Понимание природы любопытства может помочь людям и роботам учиться быстрее, пишет научный журналист и новый редактор журнала Scientific American Лидия Денворт
Мир полон вещей, которые нужно изучать. С чего начать? Как выбрать, на что обратить внимание? Что побуждает человека стремиться к новым знаниям?
Желание учиться - это отчасти предпочтение новизны: мы склонны искать новую информацию и опыт, которые пополняют наши знания. Нам также нравится уменьшать неопределенность. Информация может принести пищу, безопасность, отношения и другие материальные блага. Но ученые теперь считают, что эти побуждения объединяются в более сложное стремление, которое может иметь решающее значение для обучения, даже когда - возможно, особенно когда - нет немедленной отдачи. Мы просто любопытны.
Часто любопытство проявляется особым образом: мы хотим узнать больше о вещах, о которых уже немного знаем. «Любопытство можно рассматривать как процесс, направляющий приобретение знаний, - говорит нейробиолог Селеста Кидд из Калифорнийского университета в Беркли. Мы внутренне отслеживаем, насколько хорошо мы учимся, или наш прогресс в обучении, и обучение идет легче и приносит больше удовольствия, когда любопытство высоко». Следование своим инстинктам оказывается особенно полезным способом познания мира. «Если вы испытываете положительные эмоции после того, как чему-то научились, значит, вы понимаете, что такое радость познания, и это мотивирует вас учиться в следующий раз», - говорит психолог по образованию Коу Мураяма из Тюбингенского университета в Германии.
Кидд и Мураяма - одни из многих исследователей в таких разных областях, как нейронаука, образование, психология и вычислительная техника, которым интересно любопытство. Новое исследование фокусируется не столько на любопытстве как индивидуальной черте, которой обладают многие ученые и художники, как и вы, читатель статьи о любопытстве, сколько на изменчивом состоянии любопытства. Каждый из нас способен проявлять любопытство, но что его разжигает и поддерживает?
Ученые собирают воедино процессы в мозге, которые лежат в основе того «желания узнать», которое мы обычно считаем любопытством. Они определяют, как мозг реагирует на новизну, справляется с неопределенностью, запускает сети вознаграждения и укрепляет память. Исследователи также начинают понимать, почему любопытство может иметь такое большое значение.
«Становится очевидным, что мы должны ценить именно обучение». -Жаклин Готлиб, когнитивный нейробиолог
Иногда этот инстинкт может быть опасным - любопытство, как известно, убило кошку, - но в целом он, похоже, поощряет исследования, способствующие выживанию. Сбор информации, даже если ее цель неясна, позволяет нам строить более точные ментальные модели нашего мира, говорит сравнительный психолог Виктор Аджувон из Кембриджского университета, который изучает элементы любопытства у крыс, золотых рыбок и каракатиц. «Это пригодится вам в будущем», - говорит он.
По словам Пьера-Ива Удейера из французского исследовательского института Inria в Бордо, эта связь между любопытством, которое проявляется от момента к моменту, и более длительными временными рамками развития и эволюции - новый способ мышления. Постановка собственных целей, похоже, повышает мотивацию и позволяет обучению расцвести в «сладком месте» между вызовом и разочарованием. Российский психолог Лев Выготский назвал это «зоной ближайшего развития». Но до недавнего времени мало внимания уделялось тому, что может происходить в когнитивном плане, чтобы любопытство было таким... ну, сладким.
Все люди знают, что такое любопытство, и мы обычно считаем его положительной чертой, ассоциируя с внутренней мотивацией, креативностью и непредвзятостью. Влиятельные мыслители раннего периода уловили важные аспекты, которые до сих пор считаются верными. В 1966 году психолог Дэниел Берлин признал, что любопытство может быть связано с восприятием, например, когда мы замечаем визуальное несоответствие, например зебру среди лошадей, и может быть специфическим или широкомасштабным. В 1994 году поведенческий экономист Джордж Лоуэнштейн предположил, что любопытство вызвано необходимостью заполнить информационный пробел.
По словам Кидда, понять, как работает любопытство, значит понять, «как люди формируют свои убеждения о мире и как они меняют свое мнение». Более глубокий анализ нейронных основ и роли любопытства потенциально может показать учителям, как эффективнее работать с учениками, позволить компьютерщикам программировать системы искусственного интеллекта для эффективного обучения и облегчить страдания от некоторых психических расстройств. Знание того, как способствовать развитию любопытства к другим типам людей и культур, может даже помочь сделать мир добрее.
До сих пор любопытство не привлекало особого внимания ученых, потому что его трудно определить. Все ли стремления к знаниям обусловлены любопытством? В обзоре, опубликованном в начале этого года, Джейми Дж. Джираут из Университета Вирджинии и ее коллеги утверждают, что любопытство «должно возникать из внутреннего желания получить информацию» ради нее самой. Так, например, ребенок, спрашивающий, почему появляется радуга, вероятно, руководствуется любопытством, если он только что увидел ее, но не в том случае, если этот вопрос вызван экзаменом по естественным наукам на следующий день. (Любопытство также не является стремлением узнать результат биопсии, которое может быть скорее похоже на страх). Некоторые исследователи изучают поиск информации в целом, не пытаясь выделить любопытство.
Любопытство иногда может смущать и даже расстраивать. Например, люди, отчаянно желающие узнать секрет фокуса, готовы были согласиться на легкое поражение электрическим током, лишь бы поскорее удовлетворить свое любопытство. А споры в пабах побудили одного из руководителей пивоваренной компании Guinness создать одноименную книгу рекордов и распространить ее первые экземпляры в питейных заведениях, чтобы сразу же уладить будущие разногласия. (Вы когда-нибудь задумывались, какое отношение друг к другу имеют пивная компания и самый большой в мире клубок ниток?)
Однако чаще всего любопытство оказывается восхитительным. Исследования показывают, что мы с удовольствием избегаем спойлеров, чтобы не потерять удовольствие от разворачивающейся драмы. Если вы пропустили Суперкубок или финал сериала «Преемственность», вы, скорее всего, постарались не узнать о случившемся слишком рано. Сегодня мы все носим в кармане электронные справочные библиотеки, и нам трудно удержаться от необходимости воспользоваться ими, как только возникает наболевший вопрос. Исследователи измеряют чувство «кончика языка», которое усиливает любопытство, оценивая силу желания погуглить ответ. (Соответственно, они также сравнивают это чувство с «легким мучением»).
Вероятно, именно предвкушение ответа кажется восхитительным. Повышенный уровень любопытства приводит к повышению активности в таких областях, как стриатум, который участвует в высвобождении дофамина - нейромедиатора, наиболее связанного с чувством вознаграждения. Связь с дофамином «кажется, перекликается с идеей о том, что любопытство - это внутренняя награда, а затем, безусловно, мотиватор», - говорит когнитивный нейробиолог Жаклин Готлиб из Института Цукермана при Колумбийском университете.
Чтобы понять, что информация сама по себе является вознаграждением, нейробиологам пришлось показать, как мозг различает физическое вознаграждение и информацию. Такая работа началась с обезьян - первого вида, у которого ученые, опасающиеся чрезмерного антропоморфизма, с уверенностью заявили о существовании любопытства. (Не удивительно для поклонников «Любопытного Джорджа». Невролог Бенджамин Хейден из Университета Миннесоты и его коллеги поставили эксперимент, в котором обезьяны получали воду в качестве лакомства, а исследователи давали им возможность заранее узнать, будет ли это вознаграждение. Обезьяны в 80-90 процентах случаев предпочитали получить предупреждение и даже были готовы отказаться от более крупного вознаграждения, чтобы узнать об этом. По сути, они говорили: «Мне так интересно, что я хочу получить эту информацию сейчас», - говорит Хейден.
По данным исследования психолога Дженнифер Басселл (Jennifer Bussell), постдокторанта Института Цукермана, у мышей наблюдаются те же тенденции. Более того, и у обезьян, и у мышей нейроны в орбитофронтальной коре (OFC), которая участвует в ранней стадии принятия решений, по-разному реагировали на вознаграждение за воду и на сигналы-информацию, которые предсказывали это вознаграждение. Нейроны OFC кодируют такие детали, как количество воды, как независимые переменные, которые будут сравниваться позже, а не как сырье, которое будет использоваться для выбора.
«Вероятно, в процессе эволюции возникло стремление узнавать новое и собирать информацию, потому что в 99 процентах случаев в естественном мире для животного информация оказывается полезной», - говорит Басселл. «Эволюционно вы должны подтолкнуть существо к тому, чтобы оно вышло из своей норы, даже если оно боится, что к нему приближается хищник». Если мозг создает систему, которая рассматривает сбор информации и уменьшение неопределенности как вознаграждение, «это как бы решает проблему», - говорит она.
Отражая эволюционное значение любопытства, работа по сбору исходного материала, закодированного нейронами OFC, и интеграции двух различных видов ценностей - информации и физического вознаграждения - происходит в небольшой древней структуре в среднем мозге под названием латеральная хабенула, согласно исследованию 2024 года нейробиолога Ильи Моносова и других ученых из Вашингтонского университета в Сент-Луисе. По словам Моносова, латеральная хабенула, которая существует у многих видов, оценивает относительную важность возможных мотивов. «В повседневной жизни вы редко принимаете решения, основываясь на физическом вознаграждении или вторичном вознаграждении, например, только на деньгах или только на поиске информации, - говорит он. Вместо этого наш мозг выполняет сложную работу по сопоставлению наших конкретных потребностей и нашего любопытства - должен ли я лечь в постель сейчас и выспаться или закончить читать детектив?
Другие части мозга также борются с неопределенностью. В исследовании 2024 года Готлиб и ее коллеги изучали перцептивное любопытство, заставляя участников просматривать наборы изображений животных и неодушевленных предметов, таких как морж и шляпа. Мозг четко отличает одушевленные предметы от неодушевленных с помощью сигналов нейронов, которые Готлиб называет эквивалентом «штрих-кодов», и эту особенность исследователи хотели использовать. Изображения также различались по своей четкости - от легко опознаваемых до совершенно загадочных. Когда люди были уверены в том, на что они смотрят, штрих-коды в зрительных отделах их мозга вспыхивали четкими сигналами: одушевленное или неодушевленное. Но когда люди не были уверены, сигналы были где-то посередине. А когда сигналы из зрительной области достигали лобной коры, где принимаются решения, они вызывали либо уверенность, либо любопытство. «Чем более неуверенной была эта визуальная часть мозга, тем более любопытными были люди», - объясняет Готлиб.
Любопытство также настраивает схемы памяти, что позволяет лучше запоминать новую информацию. Если задавать вопросы о мелочах - какой сингл «Битлз» дольше всего продержался в чартах? Какое единственное известное место на Земле, где деревья имеют квадратные стволы? Участники исследования 2014 года оценивали свое любопытство к ответам. (Затем в аппарате функциональной магнитно-резонансной томографии им пришлось ждать 14 секунд, чтобы получить эти ответы. Во время ожидания им показывали нейтральные изображения лиц. Позже люди лучше помнили ответы на вопросы, которые вызвали у них любопытство, и, как ни странно, они также чаще вспоминали лица, которые были сопряжены с этими вопросами. Визуализация мозга выявила повышенную активность в гиппокампе, который играет важную роль в создании воспоминаний. Матиас Грубер из Кардиффского университета в Уэльсе, ведущий автор этого исследования, назвал любопытство «вихрем», который затягивает не только то, о чем вы хотели узнать, но и случайную информацию вокруг этого.
Любой, кто подвергался шквалу вопросов «почему», знает, что дети обладают мощным любопытством. Рудиментарные элементы их любопытных мозговых схем, похоже, закладываются уже в раннем возрасте. По словам Кидда, изучение любопытства у младенцев показывает, что эти схемы уже готовы направлять процесс приобретения знаний на протяжении всей жизни. Младенцы стремятся получить максимум знаний из окружающей среды и, похоже, понимают, что неожиданные события открывают новые возможности. Они отдают предпочтение высокоинформативным стимулам - человеческое лицо более привлекательно, чем игрушечный грузовик, а речь младенца более манящая, чем нечеловеческие звуки. Младенцев также интригует все новое. Даже младенцы, которые еще не умеют говорить, осознают пробелы в своих знаниях. И Кидд обнаружил, что когда дети не уверены в себе, они продолжают пытаться узнать больше и сохранить полученные знания. Как только им кажется, что они что-то поняли, они теряют интерес.
В своем влиятельном исследовании 2012 года Кидд и ее коллеги показывали семи-восьмимесячным младенцам анимированные сцены с предметами, выскакивающими из коробок. Она использовала прибор для отслеживания движения глаз, чтобы измерить, как долго сцены привлекали внимание младенцев, и обнаружила, что они предпочитали смотреть на сцены с промежуточным уровнем сложности. Не слишком предсказуемые и немного неожиданные - это как раз то, что нужно. (Исследователи назвали это «эффектом Златовласки»). В работе 2022 года Кидд и ее коллеги наблюдали такое же предпочтение промежуточной сложности у обезьян, что говорит о широком распространении этого явления.
Привлекательность информации промежуточной сложности, несущей в себе нужный уровень интриги, имеет смысл как жернова для мельницы обучения. Кажется, что она представляет собой возможность дополнить то, что мы знаем, доступными способами. Чтобы проверить идею о том, что прогресс в обучении - это часть головоломки любопытства, Удейер предпринял необычный шаг - привнес любопытство в компьютеры. «20 лет назад создание любопытных машин было экзотикой и странностью, - говорит он. Но это может стать эффективным способом решения больших задач, возможно, даже таких больших, как добраться когда-нибудь до другой планеты».
Компьютеры, конечно, не являются любопытными существами; они представляют собой совокупность проводов, моторов и датчиков. В 2016 году, когда компания Google DeepMind прогремела на весь мир, создав компьютер, который обыграл 18-кратного обладателя титула чемпиона мира в сложной китайской игре Го, этот компьютер все еще полагался на передовые возможности поиска и данные о возможных ходах, поступающие в него. Но по мере того как люди совершенствовались в создании ИИ, они начали задаваться вопросом, есть ли лучший способ заставить компьютеры учиться сложным вещам. Один из ответов - дать им любопытство или программирование, имитирующее модели мышления, которые лежат в основе любознательности. Именно это и сделали Удейер и его коллеги.
У робота Torso есть синяя голова, синие руки и синяя верхняя часть тела, прикрепленная к деревянной основе, и он запрограммирован исследовать окружающее пространство, как это делал бы ребенок. Он учится взаимодействовать с предметами, играя с ними. К основанию Torso прикреплены два джойстика. На журнальном столике в круглой арене, окруженной лампочками, лежат теннисный мяч и робот поменьше под названием Ergo, похожий на громоздкую настольную лампу.
В отличие от людей и других животных, роботов можно запрограммировать на моделирование поведения идеального агента и проверить популярные теории о том, как мы исследуем. Отслеживаем ли мы ошибки предсказаний, то есть насколько верны или неверны наши предположения о результатах? Да, но робот, запрограммированный только на это, отвлекается на собственные движения, не относящиеся к делу (представьте, что вы многократно машете рукой перед окном, чтобы узнать, как каждое движение руки связано с цветом проезжающих снаружи машин). Ориентируемся ли мы на новизну или неопределенность? Да, но в отсутствие других мотивов они приводят к случайному и неорганизованному поведению машин.
Быстрее и эффективнее всего Торсо обучался, когда был запрограммирован на любопытство. Робот мог производить движения и воспринимать окружающую среду, и ему было поручено найти взаимосвязь между ними, хотя и без конкретных целей. Вместо этого Торсо должен был искать возможности для обучения и следовать тому, к чему они приведут. По сути, ему сказали: «Твоя единственная задача - пытаться найти цели, к которым ты продвигаешься», - говорит Оудейер. По сути, по мере накопления знаний Torso говорит что-то вроде: «Хм, это интересно, давайте развивать это». Это алгоритмическая версия обучения с подкреплением, или практики. «Ребенку нужно практиковаться, чтобы научиться», - говорит Удейер. «Что заставляет его практиковаться? Его мотивационная система. Любопытство - одно из фундаментальных измерений мотивационных систем, которые толкают организмы к исследованию и познанию нового».
Запрограммированный таким образом, Torso сначала много двигал левой рукой. Затем он обнаружил левый джойстик и стал двигать им вперед, назад, влево и вправо. В конце концов он установил связь между движением джойстика и движением Ergo, который двигал мяч. Перемещение шарика меняло цвет лампочек с голубого на желтый и розовый. После 15-20 часов исследований Torso понял, как двигать Ergo в любом направлении, как перемещать мяч и как освещать арену. К удивлению исследователей, робот даже понял, что чашка на конце руки Эрго, похожей на фонарь, может накрыть мяч и эффективно спрятать его, что Торсо и сделал, выглядя при этом ужасно похожим на зазывалу, который работает с толпой на тротуаре.
Такие эксперименты свидетельствуют о положительной обратной связи между любопытством и обучением. «Сосредоточьтесь на не слишком простых и не слишком сложных видах деятельности, в которых вы сможете максимально повысить скорость обучения, что постепенно приведет вас ко все более сложным и в то же время обучаемым видам деятельности», - говорит Удейер.
Успехи Торсо в точности повторяют траектории развития детей, которые осваивают инструменты или язык. По мере того как мозг продолжает развиваться, растет и изощренность его подхода к любопытству. Исследование 2024 года, в котором приняли участие более 100 четырехлетних детей, показало, что во время игры на сенсорном экране они опирались не только на прогресс в обучении, но и на новизну. А Грубер обнаружил, что по сравнению с детьми младшего возраста подростки лучше справляются с когнитивными конфликтами (то есть неопределенностью) и оценивают поступающую информацию в областях префронтальной коры головного мозга более высокого порядка.
Что касается взрослых людей, то, по словам Кидд, мы находимся в определенном положении. «Нам гораздо интереснее посмотреть несколько серий сериала, где мы знаем персонажей [и] понимаем что-то о сюжете, чем начинать что-то совершенно новое», - говорит она. Даже в исследованиях, где участникам платят за любопытство, их мозг не проявляет особого любопытства к вещам, которые выходят за пределы этого удовлетворительного психического пространства. Но когда они глубоко вовлечены в процесс, в том, что иногда называют состоянием потока, прогресс в обучении направляет их. Это явно подпитывает их любопытство.
В эксперименте 2021 года, опубликованном в журнале Nature Communications, Удейер и Готлиб, которые часто сотрудничают друг с другом, и их коллеги создали набор из четырех онлайн-игр. В каждой игре были семейства монстров, которые различались по размеру, цвету, количеству глаз и так далее. Цель игры? Обнаружить скрытые правила, которые определяют, какие из восьми продуктов любит есть каждая семья монстров. В самой простой игре было одно правило: высокие члены семьи любят пиццу, а низкорослые - брокколи. В двух других играх правила постепенно усложнялись, и уловить их было сложнее: например, при двух измерениях высокие монстры с тремя глазами любят пиццу, а низкорослые с двумя глазами - брокколи. Четвертая игра не имела правил, она была полностью случайной и не поддавалась обучению.
Вопрос заключался в том, как почти 400 игроков будут организовывать свои исследования, пока они будут разбираться с правилами. Как они могут быть одновременно любознательными и эффективными? Правильные догадки вознаграждаются, а ошибки поучительны, но следят ли люди за тем, как много они узнают, и используют ли эту информацию, чтобы решить, что делать дальше? В данном случае - да. Участники следили как за процентом правильных ответов, так и за своим улучшением с течением времени. «Становится очевидным, что мы должны ценить именно обучение, - говорит Готлиб. Другими словами, высокая определенность сама по себе менее полезна, чем переход между высокой и низкой неопределенностью. Любопытство - вот что помогает нам совершить этот переход».
Но любопытство также меняется со временем. Хотя общепринятое мнение гласит, что с возрастом люди становятся менее любопытными, исследования показывают, что правильнее говорить о том, что любопытство адаптируется к тому, что люди знают о мире. Когда вы заходите в парижский Лувр, вы, скорее всего, пройдете по всем галереям, обязательно заглянув в самые популярные экспонаты? Или вы предпочитаете на час затеряться в одном крыле? Ваш выбор, скорее всего, будет зависеть от вашего возраста, говорит Мураяма из Тюбингена. В ходе эксперимента, проведенного с участием почти 500 посетителей Лондонского музея науки в возрасте от 12 до 79 лет, он выяснил, что молодые люди используют широкий подход, а пожилые - более узкий, но глубокий, просматривая больше фактов по меньшему количеству тем в экспозиции «Наука для граждан». «Пожилые люди обладают большими знаниями, а знания действительно стимулируют любопытство».
По мере того как ученые будут лучше понимать любопытство, они смогут лучше понять и некоторые психические расстройства, при которых его цепочки могут быть нарушены. Например, при депрессии любопытство подавляется, а при обсессивно-компульсивном расстройстве желание уменьшить неопределенность становится непреодолимым.
Исследование имеет и более непосредственное отношение к учебному процессу. Хорошо известно, что любопытство положительно влияет на результаты обучения и удовольствие, получаемое студентами. В настоящее время предпринимаются многочисленные усилия, чтобы использовать новые результаты для укрепления этих двух аспектов. В 2024 году французское правительство начало предоставлять учащимся начальной школы рецензируемую образовательную технологию, основанную на работе Удейера. Программа генерирует персонализированные вопросы, основанные на том, что каждый ребенок хочет узнать. По сравнению с материалами, которые учителя создавали вручную, материалы, разработанные искусственным интеллектом, приводили к более эффективному обучению и повышению мотивации учеников, поскольку основывались на собственных интересах ребенка.
Возможно, есть полезные способы повысить любознательность и у взрослых. Несколько исследователей работают над программами, основанными на прогрессе в обучении, которые помогут пожилым людям отточить навыки концентрации внимания. Но любой человек может воспользоваться преимуществами «сладкого пятна», говорит Кидд. «Даже просто понимание того, что наличие некоторых знаний облегчает получение еще большего количества знаний, может быть полезным, - говорит она. Это может побудить вас «сесть и постараться больше сосредоточиться на той первой книге, которая позволит вам проникнуть в новый предмет».
Понимание того, что уверенность и любопытство взаимосвязаны, вероятно, повлияло на уровень вашего любопытства к тем самородкам мелочей, которыми я посыпал этот рассказ. Возможно, вы знали, что самым популярным экспонатом Лувра является Мона Лиза, или догадывались, что самым долговечным хитом «Битлз» была песня Hey Jude. Но я подозреваю, что вам было очень интересно узнать о деревьях странной формы. Да, в долине Антона в Панаме действительно растут деревья с квадратными стволами.
© Перевод с английского Александра Жабского.