ABOUT THE SPEAKER
Alison Gopnik - Child development psychologist
Alison Gopnik takes us into the fascinating minds of babies and children, and shows us how much we understand before we even realize we do.

Why you should listen

What’s it really like to see through the eyes of a child? Are babies and young children just empty, irrational vessels to be formed into little adults, until they become the perfect images of ourselves? On the contrary, argues Alison Gopnik, professor of psychology and philosophy at the University of California at Berkeley.

The author of The Philosophical BabyThe Scientist in the Crib and other influential books on cognitive development, Gopnik presents evidence that babies and children are conscious of far more than we give them credit for, as they engage every sense and spend every waking moment discovering, filing away, analyzing and acting on information about how the world works. Gopnik’s work draws on psychological, neuroscientific, and philosophical developments in child development research to understand how the human mind learns, how and why we love, our ability to innovate, as well as giving us a deeper appreciation for the role of parenthood.

She says: "What's it like to be a baby? Being in love in Paris for the first time after you've had 3 double espressos."

More profile about the speaker
Alison Gopnik | Speaker | TED.com
TEDGlobal 2011

Alison Gopnik: What do babies think?

Элисон Гопник: Что происходит в голове у ребёнка?

Filmed:
4,341,974 views

«Младенцы и маленькие дети — это институт исследования и развития человечества», — утверждает психолог Элисон Гопник. Её исследование посвящено сложным умственным расчётам, которые дети производят, и решениям, которые они принимают во время игр.
- Child development psychologist
Alison Gopnik takes us into the fascinating minds of babies and children, and shows us how much we understand before we even realize we do. Full bio

Double-click the English transcript below to play the video.

00:15
What is going on
0
0
2000
Что происходит
00:17
in this baby'sмладенца mindразум?
1
2000
2000
в голове у этого ребёнка?
00:19
If you'dвы бы askedспросил people this 30 yearsлет agoтому назад,
2
4000
2000
Если бы вы задали этот вопрос
30 лет назад,
00:21
mostбольшинство people, includingв том числе psychologistsпсихологи,
3
6000
2000
большинство людей, включая психологов,
00:23
would have said that this babyдетка was irrationalиррациональный,
4
8000
3000
ответили бы,
что сознание ребёнка иррационально,
00:26
illogicalнелогичный, egocentricэгоцентричный --
5
11000
2000
нелогично, что ребёнок эгоцентричен,
00:28
that he couldn'tне может take the perspectiveперспективы of anotherдругой personчеловек
6
13000
2000
не может смотреть на вещи
глазами другого человека
00:30
or understandПонимаю causeпричина and effectэффект.
7
15000
2000
или понимать
причинно-следственные связи.
00:32
In the last 20 yearsлет,
8
17000
2000
За последние 20 лет
00:34
developmentalразвивающий scienceнаука has completelyполностью overturnedопрокинул that pictureкартина.
9
19000
3000
возрастная психология
полностью перевернула эту картину.
00:37
So in some waysпути,
10
22000
2000
Так, в каком-то смысле
00:39
we think that this baby'sмладенца thinkingмышление
11
24000
2000
мы думаем, что мысли этого ребёнка
00:41
is like the thinkingмышление of the mostбольшинство brilliantблестящий scientistsученые.
12
26000
4000
подобны размышлениям ярчайших учёных.
00:45
Let me give you just one exampleпример of this.
13
30000
2000
Приведу пример.
00:47
One thing that this babyдетка could be thinkingмышление about,
14
32000
3000
Одной из тем, над которой этот ребёнок,
возможно, задумался,
00:50
that could be going on in his mindразум,
15
35000
2000
которая у него сейчас на уме,
00:52
is tryingпытаясь to figureфигура out
16
37000
2000
может быть вопрос
00:54
what's going on in the mindразум of that other babyдетка.
17
39000
3000
«Что происходит в голове
у другого ребёнка?»
00:57
After all, one of the things that's hardestтруднее всего for all of us to do
18
42000
3000
В конце концов, одна из самых
сложных задач для нас для всех —
01:00
is to figureфигура out what other people are thinkingмышление and feelingчувство.
19
45000
3000
понять, что другие люди
думают и чувствуют.
01:03
And maybe the hardestтруднее всего thing of all
20
48000
2000
И может быть, сложнейшая задача —
01:05
is to figureфигура out that what other people think and feel
21
50000
3000
осознать, чувства и мысли других людей
01:08
isn't actuallyна самом деле exactlyв точку like what we think and feel.
22
53000
2000
могут в какой-то мере
отличаться от наших собственных.
01:10
AnyoneКто угодно who'sкто followedс последующим politicsполитика can testifyдавать показания
23
55000
2000
Любой, кто интересуется политикой,
01:12
to how hardжесткий that is for some people to get.
24
57000
3000
может подтвердить, насколько сложно
бывает другим людям это понять.
01:15
We wanted to know
25
60000
2000
Мы хотели узнать,
01:17
if babiesдети and youngмолодой childrenдети
26
62000
2000
могут ли младенцы и маленькие дети
01:19
could understandПонимаю this really profoundглубокий thing about other people.
27
64000
3000
понять эту глубокую мысль
о других людях.
01:22
Now the questionвопрос is: How could we askпросить them?
28
67000
2000
И вот вопрос: как мы их спросим?
01:24
Babiesдети, after all, can't talk,
29
69000
2000
Младенцы ведь не говорят,
01:26
and if you askпросить a threeтри year-oldлет
30
71000
2000
а если попросить трёхлетнего ребёнка
01:28
to tell you what he thinksдумает,
31
73000
2000
рассказать, о чем он думает,
01:30
what you'llВы будете get is a beautifulкрасивая streamпоток of consciousnessсознание monologueмонолог
32
75000
3000
то получишь прекрасный поток сознания
01:33
about poniesпони and birthdaysдни рождения and things like that.
33
78000
3000
на тему пони,
дней рождений и всего такого.
01:36
So how do we actuallyна самом деле askпросить them the questionвопрос?
34
81000
3000
Так как нам задать им этот вопрос?
01:39
Well it turnsвитки out that the secretсекрет was broccoliброкколи.
35
84000
3000
Палочкой-выручалочкой для нас
стала брокколи.
01:42
What we did -- BettyБетти RapacholiRapacholi, who was one of my studentsстуденты, and I --
36
87000
4000
Что мы сделали — мы это я
и одна из моих студенток Бетти Рапачоли —
01:46
was actuallyна самом деле to give the babiesдети two bowlsчаш of foodпитание:
37
91000
3000
дали младенцам две тарелки с едой:
01:49
one bowlмиска of rawсырье broccoliброкколи
38
94000
2000
на одной была сырая брокколи,
01:51
and one bowlмиска of deliciousвкусно goldfishзолотая рыбка crackersкрекеры.
39
96000
3000
на другой — вкуснейшее печенье.
01:54
Now all of the babiesдети, even in BerkleyBerkley,
40
99000
3000
Все дети, даже в Беркли,
01:57
like the crackersкрекеры and don't like the rawсырье broccoliброкколи.
41
102000
3000
любят печенье и не любят сырую брокколи.
02:00
(LaughterСмех)
42
105000
2000
(Смех)
02:02
But then what BettyБетти did
43
107000
2000
Так вот, Бетти
02:04
was to take a little tasteвкус of foodпитание from eachкаждый bowlмиска.
44
109000
3000
пробовала еду из каждой тарелки,
02:07
And she would actакт as if she likedпонравилось it or she didn't.
45
112000
2000
а потом показывала,
нравится ей эта еда или нет.
02:09
So halfполовина the time, she actedдействовал
46
114000
2000
В половине случаев она вела себя так,
02:11
as if she likedпонравилось the crackersкрекеры and didn't like the broccoliброкколи --
47
116000
2000
будто ей понравилось печенье
и не понравилась брокколи, т.е. так же,
02:13
just like a babyдетка and any other saneв своем уме personчеловек.
48
118000
3000
как поступил бы на её месте ребёнок
и любой другой нормальный человек.
02:16
But halfполовина the time,
49
121000
2000
Но в другой половине случаев
02:18
what she would do is take a little bitнемного of the broccoliброкколи
50
123000
2000
она пробовала брокколи
02:20
and go, "MmmmmМмммм, broccoliброкколи.
51
125000
3000
и говорила: «М-м-м, брокколи,
02:23
I tastedвкус the broccoliброкколи. MmmmmМмммм."
52
128000
3000
я съела брокколи, м-м-м».
02:26
And then she would take a little bitнемного of the crackersкрекеры,
53
131000
2000
А потом брала печенье
02:28
and she'dсарай go, "EwwEww, yuckдрянь, crackersкрекеры.
54
133000
4000
и говорила: «Ой, фу, печенье,
02:32
I tastedвкус the crackersкрекеры. EwwEww, yuckдрянь."
55
137000
3000
я съела печенье, фу».
02:35
So she'dсарай actакт as if what she wanted
56
140000
2000
То есть вела себя
02:37
was just the oppositeнапротив of what the babiesдети wanted.
57
142000
3000
прямо противоположно ожиданиям ребёнка.
02:40
We did this with 15 and 18 month-oldмесячный babiesдети.
58
145000
2000
Мы провели этот тест на детях
в возрасте 1 года и 3 месяцев и 1,5 лет.
02:42
And then she would simplyпросто put her handрука out and say,
59
147000
3000
А потом она протягивала руку и просила:
02:45
"Can you give me some?"
60
150000
2000
Дай мне что-нибудь?»
02:47
So the questionвопрос is: What would the babyдетка give her,
61
152000
2000
Итак, вопрос: что давали ей дети?
02:49
what they likedпонравилось or what she likedпонравилось?
62
154000
2000
То, что им нравилось,
или то, что нравилось ей?
02:51
And the remarkableзамечательный thing was that 18 month-oldмесячный babiesдети,
63
156000
3000
Интересно то, что 1,5 годовалые дети,
02:54
just barelyедва walkingгулять пешком and talkingговорящий,
64
159000
2000
едва ли умеющие ходить и говорить,
02:56
would give her the crackersкрекеры if she likedпонравилось the crackersкрекеры,
65
161000
3000
отдавали ей печенье,
если ей нравилось печенье,
02:59
but they would give her the broccoliброкколи if she likedпонравилось the broccoliброкколи.
66
164000
3000
и брокколи, если ей нравилась брокколи.
03:02
On the other handрука,
67
167000
2000
С другой стороны,
03:04
15 month-oldsмесяц-летних would stareглазеть at her for a long time
68
169000
2000
дети 1 года и 3 месяцев долго наблюдали
за тем, что она показывает,
03:06
if she actedдействовал as if she likedпонравилось the broccoliброкколи,
69
171000
2000
как ей нравится брокколи,
03:08
like they couldn'tне может figureфигура this out.
70
173000
3000
но не могли этого понять.
03:11
But then after they staredсмотрел for a long time,
71
176000
2000
И после того,
как они долго смотрели на это,
03:13
they would just give her the crackersкрекеры,
72
178000
2000
они отдавали ей печенье,
03:15
what they thought everybodyвсе mustдолжен like.
73
180000
2000
потому что думали,
что оно всем нравится.
03:17
So there are two really remarkableзамечательный things about this.
74
182000
3000
Из этого вытекают
две замечательные мысли.
03:20
The first one is that these little 18 month-oldмесячный babiesдети
75
185000
3000
Первая: 1,5 годовалые дети
03:23
have alreadyуже discoveredобнаруженный
76
188000
2000
уже владеют
03:25
this really profoundглубокий factфакт about humanчеловек natureприрода,
77
190000
2000
глубоким осознанием того,
03:27
that we don't always want the sameодна и та же thing.
78
192000
2000
что людям не всегда
нравятся одинаковые вещи.
03:29
And what's more, they feltпочувствовал that they should actuallyна самом деле do things
79
194000
2000
И более того, они чувствуют,
что должны помочь человеку
03:31
to help other people get what they wanted.
80
196000
3000
и дать ему то, что он хочет.
03:34
Even more remarkablyзамечательно thoughхоть,
81
199000
2000
И ещё замечательнее то,
03:36
the factфакт that 15 month-oldsмесяц-летних didn't do this
82
201000
3000
что дети 1 года и 3 месяцев
не знают этого,
03:39
suggestsпредполагает that these 18 month-oldsмесяц-летних had learnedнаучился
83
204000
3000
потому можно предположить,
что 1,5 годовалые дети поняли
03:42
this deepглубоко, profoundглубокий factфакт about humanчеловек natureприрода
84
207000
3000
этот глубокую, важную мысль
о человеческой натуре
03:45
in the threeтри monthsмесяцы from when they were 15 monthsмесяцы oldстарый.
85
210000
3000
всего за три месяца.
03:48
So childrenдети bothи то и другое know more and learnучить more
86
213000
2000
Таким образом,
дети знают и выучивают больше,
03:50
than we ever would have thought.
87
215000
2000
чем мы когда-либо предполагали.
03:52
And this is just one of hundredsсотни and hundredsсотни of studiesисследования over the last 20 yearsлет
88
217000
4000
И это одно из сотен и сотен исследований,
проведённых за последние 20 лет,
03:56
that's actuallyна самом деле demonstratedпродемонстрировал it.
89
221000
2000
которое действительно демонстрирует это.
03:58
The questionвопрос you mightмог бы askпросить thoughхоть is:
90
223000
2000
Вопрос, который у вас, возможно, возник:
04:00
Why do childrenдети learnучить so much?
91
225000
3000
«Почему дети так много изучают,
04:03
And how is it possibleвозможное for them to learnучить so much
92
228000
2000
и как возможно выучить так много
04:05
in suchтакие a shortкороткая time?
93
230000
2000
за такой короткий срок?»
04:07
I mean, after all, if you look at babiesдети superficiallyповерхностно,
94
232000
2000
Я имею в виду, что если взглянуть
на ребёнка поверхностно,
04:09
they seemказаться prettyСимпатичная uselessбесполезный.
95
234000
2000
то он кажется
довольно бесполезным существом.
04:11
And actuallyна самом деле in manyмногие waysпути, they're worseхуже than uselessбесполезный,
96
236000
3000
И, на самом деле, во многих случаях
они более, чем бесполезны,
04:14
because we have to put so much time and energyэнергия
97
239000
2000
потому что мы вынуждены
вкладывать в них столько времени и сил
04:16
into just keepingхранение them aliveв живых.
98
241000
2000
только для того, чтобы они жили.
04:18
But if we turnочередь to evolutionэволюция
99
243000
2000
Но если мы обратимся к эволюции
04:20
for an answerответ to this puzzleголоволомка
100
245000
2000
за ответом на вопрос,
04:22
of why we spendпроводить so much time
101
247000
2000
почему мы тратим столько времени
04:24
takingпринятие careзабота of uselessбесполезный babiesдети,
102
249000
3000
на заботу о бесполезных детях,
04:27
it turnsвитки out that there's actuallyна самом деле an answerответ.
103
252000
3000
окажется, что у неё есть ответ.
04:30
If we look acrossчерез manyмногие, manyмногие differentдругой speciesвид of animalsживотные,
104
255000
3000
Если мы рассмотрим разные виды животных,
04:33
not just us primatesприматы,
105
258000
2000
не только нас, приматов,
04:35
but alsoтакже includingв том числе other mammalsмлекопитающих, birdsптицы,
106
260000
2000
но также млекопитающих, птиц,
04:37
even marsupialsсумчатые
107
262000
2000
даже сумчатых,
04:39
like kangaroosкенгуру and wombatsвомбаты,
108
264000
2000
как кенгуру и вомбаты,
04:41
it turnsвитки out that there's a relationshipотношения
109
266000
2000
окажется, что существует связь
04:43
betweenмежду how long a childhoodдетство a speciesвид has
110
268000
4000
между тем, как долго длится детство
у животного определённого вида
04:47
and how bigбольшой theirих brainsмозги are comparedв сравнении to theirих bodiesтела
111
272000
4000
и величиной его мозга
по отношению к телу,
04:51
and how smartумная and flexibleгибкий they are.
112
276000
2000
тем, насколько животное умно
и как хорошо умеет приспосабливаться.
04:53
And sortСортировать of the posterbirdsposterbirds for this ideaидея are the birdsптицы up there.
113
278000
3000
Примером среди птиц
могут являться вот эти виды.
04:56
On one sideбоковая сторона
114
281000
2000
Слева видим
04:58
is a Newновый Caledonianкаледонский crowворона.
115
283000
2000
новокаледонского ворона.
05:00
And crowsвороны and other corvidaeCorvidae, ravensвороны, rooksграчи and so forthвперед,
116
285000
3000
А вороны и другие семейства
врановых, грачи и т.д. —
05:03
are incrediblyневероятно smartумная birdsптицы.
117
288000
2000
невероятно умные птицы.
05:05
They're as smartумная as chimpanzeesшимпанзе in some respectsпочтение.
118
290000
3000
Они такие же умные,
как и шимпанзе в каком-то смысле.
05:08
And this is a birdптица on the coverобложка of scienceнаука
119
293000
2000
А вот ворон на обложке
журнала Science [«Наука»],
05:10
who'sкто learnedнаучился how to use a toolинструмент to get foodпитание.
120
295000
3000
он научился использовать
инструмент для добычи пищи.
05:13
On the other handрука,
121
298000
2000
Справа наш друг —
05:15
we have our friendдруг the domesticвнутренний chickenкурица.
122
300000
2000
домашний петух.
05:17
And chickensцыплята and ducksутки and geeseгуси and turkeysиндеек
123
302000
3000
А куры, как и утки, гуси и индейки
05:20
are basicallyв основном as dumbтупой as dumpsотвалы.
124
305000
2000
обычно глупы, как пробки.
05:22
So they're very, very good at peckingклевание for grainзерно,
125
307000
3000
У них очень, очень хорошо
получается клевать корм
05:25
and they're not much good at doing anything elseеще.
126
310000
3000
и ничего больше.
05:28
Well it turnsвитки out that the babiesдети,
127
313000
2000
Так вот, обнаруживается, что птенцы
05:30
the Newновый Caledonianкаледонский crowворона babiesдети, are fledglingsптенцы.
128
315000
2000
новокаледонского ворона
долго остаются птенцами.
05:32
They dependзависеть on theirих momsмамы
129
317000
2000
Мамы кормят их,
05:34
to dropпадение wormsчерви in theirих little openоткрытый mouthsрты
130
319000
3000
вкладывая в их раскрытые клювики
червяков
05:37
for as long as two yearsлет,
131
322000
2000
в течение двух лет,
05:39
whichкоторый is a really long time in the life of a birdптица.
132
324000
2000
что по птичьим меркам
довольно большой период.
05:41
WhereasВ то время как the chickensцыплята are actuallyна самом деле matureзрелый
133
326000
2000
В то время как цыплята вырастают
05:43
withinв a coupleпара of monthsмесяцы.
134
328000
2000
за пару месяцев.
05:45
So childhoodдетство is the reasonпричина
135
330000
3000
Выходит, что детство — ответ на вопрос,
05:48
why the crowsвороны endконец up on the coverобложка of ScienceНаука
136
333000
2000
почему ворон попадает
на обложку научного журнала,
05:50
and the chickensцыплята endконец up in the soupсуп potгоршок.
137
335000
2000
а курица — в суп.
05:52
There's something about that long childhoodдетство
138
337000
3000
Есть что-то в идее о том,
что длительное детство
05:55
that seemsкажется to be connectedсвязанный
139
340000
2000
как-то связано
05:57
to knowledgeзнание and learningобучение.
140
342000
2000
со знаниями и обучением.
05:59
Well what kindсвоего рода of explanationобъяснение could we have for this?
141
344000
3000
Ну, как бы мы это объяснили?
06:02
Well some animalsживотные, like the chickenкурица,
142
347000
3000
Некоторые животные, как курицы,
06:05
seemказаться to be beautifullyкрасиво suitedподходящий
143
350000
2000
идеально подходят
06:07
to doing just one thing very well.
144
352000
2000
для выполнения
какого-то одного действия.
06:09
So they seemказаться to be beautifullyкрасиво suitedподходящий
145
354000
3000
То есть, они отлично справляются
06:12
to peckingклевание grainзерно in one environmentОкружающая среда.
146
357000
2000
с клёвом зерна
в определённой обстановке.
06:14
Other creaturesсущества, like the crowsвороны,
147
359000
2000
Другие, как вороны,
06:16
aren'tне very good at doing anything in particularконкретный,
148
361000
2000
ни в чем особенно не выделяются,
06:18
but they're extremelyочень good
149
363000
2000
но они крайне здорово обучаются
06:20
at learningобучение about lawsзаконы of differentдругой environmentsокружающая среда.
150
365000
2000
законам других различных обстановок.
06:22
And of courseкурс, we humanчеловек beingsсущества
151
367000
2000
И, разумеется, мы, люди,
06:24
are way out on the endконец of the distributionраспределение like the crowsвороны.
152
369000
3000
далеко ушли в развитии от ворон.
06:27
We have biggerбольше brainsмозги relativeотносительный to our bodiesтела
153
372000
2000
Наш мозг относительно нашего тела
06:29
by farдалеко than any other animalживотное.
154
374000
2000
гораздо больше, чем у других животных.
06:31
We're smarterумнее, we're more flexibleгибкий,
155
376000
2000
Мы умнее, мы лучше приспосабливаемся,
06:33
we can learnучить more,
156
378000
2000
можем большему обучиться,
06:35
we surviveуцелеть in more differentдругой environmentsокружающая среда,
157
380000
2000
выживаем в различных обстановках,
06:37
we migratedмигрировали to coverобложка the worldМир and even go to outerвнешний spaceпространство.
158
382000
3000
наш вид распространился по всему миру,
и мы даже вышли за его пределы — в космос.
06:40
And our babiesдети and childrenдети are dependentзависимый on us
159
385000
3000
И наши дети зависят от нас
06:43
for much longerдольше than the babiesдети of any other speciesвид.
160
388000
3000
гораздо дольше,
чем детёныши других видов животных.
06:46
My sonсын is 23.
161
391000
2000
Моему сыну 23.
06:48
(LaughterСмех)
162
393000
2000
(Смех)
06:50
And at leastнаименее untilдо they're 23,
163
395000
2000
И, по крайней мере, до этого возраста
06:52
we're still poppingвыскакивают those wormsчерви
164
397000
2000
мы все ещё вкладываем червячков
06:54
into those little openоткрытый mouthsрты.
165
399000
3000
в их раскрытые клювики.
06:57
All right, why would we see this correlationкорреляция?
166
402000
3000
Хорошо, почему мы видим эту зависимость?
07:00
Well an ideaидея is that that strategyстратегия, that learningобучение strategyстратегия,
167
405000
4000
Ну, есть теория, что эта стратегия,
стратегия обучения —
07:04
is an extremelyочень powerfulмощный, great strategyстратегия for gettingполучение on in the worldМир,
168
409000
3000
крайне сильная, мощная стратегия
преуспевания в этом мире,
07:07
but it has one bigбольшой disadvantageнедостаток.
169
412000
2000
но у неё есть один большой недостаток.
07:09
And that one bigбольшой disadvantageнедостаток
170
414000
2000
И этот большой недостаток
07:11
is that, untilдо you actuallyна самом деле do all that learningобучение,
171
416000
3000
заключается в том,
что пока всё не выучишь,
07:14
you're going to be helplessбеспомощный.
172
419000
2000
ты беспомощен.
07:16
So you don't want to have the mastodonмастодонт chargingзарядка at you
173
421000
3000
Вы же не хотели бы оказаться в ситуации,
когда на вас нацелился мастодонт,
07:19
and be sayingпоговорка to yourselfсам,
174
424000
2000
а вы рассуждаете:
07:21
"A slingshotрогатка or maybe a spearкопье mightмог бы work. WhichКоторый would actuallyна самом деле be better?"
175
426000
4000
«Использовать мне рогатку или копье?»
07:25
You want to know all that
176
430000
2000
Такие вещи лучше знать
07:27
before the mastodonsмастодонты actuallyна самом деле showпоказать up.
177
432000
2000
до того, как мастодонт вообще появится.
07:29
And the way the evolutionsэволюций seemsкажется to have solvedрешена that problemпроблема
178
434000
3000
И тем, как эту проблему решила эволюция,
07:32
is with a kindсвоего рода of divisionделение of laborтруд, работа.
179
437000
2000
оказывается разделение труда.
07:34
So the ideaидея is that we have this earlyрано periodпериод when we're completelyполностью protectedзащищенный.
180
439000
3000
Дело в том, что у нас есть
период детства, период защищённости.
07:37
We don't have to do anything. All we have to do is learnучить.
181
442000
3000
Нам ничего не нужно уметь.
Всё, что нужно, это учиться.
07:40
And then as adultsВзрослые,
182
445000
2000
А потом во взрослом возрасте
07:42
we can take all those things that we learnedнаучился when we were babiesдети and childrenдети
183
447000
3000
мы можем всё, чему научились в детстве,
07:45
and actuallyна самом деле put them to work to do things out there in the worldМир.
184
450000
3000
применять в большом мире.
07:48
So one way of thinkingмышление about it
185
453000
2000
Если мы посмотрим
на дело с такой позиции,
07:50
is that babiesдети and youngмолодой childrenдети
186
455000
2000
то получится, что младенцы и дети —
07:52
are like the researchисследование and developmentразвитие divisionделение of the humanчеловек speciesвид.
187
457000
3000
это институт
исследования и развития человечества.
07:55
So they're the protectedзащищенный blueсиний skyнебо guys
188
460000
3000
Они защищённые счастливчики,
07:58
who just have to go out and learnучить and have good ideasидеи,
189
463000
2000
которые имеют возможность
просто учиться и придумывать новое,
08:00
and we're productionпроизводство and marketingмаркетинг.
190
465000
2000
а мы — производство и маркетинг.
08:02
We have to take all those ideasидеи
191
467000
2000
Мы берём то,
08:04
that we learnedнаучился when we were childrenдети
192
469000
2000
чему научились в детстве,
08:06
and actuallyна самом деле put them to use.
193
471000
2000
и воплощаем это в жизнь.
08:08
AnotherДругая way of thinkingмышление about it
194
473000
2000
С другой стороны,
08:10
is insteadвместо of thinkingмышление of babiesдети and childrenдети
195
475000
2000
вместо того, чтобы смотреть на детей,
08:12
as beingявляющийся like defectiveдефектный grownupsвзрослые,
196
477000
2000
как на недовзрослых,
08:14
we should think about them
197
479000
2000
мы должны думать о них,
08:16
as beingявляющийся a differentдругой developmentalразвивающий stageсцена of the sameодна и та же speciesвид --
198
481000
2000
как о другой стадии развития
того же вида —
08:18
kindсвоего рода of like caterpillarsгусеницы and butterfliesбабочки --
199
483000
3000
что-то вроде гусениц и бабочек —
08:21
exceptКроме that they're actuallyна самом деле the brilliantблестящий butterfliesбабочки
200
486000
2000
только дети — это прекрасные бабочки,
08:23
who are flittingпорхают around the gardenсад and exploringисследование,
201
488000
3000
порхающие по саду и исследующие его,
08:26
and we're the caterpillarsгусеницы
202
491000
2000
а мы — гусеницы,
08:28
who are inchingтолчковой alongвдоль our narrowузкий, grownupвзрослый, adultдля взрослых pathдорожка.
203
493000
3000
ползущие по длинной, узкой дорожке
нашей взрослой жизни.
08:31
If this is trueправда, if these babiesдети are designedпредназначенный to learnучить --
204
496000
3000
Если это правда,
если дети созданы для обучения —
08:34
and this evolutionaryэволюционный storyистория would say childrenдети are for learningобучение,
205
499000
3000
а эволюция доказывает,
что именно для этого
08:37
that's what they're for --
206
502000
2000
они и созданы —
08:39
we mightмог бы expectожидать
207
504000
2000
следует полагать,
08:41
that they would have really powerfulмощный learningобучение mechanismsмеханизмы.
208
506000
2000
что они обладают
мощными механизмами обучения.
08:43
And in factфакт, the baby'sмладенца brainголовной мозг
209
508000
3000
На деле, детский мозг
08:46
seemsкажется to be the mostбольшинство powerfulмощный learningобучение computerкомпьютер
210
511000
2000
представляется мощнейшим компьютером
08:48
on the planetпланета.
211
513000
2000
на Земле.
08:50
But realреальный computersкомпьютеры are actuallyна самом деле gettingполучение to be a lot better.
212
515000
3000
Но настоящие компьютеры
стали гораздо лучше.
08:53
And there's been a revolutionреволюция
213
518000
2000
И в нашем понимании
08:55
in our understandingпонимание of machineмашина learningобучение recentlyв последнее время.
214
520000
2000
механического обучения
произошла революция.
08:57
And it all dependsзависит on the ideasидеи of this guy,
215
522000
3000
И всё благодаря идеям
09:00
the Reverendпочтенный ThomasТомас Bayesбайес,
216
525000
2000
преподобного Томаса Байеса,
09:02
who was a statisticianстатистик and mathematicianматематик in the 18thго centuryвека.
217
527000
3000
статистика и математика 18 века.
09:05
And essentiallyпо существу what Bayesбайес did
218
530000
3000
И главное, что сделал Байес,
09:08
was to provideпредоставлять a mathematicalматематическая way
219
533000
2000
это предложил математическую модель,
09:10
usingс помощью probabilityвероятность theoryтеория
220
535000
2000
основанную на теории вероятности,
09:12
to characterizeохарактеризовать, describeописывать,
221
537000
2000
описывающую то,
09:14
the way that scientistsученые find out about the worldМир.
222
539000
2000
как учёные совершают открытия.
09:16
So what scientistsученые do
223
541000
2000
Итак, прежде всего учёные
09:18
is they have a hypothesisгипотеза that they think mightмог бы be likelyвероятно to startНачало with.
224
543000
3000
выдвигают своё предположение — гипотезу.
09:21
They go out and testконтрольная работа it againstпротив the evidenceдоказательства.
225
546000
2000
Они её проверяют,
находя её доказательства.
09:23
The evidenceдоказательства makesмарки them changeизменение that hypothesisгипотеза.
226
548000
2000
Доказательства заставляют
их изменить гипотезу.
09:25
Then they testконтрольная работа that newновый hypothesisгипотеза
227
550000
2000
Затем они проверяют новую гипотезу
09:27
and so on and so forthвперед.
228
552000
2000
и так далее.
09:29
And what Bayesбайес showedпоказал was a mathematicalматематическая way that you could do that.
229
554000
3000
Байес показал этот путь математически.
09:32
And that mathematicsматематика is at the coreядро
230
557000
2000
А математика — основа
09:34
of the bestЛучший machineмашина learningобучение programsпрограммы that we have now.
231
559000
2000
лучших программ по обучению машин,
которые у нас есть.
09:36
And some 10 yearsлет agoтому назад,
232
561000
2000
И приблизительно 10 лет назад
09:38
I suggestedпредложенный that babiesдети mightмог бы be doing the sameодна и та же thing.
233
563000
4000
я предположила, что дети могут
действовать согласно той же схеме.
09:42
So if you want to know what's going on
234
567000
2000
Итак, если вы хотите узнать,
09:44
underneathпод those beautifulкрасивая brownкоричневый eyesглаза,
235
569000
2000
какие мысли отражаются
в этих хорошеньких карих глазках,
09:46
I think it actuallyна самом деле looksвыглядит something like this.
236
571000
2000
я думаю, всё происходит
приблизительно так.
09:48
This is Reverendпочтенный Bayes'sБайеса notebookблокнот.
237
573000
2000
Вот записи преподобного Байеса.
09:50
So I think those babiesдети are actuallyна самом деле makingизготовление complicatedсложно calculationsвычисления
238
575000
3000
Я думаю, дети выполняют
эти сложные вычисления
09:53
with conditionalусловный probabilitiesвероятности that they're revisingпересмотр
239
578000
3000
с условной вероятностью,
повторяя их раз за разом,
09:56
to figureфигура out how the worldМир worksработает.
240
581000
2000
чтобы понять, как работает мир.
09:58
All right, now that mightмог бы seemказаться like an even tallerболее высокий orderзаказ to actuallyна самом деле demonstrateдемонстрировать.
241
583000
4000
Ладно, продемонстрировать это
ещё сложнее.
10:02
Because after all, if you askпросить even grownupsвзрослые about statisticsстатистика,
242
587000
2000
Потому что если вы попросите
взрослого просчитать статистику,
10:04
they look extremelyочень stupidглупый.
243
589000
2000
вы поставите большинство в тупик.
10:06
How could it be that childrenдети are doing statisticsстатистика?
244
591000
3000
Как так получается,
что дети могут это просчитывать?
10:09
So to testконтрольная работа this we used a machineмашина that we have
245
594000
2000
Чтобы проверить гипотезу,
мы использовали
10:11
calledназывается the BlicketBlicket Detectorдетектор.
246
596000
2000
так называемый «световой детектор».
10:13
This is a boxкоробка that lightsогни up and playsигры musicМузыка
247
598000
2000
Это коробка, которая
светится и проигрывает музыку,
10:15
when you put some things on it and not othersдругие.
248
600000
3000
когда на неё ставят
определённые предметы.
10:18
And usingс помощью this very simpleпросто machineмашина,
249
603000
2000
И, используя этот простой механизм,
10:20
my labлаборатория and othersдругие have doneсделанный dozensмножество of studiesисследования
250
605000
2000
наша и другие лаборатории
провели много исследований,
10:22
showingпоказ just how good babiesдети are
251
607000
2000
которые показали, как хорошо дети
10:24
at learningобучение about the worldМир.
252
609000
2000
справляются с обучением.
10:26
Let me mentionупомянуть just one
253
611000
2000
Я расскажу только об одном эксперименте,
10:28
that we did with TumarТумар KushnerКушнер, my studentстудент.
254
613000
2000
который мы провели
с моим студентом Тумаром Кушнером.
10:30
If I showedпоказал you this detectorдетектор,
255
615000
2000
Если бы я показала вам этот детектор,
10:32
you would be likelyвероятно to think to beginначать with
256
617000
2000
вы бы подумали,
10:34
that the way to make the detectorдетектор go
257
619000
2000
что для его работы
10:36
would be to put a blockблок on topВверх of the detectorдетектор.
258
621000
3000
необходимо положить на него брусочек.
10:39
But actuallyна самом деле, this detectorдетектор
259
624000
2000
Но на самом деле,
10:41
worksработает in a bitнемного of a strangeстранный way.
260
626000
2000
всё не так просто.
10:43
Because if you waveволна a blockблок over the topВверх of the detectorдетектор,
261
628000
3000
Если вы помашете
брусочком над детектором,
10:46
something you wouldn'tне будет ever think of to beginначать with,
262
631000
3000
нечто, что бы вы никогда
не подумали сделать сначала,
10:49
the detectorдетектор will actuallyна самом деле activateактивировать two out of threeтри timesраз.
263
634000
3000
детектор активируется два раза из трёх.
10:52
WhereasВ то время как, if you do the likelyвероятно thing, put the blockблок on the detectorдетектор,
264
637000
3000
Но если вы сделаете разумную вещь —
положите брусочек на детектор,
10:55
it will only activateактивировать two out of sixшесть timesраз.
265
640000
4000
он активируется только в 2 случаях из 6.
10:59
So the unlikelyвряд ли hypothesisгипотеза
266
644000
2000
Таким образом, менее разумная гипотеза
11:01
actuallyна самом деле has strongerсильнее evidenceдоказательства.
267
646000
2000
подтверждается
большими доказательствами.
11:03
It looksвыглядит as if the wavingразмахивающий
268
648000
2000
Помахать брусочком эффективнее,
11:05
is a more effectiveэффективный strategyстратегия than the other strategyстратегия.
269
650000
2000
чем просто положить его.
11:07
So we did just this; we gaveдал four4 year-oldsлетних this patternшаблон of evidenceдоказательства,
270
652000
3000
Вот, что мы сделали.
Мы показали четырёхлетним детям пример
11:10
and we just askedспросил them to make it go.
271
655000
2000
и попросили их повторить.
11:12
And sure enoughдостаточно, the four4 year-oldsлетних used the evidenceдоказательства
272
657000
3000
И конечно, четырёхлетние дети
использовали это знание,
11:15
to waveволна the objectобъект on topВверх of the detectorдетектор.
273
660000
3000
чтобы применить правильную стратегию
и помахать брусочком над детектором.
11:18
Now there are two things that are really interestingинтересно about this.
274
663000
3000
Есть две очень интересных мысли
в связи с этим.
11:21
The first one is, again, rememberзапомнить, these are four4 year-oldsлетних.
275
666000
3000
Первая — этим детям всего 4 года,
как вы помните.
11:24
They're just learningобучение how to countподсчитывать.
276
669000
2000
Они только учатся считать.
11:26
But unconsciouslyбессознательно,
277
671000
2000
Но подсознательно
11:28
they're doing these quiteдовольно complicatedсложно calculationsвычисления
278
673000
2000
они проводят эти сложные вычисления,
11:30
that will give them a conditionalусловный probabilityвероятность measureизмерение.
279
675000
3000
которые дают им данные
по условной вероятности.
11:33
And the other interestingинтересно thing
280
678000
2000
И другая очень интересная вещь
11:35
is that they're usingс помощью that evidenceдоказательства
281
680000
2000
в том, что они через доказательства
11:37
to get to an ideaидея, get to a hypothesisгипотеза about the worldМир,
282
682000
3000
проверяют гипотезу об устройстве мира,
11:40
that seemsкажется very unlikelyвряд ли to beginначать with.
283
685000
3000
что нам кажется невероятным.
11:43
And in studiesисследования we'veмы в just been doing in my labлаборатория, similarаналогичный studiesисследования,
284
688000
3000
И другие тесты,
проведённые в нашей лаборатории,
11:46
we'veмы в showпоказать that four4 year-oldsлетних are actuallyна самом деле better
285
691000
2000
доказывают, что дети приходят
11:48
at findingобнаружение out an unlikelyвряд ли hypothesisгипотеза
286
693000
3000
к менее очевидной гипотезе лучше,
11:51
than adultsВзрослые are when we give them exactlyв точку the sameодна и та же taskзадача.
287
696000
3000
чем взрослые, которым
мы давали то же задание.
11:54
So in these circumstancesобстоятельства,
288
699000
2000
Итак, в данных обстоятельствах мы видим,
11:56
the childrenдети are usingс помощью statisticsстатистика to find out about the worldМир,
289
701000
3000
что дети применяют
статистику для познания мира,
11:59
but after all, scientistsученые alsoтакже do experimentsэксперименты,
290
704000
3000
но учёные проводят ещё и эксперименты,
12:02
and we wanted to see if childrenдети are doing experimentsэксперименты.
291
707000
3000
и мы хотели бы посмотреть,
проводят ли дети эксперименты.
12:05
When childrenдети do experimentsэксперименты we call it "gettingполучение into everything"
292
710000
3000
Детские эксперименты мы называем
«лезут, куда ни попадя»
12:08
or elseеще "playingиграть."
293
713000
2000
или «играют».
12:10
And there's been a bunchгроздь of interestingинтересно studiesисследования recentlyв последнее время
294
715000
3000
Есть целый ряд интересных исследований,
проведённых в последнее время,
12:13
that have shownпоказанный this playingиграть around
295
718000
3000
которые доказывают,
что игра на самом деле
12:16
is really a kindсвоего рода of experimentalэкспериментальный researchисследование programпрограмма.
296
721000
2000
является
экспериментально-исследовательской программой.
12:18
Here'sВот one from CristineCristine Legare'sLegare-х labлаборатория.
297
723000
3000
Вот одна из лабораторий Кристины Легаре.
12:21
What CristineCristine did was use our BlicketBlicket DetectorsДетекторы.
298
726000
3000
Кристина использовала
наши световые детекторы.
12:24
And what she did was showпоказать childrenдети
299
729000
2000
Она показывала детям,
12:26
that yellowжелтый onesте, madeсделал it go and redкрасный onesте, didn't,
300
731000
2000
что жёлтые брусочки работают,
а красные — нет,
12:28
and then she showedпоказал them an anomalyаномалия.
301
733000
3000
а потом показывала аномальное явление.
12:31
And what you'llВы будете see
302
736000
2000
Вы увидите сейчас,
12:33
is that this little boyмальчик will go throughчерез five5 hypothesesгипотезы
303
738000
3000
как маленький мальчик делает
на этот счёт пять гипотез
12:36
in the spaceпространство of two minutesминут.
304
741000
3000
за две минуты.
12:39
(Videoвидео) Boyмальчик: How about this?
305
744000
3000
(Видео) мальчик: А может так?
12:43
SameОдна и та же as the other sideбоковая сторона.
306
748000
3000
Поставить так же.
12:46
AlisonAlison GopnikГопник: Okay, so his first hypothesisгипотеза has just been falsifiedфальсифицированный.
307
751000
4000
Элисон Гопник: Хорошо,
первая гипотеза не подтвердилась.
12:55
(LaughterСмех)
308
760000
2000
(Смех)
12:57
Boyмальчик: This one lightedосвещенная up, and this one nothing.
309
762000
3000
Мальчик: Эта светится, а эта нет.
13:00
AGAG: Okay, he's got his experimentalэкспериментальный notebookблокнот out.
310
765000
3000
ЭГ: Хорошо, достал записи эксперимента.
13:06
Boyмальчик: What's makingизготовление this lightлегкий up.
311
771000
4000
Мальчик: Почему она светится?
13:11
(LaughterСмех)
312
776000
9000
(Смех)
13:20
I don't know.
313
785000
2000
Не знаю.
13:22
AGAG: Everyкаждый scientistученый will recognizeпризнать that expressionвыражение of despairотчаяние.
314
787000
4000
ЭГ: Любому учёному хорошо знакомо
это выражение отчаяния.
13:26
(LaughterСмех)
315
791000
3000
(Смех)
13:29
Boyмальчик: Oh, it's because this needsпотребности to be like this,
316
794000
6000
Мальчик: А, потому что это
должно быть вот так,
13:35
and this needsпотребности to be like this.
317
800000
2000
а это вот как.
13:37
AGAG: Okay, hypothesisгипотеза two.
318
802000
3000
ЭГ: Хорошо, вторая гипотеза.
13:40
Boyмальчик: That's why.
319
805000
2000
Мальчик: Вот как.
13:42
Oh.
320
807000
2000
Ой.
13:44
(LaughterСмех)
321
809000
5000
(Смех)
13:49
AGAG: Now this is his nextследующий ideaидея.
322
814000
2000
ЭГ: Вот его следующая идея.
13:51
He told the experimenterэкспериментатор to do this,
323
816000
2000
Он попросил экспериментатора
сделать по-другому,
13:53
to try puttingсдачи it out ontoна the other locationместо нахождения.
324
818000
4000
положить одну коробку на другую.
13:57
Not workingза работой eitherили.
325
822000
2000
Опять не работает.
14:02
Boyмальчик: Oh, because the lightлегкий goesидет only to here,
326
827000
4000
Мальчик: А, это потому что
тут есть свет,
14:06
not here.
327
831000
3000
а тут нет.
14:09
Oh, the bottomдно of this boxкоробка
328
834000
3000
Под одной коробкой
14:12
has electricityэлектричество in here,
329
837000
2000
есть электричество,
14:14
but this doesn't have electricityэлектричество.
330
839000
2000
а под другой нет.
14:16
AGAG: Okay, that's a fourthчетвертый hypothesisгипотеза.
331
841000
2000
ЭГ: Хорошо, четвертая гипотеза.
14:18
Boyмальчик: It's lightingосветительные приборы up.
332
843000
2000
Мальчик: Зажглась!
14:20
So when you put four4.
333
845000
5000
Когда четыре кладёшь.
14:26
So you put four4 on this one to make it lightлегкий up
334
851000
3000
Если на эту четыре положишь, то горит,
14:29
and two on this one to make it lightлегкий up.
335
854000
2000
а на другую только две нужно.
14:31
AGAG: Okay,there's his fifthпятый hypothesisгипотеза.
336
856000
2000
ЭГ: Хорошо, пятая гипотеза.
14:33
Now that is a particularlyв частности --
337
858000
3000
Это просто —
14:36
that is a particularlyв частности adorableобожаемый and articulateартикулировать little boyмальчик,
338
861000
3000
просто очаровательный и умный мальчик,
14:39
but what CristineCristine discoveredобнаруженный is this is actuallyна самом деле quiteдовольно typicalтипичный.
339
864000
3000
но открытие Кристины очень типично.
14:42
If you look at the way childrenдети playиграть, when you askпросить them to explainобъяснять something,
340
867000
3000
Если посмотреть на процесс игры,
если детей попросить что-то объяснить,
14:45
what they really do is do a seriesсерии of experimentsэксперименты.
341
870000
3000
они проведут серию экспериментов.
14:48
This is actuallyна самом деле prettyСимпатичная typicalтипичный of four4 year-oldsлетних.
342
873000
3000
Это очень типично
для четырёхлетних детей.
14:51
Well, what's it like to be this kindсвоего рода of creatureсущество?
343
876000
3000
Что значит быть таким существом?
14:54
What's it like to be one of these brilliantблестящий butterfliesбабочки
344
879000
3000
Каково быть прекрасной бабочкой,
14:57
who can testконтрольная работа five5 hypothesesгипотезы in two minutesминут?
345
882000
3000
за две минуты проверяющей пять гипотез?
15:00
Well, if you go back to those psychologistsпсихологи and philosophersфилософы,
346
885000
3000
Если вернуться к тем же
психологам и философам,
15:03
a lot of them have said
347
888000
2000
многие из них говорили,
15:05
that babiesдети and youngмолодой childrenдети were barelyедва consciousсознательный
348
890000
2000
что младенцы и маленькие дети
едва ли обладают сознанием,
15:07
if they were consciousсознательный at all.
349
892000
2000
если вообще обладают.
15:09
And I think just the oppositeнапротив is trueправда.
350
894000
2000
Я же думаю, верно
прямо противоположное утверждение.
15:11
I think babiesдети and childrenдети are actuallyна самом деле more consciousсознательный than we are as adultsВзрослые.
351
896000
3000
Я думаю, дети и младенцы
гораздо сознательнее нас, взрослых.
15:14
Now here'sвот what we know about how adultдля взрослых consciousnessсознание worksработает.
352
899000
3000
Вот, что мы знаем о том,
как работает сознание взрослого.
15:17
And adults'Взрослые' attentionвнимание and consciousnessсознание
353
902000
2000
Внимание и сознание взрослого человека
15:19
look kindсвоего рода of like a spotlightпрожектор.
354
904000
2000
напоминает прожектор.
15:21
So what happensпроисходит for adultsВзрослые
355
906000
2000
Если происходит нечто,
15:23
is we decideпринимать решение that something'sчто-то relevantСоответствующий or importantважный,
356
908000
2000
что мы полагаем относящимся
к делу или значимым,
15:25
we should payплатить attentionвнимание to it.
357
910000
2000
мы всё своё внимание
переключаем на это.
15:27
Our consciousnessсознание of that thing that we're attendingпосещение to
358
912000
2000
Наше сознание
концентрируется на одной вещи
15:29
becomesстановится extremelyочень brightяркий and vividяркий,
359
914000
3000
и выделяет её особенно ярко,
15:32
and everything elseеще sortСортировать of goesидет darkтемно.
360
917000
2000
оставляя остальное в темноте.
15:34
And we even know something about the way the brainголовной мозг does this.
361
919000
3000
И мы даже знаем, как мозг это делает.
15:37
So what happensпроисходит when we payплатить attentionвнимание
362
922000
2000
Итак, когда мы обращаем
на что-то внимание,
15:39
is that the prefrontalпредлобный cortexкора головного мозга, the sortСортировать of executiveдолжностное лицо partчасть of our brainsмозги,
363
924000
3000
префронтальная кора нашего головного мозга,
отвечающая за исполнение процессов,
15:42
sendsпосылает a signalсигнал
364
927000
2000
посылает сигнал,
15:44
that makesмарки a little partчасть of our brainголовной мозг much more flexibleгибкий,
365
929000
2000
делающий малую часть
нашего мозга более гибкой,
15:46
more plasticпластик, better at learningобучение,
366
931000
2000
пластичной, направленной на обучение,
15:48
and shutsзакрывается down activityМероприятия
367
933000
2000
и отключает активность
15:50
in all the restотдых of our brainsмозги.
368
935000
2000
остальной части мозга.
15:52
So we have a very focusedсосредоточены, purpose-drivenцелеустремленный kindсвоего рода of attentionвнимание.
369
937000
4000
Наше внимание очень сфокусировано,
направлено на одну цель.
15:56
If we look at babiesдети and youngмолодой childrenдети,
370
941000
2000
Если мы посмотрим
на младенцев и маленьких детей,
15:58
we see something very differentдругой.
371
943000
2000
то увидим нечто абсолютно иное.
16:00
I think babiesдети and youngмолодой childrenдети
372
945000
2000
Думаю, сознание младенцев
и маленьких детей
16:02
seemказаться to have more of a lanternфонарь of consciousnessсознание
373
947000
2000
напоминает маяк,
16:04
than a spotlightпрожектор of consciousnessсознание.
374
949000
2000
а не прожектор.
16:06
So babiesдети and youngмолодой childrenдети are very badПлохо
375
951000
3000
Младенцы и маленькие дети очень плохо
16:09
at narrowingуменьшение down to just one thing.
376
954000
3000
концентрируются на одной вещи.
16:12
But they're very good at takingпринятие in lots of informationИнформация
377
957000
3000
Но очень хорошо воспринимают
множество информации
16:15
from lots of differentдругой sourcesисточники at onceодин раз.
378
960000
2000
из различных источников одновременно.
16:17
And if you actuallyна самом деле look in theirих brainsмозги,
379
962000
2000
И если действительно
взглянуть на их мозг,
16:19
you see that they're floodedзатопленный with these neurotransmittersнейромедиаторы
380
964000
3000
то можно увидеть, что он заполнен
нейротрансмиттерами,
16:22
that are really good at inducingиндуцируя learningобучение and plasticityпластичность,
381
967000
2000
включающими обучаемость и пластичность,
16:24
and the inhibitoryтормозящий partsчасти haven'tне come on yetвсе же.
382
969000
3000
но блокировки пока не ставятся.
16:27
So when we say that babiesдети and youngмолодой childrenдети
383
972000
2000
То есть, когда мы говорим, что дети
16:29
are badПлохо at payingплатеж attentionвнимание,
384
974000
2000
не умеют концентрироваться,
16:31
what we really mean is that they're badПлохо at not payingплатеж attentionвнимание.
385
976000
4000
мы в действительности имеем в виду,
что они не умеют не концентрироваться.
16:35
So they're badПлохо at gettingполучение ridизбавиться
386
980000
2000
Они не умеют отвлекаться
16:37
of all the interestingинтересно things that could tell them something
387
982000
2000
от множества интересных вещей,
которые могли бы им что-то поведать,
16:39
and just looking at the thing that's importantважный.
388
984000
2000
для них важно
даже просто смотреть на них.
16:41
That's the kindсвоего рода of attentionвнимание, the kindсвоего рода of consciousnessсознание,
389
986000
3000
Это вид концентрации, сознания,
16:44
that we mightмог бы expectожидать
390
989000
2000
который мы ожидаем
16:46
from those butterfliesбабочки who are designedпредназначенный to learnучить.
391
991000
2000
от бабочек, созданных для обучения.
16:48
Well if we want to think about a way
392
993000
2000
Итак, если мы хотим немного приблизиться
16:50
of gettingполучение a tasteвкус of that kindсвоего рода of babyдетка consciousnessсознание as adultsВзрослые,
393
995000
4000
к пониманию того,
как работает детское сознание,
16:54
I think the bestЛучший thing is think about casesслучаи
394
999000
2000
лучшим способом, я думаю,
будет подумать о тех случаях,
16:56
where we're put in a newновый situationситуация that we'veмы в never been in before --
395
1001000
3000
когда мы оказывались в ситуации,
в которой никогда не были —
16:59
when we fallпадать in love with someoneкто то newновый,
396
1004000
2000
влюблялись в кого-то нового,
17:01
or when we're in a newновый cityгород for the first time.
397
1006000
3000
попадали в город, где никогда не бывали.
17:04
And what happensпроисходит then is not that our consciousnessсознание contractsконтракты,
398
1009000
2000
И что же происходит?
Наше сознание не сужается,
17:06
it expandsраскрываться,
399
1011000
2000
а расширяется,
17:08
so that those threeтри daysдней in ParisПариж
400
1013000
2000
и те три дня в Париже
17:10
seemказаться to be more fullполный of consciousnessсознание and experienceопыт
401
1015000
2000
кажутся
более наполненными впечатлениями,
17:12
than all the monthsмесяцы of beingявляющийся
402
1017000
2000
чем месяцы обычной жизни,
17:14
a walkingгулять пешком, talkingговорящий, facultyфакультет meeting-attendingвстречи, посещение zombieживой мертвец back home.
403
1019000
4000
где мы ходим, говорим, посещаем
совещания у себя дома.
17:18
And by the way, that coffeeкофе,
404
1023000
2000
И, кстати, кофе,
17:20
that wonderfulзамечательно coffeeкофе you've been drinkingпитьевой downstairsвниз по лестнице,
405
1025000
2000
великолепный кофе,
который вы пили внизу,
17:22
actuallyна самом деле mimicsподражает the effectэффект
406
1027000
2000
имитирует эффект
17:24
of those babyдетка neurotransmittersнейромедиаторы.
407
1029000
2000
детских нейротрансмиттеров.
17:26
So what's it like to be a babyдетка?
408
1031000
2000
Так вот что значит — быть ребёнком?
17:28
It's like beingявляющийся in love
409
1033000
2000
Это как влюбиться
17:30
in ParisПариж for the first time
410
1035000
2000
в Париже в первый раз
17:32
after you've had threeтри double-espressosдвойных эспрессо.
411
1037000
2000
после трёх двойных экспрессо.
17:34
(LaughterСмех)
412
1039000
3000
(Смех)
17:37
That's a fantasticфантастика way to be,
413
1042000
2000
Это прекрасно,
17:39
but it does tendиметь тенденцию to leaveоставлять you wakingбодрствующий up cryingплач at threeтри o'clockчас in the morningутро.
414
1044000
4000
но заставляет просыпаться
от плача в три часа утра.
17:43
(LaughterСмех)
415
1048000
3000
(Смех)
17:46
Now it's good to be a grownupвзрослый.
416
1051000
2000
Хорошо быть взрослым, да?
17:48
I don't want to say too much about how wonderfulзамечательно babiesдети are.
417
1053000
2000
Не хочу слишком много говорить о том,
какие дети замечательные.
17:50
It's good to be a grownupвзрослый.
418
1055000
2000
Взрослым быть тоже хорошо.
17:52
We can do things like tieгалстук our shoelacesшнурков and crossпересекать the streetулица by ourselvesсами.
419
1057000
3000
Мы можем сами завязать шнурки
и переходить улицу без помощи.
17:55
And it makesмарки senseсмысл that we put a lot of effortусилие
420
1060000
2000
И это очень разумно с нашей стороны,
что мы вкладываем много сил в то,
17:57
into makingизготовление babiesдети think like adultsВзрослые do.
421
1062000
4000
чтобы научить детей
думать, как взрослых.
18:01
But if what we want is to be like those butterfliesбабочки,
422
1066000
3000
Но если мы хотим быть
похожими на тех бабочек,
18:04
to have open-mindednessнепредубежденность, openоткрытый learningобучение,
423
1069000
3000
быть открытыми
новым впечатлениям, знаниям,
18:07
imaginationвоображение, creativityкреативность, innovationинновация,
424
1072000
2000
инновациям, иметь хорошее воображение,
быть творческими,
18:09
maybe at leastнаименее some of the time
425
1074000
2000
может быть хотя бы иногда
18:11
we should be gettingполучение the adultsВзрослые
426
1076000
2000
мы, взрослые, должны научиться
18:13
to startНачало thinkingмышление more like childrenдети.
427
1078000
2000
думать, как дети.
18:15
(ApplauseАплодисменты)
428
1080000
8000
(Аплодисменты)
Translated by Olga Yurkova
Reviewed by Olga Dmitrochenkova

▲Back to top

ABOUT THE SPEAKER
Alison Gopnik - Child development psychologist
Alison Gopnik takes us into the fascinating minds of babies and children, and shows us how much we understand before we even realize we do.

Why you should listen

What’s it really like to see through the eyes of a child? Are babies and young children just empty, irrational vessels to be formed into little adults, until they become the perfect images of ourselves? On the contrary, argues Alison Gopnik, professor of psychology and philosophy at the University of California at Berkeley.

The author of The Philosophical BabyThe Scientist in the Crib and other influential books on cognitive development, Gopnik presents evidence that babies and children are conscious of far more than we give them credit for, as they engage every sense and spend every waking moment discovering, filing away, analyzing and acting on information about how the world works. Gopnik’s work draws on psychological, neuroscientific, and philosophical developments in child development research to understand how the human mind learns, how and why we love, our ability to innovate, as well as giving us a deeper appreciation for the role of parenthood.

She says: "What's it like to be a baby? Being in love in Paris for the first time after you've had 3 double espressos."

More profile about the speaker
Alison Gopnik | Speaker | TED.com