Тренируем руку: Книга: «Тренируем руку. Пишем и рисуем по клеточкам. 3-5 лет». Купить книгу, читать рецензии

Содержание

Тренируем руку. Рабочая тетрадь. 4-5 лет (И.В. Тимофеева)

179 ₽

+ до 26 бонусов

Купить

Цена на сайте может отличаться от цены в магазинах сети. Внешний вид книги может отличаться от изображения на сайте.

В наличии больше 30 шт.

«ШКОЛА ДЛЯ ДОШКОЛЯТ» – серия книг для подготовки детей к школе. В серию входят рабочие тетради, прописи, тренажёры, учебные пособия, наборы карточек с обучающими играми и заданиями, специально созданные для детей дошкольного возраста. Авторы книг – квалифицированные педагоги и детские психологи. Разработано с учётом ФГОС.

Описание

Характеристики

Авторы книг – квалифицированные педагоги и детские психологи. Разработано с учётом ФГОС.

РОСМЭН

На товар пока нет отзывов

Поделитесь своим мнением раньше всех

Как получить бонусы за отзыв о товаре

Сделайте заказ в интернет-магазине

Напишите развёрнутый отзыв от 300 символов только на то, что вы купили

Дождитесь, пока отзыв опубликуют.

Если он окажется среди первых десяти, вы получите 30 бонусов на Карту Любимого Покупателя. Можно писать неограниченное количество отзывов к разным покупкам – мы начислим бонусы за каждый, опубликованный в первой десятке.

Правила начисления бонусов

Книга «Тренируем руку. Рабочая тетрадь. 4-5 лет» есть в наличии в интернет-магазине «Читай-город» по привлекательной цене. Если вы находитесь в Москве, Санкт-Петербурге, Нижнем Новгороде, Казани, Екатеринбурге, Ростове-на-Дону или любом другом регионе России, вы можете оформить заказ на книгу И.В. Тимофеева «Тренируем руку. Рабочая тетрадь. 4-5 лет» и выбрать удобный способ его получения: самовывоз, доставка курьером или отправка почтой. Чтобы покупать книги вам было ещё приятнее, мы регулярно проводим акции и конкурсы.

3-5 лет, Петренко С.В. . Прописи для дошкольников , Книжный дом , 9789851722309 2022г. 59,50р.

Петренко С.В.

Серия: Прописи для дошкольников

Редактор: Худ. Чайчук В.А.

59,50р.

Только в магазинах

В наличии в 22 магазинах

Ангарск, ПродаЛитЪ Ангарск Центр

Ангарск, ПродаЛитЪ Вертикаль

Ангарск, ПродаЛитЪ Дом Книги

Ангарск, ПродаЛитЪ ТЦ Гефест

Посмотреть все магазины

Цена в магазине может отличаться
от цены, указанной на сайте.

Поделиться ссылкой в:

Издательство:Книжный дом

ISBN:978-985-17-2230-9

Штрих-код:9789851722309

Страниц:8

Тип обложки:Мягкая

Год:2022

НДС:10%

Возраст:от 3 лет до 5 лет

Код:861620

Описание

Эти прописи помогут ребёнку в игровой форме развить зрительное восприятие, внимание, мелкую моторику и координацию движения руки. Чтобы малыш не уставал, прописи не перегружены упражнениями, графические элементы даны в увеличенном виде, а на разворотах расположены забавные рисунки, связанные с выполняемыми заданиями. Стрелки указывают начало действия при выполнении упражнения. Сначала пишем по точкам, а затем закрепляем навыки написания в свободной строке. Занимайтесь с ребёнком не более 20-25 минут.

Обязательно оцените старания маленького ученика и похвалите его за усердие. Предложите ребёнку самостоятельно оценить выполненную им на странице работу — обвести солнышко с соответствующей оценкой.

Смотреть все

54,00р.

-20% после регистрации

Учимся писать по клеточкам. 3-5 лет (2020 г.)

Петренко С.В.

85,00р.

Печатные буквы и цифры: 6-7 лет (2023 г.)

Петренко С.В.

Магазины

71,00р.

Русский язык. 1 класс: Пишем правильно словарные слова (2022 г.)

Петренко С.В.

Магазины

225,00р.

Исправляем плохой почерк: 315 упражнений каллиграфического письма (2022 г.)

Петренко С.

В.

Магазины

71,00р.

Русский язык. 1 класс: Пишем правильно буквы по элементам (2022 г.)

Петренко С.В.

Магазины

178,50р.

Комплексные прописи. 1 класс ФГОС (2022 г.)

Петренко С.В.

Магазины

108,00р.

Пишем большие буквы: 3-6 лет (2022 г.)

Петренко С.В.

Магазины

108,00р.

Пишем буквы и цифры по точкам: 3-6 лет (2022 г.

)

Петренко С.В.

Магазины

108,00р.

Пишем цифры и буквы по клеточкам: 3-6 лет (2022 г.)

Петренко С.В.

Магазины

59,50р.

Тренируем руку. Пишем и рисуем по строчкам: 3-5 лет (2022 г.)

Петренко С.В.

Магазины

59,50р.

Тренируем руку. Пишем и рисуем по клеточкам: 3-5 лет (2022 г.)

Петренко С.В.

Магазины

67,50р.

Калиграфическое написание прописных букв: Для детей 6-7 лет (2022 г.)

Петренко С.В.

Магазины

59,50р.

Прописи с заданиями: Первые слоги: 5-6 лет (2022 г.)

Петренко С.В.

Магазины

59,50р.

Прописи: Учимся писать по точкам. 3-5 лет (2022 г.)

Петренко С.В.

Магазины

54,00р.

Готовим руку к письму. Обводка: Для детей 3-5 лет (2022 г.)

Петренко С. В.

Магазины

54,00р.

Развиваем навыки письма. Алфавит: Для детей 5-6 лет (2022 г.)

Петренко С.В.

Магазины

67,50р.

Пишем английские буквы: 6-7 лет (2021 г.)

сост. Петренко С.В.

Магазины

178,50р.

Обводка и штриховка: Дошкольное обучение (2021 г.)

Петренко С.В.

Магазины

162,00р.

Математика. 2 класс (2021 г.

)

Петренко С.В.

Магазины

64,50р.

Математика. 1 класс: Формируем автоматические навыки счета от 0 до 20 (2021 г.)

Петренко С.В.

Магазины

Смотреть все

54,00р.

-20% после регистрации

Учимся писать по клеточкам. 3-5 лет (2020 г.)

Петренко С.В.

49,90р.

-30% после регистрации

Прописи для дошкольников: Знакомимся с буквами: 3+ ФГОС ДО (2015 г.)

Козлова Маргарита Анатольевна

239,00р.

Прописи для дошкольников: Пиши — не спеши. Тетрадь №2 ФГОС ДО (2023 г.)

Игнатьева Т.В.

Магазины

239,00р.

Прописи для дошкольников: Пиши — не спеши. Тетрадь №1 ФГОС ДО (2023 г.)

Игнатьева Т.В.

Магазины

59,50р.

Тренируем руку. Пишем и рисуем по строчкам: 3-5 лет (2022 г.)

Петренко С.В.

Магазины

59,50р.

Тренируем руку. Пишем и рисуем по клеточкам: 3-5 лет (2022 г.

)

Петренко С.В.

Магазины

59,50р.

Прописи с заданиями: Первые слоги: 5-6 лет (2022 г.)

Петренко С.В.

Магазины

59,50р.

Прописи: Учимся писать по точкам. 3-5 лет (2022 г.)

Петренко С.В.

Магазины

54,00р.

Готовим руку к письму. Обводка: Для детей 3-5 лет (2022 г.)

Петренко С.В.

Магазины

54,00р.

Развиваем навыки письма.

Алфавит: Для детей 5-6 лет (2022 г.)

Петренко С.В.

Магазины

148,00р.

Прописи для дошкольников: В клетку. 4+ ФГОС (2021 г.)

Козлова Маргарита Анатольевна

Магазины

148,00р.

Прописи для дошкольников: в клетку. 6+ ФГОС (2021 г.)

Козлова Маргарита Анатольевна

Магазины

148,00р.

Прописи для дошкольников: В клетку. 3+. ФГОС (2021 г.)

Козлова Маргарита Анатольевна

Магазины

54,00р.

Прописи с заданиями: Первые буквы: 5-6 лет (2021 г.)

Петренко С.В.

Магазины

59,50р.

Прописи с заданиями: Первые цифры: 5-6 лет (2021 г.)

Петренко С.В.

Магазины

73,00р.

Пишем правильно: Элементы цифр и знаков: 5-6 лет (2021 г.)

Петренко С.В.

Магазины

54,00р.

Готовим руку к письму. Дорисовка: Для детей 3-5 лет (2021 г.)

Петренко С. В.

Магазины

59,50р.

Развиваем навыки письма. Цифры и знаки: Для детей 5-6 лет (2021 г.)

Петренко С.В,

Магазины

50,00р.

Пишем по-английски. По точкам: Для детей 5-6 лет (2020 г.)

Петренко С.В.

Магазины

48,00р.

Пишем по-английски. Алфавит: Для детей 5-6 лет (2020 г.)

Петренко С.В.

Магазины

153,50р.

Прописи для дошкольников: Пиши — не спеши.

Тетрадь №2 ФГОС ДО (2020 г.)

Игнатьева Тамара Вивиановна

Магазины

54,00р.

Прописи с заданиями: Первые слова: 5-6 лет (2020 г.)

Петренко С.В.

Магазины

49,50р.

Развиваем навыки письма. Прописные буквы: Для детей 5-6 лет (2019 г.)

Петренко С.В.

Магазины

70,00р.

Прописи для дошкольников: В линейку с развивающими заданиями. 6+ ФГОС ДО (2019 г.)

Козлова Маргарита Анатольевна

Магазины

134,00р.

Прописи для дошкольников: в линейку. 4+ ФГОС ДО (2019 г.)

Козлова Маргарита Анатольевна

Магазины

77,00р.

Прописи для дошкольников: В клетку. 4+ ФГОС (2019 г.)

Козлова Маргарита Анатольевна

Магазины

49,50р.

Прописи: Учимся писать по строчкам. 3-5 лет (2019 г.)

Петренко С.В.

Магазины

48,00р.

Прописи: Учимся писать по клеточкам. 3-5 лет (2019 г.

)

Петренко С.В.

Магазины

54,00р.

Развиваем навыки письма. Печатные буквы: Для детей 5-6 лет (2019 г.)

Петренко С.В.

Магазины

34,00р.

Пишем и рисуем. Тренируем пальчики (2019 г.)

Магазины

64,00р.

Прописи для дошкольников: Знакомимся с цифрами. 3+ ФГОС (2018 г.)

Козлова Маргарита Анатольевна

Магазины

55,50р.

Прописи для дошкольников: Узоры на клетках. 3+ ФГОС (2018 г.)

Козлова Маргарита Анатольевна

Магазины

43,50р.

Прописи. Пишем правильно: Элементы печатных букв: 5-6 лет (2018 г.)

Петренко С.В.

Магазины

55,50р.

Прописи для дошкольников: Знакомимся с буквами. 3+ ФГОС (2017 г.)

Козлова Маргарита Анатольевна

Магазины

63,40р.

Прописи для дошкольников: 5+: в клетку. Часть 2. ФГОС (2017 г.

)

Козлова Маргарита Анатольевна

Магазины

70,00р.

Прописи для дошкольников в клетку: Для детей от 5 лет: Ч.1 ФГОС ДО (2017 г.)

Козлов М.А.

Магазины

37,40р.

Готовим руку к письму. Правильные линии: Для детей 3-5 лет (2017 г.)

Петренко С.В.

Магазины

70,00р.

Прописи с развивающими заданиями для дошкольников: Цифры 5+ ФГОС ДО (2016 г.)

Козлова Маргарита Анатольевна

Магазины

62,40р.

Прописи для дошкольников: В линейку с развивающими заданиями. 5+: Ч.2 ФГОС (2015 г.)

Козлова Маргарита Анатольевна

Магазины

Смотреть все

585,90р.

Первая книга маленького гения от 2 до 5 лет (2015 г.)

Дмитриева Валентина Геннадьевна

Магазины

62,00р.

Рисуем по клеточкам и точкам (2022 г.)

Дмитриева Валентина Геннадьевна

Магазины

260,00р.

Тренируем пальчики: Много-много заданий для развития мелкой моторики (2021 г.

)

Макеева Ольга Николаевна

Магазины

61,00р.

-20% после регистрации

Пошаговые прописи. Я пишу с наклоном правильно (2019 г.)

148,00р.

Прописи для дошкольников: В клетку. 4+ ФГОС (2021 г.)

Козлова Маргарита Анатольевна

Магазины

61,00р.

Прописи. Принцессы (2021 г.)

Маврина Л.

Магазины

47,90р.

Растем здоровыми и крепкими!: Книга для родителей и детей 5-6 лет (2007 г.

)

Пензулаева Л.И.

Магазины

189,50р.

Чтение. 6-7 лет: Учебное пособие ФГОС (2015 г.)

Гаврина С.Е.

Магазины

180,50р.

Нейропрописи для подготовки руки к письму (2021 г.)

Луцишина Наталья Александровна

Магазины

55,90р.

Развитие речи: Рабочая тетрадь с наклейками для детей 5-6 лет (2016 г.)

Бакунева Н.

Магазины

24,00р.

Прописи. Рисуем фигуры и их элементы (2021 г.)

Чиркова С.В.

Магазины

148,50р.

Прописи будущего первоклассника: Пособие для детей 5-7 лет (2021 г.)

Федосова Н.А.

Магазины

291,00р.

Готовимся к школе: Много-много заданий для развития речи (2022 г.)

Макеева Ольга Николаевна

Магазины

199,00р.

Рисуем по клеточкам: Для дошкольников (2019 г.)

Маврина Л.

Магазины

24,00р.

Прописи. Рисуем линии и узоры (2021 г.)

Чиркова С.В.

Магазины

66,50р.

Готовим пальчики к письму (2014 г.)

Харченко Т.А.

Магазины

703,00р.

Я люблю свою лошадку: 2 в 1: Играй по нотам, слушай песни (2014 г.)

Барто Агния Львовна

Магазины

179,00р.

Нейрологопедические прописи: развиваем речь (2021 г.

)

Жукова Олеся

Магазины

68,00р.

Подготовка к школе. Готовим руку к письму. Графические диктанты (2019 г.)

Магазины

203,00р.

Тетрадь-тренажер: Готовим руку к письму (2022 г.)

Магазины

Сможете ли вы натренироваться, чтобы стать амбидекстром?

НАУКА — наука о жизни

Задумывались ли вы когда-нибудь…

Что значит быть амбидекстром?
Сможете ли вы научиться владеть обеими руками?
Какие известные люди были амбидекстрами?

Наука,
Науки о жизни,
Амбидекстрия,
Ручность,
Рука,
Мозг,
Функция мозга,
Леонардо да Винчи,
Альберта Эйнштейна,
Бенджамин Франклин,
Наука,
Науки о жизни,
Амбидекстрия,
Ручность,
Рука,
Мозг,
Функция мозга,
Леонардо да Винчи,
Альберт Эйнштейн,
Бенджамин Франклин

Сегодняшнее чудо дня было вдохновлено Пэтти. Пэтти Уондерс , “ Можете ли вы научиться владеть обеими руками? «Спасибо, что ДУМАЕТЕ вместе с нами, Пэтти!

Прежде чем мы перейдем к сегодняшнему Чуду Дня, давайте попробуем кое-что. Возьмите карандаш и бумагу. Получили их? Хорошо, а теперь держи карандаш в той руке, которой ты обычно пишешь. Напишите свое имя на листе бумаги. Что ж, это было легко! Но теперь переключись. Держите карандаш другой рукой и снова напишите свое имя.

Если вы похожи на 99 процентов людей, писать другой рукой было труднее. Но если вы могли легко писать обеими руками, поздравляем! Вы можете быть двуличным.

Быть амбидекстром означает, что вы можете пользоваться обеими руками с одинаковым мастерством. Пишете ли вы, чистите зубы или бросаете мяч, вы можете делать это одинаково хорошо любой рукой. В то время как многие левши также довольно хорошо используют свои правые руки, очень немногие люди действительно симметричны. Только около одного процента людей могут делать что-то одинаково хорошо любой рукой.

Вы помните, как выбирали свою доминирующую руку? Большинство людей сказали бы нет! Использование правой или левой руки обычно кажется более естественным. Так как же определяется рукопожатие?

Эксперты до сих пор расходятся во мнениях относительно ответа на этот вопрос. Некоторые считают, что это генетическое. Они думают, что дети наследуют руки от своих родителей, точно так же, как цвет волос и глаз. Другие считают, что рукояти учатся. Это объясняет, почему большинство людей правши — взрослые научили их пользоваться правой рукой. Третьи специалисты считают, что рукость развивается очень рано, возможно, еще в утробе матери.

Вне зависимости от того, как происходит рукопожатие, у многих людей возникает один и тот же вопрос. Можете ли вы научить себя быть амбидекстром? Какое-то время было очень популярно обучать людей владеть обеими руками. Они считали, что это улучшит работу мозга, поскольку люди будут использовать обе половины мозга в равной степени.

Однако исследования не выявили такой связи. На самом деле, некоторые нашли обратное. Некоторые эксперты считают, что если человек научится владеть обеими руками, у него могут возникнуть трудности с математикой, языком и логическими рассуждениями. Однако некоторые люди все же пытаются стать амбидекстрами.

Вам интересно как? Они начинают с выполнения небольших задач, таких как рисование фигур или удерживание стакана воды противоположной рукой. Они постепенно переходят к более сложным действиям, таким как чистка зубов или прием пищи. Они могут начать носить часы на противоположном запястье. После долгой практики некоторые люди действительно улучшают способность своей противоположной руки. Однако по-настоящему равного мастерства обеими руками добиться очень сложно.

У вас обе руки? Вы в хорошей компании! Вы когда-нибудь слышали о Леонардо да Винчи? Как насчет Альберта Эйнштейна? Имя «Бенджамин Франклин» вам ничего не говорит? Все эти известные люди одинаково хорошо владели обеими руками. Будет ли ваше имя добавлено в список следующим?

Common Core, Научные стандарты следующего поколения и Национальный совет по социальным исследованиям. »> Стандарты: NGSS.LS1.A, NGSS.LS3.A, CCRA.R.4, CCRA.L.3, CCRA.L.6, CCRA.R.1, CCRA.R.2, CCRA.R.10, CCRA .W.2, CCRA.L.1, CCRA.L.2, CCRA.SL.1

Интересно, что дальше?

Гладкое чудо дня завтрашнего дня быстрее летящей пули!

Попробуйте

Не забудьте найти взрослого друга или члена семьи, который поможет вам в этих занятиях:

Вы правша? Левша? Двуручный? Попробуйте сделать несколько вещей противоположной рукой. Раскрась картинку. Ведение баскетбольного мяча. Пожать руку другому человеку. Это кажется неестественным? Эти занятия намного сложнее? Поговорите о том, как это было, с другом или членом семьи.
Подробнее об амбидекстрии. Затем поделитесь тем, что вы узнали, с другом или членом семьи. Напишите письмо или электронное письмо, объясняющее, что значит быть амбидекстром. Затем объясните, являетесь ли вы правшой, левшой или амбидекстром. Расскажите им, каково это.
Быть амбидекстром довольно редко, но левшой тоже! Посмотрите этот список известных левшей. Кто-нибудь из них вас удивляет? С кем из них вы больше всего хотели бы встретиться? Поделитесь с другом или членом семьи.

Wonder Sources

https://www.britannica.com/science/laterality#ref25296 (по состоянию на 4 сентября 2019 г.)
https://www.thehealthy.com/aging/mind-memory/facts- ambidextrous-people/ (по состоянию на 4 сентября 2019 г.)
https://www.scientificamerican.com/article/can-training-to-become-ambidextrous-improve-brain-function/ (по состоянию на 4 сентября 2019 г.)
https://www.concorde.edu/blog/health-care-insights/surgical-technologist-become-ambidextrous (по состоянию на 4 сентября 2019 г.).)

Получили?

Проверьте свои знания

Wonder Words

умение
натуральный
прогресс
унаследовать
логический
рассуждения
амбидекстрия
рукоять
генетический

Примите участие в конкурсе Wonder Word

Оцените это чудо

Поделись этим чудом

ПОЛУЧАЙТЕ СВОЕ ЧУДО ЕЖЕДНЕВНО

Подпишитесь на Wonderopolis и получайте Wonder of the Day® по электронной почте или SMS

Присоединяйтесь к Buzz

Не пропустите наши специальные предложения, подарки и акции. Узнай первым!

Поделись со всем миром

Расскажите всем о Вандополисе и его чудесах.

Поделиться Wonderopolis

Wonderopolis Widget

Хотите делиться информацией о Wonderopolis® каждый день? Хотите добавить немного чуда на свой сайт? Помогите распространить чудо семейного обучения вместе.

Добавить виджет

Ты понял!

Продолжить

Не совсем так!

Попробуйте еще раз

Способ, которым мы обучаем ИИ, в корне ошибочен

Искусственный интеллект

Процесс, используемый для создания большинства моделей машинного обучения, которые мы используем сегодня, не может сказать, будут ли они работать в реальном мире или нет — и это проблема.

Уилл Дуглас Heavenarchive page

18 ноября 2020 г.

Getty Images

Ни для кого не секрет, что модели машинного обучения, настроенные и доведенные до почти идеальной производительности в лаборатории, часто терпят неудачу в реальных условиях. Обычно это объясняется несоответствием между данными, на которых ИИ обучался и тестировался, и данными, с которыми он сталкивается в мире, — проблема, известная как сдвиг данных. Например, ИИ, обученный выявлять признаки болезни на высококачественных медицинских изображениях, будет бороться с размытыми или обрезанными изображениями, снятыми дешевой камерой в загруженной клинике.

Теперь группа из 40 исследователей в семи различных командах Google определила еще одну основную причину общей неудачи моделей машинного обучения. Называемая «недостаточная спецификация», это может быть даже более серьезной проблемой, чем смещение данных. «Мы требуем от моделей машинного обучения больше, чем можем гарантировать при нашем нынешнем подходе», — говорит Алекс Д’Амур, руководивший исследованием.

Недостаточная спецификация — известная проблема в статистике, когда наблюдаемые эффекты могут иметь множество возможных причин. Д’Амур, у которого есть опыт причинно-следственных рассуждений, хотел узнать, почему его собственные модели машинного обучения часто терпят неудачу на практике. Он задался вопросом, не может ли недостаточная спецификация быть проблемой и здесь. Д’Амур вскоре понял, что многие из его коллег замечали ту же проблему в своих моделях. «На самом деле это явление, которое происходит повсеместно», — говорит он.

Первоначальное расследование Д’Амура развивалось как снежный ком, и десятки исследователей Google в конечном итоге рассмотрели целый ряд различных приложений ИИ, от распознавания изображений до обработки естественного языка (NLP) и прогнозирования заболеваний. Они обнаружили, что недостаточная спецификация была виновата в низкой производительности во всех из них. Проблема заключается в том, как модели машинного обучения обучаются и тестируются, и здесь нет простого решения.

Эта бумага — «мяч для разрушения», — говорит Брэндон Рорер, инженер по машинному обучению в iRobot, ранее работавший в Facebook и Microsoft и не участвовавший в работе.

То же самое, но другое

Чтобы точно понять, что происходит, нам нужно немного вернуться назад. Грубо говоря, построение модели машинного обучения предполагает ее обучение на большом количестве примеров, а затем тестирование на множестве похожих примеров, которых она еще не видела. Когда модель проходит тест, все готово.

Исследователи Google отмечают, что эта планка слишком низкая. В процессе обучения может быть создано много разных моделей, которые все проходят тест, но — и это важная часть — эти модели будут различаться небольшими, произвольными способами, в зависимости от таких вещей, как случайные значения, заданные узлам в нейронной сети перед началом обучения. , способ выбора или представления обучающих данных, количество тренировочных прогонов и т. д. На эти небольшие, часто случайные различия обычно не обращают внимания, если они не влияют на то, как модель ведет себя в тесте. Но оказывается, они могут привести к огромным различиям в производительности в реальном мире.

Другими словами, процесс, используемый сегодня для создания большинства моделей машинного обучения, не может сказать, какие модели будут работать в реальном мире, а какие нет.

Это не то же самое, что сдвиг данных, когда обучение не дает хорошей модели, потому что обучающие данные не соответствуют реальным примерам. Недостаточная спецификация означает нечто иное: даже если процесс обучения может создать хорошую модель, он все равно может выдать плохую, потому что не заметит разницы. Мы тоже.

Исследователи изучили влияние недостаточной спецификации на ряд различных приложений. В каждом случае они использовали одни и те же процессы обучения для создания нескольких моделей машинного обучения, а затем подвергали эти модели стресс-тестам, предназначенным для выявления конкретных различий в их производительности.

Например, они обучили 50 версий модели распознавания изображений в ImageNet, наборе данных изображений повседневных предметов. Единственная разница между тренировочными прогонами заключалась в случайных значениях, присвоенных нейронной сети в начале. Тем не менее, несмотря на то, что все 50 моделей показали более или менее одинаковые результаты в тренировочном тесте, что позволяет предположить, что они были одинаково точными, их производительность сильно различалась в стресс-тесте.

В стресс-тесте использовался ImageNet-C, набор изображений из ImageNet, которые были пикселизированы или с измененной яркостью и контрастностью, и ObjectNet, набор данных изображений повседневных предметов в необычных позах, таких как стулья на спинке, вверх дном чайники и футболки, свисающие с крючков. Некоторым из 50 моделей хорошо удавались пиксельные изображения, другим — необычные позы; некоторые в целом справились намного лучше, чем другие. Но что касается стандартного тренировочного процесса, то они все были одинаковыми.

Исследователи провели аналогичные эксперименты с двумя разными системами НЛП и тремя медицинскими ИИ для прогнозирования заболеваний глаз по сканам сетчатки, рака по кожным повреждениям и почечной недостаточности по историям болезни. У каждой системы была одна и та же проблема: модели, которые должны были быть одинаково точными, работали по-разному при тестировании с реальными данными, такими как разные сканы сетчатки или разные типы кожи.

Возможно, нам придется переосмыслить то, как мы оцениваем нейронные сети, — говорит Рорер. «Это протыкает некоторые существенные дыры в фундаментальных предположениях, которые мы делали».

Д’Амур соглашается. «Самый большой и немедленный вывод заключается в том, что нам нужно проводить гораздо больше тестов», — говорит он. Однако это будет непросто. Стресс-тесты были адаптированы специально для каждой задачи с использованием данных, взятых из реального мира или данных, имитирующих реальный мир. Это не всегда доступно.

Некоторые стресс-тесты также противоречат друг другу: например, модели, которые хорошо распознавали пиксельные изображения, часто плохо распознавали изображения с высокой контрастностью. Не всегда возможно обучить одну модель, которая проходит все стресс-тесты.

Множественный выбор

Одним из вариантов является разработка дополнительного этапа процесса обучения и тестирования, на котором одновременно создается множество моделей вместо одной. Затем эти конкурирующие модели можно снова протестировать на конкретных реальных задачах, чтобы выбрать лучшую для работы.

Много работы. Но для такой компании, как Google, которая создает и развертывает большие модели, это может быть оправдано, говорит Янник Килчер, исследователь машинного обучения в ETH Zurich. По его словам, Google может предложить 50 различных версий модели НЛП, а разработчики приложений смогут выбрать наиболее подходящую.

Д’Амур и его коллеги еще не придумали решение, но изучают способы улучшения тренировочного процесса. «Нам нужно лучше определять, какие именно требования предъявляются к нашим моделям, — говорит он. «Потому что часто в конечном итоге мы обнаруживаем эти требования только после того, как модель потерпела неудачу в мире».

Получение исправления жизненно важно, если ИИ хочет иметь такое же влияние за пределами лаборатории, как и внутри. Когда ИИ неэффективен в реальном мире, люди меньше хотят его использовать, говорит соавтор Кэтрин Хеллер, которая работает в Google над ИИ для здравоохранения: «Мы потеряли много доверия, когда дело доходит до убийцы.