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 a descris concis una dintre problemele fundamentale ale științelor cognitive într-o singură remarcă. A spus: „Ştiinţele exacte sunt fascinante. Fac o grămadă de presupuneri din orice fleac care se întâmplă.” (Râsete)
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 a glumit desigur, însă avea dreptate: Știința are ceva fascinant. Studiind câteva oase, am dedus viaţa dinozaurilor. Din liniile spectrale, am dedus compoziția nebulelor. De la musculiţele de oţet, am dedus mecanismele ereditare, și din imaginile reconstruite ale sângelui care circulă prin creier, sau în cazul meu, din comportamentul copiilor foarte mici, investigăm mecanismele fundamentale ale cogniției umane. În Departamentul de Științe Cerebrale și Cognitive de la MIT, studiem capacitatea uluitoare a copiilor de a învăța atât de mult din atât de puțin și atât de repede. Ce este fascinant în științe este fascinant și legat de copii. Îndulcind citatul din Twain, este vorba despre capacitatea lor de a face deducţii complexe și abstracte corect şi rapid, din date împrăştiate şi bruiate. Vă voi oferi doar două exemple astăzi. Unul e o problemă de generalizare, iar celălalt, o problemă despre relația cauzală. Deși vă voi prezenta rezultate din laboratorul meu, acest proiect e inspirat și se datorează întregii discipline. Sunt recunoscătoare mentorilor, colegilor și colaboratorilor mei din toată lumea.
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.
Dați-mi voie să încep cu problema generalizării Generalizarea dintr-un set mic de date reprezintă pâinea si untul în știință. Sondăm un număr mic din electorat și prezicem rezultatul alegerilor naționale. Doar câțiva pacienți răspund pozitiv la un tratament într-un studiu clinic, și introducem medicamentul pe piață. E valabil numai dacă eșantionul e selectat aleator din populație. Dacă eșantionul e ales într-un fel anume dacă selectăm numai votul orășenilor sau dacă în studiile clinice ale tratamentelor bolilor de inimă, includem numai bărbați, rezultatele pot fi nereprezentative pentru întreaga populație.
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.
Cercetătorilor le pasă dacă dovezile sunt aleatorii sau nu, dar ce are asta de-a face cu bebelușii? Bebelușii generalizeză tot timpul din puţine date. Văd câteva rațe de cauciuc și învață că plutesc, sau câteva mingi și învață că sar. Astfel crează așteptări legate de rațe și mingi pe care le vor extinde la toate rațele și mingile din viața lor. Aceste generalizări pe care le fac despre rațe și mingi trebuie să le facă pentru aproape orice: pantofi și vapoare și ceară și verze și regi.
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.
Contează pentru bebeluși dacă micul fapt pe care-l observă e reprezentativ pentru o populaţie mai largă? Haideți să aflăm. Vă voi arăta două filme, câte unul pentru fiecare condiție experimentală. Deoarece veți vedea două filme veți vedea doar doi bebeluși. Oricare doi bebeluși diferă unul de celălalt în nenumărate feluri. Acești doi bebeluși sunt reprezentativi pentru grupuri distincte și diferențele pe care le veți vedea reprezintă media diferențelor dintre grupuri, în cele două condiții. Bebelușul din fiecare film poate că face exact ce vă așteptați să facă. E greu de imaginat că bebelușii ar putea fi mai minunați decât sunt. Însă ce e magic pentru mine și ce vreau să observați e contrastul dintre aceste două condiții. Singura diferență dintre aceste două filme e evidența statistică pe care o observă bebelușii. Le-am arătat bebelușilor o cutie cu mingi albastre și galbene, și studenta mea de atunci, acum colega mea la Stanford, Hyowon Gweon, a scos consecutiv trei mingi albastre din cutie. După ce le-a scos, le-a strâns în mână ca să scoată un sunet. Pentru un bebeluș e ca și o conferință TED pentru dvs. Mai bine decât atât nu se poate. (Râsete) Important e că, e relativ ușor să scoți pe rând trei mingi albastre dintr-o cutie plină cu mingi albastre. Am putea s-o facem și cu ochii inchiși. E foarte probabil să fie o probă reprezentativă. Și dacă putem scoate la noroc o minge care scoate sunete, poate că fiecare minge din cutie scoate sunete. Poate că bebelușii se vor aștepta ca și mingile galbene să scoată sunete. Mingile galbene au niște bețe ciudate la un capăt. Bebelușii ar putea face tot felul de lucruri cu ele, să le arunce sau să le lovească. Dar haideți să vedem ce fac.
(Video) Hyowon Gweon: See this? (Ball squeaks) Did you see that? (Ball squeaks) Cool. See this one? (Ball squeaks) Wow.
(Video) Hyowon Gweon: Uită-te! (Mingea scoate un sunet) Ai văzut? (Mingea scoate un sunet) Interesant. Vezi? (Mingea scoate un sunet) Oh!
Laura Schulz: Told you. (Laughs)
Laura Schulz: V-am spus. (Râsete)
(Video) HG: See this one? (Ball squeaks) Hey Clara, this one's for you. You can go ahead and play. (Laughter)
(Video) HG:Uită-te! (Mingea scoate un sunet) Hei, Clara, asta este pentru tine. Poți să te joci cu ea. (Râsete)
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: Nici nu mai trebuie să vorbesc, așa este? E bine că bebelușii generalizează, extinzând proprietăţile mingilor albastre şi la cele galbene. E impresionant că bebelușii pot învăța prin imitație, dar știm aceste lucruri de mult timp. E interesant de aflat ce se întâmplă când le aratăm bebelușilor exact același lucru – și suntem siguri de asta pentru că avem un compartiment secret de unde scoatem mingile. Tot ce schimbăm e populația aparentă din care extragem proba. De data aceasta, le vom arăta bebelușilor trei mingi albastre scoase dintr-o cutie cu mingi preponderent galbene. Puteți ghici ce urmează? Probabil n-ați putea scoate consecutiv trei mingi albastre dintr-o cutie cu mingi preponderent galbene. E imposibil în mod aleator. Asta sugerează că Hyowon, poate alegea special mingile albastre. Poate e ceva special legat de mingile albastre. Poate că numai mingile albastre scot sunete. Să vedem ce face bebelușul.
(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:Uită-te! (Mingea scoate un sunet) Vezi jucăria asta? (Mingea scoate un sunet) Oh, ce interesant. Vezi? (Mingea scoate un sunet) Asta este pentru tine, să te joci cu ea. Hai, joacă-te cu ea.
(Fussing) (Laughter)
(Îmbufnat) (Râsete)
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:Tocmai ați văzut doi bebeluși de 15 luni care fac lucruri complet diferite pe baza probabilității evenimentului pe care l-au observat. Iată rezultatele experimentale. Pe axa verticală vedeți procentajul de bebeluși care au strâns mingea în fiecare caz. E mult mai probabil ca bebelușii să generalizeze când e plauzibil ca dovezile să fie reprezentative pentru lot, decât atunci când probele sunt selectate. Aceasta ne conduce la o prognoză interesantă. Să presupunem că am scos o singură minge albastră din cutia cu mingi preponderent galbene. Nu scoateţi 3 mingi albastre la rând din cutia cu mingi preponderent galbene, dar ați putea scoate una singură albastră. Asta nu e improbabil. Şi dacă scoateţi la întâmplare ceva care chiţăie, poate că toate chiţăie. și scoate sunete, poate că fiecare minge va scoate sunete. Deși bebelușii observă mai puține dovezi pentru chiţăit şi au mai puțin de imitat când e vorba de o singură minge, decât în cazul pe care tocmai l-aţi văzut, am prezis că bebelușii vor strânge de mai multe mingi. Şi chiar ăsta a fost rezultatul. Bebelușii de 15 luni țin cont, ca și oamenii de știință, dacă proba a fost colectată aleatoriu sau nu. În funcţie de asta își construiesc așteptări despre lumea din jur, despre ce scoate sunete şi ce nu, ce să exploreze și ce să ignore.
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.
Iată un alt exemplu despre o problemă de relație cauzală. Porneşte de la problema dovezilor incerte, pe care toţi le avem, fiindcă facem parte din lume. Poate nu pare o problemă, dar devine una, când lucrurile merg prost. Acest bebeluş, de exemplu. Lucrurile nu merg bine pentru el. Nu reușește să facă această jucărie să meargă. Vă arăt un clip de câteva secunde. În mare, sunt două posibilități: s-ar putea ca el să facă ceva greșit, sau poate jucăria nu e în regulă. În următorul experiment, le vom da bebelușilor doar puțină informație statistică în favoarea uneia dintre ipoteze și vom vedea dacă o pot folosi pentru a decide diferit ce vor face. Iată experimentul.
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.
Hyowon va încerca să facă jucăria să meargă și va reuși. Apoi eu voi încerca de două ori și voi eșua ambele dăți, iar apoi Hyowon va încerca din nou și va reuși, şi asta reflectă raportul dintre mine și studenții mei politehnişti. Important e că se oferă puține dovezi, că problema nu e jucăria, ci persoana. Unii pot face jucăria să meargă, iar alţii nu. Când bebelușul va primi jucăria va avea de ales. Mama e acolo, aşa că el poate să-i dea ei jucăria, schimbând astfel persoana, dar va mai fi încă o jucărie la capătul șervetului și ar putea să tragă șervetul către el, ca să schimbe jucăria. Să vedem ce face. (Video) HG: Doi, trei. Hai! (Muzică)
(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.
LS: Unu, doi, trei, start! Arthur, voi încerca din nou. Unu, doi, trei, start! YG: Arthur, încerc eu încă o dată, bine? Unu, doi, trei, start! (Muzică) Ia uită-te. Ții minte jucăriile astea? Vezi jucăriile astea? O pun pe asta aici și ți-o dau pe asta. Joacă-te în continuare. LS: Bine Laura, dar bebelușii își iubesc mămicile. Sigur că le vor da lor jucăria când nu o pot face să meargă. Important e să aflăm ce se întâmplă când schimbăm puţin statistica. Vor vedea jucăria mergând sau nu, exact în aceeași ordine, dar modificăm distribuţia dovezilor. De data aceasta, Hyowon va reuși o dată și va eșua o data și eu la fel . Aceasta sugerează că nu contează cine încearcă jucăria. E stricată. Nu funcționează mereu. Bebelușul va avea de făcut o alegere. Mama e chiar lângă ea și ar putea schimba persoana, dar va mai fi încă o jucărie la capătul șervetului. Să vedem ce face. (Video) HG: Doi, trei, hai! (Muzică)
(Video) HG: Two, three, go! (Music) Let me try one more time. One, two, three, go! Hmm.
Dă-mi voie să mai încerc o dată. Unu, doi, trei, hai! Hmm.
LS: Let me try, Clara. One, two, three, go! Hmm, let me try again. One, two, three, go! (Music) HG: I'm going to put this one over here, and I'm going to give this one to you. You can go ahead and play. (Applause)
LS:Lasă-ma să încerc și eu, Clara. Unu, doi, trei, hai! Hmm, să mai încerc o dată. Unu, doi, trei, hai! (Muzică) HG: O voi pune pe aceasta aici, și ți-o voi da pe aceasta. Joacă-te cu ea. (Aplauze)
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: Iată rezultatele experimentului. Pe axa verticală e distribuția alegerilor în cele două cazuri. După cum vedeți, distribuția alegerilor făcute de copiii depinde de dovezile pe care le observă. În al doilea an de viață, copiii folosesc puţine date statistice ca să decidă între două strategii fundamental diferite conform cărora să acționeze în lume: să ceară ajutorul sau să exploreze. V-am arătat două experimente dintre sute de astfel de experimente în domeniu, cu concluzii similare. Concluzia e că abilitatea copiilor de face deducţii complexe din informaţii împrăştiate stă la baza învățarii culturale specifice speciei noastre. Copiii învață despre unelte noi din câteva exemple Învață noi relații cauzale din doar câteva exemple. Învață chiar și cuvinte noi, în acest caz, în limbajul american în semne.
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.
Închei cu doar două concluzii. Dacă ați fi la curent cu progresul recent dinn științe cerebrale și cognitive, trei idei principale v-ar fi atras atenția. Prima e că suntem în epoca creierului. Într-adevăr, s-au făcut descoperiri uimitoare în neuroștiințe. Regiuni specializate ale cortexului au fost localizate. Un creier de șoarece a fost făcut transparent. Neuronii au fost activați cu lumină. În al doilea rând, trăim într-o epocă cu volume masive de date și învățarea automatizată care promite să ne revoluționeze înțelegerea, de la rețelele sociale până la epidemiologie. Poate că pe măsura ce învață despre diverse imagini și cum să proceseze limbajul ne va da informații despre cogniția umană. Ultima idee importantă este că poate e bine că vom ști atâtea despre creier și că vom avea acces la date masive pentru că noi înșine, oamenii, suntem supuși erorii, tăiem colțurile, facem greșeli, avem prejudecăţi şi, în nenumărate feluri, percepem lumea greșit. Cred că toate acestea sunt exemple importante și ne dau multe informaţii despre condiția umană. Vreau să vă atrag atenția că astăzi v-am spus o poveste foarte diferită. E o poveste despre minte și nu despre creier. E o poveste despre tipurile de raţionament pe care doar mintea umană le poate face și care implică informație structurată, complexă și capacitatea de a învăța dintr-o cantitate mică de date și dovezi din puţine exemple. Fundamental, e o poveste despre cum, începând de mici și continuând pâna la marile realizări ale culturii noastre înțelegem corect lumea în care trăim.
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.
Oameni buni, mintea umană nu numai că învață din date puține Mintea umană gândește idei noi. Mintea umană generează cercetare și știință, și mintea umană generează artă și literatură și poezie și teatru și mintea umană are grijă de alte ființe umane cei bătrâni, cei tineri, cei bolnavi. Îi și vindecăm. În anii ce vor urma, vom vedea inovaţii tehnologice mai surprinzătoare decât orice mi-aș putea imagina, dar e foarte puțin probabil să vedem ceva similar puterii computaționale a creierului unui copil în decursul vieții mele sau a dvs. Dacă vom investi în acești avizi învățacei și în dezvoltarea lor în bebeluși și copii, în mame și tați, în bone și învățători, la fel cum investim în celelalte forme elegante și avansate de tehnologie, inginerie și design, nu numai că vom visa la un viitor mai bun, dar chiar vom plănui unul. Vă mulțumesc foarte mult.
Thank you very much.
(Aplauze)
(Applause)
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.
Christ Anderson: Laura, mulțumesc. Am o întrebare pentru tine. În primul rând, această cercetare e nebunească. Vreau să spun, cine ar planifica un astfel de experiment? (Râsete) L-am urmărit de mai multe ori, și încă nu pot să cred că se poate întâmpla cu adevărat dar alții au făcut experimente similare. Se verifică. Bebelușii sunt într-adevăr geniali.
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: Sunt impresionanți în experimentele noastre, imaginați-vă însă ce fac în realitate? Se naște un bebeluș şi după 18 luni îţi vorbeşte. Primele cuvinte nu-s „mingi” sau „rațe”, ci „nu mai e", referindu-se la dispariție, sau „o-o”, care se referă la acțiuni neintenționate. Este impresionant. E mai impresionant decât tot ce-am prezentat. Își deslușesc întreaga lume. Un copil de patru ani îți poate vorbi despre aproape orice. (Aplauze) CA: Dacă înțeleg bine, în pofida discuţiilor din ultimii ani,
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.
despre cât de complexă şi întortocheată e mintea noastră, comportamentul şi toate teoriile care susţin că nu suntem fiinţe raţionale, tu spui că imaginea de ansamblu e cu adevărat extraordinară și că există cu adevărat geniul care este subapreciat. LS: Un citat preferat din psihologie aparține psihologului social Solomon Asch,
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.
care a spus că principala sarcină a psihologiei e îndepărtarea vălului propriilor dovezi de pe lucruri. Luăm milioane de decizii zilnic ca să înţelegem lumea din jur. Cunoaștem obiectele și proprietățile lor, le recunoaştem acoperite sau în întuneric, ne deplasăm prin încăperi. Ne dăm seama ce gândesc alţii. Vorbim cu ei. Ne deplasăm prin spaţiu, ştim numerele, ştim despre cauză şi efect, Ştim despre raţionamente morale. Facem asta făra efort, invisibil, dar aşa înțelegem lumea. E o realizare remarcabilă şi dificil de înțeles. CA: Cred că în audiență sunt oameni care cred în progresul tehnologic rapid,
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.
care ar găsi discutabilă afirmaţia ta, că în decursul vieții noastre, un computer nu va putea face, ce face un copil de 3 ani. E însă evident, indiferent de scenariu, mașinile au atât de mult de învățat de la copiii noștri. LS: Probabil în audiență sunt experți în învățarea automată. Să nu pariați împotriva bebelușilor, cimpanzeilor sau a tehnologiei. Nu e numai o diferență cantitativă, ci e o diferenţă de categorie. Avem calculoatoare extrem de performante, care fac lucruri extrem de sofisticate, cu cantități imense de date. Mintea umană face ceva destul de diferit, și cred că e natura structurată, ierarhică a cunoașterii umane care rămâne o provocare. CA: Laura Schulz, minunată hrană pentru minte. Mulțumesc foarte mult.
CA: Laura Schulz, wonderful food for thought. Thank you so much.
LS: Thank you. (Applause)
LS: Mulțumesc. (Aplauze)