ABOUT THE SPEAKER
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.

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 BabyThe 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."

More profile about the speaker
Alison Gopnik | Speaker | TED.com
TEDGlobal 2011

Alison Gopnik: What do babies think?

Alison Gopnik: cosa pensano i bambini?

Filmed:
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"I neonati e i bambini piccoli sono come il reparto ricerca e sviluppo della specie umana", dice la psicologa Alison Gopnik. La sua ricerca esplora il sofisticato meccanismo di raccolta intelligente e processo decisionale che i bambini mettono in moto quando giocano.
- 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

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00:15
What is going on
0
0
2000
Cosa accade
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in this baby'sdi bambino mindmente?
1
2000
2000
nella mente di questo bambino?
00:19
If you'dfaresti askedchiesto people this 30 yearsanni agofa,
2
4000
2000
Se aveste posto questa domanda 30 anni fa,
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mostmaggior parte people, includingCompreso psychologistspsicologi,
3
6000
2000
molti, psicologi inclusi,
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would have said that this babybambino was irrationalirrazionale,
4
8000
3000
avrebbero detto che questo bambino fosse irrazionale,
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illogicalillogico, egocentricegocentrico --
5
11000
2000
illogico, egocentrico -
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that he couldn'tnon poteva take the perspectiveprospettiva of anotherun altro personpersona
6
13000
2000
che non riuscirebbe a vedere con gli occhi di un'altra persona
00:30
or understandcapire causecausa and effecteffetto.
7
15000
2000
o capire i meccanismi di causa ed effetto.
00:32
In the last 20 yearsanni,
8
17000
2000
Negli ultimi 20 anni,
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developmentaldello sviluppo sciencescienza has completelycompletamente overturnedrovesciato that pictureimmagine.
9
19000
3000
la scienza comportamentale ha sconvolto questa immagine.
00:37
So in some waysmodi,
10
22000
2000
In qualche modo,
00:39
we think that this baby'sdi bambino thinkingpensiero
11
24000
2000
crediamo che i pensieri di questo bambino
00:41
is like the thinkingpensiero of the mostmaggior parte brilliantbrillante scientistsscienziati.
12
26000
4000
siano come i pensieri dei più brillanti scienziati.
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Let me give you just one exampleesempio of this.
13
30000
2000
Fatemi fare un esempio.
00:47
One thing that this babybambino could be thinkingpensiero about,
14
32000
3000
Una cosa che potrebbe pensare questo bambino,
00:50
that could be going on in his mindmente,
15
35000
2000
che potrebbe passargli per la mente,
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is tryingprovare to figurefigura out
16
37000
2000
è cercare di capire
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what's going on in the mindmente of that other babybambino.
17
39000
3000
cosa stia succedendo nella mente di un altro bambino.
00:57
After all, one of the things that's hardestpiù difficile for all of us to do
18
42000
3000
Dopo tutto, una delle cose più difficili per noi
01:00
is to figurefigura out what other people are thinkingpensiero and feelingsensazione.
19
45000
3000
è capire cosa pensano e sentono gli altri.
01:03
And maybe the hardestpiù difficile thing of all
20
48000
2000
E forse la cosa più difficile di tutte
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is to figurefigura out that what other people think and feel
21
50000
3000
è capire che quello che pensano e sentono gli altri
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isn't actuallyin realtà exactlydi preciso like what we think and feel.
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53000
2000
in realtà non è esattamente quello che pensiamo e sentiamo noi.
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AnyoneChiunque who'schi è followedseguita politicspolitica can testifytestimoniare
23
55000
2000
Chiunque abbia seguito la politica può testimoniare
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to how harddifficile that is for some people to get.
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57000
3000
quanto sia difficile per alcuni arrivarci.
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We wanted to know
25
60000
2000
Volevamo sapere
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if babiesbambini and younggiovane childrenbambini
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62000
2000
se i neonati e i bambini piccoli
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could understandcapire this really profoundprofondo thing about other people.
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64000
3000
possono capire questa cosa profonda sulle altre persone.
01:22
Now the questiondomanda is: How could we askChiedere them?
28
67000
2000
La domanda è: come possiamo chiederglielo?
01:24
BabiesBabies, after all, can't talk,
29
69000
2000
I neonati, dopo tutto, non parlano,
01:26
and if you askChiedere a threetre year-oldanni
30
71000
2000
e se chiedete a un bambino di tre anni
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to tell you what he thinkspensa,
31
73000
2000
di dirvi cosa pensa,
01:30
what you'llpotrai get is a beautifulbellissimo streamruscello of consciousnesscoscienza monologuemonologo
32
75000
3000
quello che otterrete è un monologo cosciente ininterrotto
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about poniesPony and birthdayscompleanni and things like that.
33
78000
3000
sui pony e i compleanni e cose di questo genere.
01:36
So how do we actuallyin realtà askChiedere them the questiondomanda?
34
81000
3000
Allora come si pone la domanda?
01:39
Well it turnsgiri out that the secretsegreto was broccolibroccolo.
35
84000
3000
Salta fuori che il segreto sono i broccoli.
01:42
What we did -- BettyBetty RapacholiRapacholi, who was one of my studentsstudenti, and I --
36
87000
4000
Cosa abbiamo fatto - Betty Rapacholi, una mia studentessa, ed io -
01:46
was actuallyin realtà to give the babiesbambini two bowlsciotole of foodcibo:
37
91000
3000
davamo ai bambini due piatti di cibo:
01:49
one bowlciotola of rawcrudo broccolibroccolo
38
94000
2000
un piatto di semplici broccoli
01:51
and one bowlciotola of deliciousdelizioso goldfishpesce rosso crackerscracker.
39
96000
3000
e un piatto di deliziosi biscotti a forma di pesciolini.
01:54
Now all of the babiesbambini, even in BerkleyBerkley,
40
99000
3000
Tutti i bambini, anche a Berkley,
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like the crackerscracker and don't like the rawcrudo broccolibroccolo.
41
102000
3000
adorano i biscotti e detestano i broccoli.
02:00
(LaughterRisate)
42
105000
2000
(Risate)
02:02
But then what BettyBetty did
43
107000
2000
Ma poi quello che ha fatto Betty
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was to take a little tastegusto of foodcibo from eachogni bowlciotola.
44
109000
3000
è stato assaggiare un po' di cibo da ogni piatto.
02:07
And she would actatto as if she likedè piaciuto it or she didn't.
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112000
2000
E faceva finta di adorarlo o di detestarlo.
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So halfmetà the time, she actedha agito
46
114000
2000
La metà delle volte, faceva come
02:11
as if she likedè piaciuto the crackerscracker and didn't like the broccolibroccolo --
47
116000
2000
se le piacessero i biscotti e non le piacessero i broccoli -
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just like a babybambino and any other sanesano di mente personpersona.
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118000
3000
come un bambino o una qualunque persona normale.
02:16
But halfmetà the time,
49
121000
2000
Ma l'altra metà delle volte,
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what she would do is take a little bitpo of the broccolibroccolo
50
123000
2000
prendeva un po' di broccoli
02:20
and go, "MmmmmMmmmm, broccolibroccolo.
51
125000
3000
e faceva, "Mmmmm, broccoli.
02:23
I tastedassaggiato the broccolibroccolo. MmmmmMmmmm."
52
128000
3000
Ho assaggiato i broccoli. Mmmmm".
02:26
And then she would take a little bitpo of the crackerscracker,
53
131000
2000
E poi prendeva un po' di biscotti,
02:28
and she'dcapannone go, "EwwEww, yuckche schifo, crackerscracker.
54
133000
4000
e faceva, "Puah, biscotti.
02:32
I tastedassaggiato the crackerscracker. EwwEww, yuckche schifo."
55
137000
3000
Ho assaggiato i biscotti. Puah".
02:35
So she'dcapannone actatto as if what she wanted
56
140000
2000
Faceva come se volesse
02:37
was just the oppositedi fronte of what the babiesbambini wanted.
57
142000
3000
l'esatto opposto di quello che vogliono i bambini.
02:40
We did this with 15 and 18 month-oldmese-vecchio babiesbambini.
58
145000
2000
Lo abbiamo fatto con bambini di 15 e 18 mesi.
02:42
And then she would simplysemplicemente put her handmano out and say,
59
147000
3000
Poi metteva semplicemente fuori la mano e diceva,
02:45
"Can you give me some?"
60
150000
2000
"Me ne dai un po'?"
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So the questiondomanda is: What would the babybambino give her,
61
152000
2000
La domanda è: cosa le darà il bambino,
02:49
what they likedè piaciuto or what she likedè piaciuto?
62
154000
2000
quello che piace a lui o quello che piace a lei?
02:51
And the remarkablenotevole thing was that 18 month-oldmese-vecchio babiesbambini,
63
156000
3000
E la cosa singolare è che i bambini di 18 mesi,
02:54
just barelyappena walkinga passeggio and talkingparlando,
64
159000
2000
che a malapena camminano e parlano,
02:56
would give her the crackerscracker if she likedè piaciuto the crackerscracker,
65
161000
3000
le danno i biscotti se le piacciono i biscotti,
02:59
but they would give her the broccolibroccolo if she likedè piaciuto the broccolibroccolo.
66
164000
3000
ma le danno i broccoli se le piacciono i broccoli.
03:02
On the other handmano,
67
167000
2000
D'altra parte,
03:04
15 month-oldsmesi di età would starefissare at her for a long time
68
169000
2000
i bimbi di 15 mesi la fissavano a lungo
03:06
if she actedha agito as if she likedè piaciuto the broccolibroccolo,
69
171000
2000
se agiva come se le piacessero i broccoli,
03:08
like they couldn'tnon poteva figurefigura this out.
70
173000
3000
come se non riuscissero a capirne il motivo.
03:11
But then after they staredfissò for a long time,
71
176000
2000
Ma dopo averla fissata a lungo,
03:13
they would just give her the crackerscracker,
72
178000
2000
le davano i biscotti,
03:15
what they thought everybodytutti mustdovere like.
73
180000
2000
quello che pensavano dovesse piacere a tutti.
03:17
So there are two really remarkablenotevole things about this.
74
182000
3000
Ci sono due cose veramente degne di nota.
03:20
The first one is that these little 18 month-oldmese-vecchio babiesbambini
75
185000
3000
La prima è che questi bambini di 18 mesi
03:23
have alreadygià discoveredscoperto
76
188000
2000
hanno già scoperto
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this really profoundprofondo factfatto about humanumano naturenatura,
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190000
2000
questo fatto molto profondo sulla natura umana,
03:27
that we don't always want the samestesso thing.
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192000
2000
che non vogliamo sempre le stesse cose.
03:29
And what's more, they feltprovato that they should actuallyin realtà do things
79
194000
2000
E inoltre, hanno sentito di dover fare qualcosa
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to help other people get what they wanted.
80
196000
3000
per aiutare gli altri a ottenere quello che vogliono.
03:34
Even more remarkablynotevolmente thoughanche se,
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199000
2000
E ancor più degno di nota,
03:36
the factfatto that 15 month-oldsmesi di età didn't do this
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201000
3000
il fatto che un bambino di 15 mesi non lo abbia fatto
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suggestssuggerisce that these 18 month-oldsmesi di età had learnedimparato
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204000
3000
suggerisce che questi bambini di 18 mesi hanno imparato
03:42
this deepin profondità, profoundprofondo factfatto about humanumano naturenatura
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207000
3000
questo profondo fatto sulla natura umana
03:45
in the threetre monthsmesi from when they were 15 monthsmesi oldvecchio.
85
210000
3000
in quei tre mesi dai 15 ai 18 mesi.
03:48
So childrenbambini bothentrambi know more and learnimparare more
86
213000
2000
Quindi i bambini sanno di più e imparano di più
03:50
than we ever would have thought.
87
215000
2000
di quello che possiamo pensare.
03:52
And this is just one of hundredscentinaia and hundredscentinaia of studiesstudi over the last 20 yearsanni
88
217000
4000
E questo è solo uno delle centinaia e centinaia di studi fatti negli ultimi 20 anni
03:56
that's actuallyin realtà demonstrateddimostrato it.
89
221000
2000
che lo dimostrano.
03:58
The questiondomanda you mightpotrebbe askChiedere thoughanche se is:
90
223000
2000
La domanda che potreste porvi è:
04:00
Why do childrenbambini learnimparare so much?
91
225000
3000
Perché i bambini imparano così tanto?
04:03
And how is it possiblepossibile for them to learnimparare so much
92
228000
2000
E in che modo imparano così tanto
04:05
in suchcome a shortcorto time?
93
230000
2000
in così breve tempo?
04:07
I mean, after all, if you look at babiesbambini superficiallysuperficialmente,
94
232000
2000
Voglio dire, dopo tutto, se osservate i bimbi in maniera superficiale,
04:09
they seemsembrare prettybella uselessinutili.
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234000
2000
sembrano abbastanza inutili.
04:11
And actuallyin realtà in manymolti waysmodi, they're worsepeggio than uselessinutili,
96
236000
3000
E in realtà, in qualche modo, sono peggio che inutili,
04:14
because we have to put so much time and energyenergia
97
239000
2000
perché dobbiamo metterci tempo ed energia
04:16
into just keepingconservazione them alivevivo.
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241000
2000
solo per mantenerli in vita.
04:18
But if we turnturno to evolutionEvoluzione
99
243000
2000
Ma guardando l'evoluzione
04:20
for an answerrisposta to this puzzlepuzzle
100
245000
2000
alla ricerca di una risposta a questo mistero
04:22
of why we spendtrascorrere so much time
101
247000
2000
del perché trascorriamo così tanto tempo
04:24
takingpresa carecura of uselessinutili babiesbambini,
102
249000
3000
a prenderci cura di inutili bambini,
04:27
it turnsgiri out that there's actuallyin realtà an answerrisposta.
103
252000
3000
si scopre che in realtà una risposta esiste.
04:30
If we look acrossattraverso manymolti, manymolti differentdiverso speciesspecie of animalsanimali,
104
255000
3000
Analizzando molte, molte diverse specie di animali,
04:33
not just us primatesprimati,
105
258000
2000
non solo noi primati,
04:35
but alsoanche includingCompreso other mammalsmammiferi, birdsuccelli,
106
260000
2000
ma includendo anche altri mammiferi, uccelli,
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even marsupialsmarsupiali
107
262000
2000
persino i marsupiali
04:39
like kangarooscanguri and wombatsWombats,
108
264000
2000
come i canguri e i vombatidi,
04:41
it turnsgiri out that there's a relationshiprelazione
109
266000
2000
si scopre che c'è una relazione
04:43
betweenfra how long a childhoodinfanzia a speciesspecie has
110
268000
4000
tra la lunghezza dell'infanzia di una specie
04:47
and how biggrande theirloro brainsmente are comparedrispetto to theirloro bodiescorpi
111
272000
4000
e la dimensione del loro cervello rispetto al corpo
04:51
and how smartinteligente and flexibleflessibile they are.
112
276000
2000
e quanto sono intelligenti e adattabili.
04:53
And sortordinare of the posterbirdsrappresentativi for this ideaidea are the birdsuccelli up there.
113
278000
3000
E per questa idea, questi uccelli sono rappresentativi.
04:56
On one sidelato
114
281000
2000
Da un lato
04:58
is a NewNuovo CaledonianCaledonian crowCorvo.
115
283000
2000
c'è un corvo della Nuova Caledonia.
05:00
And crowscorvi and other corvidaeCorvidae, ravenscorvi, rooksRooks and so forthvia,
116
285000
3000
E i corvi e altri corvidi, corvi, cornacchie e così via,
05:03
are incrediblyincredibilmente smartinteligente birdsuccelli.
117
288000
2000
sono uccelli incredibilmente intelligenti.
05:05
They're as smartinteligente as chimpanzeesscimpanzé in some respectsomaggio.
118
290000
3000
Sono intelligenti quanto gli scimpanzé in alcuni casi.
05:08
And this is a birduccello on the covercopertina of sciencescienza
119
293000
2000
E questo è un uccello sulla copertina di Science
05:10
who'schi è learnedimparato how to use a toolstrumento to get foodcibo.
120
295000
3000
che ha imparato come usare un attrezzo per ottenere il cibo.
05:13
On the other handmano,
121
298000
2000
Dall'altro lato,
05:15
we have our friendamico the domesticdomestico chickenpollo.
122
300000
2000
ci sono i nostri amici polli domestici.
05:17
And chickenspolli and ducksanatre and geeseoche and turkeystacchini
123
302000
3000
E i polli, le anatre, le oche e i tacchini
05:20
are basicallyfondamentalmente as dumbmuto as dumpsdump.
124
305000
2000
sono sostanzialmente molto stupidi.
05:22
So they're very, very good at peckingbeccare for graingrano,
125
307000
3000
Quindi sono molto, molto bravi a beccare i semi,
05:25
and they're not much good at doing anything elsealtro.
126
310000
3000
e non sono molto bravi a fare nient'altro.
05:28
Well it turnsgiri out that the babiesbambini,
127
313000
2000
E viene fuori che i cuccioli,
05:30
the NewNuovo CaledonianCaledonian crowCorvo babiesbambini, are fledglingsaquilotti.
128
315000
2000
i piccoli del corvo della Nuova Caledonia, sono degli uccellini.
05:32
They dependdipendere on theirloro momsmamme
129
317000
2000
Dipendono dalla loro mamma
05:34
to dropfar cadere wormsviti senza fine in theirloro little openAperto mouthsbocche
130
319000
3000
che fa cadere loro i vermi nel becco aperto
05:37
for as long as two yearsanni,
131
322000
2000
per due anni,
05:39
whichquale is a really long time in the life of a birduccello.
132
324000
2000
che rappresenta un periodo molto lungo nella vita di un uccello.
05:41
WhereasConsiderando che the chickenspolli are actuallyin realtà maturematuro
133
326000
2000
Mentre i polli sono in realtà maturi
05:43
withinentro a couplecoppia of monthsmesi.
134
328000
2000
nel giro di un paio di mesi.
05:45
So childhoodinfanzia is the reasonragionare
135
330000
3000
L'infanzia è la ragione
05:48
why the crowscorvi endfine up on the covercopertina of ScienceScienza
136
333000
2000
per cui i corvi finiscono sulla copertina di Science
05:50
and the chickenspolli endfine up in the soupla minestra potpentola.
137
335000
2000
e i polli finiscono nella minestra.
05:52
There's something about that long childhoodinfanzia
138
337000
3000
C'è qualcosa di quella lunga infanzia
05:55
that seemssembra to be connectedcollegato
139
340000
2000
che sembra essere connessa
05:57
to knowledgeconoscenza and learningapprendimento.
140
342000
2000
alla conoscenza e all'apprendimento.
05:59
Well what kindgenere of explanationspiegazione could we have for this?
141
344000
3000
Che tipo di spiegazione potremmo avere?
06:02
Well some animalsanimali, like the chickenpollo,
142
347000
3000
Alcuni animali, come i polli,
06:05
seemsembrare to be beautifullymagnificamente suitedadatto
143
350000
2000
sembrano essere adatti
06:07
to doing just one thing very well.
144
352000
2000
a fare una sola cosa molto bene.
06:09
So they seemsembrare to be beautifullymagnificamente suitedadatto
145
354000
3000
Sembra quindi che siano assolutamente adatti
06:12
to peckingbeccare graingrano in one environmentambiente.
146
357000
2000
a beccare il mangime in un solo ambiente.
06:14
Other creaturescreature, like the crowscorvi,
147
359000
2000
Altre creature, come i corvi,
06:16
aren'tnon sono very good at doing anything in particularparticolare,
148
361000
2000
non sono molto bravi a fare niente in particolare,
06:18
but they're extremelyestremamente good
149
363000
2000
ma sono estremamente bravi
06:20
at learningapprendimento about lawslegislazione of differentdiverso environmentsambienti.
150
365000
2000
a imparare le leggi che governano i diversi ambienti.
06:22
And of coursecorso, we humanumano beingsesseri
151
367000
2000
E ovviamente, noi umani
06:24
are way out on the endfine of the distributiondistribuzione like the crowscorvi.
152
369000
3000
siamo alla fine della curva di distribuzione come i corvi.
06:27
We have biggerpiù grande brainsmente relativeparente to our bodiescorpi
153
372000
2000
Abbiamo cervelli più grandi in proporzione ai corpi
06:29
by farlontano than any other animalanimale.
154
374000
2000
molto più grande di qualunque altro animale.
06:31
We're smarterpiù intelligente, we're more flexibleflessibile,
155
376000
2000
Siamo più intelligenti, siamo più adattabili,
06:33
we can learnimparare more,
156
378000
2000
possiamo imparare di più,
06:35
we survivesopravvivere in more differentdiverso environmentsambienti,
157
380000
2000
sopravviviamo in più ambienti diversi,
06:37
we migratedmigrati to covercopertina the worldmondo and even go to outeresterno spacespazio.
158
382000
3000
abbiamo migrato in tutto il mondo e siamo anche andati nello spazio.
06:40
And our babiesbambini and childrenbambini are dependentdipendente on us
159
385000
3000
E i nostri neonati e bambini dipendono da noi
06:43
for much longerpiù a lungo than the babiesbambini of any other speciesspecie.
160
388000
3000
per molto più tempo rispetto ai piccoli di qualsiasi altra specie.
06:46
My sonfiglio is 23.
161
391000
2000
Mio figlio ha 23 anni.
06:48
(LaughterRisate)
162
393000
2000
(Risate)
06:50
And at leastmeno untilfino a they're 23,
163
395000
2000
E almeno fino a 23 anni,
06:52
we're still poppingpopping those wormsviti senza fine
164
397000
2000
deponiamo ancora i vermi
06:54
into those little openAperto mouthsbocche.
165
399000
3000
in quelle piccole bocche aperte.
06:57
All right, why would we see this correlationcorrelazione?
166
402000
3000
Perché vediamo questa correlazione?
07:00
Well an ideaidea is that that strategystrategia, that learningapprendimento strategystrategia,
167
405000
4000
Un'idea è che quella strategia, quella strategia di apprendimento,
07:04
is an extremelyestremamente powerfulpotente, great strategystrategia for gettingottenere on in the worldmondo,
168
409000
3000
è estremamente potente, grande strategia per andare avanti nel mondo,
07:07
but it has one biggrande disadvantagesvantaggio.
169
412000
2000
ma ha un grande svantaggio.
07:09
And that one biggrande disadvantagesvantaggio
170
414000
2000
E il grande svantaggio
07:11
is that, untilfino a you actuallyin realtà do all that learningapprendimento,
171
416000
3000
è che, fino a che non si conclude tutto quell'apprendimento,
07:14
you're going to be helplessimpotente.
172
419000
2000
si è impotenti.
07:16
So you don't want to have the mastodonMastodon chargingricarica at you
173
421000
3000
Quindi non ti va di avere il mastodonte che ti carica
07:19
and be sayingdetto to yourselfte stesso,
174
424000
2000
mentre dici a te stesso:
07:21
"A slingshotfionda or maybe a spearlancia mightpotrebbe work. WhichChe would actuallyin realtà be better?"
175
426000
4000
"Una catapulta o forse una lancia potrebbe funzionare. Qual è la soluzione migliore?"
07:25
You want to know all that
176
430000
2000
Vuoi sapere tutto
07:27
before the mastodonsmastodonti actuallyin realtà showmostrare up.
177
432000
2000
prima che il mastodonte si faccia vedere.
07:29
And the way the evolutionsevoluzioni seemssembra to have solvedrisolto that problemproblema
178
434000
3000
E il modo in cui l'evoluzione sembra aver risolto il problema
07:32
is with a kindgenere of divisiondivisione of laborlavoro.
179
437000
2000
è con una sorta di divisione dei compiti.
07:34
So the ideaidea is that we have this earlypresto periodperiodo when we're completelycompletamente protectedprotetto.
180
439000
3000
L'idea è che in questo primo periodo quando siamo completamente protetti,
07:37
We don't have to do anything. All we have to do is learnimparare.
181
442000
3000
non dobbiamo fare niente. Tutto quello che dobbiamo fare è imparare.
07:40
And then as adultsadulti,
182
445000
2000
E poi da adulti,
07:42
we can take all those things that we learnedimparato when we were babiesbambini and childrenbambini
183
447000
3000
possiamo prendere tutte queste cose che abbiamo imparato da neonati e da bambini
07:45
and actuallyin realtà put them to work to do things out there in the worldmondo.
184
450000
3000
e metterle in funzione per andare là fuori nel mondo.
07:48
So one way of thinkingpensiero about it
185
453000
2000
Un modo di vederla
07:50
is that babiesbambini and younggiovane childrenbambini
186
455000
2000
è che i neonati e i bambini piccoli
07:52
are like the researchricerca and developmentsviluppo divisiondivisione of the humanumano speciesspecie.
187
457000
3000
sono come la divisione ricerca e sviluppo della specie umana.
07:55
So they're the protectedprotetto blueblu skycielo guys
188
460000
3000
Sono gli scienziati protetti
07:58
who just have to go out and learnimparare and have good ideasidee,
189
463000
2000
che devono solo andare fuori a imparare e avere buone idee,
08:00
and we're productionproduzione and marketingmarketing.
190
465000
2000
e noi siamo la produzione e il marketing.
08:02
We have to take all those ideasidee
191
467000
2000
Dobbiamo prendere tutte queste idee
08:04
that we learnedimparato when we were childrenbambini
192
469000
2000
che abbiamo imparato da bambini
08:06
and actuallyin realtà put them to use.
193
471000
2000
e metterle in atto.
08:08
AnotherUn altro way of thinkingpensiero about it
194
473000
2000
Un altro modo di vederla è:
08:10
is insteadanziché of thinkingpensiero of babiesbambini and childrenbambini
195
475000
2000
invece di pensare a neonati e bambini
08:12
as beingessere like defectivedifettoso grownupsgrandi,
196
477000
2000
come adulti difettosi,
08:14
we should think about them
197
479000
2000
dovremmo vederli
08:16
as beingessere a differentdiverso developmentaldello sviluppo stagepalcoscenico of the samestesso speciesspecie --
198
481000
2000
come esseri della stessa specie in una diversa fase di sviluppo -
08:18
kindgenere of like caterpillarsTrattori a cingoli and butterfliesfarfalle --
199
483000
3000
come con i bruchi e le farfalle -
08:21
excepttranne that they're actuallyin realtà the brilliantbrillante butterfliesfarfalle
200
486000
2000
tranne che in realtà loro sono le meravigliose farfalle
08:23
who are flittingsvolazzando around the gardengiardino and exploringesplorando,
201
488000
3000
che svolazzano nel giardino e esplorano,
08:26
and we're the caterpillarsTrattori a cingoli
202
491000
2000
e noi siamo i bruchi
08:28
who are inchinginching alonglungo our narrowstretto, grownupdell'adulto, adultadulto pathsentiero.
203
493000
3000
che pian piano avanzano lungo lo stretto sentiero di adulti.
08:31
If this is truevero, if these babiesbambini are designedprogettato to learnimparare --
204
496000
3000
Se questo è vero, se questi bambini sono progettati per imparare -
08:34
and this evolutionaryevolutiva storystoria would say childrenbambini are for learningapprendimento,
205
499000
3000
e questa storia evolutiva ci dice che i bambini sono fatti per imparare,
08:37
that's what they're for --
206
502000
2000
sono fatti per questo -
08:39
we mightpotrebbe expectaspettarsi
207
504000
2000
potremmo aspettarci
08:41
that they would have really powerfulpotente learningapprendimento mechanismsmeccanismi.
208
506000
2000
che abbiano dei potenti meccanismi di apprendimento.
08:43
And in factfatto, the baby'sdi bambino braincervello
209
508000
3000
E infatti, il cervello dei bambini
08:46
seemssembra to be the mostmaggior parte powerfulpotente learningapprendimento computercomputer
210
511000
2000
sembra essere il più potente computer in grado di apprendere
08:48
on the planetpianeta.
211
513000
2000
sulla terra.
08:50
But realvero computerscomputer are actuallyin realtà gettingottenere to be a lot better.
212
515000
3000
Ma i veri computer stanno migliorando molto.
08:53
And there's been a revolutionrivoluzione
213
518000
2000
E c'è stata di recente una rivoluzione
08:55
in our understandingcomprensione of machinemacchina learningapprendimento recentlyrecentemente.
214
520000
2000
nella nostra comprensione dell'apprendimento delle macchine.
08:57
And it all dependsdipende on the ideasidee of this guy,
215
522000
3000
E dipende tutto dalle idee di quest'uomo,
09:00
the ReverendReverendo ThomasThomas BayesBayes,
216
525000
2000
il Reverendo Thomas Bayes,
09:02
who was a statisticianesperto di statistica and mathematicianmatematico in the 18thesimo centurysecolo.
217
527000
3000
uno statistico e matematico del 18° secolo.
09:05
And essentiallyessenzialmente what BayesBayes did
218
530000
3000
E in sostanza quello che fece Bayes
09:08
was to providefornire a mathematicalmatematico way
219
533000
2000
fu fornire un metodo matematico
09:10
usingutilizzando probabilityprobabilità theoryteoria
220
535000
2000
che utilizza la teoria delle probabilità
09:12
to characterizecaratterizzano, describedescrivere,
221
537000
2000
per caratterizzare e descrivere
09:14
the way that scientistsscienziati find out about the worldmondo.
222
539000
2000
il modo in cui gli scienziati scoprono il mondo.
09:16
So what scientistsscienziati do
223
541000
2000
Quello che fanno gli scienziati
09:18
is they have a hypothesisipotesi that they think mightpotrebbe be likelyprobabile to startinizio with.
224
543000
3000
è partire da un'ipotesi che pensano sia un punto di inizio.
09:21
They go out and testTest it againstcontro the evidenceprova.
225
546000
2000
La mettono alla prova.
09:23
The evidenceprova makesfa them changemodificare that hypothesisipotesi.
226
548000
2000
Le prove fanno loro cambiare le ipotesi.
09:25
Then they testTest that newnuovo hypothesisipotesi
227
550000
2000
Dopodiché testano queste nuove ipotesi
09:27
and so on and so forthvia.
228
552000
2000
e così via.
09:29
And what BayesBayes showedha mostrato was a mathematicalmatematico way that you could do that.
229
554000
3000
E quello che Bayes mostrò fu uno strumento matematico per fare tutto ciò.
09:32
And that mathematicsmatematica is at the corenucleo
230
557000
2000
E quella matematica è al cuore
09:34
of the bestmigliore machinemacchina learningapprendimento programsprogrammi that we have now.
231
559000
2000
dei migliori programmi di apprendimento delle macchine che abbiamo oggi.
09:36
And some 10 yearsanni agofa,
232
561000
2000
E una decina di anni fa,
09:38
I suggestedsuggerito that babiesbambini mightpotrebbe be doing the samestesso thing.
233
563000
4000
ho suggerito che i bambini potrebbero fare la stessa cosa.
09:42
So if you want to know what's going on
234
567000
2000
Quindi se volete sapere cosa succede
09:44
underneathsotto those beautifulbellissimo brownMarrone eyesocchi,
235
569000
2000
dietro quei begli occhioni castani
09:46
I think it actuallyin realtà lookssembra something like this.
236
571000
2000
credo che assomigli a qualcosa di questo genere.
09:48
This is ReverendReverendo Bayes'sDi Bayes notebookNotebook.
237
573000
2000
Questi sono gli appunti del Reverendo Bayes.
09:50
So I think those babiesbambini are actuallyin realtà makingfabbricazione complicatedcomplicato calculationscalcoli
238
575000
3000
Credo che questi bambini stiano in realtà facendo calcoli complicati
09:53
with conditionalcondizionale probabilitiesprobabilità that they're revisingRevisione
239
578000
3000
con probabilità condizionata che stanno ripassando
09:56
to figurefigura out how the worldmondo workslavori.
240
581000
2000
per capire come funziona il mondo.
09:58
All right, now that mightpotrebbe seemsembrare like an even tallerpiù alto orderordine to actuallyin realtà demonstratedimostrare.
241
583000
4000
Bene, potrebbe sembrare un processo ancora più difficile da dimostrare.
10:02
Because after all, if you askChiedere even grownupsgrandi about statisticsstatistica,
242
587000
2000
Perché dopo tutto, anche se chiedete agli adulti sulla statistica,
10:04
they look extremelyestremamente stupidstupido.
243
589000
2000
sembrano estremamente stupidi.
10:06
How could it be that childrenbambini are doing statisticsstatistica?
244
591000
3000
Come possono i bambini essere bravi in statistica?
10:09
So to testTest this we used a machinemacchina that we have
245
594000
2000
Per testare questo abbiamo usato una macchina
10:11
calledchiamato the BlicketBlicket DetectorRivelatore.
246
596000
2000
che si chiama Rilevatore Blicket.
10:13
This is a boxscatola that lightsluci up and playsgiochi musicmusica
247
598000
2000
È una scatola che si illumina e suona
10:15
when you put some things on it and not othersaltri.
248
600000
3000
mettendo sopra alcune cose e non altre.
10:18
And usingutilizzando this very simplesemplice machinemacchina,
249
603000
2000
E utilizzando questa semplicissima macchina,
10:20
my lablaboratorio and othersaltri have donefatto dozensdozzine of studiesstudi
250
605000
2000
il mio laboratorio e altri hanno fatto una dozzina di studi
10:22
showingmostrando just how good babiesbambini are
251
607000
2000
che mostrano quanto siano bravi i bambini
10:24
at learningapprendimento about the worldmondo.
252
609000
2000
a imparare le cose del mondo.
10:26
Let me mentioncitare just one
253
611000
2000
Ve ne citerò solo una
10:28
that we did with TumarTumar KushnerKushner, my studentalunno.
254
613000
2000
che abbiamo fatto con Tumar Kushner, un mio studente.
10:30
If I showedha mostrato you this detectorrivelatore,
255
615000
2000
Se vi mostrassi questo rilevatore,
10:32
you would be likelyprobabile to think to begininizio with
256
617000
2000
è probabile che pensereste, per cominciare,
10:34
that the way to make the detectorrivelatore go
257
619000
2000
che il modo per farlo partire
10:36
would be to put a blockbloccare on topsuperiore of the detectorrivelatore.
258
621000
3000
sarebbe di mettere un blocco in cima al rilevatore.
10:39
But actuallyin realtà, this detectorrivelatore
259
624000
2000
Ma in realtà, questo rilevatore
10:41
workslavori in a bitpo of a strangestrano way.
260
626000
2000
funziona in maniera un po' strana.
10:43
Because if you waveonda a blockbloccare over the topsuperiore of the detectorrivelatore,
261
628000
3000
Perché se passate un blocco in cima al rilevatore,
10:46
something you wouldn'tno ever think of to begininizio with,
262
631000
3000
una cosa con cui non avreste mai pensato di iniziare,
10:49
the detectorrivelatore will actuallyin realtà activateattivare two out of threetre timesvolte.
263
634000
3000
in realtà il rilevatore si attiverà due volte su tre.
10:52
WhereasConsiderando che, if you do the likelyprobabile thing, put the blockbloccare on the detectorrivelatore,
264
637000
3000
Mentre, se fate la stessa cosa, mettere il blocco sul rilevatore,
10:55
it will only activateattivare two out of sixsei timesvolte.
265
640000
4000
si attiverà solo due volte su sei.
10:59
So the unlikelyimprobabile hypothesisipotesi
266
644000
2000
Quindi l'ipotesi più improbabile
11:01
actuallyin realtà has strongerpiù forte evidenceprova.
267
646000
2000
in realtà ha più prove a suo favore.
11:03
It lookssembra as if the wavingagitando
268
648000
2000
Sembra che scuotere l'oggetto
11:05
is a more effectiveefficace strategystrategia than the other strategystrategia.
269
650000
2000
sia una strategia più efficace dell'altra.
11:07
So we did just this; we gaveha dato fourquattro year-oldsanno-olds this patternmodello of evidenceprova,
270
652000
3000
Abbiamo fatto solo questo: abbiamo dato a un bambino di 4 anni questa serie di prove,
11:10
and we just askedchiesto them to make it go.
271
655000
2000
e gli abbiamo chiesto di farlo funzionare.
11:12
And sure enoughabbastanza, the fourquattro year-oldsanno-olds used the evidenceprova
272
657000
3000
E infatti, il bambino di quattro anni ha usato le prove
11:15
to waveonda the objectoggetto on topsuperiore of the detectorrivelatore.
273
660000
3000
per agitare l'oggetto sul rilevatore.
11:18
Now there are two things that are really interestinginteressante about this.
274
663000
3000
Ci sono due cose molto interessanti in proposito.
11:21
The first one is, again, rememberricorda, these are fourquattro year-oldsanno-olds.
275
666000
3000
La prima, ancora una volta, ricordate, questi sono bambini di 4 anni.
11:24
They're just learningapprendimento how to countcontare.
276
669000
2000
Stanno solo imparando come contare.
11:26
But unconsciouslyinconsciamente,
277
671000
2000
Ma inconsciamente,
11:28
they're doing these quiteabbastanza complicatedcomplicato calculationscalcoli
278
673000
2000
stanno facendo questi calcoli abbastanza complicati
11:30
that will give them a conditionalcondizionale probabilityprobabilità measuremisurare.
279
675000
3000
che darà loro un misura della probabilità condizionata.
11:33
And the other interestinginteressante thing
280
678000
2000
E l'altra cosa interessante
11:35
is that they're usingutilizzando that evidenceprova
281
680000
2000
è che utilizzano le prove
11:37
to get to an ideaidea, get to a hypothesisipotesi about the worldmondo,
282
682000
3000
per avere un'idea, per arrivare ad un'ipotesi sul mondo,
11:40
that seemssembra very unlikelyimprobabile to begininizio with.
283
685000
3000
che sembra sia molto improbabile.
11:43
And in studiesstudi we'venoi abbiamo just been doing in my lablaboratorio, similarsimile studiesstudi,
284
688000
3000
E negli studi che abbiamo appena fatto nel mio laboratorio, studi simili,
11:46
we'venoi abbiamo showmostrare that fourquattro year-oldsanno-olds are actuallyin realtà better
285
691000
2000
abbiamo mostrato che i bambini di 4 anni sono più bravi
11:48
at findingscoperta out an unlikelyimprobabile hypothesisipotesi
286
693000
3000
a tirare fuori un'ipotesi improbabile
11:51
than adultsadulti are when we give them exactlydi preciso the samestesso taskcompito.
287
696000
3000
rispetto agli adulti a cui diamo esattamente lo stesso compito.
11:54
So in these circumstancescondizioni,
288
699000
2000
Quindi in queste circostanze,
11:56
the childrenbambini are usingutilizzando statisticsstatistica to find out about the worldmondo,
289
701000
3000
i bambini utilizzano la statistica per scoprire il mondo,
11:59
but after all, scientistsscienziati alsoanche do experimentsesperimenti,
290
704000
3000
ma dopo tutto, anche gli scienziati fanno esperimenti,
12:02
and we wanted to see if childrenbambini are doing experimentsesperimenti.
291
707000
3000
e volevamo vedere se i bambini fanno esperimenti.
12:05
When childrenbambini do experimentsesperimenti we call it "gettingottenere into everything"
292
710000
3000
Quando i bambini fanno esperimenti lo chiamiamo "provare tutto"
12:08
or elsealtro "playinggiocando."
293
713000
2000
ovvero "giocare".
12:10
And there's been a bunchmazzo of interestinginteressante studiesstudi recentlyrecentemente
294
715000
3000
E recentemente c'è stata una serie di studi interessanti
12:13
that have shownmostrato this playinggiocando around
295
718000
3000
che ha mostrato che il giocare
12:16
is really a kindgenere of experimentalsperimentale researchricerca programprogramma.
296
721000
2000
è veramente una specie di programma di ricerca sperimentale.
12:18
Here'sQui è one from CristineCristine Legare'sDi legare lablaboratorio.
297
723000
3000
Questo è uno dal laboratorio di Cristine Legare.
12:21
What CristineCristine did was use our BlicketBlicket DetectorsRilevatori di.
298
726000
3000
Quello che ha fatto Cristine è stato utilizzare il Rilevatore Blicket.
12:24
And what she did was showmostrare childrenbambini
299
729000
2000
E quello che ha fatto è stato mostrare ai bambini
12:26
that yellowgiallo onesquelli madefatto it go and redrosso onesquelli didn't,
300
731000
2000
che i gialli lo facevano andare e i rossi no,
12:28
and then she showedha mostrato them an anomalyanomalia.
301
733000
3000
e poi ha mostrato un'anomalia.
12:31
And what you'llpotrai see
302
736000
2000
E quello che vedrete
12:33
is that this little boyragazzo will go throughattraverso fivecinque hypothesesipotesi
303
738000
3000
è che questo bambino sperimenterà cinque ipotesi
12:36
in the spacespazio of two minutesminuti.
304
741000
3000
nel giro di due minuti.
12:39
(VideoVideo) BoyRagazzo: How about this?
305
744000
3000
(Video) Bambino: Cosa ne pensi di questo?
12:43
SameStesso as the other sidelato.
306
748000
3000
Come dall'altra parte.
12:46
AlisonAlison GopnikGopnik: Okay, so his first hypothesisipotesi has just been falsifiedfalsificati.
307
751000
4000
Alison Gopnik: Ok, la sua prima ipotesi è stata contraddetta.
12:55
(LaughterRisate)
308
760000
2000
Bambino: niente (Risate)
12:57
BoyRagazzo: This one lightedilluminato up, and this one nothing.
309
762000
3000
Bambino: Questa è accesa, e questa no.
13:00
AGAG: Okay, he's got his experimentalsperimentale notebookNotebook out.
310
765000
3000
AG: Ok, ha tirato fuori il blocco degli esperimenti.
13:06
BoyRagazzo: What's makingfabbricazione this lightleggero up.
311
771000
4000
Bambino: Cos'è che la fa accendere?
13:11
(LaughterRisate)
312
776000
9000
(Risate)
13:20
I don't know.
313
785000
2000
Non so.
13:22
AGAG: EveryOgni scientistscienziato will recognizericonoscere that expressionespressione of despairdisperazione.
314
787000
4000
AG: Tutti gli scienziati riconoscono quell'espressione di disperazione.
13:26
(LaughterRisate)
315
791000
3000
(Risate)
13:29
BoyRagazzo: Oh, it's because this needsesigenze to be like this,
316
794000
6000
Bambino: Oh, è perché questo deve essere così,
13:35
and this needsesigenze to be like this.
317
800000
2000
e questo deve essere così.
13:37
AGAG: Okay, hypothesisipotesi two.
318
802000
3000
AG: Ok, seconda ipotesi.
13:40
BoyRagazzo: That's why.
319
805000
2000
Bambino: Ecco perché.
13:42
Oh.
320
807000
2000
Oh.
13:44
(LaughterRisate)
321
809000
5000
(Risate)
13:49
AGAG: Now this is his nextIl prossimo ideaidea.
322
814000
2000
AG: Ecco la prossima idea.
13:51
He told the experimentersperimentatore to do this,
323
816000
2000
Ha detto allo sperimentatore di farlo,
13:53
to try puttingmettendo it out ontosu the other locationPosizione.
324
818000
4000
cercare di metterlo nell'altro posto.
13:57
Not workinglavoro eithero.
325
822000
2000
Non funziona neanche questo.
14:02
BoyRagazzo: Oh, because the lightleggero goesva only to here,
326
827000
4000
Bambino: Oh, perché la luce va solo qui,
14:06
not here.
327
831000
3000
non qui.
14:09
Oh, the bottomparte inferiore of this boxscatola
328
834000
3000
Oh, il fondo di questa scatola
14:12
has electricityelettricità in here,
329
837000
2000
ha corrente elettrica,
14:14
but this doesn't have electricityelettricità.
330
839000
2000
questo invece non ce l'ha.
14:16
AGAG: Okay, that's a fourthil quarto hypothesisipotesi.
331
841000
2000
AG: Ok, questa è una quarta ipotesi.
14:18
BoyRagazzo: It's lightingilluminazione up.
332
843000
2000
Bambino: Si accende.
14:20
So when you put fourquattro.
333
845000
5000
Quindi è quando ne metti quattro.
14:26
So you put fourquattro on this one to make it lightleggero up
334
851000
3000
Quindi ne metti quattro su questo per farlo accendere
14:29
and two on this one to make it lightleggero up.
335
854000
2000
e due su questo per farlo accendere.
14:31
AGAG: Okay,there's his fifthquinto hypothesisipotesi.
336
856000
2000
AG: Ok, questa è la quinta ipotesi.
14:33
Now that is a particularlysoprattutto --
337
858000
3000
Questo è un bambino -
14:36
that is a particularlysoprattutto adorableadorabile and articulatearticolare little boyragazzo,
338
861000
3000
è un bambino particolarmente adorabile e eloquente,
14:39
but what CristineCristine discoveredscoperto is this is actuallyin realtà quiteabbastanza typicaltipico.
339
864000
3000
ma quello che Cristine ha scoperto è che in realtà è abbastanza caratteristico.
14:42
If you look at the way childrenbambini playgiocare, when you askChiedere them to explainspiegare something,
340
867000
3000
Se guardate come giocano i bambini, quando chiedete loro di spiegare qualcosa,
14:45
what they really do is do a seriesserie of experimentsesperimenti.
341
870000
3000
quello che fanno in realtà è una serie di esperimenti.
14:48
This is actuallyin realtà prettybella typicaltipico of fourquattro year-oldsanno-olds.
342
873000
3000
È abbastanza tipico dei bambini di quattro anni.
14:51
Well, what's it like to be this kindgenere of creaturecreatura?
343
876000
3000
Bene, cosa vuol dire essere questo tipo di creatura?
14:54
What's it like to be one of these brilliantbrillante butterfliesfarfalle
344
879000
3000
Cosa vuol dire essere una di queste brillanti farfalle
14:57
who can testTest fivecinque hypothesesipotesi in two minutesminuti?
345
882000
3000
che possono sperimentare cinque ipotesi in due minuti?
15:00
Well, if you go back to those psychologistspsicologi and philosophersfilosofi,
346
885000
3000
Se tornate indietro a quegli psicologi e filosofi,
15:03
a lot of them have said
347
888000
2000
molti di loro hanno detto
15:05
that babiesbambini and younggiovane childrenbambini were barelyappena consciousconsapevole
348
890000
2000
che i neonati e i bambini piccoli sono a malapena coscienti
15:07
if they were consciousconsapevole at all.
349
892000
2000
se non del tutto non coscienti.
15:09
And I think just the oppositedi fronte is truevero.
350
894000
2000
E credo invece che sia tutto il contrario.
15:11
I think babiesbambini and childrenbambini are actuallyin realtà more consciousconsapevole than we are as adultsadulti.
351
896000
3000
Credo che i neonati e i bambini sono in realtà più coscienti di noi adulti.
15:14
Now here'secco what we know about how adultadulto consciousnesscoscienza workslavori.
352
899000
3000
Ecco cosa sappiamo di come funziona la coscienza degli adulti.
15:17
And adults'degli adulti attentionAttenzione and consciousnesscoscienza
353
902000
2000
E l'attenzione e la coscienza degli adulti
15:19
look kindgenere of like a spotlightin primo piano.
354
904000
2000
sono un po' come un riflettore.
15:21
So what happensaccade for adultsadulti
355
906000
2000
Quello che succede negli adulti
15:23
is we decidedecidere that something'sc'è qualcosa che non relevantpertinente or importantimportante,
356
908000
2000
è che se decidiamo che qualcosa è rilevante o importante,
15:25
we should paypagare attentionAttenzione to it.
357
910000
2000
dovremmo prestare attenzione.
15:27
Our consciousnesscoscienza of that thing that we're attendingfrequentando to
358
912000
2000
La nostra coscienza di quella cosa a cui assistiamo
15:29
becomesdiventa extremelyestremamente brightluminosa and vividvivido,
359
914000
3000
diventa estremamente vivida e brillante,
15:32
and everything elsealtro sortordinare of goesva darkbuio.
360
917000
2000
e tutto il resto si oscura.
15:34
And we even know something about the way the braincervello does this.
361
919000
3000
E sappiamo anche qualcosa su come il cervello opera in questo modo.
15:37
So what happensaccade when we paypagare attentionAttenzione
362
922000
2000
Quello che succede quando prestiamo attenzione
15:39
is that the prefrontalprefrontale cortexcorteccia, the sortordinare of executiveesecutivo partparte of our brainsmente,
363
924000
3000
è che la corteccia prefrontale, la parte che esegue nel nostro cervello,
15:42
sendsinvia a signalsegnale
364
927000
2000
invia un segnale
15:44
that makesfa a little partparte of our braincervello much more flexibleflessibile,
365
929000
2000
che rende una piccola parte del nostro cervello un po' più flessibile,
15:46
more plasticplastica, better at learningapprendimento,
366
931000
2000
più plastica, più adatta all'apprendimento,
15:48
and shutssi spegne down activityattività
367
933000
2000
e spegne l'attività
15:50
in all the restriposo of our brainsmente.
368
935000
2000
in tutto il resto del nostro cervello.
15:52
So we have a very focusedfocalizzata, purpose-drivenscopo-driven kindgenere of attentionAttenzione.
369
937000
4000
Quindi abbiamo un'attenzione molto focalizzata e guidata da uno scopo.
15:56
If we look at babiesbambini and younggiovane childrenbambini,
370
941000
2000
Se osserviamo i neonati e i bambini piccoli,
15:58
we see something very differentdiverso.
371
943000
2000
vediamo qualcosa di molto diverso.
16:00
I think babiesbambini and younggiovane childrenbambini
372
945000
2000
Credo che i neonati e i bambini piccoli
16:02
seemsembrare to have more of a lanternLanterna of consciousnesscoscienza
373
947000
2000
abbiano più una lanterna della coscienza
16:04
than a spotlightin primo piano of consciousnesscoscienza.
374
949000
2000
che un riflettore della coscienza.
16:06
So babiesbambini and younggiovane childrenbambini are very badcattivo
375
951000
3000
Quindi i neonati e i bambini piccoli sono pessimi
16:09
at narrowingstrozzatura down to just one thing.
376
954000
3000
a focalizzarsi su una sola cosa.
16:12
But they're very good at takingpresa in lots of informationinformazione
377
957000
3000
Ma sono molto bravi a recuperare tante informazioni
16:15
from lots of differentdiverso sourcesfonti at onceuna volta.
378
960000
2000
da tante fonti diverse in una volta sola.
16:17
And if you actuallyin realtà look in theirloro brainsmente,
379
962000
2000
Se guardate all'interno del loro cervello,
16:19
you see that they're floodedallagato with these neurotransmittersneurotrasmettitori
380
964000
3000
vedete che sono invasi da questi neurotrasmettitori
16:22
that are really good at inducingd'induzione learningapprendimento and plasticityplasticità,
381
967000
2000
che sono ottimi per indurre l'apprendimento e la plasticità,
16:24
and the inhibitoryinibitorio partsparti haven'tnon hanno come on yetancora.
382
969000
3000
e le parti che li inibiscono ancora non ci sono.
16:27
So when we say that babiesbambini and younggiovane childrenbambini
383
972000
2000
Quindi quando diciamo che i neonati e i bambini piccoli
16:29
are badcattivo at payingpagare attentionAttenzione,
384
974000
2000
non sono bravi a stare attenti,
16:31
what we really mean is that they're badcattivo at not payingpagare attentionAttenzione.
385
976000
4000
quello che in realtà intendiamo è che sono pessimi nel non prestare attenzione.
16:35
So they're badcattivo at gettingottenere ridliberare
386
980000
2000
Non sono capaci di sbarazzarsi
16:37
of all the interestinginteressante things that could tell them something
387
982000
2000
di tutte le cose interessanti che potrebbe significare qualcosa per loro
16:39
and just looking at the thing that's importantimportante.
388
984000
2000
e guardare solo ciò che è importante.
16:41
That's the kindgenere of attentionAttenzione, the kindgenere of consciousnesscoscienza,
389
986000
3000
È il tipo di attenzione, il tipo di coscienza,
16:44
that we mightpotrebbe expectaspettarsi
390
989000
2000
che potremmo aspettarci
16:46
from those butterfliesfarfalle who are designedprogettato to learnimparare.
391
991000
2000
da quelle farfalle che sono progettate per imparare.
16:48
Well if we want to think about a way
392
993000
2000
Beh, se vogliamo pensare a un modo
16:50
of gettingottenere a tastegusto of that kindgenere of babybambino consciousnesscoscienza as adultsadulti,
393
995000
4000
per avere un'idea della coscienza di un bambino da adulti,
16:54
I think the bestmigliore thing is think about casescasi
394
999000
2000
credo che la cosa migliore da fare sia pensare a casi
16:56
where we're put in a newnuovo situationsituazione that we'venoi abbiamo never been in before --
395
1001000
3000
in cui ci troviamo in una nuova situazione mai vista prima -
16:59
when we fallautunno in love with someonequalcuno newnuovo,
396
1004000
2000
quando ci innamoriamo di qualcuno,
17:01
or when we're in a newnuovo citycittà for the first time.
397
1006000
3000
quando siamo in una nuova città per la prima volta.
17:04
And what happensaccade then is not that our consciousnesscoscienza contractscontratti,
398
1009000
2000
E quello che succede poi non è che la nostra coscienza si contrae,
17:06
it expandsespande,
399
1011000
2000
anzi si espande,
17:08
so that those threetre daysgiorni in ParisParigi
400
1013000
2000
in modo che quei tre giorni a Parigi
17:10
seemsembrare to be more fullpieno of consciousnesscoscienza and experienceEsperienza
401
1015000
2000
sembrano molto più pieni di consapevolezza e esperienza
17:12
than all the monthsmesi of beingessere
402
1017000
2000
di tutti i mesi trascorsi
17:14
a walkinga passeggio, talkingparlando, facultyfacoltà meeting-attendingriunione frequentanti zombiezombie back home.
403
1019000
4000
a camminare, parlare, presenziare alle riunioni come zombie e tornare a casa.
17:18
And by the way, that coffeecaffè,
404
1023000
2000
E comunque, quel caffè,
17:20
that wonderfulmeraviglioso coffeecaffè you've been drinkingpotabile downstairsPiano di sotto,
405
1025000
2000
quel meraviglioso caffè che bevete al piano di sotto,
17:22
actuallyin realtà mimicsimita the effecteffetto
406
1027000
2000
in realtà simula l'effetto
17:24
of those babybambino neurotransmittersneurotrasmettitori.
407
1029000
2000
dei neurotrasmettitori dei bambini.
17:26
So what's it like to be a babybambino?
408
1031000
2000
Allora cosa vuol dire essere un bambino?
17:28
It's like beingessere in love
409
1033000
2000
È come essere innamorati
17:30
in ParisParigi for the first time
410
1035000
2000
a Parigi per la prima volta
17:32
after you've had threetre double-espressosMatrimoniale-espressi.
411
1037000
2000
dopo aver bevuto tre espressi doppi.
17:34
(LaughterRisate)
412
1039000
3000
(Risate)
17:37
That's a fantasticfantastico way to be,
413
1042000
2000
È una maniera d'essere fantastica,
17:39
but it does tendtendere to leavepartire you wakingrisveglio up cryingpiangere at threetre o'clockalle in the morningmattina.
414
1044000
4000
ma di solito non vi fa alzare piangendo alle tre del mattino.
17:43
(LaughterRisate)
415
1048000
3000
(Risate)
17:46
Now it's good to be a grownupdell'adulto.
416
1051000
2000
È bello essere adulti.
17:48
I don't want to say too much about how wonderfulmeraviglioso babiesbambini are.
417
1053000
2000
Non voglio dire troppo di quanto siano meravigliosi i bambini.
17:50
It's good to be a grownupdell'adulto.
418
1055000
2000
È bello essere adulti.
17:52
We can do things like tiecravatta our shoelaceslacci delle scarpe and crossattraversare the streetstrada by ourselvesnoi stessi.
419
1057000
3000
Possiamo fare cose come allacciare le scarpe e attraversare la strada da soli.
17:55
And it makesfa sensesenso that we put a lot of effortsforzo
420
1060000
2000
E ha senso fare molti sforzi
17:57
into makingfabbricazione babiesbambini think like adultsadulti do.
421
1062000
4000
per far pensare i bambini come gli adulti.
18:01
But if what we want is to be like those butterfliesfarfalle,
422
1066000
3000
Ma se quello che vogliamo è essere come queste farfalle,
18:04
to have open-mindednessapertura mentale, openAperto learningapprendimento,
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3000
avere mentalità aperta, apprendimento aperto,
18:07
imaginationimmaginazione, creativitycreatività, innovationinnovazione,
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1072000
2000
immaginazione, creatività, innovazione,
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maybe at leastmeno some of the time
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2000
forse almeno qualche volta
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we should be gettingottenere the adultsadulti
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1076000
2000
dovremmo spingere gli adulti
18:13
to startinizio thinkingpensiero more like childrenbambini.
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1078000
2000
a cominciare a pensare come i bambini.
18:15
(ApplauseApplausi)
428
1080000
8000
(Applausi)
Translated by Anna Cristiana Minoli
Reviewed by Ana María Pérez

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ABOUT THE SPEAKER
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.

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 BabyThe 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."

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Alison Gopnik | Speaker | TED.com