TEDGlobal 2011
Alison Gopnik: What do babies think?
أليسون غوبنيك: فيم يفكر الأطفال الصغار؟
Filmed:
Readability: 3.4
4,341,974 views
"الأطفال الرضع وحديثو السن هم أشبه بقطاع البحث والتطوير للجنس البشرى" هكذا تقول عالمة النفس أليسون جوبنيك. و يستكشف بحثها العلمي العملية المعقدة لبناء الذكاء واتخاذ القرارات التي يقوم بها الأطفال أثناء اللعب.
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. Full bio
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
ماذا يدور
00:17
in this baby's mind?
1
2000
2000
بعقل هذا الطفل ؟
00:19
If you'd asked people this 30 years ago,
2
4000
2000
لو أنك طرحت هذا السؤال منذ 30 سنة ،
00:21
most people, including psychologists,
3
6000
2000
لأجاب معظم الناس بما فيهم علماء النفس،
00:23
would have said that this baby was irrational,
4
8000
3000
بأن هذا الطفل غير مميّز،
00:26
illogical, egocentric --
5
11000
2000
وغير منطقي وغير مدرك للآخرين --
00:28
that he couldn't take the perspective of another person
6
13000
2000
أي غير قادر على رؤية الأمور من منظور شخص آخر
00:30
or understand cause and effect.
7
15000
2000
أو على فهم الأسباب والنتائج.
00:32
In the last 20 years,
8
17000
2000
في العشرين سنة الماضية،
00:34
developmental science has completely overturned that picture.
9
19000
3000
غير علم التطور النفسي للإنسان هذه الصورة تماما.
00:37
So in some ways,
10
22000
2000
لذا ففي بعض النواحي،
00:39
we think that this baby's thinking
11
24000
2000
نعتقد أن تفكير هذا الطفل
00:41
is like the thinking of the most brilliant scientists.
12
26000
4000
يشبه تفكير أكثر العلماء عبقرية.
00:45
Let me give you just one example of this.
13
30000
2000
دعوني أعطيكم مثالا واحدا فقط على ذلك.
00:47
One thing that this baby could be thinking about,
14
32000
3000
أحد الأشياء التي ربما يفكر بها هذا الطفل،
00:50
that could be going on in his mind,
15
35000
2000
والتي ربما تشغل ذهنه،
00:52
is trying to figure out
16
37000
2000
هو محاولة تخمين
00:54
what's going on in the mind of that other baby.
17
39000
3000
مالذي يجري في عقل ذلك الطفل الآخر.
00:57
After all, one of the things that's hardest for all of us to do
18
42000
3000
فكما نعلم، من أصعب الأمور علينا جميعا
01:00
is to figure out what other people are thinking and feeling.
19
45000
3000
أن نتوصل إلى ما يفكر أو يشعر به الآخرون.
01:03
And maybe the hardest thing of all
20
48000
2000
ولعل أصعب الأمور على الإطلاق
01:05
is to figure out that what other people think and feel
21
50000
3000
هو أن ندرك أن ما يفكر أو يشعر به الآخرون
01:08
isn't actually exactly like what we think and feel.
22
53000
2000
في الحقيقة ليس تماما كما نفكر أو نشعر به.
01:10
Anyone who's followed politics can testify
23
55000
2000
وكل من تابع السياسة يمكنه أن يشهد
01:12
to how hard that is for some people to get.
24
57000
3000
بمدى صعوبة استيعاب هذا الأمر لدى البعض.
01:15
We wanted to know
25
60000
2000
لذا أردنا أن نعرف
01:17
if babies and young children
26
62000
2000
إذا كان الأطفال الرضع وحديثي السن
01:19
could understand this really profound thing about other people.
27
64000
3000
يمكنهم فهم تلك الحقيقة العميقة عن الآخرين.
01:22
Now the question is: How could we ask them?
28
67000
2000
والسؤال الآن هو: كيف يمكننا أن نسألهم ؟
01:24
Babies, after all, can't talk,
29
69000
2000
فالأطفال الرضع ، رغم كل شىء، لا يمكنهم الحديث،
01:26
and if you ask a three year-old
30
71000
2000
ولو أنك سألت طفلا ذا ثلاثة أعوام
01:28
to tell you what he thinks,
31
73000
2000
أن يخبرك عما يفكر فيه،
01:30
what you'll get is a beautiful stream of consciousness monologue
32
75000
3000
فكل ما ستحصل عليه هو تدفق جميل من الحوار الدائر في وعيه
01:33
about ponies and birthdays and things like that.
33
78000
3000
عن المهور الصغيرة وأعياد الميلاد , وأشياء من هذا القبيل.
01:36
So how do we actually ask them the question?
34
81000
3000
إذن كيف يمكننا حقا توجيه السؤال ؟
01:39
Well it turns out that the secret was broccoli.
35
84000
3000
حسنا، تبين أن السر يكمن في القرنبيط.
01:42
What we did -- Betty Rapacholi, who was one of my students, and I --
36
87000
4000
وما قمنا به -- أنا و بيتي راباكولى أحد تلامذتي --
01:46
was actually to give the babies two bowls of food:
37
91000
3000
هو أننا قدمنا للأطفال الصغار طبقين من الطعام:
01:49
one bowl of raw broccoli
38
94000
2000
طبق من القرنبيط غير المطهو
01:51
and one bowl of delicious goldfish crackers.
39
96000
3000
وآخر من البسكويت اللذيذ على شكل سمكة
01:54
Now all of the babies, even in Berkley,
40
99000
3000
وكل الصغار حتى في بيركلي،
01:57
like the crackers and don't like the raw broccoli.
41
102000
3000
يحبون البسكويت ولا يحبون القرنبيط غير المطهو.
02:00
(Laughter)
42
105000
2000
(ضحك)
02:02
But then what Betty did
43
107000
2000
ولكن ما فعلته بيتي بعد ذلك
02:04
was to take a little taste of food from each bowl.
44
109000
3000
هو أنها تذوقت القليل من كل طبق.
02:07
And she would act as if she liked it or she didn't.
45
112000
2000
ثم أظهرت تعبيرا وكأنما تحب ذلك الطعام أو لا تحبه.
02:09
So half the time, she acted
46
114000
2000
في بعض الأحيان تصرفت
02:11
as if she liked the crackers and didn't like the broccoli --
47
116000
2000
وكأنها تحب البسكويت ولا تحب القرنبيط --
02:13
just like a baby and any other sane person.
48
118000
3000
تماما كالطفل الصغير أو أى شخص طبيعي.
02:16
But half the time,
49
121000
2000
ولكن في النصف الآخر من عدد المرات،
02:18
what she would do is take a little bit of the broccoli
50
123000
2000
ما كانت تقوم به هو أخذ قليل من القرنبيط
02:20
and go, "Mmmmm, broccoli.
51
125000
3000
ثم تهتف، "ممممممم قرنبيط
02:23
I tasted the broccoli. Mmmmm."
52
128000
3000
لقد تذوقت القرنبيط. ممممممم"
02:26
And then she would take a little bit of the crackers,
53
131000
2000
ثم تتناول بعض البسكويت،
02:28
and she'd go, "Eww, yuck, crackers.
54
133000
4000
وتهتف، "يعععععع بسكويت.
02:32
I tasted the crackers. Eww, yuck."
55
137000
3000
لقد تذوقت البسكويت. يعععععع."
02:35
So she'd act as if what she wanted
56
140000
2000
إذن فقد أظهرت أن ما تريده
02:37
was just the opposite of what the babies wanted.
57
142000
3000
كان عكس ما يريده الطفل.
02:40
We did this with 15 and 18 month-old babies.
58
145000
2000
قمنا بتلك التجربة مع أطفال بعمر خمسة عشر وثمانية عشر شهرا.
02:42
And then she would simply put her hand out and say,
59
147000
3000
وبعد ذلك كانت تمد يدها إلى الطفل وتقول،
02:45
"Can you give me some?"
60
150000
2000
"هلا أعطيتني بعضا منه ؟"
02:47
So the question is: What would the baby give her,
61
152000
2000
والسؤال هنا هو: ماذا سيعطيها الطفل،
02:49
what they liked or what she liked?
62
154000
2000
ما يحبه هو أم ما تحبه هي ؟
02:51
And the remarkable thing was that 18 month-old babies,
63
156000
3000
والجدير بالملاحظة أن الأطفال بعمر ثمانية عشر شهرا،
02:54
just barely walking and talking,
64
159000
2000
الذين بالكاد يمكنهم المشي والحديث،
02:56
would give her the crackers if she liked the crackers,
65
161000
3000
كانوا يعطونها البسكويت إذا كانت تحب البسكويت،
02:59
but they would give her the broccoli if she liked the broccoli.
66
164000
3000
وكذلك كانوا يعطونها القرنبيط إذا كانت تحب القرنبيط.
03:02
On the other hand,
67
167000
2000
وعلى الجانب الآخر،
03:04
15 month-olds would stare at her for a long time
68
169000
2000
فإن الأطفال بعمر خمسة عشر شهرا كانوا يحدقون بها لفترة طويلة
03:06
if she acted as if she liked the broccoli,
69
171000
2000
إذا أظهرت حبها للقرنبيط،
03:08
like they couldn't figure this out.
70
173000
3000
وكأنهم غير قادرين على تفسير الأمر
03:11
But then after they stared for a long time,
71
176000
2000
ولكن بعد التحديق لفترة،
03:13
they would just give her the crackers,
72
178000
2000
كانوا يعطونها البسكويت،
03:15
what they thought everybody must like.
73
180000
2000
أي ما يعتقدون أن على الجميع أن يحبه.
03:17
So there are two really remarkable things about this.
74
182000
3000
إذن فهناك أمران جديران بالملاحظة في ذلك.
03:20
The first one is that these little 18 month-old babies
75
185000
3000
الأول أن هؤلاء الصغار بعمر 18 شهرا
03:23
have already discovered
76
188000
2000
قد توصلوا بالفعل
03:25
this really profound fact about human nature,
77
190000
2000
إلى تلك الحقيقة العميقة عن الطبيعة البشرية،
03:27
that we don't always want the same thing.
78
192000
2000
وهي أننا لا نريد دائما ذات الأشياء.
03:29
And what's more, they felt that they should actually do things
79
194000
2000
بل والأكثر من ذلك، لقد شعروا بأن عليهم القيام
03:31
to help other people get what they wanted.
80
196000
3000
بما يساعد الآخرين للوصول إلى ما يريدونه.
03:34
Even more remarkably though,
81
199000
2000
بل والأكثر إثارة للاهتمام من ذلك،
03:36
the fact that 15 month-olds didn't do this
82
201000
3000
إن عدم تمكن الأطفال بعمر 15 شهرا من القيام بذلك
03:39
suggests that these 18 month-olds had learned
83
204000
3000
يقترح أن هؤلاء الأطفال بعمر 18 شهرا قد تعلموا
03:42
this deep, profound fact about human nature
84
207000
3000
تلك الحقيقة العميقة عن طبيعة البشر
03:45
in the three months from when they were 15 months old.
85
210000
3000
في ثلاثة أشهر منذ أن كانوا بعمر 15 شهرا.
03:48
So children both know more and learn more
86
213000
2000
إذن فالأطفال يعرفون أكثر ويتعلمون أكثر
03:50
than we ever would have thought.
87
215000
2000
من كل ما ظنناه في السابق.
03:52
And this is just one of hundreds and hundreds of studies over the last 20 years
88
217000
4000
وهذه ليست إلا واحدة من مئات ومئات الدراسات خلال العشرين سنة الماضية
03:56
that's actually demonstrated it.
89
221000
2000
التي برهنت على ذلك.
03:58
The question you might ask though is:
90
223000
2000
إلا أن السؤال الذي قد ترغبون بطرحه هو:
04:00
Why do children learn so much?
91
225000
3000
لماذا يتعلم الأطفال بهذا الكمّ ؟
04:03
And how is it possible for them to learn so much
92
228000
2000
وكيف يتسنى لهم ذلك
04:05
in such a short time?
93
230000
2000
في تلك الفترة القصيرة ؟
04:07
I mean, after all, if you look at babies superficially,
94
232000
2000
فرغم كل شىء، لو أنك نظرت إلى الأطفال في ظاهرهم،
04:09
they seem pretty useless.
95
234000
2000
فهم يبدون بلا فائدة.
04:11
And actually in many ways, they're worse than useless,
96
236000
3000
بل وفي نواحٍ أخرى عديدة هم في الحقيقة أسوأ من ذلك،
04:14
because we have to put so much time and energy
97
239000
2000
حيث نحتاج إلى تكريس الكثير من الوقت والجهد
04:16
into just keeping them alive.
98
241000
2000
فقط لإبقائهم على قيد الحياة.
04:18
But if we turn to evolution
99
243000
2000
لكننا لو حولنا انتباهنا إلى التطور
04:20
for an answer to this puzzle
100
245000
2000
بحثا عن إجابة لتلك المعضلة
04:22
of why we spend so much time
101
247000
2000
أي لماذا نقضي وقتا طويلا
04:24
taking care of useless babies,
102
249000
3000
في الاعتناء بالصغار عديمى الفائدة،
04:27
it turns out that there's actually an answer.
103
252000
3000
فسيظهر لنا أن هناك إجابة.
04:30
If we look across many, many different species of animals,
104
255000
3000
لو أمعنا النظر في الكثير والكثير من أنواع الحيوانات المختلفة،
04:33
not just us primates,
105
258000
2000
ليس فقط نحن الرئيسيات،
04:35
but also including other mammals, birds,
106
260000
2000
بل أيضا الثدييات الأخرى، والطيور
04:37
even marsupials
107
262000
2000
وحتى الجرابيات
04:39
like kangaroos and wombats,
108
264000
2000
كالكنجارو وحيوان الومبات،
04:41
it turns out that there's a relationship
109
266000
2000
فسيظهر لنا أن هناك علاقة
04:43
between how long a childhood a species has
110
268000
4000
بين طول فترة الطفولة لدى نوع ما
04:47
and how big their brains are compared to their bodies
111
272000
4000
وحجم دماغها مقارنة بحجم الجسم
04:51
and how smart and flexible they are.
112
276000
2000
وبمدى ذكائها وقدرتها على التأقلم.
04:53
And sort of the posterbirds for this idea are the birds up there.
113
278000
3000
وأحد الأمثلة الواضحة جدا لتلك الفكرة، هي تلك الطيور هنا.
04:56
On one side
114
281000
2000
فعلى جانب
04:58
is a New Caledonian crow.
115
283000
2000
نرى غراب كاليدونيا الجديدة
05:00
And crows and other corvidae, ravens, rooks and so forth,
116
285000
3000
والغربان وسائر الكورفيديات كالغداف وغراب الرخ وما شابهها
05:03
are incredibly smart birds.
117
288000
2000
طيور ذكية بدرجة لا تصدق.
05:05
They're as smart as chimpanzees in some respects.
118
290000
3000
وذكاؤها يضاهي ذكاء الشمبانزى في بعض النواحي.
05:08
And this is a bird on the cover of science
119
293000
2000
وهذا طائر على غلاف مجلة العلوم
05:10
who's learned how to use a tool to get food.
120
295000
3000
استطاع تعلم كيفية استخدام أداة للحصول على الطعام.
05:13
On the other hand,
121
298000
2000
وعلى الجانب الآخر،
05:15
we have our friend the domestic chicken.
122
300000
2000
لدينا صديقتنا الدجاجة المنزلية المستأنسة.
05:17
And chickens and ducks and geese and turkeys
123
302000
3000
والدجاج والبط والإوز والديك الرومى
05:20
are basically as dumb as dumps.
124
305000
2000
طيور غبية كأشد ما يكون الغباء.
05:22
So they're very, very good at pecking for grain,
125
307000
3000
لذا فهم بارعون للغاية فى النقر بحثا عن الحَب،
05:25
and they're not much good at doing anything else.
126
310000
3000
ولا يمهرون في فعل أي شىء آخر.
05:28
Well it turns out that the babies,
127
313000
2000
حسنا، لقد تبين أن الصغار،
05:30
the New Caledonian crow babies, are fledglings.
128
315000
2000
صغار غراب كاليدونيا الجديدة، أفراخ غير معتمدة على نفسها.
05:32
They depend on their moms
129
317000
2000
تعتمد على أمهاتها
05:34
to drop worms in their little open mouths
130
319000
3000
لتلقي بالديدان في أفواهها الصغيرة الفاغرة
05:37
for as long as two years,
131
322000
2000
لفترة قد تصل إلى عامين،
05:39
which is a really long time in the life of a bird.
132
324000
2000
وهي فترة طويلة حقا في حياة طائر
05:41
Whereas the chickens are actually mature
133
326000
2000
بينما يصل الدجاج إلى النضج التام
05:43
within a couple of months.
134
328000
2000
خلال بضعة أشهر.
05:45
So childhood is the reason
135
330000
3000
إذن فالطفولة هي التي تفسر
05:48
why the crows end up on the cover of Science
136
333000
2000
لماذا ينتهي المطاف بالغراب على غلاف مجلة العلوم
05:50
and the chickens end up in the soup pot.
137
335000
2000
وينتهي بالدجاج في طبق الحساء.
05:52
There's something about that long childhood
138
337000
3000
ثمة أمر متعلق بفترة الطفولة الطويلة
05:55
that seems to be connected
139
340000
2000
يبدو مرتبطاَ
05:57
to knowledge and learning.
140
342000
2000
بالمعرفة والتعلم.
05:59
Well what kind of explanation could we have for this?
141
344000
3000
فكيف يمكننا أن نفسر ذلك ؟
06:02
Well some animals, like the chicken,
142
347000
3000
حسنا، بعض الحيوانات ، كالدجاج،
06:05
seem to be beautifully suited
143
350000
2000
تبدو مهيأة بشكل جميل
06:07
to doing just one thing very well.
144
352000
2000
لتبرع في أمر واحد فقط
06:09
So they seem to be beautifully suited
145
354000
3000
لذا فهي تبدو مهيأة بشكل رائع
06:12
to pecking grain in one environment.
146
357000
2000
للنقر بحثا عن الحب في بيئة واحدة.
06:14
Other creatures, like the crows,
147
359000
2000
بينما مخلوقات أخرى، كالغربان،
06:16
aren't very good at doing anything in particular,
148
361000
2000
لا تبرع في أمر بعينه،
06:18
but they're extremely good
149
363000
2000
ولكنها بارعة للغاية
06:20
at learning about laws of different environments.
150
365000
2000
في تعلم واستكشاف القوانين في بيئات مختلفة.
06:22
And of course, we human beings
151
367000
2000
وبالطبع، نحن البشر
06:24
are way out on the end of the distribution like the crows.
152
369000
3000
نقع على حافة التوزيع كالغربان.
06:27
We have bigger brains relative to our bodies
153
372000
2000
فلدينا أدمغة أكبر نسبة إلى حجم أجسامنا
06:29
by far than any other animal.
154
374000
2000
أكبر بفارق شاسع من أي حيوان آخر.
06:31
We're smarter, we're more flexible,
155
376000
2000
ونحن أذكى، وأقدر على التكيف،
06:33
we can learn more,
156
378000
2000
وأكثر قدرة على التعلم،
06:35
we survive in more different environments,
157
380000
2000
نستطيع البقاء في عدد أكبر من البيئات المختلفة،
06:37
we migrated to cover the world and even go to outer space.
158
382000
3000
هاجرنا فغطينا كل بقاع الأرض بل ذهبنا إلى الفضاء الخارجي.
06:40
And our babies and children are dependent on us
159
385000
3000
وصغارنا وأبناؤنا يعتمدون علينا
06:43
for much longer than the babies of any other species.
160
388000
3000
لفترة أطول بكثير من أي نوع آخر.
06:46
My son is 23.
161
391000
2000
ابني يبلغ الثالثة والعشرين من العمر.
06:48
(Laughter)
162
393000
2000
(ضحك)
06:50
And at least until they're 23,
163
395000
2000
وإلى أن يبلغوا الثالثة والعشرين على الأقل،
06:52
we're still popping those worms
164
397000
2000
نظل نلقي بتلك الديدان
06:54
into those little open mouths.
165
399000
3000
في أفواههم الفاغرة.
06:57
All right, why would we see this correlation?
166
402000
3000
حسنا، ما السر في ذلك الارتباط ؟
07:00
Well an idea is that that strategy, that learning strategy,
167
405000
4000
حسنا، أحد الأفكار هي أن هذه الاستراتيجية، استراتيجية التعلم،
07:04
is an extremely powerful, great strategy for getting on in the world,
168
409000
3000
استراتيجية قوية وفعالة للغاية للتعامل مع العالم،
07:07
but it has one big disadvantage.
169
412000
2000
إلا أن لها عيبا واحدا مهما.
07:09
And that one big disadvantage
170
414000
2000
وهذا العيب المهم
07:11
is that, until you actually do all that learning,
171
416000
3000
هو أنك حتى تنتهي من كل ذلك التعلم،
07:14
you're going to be helpless.
172
419000
2000
ستكون قد أصبحت عاجزاً.
07:16
So you don't want to have the mastodon charging at you
173
421000
3000
فليس من المحبب أن ترى المستدون ينقض عليك
07:19
and be saying to yourself,
174
424000
2000
وأنت تسأل نفسك،
07:21
"A slingshot or maybe a spear might work. Which would actually be better?"
175
426000
4000
"المقلاع أو ربما الرُمح سيؤدي الغرض. أيهما الأنسب يا ترى ؟"
07:25
You want to know all that
176
430000
2000
بل تريد أن تعرف كل ذلك مسبقاً
07:27
before the mastodons actually show up.
177
432000
2000
قبل أن يخرج لك المستدون بالفعل.
07:29
And the way the evolutions seems to have solved that problem
178
434000
3000
والطريقة التي استخدمها التطور - كما يبدو - لحل تلك المشكلة
07:32
is with a kind of division of labor.
179
437000
2000
هي نوع من تقسيم المجهود.
07:34
So the idea is that we have this early period when we're completely protected.
180
439000
3000
فالفكرة هي أن تكون لدينا تلك الفترة المبكرة حيث نكون تحت حماية.
07:37
We don't have to do anything. All we have to do is learn.
181
442000
3000
وليس علينا القيام بشىء. كل ما علينا فعله أن نتعلم.
07:40
And then as adults,
182
445000
2000
ثم كبالغين،
07:42
we can take all those things that we learned when we were babies and children
183
447000
3000
يمكننا استغلال كل تلك المعارف التي تعلمناها ونحن صغار
07:45
and actually put them to work to do things out there in the world.
184
450000
3000
والاستفادة منها للقيام بأشياء في هذا العالم.
07:48
So one way of thinking about it
185
453000
2000
لذا يمكننا التفكير بالأمر
07:50
is that babies and young children
186
455000
2000
وكأن الأطفال الرضع وحديثي السن
07:52
are like the research and development division of the human species.
187
457000
3000
أشبه بأقسام البحث والتطوير للجنس البشرى.
07:55
So they're the protected blue sky guys
188
460000
3000
إذن فهم باحثو السماء الزرقاء المحميون جيداً
07:58
who just have to go out and learn and have good ideas,
189
463000
2000
وليس عليهم إلا أن يخرجوا ويتعلموا ويكونوا أفكارا جيدة،
08:00
and we're production and marketing.
190
465000
2000
ونحن أشبه بأقسام الإنتاج والتسويق.
08:02
We have to take all those ideas
191
467000
2000
حيث نستفيد من تلك الأفكار
08:04
that we learned when we were children
192
469000
2000
التي تعلمناها ونحن صغار
08:06
and actually put them to use.
193
471000
2000
ونضعها قيد الاستخدام.
08:08
Another way of thinking about it
194
473000
2000
طريقة أخرى للتفكير بالأمر
08:10
is instead of thinking of babies and children
195
475000
2000
هي : بدلا من النظر إلى الصغار والرضّع
08:12
as being like defective grownups,
196
477000
2000
باعتبارهم غير مكتملي النمو،
08:14
we should think about them
197
479000
2000
بل علينا التفكير بهم
08:16
as being a different developmental stage of the same species --
198
481000
2000
كمرحلة مختلفة من التطور لنفس النوع --
08:18
kind of like caterpillars and butterflies --
199
483000
3000
كاليرقات والفراش مثلا --
08:21
except that they're actually the brilliant butterflies
200
486000
2000
غير أنهم هم في الحقيقة الفراشات الزاهية
08:23
who are flitting around the garden and exploring,
201
488000
3000
التي ترفرف في أنحاء الحديقة وتستكشف،
08:26
and we're the caterpillars
202
491000
2000
ونحن اليرقات
08:28
who are inching along our narrow, grownup, adult path.
203
493000
3000
التي تزحف ببطء في طريق الراشدين الضيق الناضج.
08:31
If this is true, if these babies are designed to learn --
204
496000
3000
لو كان هذا صحيحاً، أى لو أن هؤلاء الصغار مصمّمون ليتعلموا --
08:34
and this evolutionary story would say children are for learning,
205
499000
3000
وهذه القصة عن التطور تؤيد أن الأطفال خُلقوا ليتعلموا،
08:37
that's what they're for --
206
502000
2000
هذا ما وُجدوا من أجله --
08:39
we might expect
207
504000
2000
فمن المتوقع
08:41
that they would have really powerful learning mechanisms.
208
506000
2000
أن لديهم أساليب فعالة للغاية في التعلم.
08:43
And in fact, the baby's brain
209
508000
3000
وفي الحقيقة، فإن عقل الطفل
08:46
seems to be the most powerful learning computer
210
511000
2000
يبدو أنه أقوى حاسوب متعلم
08:48
on the planet.
211
513000
2000
على كوكبنا.
08:50
But real computers are actually getting to be a lot better.
212
515000
3000
لكن الحواسيب الحقيقية في سبيلها لتكون أكثر كفاءة.
08:53
And there's been a revolution
213
518000
2000
وقد حدثت طفرة مؤخراً
08:55
in our understanding of machine learning recently.
214
520000
2000
في فهمنا لتعلم الآلة.
08:57
And it all depends on the ideas of this guy,
215
522000
3000
وكلها مبنية على أفكار هذا الرجل،
09:00
the Reverend Thomas Bayes,
216
525000
2000
الموقر : توماس بايس،
09:02
who was a statistician and mathematician in the 18th century.
217
527000
3000
وهو عالم إحصائي و رياضي من القرن الثامن عشر.
09:05
And essentially what Bayes did
218
530000
3000
وما قام به بايس بشكل أساسي
09:08
was to provide a mathematical way
219
533000
2000
كان ابتكار طريقة رياضية
09:10
using probability theory
220
535000
2000
باستخدام نظرية الاحتمالات
09:12
to characterize, describe,
221
537000
2000
لتمييز و توصيف
09:14
the way that scientists find out about the world.
222
539000
2000
كيف يتوصل العلماء إلى حقائق عن العالم.
09:16
So what scientists do
223
541000
2000
وما يقوم به العلماء
09:18
is they have a hypothesis that they think might be likely to start with.
224
543000
3000
هو أن يكون لديهم فرضية يرونها مناسبة للبدء بها
09:21
They go out and test it against the evidence.
225
546000
2000
فيبدأون باختبارها ومقارنتها بالأدلة.
09:23
The evidence makes them change that hypothesis.
226
548000
2000
والأدلة تجعلهم يعدلون تلك الفرضية.
09:25
Then they test that new hypothesis
227
550000
2000
ثم يختبرون الفرضية الجديدة
09:27
and so on and so forth.
228
552000
2000
وهلم جرا وهكذا دواليك.
09:29
And what Bayes showed was a mathematical way that you could do that.
229
554000
3000
وما بيّنه بايس كان طريقة رياضية لفعل ذلك.
09:32
And that mathematics is at the core
230
557000
2000
وهذه القواعد الرياضية هي الأساس
09:34
of the best machine learning programs that we have now.
231
559000
2000
لأفضل برامج تعلم الآلة التي لدينا الآن.
09:36
And some 10 years ago,
232
561000
2000
ومنذ حوالي 10 سنوات مضت،
09:38
I suggested that babies might be doing the same thing.
233
563000
4000
اقترحت أن الأطفال الصغار ربما يقومون بالأمر ذاته.
09:42
So if you want to know what's going on
234
567000
2000
لذا إن أردت أن تعرف ما يدور
09:44
underneath those beautiful brown eyes,
235
569000
2000
خلف تلك العيون البنية الجميلة،
09:46
I think it actually looks something like this.
236
571000
2000
أعتقد أنه شىء يبدو مثل هذا.
09:48
This is Reverend Bayes's notebook.
237
573000
2000
هذه مفكرة الموقر بايس.
09:50
So I think those babies are actually making complicated calculations
238
575000
3000
إذاً أعتقد أن هؤلاء الصغار يقومون في الواقع بحسابات معقدة
09:53
with conditional probabilities that they're revising
239
578000
3000
باستخدام الاحتمالات الشرطية التي يراجعونها
09:56
to figure out how the world works.
240
581000
2000
لاكتشاف كيف يعمل العالم من حولنا.
09:58
All right, now that might seem like an even taller order to actually demonstrate.
241
583000
4000
حسنا، والآن هذا يبدو أمرا يصعب شرحه في الحقيقة.
10:02
Because after all, if you ask even grownups about statistics,
242
587000
2000
فكما نعلم، حتى البالغين حين تسألهم عن الإحصاء،
10:04
they look extremely stupid.
243
589000
2000
يبدون في غاية الغباء.
10:06
How could it be that children are doing statistics?
244
591000
3000
فكيف يُعقل أن هؤلاء الصغار يقومون بإحصاءات ؟
10:09
So to test this we used a machine that we have
245
594000
2000
ولاختبار ذلك استخدمنا آلة لدينا
10:11
called the Blicket Detector.
246
596000
2000
تُدعى كاشف البليكيت.
10:13
This is a box that lights up and plays music
247
598000
2000
وهو عبارة عن صندوق يضىء ويعزف الموسيقى
10:15
when you put some things on it and not others.
248
600000
3000
عندما تضع فوقه أشياء محددة وليس عندما تضع أشياء أخرى.
10:18
And using this very simple machine,
249
603000
2000
وباستخدام هذا الجهاز البسيط،
10:20
my lab and others have done dozens of studies
250
605000
2000
قام معملي ومعامل أخرى بعشرات الدراسات
10:22
showing just how good babies are
251
607000
2000
التي تظهر مدى براعة الأطفال الصغار
10:24
at learning about the world.
252
609000
2000
في التعلم عن العالم المحيط.
10:26
Let me mention just one
253
611000
2000
دعوني أذكر واحدة منها فحسب
10:28
that we did with Tumar Kushner, my student.
254
613000
2000
قمنا بها أنا و تومار كوشنر، طالبي
10:30
If I showed you this detector,
255
615000
2000
لو أنني أريتك هذا الكاشف،
10:32
you would be likely to think to begin with
256
617000
2000
فالفكرة الأكثر احتمالاً أن تبدأ بها
10:34
that the way to make the detector go
257
619000
2000
هي أن تنبيه الكاشف يتم
10:36
would be to put a block on top of the detector.
258
621000
3000
عن طريق وضع القالب فوق الكاشف.
10:39
But actually, this detector
259
624000
2000
ولكن في الحقيقة، هذا الكاشف
10:41
works in a bit of a strange way.
260
626000
2000
يعمل بطريقة غريبة نوعاُ
10:43
Because if you wave a block over the top of the detector,
261
628000
3000
لأنك إن لوحت بقالب فوقه جيئة وذهاباً،
10:46
something you wouldn't ever think of to begin with,
262
631000
3000
وهو أمر يصعب أن تفكر به منذ البداية،
10:49
the detector will actually activate two out of three times.
263
634000
3000
فإن الكاشف يعمل مرتين من كل ثلاث مرات.
10:52
Whereas, if you do the likely thing, put the block on the detector,
264
637000
3000
بينما، لو قمت بالأمر الأكثر احتمالاً، وهو وضع القالب فوق الكاشف،
10:55
it will only activate two out of six times.
265
640000
4000
فإن الكاشف يعمل مرتين من كل ست مرات فقط.
10:59
So the unlikely hypothesis
266
644000
2000
لذا فالفرضية الأقل احتمالا
11:01
actually has stronger evidence.
267
646000
2000
هي الأقوى تأييداً من حيث الدليل.
11:03
It looks as if the waving
268
648000
2000
إذ يبدو أن التلويح بالقالب
11:05
is a more effective strategy than the other strategy.
269
650000
2000
هي الاستراتيجية الأكثر فاعلية من الأخرى.
11:07
So we did just this; we gave four year-olds this pattern of evidence,
270
652000
3000
وهذا بالضبط ما قمنا به، حيث أعطينا أطفالا بعمر أربع سنوات هذا النمط من الأدلة،
11:10
and we just asked them to make it go.
271
655000
2000
وطلبنا منهم أن يجعلوا الكاشف يعمل.
11:12
And sure enough, the four year-olds used the evidence
272
657000
3000
وبشكل قاطع، استخدم الأطفال بعمر أربع سنوات هذا الدليل
11:15
to wave the object on top of the detector.
273
660000
3000
للتلويح بالقالب فوق الكاشف.
11:18
Now there are two things that are really interesting about this.
274
663000
3000
وهناك أمران مثيران للاهتمام في ذلك.
11:21
The first one is, again, remember, these are four year-olds.
275
666000
3000
الأول هو: - مرة أخرى - تذكروا أن هؤلاء أطفال في الرابعة من العمر.
11:24
They're just learning how to count.
276
669000
2000
ما زالوا يتعلمون العدّ.
11:26
But unconsciously,
277
671000
2000
ولكن دون وعي منهم،
11:28
they're doing these quite complicated calculations
278
673000
2000
يقومون بتلك الحسابات المعقدة للغاية
11:30
that will give them a conditional probability measure.
279
675000
3000
والتي ستعطيهم مقياسا من الاحتمال الشرطي.
11:33
And the other interesting thing
280
678000
2000
والأمر الآخر المثير للاهتمام
11:35
is that they're using that evidence
281
680000
2000
هو استخدامهم لهذا الدليل
11:37
to get to an idea, get to a hypothesis about the world,
282
682000
3000
للوصول إلى فكرة، ولوضع فرضية عن العالم المحيط،
11:40
that seems very unlikely to begin with.
283
685000
3000
قد تبدو بعيدة الاحتمال للغاية في البداية.
11:43
And in studies we've just been doing in my lab, similar studies,
284
688000
3000
وفي دراسات قمنا بها فى معملي منذ وقت قريب، شبيهة بهذه،
11:46
we've show that four year-olds are actually better
285
691000
2000
أوضحنا أن الأطفال بعمر أربع سنوات هم أكثر مهارة في الواقع
11:48
at finding out an unlikely hypothesis
286
693000
3000
في التوصل إلى فرضيات بعيدة الاحتمال
11:51
than adults are when we give them exactly the same task.
287
696000
3000
من البالغين عندما يتم إعطاؤهم ذات المهمة ليقوموا بها.
11:54
So in these circumstances,
288
699000
2000
إذا ففي تلك المواقف،
11:56
the children are using statistics to find out about the world,
289
701000
3000
يستعمل الأطفال علم الإحصاء لمعرفة المزيد عن العالم،
11:59
but after all, scientists also do experiments,
290
704000
3000
ولكن كما نعلم، العلماء أيضا يقومون بإجراء التجارب،
12:02
and we wanted to see if children are doing experiments.
291
707000
3000
وقد أردنا أن نرى إذا ما كان الأطفال أيضا بقومون بتجارب.
12:05
When children do experiments we call it "getting into everything"
292
710000
3000
عندما يجرى الأطفال تجاربهم فنحن ندعو ذلك "تدخلاً في كل شىء"
12:08
or else "playing."
293
713000
2000
وفي أحيان أخرى نسميه "لعبا"
12:10
And there's been a bunch of interesting studies recently
294
715000
3000
وقد أُجريت العديد من الدراسات المثيرة مؤخراً
12:13
that have shown this playing around
295
718000
3000
التي أظهرت أن هذا اللهو والمرح
12:16
is really a kind of experimental research program.
296
721000
2000
هو في الحقيقة نوع من برامج البحث التجريبي.
12:18
Here's one from Cristine Legare's lab.
297
723000
3000
ونرى هنا إحداها من معمل كريستين ليجار.
12:21
What Cristine did was use our Blicket Detectors.
298
726000
3000
وما قامت به كريستين هو أن استخدمت كاشفات البليكيت.
12:24
And what she did was show children
299
729000
2000
وما فعلته هو أنها بينت للصغار
12:26
that yellow ones made it go and red ones didn't,
300
731000
2000
أن القوالب الصفراء تطلق الكاشف بينما الحمراء لا تجعله يعمل،
12:28
and then she showed them an anomaly.
301
733000
3000
ثم أرتهم حالة شاذة عن تلك القاعدة.
12:31
And what you'll see
302
736000
2000
وما سترونه الآن
12:33
is that this little boy will go through five hypotheses
303
738000
3000
هو كيف أن هذا الطفل الصغير سيختبر خمس فرضيات
12:36
in the space of two minutes.
304
741000
3000
على مدى دقيقتين.
12:39
(Video) Boy: How about this?
305
744000
3000
(الفيديو) الطفل: ماذا لو قمنا بهذا ؟
12:43
Same as the other side.
306
748000
3000
تماماً كالناحية الأخرى.
12:46
Alison Gopnik: Okay, so his first hypothesis has just been falsified.
307
751000
4000
أليسون جوبنيك: حسناً، إذن فرضيته الأولى تم إثبات خطئها.
12:55
(Laughter)
308
760000
2000
(ضحك)
12:57
Boy: This one lighted up, and this one nothing.
309
762000
3000
الطفل: هذه أضاءت، أما هذه : لاشىء.
13:00
AG: Okay, he's got his experimental notebook out.
310
765000
3000
أ.ج. : حسنا ها هو يخرج دفتر تجاربه.
13:06
Boy: What's making this light up.
311
771000
4000
الطفل: مالذي يجعل هذه تضىء؟ .
13:11
(Laughter)
312
776000
9000
(ضحك)
13:20
I don't know.
313
785000
2000
لا أدرى.
13:22
AG: Every scientist will recognize that expression of despair.
314
787000
4000
أ.ج. : كل عالم يعرف بلا شك تعبير اليأس هذا.
13:26
(Laughter)
315
791000
3000
(ضحك)
13:29
Boy: Oh, it's because this needs to be like this,
316
794000
6000
الطفل: أوه ، هذا لأن هذه ينبغى أن توضع هكذا،
13:35
and this needs to be like this.
317
800000
2000
وهذه يجب أن تكون هكذا.
13:37
AG: Okay, hypothesis two.
318
802000
3000
أ.ج. حسناً ، الفرضية الثانية.
13:40
Boy: That's why.
319
805000
2000
الطفل: هذا هو السبب.
13:42
Oh.
320
807000
2000
أوه.
13:44
(Laughter)
321
809000
5000
(ضحك)
13:49
AG: Now this is his next idea.
322
814000
2000
أ.ج. : حسنا هذه هي فكرته التالية.
13:51
He told the experimenter to do this,
323
816000
2000
لقد طلب من منظم التجربة أن يقوم بالآتي،
13:53
to try putting it out onto the other location.
324
818000
4000
أن يحاول نقلها إلى نفس مكان الأخرى.
13:57
Not working either.
325
822000
2000
لكن هذا أيضاً لم ينجح.
14:02
Boy: Oh, because the light goes only to here,
326
827000
4000
الطفل: أوه، لأن الضوء يخرج من هذه فقط،
14:06
not here.
327
831000
3000
وليس من تلك.
14:09
Oh, the bottom of this box
328
834000
3000
أوه، أسفل هذا الصندوق
14:12
has electricity in here,
329
837000
2000
فيه كهرباء هنا،
14:14
but this doesn't have electricity.
330
839000
2000
أما هذا فليس به كهرباء.
14:16
AG: Okay, that's a fourth hypothesis.
331
841000
2000
أ.ج. : حسنا، هذه فرضية رابعة.
14:18
Boy: It's lighting up.
332
843000
2000
الطفل: إنها تضىء.
14:20
So when you put four.
333
845000
5000
إذاً عندما تضع أربعة.
14:26
So you put four on this one to make it light up
334
851000
3000
إذن نحتاج أربعة فوق هذه لتضىء
14:29
and two on this one to make it light up.
335
854000
2000
واثنتين فوق هذه لتضىء.
14:31
AG: Okay,there's his fifth hypothesis.
336
856000
2000
أ.ج. : حسنا ها هي فرضيته الخامسة.
14:33
Now that is a particularly --
337
858000
3000
في الحقيقة، هذا الطفل تحديدا..
14:36
that is a particularly adorable and articulate little boy,
338
861000
3000
هذا طفل حبّوب ومنظم التفكير بشكل استثنائي،
14:39
but what Cristine discovered is this is actually quite typical.
339
864000
3000
ولكن ما اكتشفته كريستين هو أن هذا أمر طبيعي جدا في الواقع.
14:42
If you look at the way children play, when you ask them to explain something,
340
867000
3000
لو أنك تأملت طريقة لعب الأطفال، أو حين تطلب منهم تفسير أمر ما،
14:45
what they really do is do a series of experiments.
341
870000
3000
فما يقومون به هو في الحقيقة سلسلة من التجارب.
14:48
This is actually pretty typical of four year-olds.
342
873000
3000
هذا أمر طبيعي للغاية لدى الأطفال بعمر أربع سنوات.
14:51
Well, what's it like to be this kind of creature?
343
876000
3000
حسنا، كيف هو شعور أن تكون هذا النوع من الكائنات ؟
14:54
What's it like to be one of these brilliant butterflies
344
879000
3000
كيف هو إحساس أن تكون إحدى تلك الفراشات المتألقة
14:57
who can test five hypotheses in two minutes?
345
882000
3000
والتي تستطيع اختبار خمس فرضيات في دقيقتين ؟
15:00
Well, if you go back to those psychologists and philosophers,
346
885000
3000
حسنا، إذا رجعنا إلى علماء النفس هؤلاء والفلاسفة،
15:03
a lot of them have said
347
888000
2000
فالعديد منهم قالوا
15:05
that babies and young children were barely conscious
348
890000
2000
أن الأطفال الرضع وصغار السن بالكاد يعون ما حولهم
15:07
if they were conscious at all.
349
892000
2000
إن كان لديهم وعي من الأساس.
15:09
And I think just the opposite is true.
350
894000
2000
وأنا أعتقد أن الصواب هو العكس تماماً.
15:11
I think babies and children are actually more conscious than we are as adults.
351
896000
3000
أعتقد أن الأطفال الصغار هم في الحقيقة أكثر وعياً منا كبالغين.
15:14
Now here's what we know about how adult consciousness works.
352
899000
3000
والآن إليكم ما نعرفه عن كيف يعمل وعي الشخص البالغ.
15:17
And adults' attention and consciousness
353
902000
2000
فوعي الشخص البالغ وإدراكه
15:19
look kind of like a spotlight.
354
904000
2000
يبدو نوعا ما كضوء كشاف مسلط.
15:21
So what happens for adults
355
906000
2000
فما يحدث لدى البالغين
15:23
is we decide that something's relevant or important,
356
908000
2000
هو أننا نقرر أن أمراً ما ذو صلة ومهم،
15:25
we should pay attention to it.
357
910000
2000
وعلينا أن نوليه اهتمامنا.
15:27
Our consciousness of that thing that we're attending to
358
912000
2000
ووعينا بذلك الأمر الذي نوليه اهتمامنا
15:29
becomes extremely bright and vivid,
359
914000
3000
يصبح ساطعاً للغاية وزاهياً
15:32
and everything else sort of goes dark.
360
917000
2000
وكل ما عداه يصبح مظلماً.
15:34
And we even know something about the way the brain does this.
361
919000
3000
بل إننا أيضا نعرف شيئا عن كيفية قيام الدماغ بذلك.
15:37
So what happens when we pay attention
362
922000
2000
وما يحدث حين نركز انتباهنا
15:39
is that the prefrontal cortex, the sort of executive part of our brains,
363
924000
3000
هو أن قشرة الفص الجبهي، والتي هي نوعا ما الجزء التنفيذي من الدماغ،
15:42
sends a signal
364
927000
2000
ترسل إشارة
15:44
that makes a little part of our brain much more flexible,
365
929000
2000
تجعل جزءا صغيرا من دماغنا أكثر مرونة،
15:46
more plastic, better at learning,
366
931000
2000
وليّنا أكثر و أقدر على التعلم،
15:48
and shuts down activity
367
933000
2000
وتوقف أى نشاط
15:50
in all the rest of our brains.
368
935000
2000
في سائر الدماغ.
15:52
So we have a very focused, purpose-driven kind of attention.
369
937000
4000
إذاً فلدينا انتباه مركز للغاية، تحركه غاية ما.
15:56
If we look at babies and young children,
370
941000
2000
أما إذا نظرنا إلى الأطفال الرضع وصغار السن،
15:58
we see something very different.
371
943000
2000
فسنرى شيئا مختلفا جداً.
16:00
I think babies and young children
372
945000
2000
أعتقد أن الرضع وصغار السن
16:02
seem to have more of a lantern of consciousness
373
947000
2000
لديهم وعيٌ هو أقرب إلى ضوء مصباح
16:04
than a spotlight of consciousness.
374
949000
2000
منه إلى ضوء كشاف مسلط.
16:06
So babies and young children are very bad
375
951000
3000
إذاً فالأطفال الصغار غير بارعين إطلاقاً
16:09
at narrowing down to just one thing.
376
954000
3000
في تضييق انتباههم إلى شىء واحد فقط.
16:12
But they're very good at taking in lots of information
377
957000
3000
ولكنهم بارعون للغاية في استيعاب كم كبير من المعلومات
16:15
from lots of different sources at once.
378
960000
2000
من العديد من المصادر المختلفة في آن واحد.
16:17
And if you actually look in their brains,
379
962000
2000
و بالفعل لو أنك نظرت إلى أدمغتهم،
16:19
you see that they're flooded with these neurotransmitters
380
964000
3000
فستجدها مغمورة بتلك الناقلات العصبية
16:22
that are really good at inducing learning and plasticity,
381
967000
2000
الفعالة للغاية في الحث على التعلم والمرونة،
16:24
and the inhibitory parts haven't come on yet.
382
969000
3000
والأجزاء الكابحة المثبطة لم تظهر بعد.
16:27
So when we say that babies and young children
383
972000
2000
لذا حين نقول بأن الأطفال الصغار
16:29
are bad at paying attention,
384
974000
2000
لا يستطيعون تركيز اهتمامهم،
16:31
what we really mean is that they're bad at not paying attention.
385
976000
4000
فما نعنيه حقا هو أنهم لا يستطيعون عدم تركيز اهتمامهم.
16:35
So they're bad at getting rid
386
980000
2000
إذن فهم لايبرعون في التخلص
16:37
of all the interesting things that could tell them something
387
982000
2000
من كل تلك الأمور المثيرة التي قد تخبرهم شيئاً
16:39
and just looking at the thing that's important.
388
984000
2000
والانتباه فقط إلى الأمر المهم.
16:41
That's the kind of attention, the kind of consciousness,
389
986000
3000
وهذا هو نوع الانتباه، نوع الوعي،
16:44
that we might expect
390
989000
2000
الذي نتوقعه
16:46
from those butterflies who are designed to learn.
391
991000
2000
من تلك الفراشات التي صُمّمت لتتعلم.
16:48
Well if we want to think about a way
392
993000
2000
حسناً لو أردنا التفكير في طريقة
16:50
of getting a taste of that kind of baby consciousness as adults,
393
995000
4000
لاختبار شعور وعي الطفل ونحن بالغون،
16:54
I think the best thing is think about cases
394
999000
2000
أعتقد أن أفضل طريقة هي التفكير بالحالات
16:56
where we're put in a new situation that we've never been in before --
395
1001000
3000
حيث وجدنا أنفسنا في موقف جديد لم نمر به من قبل --
16:59
when we fall in love with someone new,
396
1004000
2000
كأن تقع في الحب مع شخص جديد،
17:01
or when we're in a new city for the first time.
397
1006000
3000
أو تزور مدينة جديدة للمرة الأولى.
17:04
And what happens then is not that our consciousness contracts,
398
1009000
2000
فما يحدث عندئذ أن وعينا لا يضيق،
17:06
it expands,
399
1011000
2000
بل يتسع،
17:08
so that those three days in Paris
400
1013000
2000
فتبدو تلك الأيام الثلاثة في باريس
17:10
seem to be more full of consciousness and experience
401
1015000
2000
و كأنها ملأى بالانتباه و الخبرات
17:12
than all the months of being
402
1017000
2000
أكثر من كل تلك الشهور التي مرت بك
17:14
a walking, talking, faculty meeting-attending zombie back home.
403
1019000
4000
وأنت كالزومبي تمشي وتتحدث وتحضر الاجتماعات في الجامعة وتعود للبيت بطريقة آلية.
17:18
And by the way, that coffee,
404
1023000
2000
وعلى فكرة، إن تلك القهوة،
17:20
that wonderful coffee you've been drinking downstairs,
405
1025000
2000
القهوة الرائعة التي كنتم تشربونها بالأسفل،
17:22
actually mimics the effect
406
1027000
2000
تحاكي في الحقيقة
17:24
of those baby neurotransmitters.
407
1029000
2000
تأثير تلك الناقلات العصبية لدى الصغار.
17:26
So what's it like to be a baby?
408
1031000
2000
إذاً كيف هو شعور أن تكون طفلاً صغيراً؟
17:28
It's like being in love
409
1033000
2000
إنه أشبه بالوقوع في الحب
17:30
in Paris for the first time
410
1035000
2000
وأنت في باريس للمرة الأولى
17:32
after you've had three double-espressos.
411
1037000
2000
بعد أن شربت ثلاث أقداح اسبريسو مركز.
17:34
(Laughter)
412
1039000
3000
(ضحك)
17:37
That's a fantastic way to be,
413
1042000
2000
وهو أسلوب رائع للعيش،
17:39
but it does tend to leave you waking up crying at three o'clock in the morning.
414
1044000
4000
لكنه فيما يبدو يؤدي بك للاستيقاظ باكيا في الثالثة صباحاً.
17:43
(Laughter)
415
1048000
3000
(ضحك)
17:46
Now it's good to be a grownup.
416
1051000
2000
من الجيد أيضا أن تكون راشداً.
17:48
I don't want to say too much about how wonderful babies are.
417
1053000
2000
لا أريد أن أفرط في الحديث عن روعة الأطفال الصغار.
17:50
It's good to be a grownup.
418
1055000
2000
من الجيد أن تكون راشداً.
17:52
We can do things like tie our shoelaces and cross the street by ourselves.
419
1057000
3000
فيمكننا ربط أحذيتنا وعبور الطريق معتمدين على أنفسنا.
17:55
And it makes sense that we put a lot of effort
420
1060000
2000
وإنه من المنطقي أن نبذل جهداً كثيراً
17:57
into making babies think like adults do.
421
1062000
4000
لدفع الصغار ليفكروا كما يفكر البالغون.
18:01
But if what we want is to be like those butterflies,
422
1066000
3000
لكن إذا كان ما نريده هو أن نكون كتلك الفراشات،
18:04
to have open-mindedness, open learning,
423
1069000
3000
بعقلية متفتحة ورغبة في التعلم،
18:07
imagination, creativity, innovation,
424
1072000
2000
وخيال واسع و إبداع وابتكار،
18:09
maybe at least some of the time
425
1074000
2000
ولو لجزء من الوقت على الأقل
18:11
we should be getting the adults
426
1076000
2000
فعلينا أن ندفع البالغين
18:13
to start thinking more like children.
427
1078000
2000
ليفكروا بشكل أقرب كالأطفال.
18:15
(Applause)
428
1080000
8000
(تصفيق)
ABOUT THE SPEAKER
Alison Gopnik - Child development psychologistAlison 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 Baby, The 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."
Alison Gopnik | Speaker | TED.com