Майже на 100% впевнений, що переклад не завжди адекватний, так що, якщо є пропозиції щодо виправлення, - висловлюйтеся.
Люди потребують їжі. Ми потребуємо в питво. І в продовження роду. Але цікавість - річ зовсім іншого роду, говорить Джордж Ловенстейн (George Loewenstein), професор економіки і психології університету Карнегі-Меллон. Наша ненаситна жага навчання - винахідництва, досліджень і безперервної навчання - "заслуговує мати той же статус, що й інші наші потреби".
Що цікаво з приводу цікавості, так це те, що воно не прив'язане до жодної особливої нагороди. "Теоретична загадка, яку ставить перед нами цікавість, - чому людей так сильно привертає інформація, яка, за визначенням цікавості, не дає скільки-небудь істотної вигоди", - написав якось Ловенстейн. Для організмів має сенс шукати їжу, воду, статевих партнерів, відпочинку, благополуччя і інших поживних і приємних речей у житті. Але У чому ж користь від розуміння природи гравітації або руху Місяця?
Проста відповідь полягає в тому, що ми ніколи не знаємо, раптом нам знадобиться завтра те, що ми дізнаємося сьогодні. Візьмемо, наприклад, хробаків. Вони невиправні оптимісти, каже Шрікант Каласані (Sreekanth Chalasani), нейробіолог в інституті біологічних досліджень Солка, Каліфорнія. Він вивчає Caenorhabditis elegans. широко зустрічається вид круглих черв'яків довжиною в міліметр. При експериментах він кладе хробака на велику ділянку бактерії (його улюблена їжа), оточений безліччю потенційних партнерів. "Що ж він зробить? Він залишить бактерію і піде шукати чогось більшого, - говорить Каласані. - Немає доказів, що зовні є щось краще. Це найкраща їжа, яку йому можна запропонувати. Просто безумство!"
Залишаєш ти свій шматок їжі, або летиш у відкритий космос, в будь-якому випадку дослідження здається трохи божевільним - не рахуючи, звичайно, того, що ти ніколи не знаєш - раптом їжа колись скінчиться. З еволюційної точки зору, говорить Каласані, існує хороша причина продовжувати пошуки. Інформація допомагає нам зробити кращий вибір і адаптуватися до мінливих умов. Може, коли-небудь нам знадобиться місячна база.
І все ж цікавість - це не просто тяга до подорожей. Нам цікаві особливі речі, і різним людям цікаво дізнатися про різне. Деякі захоплені своїм хобі, деякі шукають таємниці, інші - майстри на всі руки. Така різниця інтересів каже нам, що кожну з наших унікальних увлеченностей веде щось, не пов'язане з простими блуканнями.
Само собою, вчені, які досліджують механіку цікавості, знаходять, що воно, по своїй суті, подібно якомусь вероятностному алгоритму - тривалий розрахунок нашим мозком того шляху або дії, яке з більшою ймовірністю дасть нам більше знання за менший час. Як і посилання на сторінці Вікіпедії, цікавість ґрунтується саме на собі: кожне питання веде до наступного. І, як і в подорож по кротові нори Вікіпедії, то, де ти почнеш, визначає те, куди ти потрапиш. І це досить цікавий факт щодо цікавості: воно меншою мірою стосується того, про що ти ще не в курсі, і в більшій - того, про що ти вже знаєш.
В загальних рисах. можна описати цікавість як функцію мотивації і напрямки. Перша частина не так очевидна, як може здатися. Жага, голод і пристрасть - це досить ясні мотиви для інших наших потреб. Але що ж рухає цікавістю?
Але одна лише нудьга не здатна пояснити цікавість. "Дуже древній погляд полягає в тому, що цікавість і нудьга - це протилежні кінці одного і того ж відрізка", - говорить Ловенстейн. Новий погляд: нудьга - не для того, щоб цікавитися, як голод - щоб наповнювати, а спрага - щоб вгамовувати. Швидше, нудьга - це "сигнал від твого мозку, що ти не приносиш однієї з його частин ніякої користі", прямо як поколювання в ногах, коли їх відсидиш. Нудьга нагадує нам, що ми повинні тренувати наш розум, але існують ліки від нудьги крім цікавості - наприклад, їжа або секс. До того ж цікавість з'являється навіть тоді, коли нам не нудно. За фактом, ми запросто закинемо то, чого ми хочемо, або те, чим насолоджуємося, щоб вивчити щось нове.
Як черв'яки Каласані залишають свої шматки їжі, люди і інші примати обов'язково мінятимуть винагороду на інформацію. Щоб виміряти цю тенденцію, дослідники використовують "бандитські завдання" - відсилання до ігрових автоматів ( "однорукі бандити") - в яких суб'єкти повинні неодноразово вибирати між кількома зображеннями або іншими опціями. Різні опції йдуть з різною ймовірністю виплати нагороди (зазвичай гроші), і через деякий час суб'єкти розуміють, за які опції їм краще заплатять, і вибирають їх. Але коли надається опція, якою суб'єкти ще не бачили, вони будуть частіше вибирати її, віддаючи можливу нагороду за шанс, що за цю нову опцію заплатять більше.
Але навіщо слідувати за ордою монголів вниз по кролячій норі? Чому не досліджувати чагарникових сорокопудів або будь-який інший теоретично цікавий предмет з "випадкових статей" Вікіпедії? Чому цікавість вабить мене таким шляхом, а не таким собі?
Як і очікувалося, суб'єктів найменше цікавили відповіді, які вони і так знали. Але вони не були зацікавлені також і в питаннях, на який вони не могли придумати жодної відповіді. Замість цього цікавість зростала, коли суб'єкти висловлювали хорошу здогад щодо відповіді, але не були достатньо впевнені. Солодким плямою для цікавості був рівень інформованості Златовласки - ні занадто багато, ні занадто мало. (Мається на увазі принцип Златовласки - дівчинки, також відомої в Росії як Маша з казки «Три ведмеді». Принцип полягає в тому, що між двома крайнощами лежить те, що "якраз вчасно")
Поки діти стежили за екраном, пристрій стежило за їх очима. І їхні погляди віддавали явну перевагу: образи, будучи дивує, але не цілком новими, захоплювали їх увагу; образи або схожі, або сильно відрізняються від того, що діти бачили до них - їх не так сильно хвилювали. (Кожен раз, коли дитина відвертався, екран переключався на зображення усміхненого дитини. "Не знаю, знаєте ви чи ні, але дітям подобається дивитися на зображення інших дітей", - каже Кідд. Я не знав. Цікаво.)
Спосіб, яким наш мозок інстинктивно шукає "просто правильні" рівні новизни, схожий на похід в книжковий магазин, каже Кідд. "Ви не будете брати дитячу книгу або книгу, яку вже багато разів читали". З іншого боку, якщо ви виберете книгу, в яку не зможете цілком проникнути, наприклад, іноземний підручник з астрофізики, у вас виникне подібна проблема. "Це буде не дуже цікаво". Щоб вчити, вам потрібно щось, за що ви зумієте вхопитися: наступна опора не може бути занадто далеко від попередньої - ви можете ніколи її не дістати. Так що, коли ваш мозок підштовхує вас до захоплення інформації якомога швидше, він інстинктивно спрямовує вас геть від провалів занадто маленьких або занадто великих.
Роботи - хороші судини для тестування того, як може діяти цей розрахунок. Але через відсутність у робота мотивації (первинний інгредієнт для цікавості), по-перше йому потрібно щось дати. Для цього просто запрограмуйте робота шукати винагороду, каже Варун Компелла (Varun Kompella), постдокторант, що вивчає штучний інтелект в Рурському університеті, в Німеччині. неважливо, що це за винагороду (неважливо навіть число робіт), поки робот знає, що воно існує, і що йому потрібно його заслужити. Також він не може знати, як заслужити нагороду. Так само, як людина отримує дозу дофаміну за вивчення чогось нового, навіть якщо це здається йому зовсім марним, система мотивації робота змушує його вивчити його власну винагороду.
Потім раптово, нахилившись у випадковому напрямку, робот стукає по стаканчику. Зіткнення дає йому винагороду і, що найбільш важливо, вважає новий шлях до знань. Це моряк, який помітив птицю після довгих місяців у відкритому морі. Це Джордж Меллорі, що вперше почула про Евересті. Це цікавість - вже не випадкове, а спрямоване.
Так що далі? Відповідь визначається імовірнісним алгоритмом, який розраховує, за який рух робот отримає нову нагороду. У цьому випадку алгоритм каже, що через рух руки в області стаканчика з'явилося знання про рух (і винагороду: джекпот!); зроби щось схоже в тій же області - і найбільш ймовірно отримаєш нові навички, ніж якщо ти будеш робити абсолютно випадкові дії і ігнорувати стаканчик, або фокусуватися на стаканчику, але робити все зовсім інше. Навіщо фокусуватися на стаканчику? Тому що вона там стоїть.
iCub Компелли в результаті навчився піднімати стаканчик, піднімати його і упускати його в певне місце на столі, що, як виявилося, і було завданням, яке Компелла хотів виконати. Але робот навчив себе, як стати метальником стаканчика, здебільшого тому, що він був прикручений до підлоги навпроти столу зі стаканчиком. У нього було замало інших можливостей.
Так само і експеримент Кідд був розроблений для відстеження кількості інформації, яку діти сприймають за цей час - таким чином дозволяючи Кідд контролювати кількість новизни - і також обмежувати дитячий вибір. Вона використовувала 7- і 8-місячних дітей, каже вона, тому що ті потрапляють в золоту середину, будучи здатними підтримувати вагу своєї голови, але ще не здатними ходити. Немає нічого цікавішого для дитини, учня ходити, ніж ходьба, каже вона. "Ви не можете це заперечити".
Щоб передбачити або навіть контролювати цікавість, слід вчити ефективніше, краще розуміти розлади розуму, обов'язково розважатися; життя буде нескінченно цікавою. Але величезна складність у вивченні цікавості - це його безмежність, майже неможливість правильно її спрямувати. І тепер залишається ще більше питань.
