TEDGlobal 2011
Alison Gopnik: What do babies think?
Елісон Гопнік: Про що думають малюки?
Filmed:
Readability: 3.4
4,341,974 views
"Немовлята та менші діти подібні до відділу розвитку і дослідження людського виду", каже психолог Елісон Гопнік. Її дослідження відкривають складну розвідувальну роботу та низку висновків, що насправді провадять малюки, доки вони бавляться.
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
Що відбувається
00:17
in this baby's mind?
1
2000
2000
в свідомості цієї дитини?
00:19
If you'd asked people this 30 years ago,
2
4000
2000
Якби ви запитали про це 30 років тому,
00:21
most people, including psychologists,
3
6000
2000
- більшість людей, включно з психологами,
00:23
would have said that this baby was irrational,
4
8000
3000
сказали-б, що це маля ірраціональне,
00:26
illogical, egocentric --
5
11000
2000
нелогічне, егоцентричне -
00:28
that he couldn't take the perspective of another person
6
13000
2000
що воно не здатне поставити себе на місце іншої людини
00:30
or understand cause and effect.
7
15000
2000
або зрозуміти причину та наслідок.
00:32
In the last 20 years,
8
17000
2000
За останні 20 років
00:34
developmental science has completely overturned that picture.
9
19000
3000
вчення про розвиток повністю перекреслило цю картину.
00:37
So in some ways,
10
22000
2000
Тож певною мірою
00:39
we think that this baby's thinking
11
24000
2000
ми вважаємо, що мислення цієї дитини
00:41
is like the thinking of the most brilliant scientists.
12
26000
4000
подібне до того, як думають найбільш блискучі науковці.
00:45
Let me give you just one example of this.
13
30000
2000
Дозвольте мені надати вам лише один приклад цього.
00:47
One thing that this baby could be thinking about,
14
32000
3000
- Одна річ, про яку може думати ця дитина,
00:50
that could be going on in his mind,
15
35000
2000
чим може бути зайнятий її розум -
00:52
is trying to figure out
16
37000
2000
то це намаганням з'ясувати,
00:54
what's going on in the mind of that other baby.
17
39000
3000
що має на думці інше дитя.
00:57
After all, one of the things that's hardest for all of us to do
18
42000
3000
Зрештою, одна з найбільш складних для всіх нас речей
01:00
is to figure out what other people are thinking and feeling.
19
45000
3000
це з`ясувати, що інші люди думають і відчувають.
01:03
And maybe the hardest thing of all
20
48000
2000
І можливо найтяжче,
01:05
is to figure out that what other people think and feel
21
50000
3000
це усвідомити, що те, що інші думають та відчувають,
01:08
isn't actually exactly like what we think and feel.
22
53000
2000
не зовсім подібне до того, як ми думаємо та відчуваємо.
01:10
Anyone who's followed politics can testify
23
55000
2000
Будь-хто, слідкуючи за політиками може засвідчити
01:12
to how hard that is for some people to get.
24
57000
3000
як тяжко це розуміння дається певним людям.
01:15
We wanted to know
25
60000
2000
Ми хотіли дізнатися
01:17
if babies and young children
26
62000
2000
чи немовлята й маленькі діти
01:19
could understand this really profound thing about other people.
27
64000
3000
можуть розуміти ці дійсно глибокі речі стосовно інших людей.
01:22
Now the question is: How could we ask them?
28
67000
2000
Тепер питання: як ми могли б розпитати їх?
01:24
Babies, after all, can't talk,
29
69000
2000
Діти, зрештою, не можуть говорити,
01:26
and if you ask a three year-old
30
71000
2000
і якщо ви попросите трирічне маля
01:28
to tell you what he thinks,
31
73000
2000
розповісти вам, що воно думає,
01:30
what you'll get is a beautiful stream of consciousness monologue
32
75000
3000
що ви отримаєте - то це прекрасний монолог потоку свідомості,
01:33
about ponies and birthdays and things like that.
33
78000
3000
про поні, дні народження й подібні речі.
01:36
So how do we actually ask them the question?
34
81000
3000
То як ми насправді розпитаємо їх?
01:39
Well it turns out that the secret was broccoli.
35
84000
3000
Тож... вивилося, що секретом була брокколі.
01:42
What we did -- Betty Rapacholi, who was one of my students, and I --
36
87000
4000
Ось що ми зробили - Бетті Рапачолі, що була однією з моїх студентів, та я -
01:46
was actually to give the babies two bowls of food:
37
91000
3000
власне, ми давали малюкам дві миски їжі:
01:49
one bowl of raw broccoli
38
94000
2000
одну миску сирої брокколі
01:51
and one bowl of delicious goldfish crackers.
39
96000
3000
і одну миску смачних крекерів - золотих рибок.
01:54
Now all of the babies, even in Berkley,
40
99000
3000
Нині всі діти, навіть з Берклі,
01:57
like the crackers and don't like the raw broccoli.
41
102000
3000
люблять крекери і не люблять сирої брокколі.
02:00
(Laughter)
42
105000
2000
(Сміх)
02:02
But then what Betty did
43
107000
2000
Але що ж робила Бетті
02:04
was to take a little taste of food from each bowl.
44
109000
3000
- вона трохи куштувала з кожної миски.
02:07
And she would act as if she liked it or she didn't.
45
112000
2000
І вона вдавала, ніби їй смакувало чи ні.
02:09
So half the time, she acted
46
114000
2000
Тож половину часу вона вдавала
02:11
as if she liked the crackers and didn't like the broccoli --
47
116000
2000
наче їй подобались крекери і не подобалась брокколі -
02:13
just like a baby and any other sane person.
48
118000
3000
так само, як малюкам, і будь-який інший адекватній людині.
02:16
But half the time,
49
121000
2000
Але в половині випадків,
02:18
what she would do is take a little bit of the broccoli
50
123000
2000
вона брала малий шматочок брокколі
02:20
and go, "Mmmmm, broccoli.
51
125000
3000
й починала "М-м-м-м-м, брокколі.
02:23
I tasted the broccoli. Mmmmm."
52
128000
3000
Я ласую броколі. М-м-м-м-м ".
02:26
And then she would take a little bit of the crackers,
53
131000
2000
І тоді вона брала трохи крекерів,
02:28
and she'd go, "Eww, yuck, crackers.
54
133000
4000
й "Юууу, фу, крекери.
02:32
I tasted the crackers. Eww, yuck."
55
137000
3000
Я спробувала крекери. Ой фу... ".
02:35
So she'd act as if what she wanted
56
140000
2000
Тож вона поводилась так, ніби вона хотіла
02:37
was just the opposite of what the babies wanted.
57
142000
3000
просто протилежне тому, чого хотіли діти.
02:40
We did this with 15 and 18 month-old babies.
58
145000
2000
Ми зробили це з п`ятнадцятимісячними та півторарічними немовлятами.
02:42
And then she would simply put her hand out and say,
59
147000
3000
А потім вона просто виставляла долоню й казала:
02:45
"Can you give me some?"
60
150000
2000
- "Можеш дати мені трохи?"
02:47
So the question is: What would the baby give her,
61
152000
2000
Отже питання: Що ж їй давали малята,
02:49
what they liked or what she liked?
62
154000
2000
- те, що подобалося їм, чи те, що любила вона?
02:51
And the remarkable thing was that 18 month-old babies,
63
156000
3000
І дивовижно те, що півторарічні мацьопи,
02:54
just barely walking and talking,
64
159000
2000
що заледве ходять й говорять,
02:56
would give her the crackers if she liked the crackers,
65
161000
3000
давали їй крекери, якщо їй подобались крекери,
02:59
but they would give her the broccoli if she liked the broccoli.
66
164000
3000
але вони давали їй брокколі, коли вона вподобала брокколі.
03:02
On the other hand,
67
167000
2000
З іншого боку,
03:04
15 month-olds would stare at her for a long time
68
169000
2000
п`ятнадцятимісячні діти довго витріщались на неї,
03:06
if she acted as if she liked the broccoli,
69
171000
2000
якщо вона поводилась, ніби їй подобається брокколі,
03:08
like they couldn't figure this out.
70
173000
3000
наче вони не могли цього збагнути.
03:11
But then after they stared for a long time,
71
176000
2000
Але після того тривалого спостереження,
03:13
they would just give her the crackers,
72
178000
2000
вони просто давали їй крекери,
03:15
what they thought everybody must like.
73
180000
2000
- те, що, вони гадали - всі мають любити.
03:17
So there are two really remarkable things about this.
74
182000
3000
В цьому насправді є дві визначні речі.
03:20
The first one is that these little 18 month-old babies
75
185000
3000
Перша, що ці маленькі півторарічні немовлята
03:23
have already discovered
76
188000
2000
вже відкрили для себе
03:25
this really profound fact about human nature,
77
190000
2000
цей дійсно глибокий факт, про людську природу,
03:27
that we don't always want the same thing.
78
192000
2000
що ми не завжди хочемо те саме.
03:29
And what's more, they felt that they should actually do things
79
194000
2000
І більше того - вони відчували, що мають намагатись
03:31
to help other people get what they wanted.
80
196000
3000
допомогти іншим одержати те, що вони хочуть.
03:34
Even more remarkably though,
81
199000
2000
Хоча навіть більш дивним
03:36
the fact that 15 month-olds didn't do this
82
201000
3000
враховуючи той факт, що п`ятнадцятимісячні діти не робили цього
03:39
suggests that these 18 month-olds had learned
83
204000
3000
є припущення, що ці півторарічні малюки вивчили
03:42
this deep, profound fact about human nature
84
207000
3000
цей глибокий, складний факт про людську природу
03:45
in the three months from when they were 15 months old.
85
210000
3000
протягом трьох місяців, відколи їм було 15 місяців.
03:48
So children both know more and learn more
86
213000
2000
Тож діти знають більше й навчаються більшому,
03:50
than we ever would have thought.
87
215000
2000
ніж ми могли-б собі уявити.
03:52
And this is just one of hundreds and hundreds of studies over the last 20 years
88
217000
4000
І це тільки одне з сотень та сотень досліджень за останні 20 років,
03:56
that's actually demonstrated it.
89
221000
2000
що насправді це продемонстрували.
03:58
The question you might ask though is:
90
223000
2000
Питання, що це може у вас викликати:
04:00
Why do children learn so much?
91
225000
3000
- Чому діти вчаться так багато?
04:03
And how is it possible for them to learn so much
92
228000
2000
І як це можливо, що вони вивчають так багато,
04:05
in such a short time?
93
230000
2000
в такі короткі строки?
04:07
I mean, after all, if you look at babies superficially,
94
232000
2000
Я маю на увазі, зрештою, якщо ви подивитеся на дітей поверхнево,
04:09
they seem pretty useless.
95
234000
2000
- вони, здаються, доволі безпорадними
04:11
And actually in many ways, they're worse than useless,
96
236000
3000
Направду у багатьох випадках вони навіть гірше, ніж беспорадні,
04:14
because we have to put so much time and energy
97
239000
2000
тому що ми мусимо вкладати стільки часу та енергії
04:16
into just keeping them alive.
98
241000
2000
просто в збереження їхніх життів.
04:18
But if we turn to evolution
99
243000
2000
Але якщо ми звернемося до еволюції
04:20
for an answer to this puzzle
100
245000
2000
для відповіді на цю загадку
04:22
of why we spend so much time
101
247000
2000
про те, чому ми витрачаємо стільки часу
04:24
taking care of useless babies,
102
249000
3000
турбуючись про безпомічних дітей,
04:27
it turns out that there's actually an answer.
103
252000
3000
- виявляється, що там насправді є відповідь.
04:30
If we look across many, many different species of animals,
104
255000
3000
Якщо ми передивимось багато, багато різних видів тварин,
04:33
not just us primates,
105
258000
2000
не лише нас, приматів,
04:35
but also including other mammals, birds,
106
260000
2000
але і в тому числі інших ссавців, птахів,
04:37
even marsupials
107
262000
2000
навіть сумчастих
04:39
like kangaroos and wombats,
108
264000
2000
як кенгуру й вомбатів,
04:41
it turns out that there's a relationship
109
266000
2000
- виявиться, що існує взаємозв'язок
04:43
between how long a childhood a species has
110
268000
4000
між тим, як довго триває дитинство в цих видах
04:47
and how big their brains are compared to their bodies
111
272000
4000
й тим, наскільки великий їх мозок в порівнянні з їх тілами,
04:51
and how smart and flexible they are.
112
276000
2000
і якими розумними та гнучкими вони є.
04:53
And sort of the posterbirds for this idea are the birds up there.
113
278000
3000
І свого роду ілюстраціями цієї ідеї є он ті птахи.
04:56
On one side
114
281000
2000
З одного боку,
04:58
is a New Caledonian crow.
115
283000
2000
Ново-Каледонський ворон.
05:00
And crows and other corvidae, ravens, rooks and so forth,
116
285000
3000
І ворони та інших воронові, круки, граки і т.д.,
05:03
are incredibly smart birds.
117
288000
2000
- неймовірно розумні птахи.
05:05
They're as smart as chimpanzees in some respects.
118
290000
3000
Вони розумні, як шимпанзе в певних випадках.
05:08
And this is a bird on the cover of science
119
293000
2000
І це птах на обкладинці Science,
05:10
who's learned how to use a tool to get food.
120
295000
3000
навчений послуговуватись знаряддям для видобутку їжі.
05:13
On the other hand,
121
298000
2000
З іншого боку,
05:15
we have our friend the domestic chicken.
122
300000
2000
ми маємо нашого друга - свійську курку.
05:17
And chickens and ducks and geese and turkeys
123
302000
3000
І курей, і качок, і гусей й індиків,
05:20
are basically as dumb as dumps.
124
305000
2000
що здебільшого тупі як колоди.
05:22
So they're very, very good at pecking for grain,
125
307000
3000
Вони дуже, дуже вправні в клюванні зерна,
05:25
and they're not much good at doing anything else.
126
310000
3000
і не дуже здібні до будь-чого іншого.
05:28
Well it turns out that the babies,
127
313000
2000
Тож виявляється, що діти
05:30
the New Caledonian crow babies, are fledglings.
128
315000
2000
Ново-Каледонської ворони лишаються пташенятами,
05:32
They depend on their moms
129
317000
2000
залежать від своїх мам,
05:34
to drop worms in their little open mouths
130
319000
3000
що кидають черв'ячків в їхні маленькі відкриті клюви
05:37
for as long as two years,
131
322000
2000
протягом двох років,
05:39
which is a really long time in the life of a bird.
132
324000
2000
що є дійсно довгим часом, у вимірах тривалості пташиного життя.
05:41
Whereas the chickens are actually mature
133
326000
2000
Тоді як курчата насправді дозрівають
05:43
within a couple of months.
134
328000
2000
протягом кількох місяців.
05:45
So childhood is the reason
135
330000
3000
Відтак дитинство є причиною,
05:48
why the crows end up on the cover of Science
136
333000
2000
чому ворони в кінцевому підсумку на обкладинці наукового журналу
05:50
and the chickens end up in the soup pot.
137
335000
2000
а кури потрапляють в каструлю супу.
05:52
There's something about that long childhood
138
337000
3000
Є щось в цьому тривалому дитинстві,
05:55
that seems to be connected
139
340000
2000
що, здається, пов'язане
05:57
to knowledge and learning.
140
342000
2000
зі знанням і навчанням.
05:59
Well what kind of explanation could we have for this?
141
344000
3000
Яке ж пояснення цьому в нас може бути?
06:02
Well some animals, like the chicken,
142
347000
3000
Певні тварини, як курка,
06:05
seem to be beautifully suited
143
350000
2000
здається - чудово підходять
06:07
to doing just one thing very well.
144
352000
2000
для дуже доброго виконання однієї речі.
06:09
So they seem to be beautifully suited
145
354000
3000
Видається вони чудово пристосовані
06:12
to pecking grain in one environment.
146
357000
2000
до клювання зерна в одному середовищі.
06:14
Other creatures, like the crows,
147
359000
2000
Інші створіння, як ворони,
06:16
aren't very good at doing anything in particular,
148
361000
2000
не дуже вправні в чомусь конкретному,
06:18
but they're extremely good
149
363000
2000
але вони дуже здібні
06:20
at learning about laws of different environments.
150
365000
2000
до вивчення законів різних середовищ.
06:22
And of course, we human beings
151
367000
2000
І, звичайно, ми, людські істоти
06:24
are way out on the end of the distribution like the crows.
152
369000
3000
- зовсім з іншого боку цього розподілу, як ворони.
06:27
We have bigger brains relative to our bodies
153
372000
2000
Ми маємо значно більший мозок, порівняно з нашими тілами,
06:29
by far than any other animal.
154
374000
2000
аніж будь-яка інше тварина.
06:31
We're smarter, we're more flexible,
155
376000
2000
Ми розумніші, ми більш гнучкі,
06:33
we can learn more,
156
378000
2000
ми можемо вивчати більше,
06:35
we survive in more different environments,
157
380000
2000
ми виживаємо в більш різноманітних середовищах,
06:37
we migrated to cover the world and even go to outer space.
158
382000
3000
ми охопили цілий світ мігруючи і навіть бували в космосі.
06:40
And our babies and children are dependent on us
159
385000
3000
І наші малята й діти залежать від нас
06:43
for much longer than the babies of any other species.
160
388000
3000
значно довше, ніж діти будь-яких інших видів.
06:46
My son is 23.
161
391000
2000
Моєму синові 23.
06:48
(Laughter)
162
393000
2000
(Сміх)
06:50
And at least until they're 23,
163
395000
2000
Й принаймні доки їм не виповниться 23
06:52
we're still popping those worms
164
397000
2000
ми продовжуємо закидати тих черв'ячків
06:54
into those little open mouths.
165
399000
3000
в ті маленькі відкриті роти.
06:57
All right, why would we see this correlation?
166
402000
3000
Добре, чому ми бачимо такий взаємозв'язок?
07:00
Well an idea is that that strategy, that learning strategy,
167
405000
4000
Ну ідея полягає в тому, що стратегія, ця стратегія навчання,
07:04
is an extremely powerful, great strategy for getting on in the world,
168
409000
3000
є надзвичайно потужною, могутньою стратегію для існування в світі,
07:07
but it has one big disadvantage.
169
412000
2000
але вона має один великий недолік.
07:09
And that one big disadvantage
170
414000
2000
І той великий недолік
07:11
is that, until you actually do all that learning,
171
416000
3000
- що, доки ви власне провадите все те вивчення,
07:14
you're going to be helpless.
172
419000
2000
- ви лишатиметесь безпорадними.
07:16
So you don't want to have the mastodon charging at you
173
421000
3000
Тож ви б не хотіли, доки вас атакує мастодонт
07:19
and be saying to yourself,
174
424000
2000
- промовляти до себе,
07:21
"A slingshot or maybe a spear might work. Which would actually be better?"
175
426000
4000
"Рогатка або... - може, спис може спрацювати. Що б насправді було краще?"
07:25
You want to know all that
176
430000
2000
Ви хочете вже знати все це,
07:27
before the mastodons actually show up.
177
432000
2000
допоки мастодонти насправді вам зустрінуться.
07:29
And the way the evolutions seems to have solved that problem
178
434000
3000
І спосіб, в який, схоже, еволюція вирішила цю проблему
07:32
is with a kind of division of labor.
179
437000
2000
є свого роду розподіл роботи.
07:34
So the idea is that we have this early period when we're completely protected.
180
439000
3000
Таким чином, ідея полягає в тому, що ми маємо цей ранній період, коли ми повністю захищені.
07:37
We don't have to do anything. All we have to do is learn.
181
442000
3000
Ми не мусимо робити нічого. Все, що ми маємо робити - це вчитися.
07:40
And then as adults,
182
445000
2000
І тоді, як дорослі,
07:42
we can take all those things that we learned when we were babies and children
183
447000
3000
ми можемо взяти все те, що ми дізналися, доки були немовлятами й дітьми
07:45
and actually put them to work to do things out there in the world.
184
450000
3000
і, власне, задіяти ці знання, щоб робити щось там, у світі.
07:48
So one way of thinking about it
185
453000
2000
Тож один спосіб сприймати це
07:50
is that babies and young children
186
455000
2000
- думати, що немовлята і маленькі діти
07:52
are like the research and development division of the human species.
187
457000
3000
щось на кшталт відділу дослідження й розвитку людського виду.
07:55
So they're the protected blue sky guys
188
460000
3000
Тож вони захищені мрійники, що літають в хмарах,
07:58
who just have to go out and learn and have good ideas,
189
463000
2000
що просто мусять вийти і вчитися і мати хороші ідеї,
08:00
and we're production and marketing.
190
465000
2000
а ми - департамент виробництва та маркетингу.
08:02
We have to take all those ideas
191
467000
2000
Ми повинні взяти всі ці ідеї
08:04
that we learned when we were children
192
469000
2000
що ми вивчили, коли ми були дітьми
08:06
and actually put them to use.
193
471000
2000
й на практиці застосувати їх.
08:08
Another way of thinking about it
194
473000
2000
Інший спосіб думати про це такий:
08:10
is instead of thinking of babies and children
195
475000
2000
замість того, щоб вважати немовлят і дітей
08:12
as being like defective grownups,
196
477000
2000
неповноцінними дорослими,
08:14
we should think about them
197
479000
2000
ми маємо думати про них
08:16
as being a different developmental stage of the same species --
198
481000
2000
як про іншу стадію розвитку того самого виду -
08:18
kind of like caterpillars and butterflies --
199
483000
3000
наче гусені та метелики -
08:21
except that they're actually the brilliant butterflies
200
486000
2000
за тим виключенням, що це вони, насправді, блискучі метелики
08:23
who are flitting around the garden and exploring,
201
488000
3000
що пурхають навколо саду та досліджують,
08:26
and we're the caterpillars
202
491000
2000
а ми - гусені,
08:28
who are inching along our narrow, grownup, adult path.
203
493000
3000
що поволі повзуть своїм вузьким, дорослим, зрілим шляхом.
08:31
If this is true, if these babies are designed to learn --
204
496000
3000
Якщо це правда, якщо ці діти призначені, щоб вчитися -
08:34
and this evolutionary story would say children are for learning,
205
499000
3000
а ця еволюційна історія свідчить, що діти для навчання,
08:37
that's what they're for --
206
502000
2000
це те, для чого вони створені -
08:39
we might expect
207
504000
2000
то ми можемо розраховувати,
08:41
that they would have really powerful learning mechanisms.
208
506000
2000
що вони мають дійсно потужні механізми вивчення.
08:43
And in fact, the baby's brain
209
508000
3000
І справді, мозок дитини
08:46
seems to be the most powerful learning computer
210
511000
2000
видається найпотужнішим комп'ютером що навчається
08:48
on the planet.
211
513000
2000
на планеті.
08:50
But real computers are actually getting to be a lot better.
212
515000
3000
Але справжні комп'ютери, направду стають набагато краще.
08:53
And there's been a revolution
213
518000
2000
Й відбулася революція
08:55
in our understanding of machine learning recently.
214
520000
2000
у нашому розумінні навчання машин, останнім часом.
08:57
And it all depends on the ideas of this guy,
215
522000
3000
І все це базується на ідеях цього хлопця,
09:00
the Reverend Thomas Bayes,
216
525000
2000
превелебного Томаса Байєса,
09:02
who was a statistician and mathematician in the 18th century.
217
527000
3000
що був статистиком і математиком, в 18-му столітті.
09:05
And essentially what Bayes did
218
530000
3000
І по суті, що зробив Байєс
09:08
was to provide a mathematical way
219
533000
2000
це впровадив математичний спосіб
09:10
using probability theory
220
535000
2000
використовуючи теорію ймовірності
09:12
to characterize, describe,
221
537000
2000
щоб схарактеризувати, описати
09:14
the way that scientists find out about the world.
222
539000
2000
спосіб, в який вчені дізнаються про світ.
09:16
So what scientists do
223
541000
2000
Тож ось що роблять вчені
09:18
is they have a hypothesis that they think might be likely to start with.
224
543000
3000
вони мають гіпотезу, з якої, вони гадають, варто почати.
09:21
They go out and test it against the evidence.
225
546000
2000
Вони виходять й тестують її на практиці.
09:23
The evidence makes them change that hypothesis.
226
548000
2000
Результати спричиняють зміну тієї гіпотези.
09:25
Then they test that new hypothesis
227
550000
2000
Потім вони перевіряютьцю нову гіпотезу
09:27
and so on and so forth.
228
552000
2000
і так далі і так далі.
09:29
And what Bayes showed was a mathematical way that you could do that.
229
554000
3000
І Байес продемонстрував математичний спосіб, в який ви могли-б це робити.
09:32
And that mathematics is at the core
230
557000
2000
Ті розрахунки лежать в основі
09:34
of the best machine learning programs that we have now.
231
559000
2000
кращих програм машинного навчання, які ми маємо зараз.
09:36
And some 10 years ago,
232
561000
2000
І близько 10 років тому,
09:38
I suggested that babies might be doing the same thing.
233
563000
4000
я припустила, що діти можливо роблять те саме.
09:42
So if you want to know what's going on
234
567000
2000
Тож якщо ви хочете знати, що відбувається
09:44
underneath those beautiful brown eyes,
235
569000
2000
за цими красивими каріми очима,
09:46
I think it actually looks something like this.
236
571000
2000
- гадаю, це насправді виглядає приблизно так:
09:48
This is Reverend Bayes's notebook.
237
573000
2000
Це записник превелебного Байеса.
09:50
So I think those babies are actually making complicated calculations
238
575000
3000
Тож я думаю, що ці діти насправді роблять складні розрахунки
09:53
with conditional probabilities that they're revising
239
578000
3000
умовної ймовірності того, що вони розглядають,
09:56
to figure out how the world works.
240
581000
2000
щоб з'ясувати, як влаштовано світ.
09:58
All right, now that might seem like an even taller order to actually demonstrate.
241
583000
4000
Гаразд, тепер це, може видатись ще складнішою задачею - насправді це продемонструвати.
10:02
Because after all, if you ask even grownups about statistics,
242
587000
2000
Бо врешті-решт, якщо ви навіть дорослих запитуєте про статистику,
10:04
they look extremely stupid.
243
589000
2000
вони виглядають вийнятково дурними.
10:06
How could it be that children are doing statistics?
244
591000
3000
Як таке можливо, щоб діти збирали статистику?
10:09
So to test this we used a machine that we have
245
594000
2000
Таким чином, щоб перевірити це, ми використали машину, що ми маємо
10:11
called the Blicket Detector.
246
596000
2000
називається Blicket Detector.
10:13
This is a box that lights up and plays music
247
598000
2000
Це коробка, що підсвічується й програє музику
10:15
when you put some things on it and not others.
248
600000
3000
коли ви вставляєте на ньому певні речі, а не інші.
10:18
And using this very simple machine,
249
603000
2000
І, використовуючи цю дуже просту машину,
10:20
my lab and others have done dozens of studies
250
605000
2000
моя лабораторія та інші зробили десятки досліджень
10:22
showing just how good babies are
251
607000
2000
демонструючи, якими вправними є діти
10:24
at learning about the world.
252
609000
2000
у вивченні світу.
10:26
Let me mention just one
253
611000
2000
Дозвольте мені згадати лише одне,
10:28
that we did with Tumar Kushner, my student.
254
613000
2000
що ми зробили з Тумар Кушнер, моєю студенткою.
10:30
If I showed you this detector,
255
615000
2000
Якби я показала вам цей детектор,
10:32
you would be likely to think to begin with
256
617000
2000
ви були-б схильні вирішити спочатку,
10:34
that the way to make the detector go
257
619000
2000
що спосіб, в який запускається детектор
10:36
would be to put a block on top of the detector.
258
621000
3000
- це розмістити блок згори детектора.
10:39
But actually, this detector
259
624000
2000
Проте насправді, цей детектор
10:41
works in a bit of a strange way.
260
626000
2000
працює в трохи дивний спосіб.
10:43
Because if you wave a block over the top of the detector,
261
628000
3000
Оскільки якщо ви помахаєте блоком понад детектором,
10:46
something you wouldn't ever think of to begin with,
262
631000
3000
- щось, з чого вам ніколи-б не спало на думку розпочати,
10:49
the detector will actually activate two out of three times.
263
634000
3000
- детектор, насправді, активовується в двох з трьох випадків.
10:52
Whereas, if you do the likely thing, put the block on the detector,
264
637000
3000
Водночас, коли ви вчините вірогідно, поставивши блок на детектор,
10:55
it will only activate two out of six times.
265
640000
4000
- він активується лише у двох випадках, з шести.
10:59
So the unlikely hypothesis
266
644000
2000
Так малоймовірна гіпотеза
11:01
actually has stronger evidence.
267
646000
2000
насправді має вагомі докази.
11:03
It looks as if the waving
268
648000
2000
Схоже на те, що помахування
11:05
is a more effective strategy than the other strategy.
269
650000
2000
є більш ефективною стратегією, ніж інші стратегії.
11:07
So we did just this; we gave four year-olds this pattern of evidence,
270
652000
3000
Тож ми зробили тільки це - ми дали чотиринічним цей наочний зразок,
11:10
and we just asked them to make it go.
271
655000
2000
і ми просто попросили їх змусити це запрацювати.
11:12
And sure enough, the four year-olds used the evidence
272
657000
3000
І дійсно, чотирирічні знімали показання,
11:15
to wave the object on top of the detector.
273
660000
3000
й вимахували об'єктом понад детектором.
11:18
Now there are two things that are really interesting about this.
274
663000
3000
Тож є дві речі, що дійсно цікаві в цьому.
11:21
The first one is, again, remember, these are four year-olds.
275
666000
3000
Перша, знову ж, пам'ятайте, що це чотирирічки.
11:24
They're just learning how to count.
276
669000
2000
Вони лише вчаться рахувати.
11:26
But unconsciously,
277
671000
2000
Але несвідомо,
11:28
they're doing these quite complicated calculations
278
673000
2000
вони роблять ці доволі складні підрахунки,
11:30
that will give them a conditional probability measure.
279
675000
3000
що дають їм вимірювання умовної ймовірності.
11:33
And the other interesting thing
280
678000
2000
А інша цікава річ
11:35
is that they're using that evidence
281
680000
2000
це те, що вони використовують, ті твердження,
11:37
to get to an idea, get to a hypothesis about the world,
282
682000
3000
щоб отримати уявлення, отримати гіпотезу про світ,
11:40
that seems very unlikely to begin with.
283
685000
3000
що на перший погляд здається неможливим.
11:43
And in studies we've just been doing in my lab, similar studies,
284
688000
3000
І в дослідженнях, ми нещодавно проводили в моїй лабораторії аналогічні дослідження,
11:46
we've show that four year-olds are actually better
285
691000
2000
ми продемонстрували, що чотирирічні насправді вправніші
11:48
at finding out an unlikely hypothesis
286
693000
3000
в пошуку малоймовірних гіпотез,
11:51
than adults are when we give them exactly the same task.
287
696000
3000
ніж дорослі, коли ми ставимо їм однакове завдання.
11:54
So in these circumstances,
288
699000
2000
Таким чином, за цих обставин,
11:56
the children are using statistics to find out about the world,
289
701000
3000
- діти використовують статистику, щоб дізнаватись про світ,
11:59
but after all, scientists also do experiments,
290
704000
3000
але врешті-решт, вчені, також, експериментують,
12:02
and we wanted to see if children are doing experiments.
291
707000
3000
і ми хотіли побачити, чи діти ставлять експерименти.
12:05
When children do experiments we call it "getting into everything"
292
710000
3000
Коли діти роблять досліди, ми називаємо це "суванням всюди свого носа"
12:08
or else "playing."
293
713000
2000
або-ж "іграми".
12:10
And there's been a bunch of interesting studies recently
294
715000
3000
І відбулася купа цікавих досліджень останнім часом,
12:13
that have shown this playing around
295
718000
3000
які показали, що ці забавки
12:16
is really a kind of experimental research program.
296
721000
2000
насправді свого роду програма експериментальних досліджень.
12:18
Here's one from Cristine Legare's lab.
297
723000
3000
Ось одна з лабораторій Крістін Легар.
12:21
What Cristine did was use our Blicket Detectors.
298
726000
3000
Крістін використовувала наші Blicket-детектори.
12:24
And what she did was show children
299
729000
2000
А саме - показувала дітям,
12:26
that yellow ones made it go and red ones didn't,
300
731000
2000
що жовте їх запускало, а червоне - ні,
12:28
and then she showed them an anomaly.
301
733000
3000
і тоді вона показувала їм аномалію.
12:31
And what you'll see
302
736000
2000
І те, що ви побачите,
12:33
is that this little boy will go through five hypotheses
303
738000
3000
- що цей малюк відпрацює п'ять гіпотез
12:36
in the space of two minutes.
304
741000
3000
протягом двох хвилин.
12:39
(Video) Boy: How about this?
305
744000
3000
(Відео) Хлопчик: Як щодо цього?
12:43
Same as the other side.
306
748000
3000
Так само, як з іншого боку.
12:46
Alison Gopnik: Okay, so his first hypothesis has just been falsified.
307
751000
4000
Елісон Гопнік: Добре, тож першу гіпотезу щойно було спростовано.
12:55
(Laughter)
308
760000
2000
(Сміх)
12:57
Boy: This one lighted up, and this one nothing.
309
762000
3000
Хлопчик: Цей засвітився, а цей - нічого.
13:00
AG: Okay, he's got his experimental notebook out.
310
765000
3000
А. Г.: Добре, він застосовує свій дослідний "записник".
13:06
Boy: What's making this light up.
311
771000
4000
Хлопчик: Що змушує це засвічуватись?
13:11
(Laughter)
312
776000
9000
(Сміх)
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
А. Г.: кожен вчений впізнає цей вираз розпачу.
13:26
(Laughter)
315
791000
3000
(Сміх)
13:29
Boy: Oh, it's because this needs to be like this,
316
794000
6000
Хлопчик: Овва, це тому, що це має бути ось так,
13:35
and this needs to be like this.
317
800000
2000
а це має бути ось так.
13:37
AG: Okay, hypothesis two.
318
802000
3000
А. Г.: Добре, гіпотеза два.
13:40
Boy: That's why.
319
805000
2000
Хлопчик: Ось чому.
13:42
Oh.
320
807000
2000
Ох...
13:44
(Laughter)
321
809000
5000
(Сміх)
13:49
AG: Now this is his next idea.
322
814000
2000
А. Г.: Тепер його наступна ідея.
13:51
He told the experimenter to do this,
323
816000
2000
Він сказав експериментатору, зробити це,
13:53
to try putting it out onto the other location.
324
818000
4000
спробувати пересунути детектор в іншу позицію.
13:57
Not working either.
325
822000
2000
Не спрацювало також.
14:02
Boy: Oh, because the light goes only to here,
326
827000
4000
Хлопчик: А... - це тому що світло йде тільки сюди,
14:06
not here.
327
831000
3000
але не сюди.
14:09
Oh, the bottom of this box
328
834000
3000
В нижній частині цієї коробки
14:12
has electricity in here,
329
837000
2000
має тут електрику,
14:14
but this doesn't have electricity.
330
839000
2000
але ця не має електрики.
14:16
AG: Okay, that's a fourth hypothesis.
331
841000
2000
А. Г.: Добре, це четверта гіпотеза.
14:18
Boy: It's lighting up.
332
843000
2000
Хлопчик: Це засвітлюється.
14:20
So when you put four.
333
845000
5000
Коли ви кладете чотири.
14:26
So you put four on this one to make it light up
334
851000
3000
Тож ви кладете чотири сюди, щоб воно засвітилося
14:29
and two on this one to make it light up.
335
854000
2000
і два - сюди, щоб засвітилося це.
14:31
AG: Okay,there's his fifth hypothesis.
336
856000
2000
А. Г.: Добре, ось його п'ята гіпотеза.
14:33
Now that is a particularly --
337
858000
3000
Це вийнятковий -
14:36
that is a particularly adorable and articulate little boy,
338
861000
3000
це надзвичайно чарівний і промовистий маленький хлопчик,
14:39
but what Cristine discovered is this is actually quite typical.
339
864000
3000
але те, що виявила Крістін - направду доволі типово.
14:42
If you look at the way children play, when you ask them to explain something,
340
867000
3000
Якщо ви подивитеся на те, як грають діти, попросите їх пояснити щось,
14:45
what they really do is do a series of experiments.
341
870000
3000
що вони дійсно роблять - то це серії дослідів.
14:48
This is actually pretty typical of four year-olds.
342
873000
3000
Насправді це доволі типово для чотирирічних.
14:51
Well, what's it like to be this kind of creature?
343
876000
3000
На що ж це схоже, бути створінням такого типу?
14:54
What's it like to be one of these brilliant butterflies
344
879000
3000
Яке це, бути одним з цих блискучих метеликів,
14:57
who can test five hypotheses in two minutes?
345
882000
3000
що можуть перевірити п'ять гіпотез за дві хвилини?
15:00
Well, if you go back to those psychologists and philosophers,
346
885000
3000
Якщо ви звернетесь до тих психологів та філософів,
15:03
a lot of them have said
347
888000
2000
багато з них казали,
15:05
that babies and young children were barely conscious
348
890000
2000
що немовлята та діти є ледве свідомими,
15:07
if they were conscious at all.
349
892000
2000
якщо вони взагалі свідомі.
15:09
And I think just the opposite is true.
350
894000
2000
А я гадаю що зовсім протилежне є правдою.
15:11
I think babies and children are actually more conscious than we are as adults.
351
896000
3000
Я вважаю, немовлята й діти, насправді більш свідомі, ніж ми, як дорослі.
15:14
Now here's what we know about how adult consciousness works.
352
899000
3000
Тепер ось те, що ми знаємо про те, як працює доросла свідомість.
15:17
And adults' attention and consciousness
353
902000
2000
Увага й усвідомлення дорослого
15:19
look kind of like a spotlight.
354
904000
2000
виглядають наче прожектор.
15:21
So what happens for adults
355
906000
2000
Тож з дорослими відбувається наступне:
15:23
is we decide that something's relevant or important,
356
908000
2000
ми вирішуємо, що щось є суттєвим чи важливим,
15:25
we should pay attention to it.
357
910000
2000
чому ми маємо приділити увагу.
15:27
Our consciousness of that thing that we're attending to
358
912000
2000
Наше усвідомлення тієї речі, якій ми приділяємо увагу
15:29
becomes extremely bright and vivid,
359
914000
3000
стає надзвичайно яскравим й живим,
15:32
and everything else sort of goes dark.
360
917000
2000
і все інше, ніби відступає в темряву.
15:34
And we even know something about the way the brain does this.
361
919000
3000
І ми навіть знаємо дещо про те, як саме мозок це робить.
15:37
So what happens when we pay attention
362
922000
2000
Тож коли ми звертаємо увагу
15:39
is that the prefrontal cortex, the sort of executive part of our brains,
363
924000
3000
- префронтальна кора, свого роду виконавча частина нашого мозку,
15:42
sends a signal
364
927000
2000
надсилає сигнал,
15:44
that makes a little part of our brain much more flexible,
365
929000
2000
що робить невелику частину нашого мозку більш гнучким,
15:46
more plastic, better at learning,
366
931000
2000
більш пластичними, здатнішим до навчання,
15:48
and shuts down activity
367
933000
2000
і зупиняє активність
15:50
in all the rest of our brains.
368
935000
2000
решти наших мізків.
15:52
So we have a very focused, purpose-driven kind of attention.
369
937000
4000
Тож ми маємо дуже зосереджений, цілеспрямований вид уваги.
15:56
If we look at babies and young children,
370
941000
2000
Якщо ми розглянемо немовлят і маленьких дітей,
15:58
we see something very different.
371
943000
2000
- ми бачимо щось зовсім інше.
16:00
I think babies and young children
372
945000
2000
Я гадаю, немовлята і маленькі діти
16:02
seem to have more of a lantern of consciousness
373
947000
2000
мабуть мають радше свідомість-ліхтар,
16:04
than a spotlight of consciousness.
374
949000
2000
аніж свідомість-прожектор.
16:06
So babies and young children are very bad
375
951000
3000
Тому немовлята і маленькі діти дуже погано
16:09
at narrowing down to just one thing.
376
954000
3000
зосереджуються на лише одній речі.
16:12
But they're very good at taking in lots of information
377
957000
3000
Але вони дуже добре сприймають багато інформації
16:15
from lots of different sources at once.
378
960000
2000
з великої кількості різних джерел водночас.
16:17
And if you actually look in their brains,
379
962000
2000
І якщо ви насправді глянете в їх мозок,
16:19
you see that they're flooded with these neurotransmitters
380
964000
3000
ви побачите, що вони наводнені цими нейротрансмітерами,
16:22
that are really good at inducing learning and plasticity,
381
967000
2000
що дійсно добре активують навчання й пластичність,
16:24
and the inhibitory parts haven't come on yet.
382
969000
3000
а гальмуючі частини ще не зросли.
16:27
So when we say that babies and young children
383
972000
2000
Тому, коли ми говоримо, що немовлята й діти молодшого віку
16:29
are bad at paying attention,
384
974000
2000
погано зосереджуються,
16:31
what we really mean is that they're bad at not paying attention.
385
976000
4000
насправді ми маємо на увазі те, що вони не вміють не звертати уваги.
16:35
So they're bad at getting rid
386
980000
2000
Тож вони погано позбавляються
16:37
of all the interesting things that could tell them something
387
982000
2000
всього цікавого, що може їм про щось сказати,
16:39
and just looking at the thing that's important.
388
984000
2000
і погано зосереджуються на речах, що є важливими.
16:41
That's the kind of attention, the kind of consciousness,
389
986000
3000
Це той вид уваги, той вид свідомості,
16:44
that we might expect
390
989000
2000
що ми могли б очікувати
16:46
from those butterflies who are designed to learn.
391
991000
2000
від тих метеликів, створених для вивчення.
16:48
Well if we want to think about a way
392
993000
2000
Тож, якщо хочемо вигадати спосіб
16:50
of getting a taste of that kind of baby consciousness as adults,
393
995000
4000
спробувати на собі цю дитячу свідомість, як дорослі
16:54
I think the best thing is think about cases
394
999000
2000
- гадаю, що краще за все думати про випадки
16:56
where we're put in a new situation that we've never been in before --
395
1001000
3000
де ми опиняємось в новій ситуації, в якій ми досі ніколи не були -
16:59
when we fall in love with someone new,
396
1004000
2000
коли ми закохуємось в когось нового,
17:01
or when we're in a new city for the first time.
397
1006000
3000
або коли ми в новому місті вперше.
17:04
And what happens then is not that our consciousness contracts,
398
1009000
2000
І що тоді відбувається - наша свідомість не звужується,
17:06
it expands,
399
1011000
2000
вона розширюється,
17:08
so that those three days in Paris
400
1013000
2000
тож ті три дні в Парижі
17:10
seem to be more full of consciousness and experience
401
1015000
2000
видаються більш сповненими свідомості й досвіду,
17:12
than all the months of being
402
1017000
2000
ніж всі місяці
17:14
a walking, talking, faculty meeting-attending zombie back home.
403
1019000
4000
ходячим, говорячим, відвідуючим засідання кафедри зомбі там вдома.
17:18
And by the way, that coffee,
404
1023000
2000
І, до речі, та кава,
17:20
that wonderful coffee you've been drinking downstairs,
405
1025000
2000
та чудова кава, що ви пили внизу,
17:22
actually mimics the effect
406
1027000
2000
насправді імітує ефект
17:24
of those baby neurotransmitters.
407
1029000
2000
тих дитячих нейромедіаторів.
17:26
So what's it like to be a baby?
408
1031000
2000
Тож як це, бути дитиною?
17:28
It's like being in love
409
1033000
2000
Це як бути закоханим,
17:30
in Paris for the first time
410
1035000
2000
вперше в Парижі,
17:32
after you've had three double-espressos.
411
1037000
2000
після трьох подвійних еспрессо.
17:34
(Laughter)
412
1039000
3000
(Сміх)
17:37
That's a fantastic way to be,
413
1042000
2000
Це фантастичне існування,
17:39
but it does tend to leave you waking up crying at three o'clock in the morning.
414
1044000
4000
але зазвичай це завершується пробудженнями в сльозах о третій ночі.
17:43
(Laughter)
415
1048000
3000
(Сміх)
17:46
Now it's good to be a grownup.
416
1051000
2000
Тож це добре, бути дорослим.
17:48
I don't want to say too much about how wonderful babies are.
417
1053000
2000
Я не хочу наговорити забагато про те, які малюки неймовірні.
17:50
It's good to be a grownup.
418
1055000
2000
- Це добре, бути дорослим.
17:52
We can do things like tie our shoelaces and cross the street by ourselves.
419
1057000
3000
Ми можемо подужати такі речі, як наші шнурки, й здатні переходити вулицю самотужки.
17:55
And it makes sense that we put a lot of effort
420
1060000
2000
І це має сенс, що ми докладаємо стільки зусиль,
17:57
into making babies think like adults do.
421
1062000
4000
змушуючи дітей думати як дорослі.
18:01
But if what we want is to be like those butterflies,
422
1066000
3000
Але якщо ми хочемо бути схожими на тих метеликів,
18:04
to have open-mindedness, open learning,
423
1069000
3000
мати ширший кругозір, бути відкритими до навчання,
18:07
imagination, creativity, innovation,
424
1072000
2000
уяву, творчість, інноваційність,
18:09
maybe at least some of the time
425
1074000
2000
можливо, принаймні частину часу,
18:11
we should be getting the adults
426
1076000
2000
ми маємо змушувати дорослих
18:13
to start thinking more like children.
427
1078000
2000
починати думати більш дитячо.
18:15
(Applause)
428
1080000
8000
(Оплески)
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