1Как обучить нейронную сеть? Надо подать на вход большое количество размеченных данных – только тогда выстроятся нужные связи и веса между рецепторами. После этого нейронка сможет распознавать новые объекты и «творить». Помните, как все восхищались способностями приложения Prizma?

2Ручное прописывание алгоритмов работает до определенного уровня сложности поставленных перед нами задач. И Яндекс, и Гугл в свое время работали по прописанным алгоритмам. Начиная с какого-то момента, они перешли на использование нейронных сетей. Искать и ранжировать результаты они стали лучше – но не по заложенным в них извне алгоритмам, а в результате обучения внутренних нейронок.

3Нейронные сети – это аналог человеческого мозга. Значит, и для обучения детей можно использовать те же принципы. Отсюда получается несколько простых выводов.

4Не надо давать детям готовые алгоритмы действий, если мы хотим научить их решать новые и сложные задачи. Заученные алгоритмы помогут решать только простые задачи. Нужно показывать больше «размеченных» ситуаций – другими словами, вешать больше ярлыков на то, что происходит вокруг.

5Ярлык должен быть на каждой встреченной ситуации, и он должен быть однозначный. Не может быть ситуаций без ярлыков в нашей любимой взрослой манере – «это конечно вот так, но если с посмотреть с другой стороны, то это уже не совсем так».

6Нельзя научить, показывая только положительные примеры. Суть обучения нейронной сети в настройке функции разделения, позволяющей отличить один образ, одну ситуацию от другой. Мы обычно боимся навешивать ярлыки «это плохо», особенно если это касается нас самих или наших с детьми знакомых. Не говорим «плохо» – значит, не учим отделять «хорошо» от «плохо».

7Получается, что искусство обучения – это искусство развешивания ярлыков. Чем чаще мы их навешиваем, чем они однозначнее – тем эффективнее обучение. А нам обычно говорят – «не надо навешивать ярлыки». Надо.