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, benim bilişsel bilimlerin temel sorunlarından biri olarak gördüğüm şeyi tek bir espriyle özetledi. "Bilimle ilgili inanılmaz bir şey var. İncir çekirdeğini doldurmayan gerçeğe yatırımla, varsayımların toptan satış kârını elde edebilirsiniz." (Gülüşmeler)
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 bunu şaka amaçlı söyledi tabii ki de, ama haklı: Bilimle ilgili inanılmaz bir şey var. Birkaç kemikten, dinozorların varlığına ulaşıyoruz. Tayf çizgilerinden, bulutsuların dizilimine; meyve sineklerinden, kalıtım düzeneklerine ve beynin içinde akan kanın yeniden oluşturulan görüntülerinden, ya da benim durumumda, çok küçük çocukların davranışından, insan bilişinin temel düzenekleriyle ilgili bir şeyler söylemeye çalışıyoruz. Özellikle, MIT'teki Beyin ve Bilişsel Bilimler Bölümü'ndeki laboratuvarımda, geçen on yılı, çocukların çok az bilgiyle bu kadar çok bilgiyi çok hızlıca nasıl öğrendiğini anlamaya çalışarak harcadım. Çünkü, bilimle ilgili büyüleyici olan şey, aynı zamanda çocuklarla ilgili olarak da büyüleyici bir şey oluyor, Mark Twain'in bakışıyla ele alırsak, bu durum, tam olarak çocukların yetersiz ve belirsiz veriden hızlıca ve doğruca zengin ve soyut çıkarımlar yapma yeteneği demek. Bugün size yalnızca iki örnek vereceğim. Birisi genelleme sorunuyla ilgili, diğeriyse nedensel akıl yürütme sorunuyla ilgili. Ve laboratuvarımdaki çalışmamla ilgili konuşacak olsam da, bu çalışma alanımda teşekkür borçlu olduğum kişilerden ilham alıyor. Dünyadaki tüm danışmanlara, meslektaşlara ve işbirlikçilere minnettârım.
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.
Genelleme sorunuyla başlayalım. Küçük veri örneklerinden genelleme yapmak bilimin ekmek teknesidir. Küçücük bir seçmen kitlesine anket yaparız ve ulusal seçimlerin sonucunu öngörürüz. Bir klinik deneyde bir avuç insanın tedaviye verdiği tepkiye bakar ve ilaçları ülke pazarına süreriz. Fakat böyle bir şey, ancak örneğimiz ana kitleden rastgele alınırsa işe yarar. Örneğimiz bir şekilde keyfî olarak seçilmişse, diyelim ki yalnızca şehirdeki seçmenleri ya da diyelim ki kalp hastalığı tedavisi klinik deneylerimizde yalnızca erkekleri dâhil ettik -- sonuçlar daha geniş ana kitleye genellenemeyebilir.
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.
Bu yüzden bilim insanları, bulgunun rastgeleliğine önem verir, ama bunun bebeklerle ne ilgisi var? Şöyle ki, bebekler sürekli küçük veri örneklerinden genellemek zorundadır. Birkaç oyuncak ördek görürler ve batmadan durduğunu öğrenirler ya da birkaç topun zıpladığını öğrenirler. Ördekler ve toplarla ilgili yaşamları boyunca oyuncak ördek ve toplara ekleyecekleri beklentiler edinirler. Ve bebekler, ördekler ve toplarla ilgili yapması gereken bu tür genellemeleri neredeyse her şey için yapmak zorundadır: ayakkabılar, gemiler, mühür mumları, lahanalar, krallar...
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.
Peki bebekler gördükleri küçücük bulgu parçasının daha büyük bir ana kitleyi temsil edişini umursar mı? Haydi öğrenelim. Size iki video göstereceğim, bir deneyin iki koşulunu da gösteren videolar ve yalnızca iki video izleyeceğiniz için yalnızca iki bebek göreceksiniz ve herhangi iki bebek birbirinden sayısız farklılıklar gösterir. Fakat bu bebekler, tabii ki, bebek gruplarını temsil ediyor ve göreceğiniz farklılıklar bebeklerin davranışındaki koşullar arası ortalama grup farklılıklarını temsil ediyor. Her videoda, bir bebeğin belki de bir bebekten tam da bekleyeceğiniz şeyi yaptığını göreceksiniz ve bebekleri olduklarından daha sihirli yapmamız mümkün değildir. Fakat benim zihnimde, sihirli olan şey ve dikkat etmenizi istediğim şey bu iki koşul arasındaki zıtlık, çünkü bu iki video arasındaki tek farklı şey bebeklerin gözlemleyeceği istatistiksel bulgu. Bebeklere mavi ve sarı toplarla dolu bir kutu göstereceğiz ve eski yüksek lisans öğrencim, şimdiki Stanford'lu meslektaşım Hyowon Gweon, bu kutudan art arda üç mavi top çekecek ve bu topları çektiğinde onları sıkacak ve toplar ses çıkaracak. Ve bebekseniz, bu tam TED Konuşması gibidir. Bundan daha iyisi olamaz. (Gülüşmeler) Fakat önemli olan şey şu ki çoğu topun mavi olduğu bir kutudan art arda üç mavi top çekmek gerçekten kolaydır. Bunu gözleriniz kapalı da yapabilirsiniz. Ana kitleden çekilen toplar olası biçimde rastgele bir örnektir. Ve kutunun içinden rastgele çektiğiniz toplar ses çıkarıyorsa, belki kutudaki tüm toplar ses çıkarıyordur. Bu yüzden belki bebekler sarı topların da ses çıkarmasını bekliyordur. Bu sarı topların ucunda komik çubuklar takılı, bebekler isterlerse sarı toplara farklı şeyler de yapabilir. Alıp yere vurabilirler. Ama bir görelim ne yapıyorlar.
(Video) Hyowon Gweon: See this? (Ball squeaks) Did you see that? (Ball squeaks) Cool. See this one? (Ball squeaks) Wow.
(Video) Hyowon Gweon: Bunu görüyor musun? (Top ses çıkarıyor) Gördün mü? (Top ses çıkarıyor) Çok güzel. Bunu görüyor musun? (Top ses çıkarıyor) Vay be.
Laura Schulz: Told you. (Laughs)
Laura Schulz: Dedim size. (Gülüşmeler)
(Video) HG: See this one? (Ball squeaks) Hey Clara, this one's for you. You can go ahead and play. (Laughter)
(Video) HG: Bunu görüyor musun? (Top ses çıkarıyor) Bak Clara, bu sana. Alıp oynayabilirsin. (Gülüşmeler)
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: Konuşmama bile gerek yok, değil mi? Pekâlâ, bebeklerin mavi topların özelliklerini sarı toplara genellemesi güzel ve bizi taklit ederek öğrenebilmeleri etkileyici fakat bebeklerle ilgili olarak bunları uzun süredir biliyoruz. Gerçekten ilginç olan soru şu: bebeklere tam olarak aynı şeyi gösterirsek ne olur? Birebir aynı olduğuna emin olabiliriz, çünkü gizli bir bölmemiz var ve aslında topları oradan çekiyoruz, ancak bu sefer, değiştirdiğimiz tek şey bulgunun çekildiği görünürdeki ana kitlenin kendisi. Bu sefer, bebeklere üç mavi topu çoğunlukla sarı topların olduğu kutudan çekerek göstereceğiz ve bilin bakalım ne olacak? Çoğunluğun sarı toplar olduğu kutudan art arda üç mavi topu [muhtemelen] çekemezsiniz. Böyle bir şey muhtemelen rastgele örnekli bulgu olmaz. Böyle bir bulgu, Hyowon'un kasıtlı olarak mavi topları çektiği izlenimini verebilir. Belki toplarla ilgili özel bir şey var. Belki yalnızca mavi toplar ses çıkarıyor. Bakalım bebek ne yapıyor.
(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: Bunu görüyor musun? (Top ses çıkarıyor) Bu oyuncağı görüyor musun? (Top ses çıkarıyor) Aman da ne güzel. Gördün mü? (Top ses çıkarıyor) Bak bu da senin için. Alıp oynayabilirsin.
(Fussing) (Laughter)
(Mızıldanıyor) (Gülüşmeler)
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: Az önce 15 aylık iki bebeğin yalnızca gözlemledikleri örneğin olasılığına dayanarak bambaşka şeyler yapışını gördünüz. Deneysel sonuçlara bakalım. Dikey eksende, her iki durumda da topu sıkan bebeklerin yüzdesini görüyorsunuz ve gördüğünüz gibi, bebekler; bulgu, ana kitlenin muhtemel temsilcisi olduğunda bulguyu genellemeye, bulgu keyfî olarak seçildiğindeki durumda genellemekten daha yatkınlar. Ve bu, eğlenceli bir öngörüye çıkıyor: Çoğu sarı top olan kutudan yalnızca bir mavi top çektiğinizi varsayın. Sarı top kutusundan art arda üç kez mavi topu muhtemelen çekemezsiniz, ama rastgele yalnızca bir mavi top çekebilirsiniz. Olasılıksız bir örnek değil. Ve bir kutudan rastgele bir şey çekip de çektiğiniz şey ses çıkarıyorsa, belki kutudaki her şey ses çıkarıyordur. Bu yüzden, bebekler bu tek top koşulunda izlediğiniz bir önceki koşula göre ses çıkaran daha az bulgu görseler de ve taklit edecekleri daha az eylem olsa da bebeklerin daha çok top sıkacağını öngördük ve bulduğumuz da tam olarak bu oldu. 15 aylık bebekler, bu hususta, tıpkı bilim adamları gibi bulgunun rastgele örneklenip örneklenmediğini önemsiyor ve bunu dünyayla ilgili beklentiler edinmek için kullanıyorlar: Ne ses çıkarır, ne ses çıkarmaz, ne keşfedilmeli, ne görmezden gelinmeli?
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.
Şimdi size bir başka örnek göstereyim, bu seferki nedensel akıl yürütme sorunuyla ilgili. Ve hepimizin yaşadığı bir şaşırtıcı bulgu sorunuyla başlıyor, dünyanın parçası olmamızın sorunu. Ve size bir sorun gibi görünmeyebilir, fakat çoğu sorun gibi, yalnızca işler yoldan çıkınca sorun hâlini alıyor. Örneğin bu bebeği ele alalım. Onun için işler yolunda gitmiyor. Bu oyuncağı çalıştırmak istiyor ve yapamıyor. Birkaç saniyelik videoyu göstereceğim. Ve kabaca iki olasılık var: Belki bir şeyleri yanlış yapıyor ya da belki oyuncakta bir bozukluk var. Diğerini izleyen bu deneyde, bebeklere, bir varsayımı diğerine göre destekleyen yalnızca küçücük istatistiksel veri parçası vereceğiz ve bebekler, yapacakları şeye karar verirken bunu kullanabilecekler mi göreceğiz.
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.
Böyle bir kurgumuz var. Hyowon oyuncağı çalıştırmayı deneyecek ve başaracak. Sonra ben iki kez deneyeceğim ve ikisinde de başarısız olacağım ve sonra Hyowon yeniden deneyip başaracak ve bu durum, kurul boyunca yüksek lisans öğrencilerimle teknoloji durumumu kabaca özetliyor. Fakat buradaki önemli nokta, sorunun oyuncakla ilgili olmadığı; kişiyle ilgili olduğuyla ilgili küçük bulgu sağlanıyor. Kimi insanlar bu oyuncağı çalıştırabiliyor kimileri yapamıyor. Şimdi, bebek oyuncağı alınca bir seçim yapacak. Annesi hemen yanında, bu yüzden oyuncağı ona verip kişiyi değiştirebilir, fakat kumaşın ucunda başka bir oyuncak daha bulunacak ve kumaşı kendine çekerek oyuncağı değiştirebilir. Haydi bakalım bebek ne yapıyor.
(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.
(Video) HG: İki, üç. Başla! (Müzik) LS: Bir, iki, üç, başla! Arthur, yeniden deneyeceğim. Bir, iki, üç, başla! YG: Arthur, ben yeniden deneyeyim, olur mu? Bir, iki, üç, başla! (Müzik) Şuna bak. Bu oyuncakları hatırladın mı? Oyuncakları görüyor musun? Tamam, bunu buraya koyuyorum ve bunu da sana veriyorum. Alıp oynayabilirsin. LS: Tamam Laura, ama tabii ki bebekler annelerini severler. Tabii ki bebekler oyuncakları çalıştıramayınca annelerine verir. Bu yüzden yine, önemli soru, istatistiksel veriyi çok azıcık değiştirince ne olacağıdır. Bu sefer, bebekler oyuncağın bir öncekiyle aynı biçimde çalışıp bozulduğunu görecek, fakat bulgunun dağılımını değiştireceğiz. Bu sefer, Hyowon bir kez başarıp bir kez yapamayacak, bende de aynısı olacak. Ve oyuncağı kimin denediğinin önemi olmayacak, oyuncak bozuk izlenimi verecek. Oyuncak her denemede çalışmıyor. Yine, bebek bir seçim yapacak. Annesi hemen yanında, bu yüzden bebek deneyeni değiştirebilir ve kumaşın ucunda başka bir oyuncak daha olacak. Bebek ne yapıyor izleyelim.
(Video) HG: Two, three, go! (Music) Let me try one more time. One, two, three, go! Hmm.
(Video) HG: İki, üç, başla! (Müzik) Bir kere daha deneyeyim. Bir, iki, üç, başla! Hımm.
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: Ben deneyeyim Clara. Bir, iki, üç, başla! Hımm, bir daha deneyeyim. Bir, iki, üç, başla! (Müzik) HG: Bunu buraya koyuyorum ve bunu da sana veriyorum. Alıp oynayabilirsin. (Alkış)
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: Size deney sonuçlarını göstereyim. Dikey eksende, çocukların her durumla ilgili seçimlerini görüyorsunuz ve çocukların yaptığı seçimlerin dağılımı gözlemledikleri bulguya bağlı. Yaşamın ikinci yılında, bebekler küçücük istatistiksel veri parçasını, temelde farklı stratejiler arasında dünyada eylemde bulunmak için karara varırken kullanabiliyorlar: yardım istemek ve keşfetmek. Size az önce iki laboratuvar deneyini alandaki abartısız yüzlerce benzer noktaya vurgu yapanların arasından gösterdim, çünkü esas önemli mesele çocukların belirsiz verilerden zengin çıkarımlar yapabilme yeteneği türümüze özgü kültürel öğrenmemizin temelini oluşturuyor. Çocuklar yeni araçları yalnızca birkaç örnekten öğreniyor. Nedensel ilişkilerini yalnızca birkaç örnekten öğreniyor. Hatta yeni sözcükleri bile öğreniyorlar, bu örnekte Amerikan İşaret Dili'ni.
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.
Konuşmamı iki hususla kapatmak istiyorum. Benim dünyamı, beyin ve bilişsel bilimler alanını, son birkaç yıldır takip ediyorsanız, üç büyük fikir ilginizi çekmiştir. Birincisi, bu çağ beyin çağıdır. Ve aslında, sinirbilimde insanı afallatan keşifler yapıldı: beyin kabuğunun işlevselce özelleşmiş bölgelerinin yerinin belirlenmesi, fare beyinlerinin şeffaflaştırılması, sinir hücrelerinin ışıkla etkinleştirilmesi. İkinci büyük fikir, bu çağ, büyük veri ve makine öğrenimi çağıdır ve makine öğrenimi, sosyal ağlardan salgınbilimine her şeyi anlayışımızı değiştirmeye söz veriyor. Ve belki makine öğrenimi, mekan algılama ve doğal dil işleme sorunlarıyla bize insan bilişi hakkında bir şeyler anlatmak için uğraşıyor. Ve duyacağınız üçüncü büyük fikir, beyin hakkında o kadar çok şey bilmemiz ve büyük veriye o kadar çok erişimimizin olması iyi olacak, çünkü işler kendi irademize bırakıldığında, insanlar yanılabilir, kestirmeleri seçiyoruz konuşurken duraksıyoruz, hatalar yapıyoruz, önyargılıyız ve birçok biçimde dünyaya kötülük yapıyoruz. Bence bunların hepsi önemli hikâyeler ve insan olmanın anlamı üzerine bize söyleyecekleri çok şey var, fakat bir kenara yazmanızı istiyorum, bugün size çok başka bir hikâye anlattım. Anlattığım zihin hakkında, beyin hakkında değil ve özellikle, yalnızca insan zihninin gerçekleştirebildiği türde, zengin, yapılandırılmış bilgi ve küçük miktarda veriden; yalnızca birkaç örneğin bulgusundan öğrenme yeteneğini içeren türde hesaplamalar hakkında bir hikâye, yalnızca birkaç örneğin bulgusu. Ve temelde, küçük bir çocuk olarak başlayıp kültürümüzdeki en büyük başarılara giden yolda devam ederek, dünyayı düzeltişimizin hikâyesidir.
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.
Arkadaşlar, insan zihni yalnızca küçük miktarda veriyle öğrenmez. İnsan zihni, bütün fikirleri bir arada düşünür. İnsan zihni, araştırma ve keşif yaratır, insan zihni; sanat, edebiyat, şiir ve tiyatro yaratır ve insan zihni diğer insanlarla ilgilenir: yaşlılarımızla, gençlerimizle, hastalarımızla. Hatta insanları iyileştiriyoruz. Gelecek yıllarda, zihnimde canlandırabileceğimin bile ötesinde teknolojik yenileşmeler göreceğiz, fakat benim ya da sizin yaşamınız boyunca bir insan çocuğunun hesaplama gücüne yaklaşacak güçte bile bir şeyin görülmesi olası değil. Bu en güçlü öğrenicilere ve onların gelişimine; bebeklere ve çocuklara, annelere ve babalara, bakıcılara ve öğretmenlere, diğer teknolojinin, mühendisliğin ve tasarımın en güçlü ve zeki türlerine yatırım yaptığımız gibi yaparsak, yalnızca daha iyi bir geleceğin hayalini kuruyor olmayacağız, iyi bir geleceği planlıyor olacağız.
Thank you very much.
Çok teşekkür ederim.
(Applause)
(Alkış)
Chris Anderson: Laura, thank you. I do actually have a question for you. First of all, the research is insane. I mean, who would design an experiment like that? (Laughter) I've seen that a couple of times, and I still don't honestly believe that that can truly be happening, but other people have done similar experiments; it checks out. The babies really are that genius.
Chris Anderson: Laura, teşekkür ederiz. Sana soracağım bir sorum var. Öncelikle, bu çılgınca bir araştırma. Demek istediğim, kim böyle bir deney tasarlar ki? (Gülüşmeler) Birkaç kez izledim ve hâlâ gerçekten bunun olabileceğine inanmıyorum, fakat diğer insanlar da benzer deneyler yaptı ve sonuçlar örtüşüyor. Bebekler gerçekten tam bir dâhi.
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: Biliyor musun, deneylerimizde gerçekten şaşırtıcı görünüyor, fakat gerçek yaşamda nasıl olduklarını bir düşün. Bebek olarak başlıyor. On sekiz ay sonra, seninle konuşuyor ve bebeklerin ilk sözcükleri yalnızca top ya da ördek değil, "hepsi gitti" gibi ortadan kaybolmayla ilgili şeyler ya da "a-aa" gibi istemsiz eylemlerle ilgili şeyler. Bebeğin güçlü olması gerekiyor. Gösterdiğim herhangi bir şeyden daha güçlü olması gerekiyor. Koca dünyayı anlamlandırıyorlar. Dört yaşında bir çocuk neredeyse her şey hakkında konuşabilir. (Alkış)
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: Sizi doğru anladıysam, dikkat çektiğiniz diğer bir husus yıllardır şu konuşma ortada dönüyor, beynimiz ve zihnimiz acayip ve kusurlu, davranışsal ekonomi ve ardındaki bütün kuramlar mantıklı varlıklar olmadığımızı söyler. Gerçekten de büyük hikâyenin olağanüstü olduğunu ve gerçekten gereğinden az değer verilen bir dâhinin varlığından bahsediyorsunuz.
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: Ruhbilimdeki en sevdiğim alıntılardan biri toplumsal ruhbilimci Solomon Asch'tan gelir ve Solomon, ruhbilimin temel görevinin zâten ortada olanın örtüsünü kaldırmak olduğunu söylemiştir. Her gün önem sırasına göre verdiğiniz birçok karar vardır, bu kararlar dünyayı düzeltir. Nesneleri ve özelliklerini bilirsiniz. Önüne engel gelince tanırsınız. Karanlıkta tanırsınız. Bir odadan diğerine yürüyebilirsiniz. Başkalarının ne düşündüğünü anlarsınız. Onlarla konuşursunuz. Uzayda hareket edersiniz. Sayıları bilirsiniz. Nedensel ilişkileri bilirsiniz. Ahlâkî akıl yürütmeyi bilirsiniz. Bunları çabasız yaparsınız, bu yüzden pek bir şey görmeyiz, fakat dünyayı böyle anlamlandırırız, bu dikkate değerdir ve anlaması çok zor bir başarımdır.
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: Sanırım izleyicilerimiz arasında teknolojinin hızlanan gücünü benimseyen sizin üç yaşındaki çocuğun yapabileceklerini bir bilgisayarın hiçbir zaman yapamayacağı açıklamanıza itiraz edecek insanlar olabilir, fakat net olan şey şu, her durumda makinelerimizin bebeklerimizden öğreneceği çok şey var. LS: Bence de. Burada makine öğrenimiyle ilgilenen arkadaşlar vardır. Diyorum ki, asla bebekleri şempanzelerle ya da teknolojiyle kıyaslamayın, fakat bu yalnızca nicelik farklılığı değil. Tür farklılığı. İnanılmaz güçlü bilgisayarlarımız var ve inanılmaz karmaşık şeyler yapıyorlar, sıklıkla büyük miktarda veriyle. İnsan zihni, bence, oldukça farklı bir şey yapıyor ve bence, asıl zorlayıcı olan şey, insan zihninin yapısal, basamaklı doğası.
CA: Laura Schulz, wonderful food for thought. Thank you so much.
CA: Laura Schulz, üstünde düşünülecek harika bir konuşmaydı. Çok teşekkürler.
LS: Thank you. (Applause)
LS: Teşekkürler (Alkış)