TEDGlobal 2011
Alison Gopnik: What do babies think?
Алисън Гопник: Какво си мислят бебетата?
Filmed:
Readability: 3.4
4,341,974 views
"Бебетата и малките деца са като отдел Проучване и Развитие на човечеството", твърди психоложката Алисън Гопник. Нейното проучване разглежда изтъченото събиране на информация и вземането на решения, които бебетата извършват, докато си играят.
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
Какво се случва
00:17
in this baby's mind?
1
2000
2000
в ума на това бебе?
00:19
If you'd asked people this 30 years ago,
2
4000
2000
Ако питате хората преди 30 години
00:21
most people, including psychologists,
3
6000
2000
повечето от тях, включително психолозите,
00:23
would have said that this baby was irrational,
4
8000
3000
биха отговорили, че бебето е ирационално,
00:26
illogical, egocentric --
5
11000
2000
нелогично, егоцентрично --
00:28
that he couldn't take the perspective of another person
6
13000
2000
че не би могло да осъзнае гледната точка на друг човек
00:30
or understand cause and effect.
7
15000
2000
или да разбере причина и следствие.
00:32
In the last 20 years,
8
17000
2000
През последните 20 години,
00:34
developmental science has completely overturned that picture.
9
19000
3000
развиващата се наука категорично обърна тази представа.
00:37
So in some ways,
10
22000
2000
Така вече
00:39
we think that this baby's thinking
11
24000
2000
смятаме, че начинът на мислене при това бебе
00:41
is like the thinking of the most brilliant scientists.
12
26000
4000
е като на най-брилянтните учени.
00:45
Let me give you just one example of this.
13
30000
2000
Нека ви дам само един пример за това.
00:47
One thing that this baby could be thinking about,
14
32000
3000
Едно от нещата, за които би могло да мисли бебето,
00:50
that could be going on in his mind,
15
35000
2000
и които се случват в умът му,
00:52
is trying to figure out
16
37000
2000
е да се опитва да отгатне
00:54
what's going on in the mind of that other baby.
17
39000
3000
какво се случва в ума на другото бебе.
00:57
After all, one of the things that's hardest for all of us to do
18
42000
3000
В крайна сметка, едно от най-трудните неща за всички нас
01:00
is to figure out what other people are thinking and feeling.
19
45000
3000
е да открием какво си мислят и чувстват другите.
01:03
And maybe the hardest thing of all
20
48000
2000
И може би най-трудното от всички
01:05
is to figure out that what other people think and feel
21
50000
3000
е да осъзнаем, че това, което другите хора мислят и чувстват
01:08
isn't actually exactly like what we think and feel.
22
53000
2000
всъщност не е съвсем същото като това, което ние мислим и чувстваме.
01:10
Anyone who's followed politics can testify
23
55000
2000
Всеки, който се е занимавал с политика може да потвърди
01:12
to how hard that is for some people to get.
24
57000
3000
колко трудно е за някои хора да осъзнаят това.
01:15
We wanted to know
25
60000
2000
Искахме да знаем
01:17
if babies and young children
26
62000
2000
дали бебетата и малките деца
01:19
could understand this really profound thing about other people.
27
64000
3000
са способни да осъзнаят нещо толкова дълбоко.
01:22
Now the question is: How could we ask them?
28
67000
2000
Възниква въпросът: Как бихме могли да ги попитаме?
01:24
Babies, after all, can't talk,
29
69000
2000
Бебетата, в края на краищата, не могат да говорят
01:26
and if you ask a three year-old
30
71000
2000
и ако попиташ някое 3 годишно хлапе
01:28
to tell you what he thinks,
31
73000
2000
да ти опише какво мисли,
01:30
what you'll get is a beautiful stream of consciousness monologue
32
75000
3000
това, което ще получиш е красив монолог
01:33
about ponies and birthdays and things like that.
33
78000
3000
за понита и рожденни дни и други подобни неща.
01:36
So how do we actually ask them the question?
34
81000
3000
Така че, как тогава ги попитахме?
01:39
Well it turns out that the secret was broccoli.
35
84000
3000
Оказа се, че тайната беше в броколите.
01:42
What we did -- Betty Rapacholi, who was one of my students, and I --
36
87000
4000
Това, което направихме - Бети Рапачоли, моя студентка и аз -
01:46
was actually to give the babies two bowls of food:
37
91000
3000
беше да дадем на бебетата две купи с храна:
01:49
one bowl of raw broccoli
38
94000
2000
една със сурови броколи
01:51
and one bowl of delicious goldfish crackers.
39
96000
3000
и една с вкусни кракери (хрупкави соленки) под формата на рибки.
01:54
Now all of the babies, even in Berkley,
40
99000
3000
Всички бебета, включително тези от Бъркли,
01:57
like the crackers and don't like the raw broccoli.
41
102000
3000
харесват кракерите и не харесват суровите броколи.
02:00
(Laughter)
42
105000
2000
(смях)
02:02
But then what Betty did
43
107000
2000
После, това, което Бети направи
02:04
was to take a little taste of food from each bowl.
44
109000
3000
беше да опита по малко от всяка купа
02:07
And she would act as if she liked it or she didn't.
45
112000
2000
и да се преструва, че го харесва или не.
02:09
So half the time, she acted
46
114000
2000
Така, през половината време, тя се преструваше
02:11
as if she liked the crackers and didn't like the broccoli --
47
116000
2000
че харесва кракерите и не харесва броколите -
02:13
just like a baby and any other sane person.
48
118000
3000
също като бебето, както и като която и да е друга разумна личност.
02:16
But half the time,
49
121000
2000
Но през останалото време
02:18
what she would do is take a little bit of the broccoli
50
123000
2000
това, което правеше тя е да вземе по малко от броколите
02:20
and go, "Mmmmm, broccoli.
51
125000
3000
и да каже "Мммм, броколи.
02:23
I tasted the broccoli. Mmmmm."
52
128000
3000
Опитах броколите. Мммм."
02:26
And then she would take a little bit of the crackers,
53
131000
2000
После взимаше малко от кракерите
02:28
and she'd go, "Eww, yuck, crackers.
54
133000
4000
и казваше "Пфу, гадост, кракери.
02:32
I tasted the crackers. Eww, yuck."
55
137000
3000
Опитах кракери. Пфу, гадост."
02:35
So she'd act as if what she wanted
56
140000
2000
Така тя се преструваше, че това, което иска
02:37
was just the opposite of what the babies wanted.
57
142000
3000
е точно обратното, на това, което бебетата искат.
02:40
We did this with 15 and 18 month-old babies.
58
145000
2000
Направихме това с 15 и 18 месечни бебета.
02:42
And then she would simply put her hand out and say,
59
147000
3000
После тя протягаше ръка и казваше,
02:45
"Can you give me some?"
60
150000
2000
"Ще ми дадеш ли малко?"
02:47
So the question is: What would the baby give her,
61
152000
2000
Сега въпроса е: Какво ще й даде бебето,
02:49
what they liked or what she liked?
62
154000
2000
това, което бебето харесва или това, което тя харесва?
02:51
And the remarkable thing was that 18 month-old babies,
63
156000
3000
И забележителното беше, че 18 месечните бебета,
02:54
just barely walking and talking,
64
159000
2000
едва проходили и проговорили,
02:56
would give her the crackers if she liked the crackers,
65
161000
3000
й даваха соленки, ако тя харесва соленките
02:59
but they would give her the broccoli if she liked the broccoli.
66
164000
3000
и броколи, ако тя харесва броколите.
03:02
On the other hand,
67
167000
2000
От друга страна,
03:04
15 month-olds would stare at her for a long time
68
169000
2000
15 месечните, се втренчваха в нея за дълго време,
03:06
if she acted as if she liked the broccoli,
69
171000
2000
ако се беше преструвала, че харесва броколите,
03:08
like they couldn't figure this out.
70
173000
3000
сякаш не могат да разберат какво се случва.
03:11
But then after they stared for a long time,
71
176000
2000
Но после, след наистина дълго вглеждане,
03:13
they would just give her the crackers,
72
178000
2000
те просто й подаваха кракерите,
03:15
what they thought everybody must like.
73
180000
2000
това, което смятаха, че всеки трябва да харесва.
03:17
So there are two really remarkable things about this.
74
182000
3000
Така че има две наистина забележителни неща относно това.
03:20
The first one is that these little 18 month-old babies
75
185000
3000
Първото е, че тези малки 18 месечни бебета
03:23
have already discovered
76
188000
2000
вече са открили
03:25
this really profound fact about human nature,
77
190000
2000
този наистина дълбок факт за човешката същност,
03:27
that we don't always want the same thing.
78
192000
2000
че ние не винаги искаме едни и същи неща.
03:29
And what's more, they felt that they should actually do things
79
194000
2000
И още повече, те чувстваха, че трябва да направят така,
03:31
to help other people get what they wanted.
80
196000
3000
че да помогнат на другите да получат това, което искат.
03:34
Even more remarkably though,
81
199000
2000
Още по-забележително в случая
03:36
the fact that 15 month-olds didn't do this
82
201000
3000
фактът, че 15 месечните не го правеха,
03:39
suggests that these 18 month-olds had learned
83
204000
3000
подсказва, че тези 18 месечни бебета са научили
03:42
this deep, profound fact about human nature
84
207000
3000
този дълбок проницателен факт за човешката същност
03:45
in the three months from when they were 15 months old.
85
210000
3000
в трите месеца от време, изминало от времето, когато са били на 15 месеца.
03:48
So children both know more and learn more
86
213000
2000
Така че децата едновременно и знаят повече и научават повече,
03:50
than we ever would have thought.
87
215000
2000
отколкото ние някога сме си представяли.
03:52
And this is just one of hundreds and hundreds of studies over the last 20 years
88
217000
4000
И това е само едно от стотиците и стотици изследвания в последните 20 години,
03:56
that's actually demonstrated it.
89
221000
2000
които в действителност го демонстрират.
03:58
The question you might ask though is:
90
223000
2000
Въпросът, който бихте задали е:
04:00
Why do children learn so much?
91
225000
3000
Защо децата научават толкова много?
04:03
And how is it possible for them to learn so much
92
228000
2000
И как е възможно да научат толкова много
04:05
in such a short time?
93
230000
2000
за толкова кратко време?
04:07
I mean, after all, if you look at babies superficially,
94
232000
2000
Имам предвид, в крайна сметка, ако погледете на бебетата повърхностно,
04:09
they seem pretty useless.
95
234000
2000
то те изглеждат доста безполезни.
04:11
And actually in many ways, they're worse than useless,
96
236000
3000
И всъщност те дори са повече от безполезни,
04:14
because we have to put so much time and energy
97
239000
2000
защото ние трябва да влагаме толкова много време и енергия
04:16
into just keeping them alive.
98
241000
2000
само за да ги опазим живи.
04:18
But if we turn to evolution
99
243000
2000
Но ако се обърнем към еволюцията
04:20
for an answer to this puzzle
100
245000
2000
за да отговорим на тази загатка
04:22
of why we spend so much time
101
247000
2000
а именно, защо прекарваме толкова много време
04:24
taking care of useless babies,
102
249000
3000
грижейки се за безполезни бебета,
04:27
it turns out that there's actually an answer.
103
252000
3000
излиза, че всъщност има отговор.
04:30
If we look across many, many different species of animals,
104
255000
3000
Ако разгледаме много и различни видове животни,
04:33
not just us primates,
105
258000
2000
не само приматите,
04:35
but also including other mammals, birds,
106
260000
2000
но също така други бозайници, птици,
04:37
even marsupials
107
262000
2000
дори двуутробни
04:39
like kangaroos and wombats,
108
264000
2000
като кенгуру и уомбат,
04:41
it turns out that there's a relationship
109
266000
2000
излиза, че има връзка
04:43
between how long a childhood a species has
110
268000
4000
между това колко дълго детство има вида
04:47
and how big their brains are compared to their bodies
111
272000
4000
и колко е голям техният мозък спрямо тялото им
04:51
and how smart and flexible they are.
112
276000
2000
и колко умни и съобразителни са.
04:53
And sort of the posterbirds for this idea are the birds up there.
113
278000
3000
Пример за това са птиците.
04:56
On one side
114
281000
2000
От една страна
04:58
is a New Caledonian crow.
115
283000
2000
имаме гарванът от Нова Каледония
05:00
And crows and other corvidae, ravens, rooks and so forth,
116
285000
3000
и гарвани и други полски свраки, врани и така нататък,
05:03
are incredibly smart birds.
117
288000
2000
които са изключително умни птици.
05:05
They're as smart as chimpanzees in some respects.
118
290000
3000
В някои отношения те са умни, колкото шимпанзетата.
05:08
And this is a bird on the cover of science
119
293000
2000
И това е птица от корицата на "Наука",
05:10
who's learned how to use a tool to get food.
120
295000
3000
която се е научила как да използва инструмент за да получи храна.
05:13
On the other hand,
121
298000
2000
От друга страна,
05:15
we have our friend the domestic chicken.
122
300000
2000
имаме нашият приятел домашното пиле.
05:17
And chickens and ducks and geese and turkeys
123
302000
3000
И пилета и патета и гъски и пуйки
05:20
are basically as dumb as dumps.
124
305000
2000
са по същество от тъпи по-тъпи.
05:22
So they're very, very good at pecking for grain,
125
307000
3000
Така че, те са много, много добри в кълването на жито,
05:25
and they're not much good at doing anything else.
126
310000
3000
но не са особено добри в правенето на каквото и да е друго.
05:28
Well it turns out that the babies,
127
313000
2000
И така, оказва се, че бебетата,
05:30
the New Caledonian crow babies, are fledglings.
128
315000
2000
бебетата на гарваните от Нова Каледония, имат детство.
05:32
They depend on their moms
129
317000
2000
Те зависят от техните майки
05:34
to drop worms in their little open mouths
130
319000
3000
да пускат червеи в отворените им усти
05:37
for as long as two years,
131
322000
2000
за цели две години,
05:39
which is a really long time in the life of a bird.
132
324000
2000
което е наистина дълго време за живота на една птица.
05:41
Whereas the chickens are actually mature
133
326000
2000
Докато пилетата са всъщност съзрели
05:43
within a couple of months.
134
328000
2000
в рамките на 2 месеца.
05:45
So childhood is the reason
135
330000
3000
Така че детството е причината,
05:48
why the crows end up on the cover of Science
136
333000
2000
поради която гарваните попадат на корицата на "Наука",
05:50
and the chickens end up in the soup pot.
137
335000
2000
а пилетата попадат в супника.
05:52
There's something about that long childhood
138
337000
3000
Има нещо в това дълго детство,
05:55
that seems to be connected
139
340000
2000
което изглежда е свързано
05:57
to knowledge and learning.
140
342000
2000
с познанието и ученето.
05:59
Well what kind of explanation could we have for this?
141
344000
3000
Какъв вид обяснение бихме могли да дадем за това?
06:02
Well some animals, like the chicken,
142
347000
3000
Ами някои животни, като пилетата,
06:05
seem to be beautifully suited
143
350000
2000
изглеждат красиво подходящи
06:07
to doing just one thing very well.
144
352000
2000
да правят само едно нещо наистина добре.
06:09
So they seem to be beautifully suited
145
354000
3000
Така че, те изглежда са красиво подходящи
06:12
to pecking grain in one environment.
146
357000
2000
да кълват жито в една околна среда.
06:14
Other creatures, like the crows,
147
359000
2000
Други създания, като гарваните,
06:16
aren't very good at doing anything in particular,
148
361000
2000
не са особено добри в правенето на нещо специфично,
06:18
but they're extremely good
149
363000
2000
но са изключително добри
06:20
at learning about laws of different environments.
150
365000
2000
в ученето на правилата при различни околни среди.
06:22
And of course, we human beings
151
367000
2000
И разбира се, човешките същества
06:24
are way out on the end of the distribution like the crows.
152
369000
3000
са далеч напред в краят на това разпределение като гарваните.
06:27
We have bigger brains relative to our bodies
153
372000
2000
Ние имаме по-големи мозъци отнесено към телата ни
06:29
by far than any other animal.
154
374000
2000
спрямо което и да е друго животно.
06:31
We're smarter, we're more flexible,
155
376000
2000
Ние сме по-умни, по-съобразителни,
06:33
we can learn more,
156
378000
2000
можем да учим повече,
06:35
we survive in more different environments,
157
380000
2000
оцеляваме в повече и различни среди,
06:37
we migrated to cover the world and even go to outer space.
158
382000
3000
мигрираме и покоряваме света и дори отидохме в космоса.
06:40
And our babies and children are dependent on us
159
385000
3000
И нашите бебета и деца са зависими от нас
06:43
for much longer than the babies of any other species.
160
388000
3000
за много повече от колкото бебетата на който и да е друг вид.
06:46
My son is 23.
161
391000
2000
Синът ми е на 23.
06:48
(Laughter)
162
393000
2000
(смях)
06:50
And at least until they're 23,
163
395000
2000
И поне докато са на 23,
06:52
we're still popping those worms
164
397000
2000
ние все още подаваме червеи
06:54
into those little open mouths.
165
399000
3000
в тези малки отворени устенца.
06:57
All right, why would we see this correlation?
166
402000
3000
Добре, защо виждаме тази връзка?
07:00
Well an idea is that that strategy, that learning strategy,
167
405000
4000
Идеята е, че тази стратегия, тази стратегия за учене,
07:04
is an extremely powerful, great strategy for getting on in the world,
168
409000
3000
е изключително мощна, чудесна стратегия за справяне със света,
07:07
but it has one big disadvantage.
169
412000
2000
но има един голям недостатък.
07:09
And that one big disadvantage
170
414000
2000
И този голям недостатък
07:11
is that, until you actually do all that learning,
171
416000
3000
е че, докато всъщност извършваш това обучение,
07:14
you're going to be helpless.
172
419000
2000
ти ще бъде безпомощен.
07:16
So you don't want to have the mastodon charging at you
173
421000
3000
Така че, не би искал, в момента, когато те атакува мастодонт
07:19
and be saying to yourself,
174
424000
2000
да се чудиш,
07:21
"A slingshot or maybe a spear might work. Which would actually be better?"
175
426000
4000
"Прашка или може би копие би ми свършило работа. Кое е всъщност по-доброто?"
07:25
You want to know all that
176
430000
2000
Ти би искал да знаеш това
07:27
before the mastodons actually show up.
177
432000
2000
преди мастодонта наистина да се появи.
07:29
And the way the evolutions seems to have solved that problem
178
434000
3000
И изглежда начинът, по който еволюцията е разрешила този проблем
07:32
is with a kind of division of labor.
179
437000
2000
е чрез един вид разделение на труда.
07:34
So the idea is that we have this early period when we're completely protected.
180
439000
3000
И така, идеята е, че имаме този ранен период, през който сме абсолютно защитени.
07:37
We don't have to do anything. All we have to do is learn.
181
442000
3000
Не е нужно да правим нещо. Всичко, което е необходимо е да се обучаваме.
07:40
And then as adults,
182
445000
2000
И по-късно, като възрастни,
07:42
we can take all those things that we learned when we were babies and children
183
447000
3000
можем да вземем всички тези неща, които сме научили като бебета и деца
07:45
and actually put them to work to do things out there in the world.
184
450000
3000
и да ги използваме за да се справяме със света.
07:48
So one way of thinking about it
185
453000
2000
По този начин можем да смятаме,
07:50
is that babies and young children
186
455000
2000
че бебетата и малките деца
07:52
are like the research and development division of the human species.
187
457000
3000
са като отдел Проучване и Развитие за човешката раса.
07:55
So they're the protected blue sky guys
188
460000
3000
Те са защитени човечета,
07:58
who just have to go out and learn and have good ideas,
189
463000
2000
които просто трябва да се учат и да имат добри идеи,
08:00
and we're production and marketing.
190
465000
2000
а ние сме отдел Производство и Пласиране.
08:02
We have to take all those ideas
191
467000
2000
Ние трява да вземем всички тези идеи
08:04
that we learned when we were children
192
469000
2000
които сме научили като деца
08:06
and actually put them to use.
193
471000
2000
и да се възползваме от тях.
08:08
Another way of thinking about it
194
473000
2000
Друг начин да погледнем на нещата
08:10
is instead of thinking of babies and children
195
475000
2000
е вместо да мислим за бебетата и децата
08:12
as being like defective grownups,
196
477000
2000
като дефектни възрастни
08:14
we should think about them
197
479000
2000
е да гледаме на тях
08:16
as being a different developmental stage of the same species --
198
481000
2000
като на различна фаза от развитието на същият вид --
08:18
kind of like caterpillars and butterflies --
199
483000
3000
например като гъсениците и пеперудите --
08:21
except that they're actually the brilliant butterflies
200
486000
2000
само че, те всъщност са прекрасните пеперуди,
08:23
who are flitting around the garden and exploring,
201
488000
3000
които летят из градината и проучват,
08:26
and we're the caterpillars
202
491000
2000
а ние сме гъсениците,
08:28
who are inching along our narrow, grownup, adult path.
203
493000
3000
които напредваме по нашият тесен, пораснал път на възрастни.
08:31
If this is true, if these babies are designed to learn --
204
496000
3000
Ако това е истина и бебетата са проектирани да учат --
08:34
and this evolutionary story would say children are for learning,
205
499000
3000
и тази история за еволюцията твърди, че децата са за учене,
08:37
that's what they're for --
206
502000
2000
това е предназначението им --
08:39
we might expect
207
504000
2000
тогава можем да очакваме,
08:41
that they would have really powerful learning mechanisms.
208
506000
2000
че те притежават наистина мощни механизми за учене.
08:43
And in fact, the baby's brain
209
508000
3000
И в действителност, мозъкът на едно бебе
08:46
seems to be the most powerful learning computer
210
511000
2000
е най-мощният компютър за учене
08:48
on the planet.
211
513000
2000
на планетата.
08:50
But real computers are actually getting to be a lot better.
212
515000
3000
Но истинските компютри всъщност стават доста по-добри.
08:53
And there's been a revolution
213
518000
2000
И така се стигна до революция
08:55
in our understanding of machine learning recently.
214
520000
2000
в разбирането ни за това как учат машините напоследък.
08:57
And it all depends on the ideas of this guy,
215
522000
3000
Всичко тръгва от идеите на един човек,
09:00
the Reverend Thomas Bayes,
216
525000
2000
Преподобният Томас Бейс,
09:02
who was a statistician and mathematician in the 18th century.
217
527000
3000
който е бил статистик и математик през 18ти век.
09:05
And essentially what Bayes did
218
530000
3000
По същество, това което Бейс е направил
09:08
was to provide a mathematical way
219
533000
2000
е да предостави математически начин
09:10
using probability theory
220
535000
2000
за използване на теория на вероятностите
09:12
to characterize, describe,
221
537000
2000
да характеризира, описва
09:14
the way that scientists find out about the world.
222
539000
2000
начинът, по който учените разгадават света.
09:16
So what scientists do
223
541000
2000
Това, което правят учените
09:18
is they have a hypothesis that they think might be likely to start with.
224
543000
3000
е, че имат хипотеза, с която смятат, че е добре да започнат.
09:21
They go out and test it against the evidence.
225
546000
2000
После отиват и я тестват спрямо доказателствата.
09:23
The evidence makes them change that hypothesis.
226
548000
2000
Доказателствата ги карат да променят хипотезата си.
09:25
Then they test that new hypothesis
227
550000
2000
После тестват новата хипотеза
09:27
and so on and so forth.
228
552000
2000
и отново и отново.
09:29
And what Bayes showed was a mathematical way that you could do that.
229
554000
3000
Бейс ни показва математически как можем да правим това.
09:32
And that mathematics is at the core
230
557000
2000
Математиката е в основата
09:34
of the best machine learning programs that we have now.
231
559000
2000
на най-добрите обучаващи се програми, които имаме сега.
09:36
And some 10 years ago,
232
561000
2000
Преди около 10 години,
09:38
I suggested that babies might be doing the same thing.
233
563000
4000
аз предположих, че бебетата може да правят същото.
09:42
So if you want to know what's going on
234
567000
2000
Така че, ако искате да знаете какво се случва
09:44
underneath those beautiful brown eyes,
235
569000
2000
зад тези красиви кафяви очи,
09:46
I think it actually looks something like this.
236
571000
2000
смятам, че е нещо подобно.
09:48
This is Reverend Bayes's notebook.
237
573000
2000
Това са бележките на Преподобният Бейс.
09:50
So I think those babies are actually making complicated calculations
238
575000
3000
Смятам, че бебетата всъщност правят сложни изчисления
09:53
with conditional probabilities that they're revising
239
578000
3000
с условни вероятности, които те постоянно променят,
09:56
to figure out how the world works.
240
581000
2000
за да разберат как е устроен света.
09:58
All right, now that might seem like an even taller order to actually demonstrate.
241
583000
4000
Добре, сега това изглежда още по-трудно да се демонстрира.
10:02
Because after all, if you ask even grownups about statistics,
242
587000
2000
Понеже, ако попитате дори възрастните за статистика,
10:04
they look extremely stupid.
243
589000
2000
ще ви изгледат глупаво.
10:06
How could it be that children are doing statistics?
244
591000
3000
Как е възможно децата да се занимават със статистика?
10:09
So to test this we used a machine that we have
245
594000
2000
За да тестваме това, ние използвахме една машина,
10:11
called the Blicket Detector.
246
596000
2000
наречена Blicket Detector.
10:13
This is a box that lights up and plays music
247
598000
2000
Тя представлява една кутия, която свети и свири музика,
10:15
when you put some things on it and not others.
248
600000
3000
когато сложите определени неща на нея.
10:18
And using this very simple machine,
249
603000
2000
Използвайки тази доста обикновена машина,
10:20
my lab and others have done dozens of studies
250
605000
2000
моята и други лаборатории направихме дузина изследвания,
10:22
showing just how good babies are
251
607000
2000
които показват колко добри са бебетата
10:24
at learning about the world.
252
609000
2000
в опознаването на света.
10:26
Let me mention just one
253
611000
2000
Нека спомена само едно,
10:28
that we did with Tumar Kushner, my student.
254
613000
2000
което направихме с Тумар Къшнър, мой студент.
10:30
If I showed you this detector,
255
615000
2000
Ако ви покажа машината,
10:32
you would be likely to think to begin with
256
617000
2000
най-вероятно бихте предположили, че
10:34
that the way to make the detector go
257
619000
2000
начинът да я накарате да работи
10:36
would be to put a block on top of the detector.
258
621000
3000
е да сложите блок на върха на машината.
10:39
But actually, this detector
259
624000
2000
Но всъщност, тази машина
10:41
works in a bit of a strange way.
260
626000
2000
работи по малко странен начин.
10:43
Because if you wave a block over the top of the detector,
261
628000
3000
Защото, ако сложите блок на върха,
10:46
something you wouldn't ever think of to begin with,
262
631000
3000
сега ще ви изненадам,
10:49
the detector will actually activate two out of three times.
263
634000
3000
тя всъщност ще се включи в два от три случая.
10:52
Whereas, if you do the likely thing, put the block on the detector,
264
637000
3000
От друга страна, ако сложите блок на самата машина,
10:55
it will only activate two out of six times.
265
640000
4000
ще се активира два от шест пъти.
10:59
So the unlikely hypothesis
266
644000
2000
Така по-невероятното допускане
11:01
actually has stronger evidence.
267
646000
2000
всъщност има по-силни доказателства.
11:03
It looks as if the waving
268
648000
2000
Изглежда сякаш размахването
11:05
is a more effective strategy than the other strategy.
269
650000
2000
е по-ефективна стратегия от другите.
11:07
So we did just this; we gave four year-olds this pattern of evidence,
270
652000
3000
Ние направихме следното: дадохме на четири годишни този модел с доказателства
11:10
and we just asked them to make it go.
271
655000
2000
и ги помолихме да включат машината.
11:12
And sure enough, the four year-olds used the evidence
272
657000
3000
И разбира се, 4 годишните използваха доказателствата
11:15
to wave the object on top of the detector.
273
660000
3000
и размахваха обект на върха на машината.
11:18
Now there are two things that are really interesting about this.
274
663000
3000
Сега, две са интересните неща относно това.
11:21
The first one is, again, remember, these are four year-olds.
275
666000
3000
Първото е, отново, помнете, че това са 4 годишни.
11:24
They're just learning how to count.
276
669000
2000
Те тъкмо започват да се учат как да броят.
11:26
But unconsciously,
277
671000
2000
Но несъзнателно,
11:28
they're doing these quite complicated calculations
278
673000
2000
те извършват тези доста сложни изчисления,
11:30
that will give them a conditional probability measure.
279
675000
3000
които ще им дадат мярка за тази условна вероятност.
11:33
And the other interesting thing
280
678000
2000
Другото интересно е,
11:35
is that they're using that evidence
281
680000
2000
че използват наличните доказателства
11:37
to get to an idea, get to a hypothesis about the world,
282
682000
3000
за да получат идея, да стигнат до допускане за света,
11:40
that seems very unlikely to begin with.
283
685000
3000
което, само по себе си, изглежда доста невероятно.
11:43
And in studies we've just been doing in my lab, similar studies,
284
688000
3000
Чрез проучванията, които правихме в моята лаборатория, подобни проучвания,
11:46
we've show that four year-olds are actually better
285
691000
2000
ние показахме, че четири годишните са всъщност по-добри
11:48
at finding out an unlikely hypothesis
286
693000
3000
в намирането на нетипични хипотези,
11:51
than adults are when we give them exactly the same task.
287
696000
3000
от възрастните, на които дадохме съвсем същото задание.
11:54
So in these circumstances,
288
699000
2000
При тези обстоятелства,
11:56
the children are using statistics to find out about the world,
289
701000
3000
децата използват статистика, за да направят открития за заобикалящият ги свят,
11:59
but after all, scientists also do experiments,
290
704000
3000
но освен това, учените правят също експерименти,
12:02
and we wanted to see if children are doing experiments.
291
707000
3000
а ние искахме да видим, дали децата експериментират.
12:05
When children do experiments we call it "getting into everything"
292
710000
3000
Когато децата експериментират, ние го наричаме "да се захванеш с всичко"
12:08
or else "playing."
293
713000
2000
или по друг начин "игра".
12:10
And there's been a bunch of interesting studies recently
294
715000
3000
Напоследък има цяла група интересни изследвания,
12:13
that have shown this playing around
295
718000
3000
които показват, че играта
12:16
is really a kind of experimental research program.
296
721000
2000
е всъщност един вид програма за експериментално проучване.
12:18
Here's one from Cristine Legare's lab.
297
723000
3000
Има едно, от лабораторията на Кристин Легеър.
12:21
What Cristine did was use our Blicket Detectors.
298
726000
3000
Кристин използва нашата машина.
12:24
And what she did was show children
299
729000
2000
Тя показваше на децата,
12:26
that yellow ones made it go and red ones didn't,
300
731000
2000
че жълтите обекти активират машината, а червените не,
12:28
and then she showed them an anomaly.
301
733000
3000
а после им показваше аномалия.
12:31
And what you'll see
302
736000
2000
Това, което ще видите е,
12:33
is that this little boy will go through five hypotheses
303
738000
3000
че това малко момче, ще премине през пет допускания
12:36
in the space of two minutes.
304
741000
3000
в рамките на две минути.
12:39
(Video) Boy: How about this?
305
744000
3000
(видео) Момче: А така?
12:43
Same as the other side.
306
748000
3000
Същото като от другата страна.
12:46
Alison Gopnik: Okay, so his first hypothesis has just been falsified.
307
751000
4000
Алисън Гопник: Добре, значи първото му допускане, току що беше опорочено.
12:55
(Laughter)
308
760000
2000
(смях)
12:57
Boy: This one lighted up, and this one nothing.
309
762000
3000
Момче: Това го накара да свети, а това нищо.
13:00
AG: Okay, he's got his experimental notebook out.
310
765000
3000
АГ: Добре, той изкара записките си по експеримента.
13:06
Boy: What's making this light up.
311
771000
4000
Момче: Какво го кара да свети.
13:11
(Laughter)
312
776000
9000
(смях)
13:20
I don't know.
313
785000
2000
Не знам.
13:22
AG: Every scientist will recognize that expression of despair.
314
787000
4000
АГ: Всеки учен ще разпознае това изражение на отчаяние.
13:26
(Laughter)
315
791000
3000
(смях)
13:29
Boy: Oh, it's because this needs to be like this,
316
794000
6000
Момче: О, защото трябва да е ето така,
13:35
and this needs to be like this.
317
800000
2000
а това ето така.
13:37
AG: Okay, hypothesis two.
318
802000
3000
АГ: Добре, допускане две.
13:40
Boy: That's why.
319
805000
2000
Момче: Ето за това.
13:42
Oh.
320
807000
2000
Оу.
13:44
(Laughter)
321
809000
5000
(смях)
13:49
AG: Now this is his next idea.
322
814000
2000
АГ: Сега това е следващата идея.
13:51
He told the experimenter to do this,
323
816000
2000
Той каза на експериментатора да направи следното,
13:53
to try putting it out onto the other location.
324
818000
4000
опитай да го сложиш на другото място.
13:57
Not working either.
325
822000
2000
Отново не работи.
14:02
Boy: Oh, because the light goes only to here,
326
827000
4000
Момче: О, защото светва само тук,
14:06
not here.
327
831000
3000
но не и тук.
14:09
Oh, the bottom of this box
328
834000
3000
Дъното на кутията
14:12
has electricity in here,
329
837000
2000
има електричество,
14:14
but this doesn't have electricity.
330
839000
2000
но това няма.
14:16
AG: Okay, that's a fourth hypothesis.
331
841000
2000
АГ: Добре, сега е четвъртата хипотеза.
14:18
Boy: It's lighting up.
332
843000
2000
Момче: Светна.
14:20
So when you put four.
333
845000
5000
Значи като сложиш четири.
14:26
So you put four on this one to make it light up
334
851000
3000
Значи слагаш четири тук за да светне
14:29
and two on this one to make it light up.
335
854000
2000
и две тук.
14:31
AG: Okay,there's his fifth hypothesis.
336
856000
2000
АГ: Добре, ето я и петата хипотеза.
14:33
Now that is a particularly --
337
858000
3000
Сега, това е специално --
14:36
that is a particularly adorable and articulate little boy,
338
861000
3000
това е изключително очарователно и изразително малко момче,
14:39
but what Cristine discovered is this is actually quite typical.
339
864000
3000
но това, което Кристин откри, е че поведението всъщност е доста типично.
14:42
If you look at the way children play, when you ask them to explain something,
340
867000
3000
Ако се вгледате в начинът, по който играят децата, когато ги помолите да обяснят нещо,
14:45
what they really do is do a series of experiments.
341
870000
3000
те всъщност правят серия от експерименти.
14:48
This is actually pretty typical of four year-olds.
342
873000
3000
Това е съвсем типично за четири годишните.
14:51
Well, what's it like to be this kind of creature?
343
876000
3000
Какво ли е да бъдеш такова създание?
14:54
What's it like to be one of these brilliant butterflies
344
879000
3000
Какво е да си една от тези брилиятни пеперуди,
14:57
who can test five hypotheses in two minutes?
345
882000
3000
които могат да тестват пет допускания за две минути?
15:00
Well, if you go back to those psychologists and philosophers,
346
885000
3000
Ако се върнем към психолозите и философите,
15:03
a lot of them have said
347
888000
2000
доста от тях твърдят,
15:05
that babies and young children were barely conscious
348
890000
2000
че бебетата и малките деца едва осъзнават,
15:07
if they were conscious at all.
349
892000
2000
ако въобще осъзнават нещо.
15:09
And I think just the opposite is true.
350
894000
2000
Аз смятам, че точно обратното е вярно.
15:11
I think babies and children are actually more conscious than we are as adults.
351
896000
3000
Считам, че бебетата и децата са всъщност по-съзнателни от нас като възрастни.
15:14
Now here's what we know about how adult consciousness works.
352
899000
3000
Това е, което знаем за това как работи съзнанието при възрастните.
15:17
And adults' attention and consciousness
353
902000
2000
При тях вниманието и осъзнаването
15:19
look kind of like a spotlight.
354
904000
2000
изглежда като светлина от прожектор.
15:21
So what happens for adults
355
906000
2000
Това, което се случва при възрастните
15:23
is we decide that something's relevant or important,
356
908000
2000
е, че ние решаваме дали нещо е приложимо или важно
15:25
we should pay attention to it.
357
910000
2000
и дали трябва да му обръщаме внимание.
15:27
Our consciousness of that thing that we're attending to
358
912000
2000
Нашето осъзнаване на това нещо
15:29
becomes extremely bright and vivid,
359
914000
3000
става изключително ярко и жизнено,
15:32
and everything else sort of goes dark.
360
917000
2000
а всичко останало отива в тъмнината.
15:34
And we even know something about the way the brain does this.
361
919000
3000
Ние дори поназнайваме нещичко за това как мозъка го прави.
15:37
So what happens when we pay attention
362
922000
2000
Това, което се случва, когато внимаваме в нещо
15:39
is that the prefrontal cortex, the sort of executive part of our brains,
363
924000
3000
е че префронталният кортекс, това е един вид изпълнителната част от нашият мозък,
15:42
sends a signal
364
927000
2000
праща сигнал,
15:44
that makes a little part of our brain much more flexible,
365
929000
2000
който прави малка част от мозъка ни доста по-съобразителна,
15:46
more plastic, better at learning,
366
931000
2000
по-гъвкава, по-добра в ученето
15:48
and shuts down activity
367
933000
2000
и изключва активността
15:50
in all the rest of our brains.
368
935000
2000
в останалата част от мозъка ни.
15:52
So we have a very focused, purpose-driven kind of attention.
369
937000
4000
По този начин ние имаме наистина много фокусирано, водено от целта вид внимание.
15:56
If we look at babies and young children,
370
941000
2000
Докато при бебетата и малките деца,
15:58
we see something very different.
371
943000
2000
наблюдаваме нещо много различно.
16:00
I think babies and young children
372
945000
2000
Смятам, че бебетата и малките деца
16:02
seem to have more of a lantern of consciousness
373
947000
2000
притежават по-скоро цяла група фенери от съзнаване,
16:04
than a spotlight of consciousness.
374
949000
2000
а не само една фокусирана светлина.
16:06
So babies and young children are very bad
375
951000
3000
За това бебетата и малките деца са доста зле
16:09
at narrowing down to just one thing.
376
954000
3000
в концентрирането върху само едно нещо.
16:12
But they're very good at taking in lots of information
377
957000
3000
Но са изключително добри в приемането на огромно количество информация
16:15
from lots of different sources at once.
378
960000
2000
от много и различни източници едновременно.
16:17
And if you actually look in their brains,
379
962000
2000
Ако наистина погледнете в мозъците им,
16:19
you see that they're flooded with these neurotransmitters
380
964000
3000
ще видите, че те са препълнени от невротрансмитери,
16:22
that are really good at inducing learning and plasticity,
381
967000
2000
които се справят много добре с ученето и гъвкавостта,
16:24
and the inhibitory parts haven't come on yet.
382
969000
3000
а дори не сме стигнали още до инхибиторите.
16:27
So when we say that babies and young children
383
972000
2000
Така че, когато казваме, че бебетата и малките деца
16:29
are bad at paying attention,
384
974000
2000
не се справят с обръщането на внимание,
16:31
what we really mean is that they're bad at not paying attention.
385
976000
4000
това, което имаме предвид е, че те всъщност не могат да не обърнат внимание.
16:35
So they're bad at getting rid
386
980000
2000
Не се справят с това да отхвърлят
16:37
of all the interesting things that could tell them something
387
982000
2000
всички интересни неща, които биха ги научили на нещо
16:39
and just looking at the thing that's important.
388
984000
2000
и да се фокусират само върху това, което е важно.
16:41
That's the kind of attention, the kind of consciousness,
389
986000
3000
Това е вида внимание, вида осъзнаване,
16:44
that we might expect
390
989000
2000
което можем да очакваме
16:46
from those butterflies who are designed to learn.
391
991000
2000
от тези пеперуди, които са създадени за учене.
16:48
Well if we want to think about a way
392
993000
2000
Ако искаме да измислим начин
16:50
of getting a taste of that kind of baby consciousness as adults,
393
995000
4000
да пробваме този вид осъзнаване като възрастни,
16:54
I think the best thing is think about cases
394
999000
2000
най-доброто е да мислим за случаи,
16:56
where we're put in a new situation that we've never been in before --
395
1001000
3000
когато сме поставени в нова ситуация, в която не сме попадали преди --
16:59
when we fall in love with someone new,
396
1004000
2000
когато се влюбваме в нов човек
17:01
or when we're in a new city for the first time.
397
1006000
3000
или когато сме в нов град за първи път.
17:04
And what happens then is not that our consciousness contracts,
398
1009000
2000
Това, което се случва тогава е, че съзнанието ни
17:06
it expands,
399
1011000
2000
се разширява,
17:08
so that those three days in Paris
400
1013000
2000
така че тези три дни в Париж,
17:10
seem to be more full of consciousness and experience
401
1015000
2000
изглежда са пълни с повече осъзнаване и опит,
17:12
than all the months of being
402
1017000
2000
отколкото всички месеци, в които
17:14
a walking, talking, faculty meeting-attending zombie back home.
403
1019000
4000
се разхождаме, говорим, срещаме в къщи.
17:18
And by the way, that coffee,
404
1023000
2000
И между другото, това кафе,
17:20
that wonderful coffee you've been drinking downstairs,
405
1025000
2000
това прекрасно кафе, което пихме на долният етаж,
17:22
actually mimics the effect
406
1027000
2000
всъщност имитира ефекта
17:24
of those baby neurotransmitters.
407
1029000
2000
на тези бебешки невротрансмитери.
17:26
So what's it like to be a baby?
408
1031000
2000
Така че, какво е да си бебе?
17:28
It's like being in love
409
1033000
2000
Това е, като да си в влюбен,
17:30
in Paris for the first time
410
1035000
2000
докато си в Париж за първи път,
17:32
after you've had three double-espressos.
411
1037000
2000
след като си пил три двойни кафета.
17:34
(Laughter)
412
1039000
3000
(смях)
17:37
That's a fantastic way to be,
413
1042000
2000
Това е фантастичен начин на съществуване,
17:39
but it does tend to leave you waking up crying at three o'clock in the morning.
414
1044000
4000
но води до това да се събудиш плачещ в три часа през нощта.
17:43
(Laughter)
415
1048000
3000
(смях)
17:46
Now it's good to be a grownup.
416
1051000
2000
Хубаво е да си порастнал.
17:48
I don't want to say too much about how wonderful babies are.
417
1053000
2000
Не искам да говоря твърде много колко прекрасни са бебетата.
17:50
It's good to be a grownup.
418
1055000
2000
Хубаво е да си порастнал.
17:52
We can do things like tie our shoelaces and cross the street by ourselves.
419
1057000
3000
Можем да си вързваме обувките или да пресичаме улицата сами.
17:55
And it makes sense that we put a lot of effort
420
1060000
2000
И има смисъл да влагаме толкова много усилия
17:57
into making babies think like adults do.
421
1062000
4000
да накараме бебетата да мислят като възрастни.
18:01
But if what we want is to be like those butterflies,
422
1066000
3000
Но ако искаме да сме като тези пеперуди,
18:04
to have open-mindedness, open learning,
423
1069000
3000
да сме с отворени умове, любознателни с
18:07
imagination, creativity, innovation,
424
1072000
2000
въображение, изобретателност, нововъведения,
18:09
maybe at least some of the time
425
1074000
2000
може би, поне от време на време
18:11
we should be getting the adults
426
1076000
2000
трябва да караме възрастните
18:13
to start thinking more like children.
427
1078000
2000
да започнат да мислят повече като деца.
18:15
(Applause)
428
1080000
8000
(Аплодисменти)
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