TED2015
Laura Schulz: The surprisingly logical minds of babies
Лора Шульц: Удивительно логичный разум ребёнка
Filmed:
Readability: 3.8
1,888,975 views
Как малыши так быстро и глубоко познают наш мир? В полном интересных опытов выступлении учёный-когнитивист Лора Шульц рассказывает, как дети принимают неожиданно логичные решения ещё до того, как начинают говорить.
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.
00:12
Mark Twain summed up
what I take to be
what I take to be
0
835
2155
Марку Твену удалось описать
00:14
one of the fundamental problems
of cognitive science
of cognitive science
1
2990
3120
основную проблему науки о мышлении
00:18
with a single witticism.
2
6110
1710
одной остроумной фразой.
Он сказал: «Всё-таки в науке
есть что-то захватывающее.
есть что-то захватывающее.
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
Вложишь какое-то пустяковое
количество фактов,
количество фактов,
00:26
out of such a trifling
investment in fact."
investment in fact."
5
14720
3204
а берёшь колоссальный дивиденд в виде
умозаключений. Да ещё с процентами».
умозаключений. Да ещё с процентами».
00:29
(Laughter)
6
17924
1585
(Смех)
00:32
Twain meant it as a joke,
of course, but he's right:
of course, but he's right:
7
20199
2604
Марк Твен, конечно, шутил,
но в чём-то он прав:
но в чём-то он прав:
00:34
There's something
fascinating about science.
fascinating about science.
8
22803
2876
в науке есть что-то захватывающее.
00:37
From a few bones, we infer
the existence of dinosuars.
the existence of dinosuars.
9
25679
4261
Несколько костей доказывают
существование динозавров.
существование динозавров.
00:42
From spectral lines,
the composition of nebulae.
the composition of nebulae.
10
30910
3871
По спектральным линиям
определена структура туманности.
определена структура туманности.
00:47
From fruit flies,
11
35471
2938
Наблюдая за плодовыми мушками,
учёные выявили механизмы наследования.
00:50
the mechanisms of heredity,
12
38409
2943
00:53
and from reconstructed images
of blood flowing through the brain,
of blood flowing through the brain,
13
41352
4249
А по восстановленным изображениям
кровяных потоков в мозге
кровяных потоков в мозге
или, как в моём случае,
по поведению детей
по поведению детей
00:57
or in my case, from the behavior
of very young children,
of very young children,
14
45601
4708
можно делать выводы
о фундаментальных механизмах
о фундаментальных механизмах
01:02
we try to say something about
the fundamental mechanisms
the fundamental mechanisms
15
50309
2829
01:05
of human cognition.
16
53138
1618
человеческого мышления.
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
На базе лаборатории когнитивных
исследований Массачусетского института
исследований Массачусетского института
01:12
I have spent the past decade
trying to understand the mystery
trying to understand the mystery
18
60475
3654
в течение последних десяти лет
я пыталась разобраться,
я пыталась разобраться,
как дети так много познают о мире
из ничего, притом так быстро.
из ничего, притом так быстро.
01:16
of how children learn so much
from so little so quickly.
from so little so quickly.
19
64129
3977
Ведь, оказывается,
то захватывающее, что есть в науке,
то захватывающее, что есть в науке,
01:20
Because, it turns out that
the fascinating thing about science
the fascinating thing about science
20
68666
2978
01:23
is also a fascinating
thing about children,
thing about children,
21
71644
3529
есть и в детях,
01:27
which, to put a gentler
spin on Mark Twain,
spin on Mark Twain,
22
75173
2581
а именно, если перефразировать
Марка Твена,
Марка Твена,
01:29
is precisely their ability
to draw rich, abstract inferences
to draw rich, abstract inferences
23
77754
4650
их способность к сложным,
абстрактным суждениям,
абстрактным суждениям,
01:34
rapidly and accurately
from sparse, noisy data.
from sparse, noisy data.
24
82404
4661
сделанным быстро и безошибочно,
из скудной, спутанной информации.
из скудной, спутанной информации.
01:40
I'm going to give you
just two examples today.
just two examples today.
25
88355
2398
Я представлю вам два примера.
01:42
One is about a problem of generalization,
26
90753
2287
Один касается проблемы обобщения,
01:45
and the other is about a problem
of causal reasoning.
of causal reasoning.
27
93040
2850
а второй — причинно-следственной связи.
01:47
And although I'm going to talk
about work in my lab,
about work in my lab,
28
95890
2525
Несмотря на то, что я буду ссылаться
только на работу моей лаборатории,
только на работу моей лаборатории,
01:50
this work is inspired by
and indebted to a field.
and indebted to a field.
29
98415
3460
успехами исследований мы обязаны
всей научной области.
всей научной области.
01:53
I'm grateful to mentors, colleagues,
and collaborators around the world.
and collaborators around the world.
30
101875
4283
Я благодарна наставникам, коллегам
и единомышленникам со всего мира.
и единомышленникам со всего мира.
01:59
Let me start with the problem
of generalization.
of generalization.
31
107308
2974
Позвольте мне начать с вопроса обобщения.
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
Для науки обобщение малых выборок
данных — хлеб насущный.
данных — хлеб насущный.
02:06
We poll a tiny fraction of the electorate
33
114785
2554
По анализу крохотной доли избирателей
02:09
and we predict the outcome
of national elections.
of national elections.
34
117339
2321
мы прогнозируем результаты выборов.
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
Мы оцениваем реакцию группы пациентов
на клинические испытания препарата —
на клинические испытания препарата —
02:16
and we bring drugs to a national market.
36
124165
3065
и поставляем лекарства в аптеки страны.
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 такой способ работает
только с произвольной выборкой.
только с произвольной выборкой.
02:23
If our sample is cherry-picked
in some way --
in some way --
38
131595
2735
Если бы мы тщательно подбирали людей,
02:26
say, we poll only urban voters,
39
134330
2072
например, брали только
городских избирателей,
городских избирателей,
02:28
or say, in our clinical trials
for treatments for heart disease,
for treatments for heart disease,
40
136402
4388
или для клинических испытаний
лечения сердечных заболеваний
лечения сердечных заболеваний
02:32
we include only men --
41
140790
1881
брали только мужчин,
02:34
the results may not generalize
to the broader population.
to the broader population.
42
142671
3158
то результаты были бы неприменимы
к широким слоям населения.
к широким слоям населения.
02:38
So scientists care whether evidence
is randomly sampled or not,
is randomly sampled or not,
43
146479
3581
Поэтому учёных всегда волнует,
случайна ли выборка или нет.
случайна ли выборка или нет.
Как же это связано с детьми?
02:42
but what does that have to do with babies?
44
150060
2015
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
Детям всё время приходится обобщать,
исходя из малого объёма данных.
исходя из малого объёма данных.
02:49
They see a few rubber ducks
and learn that they float,
and learn that they float,
46
157206
3158
Они видят резиновую уточку
и узнают, что она не тонет;
и узнают, что она не тонет;
02:52
or a few balls and learn that they bounce.
47
160364
3575
или видят мяч и узнают,
что он отскакивает.
что он отскакивает.
02:55
And they develop expectations
about ducks and balls
about ducks and balls
48
163939
2951
Так они формируют ожидания
«поведения» уточек и мячиков,
«поведения» уточек и мячиков,
02:58
that they're going to extend
to rubber ducks and balls
to rubber ducks and balls
49
166890
2716
которые будут у них
по отношению к этим предметам
по отношению к этим предметам
03:01
for the rest of their lives.
50
169606
1879
на протяжении всей жизни.
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
Такие же обобщения,
как об уточках и мячах,
как об уточках и мячах,
03:07
they have to make about almost everything:
52
175224
2089
дети формируют практически обо всём:
03:09
shoes and ships and sealing wax
and cabbages and kings.
and cabbages and kings.
53
177313
3917
об обуви, кораблях, сургуче,
о королях и капусте.
о королях и капусте.
Волнует ли детей, можно или нет
считать мизерные объёмы увиденного
считать мизерные объёмы увиденного
03:14
So do babies care whether
the tiny bit of evidence they see
the tiny bit of evidence they see
54
182200
2961
03:17
is plausibly representative
of a larger population?
of a larger population?
55
185161
3692
достаточно показательными для обобщения?
Давайте посмотрим.
03:21
Let's find out.
56
189763
1900
03:23
I'm going to show you two movies,
57
191663
1723
Я покажу вам два фильма —
03:25
one from each of two conditions
of an experiment,
of an experiment,
58
193386
2462
по одному на каждое из двух условий опыта.
03:27
and because you're going to see
just two movies,
just two movies,
59
195848
2438
И поскольку вы посмотрите
только два фильма,
только два фильма,
вы увидите только двух детей,
03:30
you're going to see just two babies,
60
198286
2136
03:32
and any two babies differ from each other
in innumerable ways.
in innumerable ways.
61
200422
3947
а между любыми двумя детьми
различий не сосчитать.
различий не сосчитать.
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 оба ребёнка в этом случае
представляют разные группы детей,
представляют разные группы детей,
03:39
and the differences you're going to see
63
207420
1895
и наблюдаемые различия в их поведении
03:41
represent average group differences
in babies' behavior across conditions.
in babies' behavior across conditions.
64
209315
5195
выражают различия в реакции
данных групп на условия опыта.
данных групп на условия опыта.
03:47
In each movie, you're going to see
a baby doing maybe
a baby doing maybe
65
215160
2583
В каждом фильме вам,
возможно, покажется,
возможно, покажется,
что дети делают именно то,
чего мы от них ожидаем,
чего мы от них ожидаем,
03:49
just exactly what you might
expect a baby to do,
expect a baby to do,
66
217743
3460
03:53
and we can hardly make babies
more magical than they already are.
more magical than they already are.
67
221203
4017
ведь ребёнок —
это уже само по себе волшебство.
это уже само по себе волшебство.
Но мне кажется,
что здесь волшебство в том, —
что здесь волшебство в том, —
03:58
But to my mind the magical thing,
68
226090
2010
пожалуйста, обратите
на это особое внимание, —
на это особое внимание, —
04:00
and what I want you to pay attention to,
69
228100
2089
04:02
is the contrast between
these two conditions,
these two conditions,
70
230189
3111
насколько противоположны два опыта.
04:05
because the only thing
that differs between these two movies
that differs between these two movies
71
233300
3529
Ведь единственная разница
между двумя фильмами —
между двумя фильмами —
04:08
is the statistical evidence
the babies are going to observe.
the babies are going to observe.
72
236829
3466
это статистические данные,
которые будут представлены детям.
которые будут представлены детям.
Мы покажем ребёнку коробку
с синими и жёлтыми мячиками.
с синими и жёлтыми мячиками.
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
04:16
and my then-graduate student,
now colleague at Stanford, Hyowon Gweon,
now colleague at Stanford, Hyowon Gweon,
74
244608
4620
Моя на тот момент дипломница,
теперь коллега в Стэнфорде, Хайован Гван,
теперь коллега в Стэнфорде, Хайован Гван,
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
выложит из коробки
три синих мячика подряд.
три синих мячика подряд.
04:24
and when she pulls those balls out,
she's going to squeeze them,
she's going to squeeze them,
76
252305
3123
Вытаскивая, она их сожмёт,
04:27
and the balls are going to squeak.
77
255428
2113
и мячики запищат.
04:29
And if you're a baby,
that's like a TED Talk.
that's like a TED Talk.
78
257541
2763
А для ребёнка это —
как для нас выступление TED.
как для нас выступление TED.
04:32
It doesn't get better than that.
79
260304
1904
Лучше не придумаешь.
(Смех)
04:34
(Laughter)
80
262208
2561
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
Важный момент в том, что очень просто
вытащить подряд три синих мячика
вытащить подряд три синих мячика
04:42
out of a box of mostly blue balls.
82
270627
2305
из коробки, в которой
больше синих мячиков.
больше синих мячиков.
04:44
You could do that with your eyes closed.
83
272932
2060
Это можно сделать
даже с закрытыми глазами.
даже с закрытыми глазами.
04:46
It's plausibly a random sample
from this population.
from this population.
84
274992
2996
Для данной группы объектов
такая выборка довольна показательна.
такая выборка довольна показательна.
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
И если вы произвольно вытаскиваете
из коробки мячики, которые пищат,
из коробки мячики, которые пищат,
04:53
then maybe everything in the box squeaks.
86
281720
2839
то можно предположить,
что все мячики в коробке пищат.
что все мячики в коробке пищат.
04:56
So maybe babies should expect
those yellow balls to squeak as well.
those yellow balls to squeak as well.
87
284559
3650
Потому, вероятно, дети могут ожидать,
что и жёлтые мячики тоже пищат.
что и жёлтые мячики тоже пищат.
05:00
Now, those yellow balls
have funny sticks on the end,
have funny sticks on the end,
88
288209
2519
На конце жёлтых мячиков
прикреплён стержень,
прикреплён стержень,
05:02
so babies could do other things
with them if they wanted to.
with them if they wanted to.
89
290728
2857
и дети могут делать с ними
что-то иное, если захочется.
что-то иное, если захочется.
Они могут ими стучать или потрясти их.
05:05
They could pound them or whack them.
90
293585
1831
Но давайте посмотрим,
что же делает ребёнок.
что же делает ребёнок.
05:07
But let's see what the baby does.
91
295416
2586
(Видео) Хайован Гван:
Смотри какой мячик. (Мячик пищит)
Смотри какой мячик. (Мячик пищит)
05:12
(Video) Hyowon Gweon: See this?
(Ball squeaks)
(Ball squeaks)
92
300548
3343
Ух ты! Видела? (Мячик пищит)
05:16
Did you see that?
(Ball squeaks)
(Ball squeaks)
93
304531
3045
Здорово.
05:20
Cool.
94
308036
3066
Смотри этот какой.
05:24
See this one?
95
312706
1950
(Мячик пищит)
05:26
(Ball squeaks)
96
314656
1881
Вау!
05:28
Wow.
97
316537
2653
05:33
Laura Schulz: Told you. (Laughs)
98
321854
2113
Лора Шульц: Я же говорила. (Смех)
(Видео) ХГ: А этот какой! (Мячик пищит)
05:35
(Video) HG: See this one?
(Ball squeaks)
(Ball squeaks)
99
323967
4031
Клара, вот этот тебе.
Можешь с ним поиграть.
Можешь с ним поиграть.
05:39
Hey Clara, this one's for you.
You can go ahead and play.
You can go ahead and play.
100
327998
4619
(Смех)
05:51
(Laughter)
101
339854
4365
ЛШ: Тут даже не нужно комментировать, так?
05:56
LS: I don't even have to talk, right?
102
344219
2995
05:59
All right, it's nice that babies
will generalize properties
will generalize properties
103
347214
2899
Итак, здорово, что дети применяют свойства
синих мячиков к жёлтым.
06:02
of blue balls to yellow balls,
104
350113
1528
И то, как дети учатся,
копируя наши действия, впечатляет.
копируя наши действия, впечатляет.
06:03
and it's impressive that babies
can learn from imitating us,
can learn from imitating us,
105
351641
3096
06:06
but we've known those things about babies
for a very long time.
for a very long time.
106
354737
3669
Но это нам уже давно известно.
06:10
The really interesting question
107
358406
1811
Самое интересное в том,
что произойдёт, если мы
покажем ребёнку то же самое, —
покажем ребёнку то же самое, —
06:12
is what happens when we show babies
exactly the same thing,
exactly the same thing,
108
360217
2852
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
абсолютно то же самое,
ведь сзади коробки есть тайное отделение,
ведь сзади коробки есть тайное отделение,
откуда мы и берём все мячики, —
06:18
and we actually pull the balls from there,
110
366680
2110
но только в этот раз
мы изменим видимое содержимое,
мы изменим видимое содержимое,
06:20
but this time, all we change
is the apparent population
is the apparent population
111
368790
3478
06:24
from which that evidence was drawn.
112
372268
2902
из которого составляется наша выборка.
06:27
This time, we're going to show babies
three blue balls
three blue balls
113
375170
3553
На сей раз мы покажем ребёнку
три синих мячика,
три синих мячика,
06:30
pulled out of a box
of mostly yellow balls,
of mostly yellow balls,
114
378723
3384
вытащенных из коробки,
в которой больше жёлтых мячиков.
в которой больше жёлтых мячиков.
06:34
and guess what?
115
382107
1322
И вы знаете, скорее всего, вам не удастся
06:35
You [probably won't] randomly draw
three blue balls in a row
three blue balls in a row
116
383429
2840
случайно вытащить три синих мячика подряд
06:38
out of a box of mostly yellow balls.
117
386269
2484
из коробки, полной жёлтых мячиков.
06:40
That is not plausibly
randomly sampled evidence.
randomly sampled evidence.
118
388753
3747
Такая выборка не является показательной.
06:44
That evidence suggests that maybe Hyowon
was deliberately sampling the blue balls.
was deliberately sampling the blue balls.
119
392500
5123
Она предполагает, что, вероятно,
Хайован нарочно выбирала синие мячики.
Хайован нарочно выбирала синие мячики.
06:49
Maybe there's something special
about the blue balls.
about the blue balls.
120
397623
2583
Может быть, синие мячики
какие-то особенные,
какие-то особенные,
и только они пищат.
06:52
Maybe only the blue balls squeak.
121
400846
2976
Давайте посмотрим,
как реагирует ребёнок.
как реагирует ребёнок.
06:55
Let's see what the baby does.
122
403822
1895
06:57
(Video) HG: See this?
(Ball squeaks)
(Ball squeaks)
123
405717
2904
(Видео) ХГ: Смотри какой мячик.
(Мячик пищит)
(Мячик пищит)
07:02
See this toy?
(Ball squeaks)
(Ball squeaks)
124
410851
2645
Гляди, какая игрушка! (Мячик пищит)
07:05
Oh, that was cool. See?
(Ball squeaks)
(Ball squeaks)
125
413496
5480
Как здорово! Смотри. (Мячик пищит)
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 вот этот тебе. Можешь с ним поиграть.
07:18
(Fussing)
(Laughter)
(Laughter)
127
426074
6347
(Смех)
07:26
LS: So you just saw
two 15-month-old babies
two 15-month-old babies
128
434901
2748
ЛШ: Вы только что наблюдали,
как два 15-месячных ребёнка
как два 15-месячных ребёнка
07:29
do entirely different things
129
437649
1942
ведут себя совершенно по-разному,
07:31
based only on the probability
of the sample they observed.
of the sample they observed.
130
439591
3599
исходя из наблюдаемой ими
вероятностной выборки.
вероятностной выборки.
Давайте посмотрим на результаты опыта.
07:35
Let me show you the experimental results.
131
443190
2321
07:37
On the vertical axis, you'll see
the percentage of babies
the percentage of babies
132
445511
2764
На оси ординат показан процент детей,
07:40
who squeezed the ball in each condition,
133
448275
2530
которые сжали мячик
в каждом из вариантов опыта.
в каждом из вариантов опыта.
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
Мы видим, что дети с большей долей
вероятности делают обобщения,
вероятности делают обобщения,
07:46
when it's plausibly representative
of the population
of the population
135
454520
3135
когда выборка репрезентативна,
07:49
than when the evidence
is clearly cherry-picked.
is clearly cherry-picked.
136
457655
3738
чем когда мы тщательно подбирали мячики.
07:53
And this leads to a fun prediction:
137
461393
2415
На этом основании мы сделали
интересный прогноз.
интересный прогноз.
07:55
Suppose you pulled just one blue ball
out of the mostly yellow box.
out of the mostly yellow box.
138
463808
4868
Допустим, вы достали один синий мячик
из коробки полной жёлтых мячиков.
из коробки полной жёлтых мячиков.
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
Вероятно, из такой коробки нельзя
достать три синих мячика подряд,
достать три синих мячика подряд,
но вполне можно достать один.
08:04
but you could randomly sample
just one blue ball.
just one blue ball.
140
472765
2455
Такая выборка не маловероятна.
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 если вы в случайном порядке
вытащили из коробки что-то пищащее,
вытащили из коробки что-то пищащее,
08:11
and pull out something that squeaks,
maybe everything in the box squeaks.
maybe everything in the box squeaks.
143
479414
3987
то, возможно, все мячики в коробке пищат.
08:15
So even though babies are going to see
much less evidence for squeaking,
much less evidence for squeaking,
144
483875
4445
И хотя у ребёнка будет меньше
оснований считать, что все мячики пищат,
оснований считать, что все мячики пищат,
и меньше действий для копирования
08:20
and have many fewer actions to imitate
145
488320
2242
08:22
in this one ball condition than in
the condition you just saw,
the condition you just saw,
146
490562
3343
в данном опыте с одним мячиком
по сравнению с предыдущими,
по сравнению с предыдущими,
08:25
we predicted that babies themselves
would squeeze more,
would squeeze more,
147
493905
3892
мы предположили, что дети
чаще попробуют сжать мячик.
чаще попробуют сжать мячик.
08:29
and that's exactly what we found.
148
497797
2894
И именно так и получилось.
08:32
So 15-month-old babies,
in this respect, like scientists,
in this respect, like scientists,
149
500691
4411
Получается, что 15-месячные дети
отчасти похожи на учёных,
отчасти похожи на учёных,
08:37
care whether evidence
is randomly sampled or not,
is randomly sampled or not,
150
505102
3088
и для них тоже важно,
случайна ли выборка или нет.
случайна ли выборка или нет.
08:40
and they use this to develop
expectations about the world:
expectations about the world:
151
508190
3507
На основе этого
дети и формируют понимание мира:
дети и формируют понимание мира:
08:43
what squeaks and what doesn't,
152
511697
2182
что пищит, а что нет;
08:45
what to explore and what to ignore.
153
513879
3145
на что обращать внимание, а на что нет.
08:50
Let me show you another example now,
154
518384
2066
Сейчас я расскажу вам
ещё об одном примере,
ещё об одном примере,
08:52
this time about a problem
of causal reasoning.
of causal reasoning.
155
520450
2730
касающемся причинно-следственной связи.
Тут начнём с проблемы
сбивающих с толку данных,
сбивающих с толку данных,
08:55
And it starts with a problem
of confounded evidence
of confounded evidence
156
523180
2439
08:57
that all of us have,
157
525619
1672
которая всем знакома,
ведь мы все являемся частью мира.
08:59
which is that we are part of the world.
158
527291
2020
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
Возможно, это покажется вам проблемой
только тогда, когда что-то пойдёт не так.
09:04
it's only a problem when things go wrong.
160
532747
2337
09:07
Take this baby, for instance.
161
535464
1811
Взять, к примеру, ребёнка на экране.
09:09
Things are going wrong for him.
162
537275
1705
У него ничего не получается.
09:10
He would like to make
this toy go, and he can't.
this toy go, and he can't.
163
538980
2271
Он пытается включить игрушку, но не может.
Давайте посмотрим короткое видео.
09:13
I'll show you a few-second clip.
164
541251
2529
Есть два варианта почему:
09:21
And there's two possibilities, broadly:
165
549340
1920
09:23
Maybe he's doing something wrong,
166
551260
2634
либо ребёнок что-то делает не так,
09:25
or maybe there's something
wrong with the toy.
wrong with the toy.
167
553894
4216
либо игрушка не работает.
09:30
So in this next experiment,
168
558110
2111
В следующем опыте
мы покажем ребёнку лишь
малую толику статистических данных,
малую толику статистических данных,
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
09:35
supporting one hypothesis over the other,
170
563518
2582
подтверждающих одну из наших гипотез,
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 посмотрим, может ли ребёнок
использовать эту информацию,
использовать эту информацию,
чтобы решить, что делать.
09:41
about what to do.
172
569555
1834
Последовательность такая:
09:43
Here's the setup.
173
571389
2022
09:46
Hyowon is going to try to make
the toy go and succeed.
the toy go and succeed.
174
574071
3030
Хайован попробует включить игрушку,
и у неё получится.
и у неё получится.
09:49
I am then going to try twice
and fail both times,
and fail both times,
175
577101
3320
Затем я дважды попробую то же,
но мне не удастся.
но мне не удастся.
09:52
and then Hyowon is going
to try again and succeed,
to try again and succeed,
176
580421
3112
После чего Хайован попробует ещё раз,
и у неё опять получится.
и у неё опять получится.
09:55
and this roughly sums up my relationship
to my graduate students
to my graduate students
177
583533
3172
У меня с моими дипломниками всегда так
09:58
in technology across the board.
178
586705
2835
во всём, что касается техники. (Смех)
Но, главное, этим мы хотим показать,
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
10:05
that the problem isn't with the toy,
it's with the person.
it's with the person.
180
593322
3668
что проблема не в игрушке, а в человеке.
10:08
Some people can make this toy go,
181
596990
2350
У кого-то получается включить игрушку,
у кого-то — нет.
10:11
and some can't.
182
599340
959
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
Когда мы дадим игрушку ребёнку,
ему предстоит сделать выбор.
ему предстоит сделать выбор.
10:16
His mom is right there,
184
604212
2188
Его мама рядом с ним,
поэтому он может передать
игрушку другому человеку.
игрушку другому человеку.
10:18
so he can go ahead and hand off the toy
and change the person,
and change the person,
185
606400
3315
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 также на краю скатерти
будет лежать такая же игрушка,
будет лежать такая же игрушка,
10:24
and he can pull the cloth towards him
and change the toy.
and change the toy.
187
612873
3552
поэтому он может потянуть скатерть
и заменить свою игрушку на новую.
и заменить свою игрушку на новую.
10:28
So let's see what the baby does.
188
616425
2090
Давайте посмотрим, что сделает ребёнок.
10:30
(Video) HG: Two, three. Go!
(Music)
(Music)
189
618515
4183
(Видео) ХГ: Два, три. Вперёд! (Музыка)
10:34
LS: One, two, three, go!
190
622698
3131
ЛШ: Раз, два, три. Вперёд!
10:37
Arthur, I'm going to try again.
One, two, three, go!
One, two, three, go!
191
625829
7382
Я попробую ещё раз, Артур.
Раз, два, три. Вперёд!
Раз, два, три. Вперёд!
10:45
YG: Arthur, let me try again, okay?
192
633677
2600
ХГ: Давай лучше я, Артур.
Раз, два, три. Вперёд!
(Музыка)
(Музыка)
10:48
One, two, three, go!
(Music)
(Music)
193
636277
4550
Только посмотри. Узнаёшь игрушки?
10:53
Look at that. Remember these toys?
194
641583
1883
10:55
See these toys? Yeah, I'm going
to put this one over here,
to put this one over here,
195
643466
3264
Узнаёшь? Да?
Я положу одну вот сюда,
а вот эту дам тебе.
а вот эту дам тебе.
10:58
and I'm going to give this one to you.
196
646730
2062
Можешь с ней поиграть.
11:00
You can go ahead and play.
197
648792
2335
11:23
LS: Okay, Laura, but of course,
babies love their mommies.
babies love their mommies.
198
671213
4737
ЛШ: Вы скажете: «Конечно, Лора,
дети просто любят свою маму.
дети просто любят свою маму.
11:27
Of course babies give toys
to their mommies
to their mommies
199
675950
2182
И, конечно, они отдадут игрушку маме,
11:30
when they can't make them work.
200
678132
2030
если у них что-то не получается».
11:32
So again, the really important question
is what happens when we change
is what happens when we change
201
680162
3593
Поэтому главный вопрос в том,
что будет, если мы поменяем
что будет, если мы поменяем
11:35
the statistical data ever so slightly.
202
683755
3154
статистические данные совсем чуть-чуть.
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
На сей раз ребёнок увидит, что игрушка
точно так же включается и не включается,
точно так же включается и не включается,
11:42
but we're changing
the distribution of evidence.
the distribution of evidence.
204
690996
2415
но мы изменим последовательность попыток.
В этот раз и Хайован, и я один раз
сможем включить игрушку, а один раз — нет.
сможем включить игрушку, а один раз — нет.
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
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 значит, это не зависит
от человека — игрушка сломана,
от человека — игрушка сломана,
она не каждый раз включается.
11:55
It doesn't work all the time.
207
703459
1886
И опять у ребёнка будет выбор:
11:57
Again, the baby's going to have a choice.
208
705345
1965
передать игрушку другому человеку,
то есть маме, сидящей рядом;
то есть маме, сидящей рядом;
11:59
Her mom is right next to her,
so she can change the person,
so she can change the person,
209
707310
3396
или поменять свою игрушку на новую.
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
Давайте посмотрим.
12:05
Let's watch what she does.
211
713910
1378
(Видео) ХГ: «Два, три. Вперёд! (Музыка)
12:07
(Video) HG: Two, three, go!
(Music)
(Music)
212
715288
4348
Дай-ка я ещё попробую.
Раз, два, три. Вперёд!
Раз, два, три. Вперёд!
12:11
Let me try one more time.
One, two, three, go!
One, two, three, go!
213
719636
4984
12:17
Hmm.
214
725460
1697
Хм.
12:19
LS: Let me try, Clara.
215
727950
2692
ЛШ: Давай лучше я, Клара.
Раз, два, три. Вперёд!
12:22
One, two, three, go!
216
730642
3945
Хм. Ну-ка, ещё разок.
12:27
Hmm, let me try again.
217
735265
1935
12:29
One, two, three, go!
(Music)
(Music)
218
737200
5670
Раз, два, три. Вперёд! (Музыка).
12:35
HG: I'm going
to put this one over here,
to put this one over here,
219
743009
2233
ХГ: Я положу вот эту игрушку сюда,
12:37
and I'm going to give this one to you.
220
745242
2001
а эту дам тебе.
Можешь с ней поиграть.
12:39
You can go ahead and play.
221
747243
3597
12:58
(Applause)
222
766376
4897
(Аплодисменты)
13:04
LS: Let me show you
the experimental results.
the experimental results.
223
772993
2392
ЛШ: Давайте посмотрим
на результаты опытов.
на результаты опытов.
По вертикали мы видим,
13:07
On the vertical axis,
you'll see the distribution
you'll see the distribution
224
775385
2475
как распределялся выбор детей
при каждом из условий.
при каждом из условий.
13:09
of children's choices in each condition,
225
777860
2577
13:12
and you'll see that the distribution
of the choices children make
of the choices children make
226
780437
4551
Из этого ясно, что их выбор
13:16
depends on the evidence they observe.
227
784988
2787
зависит от того, что они видели.
Уже в возрасте двух лет
13:19
So in the second year of life,
228
787775
1857
дети, пользуясь мизерным объёмом данных,
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
выбирают между двумя
совершенно разными
моделями поведения в мире:
моделями поведения в мире:
13:27
for acting in the world:
231
795576
1881
13:29
asking for help and exploring.
232
797457
2743
попросить помощи или исследовать варианты.
13:33
I've just shown you
two laboratory experiments
two laboratory experiments
233
801700
3434
Я только что показала вам
всего два лабораторных опыта
всего два лабораторных опыта
из сотен подобных в данной области науки.
13:37
out of literally hundreds in the field
that make similar points,
that make similar points,
234
805134
3691
13:40
because the really critical point
235
808825
2392
Потому что самое главное в том,
13:43
is that children's ability
to make rich inferences from sparse data
to make rich inferences from sparse data
236
811217
5108
что способность детей делать
точные выводы из скудного объёма данных
точные выводы из скудного объёма данных
13:48
underlies all the species-specific
cultural learning that we do.
cultural learning that we do.
237
816325
5341
лежит в основе культурного обучения,
свойственного нам как виду.
свойственного нам как виду.
13:53
Children learn about new tools
from just a few examples.
from just a few examples.
238
821666
4597
Дети запоминают, как пользоваться
предметами, всего на нескольких примерах.
предметами, всего на нескольких примерах.
Они понимают причинно-следственную связь
всего на нескольких примерах.
всего на нескольких примерах.
13:58
They learn new causal relationships
from just a few examples.
from just a few examples.
239
826263
4717
Они даже учат новые слова, в данном
примере — американский язык жестов.
примере — американский язык жестов.
14:03
They even learn new words,
in this case in American Sign Language.
in this case in American Sign Language.
240
831928
4871
14:08
I want to close with just two points.
241
836799
2311
Мне бы хотелось закончить
на двух моментах.
на двух моментах.
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
Если вы следили за тем,
что происходит в области когнитивной науки
что происходит в области когнитивной науки
в последние годы,
14:15
for the past few years,
243
843738
1927
то вы заметили три важные идеи.
14:17
three big ideas will have come
to your attention.
to your attention.
244
845665
2415
14:20
The first is that this is
the era of the brain.
the era of the brain.
245
848080
3436
Во-первых, мы живём в эпоху
активного изучения мозга.
активного изучения мозга.
14:23
And indeed, there have been
staggering discoveries in neuroscience:
staggering discoveries in neuroscience:
246
851516
3669
В нейробиологии были сделаны
поразительные открытия:
поразительные открытия:
14:27
localizing functionally specialized
regions of cortex,
regions of cortex,
247
855185
3436
определены области коры головного мозга,
выполняющие различные функции;
выполняющие различные функции;
14:30
turning mouse brains transparent,
248
858621
2601
найден способ, как сделать
мозг мыши прозрачным
мозг мыши прозрачным
14:33
activating neurons with light.
249
861222
3776
и привести нейроны в действие
с помощью света.
с помощью света.
14:36
A second big idea
250
864998
1996
Вторая важная идея:
14:38
is that this is the era of big data
and machine learning,
and machine learning,
251
866994
4104
мы живём в эпоху больших данных
и машинного обучения.
и машинного обучения.
14:43
and machine learning promises
to revolutionize our understanding
to revolutionize our understanding
252
871098
3141
И именно машинное обучение
радикально изменит наше понимание
радикально изменит наше понимание
14:46
of everything from social networks
to epidemiology.
to epidemiology.
253
874239
4667
окружающего мира:
от социальных сетей до эпидемиологии.
от социальных сетей до эпидемиологии.
И поскольку это затрагивает
интерпретацию изображений
интерпретацию изображений
14:50
And maybe, as it tackles problems
of scene understanding
of scene understanding
254
878906
2693
и обработку естественного языка,
14:53
and natural language processing,
255
881599
1993
14:55
to tell us something
about human cognition.
about human cognition.
256
883592
3324
возможно, мы больше узнаем
о человеческом познании.
о человеческом познании.
14:59
And the final big idea you'll have heard
257
887756
1937
Последняя важная идея:
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
наверное, хорошо, что мы
столько узнаём о человеческом мозге
столько узнаём о человеческом мозге
и получаем доступ к большим данным,
15:05
and have so much access to big data,
259
893080
1917
потому что сами по себе
15:06
because left to our own devices,
260
894997
2507
15:09
humans are fallible, we take shortcuts,
261
897504
3831
люди склонны ошибаться,
мы ищем лёгкие пути,
мы ищем лёгкие пути,
15:13
we err, we make mistakes,
262
901335
3437
мы путаемся, делаем ошибки,
15:16
we're biased, and in innumerable ways,
263
904772
3684
мы зачастую предвзяты,
и во многих отношениях
мы неверно понимаем окружающий мир.
мы неверно понимаем окружающий мир.
15:20
we get the world wrong.
264
908456
2969
15:24
I think these are all important stories,
265
912843
2949
Думаю, все эти книги очень важны,
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 мы можем многое узнать из них о том,
что значит быть человеком,
что значит быть человеком,
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 сегодня я рассказала вам иную историю.
15:35
It's a story about minds and not brains,
268
923966
3807
Историю разума, а не мозга;
15:39
and in particular, it's a story
about the kinds of computations
about the kinds of computations
269
927773
3006
историю о том, какие вычисления
может производить исключительно
только разум человека.
только разум человека.
15:42
that uniquely human minds can perform,
270
930779
2590
15:45
which involve rich, structured knowledge
and the ability to learn
and the ability to learn
271
933369
3944
Богатые, структурированные знания
и способность обучаться,
и способность обучаться,
15:49
from small amounts of data,
the evidence of just a few examples.
the evidence of just a few examples.
272
937313
5268
используя небольшие объёмы данных, —
всего пара примеров.
всего пара примеров.
По большому счёту, я рассказала вам,
как начиная с детского возраста
как начиная с детского возраста
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
16:00
and continuing out all the way
to the greatest accomplishments
to the greatest accomplishments
274
948600
4180
и вплоть до великих достижений
16:04
of our culture,
275
952780
3843
нашей культуры,
мы всё-таки понимаем мир правильно.
16:08
we get the world right.
276
956623
1997
16:12
Folks, human minds do not only learn
from small amounts of data.
from small amounts of data.
277
960433
5267
Человеческий разум не только обучается
на малом количестве информации.
на малом количестве информации.
16:18
Human minds think
of altogether new ideas.
of altogether new ideas.
278
966285
2101
В разуме человека появляются
принципиально новые идеи.
принципиально новые идеи.
16:20
Human minds generate
research and discovery,
research and discovery,
279
968746
3041
Разум человека рождает
исследования и открытия.
исследования и открытия.
16:23
and human minds generate
art and literature and poetry and theater,
art and literature and poetry and theater,
280
971787
5273
Разум человека создаёт искусство
и литературу, поэзию и театр.
и литературу, поэзию и театр.
16:29
and human minds take care of other humans:
281
977070
3760
И только разум человека
заботится о других людях:
заботится о других людях:
16:32
our old, our young, our sick.
282
980830
3427
пожилых, маленьких, больных.
16:36
We even heal them.
283
984517
2367
Мы даже можем их лечить.
16:39
In the years to come, we're going
to see technological innovations
to see technological innovations
284
987564
3103
В ближайшие годы мы увидим
новинки в области технологий,
новинки в области технологий,
16:42
beyond anything I can even envision,
285
990667
3797
которые я даже не могу представить.
16:46
but we are very unlikely
286
994464
2150
Но мы вряд ли увидим
16:48
to see anything even approximating
the computational power of a human child
the computational power of a human child
287
996614
5709
что-то хотя бы отдалённо похожее
на вычислительные способности детей
на вычислительные способности детей
16:54
in my lifetime or in yours.
288
1002323
4298
на нашем веку.
16:58
If we invest in these most powerful
learners and their development,
learners and their development,
289
1006621
5047
Если мы будем вкладывать в развитие
самых способных наших учеников —
самых способных наших учеников —
17:03
in babies and children
290
1011668
2917
в младенцев и детей,
в мам и пап,
17:06
and mothers and fathers
291
1014585
1826
в воспитательниц и учителей —
17:08
and caregivers and teachers
292
1016411
2699
17:11
the ways we invest in our other
most powerful and elegant forms
most powerful and elegant forms
293
1019110
4170
столько, сколько мы вкладываем
в самые мощные и первоклассные виды
в самые мощные и первоклассные виды
технологий, проектирования и дизайна,
17:15
of technology, engineering and design,
294
1023280
3218
мы не просто будем мечтать
о светлом будущем,
о светлом будущем,
17:18
we will not just be dreaming
of a better future,
of a better future,
295
1026498
2939
17:21
we will be planning for one.
296
1029437
2127
мы будем его строить.
Спасибо большое.
17:23
Thank you very much.
297
1031564
2345
(Аплодисменты)
17:25
(Applause)
298
1033909
3421
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 Андерсон: Спасибо, Лора.
Но у меня есть один вопрос.
Но у меня есть один вопрос.
17:34
First of all, the research is insane.
300
1042236
2359
Во-первых, такое исследование —
это что-то с чем-то.
это что-то с чем-то.
17:36
I mean, who would design
an experiment like that? (Laughter)
an experiment like that? (Laughter)
301
1044595
3725
Кому придёт в голову
провести такой опыт? (Смех)
провести такой опыт? (Смех)
Я уже несколько раз его видел,
17:41
I've seen that a couple of times,
302
1049150
1790
и, честно говоря, до сих пор
не могу поверить, что так бывает.
не могу поверить, что так бывает.
17:42
and I still don't honestly believe
that that can truly be happening,
that that can truly be happening,
303
1050940
3222
17:46
but other people have done
similar experiments; it checks out.
similar experiments; it checks out.
304
1054162
3158
Но и другие учёные провели
те же опыты — всё сходится.
те же опыты — всё сходится.
Дети действительно гениальны.
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: В наших опытах они
поистине производят впечатление,
поистине производят впечатление,
а представьте, каковы они в обычной жизни.
17:53
but think about what they
look like in real life, right?
look like in real life, right?
307
1061960
2652
Всё начинается с младенца.
17:56
It starts out as a baby.
308
1064612
1150
А 18 месяцев спустя, они уже говорят,
17:57
Eighteen months later,
it's talking to you,
it's talking to you,
309
1065762
2007
и их первые слова не «утка» или «мяч»,
17:59
and babies' first words aren't just
things like balls and ducks,
things like balls and ducks,
310
1067769
3041
а «Где все?», выражающее
потерю близких из вида,
потерю близких из вида,
18:02
they're things like "all gone,"
which refer to disappearance,
which refer to disappearance,
311
1070810
2881
или «Ой», означающее
непреднамеренное действие.
непреднамеренное действие.
18:05
or "uh-oh," which refer
to unintentional actions.
to unintentional actions.
312
1073691
2283
Дети должны быть гениальными.
18:07
It has to be that powerful.
313
1075974
1562
Куда гениальнее, чем то, что я показала.
18:09
It has to be much more powerful
than anything I showed you.
than anything I showed you.
314
1077536
2775
Они пытаются понять целый мир.
18:12
They're figuring out the entire world.
315
1080311
1974
Четырёхлетний ребёнок уже может
говорить с вами о чём угодно.
говорить с вами о чём угодно.
18:14
A four-year-old can talk to you
about almost anything.
about almost anything.
316
1082285
3144
(Аплодисменты)
18:17
(Applause)
317
1085429
1601
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: Если я правильно понял,
одна из озвученных вами идей в том,
одна из озвученных вами идей в том,
18:22
we've been through these years
where there's all this talk
where there's all this talk
319
1090444
2754
что все эти годы мы говорили о мозге,
18:25
of how quirky and buggy our minds are,
320
1093198
1932
какой он причудливый и странный,
а поведенческая экономика
и многочисленные теории считают,
и многочисленные теории считают,
18:27
that behavioral economics
and the whole theories behind that
and the whole theories behind that
321
1095130
2867
18:29
that we're not rational agents.
322
1097997
1603
что мы не рациональны.
18:31
You're really saying that the bigger
story is how extraordinary,
story is how extraordinary,
323
1099600
4216
Вы говорите, что суть в том,
насколько разум удивителен
насколько разум удивителен
18:35
and there really is genius there
that is underappreciated.
that is underappreciated.
324
1103816
4944
и что в нём скрыт недооценённый гений.
18:40
LS: One of my favorite
quotes in psychology
quotes in psychology
325
1108760
2070
ЛШ: Одна из моих
любимых цитат в психологии
любимых цитат в психологии
принадлежит социальному психологу
Соломону Ашу.
Соломону Ашу.
18:42
comes from the social
psychologist Solomon Asch,
psychologist Solomon Asch,
326
1110830
2290
Он сказал: «Основная задача
психологии в том,
психологии в том,
18:45
and he said the fundamental task
of psychology is to remove
of psychology is to remove
327
1113120
2807
чтобы снять завесу очевидности
с того, что нас окружает».
с того, что нас окружает».
18:47
the veil of self-evidence from things.
328
1115927
2626
18:50
There are orders of magnitude
more decisions you make every day
more decisions you make every day
329
1118553
4551
Каждый день мы принимаем
на порядок больше решений,
на порядок больше решений,
дающих верное представление о мире.
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
Мы знаем вещи и их свойства,
18:58
You know them when they're occluded.
You know them in the dark.
You know them in the dark.
332
1126583
3029
узнаём их даже в темноте.
Мы ходим по комнатам.
19:01
You can walk through rooms.
333
1129612
1308
Знаем, что думают окружающие.
Мы говорим с ними.
Мы говорим с ними.
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
Ориентируемся в пространстве.
Умеем считать.
Умеем считать.
19:06
You can navigate space.
You know about numbers.
You know about numbers.
335
1134452
2230
Понимаем причинно-следственные связи
и что хорошо, что плохо.
и что хорошо, что плохо.
19:08
You know causal relationships.
You know about moral reasoning.
You know about moral reasoning.
336
1136682
3022
Это происходит без всяких усилий
и остаётся незамеченным.
и остаётся незамеченным.
19:11
You do this effortlessly,
so we don't see it,
so we don't see it,
337
1139704
2356
Но именно так
мы правильно понимаем мир,
мы правильно понимаем мир,
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 это удивительное достижение,
которое трудно постичь.
которое трудно постичь.
19:16
and very difficult-to-understand
accomplishment.
accomplishment.
339
1144972
2318
КА: Я подозреваю,
что среди наших зрителей
что среди наших зрителей
19:19
CA: I suspect there are people
in the audience who have
in the audience who have
340
1147290
2628
есть те, кто верит
в технологический прогресс,
в технологический прогресс,
19:21
this view of accelerating
technological power
technological power
341
1149918
2238
кто может не разделять ваше утверждение,
19:24
who might dispute your statement
that never in our lifetimes
that never in our lifetimes
342
1152156
2958
что на нашем веку компьютеры не достигнут
уровня развития трёхлетнего ребёнка.
уровня развития трёхлетнего ребёнка.
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, очевидно, в любом случае
19:29
but what's clear is that in any scenario,
344
1157732
3248
компьютерам есть чему поучиться у малышей.
19:32
our machines have so much to learn
from our toddlers.
from our toddlers.
345
1160980
3770
ЛШ: Да, согласна. У вас будут выступать
люди, занимающиеся машинным обучением.
люди, занимающиеся машинным обучением.
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
Никогда не держите пари
против младенцев, шимпанзе
против младенцев, шимпанзе
19:45
or technology as a matter of practice,
348
1173649
3645
или технологий, говорю из опыта.
19:49
but it's not just
a difference in quantity,
a difference in quantity,
349
1177294
4528
Тут разница не в количестве,
19:53
it's a difference in kind.
350
1181822
1764
а в роде деятельности.
19:55
We have incredibly powerful computers,
351
1183586
2160
У нас есть невероятные компьютеры,
19:57
and they do do amazingly
sophisticated things,
sophisticated things,
352
1185746
2391
которые выполняют
удивительно сложные операции
удивительно сложные операции
20:00
often with very big amounts of data.
353
1188137
3204
с огромным количеством данных.
Но человеческий разум
делает нечто совершенно другое.
делает нечто совершенно другое.
20:03
Human minds do, I think,
something quite different,
something quite different,
354
1191341
2607
И мне кажется, что именно природа
человеческого знания с её структурой
человеческого знания с её структурой
20:05
and I think it's the structured,
hierarchical nature of human knowledge
hierarchical nature of human knowledge
355
1193948
3895
20:09
that remains a real challenge.
356
1197843
2032
является главным отличием.
20:11
CA: Laura Schulz, wonderful
food for thought. Thank you so much.
food for thought. Thank you so much.
357
1199875
3061
КА: Лора Шульц. Отличная пища
для размышлений. Спасибо большое.
для размышлений. Спасибо большое.
ЛШ: Спасибо.
(Аплодисменты)
(Аплодисменты)
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