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)
Марк Твен блискуче виклав суть фундаментальної проблеми когнітивістики буквально однією фразою. Він сказав: "У науці справді є дещо захоплююче. Такі далекосяжні та всеохопні гіпотези вона здатна будувати на підставі дріб'язкових статистичних даних." (Сміх)
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.
Твен, звичайно, жартував, але він правий: В науці насправді є дещо захоплююче. За декількома кістками ми зробили висновок щодо існування динозаврів. За спектральними лініями ми визначили структуру туманності. Спостерігаючи за плодовими мушками, виявили механізми наслідування. За відтвореними зображеннями кров'яних потоків у мозку, або, як у моєму випадку, за поведінкою маленьких дітей, ми можемо дещо сказати про фундаментальні механізми людського пізнання. У моїй лабораторії в Департаменті мозку та когнітивних наук в МІТ останні десять років я намагалася осягнути таємницю: здатність дітей так швидко і багато вивчати майже з нічого. Виявляється, що дивовижність науки є також дивовижною особливістю дітей, яка полягає, повертаючись до Марка Твена, у їх здатності робити складні та абстрактні судження швидко та безпомилково, виходячи з невеликої кількості інформації. Сьогодні я покажу вам лише 2 приклади. Один стосується узагальнення, інший - причинно-наслідкового зв'язку. І, хоча я збираюся говорити про роботу в лабораторії, насправді, я в боргу перед людьми, що надихали мене. Я вдячна менторам, колегам та співробітникам з усього світу.
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.
Дозвольте мені почати з проблеми узагальнення. Для науки узагальнення на основі невеликої вибірки даних - хліб насущний. Ми опитуємо невелику частку електорату і прогнозуємо результати національних виборів. Ми бачимо, як жменька пацієнтів реагує на ліки під час випробувань, і ми виводимо ці ліки на ринок. Але це працює тільки тоді, коли зразки є випадковими. Якщо ж ми застосовуємо вибірковий підхід, наприклад, ми опитуємо лише жителів міста, або, в клінічні випробування лікування серцевих хвороб ми включаємо лише чоловіків, тоді результати можуть не поширитись на широкі верстви населення.
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.
Отже науковці переймаються щодо того, чи є вибірка випадковою, але як це пов'язано з малюками? Малюки постійно мають узагальнювати інформацію з маленьких зразків. Вони бачать кілька ґумових качок та розуміють, що вони плавають, або бачать декілька м'ячів та розуміють, що вони стрибають. І вони розвивають очікування щодо качок і м'ячів, які вони будуть поширювати на всіх качок і на всі м'ячі до кінця свого життя. Узагальнення, які вони зробили щодо качок та м'ячів, вони мають робити буквально щодо всього: щодо туфлів, кораблів, сургучу, капусти та королів.
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.
Чи турбуються малюки про те, чи їх маленькі спостереження розповсюджуються на більшість? Давайте розберемося. Я покажу вам 2 фільми, кожен з яких демонструє одну з умов експерименту, і через те, що ви побачите лише два фільми, ви побачите лише двох малюків, а будь-які дві дитини неймовірно відрізняються одна від одної. Але ці малюки, звичайно, представляють групи малюків, і відмінності, що ви побачите, представляють середні розбіжності поведінки малюків за певних умов. В кожному фільмі ви побачите, як малюк робить, мабуть, саме те, чого від нього чекають, і ми навряд чи можемо зробити малюків більш чарівними, ніж вони вже є. Але прекрасним є те, - і на що я хочу звернути вашу увагу, - це контраст між цими двома умовами, тому що єдине, що розрізняє ці 2 фільми, це статистичні дані, за якими вони будуть спостерігати. Ми покажемо малюкам коробку блакитних та жовтих м'ячиків, і моя, тоді ще аспірант, а нині колега зі Стенфорду, Хайвон Гвеон, витягне з коробки три блакитних м'ячі поспіль, і коли вона витягне ці м'ячі, вона їх стисне, і м'ячі почнуть пищати. Якщо ви - це малюк, це ніби виступа на TED. Краще не буває. (Сміх) Важливо зауважити, що це справді легко - витягти три блакитних м'ячі поспіль з коробки, що містить переважно блакитні м'ячі. Ви можете зробити це з закритими очима. Ймовірно, це випадкова вибірка з цієї множини. І якщо ви навмання витягуєте щось з коробки і воно пищить, тоді можливо все, що лежить в коробці, пищить. Можливо, малюки очікують, що жовті м'ячі також будуть пищати. Жовті м'ячі мають смішні палички на кінці, так що малюки можуть робити з ними щось інше, якщо захочуть. Вони можуть бити та калатати ці м'ячі. Але подивимось, що роблять малюки.
(Video) Hyowon Gweon: See this? (Ball squeaks) Did you see that? (Ball squeaks) Cool. See this one? (Ball squeaks) Wow.
(Відео) Хайвон Гвеон: Бачиш це? (М'яч пищить) Бачиш? (М'яч пищить) Круто. Бачиш цей? (М'яч пищить) Вау.
Laura Schulz: Told you. (Laughs)
Лаура Шульц: Я ж вам казала. (Сміється)
(Video) HG: See this one? (Ball squeaks) Hey Clara, this one's for you. You can go ahead and play. (Laughter)
(Відео) ХГ: Бачиш цей? (М'яч пищить) Кларо, цей м'ячик для тебе. Можеш ним гратися. (Сміх)
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.
Коментарі зайві, так? Це добре, що малюки поширюють властивості блакитних м'ячів на жовті м'ячі, і вражає те, що малюки можуть навчатися шляхом імітації наших дій, але ми вже давно це знали. Але цікавим є питання: що трапиться, коли ми покажемо малюкам те саме, і ми можемо впевнитись, що це те саме, бо у нас є таємний відсік і ми дістаємо м'ячі саме з нього, але цього разу ми змінили лише видиму сукупність, з якої малюки витягують докази. Цього разу, ми покажемо малюкам три блакитних м'ячі, витягнутих з коробки, що містить переважно жовті м'ячі, і що, як ви думаєте? Ви, певно, не зможете випадково витягнути три блакитних м'ячі поспіль з коробки, що містить переважно жовті м'ячі. Ймовірно, вони не були випадково вибрані. Можливо, Хайвон свідомо витягує блакитні м'ячі. Можливо, в цих блакитних м'ячах є щось особливе. Можливо, лише блакитні м'ячі пищать. Давайте подивимось, що робить малюк.
(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.
(Відео) ХГ: Бачиш? (М'яч пищить) Бачиш цю іграшку? (М'яч пищить) Це було класно. Бачиш? (М'яч пищить) Цим можеш гратися. Бери його і грайся.
(Fussing) (Laughter)
(Занепокоєння) (Сміх)
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.
ЛС: Отже ви щойно побачили двох 15-місячних малюків, які діяли по-різному, в залежності від того, що вони спостерігали раніше. Дозвольте показати вам результати експерименту. По вертикалі ви бачите відсоток малюків, що стиснули м'яч в обох випадках, і, як ви бачите, малюки радше узагальнюють тоді, коли щось наявне в вибірці з великою вірогідністю, ніж коли ми застосовуємо вибірковий підхід. І це приводить нас до кумедного передбачення: Припустимо, ви витягнули блакитний м'яч з переважно жовтої коробки. Ви, певно, не витягнете 3 блакитних м'ячі поспіль з жовтої коробки, але можете випадково вибрати один блакитний м'яч. Це не є неймовірним. Якщо ви навмання занурили руку в коробку і витягнули дещо, що пищить, можливо, все в коробці пищить. Незважаючи на те, що діти побачать менше доказів пищання, і мають набагато менше дій для імітації в цих умовах, ніж в тих, що ми щойно побачили, ми передбачили, що малюки будуть більше стискати, і саме це ми і виявили. Отже, 15-місячні малята, в цьому відношенні, як науковці, цікавляться, чи є вибірка випадковою, і використовують це, щоб мати очікування щодо навколишнього світу, що пищить, а що - ні, що досліджувати, а що ігнорувати.
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.
Дозвольте показати вам інший приклад, цього разу щодо проблеми випадкових міркувань. І все починається з проблеми заплутаності доказів, що всі ми переживаємо, тому що ми є частиною світу. Це може не бути проблемою для вас, але, як більшість проблем, проблема є тільки тоді, коли щось пішло не так. Візьміть для прикладу малюка. Щось пішло не так. Він хоче, аби іграшка працювала, але не може так зробити.. Покажу вам декілька секунд кліпу. Тут є 2 можливих варіанти: Можливо, він робить щось не так, або, можливо, щось не так з іграшкою. Отже, в цьому експерименті ми дамо малюкам небагато статистичних даних, що будуть підтверджувати одну з гіпотез, ми побачимо, чи зможуть малюки користатися ними для прийняття рішень щодо того, що потрібно робити.
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.
Ось де пастка. Хайвон прагне, аби іграшка працювала, їй це вдається. Я спробую двічі і обидва рази зазнаю невдачі, потім Хайвон ще раз спробує і досягне успіху, і це приблизно характеризує мої стосунки зі всіма моїми студентами-технологами. Але важливим є той факт, що ми не бачимо доказів тому, що проблема в іграшці, проблема в людині. Хтось може її увімкнути, хтось не може. Тепер, коли малюк отримує іграшку, у нього буде вибір. Його мама сидить поруч, отже він може передати іграшку і змінити людину, але на другому кінці скатертини буде інша іграшка, і він може, потягнувши за скатертину, змінити іграшку. Давайте подивимось, що зробить малюк.
(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.
(Відео) ХГ: Два, три! Поїхали! (Музика) ЛС: Раз, два, три, поїхали! Артур, я спробую ще раз. Раз, два, три, поїхали! ХГ: Артуре, я спробую ще раз, добре? Раз, два, три, поїхали! (Музика) Подивись на це. Пам'ятаєш ці іграшки? Бачиш ці іграшки? Так, я покладу одну ось тут, а цю я дам тобі. Ти можеш гратися нею. ЛС: Добре, Лауро, звичайно, малюки люблять своїх матусь. Звичайно, вони віддають іграшки своїм матусям, коли не можуть їх увімкнути. Знову, найважливіше питання: що буде, коли ми трохи змінимо статистичні дані. Цього разу малюки побачать, як іграшка працює і не працює в тому ж порядку, але ми змінимо розподіл результатів. Цього разу Хайвон одного разу увімкне іграшку, одного - ні, і я так само. І це підтверджує той факт, що не важливо хто грається, іграшка зламана. Вона не працює кожного разу. Так само, малюки матимуть вибір. Її матуся сидить поряд, отже вона може змінити людину, а також на іншому кінці скатертини лежить інша іграшка. Подивимось, що вона зробить.
(Video) HG: Two, three, go! (Music) Let me try one more time. One, two, three, go! Hmm.
(Відео) ХГ: Два, три, поїхали! (Музика) Дай мені спробувати ще раз. Раз, два, три, поїхали! Хмм.
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)
ЛС: Дай мені спробувати, Кларо. Раз, два, три, поїхали! Хмм, я спробую ще раз. Раз, два, три, поїхали! (Музика) ЙГ: Я покладу цю ось тут, а цю віддаю тобі. Ти можеш тепер гратися. (Оплески)
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.
ЛС: Дозвольте показати вам результати експерименту. По вертикалі ви бачите розподіл вибору дитини в кожній з умов і ви бачите, що розподіл виборів, які роблять діти, залежать від того, що вони спостерігають. Отже, на другому році життя малюки здатні використовувати статистичні дані, аби зробити вибір між двома фундаментально різними стратегіями поведінки у світі: просити допомоги чи досліджувати самому. Я щойно продемонструвала вам 2 лабораторних експерименти із сотні експериментів в цій області, що демонструють те саме, тому що вирішальним аргументом є те, що здатність дітей робити цінні висновки з розсіяних даних лежить в основі всього нашого культурного пізнання. Діти вивчають новий інструмент лише після декількох прикладів. Вони розуміють випадкові зв'язки після лише декількох прикладів. вони навіть вивчають нові слова, в цьому випадку, мову жестів.
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.
Я хочу завершити, зробивши 2 акценти. Якби ви слідкували за мною, у вивченні мозку та когнітивістиці, протягом минулих двох років, ви би помітили 3 великі ідеї. Перше - ми живемо в еру інтелекту. Більш того, були зроблені приголомшливі відкриття в неврології: локалізація функціональних областей кори головного мозку, досягнення прозорості мозку мишей, активація нейронів за допомогою світла. Друга важлива ідея полягає в тому, що це ера величезних даних та машинного навчання, і це навчання в перспективі різко змінить наше розуміння всього: від соціальних мереж до епідеміології. І можливо, це вирішує проблему інтерпретації сцен та природної обробки мови, аби пояснити нам дещо щодо людського пізнання. І, нарешті, останнє, що ви почули - можливо, це добре, що ми дізнаємось багато чого про наш мозок та матимемо доступ до великих баз даних, тому що, кинуті напризволяще, люди помиляються, використовують легкі шляхи, ми помиляємось, ми упереджені, і, у багатьох випадках, ми неправильно розуміємо світ. Я вважаю, що це дуже важливі історії, і вони багато про що нам говорять, про те, як це - бути людиною, але я хочу, аби ви зрозуміли, що я розповіла вам зовсім інше. Це історія про розум, а не про мозок, і зокрема, це історія про розрахунки, що може зробити лише людський розум, що включає в себе обширні, структуровані знання та здатність до навчання, використовуючи невелику кількість інформації з кількох лише прикладів. Принципово, що це історія про те, як починаючи шлях дитиною, і продовжуючи увесь шлях до найбільших досягнень нашої культури, ми правильно розуміємо навколишній світ.
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.
Люди можуть не тільки вчитися, використовуючи невеликі дані. Людський розум думає про нові ідеї. Людський розум генерує дослідження і відкриття, генерує мистецтво, літературу, поезію та театр, людський розум піклується про інші людські створіння: про старих, молодих, хворих. Ми зцілюємо їх. В наступні роки ми побачимо технологічні інновації за межами того, що я можу собі уявити, але навряд, чи ми побачимо щось навіть приблизно схоже на обчислювальну силу малюка, протягом мого чи вашого життя. Якщо ми будемо інвестувати в найбільш потужних учнів та їх розвиток, в малюків та дітей, в матусь та татусів, вихователів і вчителів, так само, як ми інвестуємо у потужні та витончені форми технологій, інженерії та дизайну, ми не тільки будемо мріяти про краще майбутнє, ми будемо готуватися до нього.
Thank you very much.
Дуже вам дякую.
(Applause)
(Оплески)
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.
Кріс Андерсон: Лауро, дякую вам. Я маю до вас питання. По-перше, ваше дослідження, воно божевільне. Справді, хто міг зробити такий експеримент? (Сміх) Я передивлявся кілька разів, і до цих пір не можу до кінця повірити в те, що це по-справжньому, але люди проводили схожі експерименти; це виправдано. Малюки насправді є геніями.
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)
ЛС: Знаєш, вони вражаюче виглядають в наших експериментах, але подумай, якими вони є у житті? Спочатку це малюки. Через 18 місяців вони розмовляють, і перші слова малюка це не просто "качка" або "м'ячик", а речі типу "все", що означає зникнення, або "о-оу", що має означати ненавмисну дію. Це дуже сильно. Це, мабуть, набагато сильніше, ніж все, що я вже показала. Вони починають розуміти цілий світ. Чотирирічна дитина може говорити з тобою про все, що завгодно. (Оплески)
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.
КА: Якщо я правильно тебе розумію, ти наголошуєш на тому, що ми пройшли через всі ці роки, коли всі розмови про те, яким винахідливим є наш мозок, що поведінкова економіка та всі теорії за нею, ми не є раціональними. Ти кажеш, що найважливіше в цій історії те, що існує незвичайний геній, якого недооцінили.
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.
ЛС: Моя улюблена цитата з психології, сказана соціальним психологом Соломоном Ешем. Він сказав, що основним завданням психології є зняття вуалі очевидності з речей. Кожен день ви приймаєте мільйони рішень, через які ви розумієте світ. Ви все знаєте про об'єкти та їх властивості. Ви знаєте, коли вони закриті. Ви знаєте їх у темряві. Ви можете зайти в кімнату. Ви можете з'ясувати, про що думають інші люди. Можете розмовляти з ними. Ви можете полетіти в космос. Знаєте арифметику. Знаєте причинно-наслідкові зв'язки. Про моральність суджень. Ви легко все це робите, і ми цього не помічаємо, саме так ви правильно розумієте світ, і це дивовижне та дуже складне для розуміння досягнення.
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.
КА: Я підозрюю, серед аудиторії є люди, які мають погляди на прискорення технологічної потужності, які можуть заперечити ваше судження, що ніколи в житті комп'ютер не зробить того, що може трирічна дитина, але зрозуміло, що в будь-якому випадку, машинам є чого повчитися у наших повзунків. ЛС: Я згодна. Ніколи не тримайте парі проти малюків або шимпанзе, або технології. Але це не тільки кількісна різниця, це якісна різниця. У нас є надзвичайно потужні комп'ютери, і вони виконують дивовижно складні завдання, зазвичай з величезною кількістю інформації. Я вважаю, людський розум робить дещо інше. Структурована та ієрархічна природа людського розуму залишається справжнім викликом.
CA: Laura Schulz, wonderful food for thought. Thank you so much.
КА: Лауро Шульц, чудовий матеріал для роздумів. Величезне вам дякую.
LS: Thank you. (Applause)
ЛС: Дякую. (Оплески)