عندما كان ابني الأول اثنين فقط ، كان يحب السيارات بالفعل ، وكان يعرف جميع الماركات والموديلات (حتى أكثر مني ، بفضل أصدقائي) ، يمكن التعرف عليها من خلال جزء صغير من الصورة. قال الجميع: عبقري. على الرغم من أنهم لاحظوا عدم جدوى هذه المعرفة. وفي هذه الأثناء ، كان الابن ينام معهم ، ويلفهم ، ويرتبهم بالضبط في صف أو مربع.

عندما كان في الرابعة من عمره ، تعلم العد ، وفي الخامسة من عمره كان بإمكانه بالفعل الضرب والإضافة في حدود 1000. حتى أننا لعبنا Math Workout (اللعبة على هذا النحو على Android - أحببت الحساب في مترو الأنفاق بعد العمل) ، وفي مرحلة ما بدأ لي افعل ذلك فقط. وفي وقت فراغه ، عد ما يصل إلى مليون ، تجمدوا. عبقري! قالوا ، لكننا اشتبهنا أنه لم يكن على الإطلاق.
بالمناسبة ، في السوق ، ساعد والدته جيدًا - حسب المبلغ الإجمالي بشكل أسرع من البائعين على الآلة الحاسبة.
علاوة على ذلك ، لم يلعب أبدًا في الملعب ، ولم يتواصل مع أقرانه ، ولم يتعايش جيدًا مع الأطفال والمعلمين في الحديقة. بشكل عام ، كنت طفلاً متحفظًا قليلاً.
كانت المرحلة التالية هي الجغرافيا - حاولنا توجيه حب الأرقام في مكان ما ، وسلموا لابننا أطلسًا سوفيتيًا قديمًا. لقد انغمس فيها لمدة شهر ، وبعد ذلك بدأ يطرح علينا أسئلة صعبة بأسلوب:
- أبي ، أي بلد تعتقد أنه يحتوي على مساحة كبيرة: باكستان أم موزمبيق؟
أجبت "ربما موزمبيق".
- ها هو! رد الابن بفرح: تبلغ مساحة باكستان 2350 كيلومترا مربعا.

في الوقت نفسه ، لم يكن مهتمًا تمامًا بالشعوب التي تعيش في هذه البلدان ، ولا لغاتهم ، ولا ملابسهم ، ولا الموسيقى الشعبية. فقط الأرقام العارية: المساحة ، السكان ، حجم الاحتياطيات المعدنية ، إلخ.
أعجب الجميع مرة أخرى. قالا حولي: "أنا ذكي بعد سنوات" ، لكنني كنت قلقة مرة أخرى لأن لقد فهمت أن هذه المعرفة كانت عديمة الفائدة تمامًا ، وليست مرتبطة بتجربة الحياة ، وكان من الصعب الاستمرار في تطويرها. كان أفضل تطبيق لكل ما وجدته هو اقتراح لحساب عدد السيارات التي تتناسب مع موقف السيارات ، إذا كانت هناك دولة معينة ملفوفة بالأسفلت (دون مراعاة التضاريس الجبلية) ، ولكنها توقفت بسرعة ، لأن إنها تفوح من الإبادة الجماعية.
من المثير للاهتمام أن موضوع السيارات في هذه اللحظة اختفى تمامًا ، ولم يتذكر الابن حتى اسم سياراته المفضلة من مجموعته الضخمة ، والتي بدأنا في توزيعها مع فقدان الاهتمام. ثم بدأ العد في ذهنه ببطء وسرعان ما نسي منطقة البلدان. في الوقت نفسه ، بدأ في التواصل أكثر مع أقرانه ، وأصبح أكثر اتصالًا. مرت عبقرية ، توقف الأصدقاء عن الإعجاب ، أصبح الابن مجرد طالب جيد مع ميل للرياضيات والعلوم الدقيقة.
التكرار - أم التعلم
يبدو ، لماذا كل هذا. لوحظ هذا في كثير من الأطفال. يعلن آباؤهم للجميع أن أطفالهم عبقريون ، والجدات متحمسون ويمدحون الأطفال على "معرفتهم". ثم ينمو منها أطفال أذكياء عاديون ، وليسوا أكثر إشراقا من صديق ابن الأم.
عند دراسة الشبكات العصبية ، صادفت ظاهرة مماثلة ، ويبدو لي أنه يمكن استخلاص بعض الاستنتاجات من هذا القياس. أنا لست عالم أحياء أو عالم أعصاب. أبعد من ذلك - تخميناتي دون أن أدعي أنها علمية بشكل خاص. يسعدني أن أعلق على المهنيين.
عندما كنت أحاول أن أفهم كيف تعلم ابني بشكل حاد أن يحسب أسرع مني (لقد اجتاز المستوى في Math Workout في 20.4 ثانية ، بينما كان سجلي 21.9) ، أدركت أنه لم يحسب على الإطلاق. لقد تذكر أنه عندما يظهر 55 + 17 ، تحتاج إلى الضغط على 72. في 45 + 38 تحتاج إلى النقر فوق 83 ، وهكذا. في البداية ، كان يحسب بالتأكيد ، ولكن حدثت طفرة السرعة في اللحظة التي كان فيها قادرًا على تذكر جميع المجموعات. وبسرعة كافية ، بدأ يتذكر ليس النقوش الملموسة ، ولكن مجموعات من الرموز. هذا هو بالضبط ما يتم تدريسه في المدرسة ، ودراسة جدول الضرب - تذكر جدول المراسلات MxN -> P.
اتضح أنه كان ينظر إلى معظم المعلومات على وجه التحديد كعلاقة بين المدخلات والمخرجات ، وأن الخوارزمية العامة جدًا التي استخدمناها للتمرير للحصول على إجابة لم تقلل فقط إلى خوارزمية شديدة الدقة للغاية لحساب الأرقام المكونة من رقمين. قام ببعض المهام الممتازة ، ولكن أبطأ بكثير. على سبيل المثال ما بدا رائعًا للغاية بالنسبة للجميع تمت محاكاته من خلال شبكة عصبية مدربة جيدًا لمهمة محددة.
معرفة إضافية
لماذا يمتلك بعض الأطفال القدرة على تذكر ذلك ، بينما لا يستطيع البعض الآخر ذلك؟
تخيل مجال مصالح الطفل (هنا نتعامل مع القضية بشكل نوعي ، دون أي قياسات). على اليسار مجال مصالح الطفل العادي ، وعلى اليمين مجال مصالح الطفل "الموهوب". كما هو متوقع ، يتركز الاهتمام الرئيسي في المناطق التي ميول خاصة إليها. ولكن في الأمور اليومية والتواصل مع الأقران ، لم يعد التركيز كافياً. يعتبر هذه المعرفة غير ضرورية.
 |  |
اهتمامات طفل عادي عمره 5 سنوات | مصالح الطفل "اللامع" 5 سنوات |
في مثل هؤلاء الأطفال ، يقوم الدماغ بتحليل وإجراء تدريب فقط على مواضيع مختارة. من خلال التدريب ، يجب أن تتعلم الشبكة العصبية في الدماغ كيفية تصنيف البيانات الواردة بنجاح. لكن الدماغ لديه العديد من الخلايا العصبية. بقوة أكثر من اللازم للعمل العادي مع مثل هذه المهام البسيطة. عادة ، في الحياة ، يحل الأطفال العديد من المشاكل المختلفة ، ولكن هنا يتم إلقاء جميع الموارد نفسها على نطاق أضيق من المهام. ويؤدي التدريب في هذا الوضع بسهولة إلى ما يسميه محترفو ML التجهيز المفرط. تم تدريب الشبكة ، باستخدام وفرة من المعاملات (الخلايا العصبية) ، بطريقة تعطي دائمًا الإجابات الصحيحة تمامًا (ولكنها يمكن أن تعطي هراء كامل بشأن بيانات الإدخال المتوسطة ، ولكن لا أحد يرى ذلك). وبالتالي ، لم يؤد التدريب إلى حقيقة أن الدماغ حدد الخصائص الرئيسية وحفظها ، ولكن إلى حقيقة أنه قام بتعديل الكثير من المعاملات من أجل تحقيق نتيجة دقيقة على البيانات المعروفة بالفعل (كما في الصورة على اليمين). علاوة على ذلك ، في مواضيع أخرى ، تعلم الدماغ ذلك ، بعد أن تدرب بشكل سيئ (كما في الصورة على اليسار).

ما هو عدم اللياقة والتجهيز؟بالنسبة لأولئك الذين ليسوا في هذا الموضوع ، سأخبرك باختصار شديد. عند تدريب شبكة عصبية ، تكون المهمة هي تحديد عدد معين من المعلمات (أوزان الاتصال بين الخلايا العصبية) بحيث تجيب الشبكة ، استجابةً لبيانات التدريب (عينة التدريب) ، بأكبر قدر ممكن من الدقة.
إذا كان هناك عدد قليل جدًا من هذه المعلمات ، فلن تتمكن الشبكة من أخذ تفاصيل العينة في الاعتبار ، مما سيؤدي إلى إجابة قاسية ومتوسطة لا تعمل بشكل جيد حتى في عينة التدريب. كما في الصورة اليسرى أعلاه. هذا غير ملائم.
مع وجود عدد كاف من المعلمات ، ستعطي الشبكة نتيجة جيدة ، "ابتلاع" انحرافات قوية في بيانات التدريب. ستستجيب هذه الشبكة بشكل جيد ليس فقط لمجموعة التدريب ، ولكن أيضًا للقيم الوسيطة الأخرى. كما في الصورة الوسطى أعلاه.
ولكن إذا تم منح الشبكة عددًا كبيرًا جدًا من المعلمات القابلة للتكوين ، فسيتم تدريبها على إعادة إنتاج حتى الانحرافات والتقلبات القوية (بما في ذلك تلك التي تسببها الأخطاء) ، والتي يمكن أن تؤدي إلى القمامة الكاملة عند محاولة الحصول على إجابة لبيانات الإدخال وليس من مجموعة التدريب. كما في الصورة الصحيحة أعلاه. هذا مفرط.
مثال توضيحي بسيط.

تخيل أن لديك عدة نقاط (دوائر زرقاء). تحتاج إلى رسم منحنى سلس يسمح لك بالتنبؤ بموضع النقاط الأخرى. إذا أخذنا ، على سبيل المثال ، كثيرات الحدود ، فبالنسبة إلى درجات صغيرة (حتى 3 أو 4) ، سيكون منحنينا السلس دقيقًا تمامًا (منحنى أزرق). في هذه الحالة ، قد لا يمر المنحنى الأزرق عبر نقاط البداية (النقطة الزرقاء).
ومع ذلك ، إذا تم زيادة عدد المعاملات (وبالتالي درجة كثيرات الحدود) ، ستزداد دقة مرور النقاط الزرقاء (أو ستكون هناك إصابة بنسبة 100 ٪) ، لكن السلوك بين هذه النقاط سيصبح غير متوقع (انظر كيف يتقلب المنحنى الأحمر).
يبدو لي أن ميل الطفل إلى موضوع معين (التثبيت) والتجاهل التام للمواضيع المتبقية التي تؤدي إلى حقيقة أنه خلال التدريب يتم إعطاء الكثير من "العوامل" لهذه المواضيع بالذات.
وبالنظر إلى أن الشبكة قد تم تكوينها لبيانات إدخال محددة ولم تخصص "ميزات" ، ولكن "تذكرت" بغباء بيانات الإدخال ، فلا يمكن استخدامها مع بيانات إدخال مختلفة قليلاً. إن انطباق مثل هذه الشبكة ضيق للغاية. مع تقدم العمر ، تتوسع الآفاق ، ويتآكل التركيز ، والقدرة على تحويل العديد من الخلايا العصبية إلى نفس المهمة لم تعد موجودة - تبدأ في استخدامها في مهام جديدة أكثر ضرورة للطفل. يختفي "إعدادات" تلك الشبكة المفرطة ، ويصبح الطفل "طبيعيًا" ، وتختفي العبقرية.
بالطبع ، إذا كان لدى الطفل مهارة مفيدة في حد ذاته ويمكن تطويرها (على سبيل المثال ، الموسيقى أو الرياضة) ، فيمكن الحفاظ على "عبقريته" لفترة طويلة ، وحتى نقل هذه المهارات إلى المستوى المهني. ولكن في معظم الحالات ، لا ينجح ذلك ، ومن المهارات السابقة والتتبع لن يبقى في سن 8-10.
الاستنتاجات
- هل لديك طفل رائع؟ سوف تمر ؛)
- الآفاق و "العبقرية" هي أمور مرتبطة ببعضها ، وهي مرتبطة بدقة من خلال آلية التعلم
- هذا "العبقري" الظاهر - على الأرجح ليس عبقريًا على الإطلاق ، ولكن تأثير التدريب المفرط للدماغ على مهمة معينة دون فهمها - هو فقط أن جميع الموارد كانت مخصصة لهذه المهمة
- عند تصحيح المصالح الضيقة للطفل ، يختفي عبقريته
- إذا كان طفلك "عبقريًا" وأكثر تحفظًا بقليل من أقرانه ، فأنت بحاجة إلى تطوير هذه المهارات نفسها بعناية ، وتطوير آفاقك بنشاط في نفس الوقت ، وعدم التركيز على هذه المهارات "الرائعة" ولكن عادةً ما تكون عديمة الفائدة