Денис Кустов - личный блог: технологии, образование, разное

«Четыре столпа научения», я подробно расскажу о некоторых хитростях, которые делают наш мозг самым эффективным самообучающимся устройством, известным на сегодняшний день. В значительной степени нашу способность к научению модулируют четыре основных механизма ... Один из классных дополнительных эффектов чтения книг заключается в следующем. Часто авторы ссылаюаются на другие книги и авторов, которые тебе могут оказаться интересными. Рассказывал недавно, что читаю книгу про осьминогов "Чужой разум". В ней автор пишет про Станисласа Деана. Станислас Деан - известный практикующий французский нейрофизиолог и популяризатор науки, в своей книге "Как мы учимся. Почему мозг учится лучше, чем любая машина ... пока" отмечает следующее интересное. В значительной степени нашу способность к научению модулируют четыре основных механизма: Внимание, Активное вовлечение, Обратная связь и Компиляция. Первый – это внимание, система нейронных сетей, которые отбирают, усиливают и передают сигналы, считающиеся нами релевантными, тем самым усиливая их воздействие в нашей памяти в сто раз. Второй столп – активное вовлечение: пассивный организм почти ничему не научится, ибо научение требует активного генерирования гипотез, мотивации и любопытства. Третий столп – обратная связь: всякий раз, когда реальность не совпадает с нашими ожиданиями, в нашем мозге распространяются сигналы ошибки. Они корректируют имеющиеся ментальные модели, исключают непригодные гипотезы и стабилизируют наиболее точные. Наконец, четвертый столп – это консолидация: периодически наш мозг компилирует (собирает воедино) то, что он усвоил, и переносит это в долговременную память, тем самым высвобождая нейронные ресурсы для дальнейшего научения. Важную роль в этом процессе консолидации играет повторение. Мозг активен даже во сне; во время сна он в ускоренном темпе воспроизводит свои прошлые состояния и перекодирует знания, приобретенные в течение дня. Эти четыре столпа универсальны: младенцы, дети и взрослые все

Цитируя одну известную медийную личность: "Каждый раз, когда кажется, что мир уже стоит на пороге пиздеца, и что если немедленно не предпринять решительных действий, то наступит конец света, я представляю себе поселок Тура Эвенкийского района Красноярского края. И сразу понимаю, что в мире ничего не произошло. По крайней мере, ничего настолько важного, чтобы это как-то отразилось на поселке Тура. А значит, можно поберечь свою психику - мир еще постоит." Всячески плюсую, учитывая, что ориджинали я из Красноярска Красноярского края. "Делай, что должен и будь что будет" Эта мантра меня ещё никогда не подводила. 🌷

Кстати, есть такая девушка Хлоя Любински (Chloe Lubinski) - исследовательский партнёр Anthropic, отвечающий за привлечение экспертов из духовных и философских традиций к формированию морального облика ИИ. Она убеждена, что внешние этические голоса критически важны для ответственного развития технологий, которое уже невозможно остановить. Да, в крупных компаниях, оказывается, есть и люди на таких позициях. Наткнулся на недавнее ее выступление. Understand AI in 14 minutes – with Anthropic's Chloe Lubinski, ARC 2026 Хлоя сама про себя говорит следующее: "Я работаю в Anthropic, где возглавляю исследовательские партнёрства с мировыми духовными и философскими традициями. В моей работе действительно две части. Первая - помочь этим экспертам из самых разных областей и дисциплин по-настоящему понять ИИ: что это такое, что происходит сейчас и куда всё движется. А вторая часть - слушать, учиться и передавать эту мудрость обратно в организацию, тем людям, которые создают эту технологию" Классная выдержка, которая обращает на себя внимание: Большинство людей, слыша об ИИ, думают о компьютерной программе, написанной строка за строкой, которая делает в точности то, что вы ей скажете. Но это не так – ИИ на самом деле не обычная программа; то, что мы строим, называется нейросетями, и они отдалённо напоминают устройство человеческого мозга – не в точности, но вдохновлены им. Это машины, которые учатся главным образом за счёт того, что угадывают ответы и получают исправления снова и снова на огромных, непостижимых объёмах данных. А данные, на которых они обучаются, – это человеческий язык. И я очень прошу вас задержаться на этом на секунду, прежде чем мы двинемся дальше, потому что не существует языка отдельно от нас. Язык – это мы. Язык – это наши мысли, наши ценности, наши страхи и наша мудрость. Поэтому, когда вы обучаете модель на языке, вы обучаете её на нас. И именно поэтому, когда мы заглядываем внутрь этих моделей – а мы можем делать это теперь благодаря науке, которая н