06 ноября 2019, 05:00

Методом проб и ошибок. Вы можете потерпеть неудачу только в 15% случаев — иначе ничему не научитесь

Читать 360tv в

Обучаясь чему-то новому, мы все совершаем ошибки, будь то первая поклейка обоев, готовка супа или обучение езде на машине. Но при каком проценте ошибок обучение наиболее эффективно? Этим вопросом задались американские исследователи.

Лучше всего обучение протекает, когда человеку требуется усвоить что-то, выходящее за пределы существующих знаний и навыков. Когда задача слишком проста, мы ничему не учимся. Точно так же мы не расширяем свой кругозор, когда задача сложна настолько, что к ней не подступиться.

Реклама

Согласно новому исследованию, опубликованному в журнале Nature Communications, оптимальным для самого простого обучения будет соотношение: 85% удачи и 15% ошибок.

Ведущий автор статьи, доцент кафедры психологии Университета Аризоны Роберт Уилсон сообщил, что его команда смогла создать математическую основу для теории эффективности обучения.

Над исследователем также работали сотрудники Университета Брауна, Калифорнийского университета и Принстона. Они провели серию экспериментов по машинному обучению на примере нейронных сетей.

Машины обучали простым задачам, таким как классификация различных моделей в одну из двух категорий или разделение фотографий чисел, написанных от руки, по четности-нечетности или по величине.

Быстрее всего сети обучались в ситуациях, когда они делали ошибки в 15% случаев.

После этого ученые изучили результаты исследований, в которых были задействованы животные, и обнаружили, что правило 85% справедливо также и для них.

Полученные данные можно попробовать использовать на практике. В пример Уилсон привел работу рентгенолога, который учится распознавать опухоли на снимке.

«Если я предложу вам простые примеры, вы дадите правильные ответы в 100% случаев и не сможете учиться новому. Если у вас будут очень сложные примеры, правильных ответов будет 50% — и вы все равно ничему не научитесь. Но когда у вас будет нечто среднее, вы сможете получить наибольшее количество информации из каждого конкретного примера», — заявил он.

В исследовании Уилсон и его команда рассматривали только простые задачи, на которые можно было дать однозначный ответ. Теперь ученые надеются расширить эту работу, чтобы изучить более сложные формы обучения.

Реклама

Реклама