TEDGlobal 2011
Alison Gopnik: What do babies think?
Alison Gopnik: Trẻ con nghĩ gì?
Filmed:
Readability: 3.4
4,341,974 views
"Em bé và trẻ nhỏ giống như bộ phận nghiên cứu và phát triển (R&D) của loài người," Nhà tâm lý học Alison Gopnik nói. Công trình nghiên cứu của bà chỉ ra việc kết hợp trí thông minh một cách tinh vi và việc ra quyết định ở trẻ nhỏ khi chúng chơi đùa.
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
Điều gì đang diễn ra
00:17
in this baby's mind?
1
2000
2000
trong suy nghĩ của đứa trẻ này?
00:19
If you'd asked people this 30 years ago,
2
4000
2000
Nếu bạn hỏi mọi người điều này ba mươi năm trước,
00:21
most people, including psychologists,
3
6000
2000
đa số họ, bao gồm cả những nhà tâm lý học,
00:23
would have said that this baby was irrational,
4
8000
3000
sẽ nói rằng đứa trẻ này khác thường,
00:26
illogical, egocentric --
5
11000
2000
thiếu lô-gic, tự kỉ --
00:28
that he couldn't take the perspective of another person
6
13000
2000
rằng bé không nhận thức được người khác
00:30
or understand cause and effect.
7
15000
2000
hay hiểu về nguyên nhân và ảnh hưởng.
00:32
In the last 20 years,
8
17000
2000
Trong hai mươi năm gần đây,
00:34
developmental science has completely overturned that picture.
9
19000
3000
khoa học tiến bộ đã hoàn toàn bác bỏ tình cảnh đó.
00:37
So in some ways,
10
22000
2000
Theo cách nào đó,
00:39
we think that this baby's thinking
11
24000
2000
chúng ta cho rằng suy nghĩ của đứa trẻ này
00:41
is like the thinking of the most brilliant scientists.
12
26000
4000
giống như những nhà khoa học thông minh nhất.
00:45
Let me give you just one example of this.
13
30000
2000
Hãy để tôi cho các bạn thấy một ví dụ cụ thể.
00:47
One thing that this baby could be thinking about,
14
32000
3000
Có một điều em bé này có thể đang nghĩ về,
00:50
that could be going on in his mind,
15
35000
2000
trong tâm trí của đứa trẻ ấy,
00:52
is trying to figure out
16
37000
2000
đó là cố gắng hình dung ra
00:54
what's going on in the mind of that other baby.
17
39000
3000
điều gì đang ở trong suy nghĩ của một đứa trẻ khác.
00:57
After all, one of the things that's hardest for all of us to do
18
42000
3000
Cuối cùng, một trong những điều khó nhất mà chúng ta phải làm
01:00
is to figure out what other people are thinking and feeling.
19
45000
3000
là tìm ra điều mà người khác đang nghĩ hay cảm nhận.
01:03
And maybe the hardest thing of all
20
48000
2000
Và có lẽ điều buồn nhất đó là
01:05
is to figure out that what other people think and feel
21
50000
3000
tìm ra điều mà người khác nghĩ và cảm nhận
01:08
isn't actually exactly like what we think and feel.
22
53000
2000
thực sự không chính xác như những gì chúng ta nghĩ và cảm nhận.
01:10
Anyone who's followed politics can testify
23
55000
2000
Bất cứ ai theo đuổi chính trị có thể làm chứng
01:12
to how hard that is for some people to get.
24
57000
3000
việc đó khó thực hiện như thế nào đối với vài người.
01:15
We wanted to know
25
60000
2000
Chúng ta muốn biết
01:17
if babies and young children
26
62000
2000
liệu em bé và trẻ nhỏ
01:19
could understand this really profound thing about other people.
27
64000
3000
có thể hiểu được thực sự được những điều sâu sắc về người khác không.
01:22
Now the question is: How could we ask them?
28
67000
2000
Và giờ câu hỏi là: Làm sao chúng ta có thể hỏi chúng?
01:24
Babies, after all, can't talk,
29
69000
2000
Tất cả những em bé đều không thể nói chuyện,
01:26
and if you ask a three year-old
30
71000
2000
và nếu bạn bảo một bé ba tuổi
01:28
to tell you what he thinks,
31
73000
2000
kể cho bạn nghe bé nghĩ gì,
01:30
what you'll get is a beautiful stream of consciousness monologue
32
75000
3000
bạn sẽ nhận được một màn độc thoại của ý thức
01:33
about ponies and birthdays and things like that.
33
78000
3000
về những con ngựa non, sinh nhật, và những thứ tương tự như thế.
01:36
So how do we actually ask them the question?
34
81000
3000
Vậy làm thế nào chúng ta đặt ra câu hỏi cho chúng?
01:39
Well it turns out that the secret was broccoli.
35
84000
3000
Bí mật té ra lại là bông cải xanh.
01:42
What we did -- Betty Rapacholi, who was one of my students, and I --
36
87000
4000
Những điều chúng tôi làm -- Betty Rapacholi, một trong những học trò của tôi, và cả tôi --
01:46
was actually to give the babies two bowls of food:
37
91000
3000
thực ra là đưa cho trẻ con hai bát thức ăn:
01:49
one bowl of raw broccoli
38
94000
2000
một bát là bông cải xanh tươi
01:51
and one bowl of delicious goldfish crackers.
39
96000
3000
và bát kia là bánh quy cá vàng đầy hấp dẫn.
01:54
Now all of the babies, even in Berkley,
40
99000
3000
Tất cả trẻ con, ngay cả ở Berkley,
01:57
like the crackers and don't like the raw broccoli.
41
102000
3000
đều mê bánh quy, và không thích bông cải xanh tươi.
02:00
(Laughter)
42
105000
2000
(Tiếng cười)
02:02
But then what Betty did
43
107000
2000
Điều mà Betty làm
02:04
was to take a little taste of food from each bowl.
44
109000
3000
là trộn một ít vị thức ăn từ mỗi bát
02:07
And she would act as if she liked it or she didn't.
45
112000
2000
Và cô ấy sẽ tỏ ra như mình thích nó hoặc ghét nó.
02:09
So half the time, she acted
46
114000
2000
Một nửa khoảng thời gian, cô tỏ ra là
02:11
as if she liked the crackers and didn't like the broccoli --
47
116000
2000
mình thích bánh quy và không thích bông cải tươi --
02:13
just like a baby and any other sane person.
48
118000
3000
giống như trẻ con hay bất kì một người bình thường.
02:16
But half the time,
49
121000
2000
Một nửa thời gian khác,
02:18
what she would do is take a little bit of the broccoli
50
123000
2000
cô nếm một ít bông cải tươi
02:20
and go, "Mmmmm, broccoli.
51
125000
3000
và nói, "Mmmmm, bông cải xanh.
02:23
I tasted the broccoli. Mmmmm."
52
128000
3000
Cô vừa nếm thử nó xong. Mmmmm"
02:26
And then she would take a little bit of the crackers,
53
131000
2000
Và rồi, cô nhấm nháp một ít bánh quy,
02:28
and she'd go, "Eww, yuck, crackers.
54
133000
4000
và nói, "Eo ôi, bánh quy kinh quá.
02:32
I tasted the crackers. Eww, yuck."
55
137000
3000
Cô vừa nếm thử bánh quy. Thật kinh khủng."
02:35
So she'd act as if what she wanted
56
140000
2000
Lần này, cô tỏ ra như việc cô ấy muốn
02:37
was just the opposite of what the babies wanted.
57
142000
3000
là đối lập lại với những gì trẻ con muốn.
02:40
We did this with 15 and 18 month-old babies.
58
145000
2000
Chúng tôi làm thí nghiệm này với những trẻ 15 và 18 tháng tuổi.
02:42
And then she would simply put her hand out and say,
59
147000
3000
Rồi cô ấy xoè tay ra và nói,
02:45
"Can you give me some?"
60
150000
2000
"Cháu có thể cho cô xin thêm một ít thức ăn nữa không?"
02:47
So the question is: What would the baby give her,
61
152000
2000
Câu hỏi ở đây là: đứa trẻ sẽ đưa cho cô thứ gì,
02:49
what they liked or what she liked?
62
154000
2000
thứ mà chúng thích hay thứ cô thích?
02:51
And the remarkable thing was that 18 month-old babies,
63
156000
3000
Và điều kì diệu là, những trẻ 18 tháng tuổi,
02:54
just barely walking and talking,
64
159000
2000
chỉ đi dạo và nói chuyện,
02:56
would give her the crackers if she liked the crackers,
65
161000
3000
đưa cho cô bánh quy nếu cô thích chúng,
02:59
but they would give her the broccoli if she liked the broccoli.
66
164000
3000
và đưa bông cải xanh nếu cô thích nó.
03:02
On the other hand,
67
167000
2000
Ngược lại,
03:04
15 month-olds would stare at her for a long time
68
169000
2000
những đứa trẻ 15 tháng tuổi nhìn cô chằm chằm khá lâu
03:06
if she acted as if she liked the broccoli,
69
171000
2000
để xem liệu cô có giả vờ thích bông cải xanh hay không,
03:08
like they couldn't figure this out.
70
173000
3000
như thể chúng không thể phân biệt rành rọt được.
03:11
But then after they stared for a long time,
71
176000
2000
Sau khi quan sát một hồi lâu,
03:13
they would just give her the crackers,
72
178000
2000
chúng đưa cho cô bánh quy,
03:15
what they thought everybody must like.
73
180000
2000
thứ chúng nghĩ ai ai cũng thích ăn.
03:17
So there are two really remarkable things about this.
74
182000
3000
Vậy là, có hai điều thực sự đáng chú ý trong chuyện này.
03:20
The first one is that these little 18 month-old babies
75
185000
3000
Điều đầu tiên là, những đứa trẻ 18 tháng tuổi
03:23
have already discovered
76
188000
2000
đã nhận ra rằng
03:25
this really profound fact about human nature,
77
190000
2000
sự thực sâu xa về bản chất con người
03:27
that we don't always want the same thing.
78
192000
2000
đó là chúng ta không có cùng một mong muốn.
03:29
And what's more, they felt that they should actually do things
79
194000
2000
Chúng thấy rằng chúng thực sự phải
03:31
to help other people get what they wanted.
80
196000
3000
giúp những người khác có được thứ họ muốn.
03:34
Even more remarkably though,
81
199000
2000
Và điều đáng nói hơn đó là
03:36
the fact that 15 month-olds didn't do this
82
201000
3000
trên thực tế, những đứa trẻ 15 tháng tuổi không làm điều này
03:39
suggests that these 18 month-olds had learned
83
204000
3000
giả định rằng những đứa trẻ 18 tháng tuổi đã nhận ra
03:42
this deep, profound fact about human nature
84
207000
3000
sự thực sâu sắc về bản chất loài người này
03:45
in the three months from when they were 15 months old.
85
210000
3000
trong vòng ba tháng từ khi chúng còn 15 tháng tuổi.
03:48
So children both know more and learn more
86
213000
2000
Trẻ con biết nhiều hơn và học nhiều hơn
03:50
than we ever would have thought.
87
215000
2000
những gì chúng ta từng nghĩ.
03:52
And this is just one of hundreds and hundreds of studies over the last 20 years
88
217000
4000
Và đây chỉ là một trong số hàng trăm nghiên cứu trong vòng 20 năm gần đây
03:56
that's actually demonstrated it.
89
221000
2000
thực sự chỉ ra điều đó.
03:58
The question you might ask though is:
90
223000
2000
Câu hỏi đặt ra là:
04:00
Why do children learn so much?
91
225000
3000
Tại sao trẻ con lại học được nhiều như thế?
04:03
And how is it possible for them to learn so much
92
228000
2000
Và tại sao chúng có thể tiếp thu được nhiều thứ
04:05
in such a short time?
93
230000
2000
trong một khoảng thời gian quá ngắn như vậy?
04:07
I mean, after all, if you look at babies superficially,
94
232000
2000
Ý tôi là, sau cùng, nếu bạn nhìn nhận trẻ con một cách hời hợt,
04:09
they seem pretty useless.
95
234000
2000
thì chúng chỉ là những người vô dụng.
04:11
And actually in many ways, they're worse than useless,
96
236000
3000
Trên thực tế, theo nhiều cách, chúng còn tệ hơn là vô dụng,
04:14
because we have to put so much time and energy
97
239000
2000
bởi chúng ta phải tốn quá nhiều thời gian và công sức
04:16
into just keeping them alive.
98
241000
2000
giúp chúng sống sót.
04:18
But if we turn to evolution
99
243000
2000
Nhưng nếu chúng ta mở rộng
04:20
for an answer to this puzzle
100
245000
2000
câu trả lời cho vấn đề này
04:22
of why we spend so much time
101
247000
2000
rằng tại sao chúng ta lại dành quá nhiều thời gian
04:24
taking care of useless babies,
102
249000
3000
chăm sóc những đứa trẻ vô dụng này,
04:27
it turns out that there's actually an answer.
103
252000
3000
thì hoá ra đó lại là một câu trả lời thực sự.
04:30
If we look across many, many different species of animals,
104
255000
3000
Nếu chúng ta quan sát nhiều, rất nhiều loại động vật khác nhau,
04:33
not just us primates,
105
258000
2000
không chỉ động vật linh trưởng,
04:35
but also including other mammals, birds,
106
260000
2000
mà còn bao gồm cả động vật có vú, chim,
04:37
even marsupials
107
262000
2000
cả thú có túi
04:39
like kangaroos and wombats,
108
264000
2000
như căng-gu-ru và gấu túi,
04:41
it turns out that there's a relationship
109
266000
2000
té ra, có một mối quan hệ
04:43
between how long a childhood a species has
110
268000
4000
giữa độ dài quãng thời thơ ấu của một loài
04:47
and how big their brains are compared to their bodies
111
272000
4000
và não của chúng to đến mức nào so với cơ thể chúng
04:51
and how smart and flexible they are.
112
276000
2000
và chúng thông minh, khéo léo đến mức nào.
04:53
And sort of the posterbirds for this idea are the birds up there.
113
278000
3000
Một loài posterbird cho ý tưởng này là những con chim trên kia.
04:56
On one side
114
281000
2000
Một mặt
04:58
is a New Caledonian crow.
115
283000
2000
là đám New Caledonia.
05:00
And crows and other corvidae, ravens, rooks and so forth,
116
285000
3000
Đám quạ, quạ, vvv...,
05:03
are incredibly smart birds.
117
288000
2000
những loài rất thông minh.
05:05
They're as smart as chimpanzees in some respects.
118
290000
3000
Về vài mặt, chúng thông minh như những con tinh tinh.
05:08
And this is a bird on the cover of science
119
293000
2000
Và đây, một con chim đại diện cho khoa học
05:10
who's learned how to use a tool to get food.
120
295000
3000
học được cách dùng công cụ để tìm thức ăn.
05:13
On the other hand,
121
298000
2000
Mặt khác,
05:15
we have our friend the domestic chicken.
122
300000
2000
chúng ta có người bạn là loài gà công nghiệp.
05:17
And chickens and ducks and geese and turkeys
123
302000
3000
Gà, vịt, ngỗng, và gà tây
05:20
are basically as dumb as dumps.
124
305000
2000
về căn bản đều dốt.
05:22
So they're very, very good at pecking for grain,
125
307000
3000
Chúng thực sự rất rất giỏi tìm thóc,
05:25
and they're not much good at doing anything else.
126
310000
3000
ngoài việc đó ra thì chúng chẳng làm được gì nữa cả.
05:28
Well it turns out that the babies,
127
313000
2000
Té ra, những con chim New Caledonia non
05:30
the New Caledonian crow babies, are fledglings.
128
315000
2000
còn đang lớn.
05:32
They depend on their moms
129
317000
2000
Chúng dựa dẫm vào mẹ
05:34
to drop worms in their little open mouths
130
319000
3000
mớm sâu vào những cái miệng bé nhỏ đang mở
05:37
for as long as two years,
131
322000
2000
trong vòng gần hai năm,
05:39
which is a really long time in the life of a bird.
132
324000
2000
một khoảng thời gian khá dài trong cuộc đời của một con chim.
05:41
Whereas the chickens are actually mature
133
326000
2000
Trong khi loài gà thì lại khá cứng cáp
05:43
within a couple of months.
134
328000
2000
trong vòng một vài tháng.
05:45
So childhood is the reason
135
330000
3000
Khoảng thời gian thơ ấu là lý do
05:48
why the crows end up on the cover of Science
136
333000
2000
giải thích tại sao loài quạ lại được ở trang bìa của Khoa học
05:50
and the chickens end up in the soup pot.
137
335000
2000
và loài gà lại kết thúc đời mình trong nồi súp.
05:52
There's something about that long childhood
138
337000
3000
Có một điều về thời thơ ấu dài đó
05:55
that seems to be connected
139
340000
2000
nghe có vẻ có liên quan
05:57
to knowledge and learning.
140
342000
2000
tới kiến thức và việc học.
05:59
Well what kind of explanation could we have for this?
141
344000
3000
Chúng ta nên giải thích điều này bằng cách nào?
06:02
Well some animals, like the chicken,
142
347000
3000
Một số loài động vật, như gà,
06:05
seem to be beautifully suited
143
350000
2000
có vẻ như hoàn toàn hợp với
06:07
to doing just one thing very well.
144
352000
2000
việc chỉ làm một thứ khá tốt.
06:09
So they seem to be beautifully suited
145
354000
3000
Chúng tỏ ra khá thành thạo
06:12
to pecking grain in one environment.
146
357000
2000
ở việc bới thóc trong một môi trường.
06:14
Other creatures, like the crows,
147
359000
2000
Những loài khác, như quạ,
06:16
aren't very good at doing anything in particular,
148
361000
2000
thì lại không làm được điều gì tử tế cụ thể,
06:18
but they're extremely good
149
363000
2000
nhưng lại
06:20
at learning about laws of different environments.
150
365000
2000
học luật của các môi trường khác nhau khá giỏi.
06:22
And of course, we human beings
151
367000
2000
Và dĩ nhiên, chúng ta, loài người,
06:24
are way out on the end of the distribution like the crows.
152
369000
3000
ở vị trí còn xa hơn quạ.
06:27
We have bigger brains relative to our bodies
153
372000
2000
Chúng ta sở hữu bộ não tương quan với cơ thể mình
06:29
by far than any other animal.
154
374000
2000
lớn hơn bất kì loài vật nào.
06:31
We're smarter, we're more flexible,
155
376000
2000
Chúng ta thông minh hơn, khéo léo hơn,
06:33
we can learn more,
156
378000
2000
học được nhiều hơn,
06:35
we survive in more different environments,
157
380000
2000
sống sót trong nhiều môi trường khác nhau hơn,
06:37
we migrated to cover the world and even go to outer space.
158
382000
3000
chúng ta di cư bao phủ toàn bộ thế giới và thậm chí ra cả ngoài vũ trụ.
06:40
And our babies and children are dependent on us
159
385000
3000
Những đứa trẻ, con cháu phụ thuộc vào chúng ta
06:43
for much longer than the babies of any other species.
160
388000
3000
lâu hơn những sinh vật non của các loài khác.
06:46
My son is 23.
161
391000
2000
Con trai tôi 23 tuổi.
06:48
(Laughter)
162
393000
2000
(Tiếng cười)
06:50
And at least until they're 23,
163
395000
2000
Ít nhất là cho tới khi chúng 23 tuổi,
06:52
we're still popping those worms
164
397000
2000
chúng tôi vẫn phải mớm mồi
06:54
into those little open mouths.
165
399000
3000
cho những cái mỏ há mồm đó.
06:57
All right, why would we see this correlation?
166
402000
3000
Tai sao chúng ta nhận ra tương quan này?
07:00
Well an idea is that that strategy, that learning strategy,
167
405000
4000
Có một lí do, đó là chiến lược học đó,
07:04
is an extremely powerful, great strategy for getting on in the world,
168
409000
3000
thực sự là một cách hiệu quả, tuyệt vời để sống trên thế giới,
07:07
but it has one big disadvantage.
169
412000
2000
nhưng nó có một nhược điểm lớn.
07:09
And that one big disadvantage
170
414000
2000
Nhược điểm đó là,
07:11
is that, until you actually do all that learning,
171
416000
3000
cho tới khi bạn thực sự áp dụng tất cả những điều được học đó,
07:14
you're going to be helpless.
172
419000
2000
bạn sẽ vẫn chỉ là kẻ bất lực.
07:16
So you don't want to have the mastodon charging at you
173
421000
3000
Bạn không muốn loài voi răng mấu đuổi theo mình
07:19
and be saying to yourself,
174
424000
2000
và nói với bản thân,
07:21
"A slingshot or maybe a spear might work. Which would actually be better?"
175
426000
4000
"Súng cao su hay một ngọn giáo chắc sẽ có tác dụng. Nhưng cái nào thực sự tốt hơn?"
07:25
You want to know all that
176
430000
2000
Bạn muốn biết tất cả những điều đó
07:27
before the mastodons actually show up.
177
432000
2000
trước khi loài voi răng mấu thực sự xuất hiện.
07:29
And the way the evolutions seems to have solved that problem
178
434000
3000
Cách những tiến hoá xem ra đã giải quyết được vấn đề đó là
07:32
is with a kind of division of labor.
179
437000
2000
đi kèm với việc phân công lao động.
07:34
So the idea is that we have this early period when we're completely protected.
180
439000
3000
Ý tưởng đó là, chúng ta đều có giai đoạn tuổi thơ được bảo vệ tuyệt đối.
07:37
We don't have to do anything. All we have to do is learn.
181
442000
3000
Chúng ta không phải làm gì cả. Tất cả những gì phải làm chỉ là học.
07:40
And then as adults,
182
445000
2000
Và khi trưởng thành,
07:42
we can take all those things that we learned when we were babies and children
183
447000
3000
chúng ta vận dụng những thứ đã học được khi còn bé
07:45
and actually put them to work to do things out there in the world.
184
450000
3000
biến chúng thành hiện thực, đưa chúng ra thế giới.
07:48
So one way of thinking about it
185
453000
2000
Có một cách nghĩ về vấn đề này
07:50
is that babies and young children
186
455000
2000
đó là trẻ sơ sinh và trẻ nhỏ
07:52
are like the research and development division of the human species.
187
457000
3000
giống như sự phân chia nghiên cứu và phát triển của loài người.
07:55
So they're the protected blue sky guys
188
460000
3000
Chúng là những đứa trẻ trời cho, được bảo vệ,
07:58
who just have to go out and learn and have good ideas,
189
463000
2000
chỉ việc ra ngoài học và có những ý tưởng tốt,
08:00
and we're production and marketing.
190
465000
2000
còn chúng ta là nhà sản xuất và tiếp thị.
08:02
We have to take all those ideas
191
467000
2000
Chúng ta phải đưa tất cả những ý tưởng ấy
08:04
that we learned when we were children
192
469000
2000
những điều đã được học khi còn nhỏ
08:06
and actually put them to use.
193
471000
2000
vận dụng chúng vào thực tế.
08:08
Another way of thinking about it
194
473000
2000
Một hướng tư duy khác về vấn đề này
08:10
is instead of thinking of babies and children
195
475000
2000
đó là thay vì việc nghĩ về trẻ sơ sinh và trẻ nhỏ
08:12
as being like defective grownups,
196
477000
2000
như thể những cá thể lớn khiếm khuyết,
08:14
we should think about them
197
479000
2000
chúng ta nên nghĩ về chúng
08:16
as being a different developmental stage of the same species --
198
481000
2000
như một giai đoạn phát triển khác trong cùng một giống loài --
08:18
kind of like caterpillars and butterflies --
199
483000
3000
đại loại như sâu bướm và bướm --
08:21
except that they're actually the brilliant butterflies
200
486000
2000
ngoại trừ việc chúng thực sự là những con bướm sặc sỡ
08:23
who are flitting around the garden and exploring,
201
488000
3000
lượn quanh khu vườn và tìm thức ăn,
08:26
and we're the caterpillars
202
491000
2000
chúng là sâu bướm
08:28
who are inching along our narrow, grownup, adult path.
203
493000
3000
những sinh vật nhỏ đang dần đi tới ngưỡng cửa của sự trưởng thành.
08:31
If this is true, if these babies are designed to learn --
204
496000
3000
Nếu điều này đúng, nếu những đứa trẻ đó được sinh ra để học --
08:34
and this evolutionary story would say children are for learning,
205
499000
3000
câu chuyện về tiến hoá này sẽ nói lên rằng trẻ con sinh ra để học,
08:37
that's what they're for --
206
502000
2000
đó là điều chúng phải làm --
08:39
we might expect
207
504000
2000
chúng ta mường tượng
08:41
that they would have really powerful learning mechanisms.
208
506000
2000
rằng chúng sẽ là những cơ cấu học tập hiệu quả.
08:43
And in fact, the baby's brain
209
508000
3000
Trên thực tế, não bộ của trẻ em
08:46
seems to be the most powerful learning computer
210
511000
2000
là chiếc máy tính học tuyệt vời nhất
08:48
on the planet.
211
513000
2000
trên thế giới.
08:50
But real computers are actually getting to be a lot better.
212
515000
3000
Nhưng những cỗ máy thực sự thì tốt hơn rất nhiều.
08:53
And there's been a revolution
213
518000
2000
Và gần đây, có một cuộc cách mạng
08:55
in our understanding of machine learning recently.
214
520000
2000
trong suy nghĩ về việc học một cách máy móc.
08:57
And it all depends on the ideas of this guy,
215
522000
3000
Tất cả là nhờ vào suy nghĩ của người đàn ông này,
09:00
the Reverend Thomas Bayes,
216
525000
2000
Reverend Thomas Bayes,
09:02
who was a statistician and mathematician in the 18th century.
217
527000
3000
một nhà thống kê và toán học của thế kỷ 18.
09:05
And essentially what Bayes did
218
530000
3000
Và điều Bayes thực sự làm
09:08
was to provide a mathematical way
219
533000
2000
đó là tạo ra cách máy móc,
09:10
using probability theory
220
535000
2000
sử dụng lí thuyết xác suất
09:12
to characterize, describe,
221
537000
2000
để phác hoạ, miêu tả,
09:14
the way that scientists find out about the world.
222
539000
2000
cách các nhà khoa học nghiên cứu về thế giới.
09:16
So what scientists do
223
541000
2000
Điều các nhà khoa học làm
09:18
is they have a hypothesis that they think might be likely to start with.
224
543000
3000
đó là họ có một giả thuyết mà họ nghĩ có khả năng bắt tay vào thực hiện.
09:21
They go out and test it against the evidence.
225
546000
2000
Họ thử nghiệm đi ngược lại bằng chứng.
09:23
The evidence makes them change that hypothesis.
226
548000
2000
Bằng chứng khiến họ thay đổi giả thuyết.
09:25
Then they test that new hypothesis
227
550000
2000
Rồi họ thử nghiệm giả thuyết mới đó
09:27
and so on and so forth.
228
552000
2000
và cứ thế lặp đi lặp lại.
09:29
And what Bayes showed was a mathematical way that you could do that.
229
554000
3000
Điều mà Bayes chỉ ra đó là một cách máy móc, chúng ta có thể thực hiện được.
09:32
And that mathematics is at the core
230
557000
2000
Và toán học là cốt lõi
09:34
of the best machine learning programs that we have now.
231
559000
2000
của những chương trình học trên máy mà chúng ta có hiện nay.
09:36
And some 10 years ago,
232
561000
2000
Và 10 năm trước,
09:38
I suggested that babies might be doing the same thing.
233
563000
4000
tôi giả định rằng trẻ con cũng có thể làm được điều tương tự như vậy.
09:42
So if you want to know what's going on
234
567000
2000
Nếu bạn muốn biết điều gì đang diễn ra
09:44
underneath those beautiful brown eyes,
235
569000
2000
đằng sau những đôi mắt nâu đẹp đẽ kia,
09:46
I think it actually looks something like this.
236
571000
2000
tôi nghĩ nó thực ra trông giống như thế này.
09:48
This is Reverend Bayes's notebook.
237
573000
2000
Đây là sổ của Reverend Bayes.
09:50
So I think those babies are actually making complicated calculations
238
575000
3000
Tôi nghĩ những đứa trẻ đó thực sự đang làm những phép tính phức tạp
09:53
with conditional probabilities that they're revising
239
578000
3000
với những xác suất điều kiện mà chúng đang xem xét lại
09:56
to figure out how the world works.
240
581000
2000
để tìm ra cách thế giới vận hành.
09:58
All right, now that might seem like an even taller order to actually demonstrate.
241
583000
4000
Bây giờ điều đó có vẻ như ở tầm với quá cao để thực sự chứng minh.
10:02
Because after all, if you ask even grownups about statistics,
242
587000
2000
Bởi sau cùng, nếu bạn hỏi những người trưởng thành về thống kê,
10:04
they look extremely stupid.
243
589000
2000
họ trông thực sự rất ngu ngốc.
10:06
How could it be that children are doing statistics?
244
591000
3000
Vậy tại sao trẻ con lại có thể làm những phép thống kê được chứ?
10:09
So to test this we used a machine that we have
245
594000
2000
Để kiểm tra điều này, chúng tôi dùng một cỗ máy
10:11
called the Blicket Detector.
246
596000
2000
được gọi là Blicket Detector.
10:13
This is a box that lights up and plays music
247
598000
2000
Đây là một cái hộp phát ra ánh sáng và nhạc
10:15
when you put some things on it and not others.
248
600000
3000
khi bạn đặt một số thứ trên cái hộp ấy mà không phải những thứ khác.
10:18
And using this very simple machine,
249
603000
2000
Cách sử dụng cỗ máy này rất đơn giản,
10:20
my lab and others have done dozens of studies
250
605000
2000
phòng thí nghiệm của tôi và các nơi khác đã thực hiện hàng tá những cuộc nghiên cứu
10:22
showing just how good babies are
251
607000
2000
chỉ ra những đứa trẻ
10:24
at learning about the world.
252
609000
2000
học về thế giới tốt như thế nào.
10:26
Let me mention just one
253
611000
2000
Hãy để tôi đưa ra một trường hợp
10:28
that we did with Tumar Kushner, my student.
254
613000
2000
chúng tôi thử nghiệm với Tumar Kushner, một học sinh của tôi.
10:30
If I showed you this detector,
255
615000
2000
Nếu tôi đưa cho bạn chiếc máy dò này,
10:32
you would be likely to think to begin with
256
617000
2000
có lẽ bạn sẽ bắt đầu nghĩ về
10:34
that the way to make the detector go
257
619000
2000
cách khiến nó chạy
10:36
would be to put a block on top of the detector.
258
621000
3000
sẽ là đặt một khối trên chiếc máy dò.
10:39
But actually, this detector
259
624000
2000
Thực tế, chiếc máy dò này
10:41
works in a bit of a strange way.
260
626000
2000
hoạt động theo cách hoàn toàn khác.
10:43
Because if you wave a block over the top of the detector,
261
628000
3000
Bởi nếu bạn để một khối trên chiếc máy dò đó,
10:46
something you wouldn't ever think of to begin with,
262
631000
3000
bạn không thể nghĩ có thể bắt đầu,
10:49
the detector will actually activate two out of three times.
263
634000
3000
nó sẽ thực sự kích hoạt nhanh hai trong số ba lần.
10:52
Whereas, if you do the likely thing, put the block on the detector,
264
637000
3000
Trong khi đó, nếu bạn thực hiện điều tương tự, đặt khối đó trên chiếc máy,
10:55
it will only activate two out of six times.
265
640000
4000
nó sẽ chỉ kích hoạt hai trên sáu lần,
10:59
So the unlikely hypothesis
266
644000
2000
Vậy giả thuyết ít khả quan
11:01
actually has stronger evidence.
267
646000
2000
thực sự có bằng chứng thuyết phục hơn.
11:03
It looks as if the waving
268
648000
2000
Nó giống như thể sóng
11:05
is a more effective strategy than the other strategy.
269
650000
2000
là một phương pháp hữu hiệu hơn những phương pháp khác.
11:07
So we did just this; we gave four year-olds this pattern of evidence,
270
652000
3000
Chúng ta thực hiện nó; chỉ cho những đứa trẻ bốn tuổi bằng chứng này,
11:10
and we just asked them to make it go.
271
655000
2000
và yêu cầu chúng khiến chiếc máy hoạt động.
11:12
And sure enough, the four year-olds used the evidence
272
657000
3000
Và như chắc chắn, những đứa trẻ đó vận dụng bằng chứng ấy
11:15
to wave the object on top of the detector.
273
660000
3000
để đặt vật lên trên chiếc máy dò.
11:18
Now there are two things that are really interesting about this.
274
663000
3000
Có hai điều thực sự thú vị ở đây.
11:21
The first one is, again, remember, these are four year-olds.
275
666000
3000
Điều đầu tiên đó là, tôi nhắc lại, hãy nhớ rằng, đây là những đứa trẻ bốn tuổi.
11:24
They're just learning how to count.
276
669000
2000
Chúng mới chỉ học đếm.
11:26
But unconsciously,
277
671000
2000
Nhưng theo một cách vô thức,
11:28
they're doing these quite complicated calculations
278
673000
2000
chúng đang làm các phép tính quá phức tạp
11:30
that will give them a conditional probability measure.
279
675000
3000
khiến chúng phải đo đếm xác suất điều kiện.
11:33
And the other interesting thing
280
678000
2000
Và điều thú vị còn lại
11:35
is that they're using that evidence
281
680000
2000
đó là chúng vận dụng bằng chứng đó
11:37
to get to an idea, get to a hypothesis about the world,
282
682000
3000
để đưa ra một ý tưởng, một giả thuyết về thế giới,
11:40
that seems very unlikely to begin with.
283
685000
3000
điều nghe chừng không thể bắt đầu.
11:43
And in studies we've just been doing in my lab, similar studies,
284
688000
3000
Và trong các nghiên cứu chúng tôi thực hiện ở phòng thí nghiệm, những nghiên cứu tương tự,
11:46
we've show that four year-olds are actually better
285
691000
2000
chúng tôi chỉ ra rằng những đứa trẻ bốn tuổi thực sự rất giỏi
11:48
at finding out an unlikely hypothesis
286
693000
3000
trong việc chỉ ra một giả thuyết khó xảy ra
11:51
than adults are when we give them exactly the same task.
287
696000
3000
hơn người lớn khi chúng ta đưa cho họ cùng một nhiệm vụ.
11:54
So in these circumstances,
288
699000
2000
Vậy trong những trường hợp này,
11:56
the children are using statistics to find out about the world,
289
701000
3000
trẻ con sử dụng thống kê để tìm hiểu về thế giới,
11:59
but after all, scientists also do experiments,
290
704000
3000
nhưng sau cùng, các nhà khoa học cũng tiến hành các thí nghiệm,
12:02
and we wanted to see if children are doing experiments.
291
707000
3000
và chúng ta muốn biết liệu trẻ con có thực sự làm thí nghiệm hay không.
12:05
When children do experiments we call it "getting into everything"
292
710000
3000
Khi trẻ con làm thí nghiệm, chúng ta gọi đó là "chĩa mũi vào mọi chuyện"
12:08
or else "playing."
293
713000
2000
hay "nghịch ngợm."
12:10
And there's been a bunch of interesting studies recently
294
715000
3000
Gần đây, có một loạt những nghiên cứu thú vị
12:13
that have shown this playing around
295
718000
3000
chỉ ra rằng cái gọi là nghịch ngợm này
12:16
is really a kind of experimental research program.
296
721000
2000
thực ra lại là một loại chương trình thí nghiệm dựa trên kinh nghiệm.
12:18
Here's one from Cristine Legare's lab.
297
723000
3000
Đây là từ phòng thí nghiệm của Cristine Legare.
12:21
What Cristine did was use our Blicket Detectors.
298
726000
3000
Điều mà Cristine làm đó là sử dụng những cỗ máy dò Blicket.
12:24
And what she did was show children
299
729000
2000
Và điều cô ấy làm là cho trẻ con thấy
12:26
that yellow ones made it go and red ones didn't,
300
731000
2000
những thứ màu vàng sẽ giúp máy di chuyển, còn những thứ màu đỏ thì không,
12:28
and then she showed them an anomaly.
301
733000
3000
và cô chỉ cho chúng sự bất quy tắc.
12:31
And what you'll see
302
736000
2000
Những gì bạn thấy sau đây
12:33
is that this little boy will go through five hypotheses
303
738000
3000
đó là cậu bé này vượt qua năm giả thuyết
12:36
in the space of two minutes.
304
741000
3000
trong vòng hai phút.
12:39
(Video) Boy: How about this?
305
744000
3000
(Video) Cậu bé: Thế còn mặt này?
12:43
Same as the other side.
306
748000
3000
Giống như cái kia.
12:46
Alison Gopnik: Okay, so his first hypothesis has just been falsified.
307
751000
4000
Alison Gopnik: Uhm, vậy giả thuyết đầu tiên của cậu bé đã bị giả mạo.
12:55
(Laughter)
308
760000
2000
(Tiếng cười)
12:57
Boy: This one lighted up, and this one nothing.
309
762000
3000
Cậu bé: Mặt này sáng, mặt này thì chẳng có gì cả.
13:00
AG: Okay, he's got his experimental notebook out.
310
765000
3000
AG: Được rồi, cháu đã vượt qua cuốn sổ thí nghiệm này.
13:06
Boy: What's making this light up.
311
771000
4000
Cậu bé: Thứ gì làm cho nó sáng lên.
13:11
(Laughter)
312
776000
9000
(Tiếng cười)
13:20
I don't know.
313
785000
2000
Cháu không biết.
13:22
AG: Every scientist will recognize that expression of despair.
314
787000
4000
AG: Mỗi nhà khoa học sẽ nhận ra biểu hiện của sự thất vọng đó.
13:26
(Laughter)
315
791000
3000
(Tiếng cười)
13:29
Boy: Oh, it's because this needs to be like this,
316
794000
6000
Cậu bé: Ồ, đó là bởi điều này cần phải như vậy,
13:35
and this needs to be like this.
317
800000
2000
và điệu này cần phải như vậy.
13:37
AG: Okay, hypothesis two.
318
802000
3000
AG: Thôi được, giả thuyết thứ hai.
13:40
Boy: That's why.
319
805000
2000
Cậu bé: đó là lý do.
13:42
Oh.
320
807000
2000
Ồ
13:44
(Laughter)
321
809000
5000
(Tiếng cười)
13:49
AG: Now this is his next idea.
322
814000
2000
AG: Bây giờ là ý tưởng tiếp theo của cậu bé.
13:51
He told the experimenter to do this,
323
816000
2000
Cậu bé nói với nhà thí nghiệm làm điều này,
13:53
to try putting it out onto the other location.
324
818000
4000
cố gắng đặt nó ở một nơi khác.
13:57
Not working either.
325
822000
2000
Vẫn không hoạt động.
14:02
Boy: Oh, because the light goes only to here,
326
827000
4000
Cậu bé: Ồ, đó là vì ánh sáng chỉ tới được đến đây,
14:06
not here.
327
831000
3000
chứ không phải chỗ này.
14:09
Oh, the bottom of this box
328
834000
3000
Đấy, đáy cái hộp này
14:12
has electricity in here,
329
837000
2000
có chứa điện,
14:14
but this doesn't have electricity.
330
839000
2000
nhưng cái này không có điện.
14:16
AG: Okay, that's a fourth hypothesis.
331
841000
2000
AG: Được rồi, đó là giả thuyết thứ tư.
14:18
Boy: It's lighting up.
332
843000
2000
Cậu bé: Nó đang sáng lên.
14:20
So when you put four.
333
845000
5000
Khi bạn đặt bốn cái.
14:26
So you put four on this one to make it light up
334
851000
3000
Bạn đặt bốn chiếc hộp trên đó và làm nó sáng lên
14:29
and two on this one to make it light up.
335
854000
2000
hai chiếc này và làm nó sáng lên.
14:31
AG: Okay,there's his fifth hypothesis.
336
856000
2000
AG: Được rồi, đó là giả thuyết thứ năm.
14:33
Now that is a particularly --
337
858000
3000
Đây là một cậu bé rất --
14:36
that is a particularly adorable and articulate little boy,
338
861000
3000
vô cùng đáng ngưỡng mộ và thông minh,
14:39
but what Cristine discovered is this is actually quite typical.
339
864000
3000
nhưng điều mà Cristine phát hiện ra đó là điều này rất phổ biến.
14:42
If you look at the way children play, when you ask them to explain something,
340
867000
3000
Nếu bạn nhìn cách trẻ con chơi đùa, bạn yêu cầu chúng giải thích một điều gì đó,
14:45
what they really do is do a series of experiments.
341
870000
3000
điều chúng thực sự làm đó là tiến hành một loạt các thí nghiệm.
14:48
This is actually pretty typical of four year-olds.
342
873000
3000
Đây thực sự là điều khá điển hình với những đứa trẻ bốn tuổi.
14:51
Well, what's it like to be this kind of creature?
343
876000
3000
Vâng, cảm giác khi là sinh vật này là gì vậy?
14:54
What's it like to be one of these brilliant butterflies
344
879000
3000
Trở thành con bướm với khả năng kiểm chứng năm giả thuyết
14:57
who can test five hypotheses in two minutes?
345
882000
3000
trong vòng hai phút có cảm giác như thế nào?
15:00
Well, if you go back to those psychologists and philosophers,
346
885000
3000
Nếu quay trở lại với những nhà tâm lí học và triết gia kia,
15:03
a lot of them have said
347
888000
2000
rất nhiều người trong số họ nói rằng
15:05
that babies and young children were barely conscious
348
890000
2000
trẻ sơ sinh và trẻ nhỏ hầu như không ý thức được
15:07
if they were conscious at all.
349
892000
2000
việc chúng có ý thức hay không.
15:09
And I think just the opposite is true.
350
894000
2000
Tôi nghĩ điều ngược lại là đúng.
15:11
I think babies and children are actually more conscious than we are as adults.
351
896000
3000
Trẻ sơ sinh và trẻ nhỏ thực ra có ý thức hơn người lớn chúng ta.
15:14
Now here's what we know about how adult consciousness works.
352
899000
3000
Đây là điều chúng ta biết về cách vận hành ý thức của người lớn.
15:17
And adults' attention and consciousness
353
902000
2000
Sự chú ý và ý thức của người lớn
15:19
look kind of like a spotlight.
354
904000
2000
giống như một đốm sáng.
15:21
So what happens for adults
355
906000
2000
Điều xảy đến với người lớn
15:23
is we decide that something's relevant or important,
356
908000
2000
đó là chúng ta quyết định điều gì là có liên quan hay quan trọng,
15:25
we should pay attention to it.
357
910000
2000
chúng ta thường để tâm đến nó.
15:27
Our consciousness of that thing that we're attending to
358
912000
2000
Ý thức về việc mà chúng ta để ý trở nên
15:29
becomes extremely bright and vivid,
359
914000
3000
cực kì sáng lạn và nổi bật,
15:32
and everything else sort of goes dark.
360
917000
2000
còn mọi thứ khác thì tối đen đi.
15:34
And we even know something about the way the brain does this.
361
919000
3000
Chúng ta còn biết cách bộ não tiến hành việc này.
15:37
So what happens when we pay attention
362
922000
2000
Những gì xảy ra khi chúng ta chú tâm
15:39
is that the prefrontal cortex, the sort of executive part of our brains,
363
924000
3000
đó là vỏ não trước, trung khu điều hành của bộ não,
15:42
sends a signal
364
927000
2000
gửi tín hiệu
15:44
that makes a little part of our brain much more flexible,
365
929000
2000
khiến não chúng ta trở nên linh hoạt đôi chút,
15:46
more plastic, better at learning,
366
931000
2000
dẻo dai hơn, học tốt hơn,
15:48
and shuts down activity
367
933000
2000
và chấm dứt hoạt động
15:50
in all the rest of our brains.
368
935000
2000
ở phần còn lại của bộ não.
15:52
So we have a very focused, purpose-driven kind of attention.
369
937000
4000
Chúng ta có một sự chú ý rất tập trung, có mục đích.
15:56
If we look at babies and young children,
370
941000
2000
Nếu quan sát trẻ sơ sinh và trẻ nhỏ,
15:58
we see something very different.
371
943000
2000
chúng ta thấy điều hoàn toàn khác.
16:00
I think babies and young children
372
945000
2000
Theo tôi, trẻ sơ sinh và trẻ nhỏ
16:02
seem to have more of a lantern of consciousness
373
947000
2000
dường như giống như một chiếc đèn ý thức
16:04
than a spotlight of consciousness.
374
949000
2000
hơn là một đốm sáng ý thức.
16:06
So babies and young children are very bad
375
951000
3000
Trẻ sơ sinh và trẻ nhỏ quá tồi trong việc
16:09
at narrowing down to just one thing.
376
954000
3000
tập trung vào một thứ.
16:12
But they're very good at taking in lots of information
377
957000
3000
Nhưng chúng lại giỏi tiếp nhận nhiều thông tin
16:15
from lots of different sources at once.
378
960000
2000
từ nhiều nguồn khác nhau cùng một lúc.
16:17
And if you actually look in their brains,
379
962000
2000
Nếu quan sát não chúng,
16:19
you see that they're flooded with these neurotransmitters
380
964000
3000
bạn nhận ra rằng chúng chứa đầy những chất dẫn truyền thần kinh
16:22
that are really good at inducing learning and plasticity,
381
967000
2000
chất thúc đẩy sự học và độ dẻo dai,
16:24
and the inhibitory parts haven't come on yet.
382
969000
3000
còn các phần ức chế chưa xuất hiện
16:27
So when we say that babies and young children
383
972000
2000
Khi ta nói trẻ sơ sinh và trẻ nhỏ
16:29
are bad at paying attention,
384
974000
2000
không giỏi tập trung,
16:31
what we really mean is that they're bad at not paying attention.
385
976000
4000
ý của chúng ta là chúng rất tồi trong việc không tập trung.
16:35
So they're bad at getting rid
386
980000
2000
Chúng không giỏi trong việc loại bỏ
16:37
of all the interesting things that could tell them something
387
982000
2000
những thứ thú vị mà có thể cho chúng biết điều gì đó
16:39
and just looking at the thing that's important.
388
984000
2000
và chỉ quan sát thứ quan trọng.
16:41
That's the kind of attention, the kind of consciousness,
389
986000
3000
Đó là một loại chú ý, một loại ý thức,
16:44
that we might expect
390
989000
2000
mà chúng ta mong đợi
16:46
from those butterflies who are designed to learn.
391
991000
2000
từ những con bướm được thiết kế để học.
16:48
Well if we want to think about a way
392
993000
2000
Nếu chúng ta muốn nghĩ cách
16:50
of getting a taste of that kind of baby consciousness as adults,
393
995000
4000
thử thứ ý thức trẻ con này như người lớn,
16:54
I think the best thing is think about cases
394
999000
2000
tôi nghĩ điều tốt nhất đó là nghĩ về các trường hợp
16:56
where we're put in a new situation that we've never been in before --
395
1001000
3000
khi chúng ta rơi vào một tình huống mà mình chưa gặp phải trước đó --
16:59
when we fall in love with someone new,
396
1004000
2000
khi yêu thích một ai đó,
17:01
or when we're in a new city for the first time.
397
1006000
3000
hay khi lần đầu tiên đến một thành phố mới.
17:04
And what happens then is not that our consciousness contracts,
398
1009000
2000
Điều xảy ra không phải là sự thu nhỏ ý thức,
17:06
it expands,
399
1011000
2000
nó mở rộng,
17:08
so that those three days in Paris
400
1013000
2000
và ba ngày ở Paris
17:10
seem to be more full of consciousness and experience
401
1015000
2000
dường như đầy ý thức và trải nghiệm
17:12
than all the months of being
402
1017000
2000
hơn tất cả những tháng năm
17:14
a walking, talking, faculty meeting-attending zombie back home.
403
1019000
4000
đi lại, nói chuyện, tham dự họp báo như một thây ma khi ta ở nhà.
17:18
And by the way, that coffee,
404
1023000
2000
Nhân tiện, loại cà phê đó,
17:20
that wonderful coffee you've been drinking downstairs,
405
1025000
2000
thứ cà phê tuyệt vời bạn vừa uống ở dưới tầng,
17:22
actually mimics the effect
406
1027000
2000
thực ra là bắt chước ảnh hưởng
17:24
of those baby neurotransmitters.
407
1029000
2000
của chất dẫn truyền thần kinh trẻ con.
17:26
So what's it like to be a baby?
408
1031000
2000
Vậy có cảm giác như thế nào khi là một đứa trẻ con?
17:28
It's like being in love
409
1033000
2000
Giống như lần đầu say đắm
17:30
in Paris for the first time
410
1035000
2000
Paris
17:32
after you've had three double-espressos.
411
1037000
2000
sau khi uống hết ba cốc double-espresso.
17:34
(Laughter)
412
1039000
3000
(Tiếng cười)
17:37
That's a fantastic way to be,
413
1042000
2000
Đó là cảm giác tuyệt vời
17:39
but it does tend to leave you waking up crying at three o'clock in the morning.
414
1044000
4000
nhưng nó có thể khiến bạn thức dậy, khóc òa lên vào lúc ba giờ sáng.
17:43
(Laughter)
415
1048000
3000
(Tiếng cười)
17:46
Now it's good to be a grownup.
416
1051000
2000
Thật tuyệt khi là một người trưởng thành.
17:48
I don't want to say too much about how wonderful babies are.
417
1053000
2000
Tôi không nói quá nhiều về việc trẻ con kỳ diệu ra sao.
17:50
It's good to be a grownup.
418
1055000
2000
Thật tuyệt khi là một người trưởng thành.
17:52
We can do things like tie our shoelaces and cross the street by ourselves.
419
1057000
3000
Chúng ta có thể làm những việc như thắt dây giày và tự mình đi qua đường.
17:55
And it makes sense that we put a lot of effort
420
1060000
2000
Và nó hoàn toàn hợp lý khi chúng ta khiến
17:57
into making babies think like adults do.
421
1062000
4000
đứa trẻ nghĩ giống như người lớn.
18:01
But if what we want is to be like those butterflies,
422
1066000
3000
Nhưng nếu điều chúng ta muốn là được như những con bướm kia,
18:04
to have open-mindedness, open learning,
423
1069000
3000
tư duy mở, học sáng tạo,
18:07
imagination, creativity, innovation,
424
1072000
2000
trí tưởng tượng, óc sáng tạo, cải tiến,
18:09
maybe at least some of the time
425
1074000
2000
hay ít nhất là trong một khoảng thời gian,
18:11
we should be getting the adults
426
1076000
2000
người lớn chúng ta nên
18:13
to start thinking more like children.
427
1078000
2000
bắt đầu nghĩ như trẻ con nhiều hơn.
18:15
(Applause)
428
1080000
8000
(Vỗ tay)
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