Tidigare har vi diskuterat hur sinnet är uppdelat i neurala nätverk. Förbindelserna mellan neuroner förstärks genom upprepade handlingar och försvagas om de inte aktiveras. Således, om vissa kontinuerliga handlingar utförs, bildas och förändras gradvis de nämnda neurala nätverken. Dessa nätverk är grunden för vår psykologi – all vår kunskap och förmåga ligger i dessa strukturer.
Lärande kan definieras som vilken förändring som helst mellan förbindelserna i våra neurala nätverk. Så snart en förbindelse förstärks eller försvagas (på något sätt alls), kallar vi det lärande (förutom förändringar som orsakas av skada eller utmattning). Du kanske protesterar att denna definition inkluderar för mycket, men ibland kommer samma neurala nätverk att få dig att spela sämre. Om ditt sinne övertygar dig om att J4o är en vinnande hand, är det redan en förändring som visar hur dina neuroner tolkar J4o. Och vill vi verkligen kalla en sådan process för lärande?
Utan tvekan. Det är viktigt att förstå att vi inte kan ha en förutfattad mening om lärande eller tro att lärande bara sker när vi seriöst och produktivt studerar. Kognition involverar försök och misstag, så att lära sig felaktiga handlingar är en oundviklig och mycket viktig del av lärandeprocessen, särskilt i de tidiga stadierna av nätverksutveckling. Så, för att balansera en dålig vana, måste du lära dig två bra.
Låt oss nu försöka ställa hypotesen att det finns en idealisk neural konstruktion. Vi kan kalla det “det optimala nätverket”. Detta nätverk är sinnet hos en perfekt pokerspelare – den perfekta strukturen för pokerspel. Ditt eget nätverk har sin form, troligen enklare än det optimala. Om du skulle lägga din struktur över den optimala, som att lägga en kopia över originalet, skulle alla dina och det perfekta spelets skillnader vara tydliga. Allt vi vill är att träna våra neurala nätverk så att dessa skillnader försvinner.
Denna träning sker naturligt eftersom formen på det optimala nätverket genererar mest pengar på lång sikt, och du påverkas av vad som tjänar dig pengar, så du dras automatiskt mot denna nätverksform. Processen liknar mycket naturligt urval. Och ändå är det svårt att helt uppnå detta på egen hand. Om allt vore enkelt skulle alla som spelat miljontals händer bli utmärkta spelare. Varför blockeras vägen när man rör sig mot den optimala formen?
Det finns många anledningar – brist på komplexa situationer (undvikande av att spela i komplexa situationer), ständiga kognitiva förskjutningar och missförstånd, brist på kritisk självobservation, motivation och incitament från andra faktorer än pengar
(t.ex. spänning och liknande) och ibland hinder för invecklade drag (såsom en riskfylld handling som är effektiv om du har specifika kort, men katastrofal annars). Alla dessa hinder möter den som lär sig utan att någon styr dem i rätt riktning.
Föreställ dig för en sekund att lära sig poker är som att kartlägga ett minfält. När du börjar är din pokerterritoriekarta mycket enkel, du förstår inte vad som är bra eller dåligt, allt ser bara ut som ett tomt fält. Den verkliga verkligheten (den optimala, den verkliga pokerkartan) är mycket komplex, men det vet du ännu inte. Du ser bara en tom karta. Det enda sättet att få mer information och fylla i din karta är att utforska. Du måste upptäcka var minorna är gömda. När du reser genom det området upptäcker du minor (dåliga handlingar) och säkra zoner (bra handlingar). Men i poker, till skillnad från ett riktigt minfält, kommer du inte att förlora en lem om du trampar på en mina. Du kan förlora en pott, men du får fortsätta spela. I värsta fall börjar du slå näven i väggen. Så poker uppmuntrar oss att ta risker, göra misstag. Utforska så mycket som möjligt, ta reda på vad som fungerar och vad som inte gör det. Ju mer data du har, desto bättre och snabbare kommer du att förstå detta område. Det idealiska sättet att lära sig är det som avslöjar området framför dig snabbast och mest grundligt.
Att lära sig poker är svårt. Om det vore lätt skulle det inte vara lönsamt. Men att förstå vad det innebär att lära sig poker (att det är att forma våra neurala nätverk för att uppnå en optimal struktur) ger oss värdefulla insikter. Det är en väg av försök och misstag, konstant feedback och justering. När vi lär oss är vårt mål att påskynda och optimera denna process så mycket som möjligt. Vi vill maximera användningen av den data vi har, öka träningshastigheten för våra neurala nätverk och absorbera den erhållna kunskapen så bra som möjligt. Det är helt sant att om du inte testar gränserna för någon färdighet, inte utmanar dig själv, kommer du inte att förbättras.
En gång genomfördes ett experiment med olympiska skridskoåkare. Det visade att de idrottare som uppnådde de bästa resultaten var de som gjorde flest misstag under repetitionerna. Istället för att se misstag som ett dåligt tecken, tänk på det som ett tecken på att du höjer din förmågenivå.
Så nyckeln till lärande är viljan att ha en strategi som innebär mycket risk. Du spelar Minesweeper, bara att dina liv aldrig tar slut. Rör dig runt, gör misstag. I slutändan är varje misstag en möjlighet att få ny erfarenhet om området och använda denna fördel i framtiden.
Haseeb Qureshi
