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)
มาร์ก ทเวน ได้สรุปสิ่งที่ฉันเห็นว่า เป็นปัญหาพื้นฐานอย่างหนึ่งใน สาขาประชานศาสตร์ (cognitive science) ด้วยคำพูดหนึ่งที่คมคาย เขากล่าวว่า "มีเรื่องหนึ่งที่น่าทึ่ง เกี่ยวกับวิทยาศาสตร์ เราได้กำไรมหาศาลผ่านการเดา จากการได้ความจริงมาเพียงเล็กน้อย" (เสียงหัวเราะ)
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.
แน่นอนว่า ทเวนตั้งใจให้เป็นมุก แต่เขาก็พูดถูก มันเป็นเรื่องที่น่าทึ่งในวิทยาศาสตร์ จากกระดูกไม่กี่ชิ้น เราอนุมานการมีอยู่ของไดโนเสาร์ จากเส้นสเปกตรัม เราอนุมานโครงสร้างของเนบิวลา จากแมลงหวี่ เราพบกลไกการถ่ายทอดทางพันธุกรรม และจากภาพจำลอง การไหลของเลือดในสมอง หรือในกรณีของฉัน จากพฤติกรรมของเด็กเล็ก เราพยายามจะเรียนรู้ เกี่ยวกับกลไกพื้นฐาน ของระบบประชานในมนุษย์ โดยเฉพาะ ในห้องทดลองของฉัน ที่ภาคประชานศาสตร์และสมองที่ MIT ฉันใช้เวลาทั้งทศวรรษที่ผ่านมา พยายามไขปริศนา ว่าเด็กสามารถเรียนรู้ได้อย่างมหาศาล จากข้อมูลที่น้อยนิดในเวลารวดเร็วได้อย่างไร เพราะจริง ๆ แล้ว สิ่งที่น่าอัศจรรย์เกี่ยวกับวิทยาศาสตร์ ก็เป็นสิ่งที่น่าอัศจรรย์ในเด็กด้วย ซึ่ง ถ้านำคำของมาร์ก ทเวน มากล่าวให้ไพเราะขึ้น ก็คือความสามารถของเด็ก ในการอนุมานที่สมบูรณ์ที่เป็นนามธรรม อย่างรวดเร็วและแม่นยำ จากข้อมูลเพียงเล็กน้อยและมีสิ่งรบกวน ฉันจะยกตัวอย่างให้คุณได้ดูในวันนี้ สองตัวอย่าง อย่างแรกเกี่ยวกับปัญหาของการวางนัยทั่วไป อย่างที่สองคือปัญหาเกี่ยวกับการหาเหตุผล และแม้ว่าฉันจะกล่าวถึงงาน ในห้องทดลองของฉัน งานชิ้นนี้ได้แรงบันดาลใจจากภาคสนาม ฉันรู้สึกขอบคุณที่ปรึกษา เพื่อนร่วมงาน และผู้ให้ความร่วมมือทุกท่านทั่วโลก
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.
เราเริ่มที่ปัญหาเกี่ยวกับการวางนัยทั่วไปก่อน การวางนัยทั่วไปจากข้อมูลตัวอย่างจำนวนน้อย เป็นสิ่งพื้นฐานสำหรับวิทยาศาสตร์ เราเก็บรวมรวมผลโพลคะแนนโหวต จากผู้มีสิทธิเลือกตั้ง จากนั้นเราทำนายผลของการเลือกตั้งได้ เราเฝ้าดูว่าคนไข้จำนวนหนึ่ง ตอบสนองต่อการรักษาในการทดลองอย่างไร จากนั้นเราก็ขายยาออกสู่ตลาด แต่นี่เป็นไปได้ ก็ต่อเมื่อเราต้องสุ่มตัวอย่างจากประชากร หากว่าตัวอย่างเป็นสิ่งที่จงใจเลือก ไม่ว่าจะเลือกอย่างไร เช่น เราเก็บผลโพลจากผู้คนเพียงแค่ในเมือง หรือในการทดลองทางคลินิก เพื่อรักษาโรคหัวใจ เราเลือกมาแค่ผู้ชาย ผลที่ได้ออกมาไม่สามารถนำมาสรุปใช้ กับประชากรทั้งหมดได้
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.
ดังนั้น นักวิทยาศาสตร์ต้องคำนึงว่า หลักฐานเป็นตัวอย่างสุ่มหรือไม่ แต่นั่นเกี่ยวกับเด็กเล็ก ๆ อย่างไร เด็กเล็กจะต้องหาข้อสรุปจากข้อมูล ที่ได้จากตัวอย่างกลุ่มเล็ก ๆ ตลอดเวลา พวกเขาเห็นเป็ดยางเพียงไม่กี่ตัว และเรียนรู้ว่าพวกมันนั้นลอยน้ำได้ หรือเห็นลูกบอลเพียงไม่กี่ลูก แล้วรู้ว่าพวกมันสามารถเด้งได้ พวกเขาจะพัฒนาความคิด เกี่ยวกับเป็ดและลูกบอล ที่จะอยู่กับพวกเขา ไปตลอดชีวิต และการหานัยทั่วไป ที่เด็กเล็กต้องทำกับเป็ดและบอลนั้น พวกเขาต้องทำกับทุกสิ่งรอบตัว เช่ นรองเท้า เรือ แว็กซ์ กะหล่ำปลี พระราชา
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.
ดังนั้น เด็กเล็กนั้นต้องสนใจ หลักฐานเล็กน้อยที่พวกเขาเห็น ว่าเป็นเรื่องที่สามารถนำมาใช้ กับประชากรกลุ่มที่ใหญ่ขึ้นได้หรือไม่ เรามาดูกัน ฉันจะให้คุณดูภาพยนตร์สองเรื่อง แต่ละเรื่องเป็นการทดลองกรณีหนึ่ง ๆ และเพราะคุณจะได้ดูภาพยนตร์แค่สองเรื่อง คุณก็จะเห็นเด็กน้อยเพียงแค่สองคน และเด็กที่ไหนสองคน ก็จะแตกต่างกันอย่างมากมาย แต่เด็กสองคนนี้เป็นตัวแทนของกลุ่มเด็กเล็ก และความแตกต่างที่คุณกำลังจะได้ดูนั้น จะแสดงถึงความแตกต่างระหว่างกลุ่ม เกี่ยวกับพฤติกรรมเด็กในกรณีต่าง ๆ ในภาพยนตร์แต่ละเรื่อง คุณจะได้เห็นเด็กน้อย ทำสิ่งที่คุณคิดไว้อยู่แล้วว่าพวกเขาจะทำ และเด็กเหล่านี้ ก็สามารถทำอะไรได้เหลือเชื่ออยู่แล้ว สำหรับฉันนั้น สิ่งเหลือเชื่อ และสิ่งที่ฉันต้องการที่ให้พวกคุณจะสนใจดู ก็คือ ความแตกต่างระหว่างสองกรณีนี้ เพราะสิ่งเดียวที่ต่างกัน ระหว่างภาพยนตร์สองเรื่องนี้ ก็คือ หลักฐานทางด้านสถิติ ที่เด็กเล็กเหล่านี้จะได้เห็น เราจะโชว์กล่องที่เต็มไปด้วยลูกบอล สีน้ำเงินและสีเหลือง นักศึกษาของฉันในตอนนั้น ตอนนี้เป็นเพื่อน ร่วมงานที่สแตนฟอร์ด คือ Hyowon Gweon จะดึงเอาบอลสีน้ำเงินออกจากกล่อง ต่อกันสามลูก และเมื่อเธอดึงบอลเหล่านั้นออกมา เธอก็จะบีบมันไปด้วย บอลเหล่านี้จะส่งเสียง และถ้าพวกคุณคือเด็กคนนั้น นั่นเป็นเหมือนกับดู TED Talk ไม่มีอะไรเจ๋งกว่านี้แล้ว (เสียงหัวเราะ) แต่สิ่งสำคัญก็คือ มันง่ายมากที่จะดึงเอา บอลสีน้ำเงินออกมาเรียง ๆ กัน จากกล่องที่เต็มไปด้วยบอลสีน้ำเงิน คุณสามารถปิดตาทำมันได้ด้วยซ้ำ มันน่าจะเป็นการเลือกสุ่มจาก กลุ่มประชากรนี้ และเมื่อคุณล้วงลงไปในกล่องอย่างสุ่ม ๆ แล้วดึงเอาบางสิ่งที่ส่งเสียงได้ออกมา เราก็อาจสรุปได้ว่า ทุกอย่างในกล่องนั้นส่งเสียงได้ ดังนั้นเด็ก ๆ ก็ควรจะคิดว่าลูกบอลสีเหลือง ก็จะส่งเสียงร้องได้เหมือนกัน แต่ว่าบอลสีเหลืองเหล่านั้นมีแท่ง ยาวดูแปลก ๆ ที่ยืดออกมา ดังนั้น เด็ก ๆ จะเล่นอะไรอย่างอื่นกับมันก็ได้ ถ้าปรารถนา พวกเขาสามารถตีมันรัว ๆ และแรง ๆ แต่มาดูกันว่าเด็ก ๆ จะทำอะไร
(Video) Hyowon Gweon: See this? (Ball squeaks) Did you see that? (Ball squeaks) Cool. See this one? (Ball squeaks) Wow.
(วีดิโอ) โยวอน จวอน : ดูนี่นะจ๊ะ (เสียงบอล) เห็นไหมจ๊ะ (เสียงบอล) เจ๋งใช่ไหมล่ะ ดูนี่นะจ๊ะ (เสียงบอล) ว้าว
Laura Schulz: Told you. (Laughs)
ลอร่า: บอกคุณแล้ว (เสียงหัวเราะ)
(Video) HG: See this one? (Ball squeaks) Hey Clara, this one's for you. You can go ahead and play. (Laughter)
(วีดิโอ) โยวอน: ดูนี่นะจ๊ะ (เสียงบอล) คลารา อันนี้ของหนูจ้ะ เล่นกับมันได้ตามสบายเลย (เสียงหัวเราะ)
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.
ลอร่า: ฉันไม่ต้องพูดบรรยายเลยนะ เป็นเรื่องดีที่เด็กสามารถวางนัยทั่วไป เกี่ยวกับคุณสมบัติ ของบอลเหลืองว่าเหมือนกับน้ำเงิน น่าประทับใจมากที่เด็กน้อยนั้นสามารถ เรียนรู้เลียนแบบเรา แต่เรารู้เรื่องราวเช่นนี้เกี่ยวกับเด็ก ๆ มานานมากแล้ว คำถามที่น่าสนใจมาก ๆ ก็คือ เกิดอะไรขึ้นเมื่อเราแสดงสิ่งเดียวกัน ให้เด็กหลายคนดู และเราทำได้เหมือนกันเพราะเรา มีช่องลับในกล่องบอล และจริง ๆ เราดึงบอลออกมาจากส่วนนั้น แต่คราวนี้ เราจะเปลี่ยนรูปแบบกลุ่มที่ปรากฏ ที่ใช้แสดงเป็นหลักฐาน ครั้งนี้ เราจะให้เด็กดูบอลสีน้ำเงินสามลูก ที่ดึงออกมาจากกล่องที่เต็มไปด้วย บอลสีเหลือง และรู้อะไรไหม คุณ [อาจจะไม่สามารถ] จะสุ่มหยิบบอลสีน้ำเงินออกมาเรียง ๆ กัน จากกล่องที่เต็มไปด้วยบอลสีเหลือง นั่นคงจะไม่ใช่หลักฐานที่เกิดจาการสุ่ม หลักฐานนั้นแสดงว่าบางที Hyowon อาจจะเลือกบอลอย่างจงใจ และบางทีอาจมีอะไรพิเศษ เกี่ยวกับบอลสีน้ำเงิน บางทีแค่บอลสีน้ำเงินเท่านั้นที่ร้อง เรามาดูกันว่าเด็ก ๆ จะทำอะไร
(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.
(วีดิโอ) โยวอน: เห็นนี่ไหมจ๊ะ (เสียงบอล) เห็นของเล่นนี่ไหมเอ่ย (เสียงบอล) โอ๊ะ นี่เจ๋งมากใช่ไหมล่ะ (เสียงบอล) อันนี้ของหนูนะจ๊ะ เล่นได้เลย
(Fussing) (Laughter)
(ทำจู้จี้) (เสียงหัวเราะ)
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.
ลอร่า: คุณได้เห็นไปแล้วว่า เด็กน้อยอายุ 15 เดือน ได้ทำสิ่งที่ต่างกันอย่างสิ้นเชิง โดยมีเหตุจากตัวอย่างที่พวกเขาเห็น มาดูผลการทดลองกันค่ะ แกนตั้งแสดงถึงเปอร์เซ็นต์ของเด็กเล็ก ที่บีบบอลในแต่ละกรณี และคุณก็จะเห็นว่า เด็ก ๆ จะสรุปความจากหลักฐาน ที่สามารถเป็นสถิติครอบคลุมประชากร มากกกว่าเมื่อเลือกตัวอย่างออกมาอย่างจงใจ ทำให้เกิดการคาดคะเนที่น่าสนุก เมื่อคุณดึงบอลสีน้ำเงินหนึ่งลูก ออกมาจากกล่องที่เต็มไปด้วยบอลสีเหลือง คุณ [น่าจะไม่] ดึงบอลสีน้ำเงิน ออกมาติด ๆ กันสามลูกจากกล่องสีเหลือง แต่คุณควรจะดึงบอลสีน้ำเงินออกมา เพียงแค่หนึ่งลูก นั่นไม่ใช่ตัวอย่างที่เป็นไปไม่ได้ แต่ถ้าคุณดึงตัวอย่างออกมาอย่างสุ่ม และดึงบางอย่างที่ส่งเสียงร้องได้ ออกมาในกล่องนั่นทุกอย่างน่าจะส่งเสียงได้ ดังนั้น แม้ว่าเด็กเล็กจะเห็นหลักฐาน ที่ส่งเสียงร้องได้เพียงเล็กน้อย และเห็นตัวอย่างน้อยกว่าที่จะเลียนแบบ ในกรณีบอลลูกเดียว ที่ไม่ใช่กรณีที่คุณเพิ่งดู เราคาดว่าเด็ก ๆ จะบีบบอลมากกว่า แต่นั่นก็คือสิ่งที่พวกเราพบ ดังนั้น เด็กอายุ 15 เดือน เป็นก็เหมือนกับนักวิทยาศาสตร์ ที่สนใจว่าหลักฐานมาจาการสุ่มหรือไม่ พวกเขาใช้กลไกนี้ ในการเรียนรู้สิ่งต่าง ๆ รอบตัว อะไรที่ส่งเสียงร้องได้ และอะไรที่ไม่ร้อง อะไรคือสิ่งที่ควรจะศึกษา และอะไรคือสิ่งที่ควรละเลย
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.
ตอนนี้เรามาดูตัวอย่างต่อไปกันนะคะ คราวนี้เป็นเรื่องราว เกี่ยวกับปัญหาการให้เหตุผลทั่ว ๆ ไป เราจะเริ่มต้นด้วยปัญหาของหลักฐานที่สับสน นั่นคือทั้งหมดที่เรามี ซึ่งก็คือเราเป็นส่วนหนึ่งของโลกใบนี้ คุณคงไม่คิดว่านี่เป็นปัญหา แต่นี่ก็เหมือนกับปัญหาอื่น ๆ คือจะเป็นปัญหาก็ต่อเมื่อมีอะไรผิดพลาด มาดูเด็กน้อยคนนี้เป็นตัวอย่างค่ะ มีอะไรผิดปกติเกิดขึ้นกับเขา เขาต้องการจะให้ของเล่นชิ้นนี้ทำงาน แต่ทำไม่ได้ ฉันจะให้คุณดูคลิปสั้น ๆ และโดยทั่วไป มีความเป็นไปได้สองประการ คือเขาอาจจะทำอะไรผิดพลาด หรือบางที ของเล่นอาจจะเสีย ดังนั้นในการทดลองถัดไป เราจะให้เด็กนั้นได้เห็นข้อมูลเชิงสถิติ เพียงเล็กน้อย เพื่อสนับสนุนสมมติฐานหนึ่ง ๆ มากกว่าอีกอันหนึ่ง และเราจะมาดูกันว่าเด็ก ๆ สามารถใช้สถิติ มาตัดสินใจให้แตกต่างกัน ว่าจะทำอย่างไร
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.
นี่คือการทดลองค่ะ โยวอนจะลองของเล่นและทุกอย่างจะปกติ ฉันจะลอง2ครั้งและจะไม่สามารถทั้งสองครั้ง และโยวอนจะลองอีกครั้งแล้วทำมันสำเร็จ และนี่แสดงถึงความสัมพันธ์ ระหว่างฉันกับลูกศิษย์ ในเรื่องวัตถุเทคโนโลยีทุก ๆ เรื่อง แต่สิ่งสำคัญก็คือ เป็นการแสดงหลักฐานว่า ปัญหาไม่ได้เกิดจากของเล่น แต่เป็นที่ตัวคน บางคนสามารถทำให้ของเล่นนี้เล่นได้ แต่บางคนทำไม่ได้ ตอนนี้ เมื่อเด็กน้อยได้ของเล่น เขาจะต้องเลือก แม่ของเขาอยู่ข้าง ๆ ดังนั้น เขาสามารถส่งของเล่นนั้นต่อได้ เพื่อให้คนอื่นเล่น เราก็จะมีของเล่นอีกชิ้น เตรียมไว้ที่ด้านปลายของผ้า และเขาสามารถดึงผ้ามา เพื่อเปลี่ยนของเล่น เรามาดูกันดีกว่าว่าเด็กน้อยจะทำอย่างไร
(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.
(วีดิโอ) โยวอน : สอง สาม เล่นเลย! (เสียงเพลง) ลอร่า: หนึ่ง สอง สาม เล่นเลย! อาร์เธอร์ ฉันจะลองอีกครั้งนะ หนึ่ง สอง สาม เล่นเลย! โยวอน: อาร์เธอร์ให้ฉันลองอีกครั้งนะ หนึ่ง สอง สาม เล่นเลย! (เสียงเพลง) ดูนั่นสิ จำของเล่นพวกนี้ได้ไหมจ๊ะ เห็นของเล่นพวกนี้ไหม ฉันจะเอาอันนี้ วางไว้ตรงนี้นะ แล้วก็จะเอาอีกอันนึงให้หนูนะ เล่นได้เลยจ้ะ ลอร่า: โอเค ลอร่า แต่ว่าแน่นอนว่า เด็ก ๆ รักแม่ของพวกเขา ดังนั้น เด็ก ๆ จะเอาของให้แม่ของพวกเขา เมื่อเขาเล่นพวกมันไม่ได้ แต่คำถามที่สำคัญจริง ๆ อีกก็คือ จะเกิดอะไรขึ้นเมื่อเราเปลี่ยน ข้อมูลทางสถิติสักเล็กน้อย คราวนี้ เด็ก ๆ จะเห็นว่าของเล่นสามารถ เล่นได้และเล่นไม่ได้ตามลำดับเดียวกัน แต่เราจะเปลี่ยนการกระจายของหลักฐาน ครั้งนี้ โยวอน จะทำได้ครั้งหนึ่ง และไม่ได้ครั้งหนึ่ง ฉันก็เหมือนกัน คราวนี้แสดงให้เห็นว่าเป็นตัวของเล่นที่เสีย ไม่ว่าใครจะเป็นคนเล่นมัน มันเล่นไม่ได้ตลอด และอีกครั้ง เด็กน้อยจะมีทางเลือก แม่ของเธอจะอยู่ข้าง ๆ เธอ เพื่อที่ว่าเธอจะสามารถเปลี่ยนคนได้ และจะมีของเล่นอีกชิ้นวางอยู่ที่ปลายผ้า มาดูกันว่าเธอจะทำอย่างไรค่ะ
(Video) HG: Two, three, go! (Music) Let me try one more time. One, two, three, go! Hmm.
(วิดิโอ) โยวอน: สอง สาม เล่นเลย! (เสียงเพลง) ขอฉันลองอีกครั้งนะ หนึ่ง สอง สาม เล่นเลย! หืมม
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)
ลอร่า: ขอฉันลองบ้างนะจ๊ะ คลารา หนึ่ง สอง สาม เล่นเลย! อืมมม ขอฉันลองอีกครั้งนะ หนึ่ง สอง สาม เล่นเลย! (เสียงเพลง) โยวอน: ฉันจะวางของเล่นนี่ไว้ตรงนี้นะจ๊ะ ฉันจะให้อันนี้แก่หนูนะจ๊ะ เล่นเลยจ้ะ (เสียงปรบมือ)
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.
ลอร่า : เรามาดูผลการทดลองกันค่ะ แกนตั้งคุณจะเห็นการกระจาย ของการเลือกของเด็กในแต่ละกรณี คุณจะเห็นการกระจายของตัวเลือกที่เด็กเลือก ว่าขึ้นอยู่กับหลักฐานที่พวกเขาได้เห็น ดังนั้นในปีที่สองของชีวิต เด็ก ๆ จะสามารถใช้ข้อมูลทางด้านสถิติ มาเพื่อเลือกกลยุทธ์พื้นฐานสองอย่าง ที่แตกต่างกัน เพื่อตอบสนองกับสิ่งรอบตัว เช่นร้องขอความช่วยเหลือ และสำรวจสิ่งต่าง ๆ ฉันให้พวกคุณได้ดูการทดลองสองอย่าง จากการทดลองทั้งหมดเป็นร้อย ๆ ที่แสดงผลคล้ายกัน เพราะประเด็นที่สำคัญมากที่สุด ก็คือความสามารถของเด็ก ๆ ที่จะสรุปได้ดี จากข้อมูลเพียงเล็กน้อย เป็นกลไกการเรียนรู้วัฒนธรรม เฉพาะสายพันธุ์ของพวกเรา เด็ก ๆ เรียนรู้เกี่ยวกับอุปกรณ์ใหม่ ๆ จากตัวอย่างเพียงไม่กี่ตัวอย่าง เรียนรู้ความสัมพันธ์โดยเหตุผลใหม่ ๆ จากตัวอย่างเพียงเล็กน้อย พวกเขาเรียนคำใหม่ ๆ ซึ่งในกรณีนี้ เป็นภาษาใบ้อเมริกัน
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.
ฉันอยากจะจบการพูดคุยนี้ด้วยสองประเด็น ถ้าคุณได้ติดตามโลกของฉัน ที่เกี่ยวกับสมองและประชานศาสตร์ มาตลอดสองถึงสามปีที่ผ่านมา คุณคงจะได้ประสบความคิดหลักสามอย่าง สิ่งแรกคือนี่เป็นยุคสมัยของสมอง จริงเช่นนั้น มีการค้นพบมากมาย ในประสาทวิทยศาสตร์ เช่นการบอกตำแหน่งของคอร์เท็กซ์ ที่ทำงานเฉพาะกิจ หรือการทำให้สมองของหนูโปร่งใส แล้วกระตุ้นเซลล์ประสาทด้วยแสง ไอเดียที่สอง คือยุคนี้เป็นยุคของข้อมูลมากมาย และการเรียนรู้ของเครื่อง การเรียนรู้ของเครื่องอาจจะปฏิวัติ ความเข้าใจของเรา ในประเด็นปัญหาต่าง ๆ ตั้งแต่ โซเชียลเน็ตเวิร์กจนถึงวิทยาการโรคระบาด นั่นอาจนำไปถึง การแก้ปัญหาการเข้าใจสถานการณ์ต่าง ๆ และการเข้าใจภาษา เพื่อที่จะบอกเรา เกี่ยวกับระบบประชานของมนุษย์ และไอเดียสุดท้ายที่คุณจะได้ประสบก็คือ น่าจะเป็นเรื่องที่ดีที่เราจะได้เข้าใจ สมองของเรามากขึ้น และเข้าถึงข้อมูลจำนวนมากได้มากขึ้น เพราะถ้าเราไม่มีเครื่องช่วย มนุษย์ทำการผิดพลาดได้ คือเรามักใช้ทางลัด เราทำผิดพลาด เราลำเอียง และในหลาย ๆ ด้าน เราเข้าใจโลกผิดเพี้ยนไป ฉันคิดว่าเหล่านี้เป็นเรื่องสำคัญ และเป็นสิ่งที่จะบอกเรา เกี่ยวกับนิยามของการเป็นมนุษย์ แต่ฉันอยากให้ทุกท่านทราบว่า ฉันได้บอกเล่าเรื่องราวที่ต่างไปในวันนี้ เป็นเรื่องราวของจิตใจไม่ใช่สมอง โดยเฉพาะ เรื่องราวของการคำนวณ ซึ่งมีเพียงแค่จิตใจของมนุษย์เท่านั้น ที่สามารถทำได้ ซึ่งเกี่ยวข้องกับความรู้ที่มีโครงสร้าง และความสามารถในการเรียนรู้ จากข้อมูลเพียงเล็กน้อย จากหลักฐานที่มีไม่กี่ตัว และในขั้นพื้นฐาน คือเรื่อของง การเริ่มต้นจากเป็นเด็กเล็ก ๆ และดำเนินต่อไปสู่ความสำเร็จที่ยิ่งใหญ่ที่สุด ในวัฒนธรรมของเรา ทำให้เข้าใจโลกนี้อย่างถูกต้อง
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.
จิตใจเรานั้นไม่ได้เรียนรู้แค่ข้อมูล ที่มีเพียงเล็กน้อย เราสามารถสร้างไอเดียใหม่ ๆ ขึ้นมา จิตใจคนเราสามารถสร้างงานวิจัยและค้นพบ จิตใจคนสร้างศิลปะ บทประพันธ์ กลอน และละคร จิตใจคนสามารถคำนึงถึงมนุษย์คนอื่น ๆ คือคนแก่ เด็ก คนเจ็บ เราแม้แต่ช่วยรักษาพวกเขา ในอนาคตที่จะมาถึงนี้ เราจะได้เห็นนวัตกรรมทางด้านเทคโนโลยี ที่เหนือกว่าที่ฉันจะสามารถจินตนาการได้ แต่เราแทบไม่มีโอกาสจะเห็น อะไรที่แม้แต่จะสามารถมาใกล้เคียง กับความฉลาดของเด็กมนุษย์ได้ ในช่วงชีวิตของฉันหรือของคุณ ถ้าเราลงทุนในผู้เรียนที่ฉลาดที่สุดพวกนี้ และในการพัฒนาของพวกเขา คือในเด็กทารกและเด็ก ๆ และพ่อแม่ และคนเลี้ยงและคุณครู เหมือนกันที่เราลงทุนทางเทคโนโลยี วิศวกรรม และการออกแบบ ที่แสนจะทรงพลังและดูงดงาม เราก็จะไม่เพียงแค่ฝันกลางวัน ถึงอนาคตอันสดใส นี่เรากำลังวางแผนมัน
Thank you very much.
ขอบคุณมาก ๆ ค่ะ
(Applause)
(เสียงปรบมือ)
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.
คริส แอนเดอร์สัน: Laura ขอบคุณครับ ผมมีคำถามอยากจะถามคุณ อย่างแรกเลย งานวิจัยนั่นสุด ๆ เลยครับ มีใครจะออกแบบการทดลองแบบนั้นบ้าง (เสียงหัวเราะ) ผมได้ดูมาแล้วกว่าสองครั้ง และยังไม่เชื่อว่าเป็นเรื่องที่เกิดขึ้นจริง แต่มีคนอื่นที่ได้ทำการทดลองแบบเดียวกัน ผลก็ออกมาเหมือนกัน เด็กเล็ก ๆ เป็นอัจฉริยะจริง ๆ
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)
ลอร่า: ใช่ไหมล่ะคะ พวกเขาดูน่าทึ่งมาก ในการทดลองของพวกเรา แต่ในชีวิตจริงไม่ได้เหมือนอย่างนั้นใช่ไหม เริ่มจากเป็นแค่เด็กทารก 18 เดือนต่อมาพวกเขาก็เริ่มพูดคุยกับคุณ และคำแรกที่พวกเขาพูดก็ไม่ใช่แค่คำง่าย ๆ อย่างบอล หรือ เป็ด แต่เป็นคำพูดว่า หมดแล้ว ที่หมายถึงการหายไป หรือ Uh-Oh มุ่งถึงการกระทำที่เขาไม่ได้ตั้งใจ ทารกต้องเป็นสิ่งที่ทรงพลังมาก เป็นสิ่งเหนือจินตนาการ มากกว่าสิ่งที่ฉันได้แสดงให้คุณดูไป พวกเขาต้องหาคำตอบจากโลกรอบตัวทั้งหมด เด็กอายุสี่ขวบ สามารถคุยกับคุณได้แทบทุกเรื่อง (เสียงปรบมือ)
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.
คริส: ถ้าผมเข้าใจไม่ผิด อีกประเด็นที่คุณ กำลังต้องการจะสื่อ ก็คือ ผ่านมาหลายปีที่มีการพูดถึงอย่างมากมายว่า ใจของพวกเราแปลก และไม่ค่อยแน่นอนเท่าไร สาขาเศรษฐศาสตร์เชิงพฤติกรรมและทฤษฎี ทั้งหมดนั้นบอกว่า เราไม่ได้เป็นสิ่งที่มีเหตุผล แต่คุณกล่าวว่าเรื่องที่สำคัญกว่านั้นคือ ใจเราน่าอัศจรรย์ และมีความอัจฉริยะที่ประเมินค่าต่ำไป
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.
ลอร่า: มีคำกล่าวด้านจิตวิทยาที่ฉันชอบมาก อันนึง เป็นคำพูดของนักจิตวิทยาด้านสังคม โซโลมอน แอช เขาบอกว่างานพื้นฐานของจิตวิทยา คือการกำจัด สิ่งบดบังความชัดเจนในตัวเองของทุกสิ่ง มีการตัดสินใจมากมายกว่าที่เห็นอีกมาก ที่คุณต้องทำ เพื่อเข้าใจโลกอย่างถูกต้อง คุณรู้จักสิ่งของและรู้สมบัติต่าง ๆ ของมัน คุณทราบแม้ว่ามันจะถูกบังไว้ หรือในความมืด คุณเดินผ่านห้องได้ คุณสามารถรู้ได้ว่าคนอื่นกำลังคิดอะไร คุณพูดคุยกับเขาได้ คุณสามารถเดินทางไปในที่ต่าง ๆ คุณรู้จักตัวเลข รู้ความเป็นเหตุผล รู้จักเหตุผลตามทำนองคลองธรรม ทำสิ่งเหล่านี้โดยไม่ต้องพยายาม เราจึงมองไม่เห็นมัน แต่เรารู้จักโลกได้อย่างถูกต้อง และนี่มันก็น่ามหัศจรรย์ และเป็นความสำเร็จที่เข้าใจได้ยาก
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.
คริส: ผมคิดว่ามีผู้ชมในที่นี้ ที่มีความคิดเกี่ยวกับ การเร่งพัฒนาของเทคโนโลยี และคิดโต้แย้งกับสิ่งที่คุณพูดว่า ในช่วงชีวิตของเรา คอมพิวเตอร์จะไม่สามารถทำอะไรก็ตาม ที่เด็กอายุสามขวบสามารถทำได้ แต่สิ่งที่ชัดเจนคือ ไม่ว่าในสถานการณ์ใด เครื่องกลของเราก็จะต้ัองเรียนรู้ จากเด็กน้อยของเรา ลอร่า: ฉันก็คิดเช่นนั้น คุณอาจมีผู้ชำนาญ เรื่องการเรียนรู้ของเครื่อง ฉันหมายถึงว่า คุณไม่ควรเดิมพัน ต้านเด็กหรือลิงชิมแปนซี หรือเทคโนโลยี ในทางปฏิบัติ แต่นี่ไม่ใช่เพียงความแตกต่างเชิงปริมาณ แต่ต่างด้วยประเภท เรามีคอมพิวเตอร์ที่มีพลังมหาศาล ที่สามารถทำสิ่งซับซ้อนที่ไม่น่าเชื่อ บ่อยครั้งกับข้อมูลเยอะแยะมากมาย ฉันคิดว่าสมองของเราทำสิ่งที่แตกต่างกันมาก และฉันเชื่อว่ามันเป็นโครงสร้าง และระบบจัดการความรู้โดยธรรมชาติของมนุษย์ ซึ่งยังคงเป็นเรื่องท้าทายที่แท้จริง
CA: Laura Schulz, wonderful food for thought. Thank you so much.
คริส: ลอร่า ชูลส์ ผู้ให้อาหารสมองนี่น่าทึ่ง ขอบคุณมากครับ
LS: Thank you. (Applause)
ลอร่า: ขอบคุณค่ะ (เสียงปรบมือ)