Als mein erster Sohn erst zwei Jahre alt war, liebte er bereits Autos, kannte alle Marken und Modelle (noch mehr als ich, dank meiner Freunde) und konnte sie an einem kleinen Teil des Bildes erkennen. Alle sagten: Genie. Obwohl sie die völlige Sinnlosigkeit dieses Wissens bemerkten. Und der Sohn schlief unterdessen mit ihnen, rollte sie, ordnete sie genau in einer Reihe oder einem Quadrat.
Als er 4 Jahre alt war, lernte er zu zählen und mit 5 konnte er bereits innerhalb von 1000 multiplizieren und addieren. Wir spielten sogar Math Workout (das Spiel ist auf Android so - ich rechnete gern nach der Arbeit in der U-Bahn), und irgendwann fing er bei mir an Mach genau das. Und in seiner Freizeit zählte er bis zu einer Million, die herumfroren. Ein Genie! Sie sagten, aber wir vermuteten, dass es überhaupt nicht war.
Auf dem Markt hat er seiner Mutter übrigens gut geholfen - er hat den Gesamtbetrag schneller berechnet als die Verkäufer auf dem Taschenrechner.
Außerdem spielte er nie auf dem Platz, kommunizierte nicht mit Gleichaltrigen, kam mit Kindern und Lehrern im Garten nicht sehr gut zurecht. Im Allgemeinen war ich ein kleines zurückhaltendes Kind.
Die nächste Stufe war die Geographie - wir versuchten, die Liebe zu Zahlen irgendwo zu kanalisieren und gaben unserem Sohn einen alten sowjetischen Atlas. Er stürzte sich einen Monat lang darauf und begann danach, uns knifflige Fragen im Stil von:
- Papa, welches Land hat deiner Meinung nach ein großes Gebiet: Pakistan oder Mosambik?
"Wahrscheinlich Mosambik", antwortete ich.
- Hier ist es! Die Fläche Pakistans beträgt 2.350 km2 “, antwortete der Sohn freudig.
Gleichzeitig interessierte er sich weder für die in diesen Ländern lebenden Menschen noch für ihre Sprachen, Kleidung oder Volksmusik. Nur bloße Zahlen: Fläche, Bevölkerung, Volumen der Mineralreserven usw.
Jeder bewunderte wieder. "Ich bin über meine Jahre hinaus schlau", sagten sie herum, aber ich war wieder besorgt, weil Ich verstand, dass dies völlig nutzloses Wissen war, das nicht an Lebenserfahrung gebunden war und das sich nur schwer weiterentwickeln ließ. Die beste Anwendung von allem, was ich fand, war ein Vorschlag, zu berechnen, wie viele Autos auf den Parkplatz passen, wenn ein bestimmtes Land mit Asphalt aufgerollt wurde (ohne das bergige Gelände zu berücksichtigen), aber schnell stehen blieb, weil es riecht nach Völkermord.
Interessanterweise verschwand das Thema Autos zu diesem Zeitpunkt vollständig, der Sohn erinnerte sich nicht einmal an den Namen seiner Lieblingsautos aus seiner riesigen Sammlung, die wir mit Verlust des Interesses zu verteilen begannen. Und dann begann er langsam in seinem Kopf zu zählen und vergaß bald das Gebiet der Länder. Zur gleichen Zeit begann er mehr mit Gleichaltrigen zu kommunizieren, wurde mehr Kontakt. Genie ging vorbei, Freunde hörten auf zu bewundern, der Sohn wurde nur ein guter Schüler mit einer Vorliebe für Mathematik und exakte Wissenschaften.
Wiederholung - die Mutter des Lernens
Es scheint, warum das alles. Dies wird bei vielen Kindern beobachtet. Ihre Eltern erklären allen, dass ihre Kinder genial sind, Großmütter sind begeistert und loben die Kinder für ihr "Wissen". Und dann wachsen gewöhnliche einfache kluge Kinder aus ihnen heraus, nicht heller als der Freund des Sohnes der Mutter.
Beim Studium neuronaler Netze stieß ich auf ein ähnliches Phänomen, und es scheint mir, dass aus dieser Analogie bestimmte Schlussfolgerungen gezogen werden können. Ich bin kein Biologe oder Neurowissenschaftler. Alles weiter - meine Vermutungen, ohne zu behaupten, besonders wissenschaftlich zu sein. Ich werde mich freuen, die Profis zu kommentieren.
Als ich zu verstehen versuchte, wie mein Sohn so stark gelernt hatte, schneller als ich zu zählen (er bestand das Level in Math Workout in 20,4 Sekunden, während mein Rekord 21,9 betrug), stellte ich fest, dass er überhaupt nicht zählte. Er merkte sich, dass Sie bei 55 + 17 72 drücken müssen. Bei 45 + 38 müssen Sie auf 83 klicken und so weiter. Zuerst zählte er sicherlich, aber der Geschwindigkeitsschub trat in dem Moment auf, als er sich an alle Kombinationen erinnern konnte. Und schnell genug begann er sich nicht an konkrete Inschriften zu erinnern, sondern an Kombinationen von Symbolen. Genau das wird in der Schule gelehrt, indem man die Multiplikationstabelle studiert - denken Sie an die Korrespondenztabelle MxN -> P.
Es stellte sich heraus, dass er die meisten Informationen genau als Beziehung zwischen Eingabe und Ausgabe wahrnahm und dass sich der sehr allgemeine Algorithmus, den wir zum Scrollen verwendeten, um eine Antwort zu erhalten, nicht nur auf einen sehr gut geschärften hochspezialisierten Algorithmus zur Berechnung zweistelliger Zahlen reduzierte. Er hat ein paar hervorragende Aufgaben erledigt, aber viel langsamer. Das heißt, Was allen super cool erschien, wurde eigentlich nur von einem gut trainierten neuronalen Netzwerk für eine bestimmte Aufgabe simuliert.
Zusätzliches Wissen
Warum können sich einige Kinder daran erinnern, andere nicht?
Stellen Sie sich das Interessengebiet des Kindes vor (hier nähern wir uns dem Thema qualitativ und ohne Messungen). Links ist das Interessenfeld eines gewöhnlichen Kindes und rechts das Interessenfeld eines „begabten“ Kindes. Das Hauptinteresse konzentriert sich erwartungsgemäß auf Gebiete mit besonderen Neigungen. Aber auf alltägliche Dinge und die Kommunikation mit Gleichaltrigen reicht der Fokus nicht mehr aus. Er hält dieses Wissen für überflüssig.
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| Interessen eines gewöhnlichen Kindes im Alter von 5 Jahren | Die Interessen des "brillanten" Kindes 5 Jahre alt |
Bei solchen Kindern analysiert und führt das Gehirn nur Schulungen zu ausgewählten Themen durch. Durch Training muss ein neuronales Netzwerk im Gehirn lernen, eingehende Daten erfolgreich zu klassifizieren. Aber das Gehirn hat viele, viele Neuronen. Stark mehr als nötig für die normale Arbeit mit so einfachen Aufgaben. Normalerweise lösen Kinder im Leben viele verschiedene Probleme, aber hier werden alle gleichen Ressourcen für einen engeren Aufgabenbereich eingesetzt. Und das Training in diesem Modus führt leicht zu dem, was ML-Profis als Überanpassung bezeichnen. Das Netzwerk, das eine Fülle von Koeffizienten (Neuronen) verwendet, wurde so trainiert, dass es immer genau die richtigen Antworten liefert (aber es kann bei Zwischeneingabedaten völligen Unsinn geben, aber niemand sieht dies). Das Training führte also nicht dazu, dass das Gehirn die Hauptmerkmale herausgegriffen und auswendig gelernt hat, sondern dass es viele Koeffizienten angepasst hat, um aus bereits bekannten Daten ein genaues Ergebnis zu erzielen (wie im Bild rechts). Darüber hinaus lernte das Gehirn bei anderen Themen mittelmäßig, da es schlecht trainiert war (wie auf dem Bild links).
Was ist Unter- und Überanpassung?Für diejenigen, die nicht in dem Thema sind, werde ich Ihnen sehr kurz sagen. Beim Training eines neuronalen Netzwerks besteht die Aufgabe darin, eine bestimmte Anzahl von Parametern (Kommunikationsgewichte zwischen Neuronen) auszuwählen, damit das Netzwerk, das auf Trainingsdaten reagiert (Trainingsmuster), so genau und genau wie möglich antwortet.
Wenn es zu wenige solcher Parameter gibt, kann das Netzwerk die Details der Stichprobe nicht berücksichtigen, was zu einer sehr groben und gemittelten Antwort führt, die selbst in der Trainingsstichprobe nicht gut funktioniert. Wie im linken Bild oben. Das ist unterpassend.
Mit einer angemessenen Anzahl von Parametern liefert das Netzwerk ein gutes Ergebnis und „schluckt“ starke Abweichungen in den Trainingsdaten. Ein solches Netzwerk reagiert nicht nur gut auf das Trainingsset, sondern auch auf andere Zwischenwerte. Wie im mittleren Bild oben.
Wenn dem Netzwerk jedoch zu viele konfigurierbare Parameter zugewiesen werden, wird es darauf trainiert, auch starke Abweichungen und Schwankungen (einschließlich der durch Fehler verursachten) zu reproduzieren, was zu völligem Müll führen kann, wenn versucht wird, eine Antwort auf die Eingabedaten zu erhalten, die nicht aus dem Trainingssatz stammen. Wie im rechten Bild oben. Das ist überpassend.
Ein einfaches anschauliches Beispiel.
Stellen Sie sich vor, Sie haben mehrere Punkte (blaue Kreise). Sie müssen eine glatte Kurve zeichnen, mit der Sie die Position anderer Punkte vorhersagen können. Wenn wir zum Beispiel ein Polynom nehmen, ist unsere glatte Kurve für kleine Grade (bis zu 3 oder 4) ziemlich genau (blaue Kurve). In diesem Fall verläuft die blaue Kurve möglicherweise nicht durch die Startpunkte (blauer Punkt).
Wenn jedoch die Anzahl der Koeffizienten (und damit der Grad des Polynoms) erhöht wird, erhöht sich die Genauigkeit des Durchgangs der blauen Punkte (oder es wird sogar ein Treffer von 100% erzielt), aber das Verhalten zwischen diesen Punkten wird unvorhersehbar (siehe, wie die rote Kurve schwankt).
Es scheint mir, dass es die Neigung des Kindes zu einem bestimmten Thema (Fixierung) und die völlige Missachtung der verbleibenden Themen ist, die dazu führen, dass während des Trainings genau diesen Themen zu viele „Koeffizienten“ gegeben werden.
In Anbetracht der Tatsache, dass das Netzwerk für bestimmte Eingabedaten konfiguriert ist und keine „Funktionen“ zugewiesen hat, sich aber dumm an die Eingabedaten „erinnert“ hat, kann es nicht mit geringfügig anderen Eingabedaten verwendet werden. Die Anwendbarkeit eines solchen Netzwerks ist sehr eng. Mit zunehmendem Alter erweitert sich der Horizont, der Fokus schwindet und es gibt keine Möglichkeit mehr, so viele Neuronen derselben Aufgabe zuzuweisen - sie werden für neue Aufgaben verwendet, die für das Kind notwendiger sind. Die "Einstellungen" dieses überausgestatteten Netzwerks brechen zusammen, das Kind wird "normal", das Genie verschwindet.
Wenn ein Kind über eine Fähigkeit verfügt, die an sich nützlich ist und weiterentwickelt werden kann (z. B. Musik oder Sport), kann sein „Genie“ natürlich über einen langen Zeitraum erhalten bleiben und diese Fähigkeiten sogar auf ein professionelles Niveau bringen. In den meisten Fällen funktioniert dies jedoch nicht, und aufgrund früherer Fähigkeiten und Spuren bleibt bis zum Alter von 8 bis 10 Jahren keine Spur mehr übrig.
Schlussfolgerungen
- Hast du ein brillantes Kind? es wird vergehen;)
- Horizonte und „Genie“ sind verwandte Dinge und sie sind genau durch den Lernmechanismus verbunden
- Dieses sichtbare „Genie“ - höchstwahrscheinlich überhaupt kein Genie, aber die Auswirkung von zu viel Gehirntraining auf eine bestimmte Aufgabe, ohne es zu verstehen - ist nur so, dass alle Ressourcen für diese Aufgabe aufgewendet wurden
- Wenn er die engen Interessen des Kindes korrigiert, verschwindet sein Genie
- Wenn Ihr Kind „genial“ und etwas zurückhaltender als Gleichaltrige ist, müssen Sie dieselben Fähigkeiten sorgfältig entwickeln, gleichzeitig aktiv Ihren Horizont entwickeln und sich nicht auf diese „coolen“, aber normalerweise nutzlosen Fähigkeiten konzentrieren