ילד אחרי בן אדם

ילדים קטנים שואלים ללא הרף, דורשים תשומת לב בשלל דרכים: ברוכים הבאים ללמידה עמוקה
X זמן קריאה משוער: רבע שעה

האם חשבתם אי פעם שתהיו מכונות תיוג?

סביר להניח שלא, אבל אם אתם הורים לילדים רכים, זה בדיוק מה שאתם.

אין הורה שאינו מכיר את הסיטואציה שבה ילדיו דורשים ללא הרף את תשומת ליבו. הורים רבים מאמינים שהתנהגות כזו היא ילדותית מדי, בעיה שיש לפתור

אין הורה שאינו מכיר את הסיטואציה שבה ילדיו דורשים ללא הרף את תשומת ליבו. הורים רבים מאמינים שהתנהגות כזו היא ילדותית מדי, בעיה שיש לפתור, ופועלים להכחיד אותה. הם טועים.

הבקשה לתשומת לב אינה נובעת מנודניקיות ילדותית, היא חלק בסיסי וחשוב בתהליך הלמידה של הילד הצעיר. בעוד שתינוקות לומדים את העולם הפיזי דרך התנסות, בוגרים צעירים עסוקים יותר בבניית מודלים מנטליים של העולם והחברה שבה הם חיים. בניגוד ללמידה פיזית, שבה כל פעולה נענית בתגובה ברורה (אם זחלת ונתקלת ברהיט ברור שרהיטים הם מוצקים ולא ניתן לעבור דרכם), כדי ללמוד מצבים חברתיים, כללי התנהגות וחוקים החיוניים לתפקוד בעולם הבוגרים, נדרש מדריך הבקי בהם.

"כשהילד היה ילד, הייתה זו השעה לשאלות:

מדוע אני הוא אני, ומדוע אינני אתה?

מדוע אני כאן, ומדוע איני שם?

מתי התחיל הזמן, והיכן נגמר החלל?

האם החיים תחת השמש אינם אלא חלום?

האם מה שאני רואה, שומע ומריח

אינו רק השתקפות של העולם שלפני העולם?"

(מתוך "שיר ילדות" מאת פיטר הנדקה, תרגום: רויטל יצחקי)

הקדמה חשובה

האם יתכן שילדים נוטים להפנות את תשומת לב הוריהם לאובייקטים ומצבים שעבורם נדרש להם מידע?

העובדה שילדים נוטים לדרוש את תשומת לב הוריהם ידועה להורים מורים ופסיכולוגים מזה שנים ארוכות. כבר ב-1962 ערך הפסיכולוג דונלד באייר ניסוי שבו הוצגו לילדים בובות המסמלות דמות מטפלת. אף שהיה מדובר בבובה, הילדים עשו כל שביכולתם למשוך את תשומת לבה. רודולף דרייקורס, פסיכיאטר אוסטרי שקידם את שיטת הפסיכולוגיה האינדיווידואלית מבית היוצר של אלפרד אדלר, קבע שהשגת תשומת לב היא המטרה העיקרית של בוגרים צעירים, בעוד שג׳ייקוב גבירץ, שנפטר השנה בשיבה טובה, אמר כבר ב-1956: "צריך להודות שאנו יודעים מעט מאוד על הגורמים להתנהגות זו [דרישת תשומת לב]". במאמר שפורסם ב-2018 הציגו חוקרים תזה חדשנית, שלפיה ילדים נוטים להפנות את תשומת לב הוריהם לאובייקטים ומצבים שעבורם נדרש להם מידע.

אב ובנו, תשומת לב, ילדים, שאלות

אבא תראה! אבא, מה זה? - תצלום: אנטה המרסמיט

נראה שבעוד שהפסיכולוגיה חקרה בעיקר את ההיבטים הרגשיים והחברתיים של בקשת תשומת הלב, היא לא הרבתה לשאול את השאלה הבסיסית: מדוע? מה הסיבה שילדים צעירים פועלים ללא לאות, בדרכים חיוביות או שליליות, כדי להשיג את תשומת לב הוריהם?

אני מבקש להציע תשובה אפשרית.

הילד המשחק

ילדים הנתקלים בסיטואציות חברתיות אינם מצוידים מלידה בידע הנדרש כדי לנווט בהן. הם מפתחים את הכישורים החברתיים הללו מתוך התנסות והשתתפות פעילה. אבל איך יכול ילד צעיר לדעת מה נכון בסיטואציה חברתית חדשה, מהי התנהגות מקובלת, ומה יגרור תגובה בלתי נעימה?

התשובה היא: הוא משחק.

משחק מאפשר התנסות שאינה "אמיתית" (כי הרי זה "רק משחק"), ולכן הוא פתוח למגוון התנהגויות שלא היו מקובלות בעולם האמיתי. כשהילדים משחקים הם יכולים לנסות דברים חדשים ומגוונים, לשבור חפצים, לומר דברים שבאופן רגיל היו נחשבים מעליבים, או אפילו להכאיב לילד או למבוגר אחר וכל זאת בלי להיענש. משחק הוא הוא הכלי המאפשר לילדים לתור את עולם המבוגרים על כלליו המורכבים ללא חשש מתגמול כואב.

כשילדיכם מבקשים תשומת לב, הם מבקשים שתביטו בהם כשהם משחקים, הם בעצם אומרים לכם: "הדריכו אותנו"

אבל השיטוט במרחבי עולם המבוגרים אינו כשלעצמו חוויה לימודית. לשם כך דרוש לילדים מדריך שילמד אותם עד לאן מותר להרחיק, ואיפה יש לעצור. מורה שיתווה את מפת הדרכים להתנהגויות מקובלות, מסוכנות, וכאלה שכדאי להימנע מהן. כשילדיכם מבקשים תשומת לב, הם מבקשים שתביטו בהם כשהם משחקים, הם בעצם אומרים לכם: "הדריכו אותנו". זה אינו נדנוד, זו בקשה למשוב, משוב שיספק עוד פיסה לבניין המודל המנטאלי של העולם הסובב אותם. כל מבט, העווית פנים, או אפילו טון דיבור הם תג (label) המקטלג את הפעולה המשחקית שבה הילדים שרויים. אוסף התגובות מעובדות על ידם ומסייעות להם לקטלג את פעולותיהם למקובלות בניגוד ללא רצויות, להבנת מבנים חברתיים, לשוניים, ועוד.

תרצו או לא תרצו, אתם המקור המוסמך (ground truth) שממנו הם ישאבו את המודל המנטאלי של העולם.

רשתות עמוקות

אם לא חייתם במערה בשנים האחרונות וודאי נתקלתם לפחות פעם אחת במושג למידה עמוקה (deep learning). למידה עמוקה מבוססת על סימולציה של רשתות נוירונים המנסות לחקות את פעולתו של המוח האנושי. רשתות כאלה משמשות היום במגוון עצום של תחומים, החל מנהיגה אוטונומית, דרך אבחון ממוחשב של מחלות וכלה בהבנה ודיבור בשפה טבעית.

פורמלית, רשת נוירונים עמוקה היא מודל מתמטי חישובי שפותח בהשראת תהליכים מוחיים קוגניטיביים המתרחשים ברשת עצבית טבעית ומשמש במסגרת למידת מכונה.

אבל אולי מוטב שניקח צעד אחד אחורה, ונסביר בפשטות מהו נוירון.

נוירון הוא התא הבסיסי במוח, תא שתפקידו לקבל מידע המקודד כזרם חשמלי, ולהעביר את הזרם הלאה לנוירונים נוספים, בלוטות, או תאי וסיבי עצב. רוב הנוירונים מורכבים מגוף תא, אקסון, ודנדריטים.

נוירון הוא מכונת סיכום המקבלת קלט מספרי בצורה של עוצמת הזרם החשמלי הנכנס לכל דנדריט (קו קלט), מכפילה אותו במספר ייחודי (משקל) המוטבע בכל דנדריט וסוכמת יחד את כל הקלטים

נוירונים הם מכונות פשוטות להפליא (ובכן, לא ממש, ותגליות חדשות על מורכבותם ממשיכות להפתיע את חוקרי המוח, אבל אני סוטה מהנושא) שבבסיסן נמצאות שתי פעולות חשבוניות בסיסיות: כפל וחיבור.

נוירון הוא מכונת סיכום המקבלת קלט מספרי בצורה של עוצמת הזרם החשמלי הנכנס לכל דנדריט (קו קלט), מכפילה אותו במספר ייחודי (משקל) המוטבע בכל דנדריט וסוכמת יחד את כל הקלטים. אם הסכום המתקבל גבוה מרמת סף מסוימת המוטבעת בגוף התא, ישלח הנוירון זרם חשמלי בעוצמה מסוימת דרך האקסון (קו הפלט) המתפצל ומעביר את האות החשמלי לדנדריטים של נוירונים נוספים.

רשת נוירונים מלאכותית זהה כמעט לחלוטין לרשת ביולוגית כמו זו שתיארתי, פרט לעובדה שבמקום להסתמך על מנגנונים ביולוגיים היא ממומשת כתוכנה או חומרת מחשב, המדמה את הנוירון הביולוגי בצורה מספרית. אוסף המשקלים של הדנדריטים, ורמת הסף בגוף התא המדומה, נקראים: "מצב הנוירון" (state). כשאנחנו אומרים שנוירון, או ליתר דיוק רשת נוירונים שלמה, למדו דבר מה, אנחנו מתכוונים לכך שכל אחד מהנוירונים ברשת כיוונן את משקלי הכניסה ואת רמת הסף שלו בהתאם לקלט מסוים (ארחיב על כך בהמשך).

המנגנון הפשוט לכאורה שתיארתי הוא זה שבעזרתו אתם קוראים ומבינים את המאמר המורכב שלפניכם, תוך שגופכם ממשיך לבצע אוסף עצום של פעולות המקיימות אתכם בחיים. המשימה הכבירה הזו אינה מבוצעת כמובן על ידי נוירון בודד אלא על ידי מיליארדי תאים המחוברים ברשת של שכבות, שאת ממדיה ומורכבותה קשה אפילו לדמיין. כל שכבה מורכבת מנוירונים רבים המחוברים לאלו שבשכבה הבאה, וכך הלאה עד לשכבה האחרונה המפעילה פונקציה של גופכם כגון תזוזה, נשימה, רעב או מחשבה על יופייה של המונה ליזה.

כאשר אתם מביטים בפיל מוחכם מפעיל רשת מורכבת המנתחת את כתמי האור והצל הנופלים על הרשתית, כך שכל שכבה ברשת מתרכזת בזיהוי תכונה מסוימת של החיה שאנחנו מכנים: "פיל"

כל שכבה ברשת תופשת חלק מסוים מהעצם שבו אתם צופים או מהמשפט החולף בראשכם כרגע. לדוגמה, כאשר אתם מביטים בפיל מוחכם מפעיל רשת מורכבת המנתחת את כתמי האור והצל הנופלים על הרשתית, כך שכל שכבה ברשת מתרכזת בזיהוי תכונה מסוימת של החיה שאנחנו מכנים: "פיל".

שכבות נמוכות (אלו המחוברות ישירות לרשתית העין) יתפשו קווים כללים, בעוד ששכבות עמוקות יותר בהמשך הדרך כבר יתפשו צורות מסוימות הנוצרות על ידי הקווים (אוזן, חדק וכדומה). השכבה האחרונה (שכבת התוצאה) תסכם את תוצאות כל השכבות הקודמות ותחליט אם לפניכם עומד פיל, קנגורו או שמא בכלל מדובר בכיסא.

משקלי הכניסה הדנדריטיים של כלל הנוירונים ברשת, כמו גם רמות הסף של כל נוירון בגוף התא מכונים המודל הנלמד. במקרה שלנו הרשת למדה להבחין בין חיות ועצמים שונים שאותם אנחנו רואים.

אבל איך רשתות לומדות?

התשובה היא: מדוגמאות, מהרבה (מאוד) דוגמאות.

תהליך הלמידה

כדי לאמן רשת לזהות פיל, או ליתר דיוק לקטלג חיה מסוימת כ"פיל" מתוך אוסף בעלי חיים אפשריים, מציגים בפני הרשת אלפי תמונות של חיות שונות בצרוף שמה של כל חיה. השם המצורף לכל תמונה מכונה תגית (label). לדוגמה, תמונות של פילים יתויגו כ"פיל", תמונה שבה מופיע קנגורו, אפילו אם יש בה פרטים אחרים כגון שיחים או דשא, תתויג כ"קנגורו" וכך הלאה.

עבור כל תמונה ותגית משנים את מצב הרשת (משקלי הנוירונים השונים, ורמות הסף שלהם) כדי ששכבת התוצאה תיתן את הערך הרצוי, לדוגמה, אם נציג תמונה של פיל נשנה את מצב הרשת כך ששכבת הנוירונים האחרונה תפיק את הערך "פיל", וכך נעשה בהתאמה גם עבור תמונות של "אריה", "שועל", "קנגורו", וכל בעל חיים אחר. בסופו של התהליך, תהיה הרשת מסוגלת לזהות תמונות של חיות, כולל תמונות שלא הוצגו בפניה בתהליך הלימוד, מתוך אוסף החיות שלימדנו אותה להכיר. ניתן לומר שהרשת הכלילה את מושגי הפיל, הקנגורו, השועל וכדומה.

נשמע מוכר? זה בדיוק התהליך שביצענו כילדים כשראינו פיל בפעם הראשונה, וכשלמדנו להבחין בינו לבין היפופוטם או ג'ירפה.

איך ילדים לומדים?

ילדיכם הקטנים יטעו ויקראו "פיל!" כשתעברו ליד בריכת ההיפופוטמים או אפילו ליד בניין המזכיר בצורתו פיל, ואתם תעמידו אותם על טעותם

תינוקות שזה עתה נולדו אינם יודעים מהו "פיל". רק אחרי שתציגו בפניהם תמונה של פיל, או תבקרו בגן החיות ותגידו "זה פיל" בכל פעם שעברתם ליד פיל, התינוקות יתחילו להבין שהאובייקט הזה נקרא פיל. בתחילה הם יטעו ויקראו "פיל!" כשתעברו ליד בריכת ההיפופוטמים או אפילו ליד בניין המזכיר בצורתו פיל, ואתם תעמידו אותם על טעותם.

״כשהייתי בן שש ראיתי פעם תמונה נהדרת בספר אשר שמו "סיפורים אמיתיים", אודות החיים ביערות בראשית. נראה בה נחש בואה בעת שהוא הוא בולע חיה... הראיתי את יצירת המופת שלי למבוגרים, ושאלתי אותם אם התמונה מפחידה אותם. הם ענו: "מדוע שתמונה של כובע תפחיד אותנו?" אבל לא היה זה ציור של כובע, אלא ציור של נחש בואה בעת שהוא מעכל פיל. לכן ציירתי תמונה נוספת בה נראה תוכו של נחש הבואה, כדי שהמבוגרים יוכלו להבינה. תמיד יש להסביר להם דברים.״

מתוך: הנסיך הקטן, מאת אנטואן דה סנט אכזופרי בתרגומה של יהודית אופנהיימר

לאחר שהראיתם לילדים מספיק פילים, במציאות או בתמונות, ותיקנתם את טעויותיהם פעמים רבות, הם ילמדו לזהות פילים, אפילו כאלו השונים בצורתם מאלו שראו עד כה. אז נוכל לומר שהילדים הבינו (הכלילו) מהו פיל.

ללא מישהו שיגיד "הנה פיל", ו"לא זה לא פיל זה היפופוטם" לא הייתה לילדים אפשרות לבנות את המודל המנטאלי הנדרש לזיהוי החיה העצומה, או כל מושג אחר

התהליך היומיומי הזה לא היה יכול להתרחש בלעדיכם. ללא מישהו שיגיד "הנה פיל", ו"לא זה לא פיל זה היפופוטם" לא הייתה לילדים אפשרות לבנות את המודל המנטאלי הנדרש לזיהוי החיה העצומה, או כל מושג אחר. במונחי רשתות ניתן לומר שאתם המתייגים של הילדים, המקור המוסמך ממנו הם שואבים את ידיעותיהם על העולם.

נמר

הצבע, הכתמים, העיניים וצבען, הפה, התנוחה, קווי המתאר: אנחנו לומדים מילדות עד שאין לנו ספק שזה לא פיל, אלא נמר. תצלום: מייקל בראונינג

ההורה כעד

כשתגידו שהשמש אינה טובעת בים אלא שוקעת מעבר לאופק, תקדמו את תפישתם בנוגע ליחס בין כדור הארץ והשמש

זוכרים את הילדים הנודניקים הדורשים את תשומת ליבכם? הם אינם עושים זאת כדי לעצבן. כשהם תובעים "אבא תסתכל", או "אמא תראי" (למרבה האירוניה כשאני כותב שורות אלו מושך בני בן תשעת החודשים ברגלי ותובע את תשומת ליבי) הם מבקשים שתתייגו עבורם דבר מה. זה יכול להיות חפץ עליו הם מצביעים ואומרים את שמו ("זה כיסא!"), פעולה שהם מבצעים (שותים ממי האמבט המזוהמים), או מחשבה שחולפת בראשם (״אבא, תראה, השמש טובעת בים״). התגובה שלכם לכל אחד מהמצבים מתייגת עבורם מושג שהם לומדים. כשאמרתם להם לא לשתות את מי האמבט תייגתם עבורם את המים כ"לא ראויים לשתייה", כשתגידו שהשמש אינה טובעת בים אלא שוקעת מעבר לאופק, תקדמו את תפישתם בנוגע ליחס בין כדור הארץ והשמש, וכשתאשרו שהחפץ שעליו הצביעו הוא אכן כיסא, תתרמו עוד דוגמה לאוסף הדוגמאות של "כיסא" שמהם תלמד הרשת הנוירולוגית שבמוחם להכליל את המושג.

אבל מה קורה כאשר הם נחשפים לתיוג שגוי?

עד מהימן

כולם מכירים את הדוד ההוא שנהנה לעשות שיגועים בארוחות משפחתיות. כשאתם תסבירו לילדים שהחיה המופיעה על מסך הטלוויזיה היא פיל, הדוד המצחיק יסביר שמדובר בטוסטר משולשים ויהיה משוכנע שכל העניין מצחיק ממש. הדוד המצחיק הוא מתייג שגוי.

“…אן! אן הייתה על המקפצה: היא הפנתה את ראשה. ג’ובאל קרא בקול, “הבית על ראש הגבעה – את יכולה לראות באיזה צבע צבעו אותו? אן הסתכלה ואחר-כך השיבה, “בצד הזה הוא לבן”. ג’ובאל פנה אל ג’יל, “את רואה? לא עולה בדעתה להסיק שהוא לבן גם בצד האחר. כל סוסי המלך לא יכריחו אותה להתחייב… אלא אם היא תלך לשם ותסתכל – וגם אז לא תניח שהוא נשאר לבן לאחר שעזבה”.
“אן היא ‘עד מהימן’?”
“בוגרת, רישיון לא מוגבל…”

מתוך "גר בארץ נוכרייה" מאת רוברט אי. הינליין

כיצד יוכלו ילדיכם לדעת מי מהמבוגרים המתייגים הם אמינים (או לפחות מנסים לא להטעות) ומי לא? התשובה פשוטה: הם סומכים עליכם

העולם אינו סביבת למידה סטרילית, ואנשים כמו הדוד המצחיק נמצאים בכל מקום ועל כל מסך, איך אם כך יכולים ילדים להבדיל בין תיוג אמיתי לשגוי? כיצד יוכלו לדעת מי מהמבוגרים המתייגים הם אמינים (או לפחות מנסים לא להטעות) ומי לא? התשובה פשוטה: הם סומכים עליכם.

ילדים צעירים נותנים באופן אינטואיטיבי משקל גדול יותר לתיוגים הוריים מאשר לאלו של בני משפחה רחוקים או זרים גמורים. זו הסיבה שהם תובעים את תשומת לב הוריהם הרבה יותר משהם מבקשים את זו של אנשים אחרים. כהורה, הם מזהים בכם את מקור ה-"אמת" (עד לגיל ההתבגרות כמובן, שבו אתם הופכים להיות מקור כל מה ששגוי). השאלות הבלתי פוסקות, ה-"נדנוד" והדרישה הבלתי מתפשרת לתשובות היא דרכם לבקש שתתייגו עבורם את העולם שוב ושוב, ובכך תאפשרו להם לחזק את נתיבי רשת הנוירונים הביולוגית שלהם (states) בתיוגים נכונים ככל האפשר, שיגברו על הרעש שמייצרים התיוגים המטעים.

אבל התיוגים כשלעצמם, נכונים ושגויים, הוריים ואחרים, אינם מספיקים. כדי ללמוד בצורה יעילה בתווך רועש עלינו לפתח את היכולת להפריד עיקר מטפל. אנחנו זקוקים לקשב.

ילד, פעוט, חיות, משחק

פיל וקוף, ג׳ירפה, פנדה וארנב, עוגיות ומבחר פירות וירקות: לומדים מתוך משחק, בתיוג בלתי פוסק. תצלום: שיטורה יורי

מודלים של קשב

דמיינו את החוויה של ילדים כשהם נדרשים לעבור את הכביש. מסביבם, פרט למכוניות הדוהרות, מתרחשת סערה חושית. ציפורים מצייצות, העננים שטים בשמים, אנשים הולכים ובאים, ייתכן אפילו שיורד גשם. כמבוגרים המלמדים אותם כיצד יש לחצות כביש בבטחה, אתם מנסים לכוון את תשומת ליבם למכוניות וללמד אותם להתעלם מכל רעשי הרקע האחרים. כשאתם עושים זאת אתם מלמדים אותם לכוון ולמקד קשב.

קשב מאפשר לסנן מתהליך הלמידה אותות שאינם רלוונטיים ולייעל ולהאיץ את התהליך

קשב מאפשר לסנן מתהליך הלמידה אותות שאינם רלוונטיים ולייעל ולהאיץ את התהליך. ילדים שלומדים לחצות את הכביש אינם צריכים לעבד בו זמנית את כל הרעש שמסביב, די שיתרכזו במכוניות הנעות כדי ליצור מודל מנטאלי שיאפשר להם לחצות את הכביש בשלום.

רשתות נוירונים מודרניות של השנים האחרונות אימצו את מודל הקשב והגיעו לתוצאות מרשימות, הן מבחינת איכות הלמידה והן מבחינת מהירותה ומספר הדוגמאות המינימלי שיש להציג בפניהן עד לקבלת מודל אמין של הנלמד. הדבר נכון במיוחד לגבי הבנת שפה טבעית ונהיגה אוטונומית, שם הפניית תשומת הלב לעיקר על פני הטפל חשובה במיוחד.

כשילדיכם מבקשים את הקשב שלכם הם מבקשים שתפנו את תשומת ליבכם, ולכן גם את תשומת ליבם, למה שחשוב באמת בסיטואציה שאותה הם לומדים. הילדים, כמכונת למידה משוכללת, מבינים אינטואיטיבית את מה שחוקרי המוח ומדעני הלמידה העמוקה גילו רק בשנים האחרונות – שאוסף עצום של דוגמאות מתויגות אינו מספיק אם לא נתרכז בדוגמאות החשובות.

ועוד מלה, אחרונה

הצורך בתשומת לב הורית נטוע עמוק בתבניות ההתנהגותיות של ילדים ובוגרים צעירים. בעוד שהפסיכולוגיה נטתה לתאר את המנגנונים הרגשיים והחברתיים העומדים בבסיס התופעה, אני סבור שראוי לנצל את הידע שנצבר בתחום מדעי המוח, בינה מלאכותית ולמידה עמוקה, כדי להציע מודלים חדשים שיסבירו את הצורך הילדי בתשומת לב.

בינתיים, הקשיבו לילדיכם.

תמונ ראשית: אבא, אמא, מה זה? תראו! תצלום: Anchalee Yates / EyeEm, אימג׳בנק / גטי ישראל

מאמר זה התפרסם באלכסון ב


תגובות פייסבוק

> הוספת תגובה

6 תגובות על ילד אחרי בן אדם

01
עודד חצבני

החלק בו הסברת על השימוש במשחק כמקור לתרגול תגובות חברתיות מתחבר לי למחשבה שיש לי באשר למדוע אנו כבני אדם אוהבים ספורט ואת עולמות התרבות כגון ספרות, סרטים ותיאטרון. בכולם, בדומה למה שאמרת יש לנו את היכולת לתרגל תחושות ומצבים חברתיים והכל ללא סיכון אמיתי, מעניין מאד.

03
Arie Ansel

הבעיה הרבה יותר מורכבת כי הרי גם הורים לא יודעים באמת לתייג את הדברים נכון(אחרת החברה הייתה נשארת לעמוד במקום) ולכן הילד לומד גם מהמידה שבה אינך פנוי להקשיב לו ולתייג שאז הוא יוצר תיוגים בעצמו.
ואפשר לשים לב שלא מעט גאונים פורצי דרך, דה ווינצי, ניוטון... גדלו ללא הורים, וגם אחרים כמו איינשטיין למשל היו מאוד מרדניים ושונאי סמכות.
אז זה מורכב מזה ובהרבה

    04
    דורון שדה

    כפי שהערתי לבועז (להלן), ילדים קטנים בהחלט יכולים ללמוד ללא תיוגים, רק שלצערנו הם יוותרו לבדם בעולם, כיון שלולא לימדנו אותם לדוגמא את שמותיהם של הדברים (תיוגים בסיסיים כשלעצמם) לא היו יכולים לתקשר. הדבר דומה לאוטיסט בעל עולם פנימי עשיר שאולי ימציא את תורת השדות המאוחדים בשפה פנימית עשירה שפיתח אבל לעולם לא נדע על כך, כיון שאיש לא תייג עבורו את העולם ואיפשר לו לתקשר (לא אכנס כאן - תקצר היריעה - לקשר בין תיוג, למידה ושפה). אין זה אומר שילדים לא יכולים להמציא דברים חדשים, הם רק לא יוכלו להמציא אותם ללא ידע בסיסי על העולם אותו הם מקבלים ממבוגרים, לפחות בתחילת הדרך.

05
בועז

ישנם סוגים של רשתות נוירונים שיכולים ללמוד בלי תיוגים (autoencoders). הם לומדים להפריד בין עיקר לטפל ע״י דחיסה של הייצוג (תמונה/טקסט/אות כלשהו) לייצוג קומפקטי ושחזורו לייצוג המקורי. הם לומדים כך בצורה עקיפה להבדיל בין סוגים שונים של קלטים (קטגוריות של בעלי חיים למשל), אף שאינם יודעים לכנותם ב״שם״.

בתור אבא לילד קטן (ועוד אחת קטנטונת), תהיתי תוך כדי קריאה את מה בני מבקש ממני לתייג עבורו כשהוא קורא לי שוב ושוב להביט בו קופץ על רגל אחת. ואז הבנתי - הוא רוצה שאתייג אותו עצמו. ״אלוף״ אני אומר לו, והפרמטרים במוחו מתעדכנים.

    06
    דורון שדה

    Autoencoders לומדים מצב, אבל הם אינם יודעים איך לכנות את המצב שלמדו. זה דומה לילד שידע שהשמש זורחת אבל לא ישתמש במילה שמש. במידה מסויימת ניתן לומר שהוא למד שהשמש זורחת בבוקר, אבל לא למד לתקשר. שמות הם הדוגמא הטובה ביותר לתיוגים בסיסיים שכאלה.