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)
Mark Twain resumió lo que considero es uno de los problemas fundamentales de la ciencia cognitiva con un solo chiste. Dijo: "Hay algo fascinante en la ciencia. Uno obtiene enormes retornos en conjeturas con muy poca inversión en hechos". (Risas)
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.
Twain lo decía en broma, claro, pero tiene razón: Hay algo fascinante en la ciencia. A partir de unos pocos huesos, inferimos la existencia de dinosaurios. A partir de las líneas espectrales, la composición de las nebulosas. A partir de moscas de la fruta, los mecanismos de la herencia, y a partir de imágenes reconstruidas de sangre que fluye a través del cerebro, o en mi caso, desde el comportamiento de los niños muy pequeños, tratamos de decir algo sobre los mecanismos fundamentales de la cognición humana. En particular, en mi laboratorio en el Departamento de Cerebro y Ciencias Cognitivas del MIT, he pasado los últimos diez años tratando de entender el misterio de cómo los niños aprenden mucho rápidamente a partir de tan poco. Porque resulta que lo fascinante de la ciencia es también una cosa fascinante en los niños, que, para ponerlo en términos de Mark Twain, pero más suave es precisamente su capacidad para dibujar ricas inferencias abstractas rápidamente y con precisión a partir de datos dispersos, confusos. Daré solo dos ejemplos hoy. Uno es sobre un problema de generalización, y el otro sobre un problema de razonamiento causal. Y aunque hablaré del trabajo en mi laboratorio, este trabajo se inspira y está en deuda con un campo. Se lo agradezco a los mentores, colegas y colaboradores de todo el mundo.
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.
Permítanme comenzar con el problema de la generalización. Generalizar a partir de pequeñas muestras de datos es el pan de cada día de la ciencia. Entrevistamos a una pequeña fracción del electorado y podemos predecir el resultado de las elecciones nacionales. Vemos un puñado de pacientes responder al tratamiento en un ensayo clínico, y lanzamos los fármacos a un mercado nacional. Pero esto solo funciona si la muestra se extrae al azar de la población. Si la muestra es seleccionada de alguna manera --por ejemplo, un sondeo a solo votantes urbanos, o, en un ensayo clínico de tratamientos para enfermedades del corazón, solo incluimos hombres-- los resultados no pueden generalizarse a la población en general.
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.
Los científicos se preocupan si la evidencia es tomada o no al azar, pero ¿qué tiene esto que ver con los bebés? Los bebés tienen que generalizar a partir de pequeñas muestras de datos todo el tiempo. Ellos ven un par de patos de goma y aprenden que flotan, o un par de pelotas y aprenden que rebotan. Y desarrollan expectativas sobre patos y pelotas que van a extender a los patos de goma y a las pelotas por el resto de sus vidas. El tipo de generalizaciones que los bebés tienen que hacer sobre patos y bolas tienen que hacerlas con casi todo: zapatos y barcos y cera y coles y reyes.
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.
¿A los bebés les importa si las pocas pruebas que ven, representan una población más grande? Vamos a ver. Les mostraré dos películas, una de cada una de las dos condiciones de un experimento, y como son solo dos películas, verán solo dos bebés, y los dos bebés difieren entre sí en innumerables maneras. Pero estos bebés, por supuesto, son parte de grupos de bebés, y las diferencias que verán representan diferencias del grupo promedio en el comportamiento según las condiciones. En cada película, verán a un bebé haciendo exactamente lo que cabría esperar que haga un bebé, y difícilmente podemos hacer a los bebés más mágicos de lo que ya son. Pero a para mi mente lo mágico, y a lo que quiero que presten atención, es al contraste entre estas dos condiciones, porque lo único en que se diferencian estas dos películas es la evidencia estadística que los bebés observarán. Les mostraremos una caja de bolas de color azul y amarillo, y mi entonces estudiante de posgrado, ahora colega en Stanford, Hyowon Gweon, sacará tres bolas de color azul en fila de esta caja, y al sacar esas bolas fuera, las apretará, y las bolas chirriarán. Y si fueran el bebé, sería como una TED Talk. No hay nada mejor que eso. (Risas) Pero el punto importante es que es muy fácil sacar tres bolas azules en fila de una caja de pelotas en su mayoría azules. Podrían hacerlo con los ojos cerrados. Es posible una muestra aleatoria de esta población. Y si se pueden sacar de la caja al azar y sacar cosas que chirrían, entonces tal vez todo en la caja chirría. Tal vez los bebés deben esperar que esas bolas amarillas chirríen también. Las bolas amarillas tienen palos divertidos al final, así los bebés podrían hacer otras cosas con ellas si quisieran. Podrían sacudirlas o golpear a ellas. Pero vamos a ver lo que hace el bebé.
(Video) Hyowon Gweon: See this? (Ball squeaks) Did you see that? (Ball squeaks) Cool. See this one? (Ball squeaks) Wow.
(Video) Hyowon Gweon: ¿Ves esto? (Bola chirría) ¿Viste eso? (Bola chirría) Genial. ¿Ves este? (Bola chirría) Guauu.
Laura Schulz: Told you. (Laughs)
Laura Schulz: Lo dije. (Risas)
(Video) HG: See this one? (Ball squeaks) Hey Clara, this one's for you. You can go ahead and play. (Laughter)
(Video) HG: ¿Ves este? (Bola chirría) Clara, este es para ti. Puedes jugar. (Risas)
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.
LS: No tengo ni siquiera que hablar, ¿verdad? Está bien, es bueno que los bebés generalicen propiedades de bolas azules a amarillas, y es impresionante que pueden aprender de nosotros imitando, pero ido aprendiendo esas cosas de los bebés durante mucho tiempo. La pregunta realmente interesante es qué sucede cuando les mostramos a los bebés lo mismo, y sabemos que es lo mismo, porque tenemos un compartimiento secreto y que en realidad tomamos las bolas de allí, pero esta vez, lo único que cambiamos es la población aparente de la que se extrae la evidencia. Esta vez, mostraremos a los bebés tres bolas azules sacadas de una caja de pelotas en su mayoría de color amarillo, ¿y adivinen qué? Seguramente no sacarán al azar tres bolas azules en fila de una caja de pelotas en su mayoría amarillas. Eso no es plausible en muestreos aleatorios. Esa evidencia sugiere que tal vez Hyowon tomaba deliberadamente las bolas azules. Tal vez hay algo especial con las bolas azules. Tal vez solo las bolas azules chirrían. Vamos a ver lo que hace el bebé.
(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.
(Video) HG: ¿Ves esto? (Bola chirría) ¿Ves este juguete? (Bola chirría) Oh, eso fue genial. ¿Ves? (Bola chirría) Este es para que juegues. Puedes jugar.
(Fussing) (Laughter)
(Hace ruidos) (Risas)
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.
LS: Acaban de ver dos bebés de 15 meses de edad hacer cosas completamente diferentes basados solo en la probabilidad de la muestra que observaron. Les enseñaré los resultados experimentales. En el eje vertical, verán el porcentaje de bebés que apretaron la pelota en cada condición, y como verán, los bebés son mucho más propensos a generalizar las pruebas cuando es plausiblemente representativa de la población que cuando la evidencia es claramente escogida. Y esto lleva a una predicción extraña: Supongamos que sacamos solo una bola azul de una caja con mayoría amarilla. Probablemente no sacarán tres azules en fila al azar de una caja de amarillas, pero se podría solo una bola azul al azar. Esa no es una muestra improbable. Y si pudieran tomar una al azar de una caja y sacar algo que chirría, tal vez todo en la caja chirriaría. Así que a pesar de que los bebés verán mucha menos evidencia de chirridos, y tienen muchas menos acciones para imitar en esta condición de una bola que es la que van a ver, predijimos que los bebés sí la exprimirían más, y eso es exactamente lo que encontramos. Los bebés de 15 meses de edad, en este sentido, al igual que los científicos, tienen cuidado de si la evidencia es de una muestra al azar o no, y utilizan esto para desarrollar expectativas sobre el mundo: que chirría y que no, qué explorar y qué ignorar.
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 about what to do.
Les mostraré otro ejemplo, sobre un problema de razonamiento causal. Comienza con un problema confuso de evidencia que todos tenemos, que es que somos parte del mundo. Puede no parecer un problema, pero como la mayoría de los problemas, es solo un problema cuando las cosas van mal. Tomen este bebé, por ejemplo. Las cosas van mal para él. Le gustaría jugar con este juguete, y no puede. Les mostraré unos pocos segundos del clip. Hay dos grandes posibilidades: Tal vez él está haciendo algo mal, o tal vez hay algo mal con el juguete. Así que en el siguiente experimento, daremos a los bebés solo unos pocos datos estadísticos para apoyar una hipótesis sobre la otra, y veremos si pueden usarlos para tomar decisiones diferentes acerca de qué hacer.
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.
Aquí está la configuración. Hyowon intentará que el juguete funcione y tenga éxito. Yo a continuación lo intentaré dos veces y fallaré en ambas, y luego Hyowon lo intentará de nuevo y tendrá éxito, lo que resume casi mi relación con mis estudiantes de posgrado en tecnología en todos los ámbitos. Pero el punto importante aquí es que proporciona algo de evidencia que el problema no es con el juguete, que es con la persona. Algunos pueden hacer funcionar este juguete, y otros no pueden. Cuando el bebé recibe el juguete, optará por una alternativa. Su mamá está ahí, para que pueda continuar y cambiar a la persona, pero también habrá otro juguete al final de esa tela, y él puede tirar de la tela hacia él y cambiar el juguete. Así que veamos qué hace el bebé.
(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.
(Video) HG: Dos, tres. ¡Adelante! (Música) LS: Uno, dos, tres, ¡ya! Arthur, voy a intentarlo de nuevo. Uno, dos, tres, ¡ya! YG: Arthur, déjame intentarlo de nuevo, ¿de acuerdo? Uno, dos, tres, ¡ya! (Música) Mira eso. ¿Recuerdas estos juguetes? ¿Ves estos juguetes? Sí, voy a poner este aquí, y te voy a dar este. Puede jugar. BT: Bueno, Laura, pero, por supuesto, los bebés aman a sus mamás. Claro, los bebés dan juguetes a sus mamás cuando no pueden hacer que funcionen. De nuevo, la pregunta realmente importante es qué sucede cuando cambiamos los datos estadísticos ligeramente. Esta vez, los bebés verán el juguete funcionar y fallar en el mismo orden, pero cambiamos la distribución de las pruebas. Esta vez, Hyowon tendrá éxito una vez y fallará otra, y yo también Y esto sugiere que no importa quién usa el juguete, el juguete falla. No funciona todo el tiempo. Una vez más, el bebé tendrá una elección. Su mamá está justo al lado, para que ella pueda cambiar a la persona, y habrá otro juguete al final de la tela. Vamos a ver lo que hace.
(Video) HG: Two, three, go! (Music) Let me try one more time. One, two, three, go! Hmm.
(Video) HG: Dos, tres, ¡ya! (Música) Déjame intentarlo una vez más. Uno, dos, tres, ¡ya! Hmm.
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: Déjame intentar, Clara. Uno, dos, tres, ¡ya! Hmm, déjame intentarlo de nuevo. Uno, dos, tres, ¡ya! (Música) HG: Voy a poner este por aquí, y te voy a dar éste. Puedes usarlo y jugar. (Aplausos)
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.
LS: Les mostrará los resultados experimentales. En el eje vertical, verán la distribución de opciones de los niños en cada condición, y verán que la distribución de las opciones de los niños dependen de los ensayos que observan. Así, en el segundo año de vida, los bebés pueden usar algo de los datos estadísticos para decidir entre dos estrategias fundamentalmente diferentes para actuar en el mundo: pedir ayuda y explorar. Acabo de mostrarles dos experimentos de laboratorio de literalmente cientos en el campo que llegan a resultados similares, debido a que el punto realmente crítico es que la capacidad de los niños para hacer inferencias a partir de datos escasos subyace a todo el aprendizaje cultural específico de la especie. Los niños aprenden nuevas herramientas a partir de solo algunos ejemplos. Aprenden nuevas relaciones causales a partir de solo algunos ejemplos. Incluso aprenden nuevas palabras, en este caso en el lenguaje de señas americano.
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.
Quiero cerrar con solo dos puntos. Si han seguido mi mundo, el campo de las ciencias cerebrales y cognitivas, en los últimos años, tres grandes ideas habrán llamado su atención. La primera es que esta es la era del cerebro. Y, en efecto, ha habido descubrimientos asombrosos en neurociencia: localización de regiones funcionalmente especializados de la corteza, logrando cerebros de ratón transparentes, la activación de las neuronas con la luz. Una segunda gran idea es que esta es la era de los grandes datos y el aprendizaje automático, y las máquinas que aprenden prometen revolucionar nuestra comprensión de todo, desde las redes sociales a la epidemiología. Tal vez, al afrontar problemas de la escena comprensión y el procesamiento del lenguaje natural, nos diga algo sobre la cognición humana. Y la gran idea final que habrán oído es que tal vez es una buena idea que vamos a saber tanto de cerebros y tener tanto acceso a grandes datos, porque dejaremos a nuestros propios dispositivos, los seres humanos son falibles, tomamos atajos, erramos, cometemos errores, estamos sesgados, y en innumerables formas, obtenemos el mundo equivocado. Creo que estas son todas historias importantes, y tienen mucho que decirnos acerca de lo que significa ser humano, pero tengan en cuenta que hoy les conté una historia muy diferente. Es una historia acerca de la mente y no del cerebro, y, en particular, es una historia sobre los tipos de cálculos que las mentes humanas pueden realizar de forma única, que implican, ricos conocimientos estructurados y capacidad de aprender desde pequeñas cantidades de datos, la evidencia de unos pocos ejemplos. Y fundamentalmente, es una historia sobre cómo iniciar a los niños muy pequeños y continuar hasta el final a los más grandes logros de nuestra cultura, tenemos al mundo bien.
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.
La mente humana no solo aprende de pequeñas cantidades de datos. Las mentes humanas piensan nuevas ideas. Las mentes humanas generan investigación y descubrimiento, y las mentes humanas producen arte y literatura y poesía y teatro, y las mentes humanas cuidan de otros seres humanos: nuestros mayores, nuestros jóvenes, nuestros enfermos. Incluso nos sana. En los próximos años, veremos las innovaciones tecnológicas incluso más allá de lo que yo pueda imaginar, pero es muy poco probable ver cualquier cosa, incluso aproximarse a la potencia de cálculo de un niño humano en mi vida o en la suya. Si invertimos en estos más poderosos alumnos y en su desarrollo, en los bebés y niños y madres y padres y cuidadores y maestros en la forma en que invertimos en nuestras otras formas más poderosas y elegantes de tecnología, ingeniería y diseño, no vamos simplemente a estar soñando con un futuro mejor, estaremos planeando para uno.
Thank you very much.
Muchas gracias.
(Applause)
(Aplausos)
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.
Chris Anderson: Laura, gracias. En realidad tengo una pregunta. En primer lugar, la investigación es una locura. Quiero decir, ¿quién diseñaría un experimento como ese? (Risas) Los he visto un par de veces, y todavía honestamente no creo que realmente esté pasando, pero otras personas han hecho experimentos similares; revisen. Los bebés son realmente genios.
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)
LS: Se ven realmente impresionantes en nuestros experimentos, pero piensa en cómo se ven en la vida real, ¿verdad? Empiezan como un bebé. 18 meses más tarde, hablan contigo, y las primeras palabras no son solo cosas como pelotas y patos, son cosas como "se acabó", que se refieren a desaparición, o "uh-oh", para acciones intencionales. Tiene que ser tan poderoso. Tiene que ser mucho más poderoso que cualquier otra cosa. Están averiguando el mundo entero. Un niño de 4 años, puede hablarte de casi cualquier cosa. (Aplausos)
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.
CA: ¿Y te he entendido bien, el otro punto clave que estás haciendo es, que hemos pasado estos años donde hay todas estas charlas de lo rara y loca que es nuestra mente, la economía del comportamiento y las teorías subyacentes de que no somos agentes racionales. Realmente dices que la historia más grande es lo extraordinario, y que en realidad es el genio que es poco apreciado.
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 and very difficult-to-understand accomplishment.
LS: Una de mis citas favoritas de psicología proviene del psicólogo social Solomon Asch, quien dijo que la tarea fundamental de la psicología es quitar el velo de la autoevidencia de las cosas. Hay órdenes de magnitud, más decisiones que tomar cada día que logran un buen mundo. Sabes de los objetos y sus propiedades. Los conoces cuando están ocultos. Los conoces en la oscuridad. Puedes caminar por salas. Puedes averiguar qué están pensando otros. Puedes hablar con ellos. Navegas por el espacio. Sabes sobre números. Sabes las relaciones causales. Y sobre el razonamiento moral. Lo haces sin esfuerzo, así que no lo ves, pero así es como conseguimos un buen mundo, y es un notable y logros muy difíciles de entender.
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: Sospecho que hay gente en la audiencia que tiene la visión de la aceleración tecnológica que podría controvertir tu afirmación de que en nuestras vidas una computadora no hará lo que un niño de tres años puede hacer, pero lo que está claro es que en cualquier escenario, nuestras máquinas tienen mucho que aprender de nuestros niños. LS: Creo que sí. Habrá máquinas de aprendizaje automático. Quiero decir, nunca debe apostar en contra de los bebés o los chimpancés o la tecnología como una cuestión de práctica, pero no se trata solo de una diferencia en la cantidad, es una diferencia en cualidad. Tenemos computadoras muy potentes, y las hacen hacer cosas muy sofisticadas, a menudo con muy grandes cantidades de datos. Las mentes humanas hacen, creo, algo muy distinto, y creo que es la naturaleza estructurada y jerárquica del conocimiento humano lo que sigue siendo un verdadero desafío.
CA: Laura Schulz, wonderful food for thought. Thank you so much.
CA: Laura Schulz, maravilloso alimento para la reflexión. Muchas gracias.
LS: Thank you. (Applause)
LS: Gracias. (Aplausos)