Последнее особенно важно: хотя обратная связь по ошибкам необходима, многие дети со временем не только теряют уверенность в себе, но и утрачивают всякое любопытство. Проблема в том, что их зачастую наказывают за ошибки, а не помогают исправиться. В школах по всему миру обратная связь синонимична наказанию и стигматизации (в одной из глав мы подробно поговорим о том, какую роль играют в этой путанице школьные отметки). Отрицательные эмоции снижают учебный потенциал мозга, в то время как безопасная среда, не вызывающая чувства страха, наоборот, содействует восстановлению нейропластичности. Любой прогресс в образовании возможен только в том случае, если мы одновременно учитываем и эмоциональные, и познавательные аспекты нашего мозга – в современной когнитивной нейронауке оба считаются ключевыми элементами успешного научения.

Сегодня перед человеческим интеллектом встает новая проблема: с недавних пор мы больше не являемся единственными чемпионами по способности учиться. Во всех областях знаний алгоритмы машинного обучения бросают вызов уникальному статусу нашего вида. Благодаря им современные смартфоны умеют распознавать лица и голоса, транскрибировать речь, переводить с одного языка на другой, управлять различными устройствами и даже играть в шахматы или го намного лучше, чем мы. Машинное обучение превратилось в многомиллиардную индустрию, черпающую вдохновение из организации и функционирования нашей собственной нервной системы. Но как работают эти искусственные алгоритмы? Помогут ли их принципы понять, что такое научение? Способны ли они уже сейчас имитировать работу живого мозга или им еще предстоит пройти долгий путь?

Хотя последние достижения в области информационных технологий завораживают, их ограничения очевидны. Классические алгоритмы глубокого обучения копируют лишь малую часть функционирования нашего мозга. По моему убеждению, эта часть соответствует первым стадиям сенсорной обработки, первым двумстам или тремстам миллисекундам, в течение которых наш мозг работает бессознательно. Данный тип обработки никоим образом не следует считать поверхностным: за долю секунды человеческий мозг может распознать лицо или слово, поместить его в контекст, понять и даже интегрировать в небольшое предложение… Проблема в том, что это сугубо восходящий процесс, не предполагающий каких-либо серьезных размышлений. Только на последующих стадиях обработки информации – более медленных и сознательных – наш мозг задействует все свои способности к рассуждению, умозаключению и анализу. Как с точки зрения логики, так и с точки зрения гибкости живой мозг значительно превосходит все современные машины. Даже самые продвинутые компьютерные архитектуры и те уступают человеческому младенцу в способности создавать абстрактные модели мира.

Даже в пределах своей основной специализации – например, в области быстрого распознавания форм – существующие алгоритмы гораздо менее эффективны, чем наш мозг. Современные компьютеры требуют миллионов, если не миллиардов, обучающих попыток. В самом деле, машинное обучение стало чуть ли не синонимом больших данных: в отсутствие гигантских объемов информации алгоритмы практически не способны извлечь абстрактные знания, которые можно перенести на новые ситуации. Другими словами, они не используют данные оптимальным образом.