A rugalmas agy – Miért tanulunk hatékonyabban, mint a gépek?

Hogyan tanulunk? Mire képesek az agyunk felépítése által inspirált mélytanulási modellek és hogyan hat egymásra a kognitív idegtudomány és a mesterséges intelligencia? Stanislas Dehaene A rugalmas agy című könyve mind a kognitív tudományok, mind a mesterséges intelligencia iránt érdeklődők számára izgalmas olvasmány. A legtöbb ismeretterjesztő könyvvel ellentétben mer ajánlásokat megfogalmazni arra, hogyan kellene hasznosítani a tudomány eredményeit a hétköznapokban.

A szerző nem ismeretlen a magyar olvasóknak, húsz éve jelent meg A számérzék, Miként alkotja meg az elme a matematikát? című könyve, az eredeti kiadás után hat évvel. A rugalmas agy esetében már csak négy évet kellett várni a fordításra, ami miatt azért a mesterséges intelligenciáról szóló részeknél érezhető hogy eltelt az idő. A megersősítéses tanulás már nem akkora nagy szám, az Attetion is All You Need tanulmány és a transformer modellek pedig még éppen születőben voltak 2018-ban, amikor az eredeti francia kiadás megjelent. Mindezek ellenére a kötet hiánypótló a magyar piacon, amin utoljára Jean-Pierre Changeux Agyunk által világosan – A neuronális ember avagy az agykutatás keresztmetszete című könyve jelent meg a témában az ezredfordulón.

Lehet a neurális hálókra persze egyszerűen úgy tekinteni mint függvényeket közelítő eszközökre és így mint egyszerű technikára. A sztori másik oldala, hogy az első neurális modell, amit McCulloch és Pitts alkotott meg, erősen biológiailag inspirált volt. A mai deep learning leánykori nevén konnekcionizmus, a nyolcvanas években korántsem volt menő, amolyan obskúrus hobbinak számított, amit főleg kognitív tudósok űztek, de a Deep Mind alapítói is az idegtudományokból érkeztek. Általánosságban elmondhatjuk, hogy a mesterséges intelligencia és kognitív tudományok között nincs éles határvonal. Ezért szerencsés ha legalább egy ismeretterjesztő könyvből átfogó képet tudnak kapni a téma iránt érdeklődők és meglátják a kapcsolódási pontokat a különböző területek között.

Dehaene kiválló munkát végzett. A könyv első része definiálja hogy mi az a tanulás, majd összeveti a gépi tanulást és az emberit. Ezután a második részben az egy tanulási mechanizmusai kerülnek bemutatásra, majd a harmadik részben a tanulás négy pillére (figyelem, aktív bevonódás, visszajelzés hiba esetén és konszolidáció). Számunkra az utolsó fejezet volt a legérdekesebb, mert konkrét ajánlásokat fogalmaz meg a tanulással és a közoktatással kapcsolatban a szerző. Aki szeretné megtudni mi a fene az a kognitív idegtudomány, hogyan tanul az agyunk és a mesterséges intelligencia hogyan viszonyul mindehhez, annak mindenképpen ajánljuk a könyvet.

One-Time
Monthly
Yearly

Make a one-time donation

Make a monthly donation

Make a yearly donation

Choose an amount

€5,00
€15,00
€100,00
€5,00
€15,00
€100,00
€5,00
€15,00
€100,00

Or enter a custom amount


Your contribution is appreciated.

Your contribution is appreciated.

Your contribution is appreciated.

DonateDonate monthlyDonate yearly

Do you like our visualizations? Buy them for yourself!

Visit our shop on Society6 to get a printout of our vizs.