Запомни всё, что учишь. Как использовать возможности мозга, чтобы быстрее понимать и дольше сохранять знания

Что же такое «способность к обучению»?

Для тех, кто стремится к самосовершенствованию, постоянное и эффективное обучение, несомненно, является одной из важнейших задач в жизни. Вспомните свои студенческие годы — как неровным был тогда путь обучения. В те дни мы часто засиживались над учебой до поздней ночи, лишая себя полноценного отдыха. В то время главным испытанием для эффективного обучения было то, сможете ли вы с 7 утра посвятить учебе 12 часов подряд. Однако, когда мы выходим на рынок труда, время, которое можно посвятить учебе, становится ещё более ограниченным, и тогда обучение становится ещё большим испытанием для нашей самодисциплины. Когда другие после восьми вечера решают расслабиться, а ты по-прежнему остаёшься за учебным столом, такие усилия словно позволяют тебе увидеть рассвет победы.

Теория интеллекта делит интеллект человека на «жидкий интеллект» и «кристаллический интеллект». Проще говоря, кристаллический интеллект означает запас знаний человека, а жидкий интеллект — способность к обучению. Такая способность к обучению, несомненно, важнее продолжительности обучения или уровня образования.

Так что же на самом деле означает «способность к обучению»?

Книга «Когнитивная природа» (оригинальное название: «Make It Stick — The Science of Successful Learning») дает нам ответ на этот вопрос и излагает законы эффективного обучения, наиболее подходящие для работы мозга.

Три основных этапа обучения включают: запоминание, понимание и построение модели знаний.

Во-первых, поговорим о запоминании.

Наиболее эффективная стратегия запоминания — это «проверить себя» в сочетании с «подождать немного».

Многие родители жалуются, что, несмотря на то что их дети читают каждый день, они, кажется, ничего не запоминают. Возможно, это связано с тем, что они не владеют правильными стратегиями запоминания. На самом деле около 70 % знаний забывается в течение короткого времени — это естественный механизм работы мозга. И нам нужно найти стратегию, которая позволит преодолеть этот закон забывания.

Метод, рекомендуемый психологами, называется «извлечением» — проще говоря, это постоянное проверка себя. Например, читая книгу, не стоит просто читать, а следует время от времени останавливаться, вспоминать содержание книги и пытаться пересказать его своими словами. Такой подход углубляет следы памяти в мозге, делая информацию более устойчивой.

Поэтому, помогая ребенку в учебе, мы можем включить в процесс такие «проверки знаний».

Помимо этого, ещё одним эффективным методом запоминания является «интервальное повторение», то есть предоставление мозгу времени на усвоение информации. Частое и интенсивное обучение приводит лишь к формированию кратковременной памяти. Чтобы знания перешли в долговременную память, мозгу необходимо пройти процесс закрепления, который может занять несколько часов или даже дней.

Поэтому во время занятий старайтесь не уделять слишком много времени одному предмету — гораздо эффективнее чередовать изучение разных тем. Если ребенок в какой-то момент сталкивается с трудностями, не стоит слишком переживать: помните, что мозгу нужно время, чтобы обработать и обобщить информацию.

Еще несколько слов о понимании.

Возьмём, к примеру, фильм «Галактическая репетиторская». Одна из сцен в нём произвела на меня особенно сильное впечатление. Отец, которого играет Дэн Чао, стоит с сыном на лужайке и объясняет ему смысл строки из древнего стихотворения: «На небесной улице мелкий дождь, мягкий, как масло; трава издалека кажется зелёной, но вблизи — нет». Он указывает вдаль и говорит: «Смотри, трава там выглядит зелёной, но если подойти поближе, то она не совсем зелёная».» Сын с удивлением осознает: «Оказывается, смысл этого стихотворения именно в этом». Этот отец искусно объясняет абстрактные стихотворные строки с помощью конкретных предметов.

Если рассматривать «понимание» как поиск «подсказок», то этими подсказками являются именно «визуализация» и «связь с уже известным». Например, объясняя ребенку идиому «стрелять из обоих луков», можно взять веревку, имитировать движения лучника и продемонстрировать, как стрелять из левой и правой руки. Так ребенку будет легче запомнить и понять.

Далее следует построение модели знаний.

После каждого занятия помогайте ребенку поразмышлять: в чем заключается ключевая идея того, что он выучил? Как это связано с уже известными знаниями? Как классифицировать и различать сходства и различия? Это помогает ему систематизировать и закрепить знания. Проще говоря, это похоже на то, как, отталкиваясь от киви, переходить к другим фруктам, а затем к овощам, похожим на фрукты, и проводить тщательную классификацию.

Путь обучения не всегда линейный, иногда требуется скачкообразное продвижение.

В настоящее время некоторые педагоги считают, что учащиеся должны отталкиваться от базовых принципов, а не зазубривать формулы. Однако математик Чиу Чэнтонг считает такой подход односторонним. Каждый шаг в изучении науки делается на основе достижений предшественников, и мы не можем знать всего. Только опираясь на исследования предшественников и добавляя к ним собственные размышления, можно по-настоящему понять всю картину науки.

Некоторые школы или учителя могут настаивать на том, чтобы ученики учились по установленным методам, но мы должны поощрять разнообразное мышление. Так же, как у теоремы Пифагора существует множество различных доказательств, каждый из которых имеет свою уникальную ценность и дает новые открытия. Учащимся иногда необходимо перевернуть традиционную логику обучения: сначала понять, что нужно сделать, а затем выяснить, почему это нужно делать, и проявлять гибкость при работе с этими взаимосвязями.

Память — это не только дело мозга

Канадский нейропсихолог Бренда Милнер (Brenda Milner) тщательно исследовала механизмы памяти в мозге и обнаружила, что в человеческом мозге существуют две основные системы, поддерживающие функцию памяти: явная память и неявная память. Явная память отвечает за нашу явную декларативную память, а неявная память — за нашу скрытую, недекларативную память.

Декларативная память — это то, что мы храним активно и осознанно; она не зависит от внешних стимулов, но для укрепления требует богатой информационной среды. Напротив, недекларативная память запускается одним или несколькими конкретными стимулами и проявляется в нашем поведении. Поэтому определенные движения тела часто сопровождаются недекларативной памятью. Декларативная память распределена по многим областям мозга, тогда как недекларативная память более сконцентрирована и, возможно, связана с конкретными областями мозга или типами нейронов.

Интенсивность памяти можно рассматривать с двух точек зрения: способность к хранению (Storage Strength, SS) и способность к извлечению (Retrieval Strength, RS). Способность к хранению измеряет степень закрепления знаний в мозге, а способность к извлечению отражает, насколько легко нам удается вспомнить ту или иную информацию.

Человеческий мозг обладает огромной ёмкостью хранения, и со временем эта способность не ослабевает. Как только воспоминание сформировалось, оно навсегда остаётся в мозге. То, что мы обычно называем «забвением», на самом деле является лишь временной невозможностью вспомнить, а не настоящей потерей этого воспоминания. Способность к извлечению со временем постепенно снижается, и если её не укреплять регулярно, она быстро ослабеет.

Однако забывание — это не всегда плохо. Оно не только является нормальным механизмом работы мозга, но и помогает нам отфильтровывать неважную информацию. Забывание позволяет нам сосредоточиться на том, что в данный момент является наиболее важным. Кроме того, когда мы пытаемся вспомнить то, что вот-вот забудем, это укрепляет нашу память.

Психолог Мэтью Х. Эрдели (Matthew H. Erdelyi) отмечает, что память — это постоянно меняющаяся система. Эффект, названный Филиппом Б. Баллардом (Philip B. Ballard) «ретроспективным воспоминанием», означает, что некоторые воспоминания, которые в краткосрочной перспективе трудно вспомнить, через некоторое время можно вспомнить совершенно ясно.

Память тесно связана не только с самим учебным материалом, но и со многими другими факторами, такими как наше настроение, окружающая обстановка и имеющиеся знания. Чтобы укрепить память, нам необходимо создавать богатые ассоциации и придавать информации смысл.

Ночные заучивания или «подготовка в последнюю минуту» могут быть временным способом справиться с экзаменом в краткосрочной перспективе, но в долгосрочной перспективе такой подход неэффективен. Чтобы сделать запоминание более устойчивым, следует выбирать интервальное повторение или самопроверку. Исследования также доказывают, что такой подход укрепляет память лучше, чем интенсивное повторение. Если вы решили использовать стратегию «подготовки в последнюю минуту», лучше применять её только к менее важным предметам.

Забывание — залог лучшего запоминания

Для многих забывание кажется препятствием в обучении. Мы все надеемся, что полученные знания закрепятся в памяти так же прочно, как математические формулы. Известный психолог Эйбінхаус в своих ранних исследованиях ввёл понятие «кривой забывания», которая показывает, что если не применять полученные знания на практике, они постепенно исчезают из памяти и могут быть полностью забыты.

Столетие назад лондонский учитель английского языка Филип Баллард провёл эксперимент со своими учениками. Он предложил им прочитать стихотворение и попросил их рассказать его наизусть. Однако результаты диктанта, проведённого через пять минут, оказались весьма посредственными. Учитель Баллард не попросил их повторить стихотворение, поэтому ученики решили, что урок на этом закончился.

К удивлению всех, через два дня учитель Баллард неожиданно снова провел тест на пересказ. Несмотря на то что за это время ученики не повторяли материал, их результаты в среднем улучшились на 10 %. Согласно известной нам теории «кривой забывания», память должна постепенно ослабевать с течением времени, причем особенно быстро забывание происходит в первые несколько дней. Так почему же возникла такая ситуация?

Супруги-профессора Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе Роберт Бьорк и Элизабет Бьорк на основе этого выдвинули уникальную теорию памяти. Эта теория даёт глубокие рекомендации по обучению; несмотря на свою простоту, она переворачивает традиционные представления людей.

Обычно считается, что память подобна надписи на песке, которая со временем постепенно исчезает. Однако теория супругов Бьорк оспаривает эту точку зрения. Они полагают, что память имеет два измерения: интенсивность хранения и интенсивность извлечения. Интенсивность хранения отражает степень стабильности знаний в мозге; она только постепенно усиливается, но не ослабевает. На самом деле объем памяти мозга огромен — его достаточно, чтобы зафиксировать всё, что мы видим и слышим на протяжении всей жизни.

Но почему же мы всё-таки забываем некоторые вещи? Это связано с интенсивностью извлечения. Со временем, если не повторять материал, способность извлекать эту информацию постепенно ослабевает. Другими словами, само наличие воспоминания не означает, что мы можем извлечь его в любой момент. Часто используемые знания легче запоминаются и извлекаются, а те, которые используются редко, со временем становится всё труднее вспомнить. По сравнению с хранением, способность к извлечению в большей степени подвержена влиянию текущей обстановки и настроения.

На самом деле это несложно понять. Когда вы пытаетесь вспомнить, как выглядела ваша одноклассница двадцать лет назад и как она смеялась, вам, возможно, не удастся сразу это сделать. Но когда вы неожиданно встретитесь с ней и начнете разговаривать, воспоминания о прошлом мгновенно нахлынут на вас. Воспоминания на самом деле всегда с нами, просто в некоторые моменты к ним не так легко обратиться.

В тот миг я, возможно, многое забыл, но твоя улыбка по-прежнему так знакома.

Психологи отмечают, что интенсивность извлечения воспоминаний увеличивается с каждым повторением. Каждый раз, когда вы вспоминаете что-то, интенсивность извлечения усиливается, а поскольку вы вновь прокручиваете это воспоминание в уме, укрепляется и интенсивность его хранения.

Это объясняет явление, наблюдаемое в эксперименте Балларда. Во время первого тестирования студенты пытались вспомнить только что прослушанный материал, и этот процесс укрепил эти воспоминания. Даже если в течение следующих двух дней они не повторяли материал, на самом деле они уже повторили его один раз во время занятия. Когда проводилось второе тестирование, те части, которые удалось успешно воспроизвести ранее, вспоминались легче, и студенты могли сосредоточиться на восстановлении пропущенных фрагментов, благодаря чему их общие результаты улучшились.

Этот феномен называется «теорией амнезии». Он переопределяет представления людей о «забвении» и подчеркивает два основных преимущества, лежащих в основе забывания: функцию фильтрации информации и укрепление работы мозга за счет «перезапуска» памяти. Этот процесс, подобно тренировке мышц, заключается в том, что после периода забывания, когда вы прилагаете усилия, чтобы вспомнить, мозг формирует более прочные каналы памяти, что позволяет впоследствии вспоминать информацию быстрее.

Именно из-за этих положительных аспектов забывания автор книги «Как учиться» Кэри назвал этот подход «обучением через забывание». Временное забывание не означает, что вы недостаточно стараетесь или у вас проблемы с памятью; напротив, это свидетельствует о том, что ваш мозг работает правильно, и каждый человек сталкивается с этим в процессе обучения.

Выше речь шла в основном о пассивном забвении, а теперь мы рассмотрим активное забвение, то есть отказ от прошлого опыта и принятие каждый раз позиции новичка.

Когда дети учатся, они не зацикливаются на том, какой это предмет, знаком ли он им или хорошо ли у них получается. Напротив, взрослые часто чрезмерно полагаются на имеющиеся знания, что снижает эффективность обучения.

Возьмём, к примеру, изучение языков: почему дети учат английский быстрее, чем взрослые? Дело в том, что взрослые часто учат английский, переводя его на китайский. Например, увидев слово «table», они сначала переводят его как «стол», а затем связывают с реальным предметом. Дети же напрямую связывают «table» с реальным предметом, исключая промежуточный шаг, благодаря чему учатся быстрее. Создавать картину на чистом холсте всегда быстрее, чем исправлять уже существующую — в этом и заключается сила активного забвения.

Машинное обучение черпает вдохновение в способах обучения человеческого мозга

При исследовании и разработке искусственного интеллекта компьютерные ученые часто черпают вдохновение в работе человеческого мозга, благодаря чему ИИ становится бионическим продуктом мозга. В свою очередь, нейробиологи уделяют особое внимание развитию алгоритмов ИИ. Иногда нейробиологи обнаруживают, что какой-то инновационный подход компьютерных ученых удивительно похож на то, как работает человеческий мозг. Такой обратный процесс, когда способы мышления, изученные у ИИ, возвращаются к изучению человеческого мозга, мы называем «обратной биомимикрией». Вопрос о том, как человеку учиться у ИИ, постепенно становится одним из центральных.

Станислас Дион, ведущий европейский исследователь в области нейробиологии, в своей книге «Точное обучение» (Precision Learning) рассматривает, как машины заимствуют принципы обучения у человеческого мозга.

Дион отмечает, что обучение ИИ в основном опирается на определенные алгоритмы, которые составляют его внутреннюю модель. В этом он схож с человеческим мозгом. Наши знания хранятся не беспорядочно, а упорядоченно в виде моделей. Например, в нашем мозгу есть модель улиц в окрестностях нашего дома, и даже при чтении текста на английском языке мы запускаем модель английского языка, чтобы понять содержание.

Как для ИИ, так и для человеческого мозга процесс обучения по сути представляет собой тренировку внутренних моделей. Обучение — это фактически процесс постоянной корректировки этих моделей на основе внешней обратной связи. Например, при тренировке броска мы корректируем свои движения с учетом результатов предыдущего броска. Аналогичным образом ИИ также корректирует свои модели на основе полученных данных и обратной связи.

Для мозга такие действия, как бросок мяча, относительно просты. Однако многие процессы обучения связаны с более сложными моделями, такими как языковые модели: нам необходимо понимать слоги, слова, а затем — грамматику и семантику. Чтобы решать такие сложные задачи, мозг формирует многоуровневые модели, подобные русским матрешкам, — от модели слогов до модели семантики. ИИ перенял эту многоуровневую модель; этот подход называется «глубоким обучением».

Наблюдая за этим, мы можем задуматься о машинном обучении: насколько прочно мы усвоили базовые знания? Создали ли мы уже чёткую структуру знаний в какой-либо области? При построении такой структуры знаний интеллектуальная карта может стать мощным инструментом, поскольку она очень похожа на иерархический способ хранения информации в мозге.

Для эффективного обучения модели обратная связь имеет решающее значение. Для человека обратной связью может служить, например, промах при броске мяча; для ИИ такая обратная связь исходит из контролируемого обучения. Человек направляет процесс машинного обучения, указывая, какие ответы являются правильными. Каждый раз, когда ИИ получает обратную связь о неправильном ответе, он соответствующим образом корректирует свои параметры.

Однако при обучении с использованием обратной связи машины часто сталкиваются с одной проблемой. Они могут найти отличное решение на основе последовательной обратной связи, но мы не можем гарантировать, что это глобально оптимальное решение. Возможно, существует более подходящий вариант, просто машина его ещё не обнаружила. Это похоже на то, как если бы вы нашли в торговом центре товар с отличным соотношением цены и качества, но не заглянули в соседний магазин, чтобы проверить, нет ли там того же товара по более низкой цене. Машинное обучение может проводить поиск только в начальной области, в результате чего может упустить несколько удалённых, но более оптимальных вариантов параметров, поскольку считает, что уже овладело всем доступным знанием. Как же компьютерные учёные преодолевают эту проблему? Обычно они добавляют в алгоритм элемент случайности или вводят шум в данные, что помогает алгоритму выйти из локального оптимума и исследовать другие возможные оптимальные решения. Этот процесс имеет много общего с генетическими мутациями в биологической эволюции: неизвестные изменения могут принести неожиданные преимущества.

К обучению мы должны относиться точно так же. Несмотря на то, что вы любите книги по истории, время от времени стоит знакомиться и с другими областями. Такое выхождение за рамки привычного и всестороннее любопытство, без сомнения, являются одной из движущих сил человеческого обучения и инноваций. Будь то поиск различных решений математических задач или импровизация музыкальных произведений, случайность и изменения играют ключевую роль. Даже повседневные моменты, когда мы просто «задумываемся» или «мечтаем», могут породить искру творчества.

На самом деле, все упомянутые выше методы машинного обучения черпают вдохновение из способов обучения человека, просто в повседневной жизни мы, возможно, этого не замечаем. Поняв эти принципы, мы сможем использовать их более целенаправленно. Например, если машины самонастраиваются с помощью обратной связи, то можем ли мы, принимая мнения других, сохранять открытость ума и спокойно их воспринимать? Сохраняете ли вы любопытство к новому, готовы ли исследовать новые области и придать своему обучению новую энергию? Как отметил в своем комментарии профессор Ван Вэйган, если провести такое сравнение, то отношение большинства людей к обучению, возможно, уступает отношению машин. Поэтому, как машины учатся у нас, так и мы должны учиться у машин.

Основополагающая логика обучения человеческого мозга

Рассмотрев уроки, которые искусственный интеллект дает нам в области обучения, давайте теперь подробнее ознакомимся с передовыми исследованиями в области обучения человеческого мозга, о которых Станислас Дион рассказывает в своей книге «Точное обучение».