В прошлой статье мы пришли к тому, что мировоззрение представляет собой совокупность всех элементарных вер человека. Иначе мировоззрение можно назвать моделью мира, из которой напрямую следует стратегия поведения. И адекватность стратегии поведения (в которую входит во многом и стратегия анализа поступающей информации) можно приблизительно оценить.
Сейчас модно говорить о нейросетях и машинном обучении, когда программе особого устройства скармливают набор данных и из него она выстраивает какой-то алгоритм, зависящий от свойств этого набора данных. Чем лучше нейросеть обучена, тем более адекватный желаемому результату ответ она выдаёт. С точки зрения механики во время обучения нейросеть приходит к стабильному варианту распределения весов связей между логическими единицами - нейронами.
По названию несложно определить, что за основу таких программ брали общий принцип работы нервной системы. Да, разумеется, дьявол кроется в деталях и потому мы с компьютерными нейросетями учимся по-разному, как в плане алгоритма, так и в плане скорости, но нам важно понимать общность этих явлений. Соответственно, обучение в контексте людей происходит по тем же принципам: появляются стабильные веса связей. А что означают эти веса? Оценки надежности связи между логическими единицами. Или, говоря иначе, веры. И теперь, зная всё это, мы можем попробовать вывести обучение через четко установленный термин:
Обучение - это процесс стабилизации вер, приводящий к изменению стратегии обработки данных.
Обучение может быть локальным или глобальным, а также эффективным или неэффективным. Эффективность обучения можно оценить по тому, как обученная система справляется с новыми наборами данных. Важно понимать, что эффективность всегда будет зависеть от структуры конкретного набора данных, и обученная на одном узком наборе данных система не будет эффективно справляться с другим узким набором данных, а зачастую будет ошибаться и в выборе стратегии обработки широкого, разнообразного набора данных.
Например, если нейросеть обучали определять съедобность только (!) на красных ягодах и желтых платьях, она может начать считать съедобным всё красное, а всё жёлтое - несъедобным. Соответственно, относительно набора данных из желтых фруктов и красных платьев она будет вести себя совершенно неадекватно и обучение будет неэффективным.
Глобальность обучения отражает, насколько широко меняется поведение человека (или животного, или любой другой нейросети, строго говоря). Иначе говоря, чем глобальнее обучение, тем больше перестраивается мировоззрение в целом.
Классический пример глобального обучения - фундаментальное образование, которое формирует общую модель мира, а также опыт общения с родителями в раннем возрасте - он сильно влияет на представление об обществе в целом.
В то же время при локальном обучении перестраивается только отдельный сектор мировоззрения, и лишь узкий класс стратегий меняется.
Хорошим примером локального обучения является получение любого инструментального, механического навыка. Практическое, детальное представление о том, как нужно двигать ногами при обучении езде на велосипеде меняется, но маловероятно, что это само по себе сильно повлияет на выбор религии, доверие к людям или иные комплексные убеждения.
Как правило, локальное обучение происходит быстрее и легче, чем глобальное, потому что мозг по своей природе консервативен, а потому для масштабной перестройки нужно разрешить внутренний конфликт представлений. Причиной такого внутреннего конфликта всегда является неэффективность глобального обучения (если бы глобальное обучение было эффективным, внутренних противоречий между отдельными представлениями бы не возникало).
Обучение - несомненно важный процесс для формирования и развития личности, но, как и почти все процессы, оно может приносить проблемы, если не уметь им грамотно пользоваться. В следующей мы поговорим о ключевых опасностях обучения, которые важно знать любому.