TED2015
Laura Schulz: The surprisingly logical minds of babies
Лаура Шулц: Изненадващо логичният ум на бебетата
Filmed:
Readability: 3.8
1,888,975 views
Как бебетата научават толкова много от толкова малки и толкова бързо? В една забавна, пълна с експерименти дискусия, ученът по познавателни науки Лаура Шулц ни показва как децата ни вземат решения, използвайки учудващо силна логика, още много преди да са проговорили.
Laura Schulz - Cognitive scientist
Developmental behavior studies spearheaded by Laura Schulz are changing our notions of how children learn. Full bio
Developmental behavior studies spearheaded by Laura Schulz are changing our notions of how children learn. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
Марк Твен е обобщил това,
което намирам за
което намирам за
00:12
Mark Twain summed up
what I take to be
what I take to be
0
835
2155
един от основните проблеми
в познавателната наука,
в познавателната наука,
00:14
one of the fundamental problems
of cognitive science
of cognitive science
1
2990
3120
00:18
with a single witticism.
2
6110
1710
в едно единствено изказване.
Казал е: "Има нещо пленително в науката.
00:20
He said, "There's something
fascinating about science.
fascinating about science.
3
8410
3082
00:23
One gets such wholesale
returns of conjecture
returns of conjecture
4
11492
3228
Такива огромни резултати
произлизат от догадки,
произлизат от догадки,
00:26
out of such a trifling
investment in fact."
investment in fact."
5
14720
3204
основани на незначителна инвестиция
в действителните факти."
в действителните факти."
00:29
(Laughter)
6
17924
1585
(Смях)
00:32
Twain meant it as a joke,
of course, but he's right:
of course, but he's right:
7
20199
2604
Твен го е казал на шега, разбира се,
но е бил прав:
но е бил прав:
00:34
There's something
fascinating about science.
fascinating about science.
8
22803
2876
Има нещо пленително в науката.
00:37
From a few bones, we infer
the existence of dinosuars.
the existence of dinosuars.
9
25679
4261
От няколко костни останки заключаваме
за съществуването на динозаврите.
за съществуването на динозаврите.
00:42
From spectral lines,
the composition of nebulae.
the composition of nebulae.
10
30910
3871
От няколко спектрални линии -
състава на мъглявинитe в космоса.
състава на мъглявинитe в космоса.
00:47
From fruit flies,
11
35471
2938
От плодовите мушици -
00:50
the mechanisms of heredity,
12
38409
2943
механизмитe на наследствеността,
00:53
and from reconstructed images
of blood flowing through the brain,
of blood flowing through the brain,
13
41352
4249
а от реконструирани изображения
на кръвта, преминаваща през мозъка,
на кръвта, преминаваща през мозъка,
00:57
or in my case, from the behavior
of very young children,
of very young children,
14
45601
4708
или в моя случай - от поведението
на много малки деца -
на много малки деца -
01:02
we try to say something about
the fundamental mechanisms
the fundamental mechanisms
15
50309
2829
се опитваме да кажем нещо
за основните механизми
за основните механизми
01:05
of human cognition.
16
53138
1618
на човешките познавателни процеси.
01:07
In particular, in my lab in the Department
of Brain and Cognitive Sciences at MIT,
of Brain and Cognitive Sciences at MIT,
17
55716
4759
В лаборатория ми в катедрата по неврология
в Масачузетския технологичен институт,
в Масачузетския технологичен институт,
01:12
I have spent the past decade
trying to understand the mystery
trying to understand the mystery
18
60475
3654
прекарах последното десетилетие
в опити да разбуля мистерията
в опити да разбуля мистерията
как децата научават толкова много
от съвсем малки и тaка бързо.
от съвсем малки и тaка бързо.
01:16
of how children learn so much
from so little so quickly.
from so little so quickly.
19
64129
3977
01:20
Because, it turns out that
the fascinating thing about science
the fascinating thing about science
20
68666
2978
Защото се оказва, че това, което е
пленително в науката,
пленително в науката,
01:23
is also a fascinating
thing about children,
thing about children,
21
71644
3529
е пленителното и в децата,
01:27
which, to put a gentler
spin on Mark Twain,
spin on Mark Twain,
22
75173
2581
а това е - да го кажем
по-меко от Марк Твен -
по-меко от Марк Твен -
01:29
is precisely their ability
to draw rich, abstract inferences
to draw rich, abstract inferences
23
77754
4650
именно тяхнатa способност да правят
богати, абстрактни умозаключения
богати, абстрактни умозаключения
01:34
rapidly and accurately
from sparse, noisy data.
from sparse, noisy data.
24
82404
4661
бързо и точно от оскъдни и неясни данни.
01:40
I'm going to give you
just two examples today.
just two examples today.
25
88355
2398
Днес ще ви дам само два примера.
01:42
One is about a problem of generalization,
26
90753
2287
Единият е свързан с обобщаване,
01:45
and the other is about a problem
of causal reasoning.
of causal reasoning.
27
93040
2850
а другият - с логическото мислене.
01:47
And although I'm going to talk
about work in my lab,
about work in my lab,
28
95890
2525
И въпреки че ще говоря
за работата в лабораторията си ,
за работата в лабораторията си ,
01:50
this work is inspired by
and indebted to a field.
and indebted to a field.
29
98415
3460
тези резултати са вдъхновени от и
се дължат на всички в областта ми.
се дължат на всички в областта ми.
01:53
I'm grateful to mentors, colleagues,
and collaborators around the world.
and collaborators around the world.
30
101875
4283
Благодарна съм на менторите, колегите
и сътрудниците си по целия свят.
и сътрудниците си по целия свят.
Нека да започна с проблема с обобщаването.
01:59
Let me start with the problem
of generalization.
of generalization.
31
107308
2974
02:02
Generalizing from small samples of data
is the bread and butter of science.
is the bread and butter of science.
32
110652
4133
Обобщаването от малки частици данни
е хляба и солта на науката.
е хляба и солта на науката.
02:06
We poll a tiny fraction of the electorate
33
114785
2554
Анкетираме малка част от електората
02:09
and we predict the outcome
of national elections.
of national elections.
34
117339
2321
и предвиждаме резултата
от националните избори.
от националните избори.
02:12
We see how a handful of patients
responds to treatment in a clinical trial,
responds to treatment in a clinical trial,
35
120240
3925
Наблюдаваме как шепа пациенти
реагират на лечение в клинична среда
реагират на лечение в клинична среда
02:16
and we bring drugs to a national market.
36
124165
3065
и пускаме лекарства на пазара.
02:19
But this only works if our sample
is randomly drawn from the population.
is randomly drawn from the population.
37
127230
4365
Но това работи само, ако участниците
са случайни представители на населението.
са случайни представители на населението.
02:23
If our sample is cherry-picked
in some way --
in some way --
38
131595
2735
Ако са подбрани по определен показател -
02:26
say, we poll only urban voters,
39
134330
2072
ако например анкетираме само
избиратели в градовете,
избиратели в градовете,
02:28
or say, in our clinical trials
for treatments for heart disease,
for treatments for heart disease,
40
136402
4388
или в клиничните тестове за лечение
на сърдечни заболявания
на сърдечни заболявания
02:32
we include only men --
41
140790
1881
включим само мъже -
02:34
the results may not generalize
to the broader population.
to the broader population.
42
142671
3158
резултатите може да не обобщават
широкото население.
широкото население.
02:38
So scientists care whether evidence
is randomly sampled or not,
is randomly sampled or not,
43
146479
3581
Затова учените се интересуват дали фактите
са подбрани на случаен принцип,
са подбрани на случаен принцип,
02:42
but what does that have to do with babies?
44
150060
2015
но какво общо има това с бебетата?
02:44
Well, babies have to generalize
from small samples of data all the time.
from small samples of data all the time.
45
152585
4621
Ами, на бебетата постоянно им се налага да
правят обобщения от малки частици данни.
правят обобщения от малки частици данни.
02:49
They see a few rubber ducks
and learn that they float,
and learn that they float,
46
157206
3158
Виждат няколко гумени патета
и научават, че те плават,
и научават, че те плават,
02:52
or a few balls and learn that they bounce.
47
160364
3575
или виждат няколко топки
и научават, че подскачат.
и научават, че подскачат.
02:55
And they develop expectations
about ducks and balls
about ducks and balls
48
163939
2951
И си съставят очаквания
за патетата и топките,
за патетата и топките,
02:58
that they're going to extend
to rubber ducks and balls
to rubber ducks and balls
49
166890
2716
които ще се отнасят
до всички гумени патета и топки,
до всички гумени патета и топки,
03:01
for the rest of their lives.
50
169606
1879
които ще видят през живота си.
03:03
And the kinds of generalizations
babies have to make about ducks and balls
babies have to make about ducks and balls
51
171485
3739
Видовете обобщения, които бебетата
правят за патетата и топките,
правят за патетата и топките,
03:07
they have to make about almost everything:
52
175224
2089
тe трябва да правят
за почти всичко останало:
за почти всичко останало:
03:09
shoes and ships and sealing wax
and cabbages and kings.
and cabbages and kings.
53
177313
3917
обувки и кораби, и червен восък,
и зелки, и крале.
и зелки, и крале.
03:14
So do babies care whether
the tiny bit of evidence they see
the tiny bit of evidence they see
54
182200
2961
И така, дали бебетата ги интересува
дали малкото, което виждат,
дали малкото, което виждат,
03:17
is plausibly representative
of a larger population?
of a larger population?
55
185161
3692
достоверно представя
голямото население от хора?
голямото население от хора?
03:21
Let's find out.
56
189763
1900
Нека да разберем.
03:23
I'm going to show you two movies,
57
191663
1723
Ще ви покажа две видеа,
03:25
one from each of two conditions
of an experiment,
of an experiment,
58
193386
2462
по едно от всяко от двете
положения в експеримента,
положения в експеримента,
03:27
and because you're going to see
just two movies,
just two movies,
59
195848
2438
и понеже ще видите само две видеа,
03:30
you're going to see just two babies,
60
198286
2136
ще видите само две бебета,
03:32
and any two babies differ from each other
in innumerable ways.
in innumerable ways.
61
200422
3947
а всеки две бебета се различават
помежду си по безброй начини.
помежду си по безброй начини.
03:36
But these babies, of course,
here stand in for groups of babies,
here stand in for groups of babies,
62
204369
3051
Но тези бебета, разбира се,
представят определени групи бебета
представят определени групи бебета
03:39
and the differences you're going to see
63
207420
1895
и разликите, които ще видите, представят
03:41
represent average group differences
in babies' behavior across conditions.
in babies' behavior across conditions.
64
209315
5195
средни групови разлики в поведението
на бебетата при определени условия.
на бебетата при определени условия.
03:47
In each movie, you're going to see
a baby doing maybe
a baby doing maybe
65
215160
2583
Във всяко от видеата ще видите
бебе, което прави
бебе, което прави
03:49
just exactly what you might
expect a baby to do,
expect a baby to do,
66
217743
3460
точно това, което вероятно очаквате
едно бебе да прави.
едно бебе да прави.
03:53
and we can hardly make babies
more magical than they already are.
more magical than they already are.
67
221203
4017
Трудно бихме представили бебетата
по-вълшебни, отколкото изглеждат.
по-вълшебни, отколкото изглеждат.
Но за мен вълшебството,
03:58
But to my mind the magical thing,
68
226090
2010
04:00
and what I want you to pay attention to,
69
228100
2089
това, на което искам
да обърнете внимание,
да обърнете внимание,
04:02
is the contrast between
these two conditions,
these two conditions,
70
230189
3111
е контрастът между тези две положения,
04:05
because the only thing
that differs between these two movies
that differs between these two movies
71
233300
3529
защото единственото, което се различава
при двете видеа,
при двете видеа,
04:08
is the statistical evidence
the babies are going to observe.
the babies are going to observe.
72
236829
3466
са статистическите данни,
които са показани на бебетата.
които са показани на бебетата.
04:13
We're going to show babies
a box of blue and yellow balls,
a box of blue and yellow balls,
73
241425
3183
Ще покажем на бебетата
кутия със сини и жълти топки
кутия със сини и жълти топки
04:16
and my then-graduate student,
now colleague at Stanford, Hyowon Gweon,
now colleague at Stanford, Hyowon Gweon,
74
244608
4620
и моята, тогава дипломант, сега колежка
в Станфорд, Йоан Гуан,
в Станфорд, Йоан Гуан,
04:21
is going to pull three blue balls
in a row out of this box,
in a row out of this box,
75
249228
3077
ще извади от кутията
три сини топки подред
три сини топки подред
04:24
and when she pulls those balls out,
she's going to squeeze them,
she's going to squeeze them,
76
252305
3123
и при ваденето ще ги стиска
04:27
and the balls are going to squeak.
77
255428
2113
и топките ще писукат.
04:29
And if you're a baby,
that's like a TED Talk.
that's like a TED Talk.
78
257541
2763
И ако си бебе, това е като TED дискусия.
04:32
It doesn't get better than that.
79
260304
1904
По-добре от това няма накъде.
04:34
(Laughter)
80
262208
2561
(Смях)
04:38
But the important point is it's really
easy to pull three blue balls in a row
easy to pull three blue balls in a row
81
266968
3659
Но важното е, че е наистина лесно
да се извадят три сини топки подред
да се извадят три сини топки подред
04:42
out of a box of mostly blue balls.
82
270627
2305
от кутия, пълна предимно със сини топки.
04:44
You could do that with your eyes closed.
83
272932
2060
Можеш да го направиш и със затворени очи.
04:46
It's plausibly a random sample
from this population.
from this population.
84
274992
2996
Това е достоверна
случайна извадка от общото цяло.
случайна извадка от общото цяло.
04:49
And if you can reach into a box at random
and pull out things that squeak,
and pull out things that squeak,
85
277988
3732
А ако вадиш случайни предмети от кутия
и всички от извадените писукат,
и всички от извадените писукат,
04:53
then maybe everything in the box squeaks.
86
281720
2839
то може би всички
предмети в кутията ще писукат.
предмети в кутията ще писукат.
04:56
So maybe babies should expect
those yellow balls to squeak as well.
those yellow balls to squeak as well.
87
284559
3650
И затова вероятно бебетата ще очакват
и жълтите топки да писукат.
и жълтите топки да писукат.
05:00
Now, those yellow balls
have funny sticks on the end,
have funny sticks on the end,
88
288209
2519
Тези жълти топки обаче
имат забавни дръжки в края,
имат забавни дръжки в края,
05:02
so babies could do other things
with them if they wanted to.
with them if they wanted to.
89
290728
2857
така че бебетата да правят
и други неща с тях, ако искат.
и други неща с тях, ако искат.
05:05
They could pound them or whack them.
90
293585
1831
Могат да ги мяткат и удрят.
05:07
But let's see what the baby does.
91
295416
2586
Но нека да видим какво прави бебето.
(Видео) Йоан Гуан: "Виждаш ли това?"
(Топката писука)
(Топката писука)
05:12
(Video) Hyowon Gweon: See this?
(Ball squeaks)
(Ball squeaks)
92
300548
3343
05:16
Did you see that?
(Ball squeaks)
(Ball squeaks)
93
304531
3045
"Видя ли това?"
(Топката писука)
(Топката писука)
05:20
Cool.
94
308036
3066
"Много хубаво."
05:24
See this one?
95
312706
1950
"Виждаш ли тази?"
05:26
(Ball squeaks)
96
314656
1881
(Топката писука)
05:28
Wow.
97
316537
2653
"Уау."
05:33
Laura Schulz: Told you. (Laughs)
98
321854
2113
Лаура Шулц: "Казах ви." (Смях)
05:35
(Video) HG: See this one?
(Ball squeaks)
(Ball squeaks)
99
323967
4031
(Видео) ЙГ: "Виждаш ли тази?"
(Топката писука)
(Топката писука)
05:39
Hey Clara, this one's for you.
You can go ahead and play.
You can go ahead and play.
100
327998
4619
"Хей, Клара, тази е за теб.
Можеш да си играеш с нея."
Можеш да си играеш с нея."
05:51
(Laughter)
101
339854
4365
(Смях)
05:56
LS: I don't even have to talk, right?
102
344219
2995
Дори не е нужно да обяснявам, нали?
05:59
All right, it's nice that babies
will generalize properties
will generalize properties
103
347214
2899
Добре, хубаво е, че бебетата
обобщават свойствата
обобщават свойствата
06:02
of blue balls to yellow balls,
104
350113
1528
на сините топки спрямо жълтите,
06:03
and it's impressive that babies
can learn from imitating us,
can learn from imitating us,
105
351641
3096
както е и впечатляващо, че бебетата
се учат, като ни имитират,
се учат, като ни имитират,
06:06
but we've known those things about babies
for a very long time.
for a very long time.
106
354737
3669
но това го знаем за бебетата
от край време насам.
от край време насам.
06:10
The really interesting question
107
358406
1811
Истински интересният въпрос
06:12
is what happens when we show babies
exactly the same thing,
exactly the same thing,
108
360217
2852
е какво ще стане, ако покажем
на бебе същото нещо -
на бебе същото нещо -
06:15
and we can ensure it's exactly the same
because we have a secret compartment
because we have a secret compartment
109
363069
3611
а можем да сме сигурни, че е същото,
защото имаме тайно отделение,
защото имаме тайно отделение,
06:18
and we actually pull the balls from there,
110
366680
2110
от което всъщност вадим топките -
06:20
but this time, all we change
is the apparent population
is the apparent population
111
368790
3478
но този път променим
единствено видимата популация,
единствено видимата популация,
06:24
from which that evidence was drawn.
112
372268
2902
от която вадим данни.
06:27
This time, we're going to show babies
three blue balls
three blue balls
113
375170
3553
Този път ще покажем на бебетата
три сини топки,
три сини топки,
06:30
pulled out of a box
of mostly yellow balls,
of mostly yellow balls,
114
378723
3384
извадени от кутия,
пълна предимно с жълти топки,
пълна предимно с жълти топки,
06:34
and guess what?
115
382107
1322
и познайте какво?
06:35
You [probably won't] randomly draw
three blue balls in a row
three blue balls in a row
116
383429
2840
Не е вероятно случайно да извадите
три сини топки подред
три сини топки подред
06:38
out of a box of mostly yellow balls.
117
386269
2484
от кутия, пълна предимно с жълти топки.
06:40
That is not plausibly
randomly sampled evidence.
randomly sampled evidence.
118
388753
3747
Това не е правдоподобна,
случайно подбрана извадка.
случайно подбрана извадка.
06:44
That evidence suggests that maybe Hyowon
was deliberately sampling the blue balls.
was deliberately sampling the blue balls.
119
392500
5123
Извадката предполага, че може би Йоан
нарочно е извадила сините топки.
нарочно е извадила сините топки.
06:49
Maybe there's something special
about the blue balls.
about the blue balls.
120
397623
2583
Може би има нещо специално в сините топки.
06:52
Maybe only the blue balls squeak.
121
400846
2976
Може би само сините топки писукат.
06:55
Let's see what the baby does.
122
403822
1895
Нека да видим какво прави бебето.
(Видео) ЙГ: "Виждаш ли това?"
(Топката писука)
(Топката писука)
06:57
(Video) HG: See this?
(Ball squeaks)
(Ball squeaks)
123
405717
2904
07:02
See this toy?
(Ball squeaks)
(Ball squeaks)
124
410851
2645
"Виждаш ли тази играчка?"
(Топката писука)
(Топката писука)
07:05
Oh, that was cool. See?
(Ball squeaks)
(Ball squeaks)
125
413496
5480
"О, това беше страхотно. Виждаш ли?"
(Топката писука)
(Топката писука)
07:10
Now this one's for you to play.
You can go ahead and play.
You can go ahead and play.
126
418976
4394
"А ето тази е за теб да си играеш.
Давай, можеш да си поиграеш с нея."
Давай, можеш да си поиграеш с нея."
07:18
(Fussing)
(Laughter)
(Laughter)
127
426074
6347
(Суетене)
(Смях)
(Смях)
07:26
LS: So you just saw
two 15-month-old babies
two 15-month-old babies
128
434901
2748
И така, току що видяхте
две петнадесетмесечни бебета,
две петнадесетмесечни бебета,
07:29
do entirely different things
129
437649
1942
които направиха две различни неща,
07:31
based only on the probability
of the sample they observed.
of the sample they observed.
130
439591
3599
базирани само на изчислените вероятности
относно предмета, който наблюдават.
относно предмета, който наблюдават.
07:35
Let me show you the experimental results.
131
443190
2321
Нека да ви покажа
резултатите от експеримента.
резултатите от експеримента.
07:37
On the vertical axis, you'll see
the percentage of babies
the percentage of babies
132
445511
2764
По вертикала ще видите процента бебета,
07:40
who squeezed the ball in each condition,
133
448275
2530
които стиснаха топката
при всички обстоятелства,
при всички обстоятелства,
07:42
and as you'll see, babies are much
more likely to generalize the evidence
more likely to generalize the evidence
134
450805
3715
и както ще видите, много по-вероятно e
бебетата да правят обобщения,
бебетата да правят обобщения,
07:46
when it's plausibly representative
of the population
of the population
135
454520
3135
когато данните достоверно
представят общото цяло,
представят общото цяло,
07:49
than when the evidence
is clearly cherry-picked.
is clearly cherry-picked.
136
457655
3738
отколкото когато данните очевидно
са подбрани на някакъв принцип.
са подбрани на някакъв принцип.
07:53
And this leads to a fun prediction:
137
461393
2415
И това ни навежда
на забавно предположение:
на забавно предположение:
07:55
Suppose you pulled just one blue ball
out of the mostly yellow box.
out of the mostly yellow box.
138
463808
4868
да предположим, че извадите само една синя
от кутия, пълна предимно с жълти топки.
от кутия, пълна предимно с жълти топки.
08:00
You [probably won't] pull three blue balls
in a row at random out of a yellow box,
in a row at random out of a yellow box,
139
468896
3869
Не е вероятно случайно да извадите
три сини топки подред от жълтата кутия,
три сини топки подред от жълтата кутия,
но бихте могли произволно
да извадите една синя топка.
да извадите една синя топка.
08:04
but you could randomly sample
just one blue ball.
just one blue ball.
140
472765
2455
Това не е невероятен пример.
08:07
That's not an improbable sample.
141
475220
1970
08:09
And if you could reach into
a box at random
a box at random
142
477190
2224
И щом бъркате в кутия на случаен принцип
08:11
and pull out something that squeaks,
maybe everything in the box squeaks.
maybe everything in the box squeaks.
143
479414
3987
и вадите нещо, което писука,
може би всичко в кутията писука.
може би всичко в кутията писука.
08:15
So even though babies are going to see
much less evidence for squeaking,
much less evidence for squeaking,
144
483875
4445
И така, въпреки че бебетата ще видят
много по-малко доказателства за писукане
много по-малко доказателства за писукане
08:20
and have many fewer actions to imitate
145
488320
2242
и ще имат много по-малко
действия за имитиране
действия за имитиране
08:22
in this one ball condition than in
the condition you just saw,
the condition you just saw,
146
490562
3343
в ситуацията само с едната топка,
отколкото в предишната,
отколкото в предишната,
08:25
we predicted that babies themselves
would squeeze more,
would squeeze more,
147
493905
3892
предположихме, че бебетата
ще стискат топките повече,
ще стискат топките повече,
08:29
and that's exactly what we found.
148
497797
2894
и точно така стана.
08:32
So 15-month-old babies,
in this respect, like scientists,
in this respect, like scientists,
149
500691
4411
Така че, 15-месечните бебета
в това отношение, също като учените,
в това отношение, също като учените,
08:37
care whether evidence
is randomly sampled or not,
is randomly sampled or not,
150
505102
3088
ги интересува дали примерът
е случайно подбран или не
е случайно подбран или не
08:40
and they use this to develop
expectations about the world:
expectations about the world:
151
508190
3507
и използват това умение,
за да си създават очаквания за света:
за да си създават очаквания за света:
08:43
what squeaks and what doesn't,
152
511697
2182
кое писука и кое не,
08:45
what to explore and what to ignore.
153
513879
3145
какво да изследват и какво да игнорират.
08:50
Let me show you another example now,
154
518384
2066
Нека ви дам друг пример,
08:52
this time about a problem
of causal reasoning.
of causal reasoning.
155
520450
2730
този път е свързан с логическото мислене.
08:55
And it starts with a problem
of confounded evidence
of confounded evidence
156
523180
2439
И започва с проблем
в непълнота на данните,
в непълнота на данните,
08:57
that all of us have,
157
525619
1672
който всички ние имаме,
08:59
which is that we are part of the world.
158
527291
2020
бидейки част от този свят.
09:01
And this might not seem like a problem
to you, but like most problems,
to you, but like most problems,
159
529311
3436
И това може да не ви изглежда
като проблем, но както повечето проблеми,
като проблем, но както повечето проблеми,
09:04
it's only a problem when things go wrong.
160
532747
2337
се превръща в такъв,
само когато нещо се обърка.
само когато нещо се обърка.
09:07
Take this baby, for instance.
161
535464
1811
Погледнете например това бебе.
09:09
Things are going wrong for him.
162
537275
1705
Нещата се объркват за него.
09:10
He would like to make
this toy go, and he can't.
this toy go, and he can't.
163
538980
2271
Иска му се да пусне
тази играчка, но не може.
тази играчка, но не може.
09:13
I'll show you a few-second clip.
164
541251
2529
Ще ви покажа няколкосекунден клип.
Общо взето има две вероятности:
09:21
And there's two possibilities, broadly:
165
549340
1920
09:23
Maybe he's doing something wrong,
166
551260
2634
може би той не прави нещо както трябва
09:25
or maybe there's something
wrong with the toy.
wrong with the toy.
167
553894
4216
или може би нещо не е наред с играчката.
09:30
So in this next experiment,
168
558110
2111
Така в следващия експеримент
09:32
we're going to give babies
just a tiny bit of statistical data
just a tiny bit of statistical data
169
560221
3297
ще дадем на бебетата
само малка част статистически данни,
само малка част статистически данни,
09:35
supporting one hypothesis over the other,
170
563518
2582
които подкрепят една хипотеза
за сметка на другата,
за сметка на другата,
09:38
and we're going to see if babies
can use that to make different decisions
can use that to make different decisions
171
566100
3455
и ще видим дали според това бебетата
ще вземат различни решения
ще вземат различни решения
09:41
about what to do.
172
569555
1834
за това какво да правят.
09:43
Here's the setup.
173
571389
2022
Ето положението.
09:46
Hyowon is going to try to make
the toy go and succeed.
the toy go and succeed.
174
574071
3030
Йоан ще опита
да пусне играчката и ще успее.
да пусне играчката и ще успее.
09:49
I am then going to try twice
and fail both times,
and fail both times,
175
577101
3320
После аз ще опитам два пъти и
и двата пъти ще се проваля,
и двата пъти ще се проваля,
09:52
and then Hyowon is going
to try again and succeed,
to try again and succeed,
176
580421
3112
а после Йоан ще опита пак
и пак ще успее,
и пак ще успее,
09:55
and this roughly sums up my relationship
to my graduate students
to my graduate students
177
583533
3172
и това в общи линии описва изцяло
отношенията ми с моите дипломанти,
отношенията ми с моите дипломанти,
09:58
in technology across the board.
178
586705
2835
що се отнася до технологиитe.
10:02
But the important point here is
it provides a little bit of evidence
it provides a little bit of evidence
179
590030
3292
Но важното в тази ситуация е,
че дава малко доказателства,
че дава малко доказателства,
10:05
that the problem isn't with the toy,
it's with the person.
it's with the person.
180
593322
3668
че проблемът не е в играчката,
а е у човека.
а е у човека.
10:08
Some people can make this toy go,
181
596990
2350
Някои хора могат
да задвижат играчката,
да задвижат играчката,
10:11
and some can't.
182
599340
959
а други не могат.
10:12
Now, when the baby gets the toy,
he's going to have a choice.
he's going to have a choice.
183
600799
3413
Сега, когато бебето
вземе играчката, ще има избор.
вземе играчката, ще има избор.
10:16
His mom is right there,
184
604212
2188
Майка му е там,
10:18
so he can go ahead and hand off the toy
and change the person,
and change the person,
185
606400
3315
така че може да подаде играчката на нея
и така да смени човека,
и така да смени човека,
10:21
but there's also going to be
another toy at the end of that cloth,
another toy at the end of that cloth,
186
609715
3158
но също така има и друга играчка
нa края на покривката,
нa края на покривката,
10:24
and he can pull the cloth towards him
and change the toy.
and change the toy.
187
612873
3552
така че може да придърпа покривката
към себе си и да смени играчката.
към себе си и да смени играчката.
10:28
So let's see what the baby does.
188
616425
2090
Hека видим какво ще нaправи бебето.
10:30
(Video) HG: Two, three. Go!
(Music)
(Music)
189
618515
4183
(Видео) ЙГ: "Две, три. Давай!"
(Музика)
(Музика)
10:34
LS: One, two, three, go!
190
622698
3131
ЛШ: "Едно, две, три, давай!"
10:37
Arthur, I'm going to try again.
One, two, three, go!
One, two, three, go!
191
625829
7382
"Артър, ще опитам пак.
Едно, две, три, давай!"
Едно, две, три, давай!"
10:45
YG: Arthur, let me try again, okay?
192
633677
2600
ЙГ: "Артър, нека пак да аз опитам!"
10:48
One, two, three, go!
(Music)
(Music)
193
636277
4550
"Едно, две, три, давай!"
(Музика)
(Музика)
10:53
Look at that. Remember these toys?
194
641583
1883
"Виж това. Помниш ли тези играчки?"
10:55
See these toys? Yeah, I'm going
to put this one over here,
to put this one over here,
195
643466
3264
"Виждаш ли тези играчки?
Да, ще сложа тази там,
Да, ще сложа тази там,
10:58
and I'm going to give this one to you.
196
646730
2062
а тази ще ти я дам на теб."
11:00
You can go ahead and play.
197
648792
2335
"Можеш да си поиграеш с нея."
11:23
LS: Okay, Laura, but of course,
babies love their mommies.
babies love their mommies.
198
671213
4737
Лаура, но разбираемо -
бебетата обичат майките си.
бебетата обичат майките си.
11:27
Of course babies give toys
to their mommies
to their mommies
199
675950
2182
Разбира се, че бебетата
дават играчка на мама,
дават играчка на мама,
11:30
when they can't make them work.
200
678132
2030
когато не успяват да я накарат да работи.
11:32
So again, the really important question
is what happens when we change
is what happens when we change
201
680162
3593
Така че, отново, истински важният въпрос е
какво ще стане, ако променим
какво ще стане, ако променим
11:35
the statistical data ever so slightly.
202
683755
3154
статистическите данни дори и съвсем леко.
11:38
This time, babies are going to see the toy
work and fail in exactly the same order,
work and fail in exactly the same order,
203
686909
4087
Този път бебетата ще видят играчката
да проработва или не точно в същия ред,
да проработва или не точно в същия ред,
11:42
but we're changing
the distribution of evidence.
the distribution of evidence.
204
690996
2415
но ще променим леко
разпределението на данните.
разпределението на данните.
11:45
This time, Hyowon is going to succeed
once and fail once, and so am I.
once and fail once, and so am I.
205
693411
4411
Този път Йоан ще успее и ще се провали
по веднъж и после аз ще направя същото.
по веднъж и после аз ще направя същото.
11:49
And this suggests it doesn't matter
who tries this toy, the toy is broken.
who tries this toy, the toy is broken.
206
697822
5637
А това предполага, че няма значение
кой опитва, играчката е счупена.
кой опитва, играчката е счупена.
Не винаги работи.
11:55
It doesn't work all the time.
207
703459
1886
Отново, бебето ще има избор.
11:57
Again, the baby's going to have a choice.
208
705345
1965
Майка ѝ е точно до нея, така че
може да даде играчката на друг човек.
може да даде играчката на друг човек.
11:59
Her mom is right next to her,
so she can change the person,
so she can change the person,
209
707310
3396
12:02
and there's going to be another toy
at the end of the cloth.
at the end of the cloth.
210
710706
3204
Ще има и друга играчка
на края на покривката.
на края на покривката.
12:05
Let's watch what she does.
211
713910
1378
Да видим какво ще направи.
12:07
(Video) HG: Two, three, go!
(Music)
(Music)
212
715288
4348
(Видео) ЙГ: "Две, три, давай!"
(Музика)
(Музика)
12:11
Let me try one more time.
One, two, three, go!
One, two, three, go!
213
719636
4984
"Нека да опитам още веднъж.
Едно, две, три, давай!"
Едно, две, три, давай!"
12:17
Hmm.
214
725460
1697
"Хмм."
12:19
LS: Let me try, Clara.
215
727950
2692
ЛШ: "Нека аз да опитам, Клара."
12:22
One, two, three, go!
216
730642
3945
"Едно, две, три, давай!"
12:27
Hmm, let me try again.
217
735265
1935
"Хмм, нека опитам пак."
12:29
One, two, three, go!
(Music)
(Music)
218
737200
5670
"Едно, две, три, давай!"
(Музика)
(Музика)
12:35
HG: I'm going
to put this one over here,
to put this one over here,
219
743009
2233
ЙГ: "Ще сложа тази играчка тук,
12:37
and I'm going to give this one to you.
220
745242
2001
а тази ще я дам на теб."
12:39
You can go ahead and play.
221
747243
3597
"Може да си поиграеш."
12:58
(Applause)
222
766376
4897
(Ръкопляскане)
13:04
LS: Let me show you
the experimental results.
the experimental results.
223
772993
2392
Нека да ви покажа
резултатите от експеримента.
резултатите от експеримента.
13:07
On the vertical axis,
you'll see the distribution
you'll see the distribution
224
775385
2475
По вертикала виждате разпределението
13:09
of children's choices in each condition,
225
777860
2577
в избора на децата
в различните ситуации.
в различните ситуации.
13:12
and you'll see that the distribution
of the choices children make
of the choices children make
226
780437
4551
Ще видите, че изборът, който правят,
13:16
depends on the evidence they observe.
227
784988
2787
зависи от данните, които получават.
13:19
So in the second year of life,
228
787775
1857
Така че още през втората си година
бебетата могат да използват
малкo статистически данни,
малкo статистически данни,
13:21
babies can use a tiny bit
of statistical data
of statistical data
229
789632
2577
13:24
to decide between two
fundamentally different strategies
fundamentally different strategies
230
792209
3367
за да избират между две основни стратегии
13:27
for acting in the world:
231
795576
1881
за действие в живота:
13:29
asking for help and exploring.
232
797457
2743
да помолиш за помощ
или сам да проучиш нещо.
или сам да проучиш нещо.
13:33
I've just shown you
two laboratory experiments
two laboratory experiments
233
801700
3434
Това, което ви показах току-що,
са само два експеримента
са само два експеримента
13:37
out of literally hundreds in the field
that make similar points,
that make similar points,
234
805134
3691
от общо стотици такива в областта,
които потвърждават същите резултати,
които потвърждават същите резултати,
13:40
because the really critical point
235
808825
2392
защото важният извод e,
13:43
is that children's ability
to make rich inferences from sparse data
to make rich inferences from sparse data
236
811217
5108
че способността на децата да си вадят
широки изводи от малко налични данни
широки изводи от малко налични данни
13:48
underlies all the species-specific
cultural learning that we do.
cultural learning that we do.
237
816325
5341
е в основата на типичния за човешния вид
метод за опознаване на света.
метод за опознаване на света.
13:53
Children learn about new tools
from just a few examples.
from just a few examples.
238
821666
4597
Децата научават нови техники
само от няколко примера.
само от няколко примера.
13:58
They learn new causal relationships
from just a few examples.
from just a few examples.
239
826263
4717
Научават нови причинно-следствени връзки
само от няколко примера.
само от няколко примера.
14:03
They even learn new words,
in this case in American Sign Language.
in this case in American Sign Language.
240
831928
4871
Дори научават нови думи, в този случай
от американския жестомимичен език.
от американския жестомимичен език.
14:08
I want to close with just two points.
241
836799
2311
Искам да завърша с две неща.
14:12
If you've been following my world,
the field of brain and cognitive sciences,
the field of brain and cognitive sciences,
242
840050
3688
Ако сте следили моята област,
неврология и познавателни науки,
неврология и познавателни науки,
14:15
for the past few years,
243
843738
1927
през последните няколко години,
14:17
three big ideas will have come
to your attention.
to your attention.
244
845665
2415
три основни идеи са ви
направили впечатление.
направили впечатление.
14:20
The first is that this is
the era of the brain.
the era of the brain.
245
848080
3436
Първата е, че това е
ерата на човешкия мозък.
ерата на човешкия мозък.
14:23
And indeed, there have been
staggering discoveries in neuroscience:
staggering discoveries in neuroscience:
246
851516
3669
И наистина, имаше удивителни открития
в областта на неврологията:
в областта на неврологията:
14:27
localizing functionally specialized
regions of cortex,
regions of cortex,
247
855185
3436
локализиране на функционално разделени
части на мозъчната кора,
части на мозъчната кора,
14:30
turning mouse brains transparent,
248
858621
2601
правене на мозъци на мишки
да изглеждат прозрачни,
да изглеждат прозрачни,
14:33
activating neurons with light.
249
861222
3776
активиране на неврони,
използвайки светлина.
използвайки светлина.
14:36
A second big idea
250
864998
1996
Втората значима идея
14:38
is that this is the era of big data
and machine learning,
and machine learning,
251
866994
4104
е, че това е ерата на масивите от данни
и компютърен анализ,
и компютърен анализ,
14:43
and machine learning promises
to revolutionize our understanding
to revolutionize our understanding
252
871098
3141
а компютърният анализ обещава
коренно да промени разбиранията ни
коренно да промени разбиранията ни
14:46
of everything from social networks
to epidemiology.
to epidemiology.
253
874239
4667
за всичко: от социалните мрежи
до епидемиологията.
до епидемиологията.
И може би, като се справят с проблеми
като анализа на изображения
като анализа на изображения
14:50
And maybe, as it tackles problems
of scene understanding
of scene understanding
254
878906
2693
14:53
and natural language processing,
255
881599
1993
и обработка на естествения език,
14:55
to tell us something
about human cognition.
about human cognition.
256
883592
3324
ще ни кажат нещо и
за човешкия познавателен процес.
за човешкия познавателен процес.
И последната голяма идея,
която сте чули,
която сте чули,
14:59
And the final big idea you'll have heard
257
887756
1937
15:01
is that maybe it's a good idea we're going
to know so much about brains
to know so much about brains
258
889693
3387
е че може би е добре, че ще знаем
толкова много за човешкия мозък
толкова много за човешкия мозък
15:05
and have so much access to big data,
259
893080
1917
и че ще имаме достъп до масивите от данни,
15:06
because left to our own devices,
260
894997
2507
защото, работейки
само със собствени средства,
само със собствени средства,
15:09
humans are fallible, we take shortcuts,
261
897504
3831
хората са склонни да бъркат,
често вземаме прекия път,
често вземаме прекия път,
15:13
we err, we make mistakes,
262
901335
3437
заблуждаваме се, допускаме грешки,
15:16
we're biased, and in innumerable ways,
263
904772
3684
повлияни сме от предразсъдъци
и по безброй много начини
и по безброй много начини
15:20
we get the world wrong.
264
908456
2969
възприемаме света погрешно.
15:24
I think these are all important stories,
265
912843
2949
Мисля, че това са все важни истории
15:27
and they have a lot to tell us
about what it means to be human,
about what it means to be human,
266
915792
3785
и те могат много да ни обяснят за това
какво означава да бъдеш човек,
какво означава да бъдеш човек,
15:31
but I want you to note that today
I told you a very different story.
I told you a very different story.
267
919577
3529
но искам да забележите, че днес
ви разказах една съвсем различна история.
ви разказах една съвсем различна история.
15:35
It's a story about minds and not brains,
268
923966
3807
Това е история за умове, а не за мозъци,
15:39
and in particular, it's a story
about the kinds of computations
about the kinds of computations
269
927773
3006
и по-конкретно, това е история
за видовете изчисления,
за видовете изчисления,
15:42
that uniquely human minds can perform,
270
930779
2590
които единствено човешкия разум
може да извършва,
може да извършва,
15:45
which involve rich, structured knowledge
and the ability to learn
and the ability to learn
271
933369
3944
и които съдържат богати, структурирани
познания и умения да учим
познания и умения да учим
15:49
from small amounts of data,
the evidence of just a few examples.
the evidence of just a few examples.
272
937313
5268
от малки количества информация,
доказано дори само с няколко примера.
доказано дори само с няколко примера.
15:56
And fundamentally, it's a story
about how starting as very small children
about how starting as very small children
273
944301
4299
И в основата си, това е история
за това как, започвайки от малки деца,
за това как, започвайки от малки деца,
16:00
and continuing out all the way
to the greatest accomplishments
to the greatest accomplishments
274
948600
4180
и продължавайки така чак до моментите
на най-големите постижения
на най-големите постижения
16:04
of our culture,
275
952780
3843
в нашата култура,
16:08
we get the world right.
276
956623
1997
разбираме света правилно.
16:12
Folks, human minds do not only learn
from small amounts of data.
from small amounts of data.
277
960433
5267
Хора, човешкият разум не само учи
от малки количества информация.
от малки количества информация.
16:18
Human minds think
of altogether new ideas.
of altogether new ideas.
278
966285
2101
Човешкият разум ражда изцяло нови идеи.
16:20
Human minds generate
research and discovery,
research and discovery,
279
968746
3041
Човешкият ум е генератор
на проучвания и открития,
на проучвания и открития,
16:23
and human minds generate
art and literature and poetry and theater,
art and literature and poetry and theater,
280
971787
5273
както и създава изкуство
и литература, и поезия, и театър,
и литература, и поезия, и театър,
16:29
and human minds take care of other humans:
281
977070
3760
и човешките умове се грижат за други хора:
16:32
our old, our young, our sick.
282
980830
3427
възрастните, подрастващите, болните.
16:36
We even heal them.
283
984517
2367
Дори ги лекуваме.
16:39
In the years to come, we're going
to see technological innovations
to see technological innovations
284
987564
3103
През следващите години
ще видим технологични иновации
ще видим технологични иновации
16:42
beyond anything I can even envision,
285
990667
3797
които надхвърлят всичко, което въобще
мога да си представя,
мога да си представя,
16:46
but we are very unlikely
286
994464
2150
но е малко вероятно
16:48
to see anything even approximating
the computational power of a human child
the computational power of a human child
287
996614
5709
да видим нещо, дори само близко
до изчислителните умения на човешко дете,
до изчислителните умения на човешко дете,
16:54
in my lifetime or in yours.
288
1002323
4298
през моя или вашия живот.
16:58
If we invest in these most powerful
learners and their development,
learners and their development,
289
1006621
5047
Ако инвестираме в тези най-могъщи
откриватели и в тяхното развитие,
откриватели и в тяхното развитие,
17:03
in babies and children
290
1011668
2917
в бебетата и децата,
17:06
and mothers and fathers
291
1014585
1826
в майките и бащите,
17:08
and caregivers and teachers
292
1016411
2699
и в бавачките и учителите,
17:11
the ways we invest in our other
most powerful and elegant forms
most powerful and elegant forms
293
1019110
4170
така както инвестираме в другите наши
най-мощни и елегантни форми
най-мощни и елегантни форми
17:15
of technology, engineering and design,
294
1023280
3218
на технология, инженерство и дизайн,
17:18
we will not just be dreaming
of a better future,
of a better future,
295
1026498
2939
няма да мечтаем за по-добро бъдеще,
17:21
we will be planning for one.
296
1029437
2127
а ще го планираме.
17:23
Thank you very much.
297
1031564
2345
Благодаря ви много.
17:25
(Applause)
298
1033909
3421
(Ръкопляскане)
17:29
Chris Anderson: Laura, thank you.
I do actually have a question for you.
I do actually have a question for you.
299
1037810
4426
Крис Андерсън: Лаура, благодаря ти.
Имам въпрос към теб.
Имам въпрос към теб.
17:34
First of all, the research is insane.
300
1042236
2359
Преди всичко, изследването е лудост.
17:36
I mean, who would design
an experiment like that? (Laughter)
an experiment like that? (Laughter)
301
1044595
3725
Имам предвид, кой би измислил
подобен експеримент? (Смях)
подобен експеримент? (Смях)
17:41
I've seen that a couple of times,
302
1049150
1790
Виждал съм това няколко пъти
17:42
and I still don't honestly believe
that that can truly be happening,
that that can truly be happening,
303
1050940
3222
и дори самият аз все още не вярвам,
че наистина се случва,
че наистина се случва,
17:46
but other people have done
similar experiments; it checks out.
similar experiments; it checks out.
304
1054162
3158
но други са правили подобни проучвания
и резултатите съвпадат.
и резултатите съвпадат.
Бебетата наистина са толкова гениални.
17:49
The babies really are that genius.
305
1057320
1633
17:50
LS: You know, they look really impressive
in our experiments,
in our experiments,
306
1058953
3007
ЛШ: Знаеш ли, изглеждат впечатляващо
в нашите експерименти,
в нашите експерименти,
17:53
but think about what they
look like in real life, right?
look like in real life, right?
307
1061960
2652
но помисли как изглеждат
в реалния живот, нали?
в реалния живот, нали?
Бебето се ражда.
17:56
It starts out as a baby.
308
1064612
1150
След осемнадесет месеца ти говори,
17:57
Eighteen months later,
it's talking to you,
it's talking to you,
309
1065762
2007
17:59
and babies' first words aren't just
things like balls and ducks,
things like balls and ducks,
310
1067769
3041
и бебешките първи думи са
не само неща като топки и патета,
не само неща като топки и патета,
18:02
they're things like "all gone,"
which refer to disappearance,
which refer to disappearance,
311
1070810
2881
те са неща като "свърши",
което посочва изчезване,
което посочва изчезване,
или "о-оу", което показва
непреднамерени действия.
непреднамерени действия.
18:05
or "uh-oh," which refer
to unintentional actions.
to unintentional actions.
312
1073691
2283
18:07
It has to be that powerful.
313
1075974
1562
Трябва да са толкова способни.
18:09
It has to be much more powerful
than anything I showed you.
than anything I showed you.
314
1077536
2775
Много по-способни от всичко,
което аз ви показах.
което аз ви показах.
Те проумяват целия нов за тях свят.
18:12
They're figuring out the entire world.
315
1080311
1974
Четиригодишно дете
може да говори с теб за почти всичко.
може да говори с теб за почти всичко.
18:14
A four-year-old can talk to you
about almost anything.
about almost anything.
316
1082285
3144
18:17
(Applause)
317
1085429
1601
(Ръкопляскане)
18:19
CA: And if I understand you right,
the other key point you're making is,
the other key point you're making is,
318
1087030
3414
КА: И ако правилно съм разбрал,
другата ти важна теза е,
другата ти важна теза е,
18:22
we've been through these years
where there's all this talk
where there's all this talk
319
1090444
2754
че през изминалите години
сме се наслушали на това
сме се наслушали на това
18:25
of how quirky and buggy our minds are,
320
1093198
1932
колко несъвършени са умовете ни,
18:27
that behavioral economics
and the whole theories behind that
and the whole theories behind that
321
1095130
2867
поведенческата икономика
и всички теории зад нея,
и всички теории зад нея,
18:29
that we're not rational agents.
322
1097997
1603
че не сме рационални същества.
18:31
You're really saying that the bigger
story is how extraordinary,
story is how extraordinary,
323
1099600
4216
Ти всъщност казваш,
че мащабната теза е колко забележителни
че мащабната теза е колко забележителни
18:35
and there really is genius there
that is underappreciated.
that is underappreciated.
324
1103816
4944
и гениални сме всъщност,
и това е недооценено.
и това е недооценено.
18:40
LS: One of my favorite
quotes in psychology
quotes in psychology
325
1108760
2070
ЛШ: Един от любимите ми цитати
в психологията
в психологията
18:42
comes from the social
psychologist Solomon Asch,
psychologist Solomon Asch,
326
1110830
2290
е от социалния психолог Соломон Аш.
18:45
and he said the fundamental task
of psychology is to remove
of psychology is to remove
327
1113120
2807
Той казва, че главната задача
на психологията е да премахва
на психологията е да премахва
18:47
the veil of self-evidence from things.
328
1115927
2626
воала на очевидното от нещата.
18:50
There are orders of magnitude
more decisions you make every day
more decisions you make every day
329
1118553
4551
Има десетки решения,
които вземаме всеки ден,
които вземаме всеки ден,
показващи, че разбираме света.
18:55
that get the world right.
330
1123104
1347
18:56
You know about objects
and their properties.
and their properties.
331
1124451
2132
Познаваме предметите и
характеристиките им.
характеристиките им.
18:58
You know them when they're occluded.
You know them in the dark.
You know them in the dark.
332
1126583
3029
Познаваме ги и затворени.
Разпознаваме ги и в тъмното.
Разпознаваме ги и в тъмното.
Можем да вървим през стаи.
19:01
You can walk through rooms.
333
1129612
1308
Отгатваме мислите на другите.
Можем да говорим с тях.
Можем да говорим с тях.
19:02
You can figure out what other people
are thinking. You can talk to them.
are thinking. You can talk to them.
334
1130920
3532
Можем да управляваме пространството.
Познаваме числата.
Познаваме числата.
19:06
You can navigate space.
You know about numbers.
You know about numbers.
335
1134452
2230
Определяме причина и следствие.
Отсъждаме кое е морално, и кое - не.
Отсъждаме кое е морално, и кое - не.
19:08
You know causal relationships.
You know about moral reasoning.
You know about moral reasoning.
336
1136682
3022
Правим това без усилие,
защото не се замисляме за процеса,
защото не се замисляме за процеса,
19:11
You do this effortlessly,
so we don't see it,
so we don't see it,
337
1139704
2356
но ето че разбираме света правилно
и това е забележително
и това е забележително
19:14
but that is how we get the world right,
and it's a remarkable
and it's a remarkable
338
1142060
2912
и много трудно за осмисляне постижение.
19:16
and very difficult-to-understand
accomplishment.
accomplishment.
339
1144972
2318
КА: Подозирам, че има
хора в публиката, които поддържат
хора в публиката, които поддържат
19:19
CA: I suspect there are people
in the audience who have
in the audience who have
340
1147290
2628
идеята за ускореното
развитие на технологиите,
развитие на технологиите,
19:21
this view of accelerating
technological power
technological power
341
1149918
2238
които могат да оспорят твърдението ти,
че в рамките на нашия живот
че в рамките на нашия живот
19:24
who might dispute your statement
that never in our lifetimes
that never in our lifetimes
342
1152156
2958
компютър все още няма да може
това, което може едно тригодишно дете,
това, което може едно тригодишно дете,
19:27
will a computer do what
a three-year-old child can do,
a three-year-old child can do,
343
1155114
2618
но това, което е ясно
при койтo и да е сценарий,
при койтo и да е сценарий,
19:29
but what's clear is that in any scenario,
344
1157732
3248
19:32
our machines have so much to learn
from our toddlers.
from our toddlers.
345
1160980
3770
е че сегашните ни машини
имат много да учат от децата ни.
имат много да учат от децата ни.
ЛШ: Да, вероятно имате няколко души,
които се занимават с машинен интелект.
които се занимават с машинен интелект.
19:38
LS: I think so. You'll have some
machine learning folks up here.
machine learning folks up here.
346
1166230
3216
19:41
I mean, you should never bet
against babies or chimpanzees
against babies or chimpanzees
347
1169446
4203
Имам предвид, не трябва да залагаш
срещу бебета или шимпанзета,
срещу бебета или шимпанзета,
19:45
or technology as a matter of practice,
348
1173649
3645
или срещу технологията по принцип,
19:49
but it's not just
a difference in quantity,
a difference in quantity,
349
1177294
4528
но не става въпрос
само за количествени разлики,
само за количествени разлики,
19:53
it's a difference in kind.
350
1181822
1764
а за разлики по естество.
19:55
We have incredibly powerful computers,
351
1183586
2160
Имаме невероятно мощни компютри
19:57
and they do do amazingly
sophisticated things,
sophisticated things,
352
1185746
2391
и те изпълняват поразителни процедури
20:00
often with very big amounts of data.
353
1188137
3204
често с огромни количества информация.
Човешките умове правят
нещо съществено различно.
нещо съществено различно.
20:03
Human minds do, I think,
something quite different,
something quite different,
354
1191341
2607
20:05
and I think it's the structured,
hierarchical nature of human knowledge
hierarchical nature of human knowledge
355
1193948
3895
И мисля, че структурираната,
йерархична структура на човешкото познание
йерархична структура на човешкото познание
20:09
that remains a real challenge.
356
1197843
2032
си остава истинското предизвикателство.
20:11
CA: Laura Schulz, wonderful
food for thought. Thank you so much.
food for thought. Thank you so much.
357
1199875
3061
КА: Лаура Шулц, страхотна
храна за размисъл. Благодаря ти много.
храна за размисъл. Благодаря ти много.
ЛШ: Благодаря.
(Ръкопляскане)
(Ръкопляскане)
20:14
LS: Thank you.
(Applause)
(Applause)
358
1202936
2922
ABOUT THE SPEAKER
Laura Schulz - Cognitive scientistDevelopmental behavior studies spearheaded by Laura Schulz are changing our notions of how children learn.
Why you should listen
MIT Early Childhood Cognition Lab lead investigator Laura Schulz studies learning in early childhood. Her research bridges computational models of cognitive development and behavioral studies in order to understand the origins of inquiry and discovery.
Working in play labs, children’s museums, and a recently-launched citizen science website, Schultz is reshaping how we view young children’s perceptions of the world around them. Some of the surprising results of her research: before the age of four, children expect hidden causes when events happen probabilistically, use simple experiments to distinguish causal hypotheses, and trade off learning from instruction and exploration.
Laura Schulz | Speaker | TED.com