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)
මාර්ක් ට්වින් සංක්ෂිප්තව දැක්වූවා, ඥානන විද්යාවේ මා දකින එක් මුලික ගැටළුවක් හාස්යෝත්පාදක ලෙස ඔහු පැවසුවා " ඉතාම සිත් ගන්නා යමක් විද්යාවේ ඇති බව , කෙනෙකුට ආපසු ලැබෙන දේ ගැන තොග ගනින් අනුමාන කරන්න පුළුවන් කරුණු ගැන අඩුවෙන් කරදර වීමෙන් " (සිනාව)
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.
ට්වින් එය විහිළුවක් සේ අදහස් කලත් ඇත්තෙන්ම ඔහු නිවැරදියි විද්යාවේ ඉතාම සිත් ගන්නා දෙයක් පවතිනවා ඇට සැකිලි කිහිපයකින් අපි ඩයිනොසරයකුගේ පැවැත්ම ගැන අනුමාන කරනවා වර්ණාවලී රේඛාව කින් දූලි වලාවක සංයුතිය ගැනත් පළතුරු මැස්සෙකු ගෙන් ප්රවේණියේ ක්රියාකාරිත්වය ගැනත් නැවත සැකසු මොලයේ රුධිරය ගමනයේ පිළිබිඹුවකින් හෝ , මගේ කතාවේ දී නම් තරුණ ළමුන්ගේ හැසිරීමෙන් අපි උත්සාහ කරනවා මිනිස් ඥානනයේ මුලික ක්රියාකාරිත්වය ගැන යමක් පවසන්න විශේෂයෙන්, එම් අයි ටි ආයතනේ, මොළය හා ඥානන දෙපාර්තුමේන්තුවේ මගේ පරීක්ෂණාගාරයේ දී පසු ගිය දශකය මා යෙදවූයේ අභිරහසක් වටහා ගැනීමට ළමයි ඉතා කුඩා දෙයකින් විශාල දෙයක් ඉතා ඉක්මනින් ඉගෙන ගන්නේ කෙසේද යන්න ඉන් පෙනී යනවා විද්යාවේ අපුරත්වය යනු ළමයින්ගේ ද අපුර්වත්වය බව එනම් මාර්ක් ට්වින්ගේ අදහස සියුම්ව විග්රහ කලොත් සැබවින්ම එය ඔවුන් තුල ඇති උසස්,භාවාත්මක උපකල්පන කිරීමේ හැකියාවක්. වේගවත්ව සහ නිවැරදිව . විසිරුණු හා අක්රමවත් දත්ත මගින් අද මම උදාහරණ දෙකක් පමණක් දක්වන්නම් එය ගැටළුවක් සාමාන්යකරණය කිරීම ගැන අනෙක තාර්කික හේතු දැක්වීම පිළිබඳ ගැටලුව මම මගේ පර්යේෂණාගාරයේ කාර්ය ගැන පවසන්නේ වුවත් මේ උත්සාහය ක්ෂේත්රයෙන් ලද පෙලම්බවිම නිසා හා එයට ට ණයගැති යි ලොව පුරා සිටින උපදේශකවරුන්ට යහළුවන්ට සහ එක්ව වැඩකරන සියලු දෙනාට ම ස්තුති යි
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.
සාමාන්යකරණය පිළිබඳ ගැටළුවෙන් මම පටන් ගන්නම් කුඩා නියැදියක දත්ත සාමාන්යකරණයට යොදා ගැනීම විද්යාවේ එන මුලික දෙයක් කුඩා ඡන්ද කොට්ඨාසයක ඡන්ද විමසීමෙන් අපි ජාතික මැතිවරණයක ප්රතිඑලය පුරෝකථනය කරනවා රෝගීන් කිහිපදෙනෙක්ගේ ශායනික පරීක්ෂණ ප්රතිචාර බලා අපි ජාතික වෙළෙඳපළට ඖෂධ හඳුන්වා දෙනවා නමුත් මෙය වලංගු වන්නේ අපේ නියැදිය අහඹු නියැදියක් නම් පමණයි අපේ නියැදිය පරිස්සමින් තෝරගත්ත එකක් නම් කිසියම් ලෙසකට කියමු අපි නාගරිග ඡන්ද පමණක් සලකනවා එසේ නැත්නම් හර්දරෝග ප්රතිකාර ගැන කරන ශායනික පරීක්ෂණයකට පිරිමින් පමණක් යොදාගන්නවා නම් ප්රතිපල මුළු ජනගහය සඳහාම අදාල නොවේවි .
So scientists care whether evidence is randomly sampled or not, but what does that have to do with babies?
එනිසා විද්යාඥයින්ට වැදගත් අහඹු සාක්ෂ්යයි නමුත්
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.
මෙය ළදරුවන්ට අදාල වන්නේ කෙසේද ? හරි, දරුවන් ගේ සාමාන්යකරණයත් සැමවිටම කුඩා දත්ත නියැදියකින් විය යුතුයි ඔවුහු රබර් තාරාවන් දැක ඔවුන් වතුරේ පාවෙන බව දැන ගනී නැත්නම් බෝල බිම වැදී නැවත උඩ එන බව දැන ගනී ඉන් ඔවුන් බෝල සහ තාරාවන් පිලිබඳ අපේක්ෂා ඇති කර ගනී තාරාවන් සහ රබර් බෝල වලින් ලත් දැනීම ඔවුන්ගේ මුළු ජීවිතය පුරාවටම අදාල කරගනී මින් කුඩා දරුවන්ට ට තාරාවන් සහ බෝල ගැන කළහැකි සාමාන්යකරණය සැමදෙයක් සඳහාම පාහේ කිරීමට ඔවුන්ට සිදුවේ සපත්තු සහ නැව් සහ ලාකඩ සහ ගෝවා සහ රජුන්
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.
මේ නිසා ළදරුවන් ඔවුන් කුඩා දේ දෙයකකින් වුවත් විශාල සමුහයක් නියෝජනය කිරීමට හැකිවේදැයි උනන්දු වෙනවා අපි සොයාබලමු ඒ පිළිබඳ මම ඔබට චිත්රපට දෙකක් පෙන්වන්නම් එකක් පර්යේෂණයක අවස්ථා දෙකක් පිළිබඳව ඔබ චිතපට දෙකක් පමණක් බැලීමට සැරසෙන නිසා ඔබ ළදරුවන් දෙදෙනෙකු පිලිබඳව දකීවි ළදරුවන් දෙදෙනා එකිනෙකට විශාල ලෙස වෙනස් නමුත් මෙම ළදරුවන් දෙදෙනාගෙන් කණ්ඩායම් දෙකක් නියෝජනය වෙනවා සහ ඔබ දැකීමට යන වෙනස්කම් තත්වයන් දෙකක ළදරුවන් කාණ්ඩ දෙකක් අතර සාමාන්ය වෙනස එක් එක් චිත්රපටයෙහි ඔබට දකින්නට ලැබේවි ළදරුවෙක් විසින් කළ හැකි යයිඔබ නියත වශයෙන් අපේක්ෂිත දෙයක් ළදරුවන් තුල ඇති මේ අපුර්වත්වය අපට තවත්නම් වැඩි කල නොහැකියි නමුත් මට හිතෙන සේ අපුර්ව දෙය නම් ඔබගේ අවධානය යොමුකළ යුතු දෙය නම් මෙම තත්වයක් දෙකෙහි ඇති වෙනසයි එයට හේතුව නම් මෙම චිත්රපට දෙකේ ඇති එක ම වෙනස මෙම ළදරුවන විසින් නිරීක්ෂණය කරන සංඛ්යානමය සාක්ෂි වල වෙනස යි අපි මේ දරුවන්ට නිල් සහ රතු බෝල ඇති පෙට්ටියක් පෙන්වනවා එකල මගේ උපාධි සිසුන් හා දැන් ස්ටන්ෆාර්ඩ් Hyowon Gweon හි සගයින් එකින් එක නිල් බෝල තුනක් පෙට්ටියෙන් ගන්නවා බෝල එලියට ගනිද්දී ඇය ඒවා තෙරපනවා එවිට බෝල වලින් හඬක් එනවා එමෙන්ම ඔබ ළදරුවෙක් නම් එය හරියට 'ටෙඩ්' කතාවක් වගේ මිට වඩා එය වැඩි දියුණු වෙන්නේ නෑ නමුත් මෙහි වැදගත් දේනම් එක දිගට බෝල තුනම ගැනීම පහසුයි වැඩි පුරම නිල් බෝල ඇති පෙට්ටියකින් ඇස් වසාගෙන වුවත් ඔබට එය කළ හැකියි මේ ගහනයෙන් නම් එය අහඹු නියැදුමක් අහඹුලෙස පෙට්ටියෙන් යමක් ගත්විට එයින් ශබ්දයක් නිකුත් වේ නම් ඇතැම්විට පෙට්ටියේ ඇති සියලුම දෙයින් ඒ ශබ්දය නිකුත් විය හැකයි ඇතැම් විට කහපැහැති බෝල වලින්න්ද හඬක් එතැයි දරුවෝ අපේක්ෂා කරාවි කහ පාට බෝල වල කෙළවරක කෝටුවක් වැනි දෙයක් තිබෙනවා මේ නිසා එයින් ළදරුවන්ට වෙනත් දෙයක් කිරීමට පුළුවන් ඉන් තලන්න හෝ වේගයෙන් පහර දෙන්න පුළුවන් එහෙත් අපි බලමු ඔවුන් කුමක් කරාවි දැයි කියා
(Video) Hyowon Gweon: See this? (Ball squeaks) Did you see that? (Ball squeaks) Cool. See this one? (Ball squeaks) Wow.
Hyowon Gweon:"මේක දැක්ක ද ? ( බෝලය මිරිකයි ) ඔබ එය දැක්ක ද ? හොඳයි මේකත් දැක්කද බෝලය මිරිකයි ෂාහ්
Laura Schulz: Told you. (Laughs)
Laura Schulz::මම කිවා නේ සිනහව
(Video) HG: See this one? (Ball squeaks) Hey Clara, this one's for you. You can go ahead and play. (Laughter)
වීඩියෝව HG මේ බලන්න බෝලය මිරිකයි ක්ලාරා මේක ඔයාට දැන් සෙල්ලම් කරන්න සිනාව
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: මට කීමට දෙයක් නැ නේද ඔව් , එය කදිමයි ළදරුවන් නිල් බෝල වල ලක්ෂණ කහ බෝල වලට සාමාන්යකරණය කිරීම එමෙන්ම අපව අනුකරණයෙක් ළදරුවන් ඉගෙනීම චමත්කාරජනකයි එහෙත් ළදරුවන් පිලිබඳ මෙවැනි දේ අප බොහෝ කල් සිට දන්නා දේවල් ඉතාම සිත්ගන්න ගැටළු ව නම් අපි එකමදේ ළදරුවන්ට පෙන්වුවොත් කුමක් වේවිද එකම දේ බවඅපට සහතිකවිය හැක්කේ සැඟවූ වෙනම කොටසකින් අප බෝලය ගන්න නිසා , නමුත් මෙහිදී අපි වෙනස් කරන්නේ බෝලය ලබාගන්න ජනගහනය පමණයි මෙවර ළදරුවන්ට නිල් පට බෝල තුනක් පෙන්වනවා වැඩිපුරම කහ පාට බෝල තිබෙන පෙට්ටියකින් දැන් කුමක් වේ යයි සිතන්නේද ? ඔබ අහඹු ලෙස එක දිගට නිල් පාට බෝල තුනක් ගනීවි (ඇතම් විට එසේ නොවේවි) වැඩිපුරම කහපාට බෝල ඇති පෙට්ටියකින් මෙය සත්ය අහඹු සාම්පලයකින් ගත් සාධකයක් නොවේ මෙම සාක්ෂිය හඟවනවා ඇතැම් විට හොය්වොන් ඕනෑකමින්ම නිල බෝල ක් ගත බව ඇතැම්විට නිල බෝල වල යම් විශේෂත්වයක් තිබිය හැකියි ඇතැම් විට නිල් බෝල පමණක් හඬ නගනවා විය හැකියි ළදරුවන් කරන්නේ කුමක් දැයි බලමු
(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.
වීඩියෝව HG: මෙය දැක්කාද?(බෝලය මිරිකයි) මේ සෙල්ලම් බඩු ව දැක්කාද ? (බෝලය මිරිකයි) ඕහෝ ඒක හොඳයි නේද බලන්න ? (බෝලය මිරිකයි ) දැන් මේක ඔයාට සෙල්ලම් කරන්න , දැන් සෙල්ලම් කරන්න
(Fussing) (Laughter)
(කලබල වෙයි ) (සිනාව)
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: ඔබ දැන් දුටුවේ මාස 15 වයසැති කුඩා ළමුන් දෙදෙනෙක් සම්පුර්ණයෙන් වෙනස් දෙයක් කරනවා ඔවුන් නිරීක්ෂණය කල සාම්පලයේ සම්භාවිතවය අනුව පමණක් දැන් මට පරීක්ෂණයේ ප්රතිපල පෙන්වීමට ඉඩ දෙන්න සිරස් අක්ෂයේ ඔබ දකින්නේ එක එක අවස්ථාවේදී බෝලය තෙරපු ළදරුවන්ගේ ප්රතිශයයි ඔබට පෙනෙන සේ දරුවන් සාක්ෂි සාමාන්යකරණයට වැඩි නැඹුරුවක් දක්වන්නේ සාක්ෂි තෝරාගැනීමකට වඩා සාක්ෂි සත්ය ලෙස ජනගහනය නියෝජනය වන්නේ යයි පෙනෙනවිට ය මෙය සතුටු දනවන පුරෝකතනයකට මග පාදයි ඔබ වැඩිපුරම කහ පැහැති බෝල ඇති පෙට්ටියෙන් එක නිල් බෝලයක් ගත්තේ යයි සිතමු ඔබ එක දිගට නිල් පාට බෝල තුනක් අහඹු ලෙස කහ පාට පෙට්ටියෙන් ගන්නේ නම් නමුත් ඔබට අහඹු ලෙස එක නිල බෝල සාම්පලයක් ගත හැකියි එය නොවියහැකි( අසමභාව්ය )සාම්පලයක් නොවේ ඔබට අහඹු ලෙස පෙට්ටියෙන් හඬක්එන යමක් ගැනීමට හැකි නම්; ඇතැම් විට පෙට්ටියේ ඇති සෑම දෙයක්ම හඬක් දේ මෙහිදී ළදරුවන් ශබ්දය ගැන සක්ෂී අඩුවෙන් දුටුවද අනුකරණය ට කිරීමට ක්රියාවන් අඩු වූ විට ද එක බෝලයක් ගන් මේ අවස්ථාවේ දී ,ඔබ දුටු අනෙක් තත්වයට වඩා ළදරුවන් එය වැඩියෙන් තෙරපන බව අප පුරෝකථනය කලා එයයි අප හරියටම සොයාගන්න ලද්දේ මේ අනුව වයස 15 ක දරුවන් විද්යාඥයන් වැනිය සාක්ෂි අහඹු සාම්පලයක් ද නැද්ද යන්න සලකයි එයින් ලෝකය ගැන අපේක්ෂා ඇතිකර ගනියි ගනියි ශබ්දයක් එන්නේ හෝ නොඑන්නේ කුමකින්ද කුමක් ගවේෂණය කලයුතුද කුමක් නොතැකිය යුතුද
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.
තවත් උදාහරණයක් පෙන්වීමට ඉඩ දෙන්න මෙවර හේතුඵල තර්කනය පිලිබඳ ගැටළුවක් එය ව්යාකූල සාක්ෂි පිලිබඳ ප්රශ්නයකින් ඇරඹෙනවා එය අපි හැමෝම සතුයි මෙනිසයි අප ලෝකයේ කොටසක් වන්නේ ඔබට මෙය ගැටළුවක් ලෙස නොපෙනේවි නමුත් බොහෝ ප්රශ්න මෙන් යමක් වරදුනවිටදී පමණක් එය ගැටළුවක් වේ මේ ළදරුව උදාහරණක් ලෙස ගන්න ඔහුට දේවල් වරදිනවා මේ සෙල්ලම් බඩුව ක්රියා කරවීමට ඔහුට අවශ්ය වුවත් නොහැකියි මම ඔබට තත්පර කිහිපයක දර්ශනයක් පෙන්වනන්ම් පුළුල්ව, මෙහි දේවල් දෙකක් විය හැකියි ඇතැම්විට ඔහුට වැරදුනා විය හැකියි නැත්නම් සෙල්ලම බඩුවේ දෝෂයක් විය හැකියි මේ නිසා මීළඟ පර්යෙෂණයේ දී සංඛයාණමය දත්ත ස්වල්පයක් දරුවාට ලබා දෙනවා එක උපන්යාසයකට වඩා අනෙකට වඩාත් ගැලපෙන ලෙස අපි බලමු දරුවන් ඒවා භාවිත කර කලයුතු දේ ගැන වෙනස් තිරණයක එලබෙනවා දැයි
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.
මෙයයි ඒ අවස්ථාව හ්යෝවොන් සෙල්ලම් බඩුව නිවැරදිව ක්රියා කරවනවා මම දෙපාරක් උත්සාහ කර අසාර්ථක වෙනවා මීළඟට හ්යෝවොන් නැවත උත්සාහ කර සාර්ථක වෙනවා මෙය දල වශයෙන් මා මගේ උපාධි සිසුන්ට ඇති සම්භන්දයේ ස්වභාවය පෙන්වනවා තාක්ෂණය සම්භන්ධයෙන් මෙහි වැදගත්ම දෙය නම් මෙහි ගැටලුව පුද්ගයාගේ බවත් සෙල්ලම් බඩුවේ නොවන බවටත් සාක්ෂ්ය තිබීමයි සමහර මිනිසුන්ට සෙල්ලම බඩුව ක්රියාකරවිය හැකියි සමහරුන්ට නොහැකියි දැන් දරුවට සෙල්ලම් බඩුව ලැබුණු විට ඔහු උත්සාහ කර යි ඔහුගේ මව එතන සිටි එනිසා ඔහුට එය උත්සාහ කර මවට ලබාදි පුදගලයා වෙනස් කල හැකියි එහෙත් රෙදි කැබැල්ලේ තවත් සෙල්ල්මදුවක් තිබේ රෙදි කබෙල්ලෙන් අද ඔහුවෙත එය ලබා ගත හැකියි
(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.
අපි බලමු දරුවා කුමක් කරන්නේදැයි HG: එකයි දෙකයි හරී.. (සංගීතය) LS: එකයි දෙකයි තුනයි හරී ! YG: ආර්තර්, මම නැවත කරන්නද ? එකයි දෙකයි තුනයි, හරි ආතර් මම නැවත කරන්නම එකයි දෙකයි තුනයි හරි බලන්න මේ දිහා දැන් , මේක මතකද දුටුවා නේද ,මම් මේක මෙතනින් තියනවා මම මක ඔයාට දෙනවා, ඔය දැන් සෙල්ලම් කරන්න ඇත්තටම දරුවන් සෙල්ලම් බඩුව මවට දෙනවා LS: හොඳයි, ලෝරා එත් ඇත්තටම දරුවෝ ඔවුන්ගේ මවට ආදරෙයි ඇත්තෙන්ම ඔවුන් සෙල්ලම් බඩුව මවට දෙනවා ඔවුන්ට එය ක්රියාකරවීමට නොහැකි වන විට නැවත වැදගත් වන්නේ සංක්යනාමය දත්ත මදක් වෙනස් කල විට වන්නේ කුමක්ද යන්නයි මෙවර දරුවන් දකිනවා සෙල්ලම් බඩුව ක්රියාකර නැවත අක්රිය වනවා නමුත් අපි සාක්ෂි ව්යාප්තිය වෙනස් කරනවා මෙවර හොයිවොන් සහ මම සාර්ථක වී නැවත අසාර්ථක වනවා මෙවර හැඟෙන්නේ කවුරුන් උතසහ කලත් සෙල්ලම් බඩුව කැඩී ඇති බවයි නැවත දරුවන්ට අවස්තාවක් ලැබෙනවා ඇගේ මව ඇය ලගින් සිටිනවා මෙනිසා ඇයට පුද්ගලයාව වෙනස් කරන්න පුළුවන් එමෙන්ම තවත් සෙල්ලම් බඩුවක් රෙදි කැබැල්ල අග තිබෙනවා ඇය කරන්නේ කුමක්ද බලමු
(Video) HG: Two, three, go! (Music) Let me try one more time. One, two, three, go! Hmm.
(HW) දෙකයි තුනී හරි මම නැවතත් කරන්නම් එකයි දෙකයි තුනයි හරි හ්ම්ම්
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)
මම කරන්නම් ක්ලාරා එකයි දෙකයි තුනයි හරි හ්ම්ම් මම නැවතත් කරන්නම් එකයි දෙකයි තුනී හරි HG: මම මක මෙතනින් තියල මේක ඔයාට දෙනවා දැන් ඔය සෙල්ලම් කරන්න (අත්පොලසන් )
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.
මම ඔබට පර්යේෂනයේ ප්රතිපල පෙන්වන්නම් සිරස් අක්ෂයේ ළමුන්ගේ එක එක අවස්ථාවේ තේරීමේ ව්යාප්තිය දක්වනවා එමන්ම ඔබ දකිනවා දරුවන්ගේ තේරීමේ ව්යාප්තිය නිරීක්ෂකයාගේ සාක්ෂ්ය මත පදනම්ව ඇතිබව මෙනිසා දෙවන වසරේදී දරුවන්ට සංඛ්යානමය දත්ත එත ස්වල්පයකින් මුලික උපායමාර්ග දෙකක වෙනස තිරනය කර ක්රියා කිරීමට උදව් ඉල්ලීමට සහ ගවේෂණයට මම පෙන්වුයේ විද්යාගාර පර්යේශන දෙකක් ක්ෂේත්රයේ සියයක් පමණවූ පර්යේෂණ අතරින් එම කරුණම දක්වන තීරණාත්මක කරුණ නම් විසුරුණු දත්ත මගින් ප්රබල අනුමාන කිරීමේ ළමුන්ගේ හැකියාවයි අප කරන වාර්ගික, සංස්කෘතික අධ්යයන මත පදනම් වන බවයි උදාහරණ කිහිපයින් ළමුන් උපකරණ ගැන උගනියි උදාහරණ කිහිපයකින් නව හේතුපල සම්භන්ධතා උගනියි එමෙන්ම ඔවුන් අලුත් වචන උගනියි, මෙහිදී නම් ඇමරිකානු සංඥා භාෂාව
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.
කරුණු දෙකකින් ම මෙය නිම කරන්නම් ඔබ පසු ගිය වසර තුල මොලය සහ සංජානන ගැන හදාරන්නේ නම් වැදගත් අදහස් තුනකට අවධානය යොමුවේවි එක , මෙය මොලය හා බැඳුනු යුගය බව සහ ස්නායු විද්යාවේ පුදුමාකාර සොයාගැනීම් තිබීම එක් එක කාර්යන් සඳහා වෙන්වූ කොටස් බාහිකයේ ඇතිබව මියන්ගේ මොලය විනිවිද දැකීම , නියුරෝන අලෝකය මගින් ක්රියා කරවීම දෙවන වැදගත් අදහස මෙය විසල් දත්ත වල හා යාන්ත්රික බුද්ධි යුගය බව යාන්ත්රික උගැනුම, සමාජ සබඳතා සිට වසංගත අධ්යයනය දක්වා අවභෝදය පුළුල් කිරිමට සමත් වේ ඇතැම්විට එය දර්ශන හඳුනාගැනීම සහ ස්වාධවික ස්වභාවික භාෂා සැකසුම් ගැටළු විමසමින් මිනිස් ඥානන ය පිලිබඳ යමක් අපට පවසයි. එමෙන්ම ඔබ මීළඟට අසන අදහස වැදගත් ඇතැම් විට මොලය ගැන වඩාත් දැන ගැනීම සහා විසල් දත්ත ලබා ගැනීමේ ඉහල අවකාශයත් අප සතුවූ උපක්රමය (මොලයෙන්) ම කිරීම , මිනිසුන් වරද්දනවා , කෙටි මාර්ග සොයනවා අපි ට වැරදීම් වෙනවා අප පක්ෂග්රාහී වෙනවා සහ විවිධ අයුරින් ලෝකය වැරදි ලෙස දකිනවා මම හිතනවා මේ සෑම දෙයක් ම වැදගත් මින් මිනිසා ගැන මහත් සේ පැවසෙනවා නමුත් අද දුටු මින් වෙනස් වූ කතාවට අවධානය යොමු කරන්න එය මනස පිලිබඳ මිස මොලය පිලිබඳ කතාවක් විශේෂයෙන්ම මිනිසුන්ගේ මනසින් කළහැකි ගණන හැකියාව ගැනයි ඒ කුඩා දත්ත ස්වල්පයකින් , සාක්ෂ්ය කිහිපයකින් උසස් හා ව්යුහගත දැනුම උගැනුම් හැකියාවයි දුටුවේ උදාහරණ කිහිපයක්. මුලිකවම එය ළමුන් ලෙස පටන් ගෙන ඉහල ජයග්රහණ තෙක් සමාජයේ ක්රියාකිරීමයි. අප නිවැරදිව ලෝකය දකියි .
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.
මිනිසා දත්ත ස්වල්පයකින් ඉගෙනීම පමණක් නොව අලුත් අදහස් ද සිතනවා. මිනිස් මනස පර්යේෂණ සහ සොයාගැනීම් කරනවා මිනිස් මනස කලාව, සාහිත්ය , කවි සහ රැඟුම් කරනවා මිනිස මනස අනික් මිනිසුන් ට සලකනවා වයසක , තරුණ , ගිලන් වු .ඔවුන් ව සුවපත් කරනවා ඉදිරියේදී සිතා ගැනීමටවත් නොහැකි වූ තාක්ෂණික නව්යතා අපි දකිනවා නමුත් මිනිස් දරුවෙක් ගේ ගණනය හැකියා වට අසන්න විය හැකි දෙයක් දැකීමට ඉතාමත් අපහසු වේවි ඔබේ හෝ මගේ ජිවන කාලය තුලදී අපි මෙම බලවත් ඉගෙනුම් කරුවන් ගේ සංවර්ධනය වෙනුවෙන් ආයෝජනය කළහොත් ළදරුවන් සහ දරුවන් වෙනුවෙන් මව් වරු සහ පියවරු වෙනුවෙන් රැකබලා ගන්නන් සහ ගුරුවරුන් වෙනුවෙන් , අප අනිකුන් තාක්ෂනය , ඉදිකිරීම් සහ සැලසුම් සඳහා අලංකාර ලෙස ආයෝජනය කරන මෙන් ආයෝජනය කරන්නේ නම් වඩා හොඳ අනගතය සිහිනයක් නොවනු ඇත එවැන්නක් සඳහා සැලසුමක් වේවි
Thank you very much.
ඉතමත් ස්තුතයි ඔබට
(Applause)
(අත්පොලසන්)
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.
ස්තුති ලොරා. මට ප්රශ්න කිහිපයක් අසන්නට තිබෙනවා පළමුව පර්යේෂණය විකාරයක්, කවුරුන් එවැනි පර්යේෂණයක් සැලසුම් කරයිද (සිනා ) මම කිහිපවතාවක් ම දැක තිබෙනවා සහ තවමත් අවන්කවම වීශ්වාස කරන්නේ නැහැ එය සැබෑවක් වේ යයි. අනික් අයත් සමාන පර්යේෂණ සිදු කර තිබෙනවා . එය පිරික්සීමට ළදරුවන් එතරම්ම සැබැවින්ම බුද්ධිමත්
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: අප පර්යේෂණයේදී ඔවුන් ඉතා සිත් ගන්න සුළුයි නමුත් සැබෑ ජිවත්යේදී සිදුවනදේ සිතන්න දරුවෙක් ලෙස පටන් ගෙන මාස 18 කට පසු ඔබට කතා කරයි ඔවුනේ පළමු වචන බෝල සහ තාරාවන් වැනි දේ නොවේ ඒවා "අතුරුදහන් වූ දේවල් " ඒවා "අතුරුදහන් වූ දේවල් " "ඌ- ඔහ් " මෙය සිත මතා නොකරන කාර්ය ගැන හැඟවෙයි එය බලගතු විය යූතුයි එය ම ඔබට පෙන් වූ දෙයට වඩා බලගතු විය යුතයි . ඔවුන් මුළු ලොවම හසු කර ගන්නවා අවුරුද හතරක දරුවෙකුට ඕනෑම දෙයක් කතා කල හැකියි (අත්පොලසන්)
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: මා නිවැරදිනම් ඔබ දැක වූ මීළඟ කරුණ නම් අපි මේ සියලුම කාලය ගත කලා මනස කෙතරම් අප්රසන්න හා කරදරකාරිද පෙනෙන, හැසිරීම් ආර්ථික විද්යාව හා බැඳුනු සියලුම න්යායන් අනුව තාර්කික පුද්ගලයන් නොවේ ඔබ පවසන්නේ මෙම විශාල කතාව කොතරම් අසාමාන්යද එහි නිසි ඇගයුම් නොවූ සුවිශේෂී අයෙක් සිටි
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: මා ඉතා කැමතිම මනෝවිද්යාවේ කියමක් නම්සමාජ මනොවිද්ය්න්ඥ Solomon Asch ගේ ඔහු පැවසුවේ මනෝවිද්යාවේ මුලික කාර්යක් නම් ස්වයං ප්රත්යක්ෂ බවේ වැස්ම ඉවත් කලයුතු බවයි එදිනෙදා වැඩි වශයෙන් ගන්න තීරණවල ප්රමාණාත්ම පිළිවෙල ලෝකය නිවැරදිව තේරුම් කර දෙයි දේවල් සහ සහ ඒවායේ ලක්ෂය ඔබ දනී ඒවා වැලක් වුවිට ඔබ දනී . අදුරේදීද ඔබ ඒවා දනී කාමර හරහා ඔබට ගමන් කල හැකියි අනිත් මිනිසුන් කියන දෙය ඔබට වැටහ ගත හැකියි ඔවුන්ට කතා කල හැකියි ඔබට අවකාශය ක්රියාත්මක කල හැකියි , ඔබ අංක පිලිබඳ දනී ඔබ හේතු සම්බන්දතා දනී, ඔබ සදාචාරාත්මක විචාරය දනී ඔබ මේවා ඉබේම කරයි , අපි එය නොදකියි නමුත් අප ලෝකය වැටහ ගන්නේ එලෙසයි , එය විශිෂ්ටයි දිනාගැනීම් තේරුම් ගැනීම අපහසුයි
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: ප්රේක්ෂකාගාරයේ මිනිසුන් ඇති බව සක සහිතයි මෙම තාක්ෂණික බලය පිලිබඳ අදහස් ඇති අය ඔබගේ ප්රකශයට එකඟ නොවේ. , එනම් කිසිදා පරිගණකයට කල හැකි දේ අවුරුදු තුනක ළමයකුට කලහි බවට නමුත් ඕනෑම අවස්ථාවක පැහැදිලි දෙය නම් යන්ත්ර වලට සින්ගිත්තන්ගෙන් දන ගැන්මට ඇතිදේ බොහෝය යන්නයි LS: යාන්ත්රික හැදෑරීම කරන අය මෙහි ඇති මා හිතනවා ඕන ළදරුවන් හෝ චිම්පන්සින් ගැන ඔට්ටු නොඅල්ලනු ඇති එමෙන්ම තාක්ෂනය ගැනත් නමුත් එය ප්රමාණාත්ම වෙනසක් නොවේ එය දේවල් වල වෙනසයි ඉතාම වේගවත් පරිගනක අප සතුයි ඒවා එතම අති නවීන දේ කරයි එත විශාල දත්ත ඇසුරින් මිනිස් මනස මෙයට වැඩ වෙනස් දෙයක් කරයි මෙය ව්යුහගත සහ දැනුමේ දුරවලියක්අනුව වෙනස් කම් වෙයි
CA: Laura Schulz, wonderful food for thought. Thank you so much.
සිත්ගන්න සුළු සිතන්නට යමක්
LS: Thank you. (Applause)
ස්තුතියි