למידה משמעותית:

הממצאים העדכניים בחקר המוח והרשתות

חברתיות

ד"ר אשר עידן

050-5288739

?למה למידה ברשת, היא משמעותית ועמוקה יותר מצורות הלמידה של היום

http://www.newsroom.ucla.edu/portal/ucla/srp-view.aspx?id=34812 ,

למה הלמידה ברשת היא משמעותית ועמוקה יותר מכל ?צורות הלמידדה הקיימות כיום

העתידעיצובשיחהתיאוםסיפורמשמעותאמפטיהמשחק

העברהנדוספקודותתכנוןהיסקמשמעתניתוקשעמום

, התחילו חילופי אונות21צאו מהקופסה: במאה ה

במחקרים על רשתות נוירונים ועל רשתות לשוניות רואים כי הבסיסבהבדלים שבין הקשרים הנוירונלי של ידיעה ושל משמעות, בא לידי ביטוי

, ברמה של סינפסה )החיבורים בין ובחוזק של קשרים ונקודות הנוירונליים ענפי ושורשי העץ( וברמת הנוירון )סך כל החיבורים הסינפטיים של נוירון

X עם נוירון Y ,אם כך, ידיעה ומשמעות מסומנות בהבדלים בין קשרים .)שעשויים להיות קשרים נוירונליים, קשרים סמנטיים בין משמעויות שונות,

קשרים לוגיים או קשרים בין בני אדם שונים.

הגדרה חדשה ורישתית של ידיעה, קוגניציה, ולמידה

היא צילום של מצב נתון של הבדלים בין קשרים, ידיעה רישתיתושל חוזק של קשרים ונקודות.

היא שינוי מצב נתון של ידיעה רישתית. שינוי קוגניציה רישתיתזה מאפשר רכישת ידע חדש באופן ספונטאני.

היא קוגניצייה רישתית מכוונת ומאורגנתלמידה רישתית

הגדרה מחדש של למידה וידיעה, לאור המחקריםהאחרונים ברשתות חברתיות ורשתות נוירונים

.ידיעה רישתית היא צילום מצב נתון של הבדלים ודרגת חוזק בין קשרים ונקודות. אלמשל: ההבדל במשמעות בין המילה גשר למילה רגש נובע מההבדל בסידור של אותן

שלוש אותיות, והוא מסומן במוח כהבדל בסידור של סינפסות. לעומת זאת, ההבדל במשמעות בין המילה גשר למילה קשר נובע מההבדל בין צליל ה-ג' לצליל ה-ק', אשר

מצויין במוח כהבדל בין צלילים.

.שרים. השינוי למידה רישתית היא זיהוי של שינוי במצב נתון של הבדלים וחוזק בין קבמאפשר רכישת ידע חדש באופן ספונטני )למידה ספונטנית(. לדוגמה: אדם שלא ראה ים

מימיו, אבל ראה שמיים, כאשר הוא רואה לראשונה בחייו ים ומבדיל בין השמיים לים, לומד ספונטנית מה זה ים. לעומת זאת, כשמורה מסביר בכיתה מהו ים למי שלא ראה ים

מימיו, מתבצעת למידה לא ספונטנית אלא מאורגנת ומכוונת.

שלושת סוגי הלמידה הרישתית:

נקודה חדשה, או אריגת קשר חדש ברשתות קיימות. הכנסת נקודה יצירת1.חדשה לרשת, לא מספיקה ליצירת ידע, אלא אם כן היא מקודדת באמצעות קישורה לפחות לעוד נקודה אחת באמצעות לפחות עוד קישור אחד. נקודה בודדת היא כמו אות, ושתיהן חסרות משמעות. שתי נקודות עם קשר אחד,

כבר מהוות "מילה", יחידת משמעות ברשת.

של קשר או נקודה )אדם, טקסט, וכו'( הקיימים ברשת. חיזוק או החלשה 2.

קשר או נקודה קיימים.מחיקת3.

העוצמה של נקודה ברשת נקבעת על ידי ארבעה גורמים

א, מספר הקשרים המוליכים ממנה והמובילים אליה.

ב, מספר הנקודות שהיא מקננת.

ג, מרחק הנקודה )במטריקה רישתית( מנקודות אחרות.

ד, עוצמת הזרימה בקשרים שמוליכים אליה ושמוליכים ממנה.

ארבעת הרמות של הלמידה הרישתית?

הרמה הנוירונלית: למידה רישתית משנה קשרים בין נוירונים )נקודות ברשת 1.העצבים(,

הרמה הלשונית:בין מילים ומשפטים )נקודות ברשת הלשונית(, 2.

הרמה הקוגניטיבית: בין מחשבות ופרצפטים )נקודות ברשת הקוגניטיבית(, 3.

הרמה החברתית: בין בני אדם וקבוצות )נקודות ברשת החברתית או 4.הארגונית(.

תורות הלמידה האלטרנטיביות לתורת הלמידה הרישתית Downes, S. 2007. What Connectivism Is. http://halfanhour.blogspot.co.uk/2007/02/what-

connectivism-is.html

Siemens G. 2005. Connectivism: A Learning Theory for the Digital Age. http://www.itdl.org/Journal/Jan_05/article01.htm

המבוססת על גירוי-תגובה וחיזוק תגובות הביהביוריסטיתא, תורת הלמידה ,רצויות.

המבוססת על ייצוגים מהעולם ועל היסקים הקוגניטיביסטיתב, תורת הלמידה ,מייצוגים, ועל סוגי חיבור אחרים בין ייצוגים )למשל אסוציאציה(.

המבוססת על בניית ידע שהיחיד בונה הקונסטרוקטיביסטיתג, תורת הלמידה ,מהעולם.

איןאין

אין

יש חלקית

למשל ,פורום

אך אין

ויקי

בלוג

?מה הלקוחות רוצים ומה חסר בדור הראשון של האי.לרנינג

שיתוף

Web 2.0: CrowdSourcingחוכמת ההמונים ואינטליגנצייה

קולקטיבית

השיקו השוק האירופי וממשלת ארה"ב, 2013בראשית שנת מיליארד דולר 2.5שני פרויקטים יומרניים, בשווי כולל של כ-

לעשור הבא.

שני הפרוייקטים אמורים להבין את המוח בארבע רמות: אופן הפעולה המדויק של הנוירון הבודד, 1.אופן הפעולה של רשת נוירונים, 2.אופן הפעולה של רשת של רשתות נוירונים היוצרת אזור במוח, 3.אופן הפעולה של רשת אזורי המוח )למשל הקשרים בין האונה השמאלית 4.

לימנית(.

השנים האחרונות על אודות 150שני הפרויקטים אמורים לכנס את כל הידע שנאסף ב-המוח. מדובר בשלושה תחומי ידע, שאמורים להיות משלימים:

. למשל, 19. איך רשת נוירונים ביולוגית עובדת? )בשאלה זו עסקו כבר בסוף המאה ה-1

(. 1890חלוץ הנוירולוגיה סנטיאגו קז'ל , . מהם הקשרים בין פעילות קוגניטיבית )חשיבה, ראייה, זיכרון, שפה( לפעילות של רשת 2

(.1895: פרויד, 19הנוירונים הביולוגית? )גם כאן המחקר החל במאה ה-. איך אפשר לבנות רשת נוירונים מלאכותית, שתדמה רשת נוירונים ביולוגית - כולל 3

התפוקות הקוגניטיביות שלה? או בניסוח אחר: איך ליצור חשיבה או שפה באמצעות רשת (.1963. מינסקי, 20נוירונים מלאכותית? )בשאלה זו החלו לעסוק רק באמצע המאה ה-

שנה, כאשר פותחה תורת "רשת 30פריצת הדרך התיאורטית בנושא התרחשה לפני כ-(, תחת שמות שונים כמו Artificial Neural Networksהנוירונים המלאכותית" )

(, ונוצר 1985 )מדען הקוגניציה ג'פרי הינטון , PDP(, 1982)דוויד מקלילנד, "קונקציוניזם" "מעגל בונה": מצד אחד, רשת הנוירונים המלאכותית הפכה להדמיה של רשת הנוירונים הביולוגית, ואיפשרה להבין טוב יותר את רשתות הנוירונים במוח. מצד שני, ההתקדמות

בהבנת המוח איפשרה להבין טוב יותר כיצד ניתן ליצור רשתות נוירונים מלאכותיות.

במקביל לפריצת הדרך התיאורטית התרחשה גם פריצת דרך מעשית, על ידי קארבר מיד . (, שהמציא את המושג "מיחשוב נוירומורפי" כתחליף למחשב הדיגיטלי של היום1981)

עם חלוצי בניית המחשבים המבוססים על מעגלים מודפסים של 60מיד נמנה בשנות ה- הוא היה הראשון שהבין כי במקום לבנות 1981טרנזיסטורים )שבבים, פרוססורים(. ב-

מחשב שמבוסס על מעבד מרכזי וזיכרון מרכזי, עדיף לבנות מחשב דמוי מוח )נוירו-מורפי(, שיתבסס על עיבוד וזיכרון מבוזרים בנוירונים מלאכותיים, שעובדים כמו הנוירונים

הביולוגיים במוח. 

ששת הפירמות הכי חזקות במיחשוב נוירומורפי

גוגל: למידת מכונה עמוקה. זיהוי צורות ללא הדרכה

מיקרוסופט: ראשיד: תרגום + סינתוז שפה

קוואלקום: רובוט נוירומורפי בכל סמארטפון

IBMווטסון יודע את מה שהוא לא יודע :

פייסבוק: זיהוי תמונות

באיידו: הקמת מעבדת למידת מכונה עמוקה בעמק הסיליקון

The Three Basic Laws of the Social Networks, (and

Neural Networks)

Links Users

2

3

4

1

3

6

NN*N/2

1050

1. Metcalfe Law: The value of  telecommunications network is proportional to the square of the number of connected users of the system (n2)

2. Shirky Law: The Transaction Costs and the Collaboration Costs Between Individuals became much Lower than the Organizational Costs

3. Axelrod Law: The Trust Between Users is Prportional to the Number and Frequency of the Iterations Between Them

Deep-learning software attempts to mimic the activity in layers of neurons in the neocortex, the wrinkly 80 percent of the brain where thinking occurs. The software learns, in a very real sense, to recognize patterns in digital representations of sounds, images, and other data.

ר

ג

ש

רגש

שגר

גשר

רג

רגש

גשר

Google has been working on ways to use machine learning and deep neural networks to solve some of the toughest problems Google has, such as:

1.Natural language processing, 2.Speech recognition, 3.Computer vision4.Ranking

A program maps out a set of virtual neurons and then assigns random numerical values, or “weights,” to connections between them. These weights determine how each simulated neuron responds—with a mathematical output between 0 and 1—to a digitized feature such as an edge or a shade of blue in an image, or a particular energy level at one frequency in a phoneme, the individual unit of sound in spoken syllables. Axelrod Law of Collaboration from Social to Neural

כמו לבנות פאזל, בלי האורגינל

Programmers would train a neural network to detect an object or phoneme by blitzing the network with digitized versions of images containing those objects or sound waves containing those phonemes.

If the network didn’t accurately recognize a particular pattern, an algorithm would adjust the weights. The eventual goal of this training was to get the network to consistently recognize the patterns in speech or sets of images that we humans know as, say, the phoneme “d” or the image of a dog.

This is much the same way a child learns what a dog is by noticing the details of head shape, behavior, and the like in furry, barking animals that other people call dogs.

Money is starting to be thrown at the question. 1.The European Human Brain Project has a €1 billion ($1.3 billion) budget over a decade. http://www.humanbrainproject.eu/

2. The American BRAIN initiative’s first-year budget is $100m, http://www.nih.gov/science/brain/index.htm

Quantum