Podstatu toho, co zkoumá kognitivní věda, shrnul Mark Twain jediným chytrým aforismem: „Na vědě je cosi podmanivého. Z nepatrné investice v podobě faktů získáváme tučné výnosy v podobě domněnek.“ (Smích.)
Mark Twain summed up what I take to be one of the fundamental problems of cognitive science with a single witticism. He said, "There's something fascinating about science. One gets such wholesale returns of conjecture out of such a trifling investment in fact." (Laughter)
Twain to řekl v žertu, ale je to vlastně pravda. Věda je čímsi podmanivá. Stačí pár kostí a víme, že existovali dinosauři. Ze spektrálních čar vyvozujeme složení hvězdných mlhovin. Na muškách octomilkách sledujeme mechanismy dědičnosti. A na základě snímků, jak mozkem protéká krev, anebo na základě chování dětí, jemuž se věnuji třeba já, studujeme bytostné mechanismy, jak lidé poznávají svět. Já sama na Oddělení kognitivních věd a neurověd na MIT už deset let řeším záhadu, jak se děti z minima podnětů naučí tak rychle tolik věcí. To, co je podmanivého na vědě, je totiž podmanivé i na dětech. Abych parafrázovala Twaina, z investice v podobě útržkovitých, šumem zatížených dat děti bleskově získávají bohaté výnosy přesných abstraktních poznatků. Ukážu vám to na dvou příkladech. První se týká schopnosti zobecňovat a druhý kauzálního uvažování. Budu mluvit hlavně o vlastních výzkumech, ale za mnohé vděčím dalším lidem z oboru. Jsem zavázána svým školitelům, kolegům a spolupracovníkům z celého světa. Začněme problematikou zobecňování. Zobecňování je alfou a omegou vědy. Na základě průzkumu malého vzorku voličů odhadujeme výsledky voleb. Sledujeme, jak hrstka pacientů reaguje na určitý lék, a pak ho zavádíme do lékáren. Aby to fungovalo, musíme vzorek lidí vybrat náhodně. Pokud bude výběr zkreslený, pokud oslovíme jen voliče z města nebo budeme lék na srdce testovat dejme tomu jen na mužích, nebudou závěry zobecnitelné na širší populaci. Vědci tudíž musejí dbát na nahodilost vzorku. Ale jak to souvisí s malými dětmi? Děti neustále něco zobecňují a mají jen malé vzorky dat. Vidí pár gumových kachniček, a hned pochopí, že všechny plavou. A z pár míčků pochopí, že všechny skáčou. A všechny předpoklady o míčcích a kachničkách jim už zůstanou na celý jejich život. A úplně stejně jako u míčků a kachniček zobecňují i další poznatky: o botách, o lodích, o vosku, o zelí či o králích.
Twain meant it as a joke, of course, but he's right: There's something fascinating about science. From a few bones, we infer the existence of dinosuars. From spectral lines, the composition of nebulae. From fruit flies, the mechanisms of heredity, and from reconstructed images of blood flowing through the brain, or in my case, from the behavior of very young children, we try to say something about the fundamental mechanisms of human cognition. In particular, in my lab in the Department of Brain and Cognitive Sciences at MIT, I have spent the past decade trying to understand the mystery of how children learn so much from so little so quickly. Because, it turns out that the fascinating thing about science is also a fascinating thing about children, which, to put a gentler spin on Mark Twain, is precisely their ability to draw rich, abstract inferences rapidly and accurately from sparse, noisy data. I'm going to give you just two examples today. One is about a problem of generalization, and the other is about a problem of causal reasoning. And although I'm going to talk about work in my lab, this work is inspired by and indebted to a field. I'm grateful to mentors, colleagues, and collaborators around the world. Let me start with the problem of generalization. Generalizing from small samples of data is the bread and butter of science. We poll a tiny fraction of the electorate and we predict the outcome of national elections. We see how a handful of patients responds to treatment in a clinical trial, and we bring drugs to a national market. But this only works if our sample is randomly drawn from the population. If our sample is cherry-picked in some way -- say, we poll only urban voters, or say, in our clinical trials for treatments for heart disease, we include only men -- the results may not generalize to the broader population. So scientists care whether evidence is randomly sampled or not, but what does that have to do with babies? Well, babies have to generalize from small samples of data all the time. They see a few rubber ducks and learn that they float, or a few balls and learn that they bounce. And they develop expectations about ducks and balls that they're going to extend to rubber ducks and balls for the rest of their lives. And the kinds of generalizations babies have to make about ducks and balls they have to make about almost everything: shoes and ships and sealing wax and cabbages and kings.
Dokáží však děti poznat, jestli nějaká věc věrohodně zastupuje širší množinu prvků? Pojďme to zjistit. Pustím vám dvě nahrávky zachycující dvě verze téhož experimentu. Na každé z nich uvidíte jiné malé dítě. Malé děti se mohou podstatně lišit. Ale tyhle děti představují běžné zástupce své věkové skupiny a na dané podněty reagují typicky pro svůj věk. Možná vám bude připadat, že ty děti dělají vlastně jen to, co by u malých dětí člověk čekal. A protože jsou to malé děti, jsou přitom nesmírně kouzelné. Skutečné kouzlo však podle mě spočívá v jedné konkrétní věci: v tom, jak výrazně odlišná bude reakce dětí v obou verzích experimentu, ačkoli se liší jen tím, jak velký statistický vzorek mají děti k dispozici. Nejprve dětem ukážeme bedýnku modrých a žlutých míčků. Moje tehdejší studentka, dnes už kolegyně ze Stanfordu, Hyowon Gweon, z té bedýnky vytáhne tři modré míčky. A každý vytažený míček hned zmáčkne a on vždycky pískne. Pro malé děti je to hotový TED talk. Jsou v sedmém nebi. (Smích.) Jde ovšem o to, že když jsou míčky v bedýnce převážně modré, není divné vytáhnout tři z nich v řadě. To se vám může povést i naslepo. Je to věrohodně nahodilý vzorek. A když všechny ty nahodile vybrané věci pískají, možná píská všechno, co je v té bedýnce. Malé děti by si tedy měly myslet, že pískají i žluté míčky. Žluté míčky na sobě mají připevněné legrační hůlky, takže s nimi děti mohou i bouchat či plácat. Tak schválně, co s nimi nakonec udělají.
So do babies care whether the tiny bit of evidence they see is plausibly representative of a larger population? Let's find out. I'm going to show you two movies, one from each of two conditions of an experiment, and because you're going to see just two movies, you're going to see just two babies, and any two babies differ from each other in innumerable ways. But these babies, of course, here stand in for groups of babies, and the differences you're going to see represent average group differences in babies' behavior across conditions. In each movie, you're going to see a baby doing maybe just exactly what you might expect a baby to do, and we can hardly make babies more magical than they already are. But to my mind the magical thing, and what I want you to pay attention to, is the contrast between these two conditions, because the only thing that differs between these two movies is the statistical evidence the babies are going to observe. We're going to show babies a box of blue and yellow balls, and my then-graduate student, now colleague at Stanford, Hyowon Gweon, is going to pull three blue balls in a row out of this box, and when she pulls those balls out, she's going to squeeze them, and the balls are going to squeak. And if you're a baby, that's like a TED Talk. It doesn't get better than that. (Laughter) But the important point is it's really easy to pull three blue balls in a row out of a box of mostly blue balls. You could do that with your eyes closed. It's plausibly a random sample from this population. And if you can reach into a box at random and pull out things that squeak, then maybe everything in the box squeaks. So maybe babies should expect those yellow balls to squeak as well. Now, those yellow balls have funny sticks on the end, so babies could do other things with them if they wanted to. They could pound them or whack them. But let's see what the baby does.
Hyowon Gweaon: Podívej. (Míček pískne.) To je, co? (Míček pískne.) Týjo. Hele tenhle míček. (Míček pískne.) Páni!
(Video) Hyowon Gweon: See this? (Ball squeaks) Did you see that? (Ball squeaks) Cool. See this one? (Ball squeaks) Wow.
Laura Schulz: Já vám to říkala.
Laura Schulz: Told you. (Laughs)
HG: Koukni na tenhle míček. (Míček pískne.) Hele, Klárko! S tímhle míčkem si můžeš hrát. (Smích.)
(Video) HG: See this one? (Ball squeaks) Hey Clara, this one's for you. You can go ahead and play. (Laughter)
LS: Ani nemusím nic říkat, viďte? Jenže ono je sice hezké, že děti zobecňují vlastnosti všech míčků, a je úchvatné, jak nás při učení napodobují, ale to přeci o malých dětech víme už dávno. Mnohem zajímavější je, co se stane, když dětem ukážeme úplně tutéž věc - a my víme, že je úplně tatáž, protože ty míčky taháme z tajné přihrádky - ale změníme přitom statistický vzorek, který je východiskem zobecnění. V bedýnce teď bude většina míčků žlutá. Ale my z ní opět vytáhneme tři modré. A vytáhnout tři modré míčky, když převládají žluté, to už se běžně nepovede. To už není věrohodně nahodilý vzorek. To už vypadá, jako že Hyowon vybírala modré míčky schválně. Třeba proto, že jsou modré míčky zvláštní a na rozdíl od žlutých pískají. Pusťme si reakci dětí.
LS: I don't even have to talk, right? All right, it's nice that babies will generalize properties of blue balls to yellow balls, and it's impressive that babies can learn from imitating us, but we've known those things about babies for a very long time. The really interesting question is what happens when we show babies exactly the same thing, and we can ensure it's exactly the same because we have a secret compartment and we actually pull the balls from there, but this time, all we change is the apparent population from which that evidence was drawn. This time, we're going to show babies three blue balls pulled out of a box of mostly yellow balls, and guess what? You [probably won't] randomly draw three blue balls in a row out of a box of mostly yellow balls. That is not plausibly randomly sampled evidence. That evidence suggests that maybe Hyowon was deliberately sampling the blue balls. Maybe there's something special about the blue balls. Maybe only the blue balls squeak. Let's see what the baby does.
HG: Koukej. (Míček pískne.) Copak to tady mám? (Míček pískne.) To je panečku věc. Hele. (Míček pískne.) Tady s tím míčkem si můžeš hrát.
(Video) HG: See this? (Ball squeaks) See this toy? (Ball squeaks) Oh, that was cool. See? (Ball squeaks) Now this one's for you to play. You can go ahead and play.
(Smích.)
(Fussing) (Laughter)
LS: Právě jste viděli, že si 15měsíční děti počínají úplně jinak v závislosti na věrohodnosti vzorku dat. Tohle jsou výsledky našeho experimentu. Na svislé ose je procentuální podíl dětí, které v 1. a 2. pokusu mačkaly míček. Vidíte, že děti zobecňovaly jev mnohem častěji, když byl vzorek věrohodně nahodilý, než když byl zjevně zkreslený. Z toho plyne zábavná predikce. Dejme tomu, že z bedýnky, kde převládají žluté míčky, vytáhnete jeden modrý. Asi by se vám to nepovedlo 3x za sebou, ale jeden modrý míček náhodně vytáhnout můžete. To je věrohodný vzorek. A pokud ten nahodilý vzorek píská, třeba píská všechno, co je v té bedýnce. Takže i když děti vlastně uvidí méně pískajících míčků a budou mít méně podnětů k nápodobě než v té verzi experimentu, kterou jsme viděli, čekali jsme, že budou míček mačkat častěji. A to se také potvrdilo. 15měsíční děti si tudíž počínají jako vědci. Podle toho, zda je, či není daný vzorek nahodilý, si vytvářejí další předpoklady: o tom, co píská a co ne; o tom, co prozkoumat a co nechat být.
LS: So you just saw two 15-month-old babies do entirely different things based only on the probability of the sample they observed. Let me show you the experimental results. On the vertical axis, you'll see the percentage of babies who squeezed the ball in each condition, and as you'll see, babies are much more likely to generalize the evidence when it's plausibly representative of the population than when the evidence is clearly cherry-picked. And this leads to a fun prediction: Suppose you pulled just one blue ball out of the mostly yellow box. You [probably won't] pull three blue balls in a row at random out of a yellow box, but you could randomly sample just one blue ball. That's not an improbable sample. And if you could reach into a box at random and pull out something that squeaks, maybe everything in the box squeaks. So even though babies are going to see much less evidence for squeaking, and have many fewer actions to imitate in this one ball condition than in the condition you just saw, we predicted that babies themselves would squeeze more, and that's exactly what we found. So 15-month-old babies, in this respect, like scientists, care whether evidence is randomly sampled or not, and they use this to develop expectations about the world: what squeaks and what doesn't, what to explore and what to ignore.
Náš druhý experiment se týká kauzálního uvažování. Opírá se o jistou zapeklitost, kterou všichni známe, totiž že svět funguje po svém. Vlastně na tom nic zapeklitého není, ale jen dokud vše funguje, jak má. A tomuhle chlapečkovi něco nefunguje. Chce zapnout hračku, a ono to nejde. Pustím vám video. Jsou dvě možnosti: buď tu hračku ten chlapeček zapíná špatně, nebo je ta hračka rozbitá. A my teď dětem poskytneme ždibec statistických dat, která svědčí buď pro první, nebo druhou možnost. A budeme sledovat, jak to ovlivní následnou reakci dětí.
Let me show you another example now, this time about a problem of causal reasoning. And it starts with a problem of confounded evidence that all of us have, which is that we are part of the world. And this might not seem like a problem to you, but like most problems, it's only a problem when things go wrong. Take this baby, for instance. Things are going wrong for him. He would like to make this toy go, and he can't. I'll show you a few-second clip. And there's two possibilities, broadly: Maybe he's doing something wrong, or maybe there's something wrong with the toy. So in this next experiment, we're going to give babies just a tiny bit of statistical data supporting one hypothesis over the other, and we're going to see if babies can use that to make different decisions
A uděláme to následovně.
about what to do.
Hyowon zkusí hračku pustit a povede se jí to. Potom to zkusím 2x já, ale neúspěšně. Potom zase Hyowom, které se to povede. Krásně to ukazuje, jak jsem oproti svým studentům na štíru s technikou. Cílem ovšem je, abychom dítěti nepatrně naznačili, že problém není v hračce, ale v lidech. Někdo hračku zapnout umí, a někdo ne. Takže když dítě hračku nezapne, má na výběr. Má tam maminku, takže může k zapnutí hračky vyzvat jiného člověka. Ale taky si může přitáhnout ubrus, na němž leží druhá hračka, a první hračku vyměnit. Tak schválně, co udělá.
Here's the setup. Hyowon is going to try to make the toy go and succeed. I am then going to try twice and fail both times, and then Hyowon is going to try again and succeed, and this roughly sums up my relationship to my graduate students in technology across the board. But the important point here is it provides a little bit of evidence that the problem isn't with the toy, it's with the person. Some people can make this toy go, and some can't. Now, when the baby gets the toy, he's going to have a choice. His mom is right there, so he can go ahead and hand off the toy and change the person, but there's also going to be another toy at the end of that cloth, and he can pull the cloth towards him and change the toy. So let's see what the baby does.
HG: Dva, tři. Teď! (Hudba.) LS: Raz, dva, tři, teď! Zkusím to ještě jednou, Arturku. Raz, dva, tři, teď! YG: Arturku, můžu to zkusit ještě já? Raz, dva, tři, teď! (Hudba.) No koukni. Vidíš ty hračky? Poznáváš je? Jo? Teď položím jednu sem a s touhle si můžeš hrát. LS: "No jasně," říkáte si, "děti mají rády maminku. Je jasné, že když hračku nezapnou, tak ji dají mamince." Důležité ovšem je, co se stane, když statistická data malinko upravíme. Dítě opět uvidí, jak hračka střídavě funguje a nefunguje. Ale vzorek dat teď rozložíme jinak. Hyowon i já hračku jednou zapneme, a jednou se nám to nepovede. To už naznačuje, že nezáleží na tom, kdo hračku zapíná. Hračka je rozbitá. Funguje jenom někdy. A dítě má opět na výběr. Může dát hračku mamince, aby ji zapnula místo něj, nebo si může přitáhnout druhou hračku. Tak schválně, co udělá.
(Video) HG: Two, three. Go! (Music) LS: One, two, three, go! Arthur, I'm going to try again. One, two, three, go! YG: Arthur, let me try again, okay? One, two, three, go! (Music) Look at that. Remember these toys? See these toys? Yeah, I'm going to put this one over here, and I'm going to give this one to you. You can go ahead and play. LS: Okay, Laura, but of course, babies love their mommies. Of course babies give toys to their mommies when they can't make them work. So again, the really important question is what happens when we change the statistical data ever so slightly. This time, babies are going to see the toy work and fail in exactly the same order, but we're changing the distribution of evidence. This time, Hyowon is going to succeed once and fail once, and so am I. And this suggests it doesn't matter who tries this toy, the toy is broken. It doesn't work all the time. Again, the baby's going to have a choice. Her mom is right next to her, so she can change the person, and there's going to be another toy at the end of the cloth. Let's watch what she does.
HG: Dva, tři, teď. (Hudba.) Tak ještě jednou, jo? Raz, dva, tři, teď! Hm.
(Video) HG: Two, three, go! (Music) Let me try one more time. One, two, three, go! Hmm.
LS: Teď já, Klárko. Raz, dva, tři, teď! Hm. Tak ještě jednou. Raz, dva, tři, teď! (Hudba.) HG: Teď dám tuhle hračku sem a s touhle si můžeš hrát. (Smích. Potlesk.)
LS: Let me try, Clara. One, two, three, go! Hmm, let me try again. One, two, three, go! (Music) HG: I'm going to put this one over here, and I'm going to give this one to you. You can go ahead and play. (Applause)
LS: Tady jsou výsledky experimentu. Na svislé ose vidíte, jak se děti v 1. či 2. případě rozhodovaly. A vidíte, že na jejich jednání mělo vliv to, z jaké evidence vycházely. Děti, kterým nejsou ani dva roky, volí na základě hrstky statistických dat mezi diametrálně odlišnými strategiemi jednání: poprosit o pomoc či samostatně prozkoumat. K podobným závěrům došly v našem oboru doslova stovky dalších studií. Souvisí s tím totiž jedna zásadní věc. Bez dětské schopnosti dedukovat množství závěrů z útržků dat bychom si nemohli předávat znalosti, jak je pro náš druh typické. Dětem stačí pár příkladů a pochopí, jak užívat novou pomůcku. Z pár příkladů pochopí novou kauzální souvislost. Umí si osvojovat i nová slova, v tomto případě ve znakové řeči.
LS: Let me show you the experimental results. On the vertical axis, you'll see the distribution of children's choices in each condition, and you'll see that the distribution of the choices children make depends on the evidence they observe. So in the second year of life, babies can use a tiny bit of statistical data to decide between two fundamentally different strategies for acting in the world: asking for help and exploring. I've just shown you two laboratory experiments out of literally hundreds in the field that make similar points, because the really critical point is that children's ability to make rich inferences from sparse data underlies all the species-specific cultural learning that we do. Children learn about new tools from just a few examples. They learn new causal relationships from just a few examples. They even learn new words, in this case in American Sign Language.
Na závěr pár poznámek. Vědy o mozku a kognitivní vědy v posledních letech vyzdvihují trojici velkých příběhů. První je příběh o tom, že žijeme v éře mozku. V neurovědách došlo k převratným objevům: lokalizace funkčně specifických oblastí mozkové kůry, zprůhlednění mozku myši, aktivace neuronů světlem. Druhým velkým příběhem je, že žijeme v éře velkých dat a učících se strojů. Strojové učení může revolučně změnit náš pohled na vše od sociálních sítí po epidemiologii. A protože se zabývá i interpretací vizuálních dat či fungováním jazyka, možná nám odhalí i něco o tom, jak poznáváme svět. A poslední velký příběh je, že je přínosné mozek zkoumat a mít přístup k množství dat. Bez vnější korekce totiž lidé snadno podléhají klamům, uvažují zkratkovitě, mýlí se, chybují, jsou předpojatí a jejich poznatky o světě jsou v mnoha ohledech scestné. Všechny ty příběhy slýcháme a jsou důležité. Prozrazují nám spoustu o naší přirozenosti. Ale dnes jsem tu chtěla vyzdvihnout úplně jiný příběh. Nemluvila jsem o mozku, ale o lidské mysli. O tom, jak je lidská mysl jedinečná a jak výkonně zpracovává informace. Z nepatrného množství dat, z pár příkladů, dokážeme vyvodit a osvojit si celá kvanta ucelených poznatků. Vyprávěla jsem vám příběh, který vede od nejmenších dětí poznávajících svět až k těm největším úspěchům celé naší kultury. Naše poznatky o světě tudíž nejsou scestné.
I want to close with just two points. If you've been following my world, the field of brain and cognitive sciences, for the past few years, three big ideas will have come to your attention. The first is that this is the era of the brain. And indeed, there have been staggering discoveries in neuroscience: localizing functionally specialized regions of cortex, turning mouse brains transparent, activating neurons with light. A second big idea is that this is the era of big data and machine learning, and machine learning promises to revolutionize our understanding of everything from social networks to epidemiology. And maybe, as it tackles problems of scene understanding and natural language processing, to tell us something about human cognition. And the final big idea you'll have heard is that maybe it's a good idea we're going to know so much about brains and have so much access to big data, because left to our own devices, humans are fallible, we take shortcuts, we err, we make mistakes, we're biased, and in innumerable ways, we get the world wrong. I think these are all important stories, and they have a lot to tell us about what it means to be human, but I want you to note that today I told you a very different story. It's a story about minds and not brains, and in particular, it's a story about the kinds of computations that uniquely human minds can perform, which involve rich, structured knowledge and the ability to learn from small amounts of data, the evidence of just a few examples. And fundamentally, it's a story about how starting as very small children and continuing out all the way to the greatest accomplishments of our culture, we get the world right.
A vězte, že získáváním poznatků z hrstky dat schopnosti lidské mysli nekončí. Lidská mysl přichází s novými myšlenkami. Lidská mysl stojí za vědeckým výzkumem a za objevy. Lidská mysl stojí za uměním, literaturou, poezií a dramatem. A lidská mysl se stará o ostatní lidi: o nejstarší, o nejmenší, o nemocné, které dokonce uzdravujeme. V následujících letech zažijeme technický pokrok, který si ani neumím představit. Ale počítačů, které by se svým výkonem alespoň přiblížily našim dětem, se já ani vy patrně nedožijeme. Pokud investujeme do rozvoje těch nejlepších studentů, tedy do našich malých i velkých dětí, ale i do jejich matek a otců, vychovatelů a učitelů, pokud na ně vynaložíme tolik peněz jako na vývoj a design té nejvýkonnější techniky, už nebudeme o lepších zítřcích jen snít, ale budeme k nim mířit.
Folks, human minds do not only learn from small amounts of data. Human minds think of altogether new ideas. Human minds generate research and discovery, and human minds generate art and literature and poetry and theater, and human minds take care of other humans: our old, our young, our sick. We even heal them. In the years to come, we're going to see technological innovations beyond anything I can even envision, but we are very unlikely to see anything even approximating the computational power of a human child in my lifetime or in yours. If we invest in these most powerful learners and their development, in babies and children and mothers and fathers and caregivers and teachers the ways we invest in our other most powerful and elegant forms of technology, engineering and design, we will not just be dreaming of a better future, we will be planning for one.
Děkuji vám.
Thank you very much.
(Potlesk.)
(Applause)
Chris Anderson: Lauro, děkuji. Než se začnu ptát, musím říct, že mi jde z toho hlava kolem. Jak někoho něco takového vůbec napadne? (Smích.) Viděl jsem to už poněkolikáté a pořád mi to přijde k nevíře. Je to tedy kompletně ověřené a malé děti jsou prostě geniální?
Chris Anderson: Laura, thank you. I do actually have a question for you. First of all, the research is insane. I mean, who would design an experiment like that? (Laughter) I've seen that a couple of times, and I still don't honestly believe that that can truly be happening, but other people have done similar experiments; it checks out. The babies really are that genius.
LS: Musíte vzít v potaz, že v běžném životě to mají ještě těžší než v těch experimentech. Když je dítěti rok a půl, tak umí sotva pár slov. A nejsou to slova jako "míček" nebo "kachnička". Ale slova jako "není", když něco zmizí, nebo "bác", když něco spadne. Takže jejich schopnost učit se prostě musí být ohromná. Se čtyřletým dítětem už si můžete povídat skoro o čemkoliv. (Potlesk.)
LS: You know, they look really impressive in our experiments, but think about what they look like in real life, right? It starts out as a baby. Eighteen months later, it's talking to you, and babies' first words aren't just things like balls and ducks, they're things like "all gone," which refer to disappearance, or "uh-oh," which refer to unintentional actions. It has to be that powerful. It has to be much more powerful than anything I showed you. They're figuring out the entire world. A four-year-old can talk to you about almost anything. (Applause)
CA: Jak jste ve své přednášce poukázala, poslední dobou se hodně mluví o tom, jak je naše mysl promořená chybami. Podle behaviorální ekonomie jednáme často iracionálně. Vy ale naopak zdůrazňujete, že naše mysl je mimořádná a že vlastně nedoceňujeme, jak je ve skutečnosti geniální.
CA: And if I understand you right, the other key point you're making is, we've been through these years where there's all this talk of how quirky and buggy our minds are, that behavioral economics and the whole theories behind that that we're not rational agents. You're really saying that the bigger story is how extraordinary, and there really is genius there that is underappreciated.
LS: Mám moc ráda jeden citát od psychologa Solomana Asche: "Bytostným úkolem psychologie je strhávat z věcí roušku samozřejmosti." Abychom ve světě mohli fungovat, zpracováváme denně neskutečné množství dat. Známe různé objekty a jejich vlastnosti. Poznáme je třeba i po tmě. Můžeme se procházet po bytě. Umíme uhodnout, co si jiní lidé myslí. Mluvíme s nimi. Pohybujeme se prostorem. Máme koncept čísel. Víme, jak co funguje. Máme morálku. Všechno to nevědomě zpracováváme, abychom mohli ve světě fungovat. Je to neuvěřitelný, skoro nepředstavitelný výkon.
LS: One of my favorite quotes in psychology comes from the social psychologist Solomon Asch, and he said the fundamental task of psychology is to remove the veil of self-evidence from things. There are orders of magnitude more decisions you make every day that get the world right. You know about objects and their properties. You know them when they're occluded. You know them in the dark. You can walk through rooms. You can figure out what other people are thinking. You can talk to them. You can navigate space. You know about numbers. You know causal relationships. You know about moral reasoning. You do this effortlessly, so we don't see it, but that is how we get the world right, and it's a remarkable
CA: Řekl bych, že by s vámi někteří diváci asi nesouhlasili,
and very difficult-to-understand accomplishment.
že se nedožijeme počítačů, které by uměly totéž co tříleté děti. Ale asi je bez debat, že se stroje v každém případě mají od batolat ještě hodně co učit. LS: Asi je fakt, že tu jsou i fandové strojového učení. A já věřím, že není na místě být proti dětem ani šimpanzům ani technice. Aspoň ne jen tak ze zásady. Ale tady jde o zásadní rozdíl, který není jen kvantitativní. Máme neuvěřitelně výkonné počítače schopné ohromně důmyslných výpočtů, často s obrovským množstvím dat. Ale lidská mysl funguje jinak. Lidé své znalosti třídí a hierachicky uspořádávají, což je pro počítač stále výzva.
CA: I suspect there are people in the audience who have this view of accelerating technological power who might dispute your statement that never in our lifetimes will a computer do what a three-year-old child can do, but what's clear is that in any scenario, our machines have so much to learn from our toddlers. LS: I think so. You'll have some machine learning folks up here. I mean, you should never bet against babies or chimpanzees or technology as a matter of practice, but it's not just a difference in quantity, it's a difference in kind. We have incredibly powerful computers, and they do do amazingly sophisticated things, often with very big amounts of data. Human minds do, I think, something quite different, and I think it's the structured, hierarchical nature of human knowledge that remains a real challenge.
CA: To byla vydatná porce myšlenek od Laury Schulz. Děkujeme.
CA: Laura Schulz, wonderful food for thought. Thank you so much.
LS: Děkuji. (Potlesk.)
LS: Thank you. (Applause)