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 podsumował, moim zdaniem, jeden z głównych problemów kognitywistyki błyskotliwą uwagą. Powiedział: "Nauka jest fascynująca. W zamian za tak niewiele faktów otrzymać można całą masę domysłów". (Śmiech)
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 oczywiście żartował, ale miał rację. Nauka jest fascynująca. Na podstawie kilku kości wnioskujemy, że kiedyś ziemię zamieszkiwały dinozaury. Analizując widmo światła, opisujemy mgławice. Badając muszki owocówki, poznajemy mechanizmy genetyki, a na podstawie obrazów przepływu krwi w mózgu czy, jak moim przypadku, zachowań bardzo małych dzieci, próbujemy opisywać kluczowe mechanizmy ludzkiego poznania. W moim laboratorium na Wydziale Kognitywistyki MIT od 10 lat próbuję poznać tajemnicę tego, jak dzieci uczą się tak szybko na podstawie tak niewielu danych. Okazuje się, że to, co fascynujące w nauce, jest także fascynujące w dzieciach. Łagodząc stwierdzenie Twaina, chodzi o ich zdolność wyciągania złożonych, abstrakcyjnych wniosków, szybko i dokładnie, na podstawie nielicznych danych. Podam tylko dwa przykłady. Jeden dotyczy kwestii uogólniania, drugi myślenia przyczynowo-skutkowego. Chociaż będę mówiła o badaniach w moim laboratorium, to one wiele zawdzięczają całej dziedzinie. Dziękuję moim mentorom, kolegom i współpracownikom z całego świata.
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.
Zacznijmy od kwestii uogólniania. Uogólnianie wyników badań jest chlebem powszednim w nauce. Ankietujemy niewielką część elektoratu i przewidujemy wynik wyborów. W testach klinicznych sprawdzamy reakcję garstki pacjentów na lek i wypuszczamy go na rynek. Jednak to sprawdza się tylko wtedy, gdy nasza próbka jest wybrana losowo. Jeśli badana próbka jest świadomie selekcjonowana, jak w przypadku ankiety tylko w miastach, czy testów klinicznych leków kardiologicznych prowadzonych tylko na mężczyznach, uogólnianie wyników na całą populację może okazać się błędne.
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.
Naukowcy uważają, żeby badać tylko losowo wybrany materiał. Ale co to ma wspólnego z dziećmi? Dzieci stale uogólniają częściowe informacje, które otrzymują. Widzą kilka gumowych kaczek i uczą się, że one pływają, lub kilka piłeczek i uczą się, że piłki się odbijają. Wykształcają oczekiwania dotyczące kaczek i piłek, które będą odnosić się do wszystkich kaczek i piłek przez całe ich życie. Takich samych uogólnień, jak w kwestii kaczek i piłek, dzieci dokonują niemal każdorazowo: w sprawie butów, statków, laku, kapusty i królów.
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.
Czy dzieci zastanawiają się, czy to, co widzą, może zostać uogólnione na większą populację? Przekonajmy się. Pokażę wam dwa filmy, jeden dla każdego warunku doświadczenia. Ponieważ zobaczycie tylko dwa filmy, zobaczycie także dwoje dzieci, a dzieci, jak wiadomo, różnią się między sobą. Jednak każde z tej dwójki reprezentuje grupę dzieci, a różnice, jakie zaobserwujecie, odzwierciedlają przeciętne różnice w zachowaniu dzieci dla danego warunku. Każdy film przedstawia dziecko robiące dokładnie to, co robią dzieci, a raczej trudno sprawić by dzieci były bardziej magiczne niż są. Jednak dla mnie ta magiczna rzecz, i chcę, żebyście na to zwrócili uwagę, to kontrast pomiędzy warunkami doświadczenia, ponieważ jedyna różnica pomiędzy tymi filmami to dowody statystyczne obserwowane przez dzieci. Pokażemy dzieciom pudełko z niebieskimi i żółtymi piłkami, a Hyowon Gweon, wtedy moja studentka a dzisiaj koleżanka ze Stanford, wyciągnie z pudełka trzy niebieskie piłki z rzędu, każdą z nich ściśnie i piłki będą piszczeć. Coś takiego jest dla dziecka jak prelekcja TED. Nie można chcieć więcej. (Śmiech) Co ważne, bardzo łatwo jest wyciągnąć trzy niebieskie piłki z rzędu z pudełka z większością niebieskich piłek. Można to zrobić z zamkniętymi oczami. To wiarygodna, losowa próbka populacji. Jeśli, sięgając losowo do pudełka, wyjmuje się z niego piszczące rzeczy, to może wszystko z pudełka piszczy. Może dzieci założą, że żółte piłki też piszczą. Żółte piłki mają śmieszne wypustki, więc dzieci mogą z nimi robić inne rzeczy. Mogą nimi stukać i pukać. Zobaczmy, co zrobią.
(Video) Hyowon Gweon: See this? (Ball squeaks) Did you see that? (Ball squeaks) Cool. See this one? (Ball squeaks) Wow.
(Video) Hyowon Gweon: Popatrz! (Piłka piszczy) Widziałaś? (Piłka piszczy) Super. Popatrz na tę. (Piłka piszczy)
Laura Schulz: Told you. (Laughs)
Laura Schulz: Nie mówiłam? (Śmiech)
(Video) HG: See this one? (Ball squeaks) Hey Clara, this one's for you. You can go ahead and play. (Laughter)
(Video) HG: Widzisz tę piłkę? (Piłka piszczy) Hej Klaro, ta jest dla ciebie. Możesz się nią pobawić. (Śmiech)
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: Nie muszę nic mówić, prawda? Świetnie, że dzieci uogólniają właściwości piłek niebieskich na żółte, i imponujące, że uczą się, imitując dorosłych, ale to wiemy już od bardzo dawna. Ciekawe, co się stanie, gdy pokażemy dzieciom dokładnie to samo, dzięki naszej sekretnej przegrodzie, z której tak naprawdę wyjmujemy piłki, ale zmienimy tylko pochodzenie próbki, z której dzieci będą wnioskować. Tym razem pokażemy dzieciom trzy niebieskie piłki z pudełka z większością piłek żółtych I wiecie co? Trudno wyjąć losowo trzy niebieskie piłki z rzędu z pudełka z większością żółtych piłek. To nie jest wiarygodna, losowa próbka. Może Hyowon celowo wybierała niebieskie piłki? Może niebieskie piłki są wyjątkowe? Może tylko niebieskie piłki piszczą? Zobaczmy, co zrobi dziecko.
(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: Widzisz? (Piłka piszczy) Widzisz tę zabawkę? (Piłka piszczy) To było super, widzisz? (Piłka piszczy) Ta jest dla ciebie. Możesz się nią pobawić.
(Fussing) (Laughter)
(Poruszenie) (Śmiech)
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: To dwoje 15-miesięcznych dzieci, które robią coś zupełnie innego na podstawie prawdopodobieństwa tego, co zaobserwowały, To wyniki tego eksperymentu. Oś pionowa pokazuje odsetek dzieci, które ściskają piłkę w obu eksperymentach. Jak widać, dzieci znacznie częściej uogólniają zjawiska, gdy wiarygodnie odzwierciedlają całą zbiorowość, niż gdy są one wyraźnie selekcjonowane. Możemy się teraz zastanowić. Co jeśli z większości piłek żółtych wyciągniemy tylko jedną niebieską? Trudno zrobić to z rzędu dla trzech niebieskich, ale można losowo wyjąć jedną taką piłkę. To nie jest nieprawdopodobna próbka. Jeśli można losowo sięgnąć do pudełka i wyjąć z niego coś, co piszczy, to może wszystko z pudełka piszczy. Chociaż dowodów na piszczenie będzie mniej i dzieci będą miały mniej czynności do naśladowania w przypadku jednej piłki, inaczej niż dla poprzedniego warunku, założyliśmy, że dzieci same będą częściej ściskać piłki, i właśnie tak się stało. 15-miesięczne dzieci, podobnie jak naukowcy, biorą pod uwagę, czy obserwowana próbka jest losowa, gdy kształtują swoje oczekiwania: co piszczy, a co nie, co zbadać, a co zignorować.
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.
Przejdźmy do kolejnego przykładu dotyczącego myślenia przyczynowo-skutkowego. Wiąże się to z dylematem, który wszyscy znamy, to znaczy z tym, że jesteśmy częścią wszechświata. Może teraz nie jest to dla was problem, ale staje się nim, gdy coś idzie źle. Weźmy na przykład to dziecko. Coś mu nie wychodzi. Chce uruchomić tę zabawkę, ale nie umie. Obejrzyjmy film. Zasadniczo są tu dwie możliwości: on robi coś źle albo coś jest nie tak z zabawką. W kolejnym eksperymencie damy dzieciom tylko niewielki statystyczny dowód na to, że jedna z dwóch hipotez jest poprawna, i sprawdzimy, czy pomoże to dzieciom zdecydować, co robić.
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.
Taki mamy plan. Hyowon uda się uruchomić zabawkę od razu. Następnie spróbuję dwa razy, bezskutecznie. Potem Hyowon spróbuje ponownie i znów się jej uda. Jest to z grubsza trafne podsumowanie technicznych umiejętności mojej studentki i moich. Istotne jest to, że dowodzi to nieznacznie, że problem nie dotyczy zabawki a osoby. Niektórzy umieją ją uruchomić, inni nie. Gdy dziecko dostanie zabawkę, będzie miało wybór. Jego mama jest tuż obok, więc może dać jej zabawkę i zmienić osobę, ale na końcu materiału jest też druga zabawka więc może go przyciągnąć i zmienić zabawkę. Zobaczmy, co się stanie.
(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: Dwa, trzy. start! (Muzyka) LS: Raz, dwa, trzy, start! Arturze, spróbuję jeszcze raz. Raz, dwa, trzy, start! HG: Arturze, może ja spróbuje, dobrze? Raz, dwa, trzy, start! (Muzyka) Teraz popatrz, pamiętasz te zabawki? Widzisz? Tę postawię tutaj, a tę dam tobie. Możesz się nią pobawić. To oczywiste, że dzieci kochają mamy. Jasne, że dzieci dają im zabawki, gdy nie umieją ich włączyć. Ciekawe, co się stanie, gdy tylko nieznacznie zmienimy dowody statystyczne. Dzieci zobaczą zabawkę działającą i niedziałającą w tej samej kolejności, ale zmienimy rozkład dowodów. Tym razem i Hyowon, i mnie, raz uda się, a raz nie uda się włączyć zabawki. To sugeruje, że nieważne, kto próbuje ją włączyć, zabawka jest zepsuta. Nie działa za każdym razem. Dziecko będzie miało wybór. Jej mama jest tuż obok, więc może zmienić osobę, ale na końcu materiału będzie inna zabawka. Zobaczmy, co zrobi.
(Video) HG: Two, three, go! (Music) Let me try one more time. One, two, three, go! Hmm.
(Video) HG: Dwa, trzy, start! (Muzyka) Spróbuję jeszcze raz. Raz, dwa, trzy, start!
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: Może ja spróbuję, Klaro. Raz, dwa, trzy, start! Spróbuję jeszcze raz. Raz, dwa, trzy, start! (Muzyka) HG: Tę położę tutaj, a tę dam tobie. Możesz się pobawić. (Brawa)
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: Pokaże wam wyniki badań. Oś pionowa przedstawia rozkład wyborów dzieci dla każdego warunku i widzimy, że wybory zależą od tego, co dzieci obserwują. Zatem dwulatkowie na podstawie drobnych różnic statystycznych wybierają między dwiema skrajnie różnymi strategiami działania na świecie: proszą o pomoc lub sami szukają odpowiedzi. Pokazałam wam tylko dwa doświadczenia naukowe spośród setek innych, które prowadzą do podobnych wniosków, a najistotniejsze jest to, że umiejętność dzieci do wyciągania złożonych wniosków z nielicznych danych leży u podstaw wszystkich kulturowych procesów ludzkiego uczenia się. Dzieci poznają nowe narzędzia na podstawie kilku przykładów. Podobnie uczą się nowych związków przyczynowo-skutkowych. Uczą się nawet nowych słów, tutaj amerykańskiego języka migowego.
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.
Zakończę dwiema uwagami. Jeśli śledziliście osiągnięcia w badaniach nad mózgiem i kognitywistyce przez kilka ostatnich lat, pewnie zauważyliście trzy istotne kwestie. Po pierwsze, żyjemy w erze mózgu. W neurobiologii dokonano zaskakujących odkryć: zlokalizowano wyspecjalizowane rejony kory, u myszy udało się uzyskać przezroczysty mózg aktywowano neurony światłem. Po drugie, żyjemy w erze informacji i uczenia maszynowego, a uczenie maszynowe może zrewolucjonizować to, jak rozumiemy wszystko wokół nas, od socjologii po epidemiologię. W przypadku postrzegania i przetwarzania języka, może nam też pomóc zrozumieć naturę ludzkiego poznania. Wreszcie, po trzecie, o czym wiecie, to dobrze, że wiemy coraz więcej o mózgu, i mamy dostęp do takiej ilości danych, bo pozostawieni sami sobie jesteśmy omylni, idziemy na skróty, błądzimy, mylimy się, nie jesteśmy obiektywni i w wielu przypadkach źle rozumiemy świat. Myślę, że to wszystko jest istotne i wiele mówi nam o tym, co to znaczy być człowiekiem, ale dzisiaj pokazałam wam coś zupełnie innego. Opowiedziałam wam o rozumie, nie o mózgu, opowiedziałam o takich obliczeniach, do których zdolni są tylko ludzie, wymagających bogatej, uporządkowanej wiedzy i zdolności uczenia się na podstawie szczątkowych danych i tylko kilku przykładów. Co ważne, pokazuje to też jak, poczynając od bardzo małych dzieci, a kończąc na wielkich osiągnięciach kultury ludzkiej, jednak dobrze rozumiemy świat.
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.
Ludzki umysł nie tylko uczy się z niewielkiej ilości danych. Tworzy też nowe pojęcia. Ludzie są autorami badań i odkryć, tworzą dzieła sztuki, literaturę i teatr, i troszczą się o innych ludzi, starszych, młodszych i chorych. Nawet ich leczą. Nadchodzące lata przyniosą technologiczne innowacje, których nawet sobie nie wyobrażam, ale to mało prawdopodobne, że zobaczymy coś z mocą obliczeniową zbliżoną do zdolności naszych dzieci za mojego czy waszego życia. Jeżeli zainwestujemy w ich ogromny potencjał i rozwój, w nasze dzieci i młodzież, matki i ojców, opiekunów i nauczycieli, tak jak inwestujemy w inne potężne i wyszukane formy technologii, inżynierii i wzornictwa, będziemy nie tylko marzyć o lepszej przyszłości, będziemy ją tworzyć.
Thank you very much.
Dziękuję bardzo.
(Applause)
(Brawa)
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: Dziękuję, Lauro. Mam do ciebie pytanie. Po pierwsze, twoje badania są niesamowite. Kto wymyśliłby takie doświadczenie? (Śmiech) Obejrzałem to już kilka razy i dalej nie wierzę w to, co widzę, ale inni potwierdzili to w swoich badaniach, to fakt. Dzieci naprawdę są genialne.
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: Dzieci w naszych badaniach robią wrażenie, ale pomyślcie, co dzieje się w życiu. Mamy niemowlę. Półtora roku później mówi i jego pierwsze słowa to nie "kaczka" czy "piłka", ale zwroty jak "nie ma", które opisują znikanie, czy ''ojej" dotyczące akcji nieumyślnych. To jest imponujące, znacznie bardziej niż to, co wam pokazałam. Próbują zrozumieć świat. Czterolatek może rozmawiać praktycznie na każdy temat. (Brawa)
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: Jeśli dobrze zrozumiałem, pomimo od dawna powszechnych głosów, że nasze umysły są dziwne i zawodne, wbrew ekonomii behawioralnej i jej twierdzeniom, że nie jesteśmy racjonalni, uważasz, że nie doceniamy niesamowitego geniuszu ludzkiego umysłu.
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: Jednym z moich ulubionych cytatów są słowa psychologa społecznego Solomona Ascha, który twierdził, że zadanie psychologii to usunięcie z rzeczy zasłony oczywistości. Niewyobrażalna ilość decyzji podejmowanych przez ludzi każdego dnia pokazuje, że rozumiemy świat. Znamy rzeczy i ich właściwości. Rozpoznajemy je, gdy są zasłonięte czy w ciemnym pomieszczeniu. Chodzimy między pokojami. Domyślamy się, co myślą inni. Rozmawiamy z nimi. Przemieszczamy się, znamy liczby. Znamy związki przyczynowe i system wartości moralnych. Robimy to odruchowo, więc tego nie zauważamy, ale wtedy właśnie rozumiemy świat, co jest nadzwyczajnym i niedocenionym osiągnięciem.
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: Podejrzewam, że są wśród nas tacy, którzy wierzą w postęp technologiczny, i nie zgodziliby się z twoją tezą, że za naszego życia komputer nigdy nie dorówna trzylatkowi, ale tak czy inaczej maszyny mogą się wiele nauczyć od dzieci. LS: Tak myślę. Maszyny już się uczą. I lepiej nie stawać przeciwko dzieciom czy szympansom czy, na wszelki wypadek, przeciwko technologii, ale nie chodzi tu o różnicę ilościową, ale jakościową. Mamy niesamowicie potężne komputery, które robią skomplikowane rzeczy, często z ogromną ilością danych. Ludzki umysł robi coś zupełni innego. Myślę, że ta uporządkowana, hierarchiczna natura ludzkiej wiedzy jest dla maszyn wyzwaniem.
CA: Laura Schulz, wonderful food for thought. Thank you so much.
CA: Lauro Schulz, doskonały materiał do przemyśleń. Dziękuję.
LS: Thank you. (Applause)
LS: Dziękuję. (Brawa)