大腦如何精準學習
加速學習

【讀後心得】大腦如何精準學習:學習的4個支柱

文章最後更新於 2021 年 7 月 5 日

作者:法國科學家史坦尼斯勒斯.狄漢,世界頂尖語言和數字大腦處理的認知神經科學家、法國國家學院實驗認知心理學教授、法國科學院院士。他是近二十年來在腦科學領域的研究上,公認最有貢獻的科學家之一,兩次獲得該領域最高榮譽獎「大腦獎」,也是好幾本書的作者,包括《數字感》這本暢銷書和《大腦與閱讀》等。

大腦如何精準學習?在這本書當中,作者公開認知科學和神經科學的最新發現,精闢解說人類大腦的學習機制,過程相當精彩。

學習是什麼? 7個定義

大腦如何精準學習之什麼是學習

作者對「學習」最廣泛的一個定義是:「把外在世界放入腦中,形成一個內在模式」。比較具體的定義,同時也是現今機器學習演算法(AI人工智慧的一個分支)的運作重點,可以分為七項,以下含有我自己的解讀。

  1. 學習是調整心智模式的參數


    我們的大腦裡,藏有很多外在世界的模式(模型),例如只要閉上雙眼,就可以看見自家和附近的「心智模型」:自家長什麼樣子,附近有什麼商店等等。

    學習,就是去調整這些模型的參數。

    比方說我們在夜市拿BB槍射水球,射偏了,大腦會開始去調整「負責視覺和身體方向」的參數,協調眼手動作,多玩幾次,很快你就變得百發百中。

    射水球是種簡單的學習,也許只需要調整一個參數,而多數的學習較複雜,通常一次要調整數十個、數百個甚至上千個參數。


  2. 學習是利用組合性爆炸


    增加可調整的參數,它們會成等比級數增加。

    以英文為例:音素構成音節,音節組成字,字組成句子,句子組成段落,有點像俄羅斯娃娃一樣,一層套一層。這些音素、音節等,都是參數之一。

    人類的語言就是利用這些參數的組合性爆炸,在差不多十年的時間內,每個人平均都累積了五萬個字彙。



  3. 學習是減少犯錯


    大腦會透過「試錯法」來修正自己,錯誤、修正、錯誤、修正,最後達到目標。這也是你的智慧型手機可以辨識妳的聲音,還有無人駕駛汽車能夠辨識行人和路標背後的機制。


  4. 學習是探索各種可能性


    試錯法雖然是我們主要的學習方式,但有盲點。

    由於試錯是有層次性的逐步修正,難以脫離類似答案,所以當我們想要探索更多可能性的時候,刻意跳出圈外去思考比較好。

    俗話說:「貨比三家不吃虧」,假設我們在同一條街上的三家鞋店之間比價,價格差距可能不大,與其從這三家鞋店中選一家最便宜的,還不如換一條街,再找一家店,或許會出現更便宜的價格。

    換句話說,加入隨機模式,也是解決問題的一個重要方法


  5. 學習使報酬函數達到最佳點


    學習可以分為「監督式學習」和「沒有監督的學習」。

    「試錯法」是「有監督的學習」,有正確答案讓我們參考並修正。例如我們念英文單字Apple,發音錯了,旁邊的老師、朋友,或者網路可以告訴我們正確發音是什麼,就能進行修正。

    「沒有監督的學習」也就是沒有人知道正確答案,只提供一個報酬,例如成功創業、贏得比賽。

    這時,我們必須同時當行動者與評估者,一個學會聰明做事,聚焦最有效的動作 ; 另一個學會精準評估某個動作可能會有的結果。也就是不斷假設+驗證來求進步。(想起PDCA了嗎?)

    這種「行動-評估網路」是近代人工智慧最有效的策略,後來進一步形成「對抗學習」,也就是讓兩個相反立場的系統不斷對打,兩者都同時進步,直到趨近無敵。

    這是擊敗世界圍棋冠軍的AlphaGo程式所採取的方法。兩個程式對打,贏的一方會強化動作,輸的一方會減弱步驟,雙方都能學習到如何下得更有效率。

    那這種方法可以應用到人腦嗎?答案是可以的,我們同樣可以讓兩種想法對抗、評估、協調,在自己的腦中沙盤推演,把大腦想成一個既合作又競爭的專家系統就對了。

    忽然想起「射鵰英雄傳」中老頑童周伯通的「左右互搏之術」,難怪他會無敵了。

  6. 學習是限制搜索的空間


    現代的人工智慧有一個問題:如果要搜尋的東西過多,內在模式的參數越多,排列組合太巨大,學習就變得很慢。這時機器「會覺得」乾脆記憶所有資料,這比找出一個通用規則簡單。

    但是,如果我們要機器去辨識一張它以前看過的圖片或贏過的棋局(不需要預測能力),那這個機器還有什麼價值呢?它的價值應該在於可以辨識任何圖片,或贏得下一盤未來的棋局,不管這個情境是熟悉的還是全新的。

    想要達到上述的目標,機器必須先找到一個普遍的解決方法,一種通用規則(如《精準學習》這本書提到的「底層規律」)。換句話說,在一個地方學到的東西,應該可以再用到其他地方才對

    於是電腦科學家們就想出一個最有效率的方法來加速學習:模式簡化,減少必須調整的參數,等同增加了學習速度。


  7. 學習是投射一個先驗的假設


    人類的基因就是一種先驗的假設。

    意思是,人類一出生就跟電腦一樣有預設程式,基因中已經包含百萬年演化的過程中學來的基本假設,不需要全部的事情都從0開始學起。

    例如嬰兒一出生就知道,東西沒有人去推是不會動的 ; 或者用手去推一個固體時,手不會進入固體,固體也不會進入手指當中。

    基因設定了大腦結構,這些結構限制了探索空間,為的是讓後天的學習能夠加快,而不是漫無目的地學習世界上每件大大小小的事情。

學習的四根支柱

大腦如何精準學習之四根支柱

在演化的過程中,有四種關鍵功能出現,加快了人類從環境中取得訊息的速度。如果我們想要學得很快,這學習的四根支柱都要保持在最佳狀態

➀ 注意力

大腦每天都受到資訊轟炸,感官不斷接收、傳送幾百萬個訊息,無法完全消化。這些被動注意的訊息,只會停留在感覺層,沒有被充分理解、消化,所以不太會留在記憶裡。

這時,「注意力是我們的救星,它是一個巨大濾網,用來篩選、留下跟我們相關的重要訊息,然而,只有主動、有意識的注意力,才會讓概念神經元大量活化,訊息才會被送到前額葉皮質去,那裡的神經元活化時間更長,強度足以改變突觸,讓大腦能真正理解並記住訊息。

➁ 積極主動參與

一個被動的人學不到什麼東西,沒有經過深度思考,學習也不太會在大腦留下痕跡。

那什麼是有效學習呢?具體來說,你得主動積極,專注集中,不斷用自己的話去解釋和思考新概念,測試和驗證各種假設。

➂ 錯誤的回饋(反饋)

犯錯多不代表學得多,徹底重視回饋的品質和正確性,減少不確定性,決定我們可以學得多快。

我們需要清楚知道預期結果實際結果之間的差異,才能正確調整下一次的假設,讓假設越來越符合外在現實,這時就會產生學習。

要注意的是,如果是老師的話,給予學生回饋時,完全不需要處罰,只要讓學習者知道自己錯誤在哪裡,立即去修正就好。

➃ 固化

固化,就是把要學習的技能轉為自動化,把知識編入長期記憶裡。

學任何東西都一樣,一開始總是很慢又辛苦,需要有意識去做,才做得到。直到後來熟悉了,學習速度越來越快,最後就自動化了。

例如我們騎腳踏車、機車或開車,都已經變成一個全自動化的流程,不須思考,還可以一邊做別的事情(安全第一)。小和尚是天天念經,不懂佛經的意思,照樣能夠背誦。

自動化可以釋放大腦資源,讓我們可以去做別的事情,而要達到自動化,睡個好覺很重要。

我們白天學習,晚上睡覺時,其實大腦並沒有在休息,反而是以十到一百倍的速度強化我們白天的經驗,這跟我們一般知道的不同。

所以說,熬夜沒好處,傷害身體,也傷害大腦,還浪費了大腦自動複習的時間。

結語

剛開始看見本書翻譯者是洪X教授,老實說我有點卻步,幸好,實際讀起來,流暢程度比以前進步不少(畢竟也翻譯過很多書),只有少數地方卡卡。

教授依然喜歡在不需要加註英文的地方加註,例如川普(Trump)、隨身碟(USB) ,至於譯註部份…就當作教授的美意吧。

無論如何,內容豐富,讀過兩三次之後,我的大腦似乎也開始自動調整,原先看不太懂的部份,隔天再看就懂了,大腦真是神奇。

這本書主要在描述大腦的學習過程,同時點出不少重要的學習原則,是一本兼具理論跟實用的精彩好書,對大腦學習過程有興趣的人來說,肯定愛不釋手。

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