemudian mereka membesar menjadi kanak-kanak biasa, hanya pintar, tidak lebih genius daripada anak kawan ibu saya.
Semasa mengkaji rangkaian saraf, saya menghadapi fenomena yang serupa, dan menurut saya kesimpulan tertentu dapat diambil dari analogi ini. Saya bukan ahli biologi atau ahli sains saraf. Lebih jauh lagi - dugaan saya tanpa tuntutan yang sangat saintifik. Saya dengan senang hati menerima komen daripada profesional.
Semasa saya cuba memahami bagaimana anak saya belajar mengira lebih pantas daripada saya begitu keren (dia melengkapkan tahap dalam Math Workout dalam 20.4 saat, sementara catatan saya 21.9), saya menyedari bahawa dia sama sekali tidak mengira. Dia menghafal bahawa ketika 55 + 17 muncul, anda perlu mengklik pada 72. Pada 45 + 38, anda perlu mengklik pada 83, dan seterusnya. Pada mulanya, tentu saja, dia menghitung, tetapi lonjakan laju terjadi pada saat dia dapat mengingat semua kombinasi. Dan dengan cepat dia mulai menghafal prasasti tidak khusus, tetapi gabungan simbol. Inilah yang mereka ajar di sekolah, belajar jadual pendaraban - ingat jadual korespondensi MxN -> P.
Ternyata dia menganggap sebagian besar informasi tepat sebagai hubungan antara data input dan data output, dan algoritma yang sangat umum yang biasa kita gunakan untuk menatal untuk mendapatkan jawaban tidak hanya dikurangkan menjadi algoritma yang sangat khusus yang sangat tajam untuk menghitung nombor dua digit. Dia melakukan beberapa tugas yang sangat baik, tetapi jauh lebih perlahan. Mereka. apa yang difikirkan oleh semua orang sangat hebat sebenarnya hanya disimulasikan oleh rangkaian saraf yang terlatih untuk tugas tertentu.
Pengetahuan tambahan
Mengapa sebilangan kanak-kanak mempunyai kemampuan untuk menghafal dengan cara ini, sementara yang lain tidak?
Bayangkan bidang minat anak (di sini kita mendekati soalan secara kualitatif, tanpa ada ukuran). Di sebelah kiri adalah bidang minat anak biasa, dan di sebelah kanan adalah bidang minat kanak-kanak "berbakat". Seperti yang dijangkakan, minat utamanya tertumpu pada bidang-bidang yang mempunyai kemampuan khusus. Tetapi untuk perkara sehari-hari dan komunikasi dengan rakan sebaya, fokusnya tidak lagi mencukupi. Dia menganggap pengetahuan ini berlebihan.
Kepentingan kanak-kanak biasa berumur 5 tahun.
Kepentingan kanak-kanak "cemerlang" berumur 5 tahun.
Pada kanak-kanak seperti itu, otak menganalisis dan melakukan latihan hanya pada topik yang dipilih. Melalui latihan, rangkaian saraf di otak mesti belajar untuk berjaya mengklasifikasikan data yang masuk. Tetapi otak mempunyai banyak, banyak neuron yang ada. Jauh lebih banyak daripada yang diperlukan untuk kerja biasa dengan tugas sederhana seperti itu. Biasanya, kanak-kanak menyelesaikan banyak masalah dalam kehidupan, tetapi di sini semua sumber yang sama dilemparkan ke dalam tugas yang lebih sempit. Dan latihan dalam mod ini dengan mudah membawa kepada apa yang disebut profesional ML secara berlebihan. Rangkaian, dengan menggunakan banyak pekali (neuron), telah dilatih sedemikian rupa sehingga selalu memberikan tepat jawaban yang diperlukan (tetapi dapat memberikan omong kosong sepenuhnya pada data input perantaraan, tetapi tidak ada yang melihatnya). Oleh itu, latihan ini tidak membawa kepada fakta bahawa otak memilih ciri-ciri utama dan mengingatnya, tetapi fakta bahawa otak itu menyesuaikan banyak pekali,untuk memberikan hasil yang tepat pada data yang sudah diketahui (seperti pada gambar di sebelah kanan). Lebih-lebih lagi, otak telah belajar begitu banyak mengenai topik lain, kurang terlatih (seperti dalam gambar di sebelah kiri).
Apa itu kekurangan dan overfitting?
Bagi mereka yang tidak mempunyai subjek, saya akan memberitahu anda dengan ringkas. Semasa melatih rangkaian saraf, tugasnya adalah memilih sejumlah parameter (bobot hubungan antara neuron) sehingga jaringan bertindak balas terhadap data latihan (sampel latihan) sedekat dan seakurat mungkin.
Sekiranya terdapat terlalu sedikit parameter seperti itu, maka rangkaian tidak akan dapat mengambil kira perincian sampel, yang akan menghasilkan jawapan yang sangat kasar dan rata-rata yang tidak berfungsi dengan baik walaupun pada sampel latihan. Sama dengan gambar di sebelah kiri atas. Ia kurang sesuai.
Dengan jumlah parameter yang mencukupi, jaringan akan memberikan hasil yang baik, "menelan" penyimpangan kuat dalam data latihan. Jaringan seperti itu akan bertindak balas dengan baik bukan sahaja terhadap sampel latihan, tetapi juga nilai pertengahan yang lain. Seperti gambar tengah di atas.
Tetapi jika rangkaian diberikan terlalu banyak parameter yang dapat dikonfigurasi, maka ia akan melatih dirinya untuk menghasilkan penyimpangan dan turun naik yang kuat (termasuk yang disebabkan oleh kesilapan), yang boleh menyebabkan omong kosong sepenuhnya ketika berusaha mendapatkan respons terhadap input data bukan dari sampel latihan. Sesuatu seperti gambar di sebelah kanan atas. Ia sangat sesuai.
Contoh ilustrasi ringkas.
Katakan anda mempunyai banyak titik (bulatan biru). Anda perlu melengkung keluk yang lancar untuk meramalkan kedudukan titik-titik lain. Sekiranya kita mengambil, misalnya, polinomial, maka pada darjah kecil (hingga 3 atau 4), lengkung halus kita akan cukup tepat (lekukan biru). Dalam kes ini, lekukan biru mungkin tidak melewati titik asal (titik biru).
Walau bagaimanapun, jika bilangan pekali (dan oleh itu tahap polinomial) meningkat, maka ketepatan melewati titik biru akan meningkat (atau bahkan akan ada hit 100%), tetapi tingkah laku antara titik-titik ini akan menjadi tidak dapat diramalkan (lihat bagaimana keluk merah berubah-ubah).
Saya rasa kecenderungan kanak-kanak terhadap topik tertentu (obsesi) dan ketidaktahuan sepenuhnya mengenai topik-topik lain yang membawa kepada fakta bahawa ketika mengajar terlalu banyak "faktor" diberikan kepada topik-topik ini.
Memandangkan bahawa jaringan dikonfigurasi untuk data input tertentu dan tidak memilih "fitur", tetapi bodoh "mengingat" data input, tidak dapat digunakan dengan data input yang sedikit berbeza. Kebolehlaksanaan rangkaian sedemikian sangat sempit. Seiring bertambahnya usia, cakrawala semakin luas, fokusnya menjadi kabur, dan tidak ada lagi kesempatan untuk menetapkan bilangan neuron yang sama untuk tugas yang sama - mereka mulai digunakan dalam tugas baru yang lebih diperlukan untuk anak. "Tetapan" rangkaian runtuh itu, anak menjadi "normal", genius itu hilang.
Sudah tentu, jika seorang kanak-kanak mempunyai kemahiran yang berguna dalam dirinya dan dapat dikembangkan (misalnya, muzik atau sukan), maka "kejeniusan" nya dapat dipertahankan untuk waktu yang lama, dan bahkan membawa kemahiran ini ke tahap profesional. Tetapi dalam kebanyakan kes ini tidak berjaya, dan tidak ada jejak kemahiran lama hingga 8-10 tahun.
kesimpulan
- adakah anda mempunyai anak yang genius? ia akan berlalu;)
- pandangan dan "genius" adalah perkara yang berkaitan, dan ia dihubungkan dengan tepat melalui mekanisme pembelajaran
- "genius" yang jelas ini kemungkinan besar tidak genius sama sekali, tetapi kesan latihan otak yang terlalu kuat pada tugas tertentu tanpa memahaminya - hanya semua sumber yang dikhaskan untuk tugas ini
- semasa membetulkan minat kecil kanak-kanak itu, geniusnya hilang
- jika anak anda "genius" dan lebih berhati-hati daripada rakan sebaya, maka anda perlu mengembangkan kemahiran yang sama dengan lebih teliti, secara aktif mengembangkan cakerawala anda secara selari, dan tidak menumpukan perhatian pada kemahiran "keren" ini, tetapi biasanya tidak berguna
Pengarang: Sergey Poltorak
