Почему в любом классе кто-то учится хорошо, а кто-то не очень, хотя всем объясняют один и тот же материал одни и те же учителя? Почему такая же закономерность наблюдается в вузах, при том, что в вузы изначально набирают тех, кто демонстрирует определенный достаточно высокий уровень знаний? Почему в отделах продаж кто-то легко запоминает прайс-лист из 20-30 позиций, а кто-то постоянно подглядывает в «шпаргалку», даже обсуждая с клиентом стандартный набор из 2-3 типовых услуг?
Нет, мы не собираемся рекламировать таблетки для улучшения памяти. И не настаиваем, чтобы вы прошли нашу программу «Когнитивистика», хотя по ее окончании вы с большей вероятностью попадете в число тех, кто хорошо учится и легко запоминает любые массивы информации. Наша сегодняшняя тема – правило Хебба.
Правило Хебба: что это такое?
Начнем с того, что объяснить правило Хебба простыми словами вряд ли получится. Просто потому что правило Хебба или теория Хебба, она же теория нейронных клеточных ансамблей – это из области нейрофизиологии, а все, что касается функционирования мозга, – это всегда достаточно сложно само по себе.
Правило Хебба называется так потому, что его сформулировал канадский нейропсихолог и физиолог Дональд Олдинг Хебб (1904-1985). Основной сферой его научных интересов было изучение нейронов и их роли в получении новых знаний, поэтому можно встретить еще и такое название, как «правило обучения Хебба».
Кроме того, он первым предложил рабочий алгоритм обучения искусственных нейронных сетей. Эти исследования сохранили актуальность по сей день, и представлены в новейших учебниках. Один из примеров такого учебного пособия, где изучается правило Хебба – «Нейронные сети: полный курс» [С. Хайкин, 2016].
Дональд Хебб попытался объяснить явление так называемой синаптической пластичности и адаптации нейронов головного мозга в процессе получения новых знаний. Свои выводы он подытожил в монографии The organization of behavior: a neuropsychological theory («Организация поведения: нейропсихологическая теория») [D. Hebb, 1949].
Ввиду того, что идеи Хебба вызвали в свое время определенный ажиотаж в научном мире и привели к возникновению большого количества трактовок сформулированного им правила, видится целесообразным привести исходную формулировку в том виде, как ее предложил автор.
Итак, правило Хебба: «When an axon of cell A is near enough to excite a cell B and repeatedly or persistently takes part in firing it, some growth process or metabolic change takes place in one or both cells such that A’s efficiency, as one of the cells firing B, is increased». Перепроверить формулировку можно на странице 80 вышеупомянутого издания [D. Hebb, 1949].
В переводе на русский язык правило Хебба выглядит так: «Если аксон клетки А находится достаточно близко, чтобы возбуждать клетку B, и многократно либо постоянно участвует в ее возбуждении, то наблюдается определенный процесс роста или метаболических изменений в одной либо обеих клетках, способствующий усилению эффективности клетки А как одного из активаторов клетки В».
Визуально правило Хебба обычно представляют в виде схематического изображения двух клеток, где длинная часть – как раз и есть аксон:
На представленной схеме аксон клетки А соприкасается с дендритом клетки В. Из школьного курса биологии мы помним, что аксон – это отросток нервной клетки, по которому нервные импульсы идут от тела клетки к другим нервным клеткам, а дендрит – это разветвленный отросток нейрона, который получает информацию от аксонов [В. Пасечник, 2010]. Более подробно строение клетки можно представить следующим образом:
Таким образом, чем чаще аксон клетки А «цепляет» дендрит клетки В, тем больше вероятность метаболических изменений в одной либо обеих клетках, и тем выше эффективность клетки А как одного из активаторов клетки В.
В упрощенном понимании суть правила Хебба сводится к тому, что если постоянно задействовать одну и ту же совокупность нервных клеток, с каждым разом им будет все проще активироваться. И чем чаще активировать одни и те же нервные клетки, тем прочнее они «связываются» друг с другом.
Где и каким образом нам может пригодиться это знание? Давайте посмотрим.
Правило Хебба: обучение и образование
Мы все многократно слышали поговорку: «Повторенье – мать ученья». Чем чаще мы повторяем параграф из школьного учебника, формулу по физике или математике, прием самбо или дзюдо, тем больше мы заставляем работать определенную группу нейронов, ответственную за формирование того или иного знания либо навыка. И с каждым разом нам все проще вспомнить формулу, пересказать параграф, провести борцовский прием, забросить мяч в баскетбольное кольцо, сделать подъем переворотом на турнике.
С научной точки зрения, физическая основа способности к обучению – это нейропластичность, способность нейронов к адаптации, способность нервной системы менять силу синаптических связей, силу импульсов, передаваемых между нейронами.
Таким образом, вся получаемая и обрабатываемая информация находится в нейронных сетях. Поэтому для того, чтобы извлечь информацию из памяти и воспользоваться этой информацией, требуется активировать нейронные сети.
Мы знаем, что существует кратковременная, среднесрочная и долгосрочная память. Механизмы действия каждой разновидности памяти – это отдельная тема, однако общие закономерности совпадают. В любом случае, если нужно что-то вспомнить, требуется активировать нейронные сети.
Можно сказать, что обучение и запоминание, с точки зрения физиологии, идут в двух основных направлениях. Во-первых, по пути образования новых нейронных связей. Во-вторых, по пути укрепления существующих связей между нейронами.
Правило Хебба стало во многом основой такого подхода, на котором строятся последующие исследования в этой области. Открытые Хеббом закономерности позволили предположить, что повторный опыт и дополнительное искусственное стимулирование нейронов способствуют консолидации воспоминаний и расширяют возможности человеческой памяти [D. Hebb, 1949].
В некотором смысле открытие Хебба приближает нас к ответу на вопрос, почему кто-то учится хорошо, а кто-то не очень, почему у кого-то хорошая память, а у кого-то так себе. Это может зависеть как от собственных физических возможностей организма человека, так и от частоты стимуляции нейронов.
Да, на уроке всем объясняют один и тот же материал одним и тем же образом. Однако кто-то приходит домой и снова активирует зародившиеся нейронные связи, повторяя пройденный материал, читая учебник, решая задачи. А кто-то игнорирует домашние задания, поэтому однократно простимулированный на уроке нейрон не может стать основой для прочной нейронной связи и запоминания материала.
Мы помним, что, согласно правилу Хебба, чем чаще активировать одни и те же нервные клетки, тем прочнее они «связываются» друг с другом, и тем быстрее и легче идет сигнал при многократном прохождении по одной и той же цепочке нейронов. Соответственно, если этого не делать, нейронные связи не образуются, а сигнал идет с трудом.
Более того, считается, что на основе правила Хебба можно выстроить процесс обучения нейронной сети без учителя [polytech-soft, 2020]. В этом случае учебный процесс будет основываться на поиске близости между группами нейронов, работающих вместе. В этом случае при воздействии внешнего сигнала на любой из нейронов, работающих «в связке», эффективность всей группы нейронов будет возрастать.
Новые поколения исследователей постоянно делают отсылки к правилу Хебба и работают над детализацией и расширением его идей. Это, с одной стороны, способствует научному прогрессу, с другой, ведет к возникновению множества трактовок идей Хебба, о чем мы уже упоминали ранее.
В этой связи стоит отметить исследования американского ученого Рэя Курцвейла и его книгу «Эволюция разума» [Р. Курцвейл, 2015]. Опираясь на идеи Хебба, Рэй Курцвейл пришел к выводу, что со временем человечество может достичь практически неисчерпаемого материального изобилия на основе технического прогресса и развития искусственного интеллекта, превосходящего по своим возможностям человеческий. А людей ждет процесс киборгизации, в результате чего «постчеловек» сможет сделать реальный шаг к бессмертию.
Столь радикальный подход нередко вызывает определенный скептицизм как сам по себе, так и в качестве продолжения идей Хебба. В частности, дизайнер и футуролог Жак Фреско весьма с осторожностью воспринимает подобные прогнозы, при том, что сам призывает применять методы науки к социальным системам [J. Fresco, 2013].
В принципе, что касается математических вычислений, даже самый обычный калькулятор выполняет их гораздо быстрее, чем человек. Однако может ли искусственный интеллект полностью заменить и уж тем более превзойти человеческий, это большой вопрос. Как минимум потому, что различают самые разные виды интеллекта: эмоциональный интеллект, позитивный интеллект, адаптивный интеллект и т.д. Симбиоз всех составляющих человеческого восприятия и мышления как раз и делает мозг человека уникальным и неподражаемым.
Но если речь заходит о решении прикладных задач по заданному алгоритму, тут возможности искусственного интеллекта поистине безграничны, равно как и возможности избавить человека от рутиной работы и рутинных вычислений. Что же нужно делать, чтобы добиться такого эффекта? И как этому поможет правило Хебба? Давайте узнаем.
Правило Хебба: искусственные нейронные сети
Ранее мы уже начали говорить о том, что Дональд Олдинг Хебб первым предложил работающий алгоритм обучения искусственных нейронных сетей. И современные методы обучения искусственных нейронных сетей во многом опираются на его исследования [А. Ефименко, 2018].
Разбирая правило Хебба и работу, скажем так, естественных нейронных сетей, формируемых в головном мозге человека, мы выяснили, что, если постоянно задействовать одну и ту же совокупность нервных клеток, с каждым разом им будет все проще активизироваться.
Можно ли по такому же принципу обучать искусственные нейронные сети? Можно ли создать некий аналог нейронов для искусственного интеллекта? Исследований в этом направлении все больше, и все больше сфер, где с успехом применяют правило Хебба для решения прикладных задач.
В качестве наглядного примера можно привести «Обобщенный алгоритм обучения Хебба при решении задачи кодирования изображений» [А. Петров, А. Самохвалов, 2008 ]. На базе идей Хебба ведется разработка новых вариантов представления графических изображений и их математических моделей, использование которых может поднять на качественно новый уровень возможности передачи графической информации в различных системах искусственного интеллекта.
Чем конкретно заняты исследователи, работающие в данном направлении? Вот только несколько наиболее актуальных задач:
- Разработка моделей пространственной структуры графического изображения с целью достижения максимальной точности передачи его структурных элементов.
- Разработка алгоритмов анализа и кодирования.
- Разработка методов кодирования изображений на основе анализа ведущих компонентов.
- Разработка программного обеспечения для обработки графической информации для последующего кодирования.
Заметим, что подобные исследования ведутся уже достаточно давно, и сегодня системы распознавания лиц стоят на страже безопасности городов и отдельных объектов. Впрочем, исследования продолжаются, и сейчас актуальной задачей является разработка алгоритма распознавания изображения с использованием правила Хебба в среде MATLAB [А. Ашурализода, 2020].
Для справки: MATLAB – это пакет прикладных программ для технических вычислений, а также высокоуровневый интерпретируемый язык программирования.
Наука движется дальше, и сейчас выглядит абсолютной реальностью создание искусственных синапсов и восстановление поврежденных нейронов в организме человека. Нейронная сеть, созданная взамен живой, тоже является искусственной. И ученые уже работают над подбором материалов, необходимых, к примеру, для восстановления участков нейронной цепочки, запускающей процесс ходьбы [К. Рыкова, 2019].
Уже проведены исследования на подопытных животных, позволившие понять механизмы и закономерности процесса. Думается, значение таких исследований сложно переоценить, и со временем они могут вывести медицину и медицинскую помощь людям, чьи двигательные и/или мыслительные функции пострадали, на качественно новый уровень.
Заметим, что и это еще далеко не полный перечень сфер, где правило Хебба может оказаться полезным.
Правило Хебба в психологии
До настоящего момента мы акцентировали внимание исключительно на положительных сторонах процесса формирования нейронных связей. А можно ли найти в этом какие-то отрицательные моменты? Психологи считают, что можно.
Формирование устойчивых синаптических связей ведет к тому, что возвращение к одной и той же мысли происходит значительно быстрее, чем переключение на новую. Когда вы готовитесь к ответу по вопросам билета на экзамене, вам это только на руку. А что, если навязчивые мысли начнут вас преследовать в повседневной жизни?
Любые мыслительные процессы – это, так или иначе, работа нейронных связей. Проще говоря, нейронам неважно, какую информацию нужно извлечь из памяти – формулу по химии, спряжение глаголов, тревожное воспоминание. Если группу нейронов регулярно активируют, она моментально приходит в действие, даже если вы уже не хотите думать о плохом событии, оставшемся в прошлом.
Какой выход? Знание правила Хебба и механизма формирования нейронных связей дает свет надежды и указывает путь выхода из этой ситуации. Если для «быстрого доступа» к информации нужна постоянная активация нейронов, то для забывания нужно как можно реже «трогать» ответственную за нее нейронную группу. И со временем вы, как тот двоечник в школе, уже и не вспомните, что же вас когда-то тревожило.
Собственно, на этом и основываются рекомендации психологов по выходу из апатии, депрессии и прочих негативных состояний. Из статьи в статью кочуют советы постоянно осваивать что-то новое, больше читать, заниматься спортом, творчеством, танцами, физическим трудом, медитировать, общаться с людьми, которые поднимают вам настроение.
В контексте изучаемой нами темы скажем, что все это способствуют формированию новых нейронных связей и занимает время, которое в режиме автопилота человек потратил бы на постоянное обращение к уже сформированным нейронным цепочкам.
Применение правила Хебба в психологии настолько перспективно, что в свое время исследования в данном направлении финансировались ЦРУ. В частности, заказчиков интересовало, как сенсорная депривация и длительное «отключение» от всех внешних раздражителей, поставляющих материал для возбуждения нейронов, может воздействовать на человека, и можно ли это использовать в качестве пытки [R. Brown, 2007].
Насколько длительным должно быть то или иное воздействие, чтобы добиться требуемого результата? И можно ли представить правило Хебба в каких-то исчисляемых единицах? Математики пытаются сделать это достаточно давно.
Правило Хебба в количественных измерениях
Учитывая широкую сферу применения правила Хебба, вполне логично возникла идея описать это правило математически. Даже беглый просмотр содержания лекции «Правило обучения Хебба» показывает, как много может быть математики в попытке представить взаимодействие нейронов в исчисляемых единицах [studfile, 2016].
Кроме того, разработаны «Математические модели обучения Хебба», описывающие такие показатели, как интерактивность, корреляция, зависимость от времени и пространства [Open Library, 2021].
В то же самое время, едва ли не одновременно с первыми попытками выразить правило Хебба математически появились сомнения в том, что точные науки могут учесть все многообразие нейронных процессов. В качестве примера можно привести статью «Правило Хебба: универсальный нейрофизиологический постулат и великое заблуждение математиков» [К. Лахман, 2010].
Вкратце суть сомнений состоит в том, что видится затруднительным обозначить каждый нейрофизиологический процесс неким четким математическим значением, а слишком большое количество условностей и допущений делает расчеты не слишком точными.
Все это лишь подтверждает давно известную истину, что человеческий мозг – достаточно сложная субстанция, а его возможности можно исследовать до бесконечности, делая все новые открытия. Данный вывод ни в коем случае не умаляет значение правила Хебба для разных сфер человеческой деятельности.
Напомним кратко, где применяется правило Хебба:
- Сфера обучения и образования.
- Программирование и разработки в области искусственного интеллекта.
- Медицина и восстановление поврежденных нейронных сетей в организме человека.
- Фармацевтика и медикаментозное воздействие на нейронные сети в организме человека.
- Психология и работа с негативными психологическими состояниями.
- Исследования в области когнитивных функций человека.
- Деятельность спецслужб.
Возможно, вы найдете дополнительные возможности применения правила Хебба в какой-либо области, если пройдете нашу программу «Когнитивистика».
Мы желаем, чтобы правила всегда были на вашей стороне. Мы приглашаем вас на наши обучающие программы и курсы, которые помогут прокачать ваши способности. И предлагаем ответить на один вопрос по теме статьи:
