Как да остана любопитен, като същевременно избягвам разсейването

Жена ми даже не си прави труда да върти повече очи, когато не съумявам да свърша най-простата домакинска задача. „ Разсея ли се? “ ще попита тя, макар че знае отговора. За благополучие, в този момент имам покритие, тъй като в случай че има един човек в семейството, който е по-склонен да спре по средата на обуването или миенето на зъбите, тъй като ненадейно си спомня нещо, което е желал да чете, гледа или слуша, това е моят 13- годишен наследник. Когато трансфорат Getting Distracted в олимпийски спорт, моите пари са за него като кандидат за орден.

Жена ми, несъмнено, го отпуска повече от мен.

„ Той се разсейва, тъй като е толкоз любопитен “, сподели тя. И забележката се запечата в съзнанието ми, частично тъй като бях прочел съвсем същото нещо от дизайнерския гуру Дон Норман, който написа: „ Любопитството ми постоянно ме води до прозрения, които ми помогнаха в кариерата ми. Така че за какво тази прелестна, креативна линия на любознанието е дадена на отрицателния термин „ разпръскване “? “ Това са хрумвания за размисъл. И въпреки всичко сигурно има разграничаване сред главната линия на любознанието и неговия злобен близнак, разсейването.

Изследването на Джанел Шейн за ИИ, Изглеждаш като нещо и Обичам те (2019), бараки осветете въпроса при следени условия, като разгледате държанието на любопитни и разсейващи системи с изкуствен интелект. Както изяснява Шейн, AI системите постоянно се образоват посредством потребление на някаква форма на проба и неточност, с „ функционалност за заплащане “, решаваща кои опити би трябвало да се смятат за сполучливи и кои би трябвало да се смятат за неуспех. Например, можете да научите компютър да се учи да кара виртуален велосипед в симулирана 3D среда, като възнаграждавате изминатото разстояние и наказвате броя на паданията на велосипеда.

Предизвикателството идва, когато функционалността за заплащане пропусне това, което хората програмисти в действителност желаят. Може би изкуственият разсъдък ще избегне риска от рухване, като остави велосипеда на пода, или ще усили оптимално изминатото разстояние посредством клатене в огромен кръг или даже като сложи велосипеда с главата надолу и завърти педалите. Това не са единствено теоретични благоприятни условия. Един логаритъм е планиран да сортира лист с цифри и просто изтрива листата, като неотложно подсигурява, че нито едно число не е на мястото си.

Това са много елементарни проблеми. Колкото по-сложно е мечтаното държание, толкоз по-лесно е инцидентно да премиите неверното нещо. Но има интелигентен и ефикасен метод за образование на компютри за решение на много необятен набор от проблеми: възнаграждавайте любознанието. По-точно, награждавайте компютъра, когато се сблъска със обстановки, в които намира изхода за непредвидим. Той ще тръгне да търси нещо, което не е виждал до момента.

Шейн написа: „ ИИ, ръководен от любознание, ще се научи да се движи през равнище на видеоигра, с цел да може да вижда нови неща, като заобикаля огнените топки, чудовища и смъртни ями, тъй като когато бъде ударено от тях, вижда същата скучна смъртна поредност. “ Смъртта би трябвало да се заобикаля не поради самата нея, а тъй като е извънредно предвидима.

Всичко това е очарователно единствено по себе си и загатва за какво самите хора може да са еволюирали възприятие на любознание. Но AI системите, като 13-годишните момчета, също могат да бъдат любопитни до точката на разпръскване. Например, помолете ръководен от любознание AI да се научи да играе игра в жанр Pac-Man, в която призраци се движат случайно към лабиринт, и ще се затрудните: AI не би трябвало да прави нищо, с цел да задоволи любознанието си, тъй като непредсказуемите призраци са безпределно очарователни. Или, както изяснява Шейн, curiositybot бързо ще се научи да направлява в лабиринт, в случай че на една от стените на лабиринта няма тв приемник, който демонстрира поредност от случайни изображения. „ Веднага щом изкуственият разсъдък откри тв приемника, той беше зашеметен. “ Много като моя наследник. Или по този въпрос аз.

Този проблем е задоволително добре прочут на откривателите на AI, че има име: „ казусът с шумната телевизия “. И за един интелигентен програмист това може да бъде решено. Уви, нашият съвременен свят е цялостен с разсейващи фактори, идеално проектирани да притеглят вниманието ни, както тв приемникът, цялостен със статики, е планиран да притегля вниманието на любопитен робот, и не можем просто да се препрограмираме, с цел да избегнем тези интелектуални празни калории.

Едно решение е отбранително: избягвайте шумни тв приемници. Изтрийте акаунта си в обществените медии (или най-малко премахнете приложението от телефона си и инсталирайте потвърждаване в две стъпки, с цел да е досадно влизането). Не спете с телефона си в спалнята. Изключете всички вести с изключение на главните. Ние знаем всичко това и в случай че можете да се накарате да го извършите, работи. Но вторият метод се концентрира повече върху позитивното. Освен че се опитваме да премахнем просто новостите, ние би трябвало да търсим неща, които си заслужават любознанието. Това е по-лесно, в сравнение с може да се мисли, тъй като деликатното любознание построява познания, а знанието построява деликатно любознание.

Както Иън Лесли изяснява в книгата си Curious: The Желание да знаеш и за какво твоето бъдеще зависи от него (2014), човешкото любознание нормално изисква рационална база от обстоятелства, с цел да го поддържа. „ Зоната на любознанието е в съседство с това, което към този момент знаете “, написа той.

Това наподобява вярно. Изключително по-любопитен съм към нови хрумвания в области, за които към този момент знам малко, като стопанска система, настолни игри или гимнастика, в сравнение с съм към предмети, в които нямам интелектуална опора, като антропология, плетене или хокей.

Така че проектът и за двамата разсеяни членове на семейството на Харфорд би трябвало да е еднакъв: продължавайте да учите. Колкото повече знаете, толкоз повече ще предпочетете нещо задълбочено, а не идната миниатюра, предложена от YouTube.

Детската книга на Тим Харфорд, „ The Truth Detective “ (Wren & Rook), към този момент е налична

Следвайте, с цел да научите първи за най-новите ни истории и се абонирайте за нашия подкаст, където и да слушате