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 com apenas um chiste. Ele disse: "Há algo fascinante sobre a ciência. Obtém-se retornos profundos de conjectura 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.
Twain disse isso brincando, mas ele está certo: há algo fascinante sobre a ciência. A partir de alguns ossos, inferimos a existência de dinossauros. A partir de linhas espectrais, a composição de nebulosas. A partir de moscas-das-frutas, os mecanismos de hereditariedade, e de imagens reconstruídas do sangue que flui através do cérebro, ou no meu caso, do comportamento de crianças muito novas, nós tentamos dizer algo sobre os mecanismos fundamentais da cognição humana. No meu laboratório no Departamento de Ciências Cognitivas no MIT, eu passei a última década tentando entender o mistério de como as crianças aprendem tanto a partir de tão pouco e tão rápido. E acontece que essa coisa fascinante sobre ciência também é uma coisa fascinante sobre as crianças, e mudando um pouco a frase de Mark Twain, é exatamente a capacidade delas de criar inferências ricas e abstratas com rapidez e precisão a partir de poucos dados ruidosos. Eu vou dar a vocês apenas dois exemplos. O primeiro é sobre um problema de generalização, e o segundo é sobre um problema de raciocínio causal. Apesar de falar sobre o trabalho em meu laboratório, este trabalho é inspirado e derivado de um campo. Sou grata a mentores, colegas, e colaboradores em 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 de generalização. Generalizar a partir de poucos dados é o feijão com arroz da ciência. Nós sondamos uma pequena fração de eleitores e prevemos o resultado das eleições nacionais. Vemos como alguns pacientes respondem ao tratamento num ensaio clínico, e trazemos drogas para o mercado nacional. Mas isso só funciona se nossa amostra for obtida aleatoriamente da população. Se nossa amostra for enviesada de alguma maneira, digamos, sondamos apenas eleitores urbanos, ou então, em nossos ensaios clínicos para tratamento de doenças do coração, incluímos apenas homens, os resultados podem não abranger a população em geral.
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 se importam se as amostras são randomizadas, mas o que isso tem a ver com bebês? Bem, os bebês precisam generalizar pequenas amostras de dados o tempo todo. Eles veem alguns patos de borracha e sabem que eles flutuam, ou veem algumas bolas e sabem que quicam. E eles desenvolvem expectativas sobre patos e bolas que eles vão estender para os patos de borracha e bolas para o resto das suas vidas. E os tipos de generalizações que os bebês fazem sobre patos e bolas, eles precisam fazer sobre quase tudo: sapatos, barcos, cera de vela, repolhos 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.
Os bebês se importam se os pedacinhos de evidência que veem são representantes plausíveis de uma população maior? Vamos descobrir. Eu vou mostrar dois filmes a vocês, um filme para cada condição de um experimento, e porque vocês vão ver apenas dois filmes, vocês verão apenas dois bebês, e os bebês diferem entre si de várias maneiras. Mas estes bebês, claro, representam um grupos de bebês, e as diferenças que vocês vão ver representam as diferenças médias de grupos de bebês de cada condição. Em cada filme, talvez vocês vejam um bebê fazendo exatamente o que você espera que um bebê faça, e dificilmente podemos tornar os bebês 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 condições, porque a única coisa que difere entre estes dois filmes é a evidência estatística que os bebês vão observar. Vamos mostrar aos bebês uma caixa de bolas azuis e amarelas, e minha aluna, que agora é minha colega de Stanford, Hyowon Gweon, vai tirar três bolas azuis de cada vez fora desta caixa, e ao tirar as bolas, ela vai apertá-las, e as bolas vão chiar. E se você for um bebê, é como se fosse uma Palestra TED. Não tem como ficar melhor que isso. (Risos) Mas o que importa é que é fácil pegar três bolas azuis em sequência de uma caixa com maioria de bolas azuis. Você pode fazer isso de olhos fechados. É plausível que seja uma amostra aleatória desta população. E se você põe a mão numa caixa e pega coisas que chiam, então talvez tudo dentro da caixa chia. Talvez os bebês esperem que essas bolas amarelas chiem também. Essas bolas amarelas têm bastões engraçados, e os bebês podem fazer outras coisas com elas se quiserem. Eles podem amassá-las. Mas vamos ver o que o bebê faz.
(Video) Hyowon Gweon: See this? (Ball squeaks) Did you see that? (Ball squeaks) Cool. See this one? (Ball squeaks) Wow.
(Vídeo) Hyowon Gweon: Olha isso? (Bola chia) Você viu? (Bola chia) Legal! Olha isso? (Bola chia) Uau!
Laura Schulz: Told you. (Laughs)
Laura Schulz: Não disse? (Risos)
(Video) HG: See this one? (Ball squeaks) Hey Clara, this one's for you. You can go ahead and play. (Laughter)
(Vídeo) HG: Olha isso? (Bola chia) Clara, esta é para você. Você pode brincar se quiser. (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: Eu não preciso nem falar. Tudo bem, é bom que os bebês generalizem as propriedades das bolas azuis para as amarelas, é impressionante que os bebês aprendam nos imitando, mas já sabemos dessas coisas sobre os bebês 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 a evidência é obtida. Desta vez, vamos mostrar aos bebês três bolas azuis tiradas de uma caixa com maioria de bolas amarelas, e adivinha? Você provavelmente não tira três bolas azuis em sequência de uma caixa com maioria de bolas amarelas. Isso não é uma evidência amostral plausível. Essa evidência sugere que Hyowon estivesse escolhendo as bolas azuis. Talvez haja algo especial sobre as bolas azuis. Talvez apenas as bolas azuis chiem. Vamos ver o que o bebê 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: Olha isso? (Bola chia) Olha este brinquedo? (Bola chia) Isso foi legal! Olha? (Bola chia) Agora, esta é para você brincar. Pode brincar se quiser.
(Fussing) (Laughter)
(Mexendo) (Risos)
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: Você acabou de ver dois bebês de 15 meses de idade fazendo coisas totalmente diferentes com base apenas na probabilidade da amostra que observaram. Vou mostrar os resultados experimentais. No eixo vertical, temos a porcentagem de bebês que apertaram a bola em cada condição, e como podemos ver, os bebês tendem a generalizar a evidência quando é uma amostra representativa plausível da população em vez de de uma amostra escolhida de maneira enviesada. E isso leva a uma previsão divertida: suponha que você tirasse uma bola azul da caixa com maioria de bolas amarelas. Você provavelmente não tiraria três bolas azuis em sequência, mas poderia tirar aleatoriamente uma bola azul. Isso não é uma amostra improvável. E se você pudesse mexer ao acaso numa caixa e tirar uma bola que chia, talvez todas as bolas da caixa chiem. Mesmo que os bebês estejam vendo menos evidências para o chiado, e tenham menos ações para imitar nesta condição de uma bola que acabei de explicar, nós previmos que os próprios bebês apertariam mais, e isso foi exatamente o que vimos. Então os bebês de 15 meses de idade, como se fossem cientistas, se importam se as evidências são amostradas aleatoriamente ou não, e usam isso para desenvolver expectativas 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.
Vou mostrar outro exemplo agora, desta vez sobre um problema de raciocínio causal. E isso começa com um problema de evidência confusa que todos nós enfrentamos, e por isso fazemos parte do mundo. Pode não ser um problema para você, mas como a maioria dos problemas, só é um problema quando as coisas dão errado. Veja este bebê, por exemplo. As coisas estão dando errado. Ele quer fazer isso andar, mas não consegue. Vou mostrar alguns segundos. E há duas possibilidades: talvez ele esteja fazendo algo errado, ou talvez haja algo errado com o brinquedo. Neste próximo experimento, vamos dar alguns dados estatísticos apoiando uma hipótese sobre a outra, e vamos ver se os bebês podem tomar decisões diferentes sobre o 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 o experimento. Hyowon vai fazer o brinquedo andar. Depois eu vou tentar duas vezes e falhar, e Hyowon tenta de novo e consegue, e isto resume minha relação com meus alunos de pós-graduação com novas tecnologias. Mas o importante aqui é fornecer um pouco de evidência de que o problema não é o brinquedo, é a pessoa. Algumas pessoas fazem o brinquedo andar, e outras não. Quando o bebê pega o brinquedo, ele tem uma escolha. Sua mãe está ali, para que possa entregar o brinquedo e mudar de pessoa, mas há também outro brinquedo, no final do pano, e ele pode puxar o pano e mudar de brinquedo. Vamos ver o que o bebê faz.
(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.
(Vídeo) HG: Dois, três. vai! (Música) LS: Um, dois, três, vai! Arthur, vou tentar novamente. Um, dois, três, vai! HG: Arthur, vou tentar de novo. Um, dois, três, vai! (Música) Veja isso. Lembra destes brinquedos? Estes brinquedos aqui? Vou colocar este aqui, e eu vou dar este para você. Você pode brincar se quiser. LS: Certo, mas é óbvio que os bebês amam suas mamães. Os bebês vão dar brinquedos para suas mães quando não conseguem fazê-los funcionar. Novamente, o que importa é o que acontece quando mudamos os dados estatísticos ligeiramente. Desta vez, os bebês vão ver o brinquedo funcionar e falhar na mesma ordem, mas mudamos a distribuição das evidências. Hyowon vai conseguir uma vez e falhar uma vez, e eu também. Isso sugere que não importa quem tenta, o brinquedo está quebrado. Ele não funciona o tempo todo. De novo, o bebê terá uma escolha. A mãe dele está ao seu lado, então ela pode mudar a pessoa, e tem 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) Vou tentar de novo. Um, dois, três, vai! Hmmm.
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: Vou tentar, Clara. Um, dois, três, vai! Vou tentar de novo. Um, dois, três, vai! (Música) HG: Eu vou deixar este aqui, e vou dar este para você. Você pode brincar se quiser. (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 para cada condição, e podemos ver que as escolhas que as crianças fazem dependem da evidência observada. Então no segundo ano de vida, os bebês podem usar alguns dados estatísticos e decidir entre duas estratégias muito diferentes para agir no mundo: pedir ajuda e explorar. Eu só mostrei dois experimentos de laboratório entre centenas de outros que mostram resultados parecidos, pois o ponto essencial é mostrar que a capacidade das crianças fazerem inferências com poucos dados está por trás de toda aprendizagem cultural específica que fazemos. As crianças aprendem sobre coisas novas a partir de alguns exemplos. Elas aprendem novas relações causais a partir de alguns exemplos. Elas até aprendem novas palavras, neste caso em Língua de Sinais Americana.
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.
Quero concluir com apenas dois pontos. Se você estiver acompanhando as ciências cognitivas e do cérebro pelos últimos anos, três grandes ideias vão chamar sua atenção. A primeira é que estamos na era do cérebro. De fato, houve descobertas surpreendentes nas neurociências: a localização funcional de regiões especializadas do córtex, tornar transparentes cérebros de camundongos, ativação de neurônios com luz. A segunda grande ideia é que estamos na era dos grandes dados e do aprendizado de máquina, e isso promete revolucionar nossa compreensão de tudo, desde redes sociais até epidemiologia. E talvez ao enfrentar problemas de compreensão contextual e processamento de linguagem natural, isso pode nos dizer algo sobre cognição humana. E a terceira grande ideia é que talvez seja uma boa ideia sabermos muito sobre cérebros e termos acesso a grandes dados, pois se ficarmos como estamos, os seres humanos são falíveis, usamos atalhos, nós erramos, cometemos enganos, somos enviesados e, de várias maneiras, vemos o mundo errado. Penso que estas histórias são importantes, e elas nos dizem muito sobre o que significa ser humano, mas quero que vocês percebam que contei uma história muito diferente. É uma história sobre mentes e não sobre cérebros, é uma história sobre o tipo de computação que as mentes unicamente humanas podem fazer, que envolve o conhecimento 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 seu caminho para grandes realizações da nossa cultura, e conseguem ver o mundo direito.
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.
As mentes humanas não aprendem apenas com pequenas quantidades de dados. As mentes humanas pensam novas ideias. As mentes humanas geram pesquisa e descoberta, e as mentes humanas geram arte, literatura, poesia e teatro, e as mentes humanas cuidam de outros seres humanos: de pessoas idosas, jovens ou doentes. Nós até mesmo as curamos. Nos próximos anos, veremos inovações tecnológicas além de qualquer coisa que eu possa imaginar, mas é muito improvável que a gente veja um computador com o mesmo poder da mente de uma criança na minha geração ou na sua. Se investirmos nestes aprendizes mais poderosos e no seu desenvolvimento, nos bebês, e nas crianças, e mães, e pais, e cuidadores, e professores da mesma maneira que investimos em outras formas poderosas e elegantes de tecnologia, engenharia e design, nós não vamos apenas sonhar por um futuro melhor, vamos planejar um futuro.
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. Eu tenho uma pergunta para você. Em primeiro lugar, a pesquisa é insana. Quero dizer, quem iria projetar um experimento como esse? Eu vi isso algumas vezes, e eu ainda não acredito que isso pode estar acontecendo, mas outras pessoas fizeram experimentos semelhantes. Os bebês 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 em nossos experimentos, mas pense sobre como eles se parecem na vida real. Nasce um bebê. Dezoito meses depois, ele fala com você, e suas primeiras palavras não são coisas como bolas e patos, são coisas como "sumiu", que se refere ao desaparecimento, ou "opa", que se refere a ações intencionais. Ele precisa ser poderoso. Precisa ser mais poderoso do que tudo que eu mostrei. Eles estão descobrindo 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 eu entendi direito, o outro ponto que você levanta é que ultrapassamos a ideia sobre como nossa mente é falha e confusa, da economia comportamental e outras teorias que dizem que não somos agentes racionais. Você realmente acha que nossa mente é extraordinária e que há um gênio ali que é ignorado?
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 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 o mundo. Sabemos dos objetos e suas propriedades. Sabemos quando estão ocultos. Podemos vê-los no escuro. Podemos andar nas salas. Podemos descobrir o que outras pessoas estão pensando e falar com elas. Podemos navegar no espaço e saber números. Sabemos sobre relações causais e raciocínio moral. Fazemos isso sem esforço, por isso não percebemos, mas é assim que vemos o mundo, e é uma realização notável e muito difícil 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: Eu suspeito que há pessoas na plateia que têm esta visão sobre o poder tecnológico crescente e que refutam sua afirmação de que nunca teremos um computador com a mesma capacidade de um criança de três anos, mas está claro que, em qualquer situação, nossas máquinas têm muito a aprender com nossas crianças. LS: Acho que sim. Temos pessoas do aprendizado de máquina por aqui. Quero dizer, a gente não deve apostar em bebês ou em chimpanzés ou na tecnologia como uma questão prática, mas não é apenas uma diferença em quantidade, é uma diferença de tipo. Temos computadores incrivelmente poderosos, que fazem coisas muito sofisticadas, muitas vezes com grandes quantidades de dados. As mentes humanas fazem algo completamente diferente, e 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, isso foi maravilhoso. Muito obrigado.
LS: Thank you. (Applause)
LS: Obrigada. (Aplausos)