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 resumiu o que eu considero um dos problemas fundamentais da ciência cognitiva apenas numa piada. Ele disse: "Há algo fascinante na ciência. "Obtêm-se retornos profundos da conjetura "a partir de investigações superficiais da verdade". (Risos)
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.
Claro que Twain disse isto a brincar, mas está correto: Há algo fascinante na ciência. A partir de alguns ossos, inferimos a existência de dinossauros. A partir de linhas espetrais, a composição de nebulosas. A partir de moscas-da-fruta, os mecanismos da hereditariedade, e de imagens reconstruídas do sangue que flui através do cérebro, ou no meu caso, do comportamento de crianças muito novas, tentamos dizer algo sobre os mecanismos fundamentais da cognição humana. No meu laboratório no Departamento de Ciências Cognitivas no MIT, passei a última década a tentar perceber o mistério de como as crianças aprendem tanto a partir de tão pouco e tão rapidamente. Porque acontece que a coisa fascinante na ciência também é uma coisa fascinante nas crianças. Mudando um pouco a frase de Mark Twain, é exatamente a capacidade que elas têm para criar inferências ricas e abstratas com rapidez e precisão, a partir de dados soltos, ruidosos. Hoje vou dar apenas dois exemplos. Um é sobre um problema de generalização, e o outro é sobre um problema de raciocínio causal. Apesar de falar sobre o trabalho no meu laboratório, este trabalho é inspirado e derivado de um campo. Estou grata a mentores, colegas, e colaboradores de todo o 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.
Vou começar com o problema da generalização. Generalizar a partir de poucos dados é o pão nosso de cada dia na ciência. Sondamos uma pequena fração de eleitores e prevemos o resultado das eleições nacionais. Vemos como alguns pacientes reagem ao tratamento num ensaio clínico, e colocamos drogas no mercado nacional. Mas isto só funciona se a nossa amostra for obtida aleatoriamente da população. Se a nossa amostra for enviesada de alguma maneira — digamos, sondamos apenas eleitores urbanos, ou então, nos nossos ensaios clínicos para tratamento de doenças do coração, incluímos apenas homens — os resultados podem não representar a população mais ampla.
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.
Então, os cientistas preocupam-se se as amostras são aleatórias ou não, mas o que é que tem isto a ver com bebés? Bem, os bebés precisam de generalizar pequenas amostras de dados o tempo todo. Veem alguns patos de borracha e aprendem que eles flutuam, ou veem algumas bolas e aprendem que elas saltam. Desenvolvem expetativas sobre patos e bolas que vão alargar aos patos de borracha e bolas para o resto da vida. O tipo de generalizações que os bebés têm que fazer sobre patos e bolas, precisam fazer sobre quase tudo o resto: sapatos, barcos, lacre, couves e reis.
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.
Será que os bebés reparam se os pedacinhos de evidências que veem são representantes plausíveis de uma população mais ampla? Vamos descobrir. Vou mostrar dois filmes, um para cada uma de duas situações de uma experiência. Como vocês vão ver apenas dois filmes, verão apenas dois bebés, e quaisquer dois bebés diferem entre si de várias maneiras. Mas estes bebés, claro, representam grupos de bebés. As diferenças que vão ver representam as diferenças médias de grupos de bebés em cada situação. Em cada filme, vocês vão ver um bebé a fazer, talvez exatamente o que vocês esperam que um bebé faça, e dificilmente podemos tornar os bebés mais mágicos do que já são. Mas para mim, a coisa mágica, na qual quero que vocês prestem atenção, é o contraste entre estas duas situações, porque a única coisa que difere entre estes dois filmes são as evidências estatísticas que os bebés vão observar. Vamos mostrar aos bebés uma caixa de bolas azuis e amarelas. A minha ex-aluna, que agora é minha colega em Stanford, Hyowon Gweon, vai tirar da caixa três bolas azuis de seguida. Ao tirar as bolas, ela vai apertá-las, e as bolas vão chiar. Para um bebé, é como estar numa palestra do TED. Não há nada melhor que isto. (Risos) Mas o que importa é que é fácil tirar três bolas azuis de seguida de uma caixa com uma maioria de bolas azuis. Podíamos fazer isto de olhos fechados. É plausível que sejam evidências aleatórias desta população. Se tiramos duma caixa, ao acaso, qualquer coisa que chia, então talvez tudo dentro da caixa chie. Talvez os bebés devessem esperar que as bolas amarelas também chiassem. Mas as bolas amarelas têm bastões engraçados na ponta, para os bebés fazerem outras coisas com elas, se quiserem. Podem amassá-las ou bater com elas. Mas vamos ver o que o bebé faz. (Vídeo)
(Video) Hyowon Gweon: See this? (Ball squeaks) Did you see that? (Ball squeaks) Cool. See this one? (Ball squeaks) Wow.
Hyowon Gweon: Vês isto? (Bola chia) Viste? (Bola chia) Fixe. Vês esta? (Bola chia) Uau.
Laura Schulz: Told you. (Laughs)
Laura Schulz: Eu não disse?
(Video) HG: See this one? (Ball squeaks) Hey Clara, this one's for you. You can go ahead and play. (Laughter)
HG: Estás a ver esta? (Bola chia) Ei, Clara, esta é para ti. Podes brincar, se quiseres. (Risos)
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: Nem preciso dizer nada, certo? Tudo bem, é bom que os bebés generalizem as propriedades das bolas azuis para as amarelas. É impressionante que os bebés aprendam por imitação, mas já sabemos estas coisas sobre bebés há muito tempo. A questão mais interessante é o que acontece quando mostramos exatamente a mesma coisa, e podemos garantir que é a mesma coisa pois temos um compartimento secreto e tiramos as bolas de lá. Mas, desta vez, vamos mudar a população aparente a partir da qual foram obtidas as evidências . Desta vez, vamos mostrar aos bebés três bolas azuis tiradas de uma caixa com a maioria de bolas amarelas, e adivinhem? Não é provável tirarmos três bolas azuis de seguida de uma caixa com a maioria de bolas amarelas. Isto não é uma prova de uma amostra aleatória plausível. Estas evidências indicam que Hyowon escolheu as bolas azuis, de propósito. Talvez haja algo especial nas bolas azuis. Talvez apenas as bolas azuis chiem. Vamos ver o que o bebé faz.
(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.
(Vídeo) HG: Vês isto? (Bola chia) Vês este brinquedo? (Bola chia) Oh, isto foi fixe! Vês? (Bola chia) Agora, esta é para tu brincares. Podes brincar se quiser.
(Fussing) (Laughter)
(Balbucios)
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: Pronto, acabaram de ver dois bebés de 15 meses a fazer coisas totalmente diferentes, com base apenas na probabilidade da amostra que observaram. Vou mostrar os resultados experimentais. No eixo vertical, temos a percentagem de bebés que apertaram a bola em cada situação. Como podemos ver, os bebés tendem a generalizar as evidências quando há uma amostra representativa plausível da população em vez de uma amostra escolhida propositadamente. Isto leva a uma previsão divertida: suponham que tirávamos uma bola azul da caixa com maioria de bolas amarelas. Provavelmente, não tirávamos três bolas azuis de seguida, mas podíamos tirar aleatoriamente uma bola azul. Isso não é uma amostra improvável. Se pudéssemos mexer numa caixa ao acaso e tirar qualquer coisa que chie, talvez todas as coisas da caixa chiem. Então, mesmo que os bebés estejam a ver menos evidências para o chiar, e tenham muitas menos ações para imitar nesta situação de uma bola que acabámos de ver, previmos que os próprios bebés apertariam mais, e foi exatamente isso que vimos. Então, os bebés de 15 meses, como se fossem cientistas, reparam se as evidências são amostras aleatórias ou não, e usam isso para desenvolver expetativas sobre o mundo: o que chia e o que não chia, o que explorar e o que 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.
Agora vou mostrar outro exemplo, desta vez sobre um problema de raciocínio causal. Começa com um problema de evidências confusas que todos nós temos, ou seja, que fazemos parte do mundo. Isto pode não vos parecer um problema mas, como a maioria dos problemas, só é um problema quando as coisas não correm bem. Vejam este bebé, por exemplo. As coisas não lhe correm bem. Ele queria que este brinquedo tocasse, mas não consegue. Vou mostrar-vos um vídeo de alguns segundos. Há duas possibilidades: Talvez ele esteja a fazer algo mal, ou talvez haja algo de errado com o brinquedo. Portanto, nesta próxima experiência, vamos dar aos bebés apenas alguns dados estatísticos apoiando uma hipótese sobre a outra. Vamos ver se os bebés conseguem tomar decisões diferentes quanto ao que fazer.
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.
Aqui está a experiência. A Hyowon vai tentar fazer com que o brinquedo toque e consegue. Depois, eu vou tentar duas vezes e falhar. A Hyowon vai tentar de novo e vai conseguir, e isto resume a minha relação com os meus alunos de pós-graduação em tecnologia. Mas o importante aqui é fornecer um pouco de evidências de que o problema não é o brinquedo, é a pessoa. Algumas pessoas fazem o brinquedo tocar, e outras não. Agora, quando o bebé pega no brinquedo, ele tem uma escolha. A mãe dele está ali, para ele poder entregar o brinquedo e mudar de pessoa, mas também haverá outro brinquedo, no final daquele pano. Ele pode puxar o pano e mudar de brinquedo. Então vamos ver o que o bebé faz.
(Video) HG: Two, three. Go! (Music)
(Vídeo)
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: Dois, três. Vai! (Música) LS: Um, dois, três, vai! Arthur, vou tentar novamente. Um, dois, três, vai! HG: Arthur, vou tentar de novo, está bem? Um, dois, três, vai! (Música) Vê isto. Lembras-te destes brinquedos? Vês estes brinquedos? Sim, vou pôr este aqui, e vou dar-te este. Podes brincar se quiseres. LS: Ok, Laura, mas é óbvio que os bebés amam as mamãs. É claro que os bebés vão dar os brinquedos às mamãs quando não conseguem pô-los a funcionar. Novamente, o que importa é o que acontece, quando mudamos ligeiramente os dados estatísticos. Desta vez, os bebés vão ver o brinquedo funcionar e falhar pela mesma ordem, mas mudamos a distribuição das evidências. Desta vez, a Hyowon vai conseguir uma vez e falhar uma vez, e eu também. Isto sugere que não importa quem tenta, o brinquedo está avariado. Ele nunca funciona. De novo, a bebé vai poder escolher. A mãe está mesmo ao lado dela, então ela pode mudar a pessoa, e haverá outro brinquedo no fim do pano. Vamos ver o que ela faz.
(Video) HG: Two, three, go! (Music) Let me try one more time. One, two, three, go! Hmm.
(Vídeo) HG: Dois, três, vai! (Música) Deixa-me tentar de novo. Um, dois, três, vai! Hum.
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: Deixa-me tentar, Clara. Um, dois, três, vai! Hum, deixa-me tentar de novo. Um, dois, três, vai! (Música) HG: Vou deixar este aqui, e vou dar-te este. Podes brincar, se quiseres. (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: Vou mostrar os resultados experimentais. No eixo vertical, temos a distribuição de escolhas das crianças para cada situação. Podemos ver que as escolhas que as crianças fazem dependem das evidências observadas. Então, no segundo ano de vida, os bebés podem usar alguns dados estatísticos para decidir entre duas estratégias fundamentalmente diferentes para agir no mundo: pedir ajuda e explorar. Eu só mostrei duas experiências de laboratório entre centenas de outras que mostram resultados parecidos, pois o ponto essencial é mostrar que a capacidade das crianças de fazerem deduções com poucos dados está por trás de toda a aprendizagem cultural específica que fazemos. As crianças aprendem novas ferramentas a partir de alguns exemplos. Aprendem novas relações causais a partir de alguns exemplos. Até aprendem novas palavras, neste caso em linguagem gestual.
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.
Vou concluir com apenas dois pontos. Se vocês têm estado a acompanhar as ciências cognitivas e do cérebro dos últimos anos, terão reparado em três grandes ideias. A primeira é que estamos na era do cérebro. De facto, houve descobertas surpreendentes na neurociência: a localização funcional de regiões especializadas do córtex, tornando transparentes cérebros de ratos, ativando neurónios com luz. A segunda grande ideia é que estamos na era dos megadados e da aprendizagem das máquinas, e isto promete revolucionar a nossa compreensão de tudo, desde as redes sociais até à epidemiologia. Talvez ao enfrentar problemas de compreensão contextual e de processamento de linguagem natural, isto nos possa dizer algo sobre a cognição humana. E a última grande ideia é que talvez seja uma boa ideia virmos a saber muito sobre o cérebro e termos muito acesso aos megadados, pois, se ficarmos entregues a nós próprios, os seres humanos são falíveis, usamos atalhos, erramos, cometemos erros, somos preconceituosos e, de várias maneiras, interpretamos mal o mundo. Penso que estas histórias são importantes, e elas dizem-nos muito sobre o que significa ser humano, mas quero que vocês percebam que vos contei uma história muito diferente. É uma história sobre mentes e não sobre o cérebro. Em particular, é uma história sobre os tipos de cálculos que só as mentes humanas podem fazer, o que envolve o conhecimento rico e estruturado e a capacidade de aprender a partir de pequenas quantidades de dados, das evidências de alguns exemplos. Essencialmente, é uma história sobre como as crianças começam e continuam o seu caminho para as maiores realizações da nossa cultura. Conseguimos assim, interpretar bem o mundo.
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.
A mente humana não aprende apenas com pequenas quantidades de dados. A mente humana pensa em novas ideias. A mente humana gera pesquisa e descoberta. A mente humana gera arte, literatura, poesia e teatro. A mente humana cuida de outros seres humanos: dos nossos velhos, dos nossos jovens, dos nossos doentes. Nós até os curamos. Nos próximos anos, vamos ver inovações tecnológicas para além de qualquer coisa que eu possa imaginar, mas é muito improvável que venhamos a ver um computador com o mesmo poder da mente de uma criança durante a minha vida ou a vossa. Se investirmos nestes poderosos aprendizes e no seu desenvolvimento, nos bebés e nas crianças, nas mães e nos pais nos cuidadores e nos professores, da mesma forma que investimos noutras formas mais poderosas e elegantes de tecnologia, da engenharia e do "design", não vamos apenas sonhar com um futuro melhor, vamos estar a planeá-lo.
Thank you very much.
Muito obrigada.
(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, obrigado. Tenho uma pergunta para si. Em primeiro lugar, esta pesquisa é uma loucura. Quero dizer, quem iria projetar uma experiência como esta? Eu vi isto algumas vezes, e ainda não acredito que isto pode estar a acontecer, mas outras pessoas fizeram experiências semelhantes; e verifica-se. Os bebés são realmente geniais.
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: Eles parecem muito impressionantes nas nossas experiências, mas pense em como eles são na vida real. Nasce um bebé. Dezoito meses depois, está a falar connosco. As primeiras palavras não são coisas como bolas e patos, são coisas como "não há", que se refere ao desaparecimento, ou "uh-oh", que se refere a ações não intencionais. É preciso ser poderoso, muito mais poderoso do que tudo o que eu mostrei. Estão a tentar descobrir o mundo inteiro. Uma criança de quatro anos pode conversar sobre quase tudo. (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: Se percebi bem, o outro ponto que levanta é que temos passado estes anos com esta conversa toda do quão peculiar e confusas são as nossas mentes, que a economia comportamental e outras teorias que dizem que não somos agentes racionais. Acha realmente que a nossa mente é extraordinária, e que há um génio ali que é subestimado?
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: Uma das minhas citações favoritas em psicologia é do psicólogo social Solomon Asch, que disse que a tarefa fundamental da psicologia é remover o véu da autoevidência das coisas. Há milhões de tipos de escolhas que fazemos todos os dias, que nos fazem ver bem o mundo. Conhecemos os objetos e as suas propriedades. Sabemos quando estão ocultos. Conhecemo-los no escuro. Podemos andar por salas, descobrir o que as outras pessoas estão a pensar e falar com elas. Podemos navegar no espaço. Conhecemos os números. Conhecemos as relações causais e o raciocínio moral. Fazemos isto sem esforço, por isso nem reparamos, mas é assim que vemos o mundo, e é uma realização notável e muito difícil de perceber.
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: Eu suspeito que há pessoas na plateia que têm uma visão do poder tecnológico crescente que podem refutar a sua afirmação de que, nunca na nossa vida, haverá um computador que faça o mesmo que uma criança de três anos, mas está claro que, em qualquer cenário, as nossas máquinas têm muito a aprender com as nossas crianças. LS: Acho que sim. Temos aqui pessoas de aprendizagem de máquina. Quero dizer, não devemos apostar contra bebés ou chimpanzés ou tecnologia, como uma questão prática, mas não é apenas uma diferença na quantidade, é uma diferença no tipo. Temos computadores incrivelmente poderosos, que fazem coisas incrivelmente sofisticadas, muitas vezes com grandes quantidades de dados. A mente humana faz algo completamente diferente. Acho que é a natureza hierárquica e estruturada do conhecimento humano que continua a ser um desafio real.
CA: Laura Schulz, wonderful food for thought. Thank you so much.
CA: Laura Schulz, uma conversa maravilhosa. Obrigado.
LS: Thank you. (Applause)
LS: Obrigada.