TEDGlobal 2011
Alison Gopnik: What do babies think?
Элисон Гопник: Что происходит в голове у ребёнка?
Filmed:
Readability: 3.4
4,341,974 views
«Младенцы и маленькие дети — это институт исследования и развития человечества», — утверждает психолог Элисон Гопник. Её исследование посвящено сложным умственным расчётам, которые дети производят, и решениям, которые они принимают во время игр.
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
Что происходит
00:17
in this baby's mind?
1
2000
2000
в голове у этого ребёнка?
00:19
If you'd asked people this 30 years ago,
2
4000
2000
Если бы вы задали этот вопрос
30 лет назад,
30 лет назад,
00:21
most people, including psychologists,
3
6000
2000
большинство людей, включая психологов,
00:23
would have said that this baby was irrational,
4
8000
3000
ответили бы,
что сознание ребёнка иррационально,
что сознание ребёнка иррационально,
00:26
illogical, egocentric --
5
11000
2000
нелогично, что ребёнок эгоцентричен,
00:28
that he couldn't take the perspective of another person
6
13000
2000
не может смотреть на вещи
глазами другого человека
глазами другого человека
00:30
or understand cause and effect.
7
15000
2000
или понимать
причинно-следственные связи.
причинно-следственные связи.
00:32
In the last 20 years,
8
17000
2000
За последние 20 лет
00:34
developmental science has completely overturned that picture.
9
19000
3000
возрастная психология
полностью перевернула эту картину.
полностью перевернула эту картину.
00:37
So in some ways,
10
22000
2000
Так, в каком-то смысле
00:39
we think that this baby's thinking
11
24000
2000
мы думаем, что мысли этого ребёнка
00:41
is like the thinking of the most brilliant scientists.
12
26000
4000
подобны размышлениям ярчайших учёных.
00:45
Let me give you just one example of this.
13
30000
2000
Приведу пример.
00:47
One thing that this baby could be thinking about,
14
32000
3000
Одной из тем, над которой этот ребёнок,
возможно, задумался,
возможно, задумался,
00:50
that could be going on in his mind,
15
35000
2000
которая у него сейчас на уме,
00:52
is trying to figure out
16
37000
2000
может быть вопрос
00:54
what's going on in the mind of that other baby.
17
39000
3000
«Что происходит в голове
у другого ребёнка?»
у другого ребёнка?»
00:57
After all, one of the things that's hardest for all of us to do
18
42000
3000
В конце концов, одна из самых
сложных задач для нас для всех —
сложных задач для нас для всех —
01:00
is to figure out what other people are thinking and feeling.
19
45000
3000
понять, что другие люди
думают и чувствуют.
думают и чувствуют.
01:03
And maybe the hardest thing of all
20
48000
2000
И может быть, сложнейшая задача —
01:05
is to figure out that what other people think and feel
21
50000
3000
осознать, чувства и мысли других людей
01:08
isn't actually exactly like what we think and feel.
22
53000
2000
могут в какой-то мере
отличаться от наших собственных.
отличаться от наших собственных.
01:10
Anyone who's followed politics can testify
23
55000
2000
Любой, кто интересуется политикой,
01:12
to how hard that is for some people to get.
24
57000
3000
может подтвердить, насколько сложно
бывает другим людям это понять.
бывает другим людям это понять.
01:15
We wanted to know
25
60000
2000
Мы хотели узнать,
01:17
if babies and young children
26
62000
2000
могут ли младенцы и маленькие дети
01:19
could understand this really profound thing about other people.
27
64000
3000
понять эту глубокую мысль
о других людях.
о других людях.
01:22
Now the question is: How could we ask them?
28
67000
2000
И вот вопрос: как мы их спросим?
01:24
Babies, after all, can't talk,
29
69000
2000
Младенцы ведь не говорят,
01:26
and if you ask a three year-old
30
71000
2000
а если попросить трёхлетнего ребёнка
01:28
to tell you what he thinks,
31
73000
2000
рассказать, о чем он думает,
01:30
what you'll get is a beautiful stream of consciousness monologue
32
75000
3000
то получишь прекрасный поток сознания
01:33
about ponies and birthdays and things like that.
33
78000
3000
на тему пони,
дней рождений и всего такого.
дней рождений и всего такого.
01:36
So how do we actually ask them the question?
34
81000
3000
Так как нам задать им этот вопрос?
01:39
Well it turns out that the secret was broccoli.
35
84000
3000
Палочкой-выручалочкой для нас
стала брокколи.
стала брокколи.
01:42
What we did -- Betty Rapacholi, who was one of my students, and I --
36
87000
4000
Что мы сделали — мы это я
и одна из моих студенток Бетти Рапачоли —
и одна из моих студенток Бетти Рапачоли —
01:46
was actually to give the babies two bowls of food:
37
91000
3000
дали младенцам две тарелки с едой:
01:49
one bowl of raw broccoli
38
94000
2000
на одной была сырая брокколи,
01:51
and one bowl of delicious goldfish crackers.
39
96000
3000
на другой — вкуснейшее печенье.
01:54
Now all of the babies, even in Berkley,
40
99000
3000
Все дети, даже в Беркли,
01:57
like the crackers and don't like the raw broccoli.
41
102000
3000
любят печенье и не любят сырую брокколи.
02:00
(Laughter)
42
105000
2000
(Смех)
02:02
But then what Betty did
43
107000
2000
Так вот, Бетти
02:04
was to take a little taste of food from each bowl.
44
109000
3000
пробовала еду из каждой тарелки,
02:07
And she would act as if she liked it or she didn't.
45
112000
2000
а потом показывала,
нравится ей эта еда или нет.
нравится ей эта еда или нет.
02:09
So half the time, she acted
46
114000
2000
В половине случаев она вела себя так,
02:11
as if she liked the crackers and didn't like the broccoli --
47
116000
2000
будто ей понравилось печенье
и не понравилась брокколи, т.е. так же,
и не понравилась брокколи, т.е. так же,
02:13
just like a baby and any other sane person.
48
118000
3000
как поступил бы на её месте ребёнок
и любой другой нормальный человек.
и любой другой нормальный человек.
02:16
But half the time,
49
121000
2000
Но в другой половине случаев
02:18
what she would do is take a little bit of the broccoli
50
123000
2000
она пробовала брокколи
02:20
and go, "Mmmmm, broccoli.
51
125000
3000
и говорила: «М-м-м, брокколи,
02:23
I tasted the broccoli. Mmmmm."
52
128000
3000
я съела брокколи, м-м-м».
02:26
And then she would take a little bit of the crackers,
53
131000
2000
А потом брала печенье
02:28
and she'd go, "Eww, yuck, crackers.
54
133000
4000
и говорила: «Ой, фу, печенье,
02:32
I tasted the crackers. Eww, yuck."
55
137000
3000
я съела печенье, фу».
02:35
So she'd act as if what she wanted
56
140000
2000
То есть вела себя
02:37
was just the opposite of what the babies wanted.
57
142000
3000
прямо противоположно ожиданиям ребёнка.
02:40
We did this with 15 and 18 month-old babies.
58
145000
2000
Мы провели этот тест на детях
в возрасте 1 года и 3 месяцев и 1,5 лет.
в возрасте 1 года и 3 месяцев и 1,5 лет.
02:42
And then she would simply put her hand out and say,
59
147000
3000
А потом она протягивала руку и просила:
02:45
"Can you give me some?"
60
150000
2000
Дай мне что-нибудь?»
02:47
So the question is: What would the baby give her,
61
152000
2000
Итак, вопрос: что давали ей дети?
02:49
what they liked or what she liked?
62
154000
2000
То, что им нравилось,
или то, что нравилось ей?
или то, что нравилось ей?
02:51
And the remarkable thing was that 18 month-old babies,
63
156000
3000
Интересно то, что 1,5 годовалые дети,
02:54
just barely walking and talking,
64
159000
2000
едва ли умеющие ходить и говорить,
02:56
would give her the crackers if she liked the crackers,
65
161000
3000
отдавали ей печенье,
если ей нравилось печенье,
если ей нравилось печенье,
02:59
but they would give her the broccoli if she liked the broccoli.
66
164000
3000
и брокколи, если ей нравилась брокколи.
03:02
On the other hand,
67
167000
2000
С другой стороны,
03:04
15 month-olds would stare at her for a long time
68
169000
2000
дети 1 года и 3 месяцев долго наблюдали
за тем, что она показывает,
за тем, что она показывает,
03:06
if she acted as if she liked the broccoli,
69
171000
2000
как ей нравится брокколи,
03:08
like they couldn't figure this out.
70
173000
3000
но не могли этого понять.
03:11
But then after they stared for a long time,
71
176000
2000
И после того,
как они долго смотрели на это,
как они долго смотрели на это,
03:13
they would just give her the crackers,
72
178000
2000
они отдавали ей печенье,
03:15
what they thought everybody must like.
73
180000
2000
потому что думали,
что оно всем нравится.
что оно всем нравится.
03:17
So there are two really remarkable things about this.
74
182000
3000
Из этого вытекают
две замечательные мысли.
две замечательные мысли.
03:20
The first one is that these little 18 month-old babies
75
185000
3000
Первая: 1,5 годовалые дети
03:23
have already discovered
76
188000
2000
уже владеют
03:25
this really profound fact about human nature,
77
190000
2000
глубоким осознанием того,
03:27
that we don't always want the same thing.
78
192000
2000
что людям не всегда
нравятся одинаковые вещи.
нравятся одинаковые вещи.
03:29
And what's more, they felt that they should actually do things
79
194000
2000
И более того, они чувствуют,
что должны помочь человеку
что должны помочь человеку
03:31
to help other people get what they wanted.
80
196000
3000
и дать ему то, что он хочет.
03:34
Even more remarkably though,
81
199000
2000
И ещё замечательнее то,
03:36
the fact that 15 month-olds didn't do this
82
201000
3000
что дети 1 года и 3 месяцев
не знают этого,
не знают этого,
03:39
suggests that these 18 month-olds had learned
83
204000
3000
потому можно предположить,
что 1,5 годовалые дети поняли
что 1,5 годовалые дети поняли
03:42
this deep, profound fact about human nature
84
207000
3000
этот глубокую, важную мысль
о человеческой натуре
о человеческой натуре
03:45
in the three months from when they were 15 months old.
85
210000
3000
всего за три месяца.
03:48
So children both know more and learn more
86
213000
2000
Таким образом,
дети знают и выучивают больше,
дети знают и выучивают больше,
03:50
than we ever would have thought.
87
215000
2000
чем мы когда-либо предполагали.
03:52
And this is just one of hundreds and hundreds of studies over the last 20 years
88
217000
4000
И это одно из сотен и сотен исследований,
проведённых за последние 20 лет,
проведённых за последние 20 лет,
03:56
that's actually demonstrated it.
89
221000
2000
которое действительно демонстрирует это.
03:58
The question you might ask though is:
90
223000
2000
Вопрос, который у вас, возможно, возник:
04:00
Why do children learn so much?
91
225000
3000
«Почему дети так много изучают,
04:03
And how is it possible for them to learn so much
92
228000
2000
и как возможно выучить так много
04:05
in such a short time?
93
230000
2000
за такой короткий срок?»
04:07
I mean, after all, if you look at babies superficially,
94
232000
2000
Я имею в виду, что если взглянуть
на ребёнка поверхностно,
на ребёнка поверхностно,
04:09
they seem pretty useless.
95
234000
2000
то он кажется
довольно бесполезным существом.
довольно бесполезным существом.
04:11
And actually in many ways, they're worse than useless,
96
236000
3000
И, на самом деле, во многих случаях
они более, чем бесполезны,
они более, чем бесполезны,
04:14
because we have to put so much time and energy
97
239000
2000
потому что мы вынуждены
вкладывать в них столько времени и сил
вкладывать в них столько времени и сил
04:16
into just keeping them alive.
98
241000
2000
только для того, чтобы они жили.
04:18
But if we turn to evolution
99
243000
2000
Но если мы обратимся к эволюции
04:20
for an answer to this puzzle
100
245000
2000
за ответом на вопрос,
04:22
of why we spend so much time
101
247000
2000
почему мы тратим столько времени
04:24
taking care of useless babies,
102
249000
3000
на заботу о бесполезных детях,
04:27
it turns out that there's actually an answer.
103
252000
3000
окажется, что у неё есть ответ.
04:30
If we look across many, many different species of animals,
104
255000
3000
Если мы рассмотрим разные виды животных,
04:33
not just us primates,
105
258000
2000
не только нас, приматов,
04:35
but also including other mammals, birds,
106
260000
2000
но также млекопитающих, птиц,
04:37
even marsupials
107
262000
2000
даже сумчатых,
04:39
like kangaroos and wombats,
108
264000
2000
как кенгуру и вомбаты,
04:41
it turns out that there's a relationship
109
266000
2000
окажется, что существует связь
04:43
between how long a childhood a species has
110
268000
4000
между тем, как долго длится детство
у животного определённого вида
у животного определённого вида
04:47
and how big their brains are compared to their bodies
111
272000
4000
и величиной его мозга
по отношению к телу,
по отношению к телу,
04:51
and how smart and flexible they are.
112
276000
2000
тем, насколько животное умно
и как хорошо умеет приспосабливаться.
и как хорошо умеет приспосабливаться.
04:53
And sort of the posterbirds for this idea are the birds up there.
113
278000
3000
Примером среди птиц
могут являться вот эти виды.
могут являться вот эти виды.
04:56
On one side
114
281000
2000
Слева видим
04:58
is a New Caledonian crow.
115
283000
2000
новокаледонского ворона.
05:00
And crows and other corvidae, ravens, rooks and so forth,
116
285000
3000
А вороны и другие семейства
врановых, грачи и т.д. —
врановых, грачи и т.д. —
05:03
are incredibly smart birds.
117
288000
2000
невероятно умные птицы.
05:05
They're as smart as chimpanzees in some respects.
118
290000
3000
Они такие же умные,
как и шимпанзе в каком-то смысле.
как и шимпанзе в каком-то смысле.
05:08
And this is a bird on the cover of science
119
293000
2000
А вот ворон на обложке
журнала Science [«Наука»],
журнала Science [«Наука»],
05:10
who's learned how to use a tool to get food.
120
295000
3000
он научился использовать
инструмент для добычи пищи.
инструмент для добычи пищи.
05:13
On the other hand,
121
298000
2000
Справа наш друг —
05:15
we have our friend the domestic chicken.
122
300000
2000
домашний петух.
05:17
And chickens and ducks and geese and turkeys
123
302000
3000
А куры, как и утки, гуси и индейки
05:20
are basically as dumb as dumps.
124
305000
2000
обычно глупы, как пробки.
05:22
So they're very, very good at pecking for grain,
125
307000
3000
У них очень, очень хорошо
получается клевать корм
получается клевать корм
05:25
and they're not much good at doing anything else.
126
310000
3000
и ничего больше.
05:28
Well it turns out that the babies,
127
313000
2000
Так вот, обнаруживается, что птенцы
05:30
the New Caledonian crow babies, are fledglings.
128
315000
2000
новокаледонского ворона
долго остаются птенцами.
долго остаются птенцами.
05:32
They depend on their moms
129
317000
2000
Мамы кормят их,
05:34
to drop worms in their little open mouths
130
319000
3000
вкладывая в их раскрытые клювики
червяков
червяков
05:37
for as long as two years,
131
322000
2000
в течение двух лет,
05:39
which is a really long time in the life of a bird.
132
324000
2000
что по птичьим меркам
довольно большой период.
довольно большой период.
05:41
Whereas the chickens are actually mature
133
326000
2000
В то время как цыплята вырастают
05:43
within a couple of months.
134
328000
2000
за пару месяцев.
05:45
So childhood is the reason
135
330000
3000
Выходит, что детство — ответ на вопрос,
05:48
why the crows end up on the cover of Science
136
333000
2000
почему ворон попадает
на обложку научного журнала,
на обложку научного журнала,
05:50
and the chickens end up in the soup pot.
137
335000
2000
а курица — в суп.
05:52
There's something about that long childhood
138
337000
3000
Есть что-то в идее о том,
что длительное детство
что длительное детство
05:55
that seems to be connected
139
340000
2000
как-то связано
05:57
to knowledge and learning.
140
342000
2000
со знаниями и обучением.
05:59
Well what kind of explanation could we have for this?
141
344000
3000
Ну, как бы мы это объяснили?
06:02
Well some animals, like the chicken,
142
347000
3000
Некоторые животные, как курицы,
06:05
seem to be beautifully suited
143
350000
2000
идеально подходят
06:07
to doing just one thing very well.
144
352000
2000
для выполнения
какого-то одного действия.
какого-то одного действия.
06:09
So they seem to be beautifully suited
145
354000
3000
То есть, они отлично справляются
06:12
to pecking grain in one environment.
146
357000
2000
с клёвом зерна
в определённой обстановке.
в определённой обстановке.
06:14
Other creatures, like the crows,
147
359000
2000
Другие, как вороны,
06:16
aren't very good at doing anything in particular,
148
361000
2000
ни в чем особенно не выделяются,
06:18
but they're extremely good
149
363000
2000
но они крайне здорово обучаются
06:20
at learning about laws of different environments.
150
365000
2000
законам других различных обстановок.
06:22
And of course, we human beings
151
367000
2000
И, разумеется, мы, люди,
06:24
are way out on the end of the distribution like the crows.
152
369000
3000
далеко ушли в развитии от ворон.
06:27
We have bigger brains relative to our bodies
153
372000
2000
Наш мозг относительно нашего тела
06:29
by far than any other animal.
154
374000
2000
гораздо больше, чем у других животных.
06:31
We're smarter, we're more flexible,
155
376000
2000
Мы умнее, мы лучше приспосабливаемся,
06:33
we can learn more,
156
378000
2000
можем большему обучиться,
06:35
we survive in more different environments,
157
380000
2000
выживаем в различных обстановках,
06:37
we migrated to cover the world and even go to outer space.
158
382000
3000
наш вид распространился по всему миру,
и мы даже вышли за его пределы — в космос.
и мы даже вышли за его пределы — в космос.
06:40
And our babies and children are dependent on us
159
385000
3000
И наши дети зависят от нас
06:43
for much longer than the babies of any other species.
160
388000
3000
гораздо дольше,
чем детёныши других видов животных.
чем детёныши других видов животных.
06:46
My son is 23.
161
391000
2000
Моему сыну 23.
06:48
(Laughter)
162
393000
2000
(Смех)
06:50
And at least until they're 23,
163
395000
2000
И, по крайней мере, до этого возраста
06:52
we're still popping those worms
164
397000
2000
мы все ещё вкладываем червячков
06:54
into those little open mouths.
165
399000
3000
в их раскрытые клювики.
06:57
All right, why would we see this correlation?
166
402000
3000
Хорошо, почему мы видим эту зависимость?
07:00
Well an idea is that that strategy, that learning strategy,
167
405000
4000
Ну, есть теория, что эта стратегия,
стратегия обучения —
стратегия обучения —
07:04
is an extremely powerful, great strategy for getting on in the world,
168
409000
3000
крайне сильная, мощная стратегия
преуспевания в этом мире,
преуспевания в этом мире,
07:07
but it has one big disadvantage.
169
412000
2000
но у неё есть один большой недостаток.
07:09
And that one big disadvantage
170
414000
2000
И этот большой недостаток
07:11
is that, until you actually do all that learning,
171
416000
3000
заключается в том,
что пока всё не выучишь,
что пока всё не выучишь,
07:14
you're going to be helpless.
172
419000
2000
ты беспомощен.
07:16
So you don't want to have the mastodon charging at you
173
421000
3000
Вы же не хотели бы оказаться в ситуации,
когда на вас нацелился мастодонт,
когда на вас нацелился мастодонт,
07:19
and be saying to yourself,
174
424000
2000
а вы рассуждаете:
07:21
"A slingshot or maybe a spear might work. Which would actually be better?"
175
426000
4000
«Использовать мне рогатку или копье?»
07:25
You want to know all that
176
430000
2000
Такие вещи лучше знать
07:27
before the mastodons actually show up.
177
432000
2000
до того, как мастодонт вообще появится.
07:29
And the way the evolutions seems to have solved that problem
178
434000
3000
И тем, как эту проблему решила эволюция,
07:32
is with a kind of division of labor.
179
437000
2000
оказывается разделение труда.
07:34
So the idea is that we have this early period when we're completely protected.
180
439000
3000
Дело в том, что у нас есть
период детства, период защищённости.
период детства, период защищённости.
07:37
We don't have to do anything. All we have to do is learn.
181
442000
3000
Нам ничего не нужно уметь.
Всё, что нужно, это учиться.
Всё, что нужно, это учиться.
07:40
And then as adults,
182
445000
2000
А потом во взрослом возрасте
07:42
we can take all those things that we learned when we were babies and children
183
447000
3000
мы можем всё, чему научились в детстве,
07:45
and actually put them to work to do things out there in the world.
184
450000
3000
применять в большом мире.
07:48
So one way of thinking about it
185
453000
2000
Если мы посмотрим
на дело с такой позиции,
на дело с такой позиции,
07:50
is that babies and young children
186
455000
2000
то получится, что младенцы и дети —
07:52
are like the research and development division of the human species.
187
457000
3000
это институт
исследования и развития человечества.
исследования и развития человечества.
07:55
So they're the protected blue sky guys
188
460000
3000
Они защищённые счастливчики,
07:58
who just have to go out and learn and have good ideas,
189
463000
2000
которые имеют возможность
просто учиться и придумывать новое,
просто учиться и придумывать новое,
08:00
and we're production and marketing.
190
465000
2000
а мы — производство и маркетинг.
08:02
We have to take all those ideas
191
467000
2000
Мы берём то,
08:04
that we learned when we were children
192
469000
2000
чему научились в детстве,
08:06
and actually put them to use.
193
471000
2000
и воплощаем это в жизнь.
08:08
Another way of thinking about it
194
473000
2000
С другой стороны,
08:10
is instead of thinking of babies and children
195
475000
2000
вместо того, чтобы смотреть на детей,
08:12
as being like defective grownups,
196
477000
2000
как на недовзрослых,
08:14
we should think about them
197
479000
2000
мы должны думать о них,
08:16
as being a different developmental stage of the same species --
198
481000
2000
как о другой стадии развития
того же вида —
того же вида —
08:18
kind of like caterpillars and butterflies --
199
483000
3000
что-то вроде гусениц и бабочек —
08:21
except that they're actually the brilliant butterflies
200
486000
2000
только дети — это прекрасные бабочки,
08:23
who are flitting around the garden and exploring,
201
488000
3000
порхающие по саду и исследующие его,
08:26
and we're the caterpillars
202
491000
2000
а мы — гусеницы,
08:28
who are inching along our narrow, grownup, adult path.
203
493000
3000
ползущие по длинной, узкой дорожке
нашей взрослой жизни.
нашей взрослой жизни.
08:31
If this is true, if these babies are designed to learn --
204
496000
3000
Если это правда,
если дети созданы для обучения —
если дети созданы для обучения —
08:34
and this evolutionary story would say children are for learning,
205
499000
3000
а эволюция доказывает,
что именно для этого
что именно для этого
08:37
that's what they're for --
206
502000
2000
они и созданы —
08:39
we might expect
207
504000
2000
следует полагать,
08:41
that they would have really powerful learning mechanisms.
208
506000
2000
что они обладают
мощными механизмами обучения.
мощными механизмами обучения.
08:43
And in fact, the baby's brain
209
508000
3000
На деле, детский мозг
08:46
seems to be the most powerful learning computer
210
511000
2000
представляется мощнейшим компьютером
08:48
on the planet.
211
513000
2000
на Земле.
08:50
But real computers are actually getting to be a lot better.
212
515000
3000
Но настоящие компьютеры
стали гораздо лучше.
стали гораздо лучше.
08:53
And there's been a revolution
213
518000
2000
И в нашем понимании
08:55
in our understanding of machine learning recently.
214
520000
2000
механического обучения
произошла революция.
произошла революция.
08:57
And it all depends on the ideas of this guy,
215
522000
3000
И всё благодаря идеям
09:00
the Reverend Thomas Bayes,
216
525000
2000
преподобного Томаса Байеса,
09:02
who was a statistician and mathematician in the 18th century.
217
527000
3000
статистика и математика 18 века.
09:05
And essentially what Bayes did
218
530000
3000
И главное, что сделал Байес,
09:08
was to provide a mathematical way
219
533000
2000
это предложил математическую модель,
09:10
using probability theory
220
535000
2000
основанную на теории вероятности,
09:12
to characterize, describe,
221
537000
2000
описывающую то,
09:14
the way that scientists find out about the world.
222
539000
2000
как учёные совершают открытия.
09:16
So what scientists do
223
541000
2000
Итак, прежде всего учёные
09:18
is they have a hypothesis that they think might be likely to start with.
224
543000
3000
выдвигают своё предположение — гипотезу.
09:21
They go out and test it against the evidence.
225
546000
2000
Они её проверяют,
находя её доказательства.
находя её доказательства.
09:23
The evidence makes them change that hypothesis.
226
548000
2000
Доказательства заставляют
их изменить гипотезу.
их изменить гипотезу.
09:25
Then they test that new hypothesis
227
550000
2000
Затем они проверяют новую гипотезу
09:27
and so on and so forth.
228
552000
2000
и так далее.
09:29
And what Bayes showed was a mathematical way that you could do that.
229
554000
3000
Байес показал этот путь математически.
09:32
And that mathematics is at the core
230
557000
2000
А математика — основа
09:34
of the best machine learning programs that we have now.
231
559000
2000
лучших программ по обучению машин,
которые у нас есть.
которые у нас есть.
09:36
And some 10 years ago,
232
561000
2000
И приблизительно 10 лет назад
09:38
I suggested that babies might be doing the same thing.
233
563000
4000
я предположила, что дети могут
действовать согласно той же схеме.
действовать согласно той же схеме.
09:42
So if you want to know what's going on
234
567000
2000
Итак, если вы хотите узнать,
09:44
underneath those beautiful brown eyes,
235
569000
2000
какие мысли отражаются
в этих хорошеньких карих глазках,
в этих хорошеньких карих глазках,
09:46
I think it actually looks something like this.
236
571000
2000
я думаю, всё происходит
приблизительно так.
приблизительно так.
09:48
This is Reverend Bayes's notebook.
237
573000
2000
Вот записи преподобного Байеса.
09:50
So I think those babies are actually making complicated calculations
238
575000
3000
Я думаю, дети выполняют
эти сложные вычисления
эти сложные вычисления
09:53
with conditional probabilities that they're revising
239
578000
3000
с условной вероятностью,
повторяя их раз за разом,
повторяя их раз за разом,
09:56
to figure out how the world works.
240
581000
2000
чтобы понять, как работает мир.
09:58
All right, now that might seem like an even taller order to actually demonstrate.
241
583000
4000
Ладно, продемонстрировать это
ещё сложнее.
ещё сложнее.
10:02
Because after all, if you ask even grownups about statistics,
242
587000
2000
Потому что если вы попросите
взрослого просчитать статистику,
взрослого просчитать статистику,
10:04
they look extremely stupid.
243
589000
2000
вы поставите большинство в тупик.
10:06
How could it be that children are doing statistics?
244
591000
3000
Как так получается,
что дети могут это просчитывать?
что дети могут это просчитывать?
10:09
So to test this we used a machine that we have
245
594000
2000
Чтобы проверить гипотезу,
мы использовали
мы использовали
10:11
called the Blicket Detector.
246
596000
2000
так называемый «световой детектор».
10:13
This is a box that lights up and plays music
247
598000
2000
Это коробка, которая
светится и проигрывает музыку,
светится и проигрывает музыку,
10:15
when you put some things on it and not others.
248
600000
3000
когда на неё ставят
определённые предметы.
определённые предметы.
10:18
And using this very simple machine,
249
603000
2000
И, используя этот простой механизм,
10:20
my lab and others have done dozens of studies
250
605000
2000
наша и другие лаборатории
провели много исследований,
провели много исследований,
10:22
showing just how good babies are
251
607000
2000
которые показали, как хорошо дети
10:24
at learning about the world.
252
609000
2000
справляются с обучением.
10:26
Let me mention just one
253
611000
2000
Я расскажу только об одном эксперименте,
10:28
that we did with Tumar Kushner, my student.
254
613000
2000
который мы провели
с моим студентом Тумаром Кушнером.
с моим студентом Тумаром Кушнером.
10:30
If I showed you this detector,
255
615000
2000
Если бы я показала вам этот детектор,
10:32
you would be likely to think to begin with
256
617000
2000
вы бы подумали,
10:34
that the way to make the detector go
257
619000
2000
что для его работы
10:36
would be to put a block on top of the detector.
258
621000
3000
необходимо положить на него брусочек.
10:39
But actually, this detector
259
624000
2000
Но на самом деле,
10:41
works in a bit of a strange way.
260
626000
2000
всё не так просто.
10:43
Because if you wave a block over the top of the detector,
261
628000
3000
Если вы помашете
брусочком над детектором,
брусочком над детектором,
10:46
something you wouldn't ever think of to begin with,
262
631000
3000
нечто, что бы вы никогда
не подумали сделать сначала,
не подумали сделать сначала,
10:49
the detector will actually activate two out of three times.
263
634000
3000
детектор активируется два раза из трёх.
10:52
Whereas, if you do the likely thing, put the block on the detector,
264
637000
3000
Но если вы сделаете разумную вещь —
положите брусочек на детектор,
положите брусочек на детектор,
10:55
it will only activate two out of six times.
265
640000
4000
он активируется только в 2 случаях из 6.
10:59
So the unlikely hypothesis
266
644000
2000
Таким образом, менее разумная гипотеза
11:01
actually has stronger evidence.
267
646000
2000
подтверждается
большими доказательствами.
большими доказательствами.
11:03
It looks as if the waving
268
648000
2000
Помахать брусочком эффективнее,
11:05
is a more effective strategy than the other strategy.
269
650000
2000
чем просто положить его.
11:07
So we did just this; we gave four year-olds this pattern of evidence,
270
652000
3000
Вот, что мы сделали.
Мы показали четырёхлетним детям пример
Мы показали четырёхлетним детям пример
11:10
and we just asked them to make it go.
271
655000
2000
и попросили их повторить.
11:12
And sure enough, the four year-olds used the evidence
272
657000
3000
И конечно, четырёхлетние дети
использовали это знание,
использовали это знание,
11:15
to wave the object on top of the detector.
273
660000
3000
чтобы применить правильную стратегию
и помахать брусочком над детектором.
и помахать брусочком над детектором.
11:18
Now there are two things that are really interesting about this.
274
663000
3000
Есть две очень интересных мысли
в связи с этим.
в связи с этим.
11:21
The first one is, again, remember, these are four year-olds.
275
666000
3000
Первая — этим детям всего 4 года,
как вы помните.
как вы помните.
11:24
They're just learning how to count.
276
669000
2000
Они только учатся считать.
11:26
But unconsciously,
277
671000
2000
Но подсознательно
11:28
they're doing these quite complicated calculations
278
673000
2000
они проводят эти сложные вычисления,
11:30
that will give them a conditional probability measure.
279
675000
3000
которые дают им данные
по условной вероятности.
по условной вероятности.
11:33
And the other interesting thing
280
678000
2000
И другая очень интересная вещь
11:35
is that they're using that evidence
281
680000
2000
в том, что они через доказательства
11:37
to get to an idea, get to a hypothesis about the world,
282
682000
3000
проверяют гипотезу об устройстве мира,
11:40
that seems very unlikely to begin with.
283
685000
3000
что нам кажется невероятным.
11:43
And in studies we've just been doing in my lab, similar studies,
284
688000
3000
И другие тесты,
проведённые в нашей лаборатории,
проведённые в нашей лаборатории,
11:46
we've show that four year-olds are actually better
285
691000
2000
доказывают, что дети приходят
11:48
at finding out an unlikely hypothesis
286
693000
3000
к менее очевидной гипотезе лучше,
11:51
than adults are when we give them exactly the same task.
287
696000
3000
чем взрослые, которым
мы давали то же задание.
мы давали то же задание.
11:54
So in these circumstances,
288
699000
2000
Итак, в данных обстоятельствах мы видим,
11:56
the children are using statistics to find out about the world,
289
701000
3000
что дети применяют
статистику для познания мира,
статистику для познания мира,
11:59
but after all, scientists also do experiments,
290
704000
3000
но учёные проводят ещё и эксперименты,
12:02
and we wanted to see if children are doing experiments.
291
707000
3000
и мы хотели бы посмотреть,
проводят ли дети эксперименты.
проводят ли дети эксперименты.
12:05
When children do experiments we call it "getting into everything"
292
710000
3000
Детские эксперименты мы называем
«лезут, куда ни попадя»
«лезут, куда ни попадя»
12:08
or else "playing."
293
713000
2000
или «играют».
12:10
And there's been a bunch of interesting studies recently
294
715000
3000
Есть целый ряд интересных исследований,
проведённых в последнее время,
проведённых в последнее время,
12:13
that have shown this playing around
295
718000
3000
которые доказывают,
что игра на самом деле
что игра на самом деле
12:16
is really a kind of experimental research program.
296
721000
2000
является
экспериментально-исследовательской программой.
экспериментально-исследовательской программой.
12:18
Here's one from Cristine Legare's lab.
297
723000
3000
Вот одна из лабораторий Кристины Легаре.
12:21
What Cristine did was use our Blicket Detectors.
298
726000
3000
Кристина использовала
наши световые детекторы.
наши световые детекторы.
12:24
And what she did was show children
299
729000
2000
Она показывала детям,
12:26
that yellow ones made it go and red ones didn't,
300
731000
2000
что жёлтые брусочки работают,
а красные — нет,
а красные — нет,
12:28
and then she showed them an anomaly.
301
733000
3000
а потом показывала аномальное явление.
12:31
And what you'll see
302
736000
2000
Вы увидите сейчас,
12:33
is that this little boy will go through five hypotheses
303
738000
3000
как маленький мальчик делает
на этот счёт пять гипотез
на этот счёт пять гипотез
12:36
in the space of two minutes.
304
741000
3000
за две минуты.
12:39
(Video) Boy: How about this?
305
744000
3000
(Видео) мальчик: А может так?
12:43
Same as the other side.
306
748000
3000
Поставить так же.
12:46
Alison Gopnik: Okay, so his first hypothesis has just been falsified.
307
751000
4000
Элисон Гопник: Хорошо,
первая гипотеза не подтвердилась.
первая гипотеза не подтвердилась.
12:55
(Laughter)
308
760000
2000
(Смех)
12:57
Boy: This one lighted up, and this one nothing.
309
762000
3000
Мальчик: Эта светится, а эта нет.
13:00
AG: Okay, he's got his experimental notebook out.
310
765000
3000
ЭГ: Хорошо, достал записи эксперимента.
13:06
Boy: What's making this light up.
311
771000
4000
Мальчик: Почему она светится?
13:11
(Laughter)
312
776000
9000
(Смех)
13:20
I don't know.
313
785000
2000
Не знаю.
13:22
AG: Every scientist will recognize that expression of despair.
314
787000
4000
ЭГ: Любому учёному хорошо знакомо
это выражение отчаяния.
это выражение отчаяния.
13:26
(Laughter)
315
791000
3000
(Смех)
13:29
Boy: Oh, it's because this needs to be like this,
316
794000
6000
Мальчик: А, потому что это
должно быть вот так,
должно быть вот так,
13:35
and this needs to be like this.
317
800000
2000
а это вот как.
13:37
AG: Okay, hypothesis two.
318
802000
3000
ЭГ: Хорошо, вторая гипотеза.
13:40
Boy: That's why.
319
805000
2000
Мальчик: Вот как.
13:42
Oh.
320
807000
2000
Ой.
13:44
(Laughter)
321
809000
5000
(Смех)
13:49
AG: Now this is his next idea.
322
814000
2000
ЭГ: Вот его следующая идея.
13:51
He told the experimenter to do this,
323
816000
2000
Он попросил экспериментатора
сделать по-другому,
сделать по-другому,
13:53
to try putting it out onto the other location.
324
818000
4000
положить одну коробку на другую.
13:57
Not working either.
325
822000
2000
Опять не работает.
14:02
Boy: Oh, because the light goes only to here,
326
827000
4000
Мальчик: А, это потому что
тут есть свет,
тут есть свет,
14:06
not here.
327
831000
3000
а тут нет.
14:09
Oh, the bottom of this box
328
834000
3000
Под одной коробкой
14:12
has electricity in here,
329
837000
2000
есть электричество,
14:14
but this doesn't have electricity.
330
839000
2000
а под другой нет.
14:16
AG: Okay, that's a fourth hypothesis.
331
841000
2000
ЭГ: Хорошо, четвертая гипотеза.
14:18
Boy: It's lighting up.
332
843000
2000
Мальчик: Зажглась!
14:20
So when you put four.
333
845000
5000
Когда четыре кладёшь.
14:26
So you put four on this one to make it light up
334
851000
3000
Если на эту четыре положишь, то горит,
14:29
and two on this one to make it light up.
335
854000
2000
а на другую только две нужно.
14:31
AG: Okay,there's his fifth hypothesis.
336
856000
2000
ЭГ: Хорошо, пятая гипотеза.
14:33
Now that is a particularly --
337
858000
3000
Это просто —
14:36
that is a particularly adorable and articulate little boy,
338
861000
3000
просто очаровательный и умный мальчик,
14:39
but what Cristine discovered is this is actually quite typical.
339
864000
3000
но открытие Кристины очень типично.
14:42
If you look at the way children play, when you ask them to explain something,
340
867000
3000
Если посмотреть на процесс игры,
если детей попросить что-то объяснить,
если детей попросить что-то объяснить,
14:45
what they really do is do a series of experiments.
341
870000
3000
они проведут серию экспериментов.
14:48
This is actually pretty typical of four year-olds.
342
873000
3000
Это очень типично
для четырёхлетних детей.
для четырёхлетних детей.
14:51
Well, what's it like to be this kind of creature?
343
876000
3000
Что значит быть таким существом?
14:54
What's it like to be one of these brilliant butterflies
344
879000
3000
Каково быть прекрасной бабочкой,
14:57
who can test five hypotheses in two minutes?
345
882000
3000
за две минуты проверяющей пять гипотез?
15:00
Well, if you go back to those psychologists and philosophers,
346
885000
3000
Если вернуться к тем же
психологам и философам,
психологам и философам,
15:03
a lot of them have said
347
888000
2000
многие из них говорили,
15:05
that babies and young children were barely conscious
348
890000
2000
что младенцы и маленькие дети
едва ли обладают сознанием,
едва ли обладают сознанием,
15:07
if they were conscious at all.
349
892000
2000
если вообще обладают.
15:09
And I think just the opposite is true.
350
894000
2000
Я же думаю, верно
прямо противоположное утверждение.
прямо противоположное утверждение.
15:11
I think babies and children are actually more conscious than we are as adults.
351
896000
3000
Я думаю, дети и младенцы
гораздо сознательнее нас, взрослых.
гораздо сознательнее нас, взрослых.
15:14
Now here's what we know about how adult consciousness works.
352
899000
3000
Вот, что мы знаем о том,
как работает сознание взрослого.
как работает сознание взрослого.
15:17
And adults' attention and consciousness
353
902000
2000
Внимание и сознание взрослого человека
15:19
look kind of like a spotlight.
354
904000
2000
напоминает прожектор.
15:21
So what happens for adults
355
906000
2000
Если происходит нечто,
15:23
is we decide that something's relevant or important,
356
908000
2000
что мы полагаем относящимся
к делу или значимым,
к делу или значимым,
15:25
we should pay attention to it.
357
910000
2000
мы всё своё внимание
переключаем на это.
переключаем на это.
15:27
Our consciousness of that thing that we're attending to
358
912000
2000
Наше сознание
концентрируется на одной вещи
концентрируется на одной вещи
15:29
becomes extremely bright and vivid,
359
914000
3000
и выделяет её особенно ярко,
15:32
and everything else sort of goes dark.
360
917000
2000
оставляя остальное в темноте.
15:34
And we even know something about the way the brain does this.
361
919000
3000
И мы даже знаем, как мозг это делает.
15:37
So what happens when we pay attention
362
922000
2000
Итак, когда мы обращаем
на что-то внимание,
на что-то внимание,
15:39
is that the prefrontal cortex, the sort of executive part of our brains,
363
924000
3000
префронтальная кора нашего головного мозга,
отвечающая за исполнение процессов,
отвечающая за исполнение процессов,
15:42
sends a signal
364
927000
2000
посылает сигнал,
15:44
that makes a little part of our brain much more flexible,
365
929000
2000
делающий малую часть
нашего мозга более гибкой,
нашего мозга более гибкой,
15:46
more plastic, better at learning,
366
931000
2000
пластичной, направленной на обучение,
15:48
and shuts down activity
367
933000
2000
и отключает активность
15:50
in all the rest of our brains.
368
935000
2000
остальной части мозга.
15:52
So we have a very focused, purpose-driven kind of attention.
369
937000
4000
Наше внимание очень сфокусировано,
направлено на одну цель.
направлено на одну цель.
15:56
If we look at babies and young children,
370
941000
2000
Если мы посмотрим
на младенцев и маленьких детей,
на младенцев и маленьких детей,
15:58
we see something very different.
371
943000
2000
то увидим нечто абсолютно иное.
16:00
I think babies and young children
372
945000
2000
Думаю, сознание младенцев
и маленьких детей
и маленьких детей
16:02
seem to have more of a lantern of consciousness
373
947000
2000
напоминает маяк,
16:04
than a spotlight of consciousness.
374
949000
2000
а не прожектор.
16:06
So babies and young children are very bad
375
951000
3000
Младенцы и маленькие дети очень плохо
16:09
at narrowing down to just one thing.
376
954000
3000
концентрируются на одной вещи.
16:12
But they're very good at taking in lots of information
377
957000
3000
Но очень хорошо воспринимают
множество информации
множество информации
16:15
from lots of different sources at once.
378
960000
2000
из различных источников одновременно.
16:17
And if you actually look in their brains,
379
962000
2000
И если действительно
взглянуть на их мозг,
взглянуть на их мозг,
16:19
you see that they're flooded with these neurotransmitters
380
964000
3000
то можно увидеть, что он заполнен
нейротрансмиттерами,
нейротрансмиттерами,
16:22
that are really good at inducing learning and plasticity,
381
967000
2000
включающими обучаемость и пластичность,
16:24
and the inhibitory parts haven't come on yet.
382
969000
3000
но блокировки пока не ставятся.
16:27
So when we say that babies and young children
383
972000
2000
То есть, когда мы говорим, что дети
16:29
are bad at paying attention,
384
974000
2000
не умеют концентрироваться,
16:31
what we really mean is that they're bad at not paying attention.
385
976000
4000
мы в действительности имеем в виду,
что они не умеют не концентрироваться.
что они не умеют не концентрироваться.
16:35
So they're bad at getting rid
386
980000
2000
Они не умеют отвлекаться
16:37
of all the interesting things that could tell them something
387
982000
2000
от множества интересных вещей,
которые могли бы им что-то поведать,
которые могли бы им что-то поведать,
16:39
and just looking at the thing that's important.
388
984000
2000
для них важно
даже просто смотреть на них.
даже просто смотреть на них.
16:41
That's the kind of attention, the kind of consciousness,
389
986000
3000
Это вид концентрации, сознания,
16:44
that we might expect
390
989000
2000
который мы ожидаем
16:46
from those butterflies who are designed to learn.
391
991000
2000
от бабочек, созданных для обучения.
16:48
Well if we want to think about a way
392
993000
2000
Итак, если мы хотим немного приблизиться
16:50
of getting a taste of that kind of baby consciousness as adults,
393
995000
4000
к пониманию того,
как работает детское сознание,
как работает детское сознание,
16:54
I think the best thing is think about cases
394
999000
2000
лучшим способом, я думаю,
будет подумать о тех случаях,
будет подумать о тех случаях,
16:56
where we're put in a new situation that we've never been in before --
395
1001000
3000
когда мы оказывались в ситуации,
в которой никогда не были —
в которой никогда не были —
16:59
when we fall in love with someone new,
396
1004000
2000
влюблялись в кого-то нового,
17:01
or when we're in a new city for the first time.
397
1006000
3000
попадали в город, где никогда не бывали.
17:04
And what happens then is not that our consciousness contracts,
398
1009000
2000
И что же происходит?
Наше сознание не сужается,
Наше сознание не сужается,
17:06
it expands,
399
1011000
2000
а расширяется,
17:08
so that those three days in Paris
400
1013000
2000
и те три дня в Париже
17:10
seem to be more full of consciousness and experience
401
1015000
2000
кажутся
более наполненными впечатлениями,
более наполненными впечатлениями,
17:12
than all the months of being
402
1017000
2000
чем месяцы обычной жизни,
17:14
a walking, talking, faculty meeting-attending zombie back home.
403
1019000
4000
где мы ходим, говорим, посещаем
совещания у себя дома.
совещания у себя дома.
17:18
And by the way, that coffee,
404
1023000
2000
И, кстати, кофе,
17:20
that wonderful coffee you've been drinking downstairs,
405
1025000
2000
великолепный кофе,
который вы пили внизу,
который вы пили внизу,
17:22
actually mimics the effect
406
1027000
2000
имитирует эффект
17:24
of those baby neurotransmitters.
407
1029000
2000
детских нейротрансмиттеров.
17:26
So what's it like to be a baby?
408
1031000
2000
Так вот что значит — быть ребёнком?
17:28
It's like being in love
409
1033000
2000
Это как влюбиться
17:30
in Paris for the first time
410
1035000
2000
в Париже в первый раз
17:32
after you've had three double-espressos.
411
1037000
2000
после трёх двойных экспрессо.
17:34
(Laughter)
412
1039000
3000
(Смех)
17:37
That's a fantastic way to be,
413
1042000
2000
Это прекрасно,
17:39
but it does tend to leave you waking up crying at three o'clock in the morning.
414
1044000
4000
но заставляет просыпаться
от плача в три часа утра.
от плача в три часа утра.
17:43
(Laughter)
415
1048000
3000
(Смех)
17:46
Now it's good to be a grownup.
416
1051000
2000
Хорошо быть взрослым, да?
17:48
I don't want to say too much about how wonderful babies are.
417
1053000
2000
Не хочу слишком много говорить о том,
какие дети замечательные.
какие дети замечательные.
17:50
It's good to be a grownup.
418
1055000
2000
Взрослым быть тоже хорошо.
17:52
We can do things like tie our shoelaces and cross the street by ourselves.
419
1057000
3000
Мы можем сами завязать шнурки
и переходить улицу без помощи.
и переходить улицу без помощи.
17:55
And it makes sense that we put a lot of effort
420
1060000
2000
И это очень разумно с нашей стороны,
что мы вкладываем много сил в то,
что мы вкладываем много сил в то,
17:57
into making babies think like adults do.
421
1062000
4000
чтобы научить детей
думать, как взрослых.
думать, как взрослых.
18:01
But if what we want is to be like those butterflies,
422
1066000
3000
Но если мы хотим быть
похожими на тех бабочек,
похожими на тех бабочек,
18:04
to have open-mindedness, open learning,
423
1069000
3000
быть открытыми
новым впечатлениям, знаниям,
новым впечатлениям, знаниям,
18:07
imagination, creativity, innovation,
424
1072000
2000
инновациям, иметь хорошее воображение,
быть творческими,
быть творческими,
18:09
maybe at least some of the time
425
1074000
2000
может быть хотя бы иногда
18:11
we should be getting the adults
426
1076000
2000
мы, взрослые, должны научиться
18:13
to start thinking more like children.
427
1078000
2000
думать, как дети.
18:15
(Applause)
428
1080000
8000
(Аплодисменты)
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