TEDGlobal 2011
Alison Gopnik: What do babies think?
Alison Gopnik: 아기는 무슨 생각을 할까요?
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"아기와 어린 아이들은 인류의 R&D 부서와 같습니다"라고 심리학자 Alison Gopnik는 말합니다. 그녀의 연구는 아기들이 놀이할 때 실제로 수행하는 복잡한 정보 수집 및 의사 결정에 대해 다루고 있습니다.
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
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00:15
What is going on
0
0
2000
이 아기는 지금
00:17
in this baby's mind?
1
2000
2000
무슨 생각을 하고 있을까요?
00:19
If you'd asked people this 30 years ago,
2
4000
2000
만일 30년 전에 사람들에게 이 질문을 했다면
00:21
most people, including psychologists,
3
6000
2000
심리학자를 비롯한 대부분의 사람들은
00:23
would have said that this baby was irrational,
4
8000
3000
이 아기는 분별력이 없고,
00:26
illogical, egocentric --
5
11000
2000
비논리적이며, 자기중심적이므로
00:28
that he couldn't take the perspective of another person
6
13000
2000
다른 사람의 견해를 받아들이거나
00:30
or understand cause and effect.
7
15000
2000
원인과 결과를 이해하지 못한다고 말했을 것입니다.
00:32
In the last 20 years,
8
17000
2000
최근 20년 동안
00:34
developmental science has completely overturned that picture.
9
19000
3000
발달하는 과학은 이 그림을 완전히 뒤집었습니다.
00:37
So in some ways,
10
22000
2000
따라서 관점에 따라
00:39
we think that this baby's thinking
11
24000
2000
우린 이 아기가 생각하는 것이
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is like the thinking of the most brilliant scientists.
12
26000
4000
가장 뛰어난 과학자가 생각하는 것과 비슷하다고 생각합니다.
00:45
Let me give you just one example of this.
13
30000
2000
이에 대한 예시를 하나 들어보도록 하죠.
00:47
One thing that this baby could be thinking about,
14
32000
3000
이 아기가 생각중인 대상일 수 있는 것,
00:50
that could be going on in his mind,
15
35000
2000
즉, 이 아기의 머릿속에 맴도는 것 중 하나일 수 있는 건
00:52
is trying to figure out
16
37000
2000
바로 다른 아기가 어떤 생각 중일지
00:54
what's going on in the mind of that other baby.
17
39000
3000
알아내고자 하는 것입니다.
00:57
After all, one of the things that's hardest for all of us to do
18
42000
3000
무엇보다도, 우리 모두가 가장 하기 힘든 일 중 하나는
01:00
is to figure out what other people are thinking and feeling.
19
45000
3000
다른 사람이 무얼 생각하고 느끼고 있는지를 알아내는 것입니다.
01:03
And maybe the hardest thing of all
20
48000
2000
그리고 아마도 가장 어려운 것은
01:05
is to figure out that what other people think and feel
21
50000
3000
다른 사람이 생각하고 느끼는 것이
01:08
isn't actually exactly like what we think and feel.
22
53000
2000
실제 우리가 생각하고 느끼는 것과 꼭 같지는 않음을 발견하는 일일 겁니다.
01:10
Anyone who's followed politics can testify
23
55000
2000
정치가를 따르는 사람이라면 누구든
01:12
to how hard that is for some people to get.
24
57000
3000
어떤 사람의 마음을 알아내는 것이 얼마나 어려운지를 입증할 수 있습니다.
01:15
We wanted to know
25
60000
2000
우리는 아기와 어린 아이들이
01:17
if babies and young children
26
62000
2000
다른 사람에 대한 이러한 실로 난해한 문제를
01:19
could understand this really profound thing about other people.
27
64000
3000
정말로 이해할 수 있는지를 알고 싶었습니다.
01:22
Now the question is: How could we ask them?
28
67000
2000
이제 문제는 아기들에게 어떻게 물어볼 것인가 입니다.
01:24
Babies, after all, can't talk,
29
69000
2000
아기들은 우선 말을 할 수 없습니다.
01:26
and if you ask a three year-old
30
71000
2000
그리고 3살배기에게 무슨 생각 중인지
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to tell you what he thinks,
31
73000
2000
얘기해 달라고 한다면
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what you'll get is a beautiful stream of consciousness monologue
32
75000
3000
여러분에게 돌아오는 것이라곤 조랑말과 생일 같은 것들에 대한
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about ponies and birthdays and things like that.
33
78000
3000
생각들을 늘어 놓는 독백 정도일 것입니다.
01:36
So how do we actually ask them the question?
34
81000
3000
그렇다면 우리는 어떻게 아기들에게 질문해야 할까요?
01:39
Well it turns out that the secret was broccoli.
35
84000
3000
비밀은 바로 브로콜리에 있었습니다.
01:42
What we did -- Betty Rapacholi, who was one of my students, and I --
36
87000
4000
제 학생 중 하나인 Betty Rapacholi와 저는
01:46
was actually to give the babies two bowls of food:
37
91000
3000
아기에게 생 브로콜리 한 그릇과
01:49
one bowl of raw broccoli
38
94000
2000
맛있는 금붕어 모양 크래커 한 그릇을
01:51
and one bowl of delicious goldfish crackers.
39
96000
3000
주어 보았습니다.
01:54
Now all of the babies, even in Berkley,
40
99000
3000
그러자 모든 아기들, 심지어 버클리에서도
01:57
like the crackers and don't like the raw broccoli.
41
102000
3000
이 크래커를 좋아하고 생 브로콜리는 싫어했습니다.
02:00
(Laughter)
42
105000
2000
(웃음)
02:02
But then what Betty did
43
107000
2000
Betty가 다음으로 한 일은
02:04
was to take a little taste of food from each bowl.
44
109000
3000
각 그릇의 음식을 조금씩 맛본 것이었습니다.
02:07
And she would act as if she liked it or she didn't.
45
112000
2000
그리곤 음식을 좋아하거나 싫어하는 것처럼 행동했습니다.
02:09
So half the time, she acted
46
114000
2000
실험 시간의 절반 동안은
02:11
as if she liked the crackers and didn't like the broccoli --
47
116000
2000
크래커를 좋아하고 브로콜리를 싫어하는 것처럼 행동했지요.
02:13
just like a baby and any other sane person.
48
118000
3000
아기와 다른 일반적인 사람이 그러듯이요.
02:16
But half the time,
49
121000
2000
그러나 나머지 시간에는
02:18
what she would do is take a little bit of the broccoli
50
123000
2000
브로콜리를 약간 맛본 다음
02:20
and go, "Mmmmm, broccoli.
51
125000
3000
"음, 브로콜리.
02:23
I tasted the broccoli. Mmmmm."
52
128000
3000
난 브로콜리 맛을 봤어. 음~"과 같이 했습니다.
02:26
And then she would take a little bit of the crackers,
53
131000
2000
그런 다음 크래커를 약간 맛본 후
02:28
and she'd go, "Eww, yuck, crackers.
54
133000
4000
"으, 웩, 크래커.
02:32
I tasted the crackers. Eww, yuck."
55
137000
3000
난 크래커 맛을 봤어. 으, 웩."
02:35
So she'd act as if what she wanted
56
140000
2000
즉, 그녀는 아기들이 원하는 것과는
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was just the opposite of what the babies wanted.
57
142000
3000
정 반대로 원하는 것처럼 행동했습니다.
02:40
We did this with 15 and 18 month-old babies.
58
145000
2000
이 실험을 15~18개월 아기들에게 한 다음
02:42
And then she would simply put her hand out and say,
59
147000
3000
손을 뻗어서 아기들에게
02:45
"Can you give me some?"
60
150000
2000
"좀 줄래?"라고 말했습니다.
02:47
So the question is: What would the baby give her,
61
152000
2000
과연 아기들은 그녀에게 자기들이 좋아했던 것과
02:49
what they liked or what she liked?
62
154000
2000
그녀가 좋아했던 것 중 무엇을 줬을까요?
02:51
And the remarkable thing was that 18 month-old babies,
63
156000
3000
놀랄만한 사실은 겨우 걷고 말하기 시작한
02:54
just barely walking and talking,
64
159000
2000
18개월된 아기들이
02:56
would give her the crackers if she liked the crackers,
65
161000
3000
그녀가 크래커를 좋아했다면 크래커를 주고
02:59
but they would give her the broccoli if she liked the broccoli.
66
164000
3000
브로콜리를 좋아했다면 브로콜리를 준다는 것입니다.
03:02
On the other hand,
67
167000
2000
한편으론
03:04
15 month-olds would stare at her for a long time
68
169000
2000
15개월된 아기들이 그녀가 브로콜리를 좋아하는 것처럼
03:06
if she acted as if she liked the broccoli,
69
171000
2000
행동하면 그녀를 이해할 수 없다는 듯이
03:08
like they couldn't figure this out.
70
173000
3000
한참 동안 그녀를 쳐다봤습니다.
03:11
But then after they stared for a long time,
71
176000
2000
그러나 한참을 쳐다본 후에는
03:13
they would just give her the crackers,
72
178000
2000
그녀에게 모두가 좋아할 것이라 생각한
03:15
what they thought everybody must like.
73
180000
2000
크래커를 주었습니다.
03:17
So there are two really remarkable things about this.
74
182000
3000
따라서 여기엔 두 가지 실로 주목할 만한 사실이 있습니다.
03:20
The first one is that these little 18 month-old babies
75
185000
3000
첫번째는 이런 어린 18개월짜리 아기들도
03:23
have already discovered
76
188000
2000
모두가 항상 같은 것을 좋아하지는 않는다는
03:25
this really profound fact about human nature,
77
190000
2000
인류에 대한 이렇듯 심오한 사실에 대해
03:27
that we don't always want the same thing.
78
192000
2000
이미 파악했다는 것입니다.
03:29
And what's more, they felt that they should actually do things
79
194000
2000
그리고 더 나아가, 아기들이 다른 사람이 원하는 것을 얻도록
03:31
to help other people get what they wanted.
80
196000
3000
도울 수 있는 일을 해야 한다고 느낀다는 것입니다.
03:34
Even more remarkably though,
81
199000
2000
그러나 이보다 더 놀라운 사실은
03:36
the fact that 15 month-olds didn't do this
82
201000
3000
18개월짜리 아기들이 15개월일 때부터
03:39
suggests that these 18 month-olds had learned
83
204000
3000
3개월 동안 배운
03:42
this deep, profound fact about human nature
84
207000
3000
인류에 대한 심오하고 난해한 진실로부터 비롯된 제안을
03:45
in the three months from when they were 15 months old.
85
210000
3000
15개월된 아기들이 받아들이지 않았다는 사실입니다.
03:48
So children both know more and learn more
86
213000
2000
따라서 우리가 가르친 것 보다
03:50
than we ever would have thought.
87
215000
2000
아이들은 더 많이 알고 더 많이 배웁니다.
03:52
And this is just one of hundreds and hundreds of studies over the last 20 years
88
217000
4000
그리고 이는 단지 수백 건의 연구 사례 중 하나일 뿐이며, 지난 20년 동안 수백 건의 연구가
03:56
that's actually demonstrated it.
89
221000
2000
실제로 이를 입증해 보였습니다.
03:58
The question you might ask though is:
90
223000
2000
그럼에도 불구하고 여러분이 가질 수 있는 질문은
04:00
Why do children learn so much?
91
225000
3000
왜 아이들이 그렇게 많이 배워야 하느냐는 것입니다.
04:03
And how is it possible for them to learn so much
92
228000
2000
그리고 짧은 시간 내에 아이들이 그렇게 많이 배우는 것이
04:05
in such a short time?
93
230000
2000
어떻게 가능할까요?
04:07
I mean, after all, if you look at babies superficially,
94
232000
2000
말인 즉, 일단 아기들을 표면적으로 바라보았을 땐
04:09
they seem pretty useless.
95
234000
2000
꽤나 무능해 보인다는 겁니다.
04:11
And actually in many ways, they're worse than useless,
96
236000
3000
그리고 실제 여러 측면으론, 우리가 단지 아기들의 생명 유지를 위해
04:14
because we have to put so much time and energy
97
239000
2000
쏟아 부어야 하는 많은 시간과 노력을 생각하면
04:16
into just keeping them alive.
98
241000
2000
무능한 수준 이하라고 볼 수 있습니다.
04:18
But if we turn to evolution
99
243000
2000
하지만 우리가 무능한 아기들을 돌보기 위해
04:20
for an answer to this puzzle
100
245000
2000
어째서 그렇게 많은 시간을 들여야 하는가 하는
04:22
of why we spend so much time
101
247000
2000
이 퍼즐에 대한 답을 찾기 위해
04:24
taking care of useless babies,
102
249000
3000
진화로 눈을 돌려보면
04:27
it turns out that there's actually an answer.
103
252000
3000
실제 그 답이 있음을 알게 됩니다.
04:30
If we look across many, many different species of animals,
104
255000
3000
우리 영장류 뿐만 아니라
04:33
not just us primates,
105
258000
2000
다른 포유류, 조류,
04:35
but also including other mammals, birds,
106
260000
2000
심지어 캥거루나 웜벳과 같은
04:37
even marsupials
107
262000
2000
유대류 동물을 비롯한
04:39
like kangaroos and wombats,
108
264000
2000
서로 다른 동물 종 간을 살펴보면,
04:41
it turns out that there's a relationship
109
266000
2000
한 종이 유년기를 보낸 기간과
04:43
between how long a childhood a species has
110
268000
4000
그들의 신체 대비 뇌 크기 및
04:47
and how big their brains are compared to their bodies
111
272000
4000
지능 수준, 융통성 정도 사이에
04:51
and how smart and flexible they are.
112
276000
2000
어떤 관계가 있음을 알게 됩니다.
04:53
And sort of the posterbirds for this idea are the birds up there.
113
278000
3000
이런 생각에 대한 전형이 바로 이 새들입니다.
04:56
On one side
114
281000
2000
한쪽은
04:58
is a New Caledonian crow.
115
283000
2000
뉴칼레도니아 까마귀입니다.
05:00
And crows and other corvidae, ravens, rooks and so forth,
116
285000
3000
그리고 이런 갈가마귀, 당까마귀 등의 까마귀들은
05:03
are incredibly smart birds.
117
288000
2000
매우 영리한 새들입니다.
05:05
They're as smart as chimpanzees in some respects.
118
290000
3000
까마귀들은 어떤 면으론 침팬지만큼 영리하죠.
05:08
And this is a bird on the cover of science
119
293000
2000
그리고 이건 과학지의 표지를 장식한 새인데,
05:10
who's learned how to use a tool to get food.
120
295000
3000
먹이를 구하는 도구의 사용법을 익힌 녀석입니다.
05:13
On the other hand,
121
298000
2000
한편 우리에겐
05:15
we have our friend the domestic chicken.
122
300000
2000
닭을 사육하는 친구도 있지요.
05:17
And chickens and ducks and geese and turkeys
123
302000
3000
그리고 닭, 오리, 거위, 칠면조 등은
05:20
are basically as dumb as dumps.
124
305000
2000
기본적으로 멍청합니다.
05:22
So they're very, very good at pecking for grain,
125
307000
3000
따라서 이녀석들은 모이를 쪼아먹는데 아주 능숙하고
05:25
and they're not much good at doing anything else.
126
310000
3000
그 밖의 것들은 그다지 잘 하지 못하죠.
05:28
Well it turns out that the babies,
127
313000
2000
미숙한 어린 새에 불과한
05:30
the New Caledonian crow babies, are fledglings.
128
315000
2000
이 뉴칼레도니아 까마귀의 새끼들은
05:32
They depend on their moms
129
317000
2000
2년여 동안 어미에 의존하여
05:34
to drop worms in their little open mouths
130
319000
3000
조그마한 입을 벌려 벌레를 받아 먹는 걸로
05:37
for as long as two years,
131
322000
2000
밝혀졌는데요,
05:39
which is a really long time in the life of a bird.
132
324000
2000
2년이면 새의 일생에선 대단히 긴 시간이죠.
05:41
Whereas the chickens are actually mature
133
326000
2000
반면 닭은 2년 이내에
05:43
within a couple of months.
134
328000
2000
완전히 성장합니다.
05:45
So childhood is the reason
135
330000
3000
따라서 유년기는
05:48
why the crows end up on the cover of Science
136
333000
2000
왜 까마귀가 과학지의 표지를 장식하게 되고
05:50
and the chickens end up in the soup pot.
137
335000
2000
닭이 수프 그릇에 담겨지는지를 설명합니다.
05:52
There's something about that long childhood
138
337000
3000
긴 유년기에는
05:55
that seems to be connected
139
340000
2000
지식 및 학습과 연관된
05:57
to knowledge and learning.
140
342000
2000
무언가가 있습니다.
05:59
Well what kind of explanation could we have for this?
141
344000
3000
그렇다면 이에 대해 어떤 설명이 가능할까요?
06:02
Well some animals, like the chicken,
142
347000
3000
닭과 같은 일부 동물들은
06:05
seem to be beautifully suited
143
350000
2000
단지 하나의 일만을 아주 잘 하도록
06:07
to doing just one thing very well.
144
352000
2000
적응된 것처럼 보입니다.
06:09
So they seem to be beautifully suited
145
354000
3000
따라서 닭은 한 곳의 환경에서
06:12
to pecking grain in one environment.
146
357000
2000
모이를 쪼아먹는데 적합한 것으로 보입니다.
06:14
Other creatures, like the crows,
147
359000
2000
까마귀와 같은 다른 동물은
06:16
aren't very good at doing anything in particular,
148
361000
2000
어떤 일에 특별히 능숙하지는 않지만
06:18
but they're extremely good
149
363000
2000
다양한 환경의 규칙에 대해 배우는 것에
06:20
at learning about laws of different environments.
150
365000
2000
매우 발달되어 있습니다.
06:22
And of course, we human beings
151
367000
2000
그리고 물론 우리 인류는
06:24
are way out on the end of the distribution like the crows.
152
369000
3000
까마귀와 같은 분포의 끝 출구쯤에 위치합니다.
06:27
We have bigger brains relative to our bodies
153
372000
2000
우리는 다른 어떤 동물과 비교하더라도
06:29
by far than any other animal.
154
374000
2000
신체 대비 훨씬 더 큰 뇌를 갖고 있습니다.
06:31
We're smarter, we're more flexible,
155
376000
2000
우리는 훨씬 영리하고, 융통성 있으며,
06:33
we can learn more,
156
378000
2000
더 많이 배울 수 있고,
06:35
we survive in more different environments,
157
380000
2000
보다 다양한 환경에서 살아남으며,
06:37
we migrated to cover the world and even go to outer space.
158
382000
3000
전 세계로 이주하는 것은 물론 우주 밖으로도 나갑니다.
06:40
And our babies and children are dependent on us
159
385000
3000
그리고 우리 인간의 아기와 아이들은
06:43
for much longer than the babies of any other species.
160
388000
3000
다른 어떤 종의 새끼들에 비해 훨씬 더 오래 부모에게 의존합니다.
06:46
My son is 23.
161
391000
2000
제 아들은 23살인데요.
06:48
(Laughter)
162
393000
2000
(웃음)
06:50
And at least until they're 23,
163
395000
2000
그리고 23살이 될 때까지
06:52
we're still popping those worms
164
397000
2000
아직까지도 그런 벌레를 작은 입 속에
06:54
into those little open mouths.
165
399000
3000
넣어주고 있습니다.
06:57
All right, why would we see this correlation?
166
402000
3000
자, 우리는 어째서 이러한 상관 관계를 살펴볼까요?
07:00
Well an idea is that that strategy, that learning strategy,
167
405000
4000
그러한 학습 전략은 매우 강력하며
07:04
is an extremely powerful, great strategy for getting on in the world,
168
409000
3000
이 세상에서 살아 나가기 위한 위대한 전략이지만
07:07
but it has one big disadvantage.
169
412000
2000
다만 한 가지 큰 단점이 있습니다.
07:09
And that one big disadvantage
170
414000
2000
이 큰 단점은 바로
07:11
is that, until you actually do all that learning,
171
416000
3000
여러분이 실제로 그 모든 학습을 마칠 때까지는
07:14
you're going to be helpless.
172
419000
2000
속수무책이라는 것입니다.
07:16
So you don't want to have the mastodon charging at you
173
421000
3000
여러분에게 마스토돈(역주: 코끼리 비슷한 고생물)이 돌진하는 걸 원치 않으면
07:19
and be saying to yourself,
174
424000
2000
스스로에게 이렇게 말하겠죠.
07:21
"A slingshot or maybe a spear might work. Which would actually be better?"
175
426000
4000
"새총이나 창을 쓰면 되겠네. 실제론 어느 쪽이 더 나을까?"
07:25
You want to know all that
176
430000
2000
마스토돈이 눈 앞에 나타나기 전에
07:27
before the mastodons actually show up.
177
432000
2000
모든 걸 알고 싶을 겁니다.
07:29
And the way the evolutions seems to have solved that problem
178
434000
3000
그리고 진화에서 이 문제를 해결해 온 방법은
07:32
is with a kind of division of labor.
179
437000
2000
일종의 노동의 구분이었습니다.
07:34
So the idea is that we have this early period when we're completely protected.
180
439000
3000
그런 이유로 우리는 완벽하게 보호되는 이러한 유년기를 갖게 되는 것입니다.
07:37
We don't have to do anything. All we have to do is learn.
181
442000
3000
우리는 아무것도 할 필요가 없습니다. 그저 배우기만 하면 되지요.
07:40
And then as adults,
182
445000
2000
그런 다음 어른이 되어
07:42
we can take all those things that we learned when we were babies and children
183
447000
3000
우리가 아기나 아이였을 때 배운 모든 것들을 활용할 수 있고
07:45
and actually put them to work to do things out there in the world.
184
450000
3000
세상의 일들을 해 나가는 데 실제로 사용할 수 있습니다.
07:48
So one way of thinking about it
185
453000
2000
이에 대해 생각하는 한 방식은
07:50
is that babies and young children
186
455000
2000
바로 그러한 아기와 어린 아이들이
07:52
are like the research and development division of the human species.
187
457000
3000
인류의 연구 및 개발 부서와 같다는 것입니다.
07:55
So they're the protected blue sky guys
188
460000
3000
따라서 그들은 푸른 하늘 아래 보호 받으며
07:58
who just have to go out and learn and have good ideas,
189
463000
2000
그저 밖으로 나가 배우며 멋진 아이디어를 떠올리고
08:00
and we're production and marketing.
190
465000
2000
우리는 생산과 시장 거래를 담당하는 겁니다.
08:02
We have to take all those ideas
191
467000
2000
우리는 어린 시절에 배운
08:04
that we learned when we were children
192
469000
2000
그러한 모든 아이디어를 갖고
08:06
and actually put them to use.
193
471000
2000
실제로 그걸 사용해야 합니다.
08:08
Another way of thinking about it
194
473000
2000
또 다른 방식으로 생각해 본다면
08:10
is instead of thinking of babies and children
195
475000
2000
아기들과 아이들이라고 여기는 대신
08:12
as being like defective grownups,
196
477000
2000
불완전한 성체와 같이 생각하는 것으로,
08:14
we should think about them
197
479000
2000
우리는 그들에 대해
08:16
as being a different developmental stage of the same species --
198
481000
2000
같은 종의 서로 다른 개발 단계에 있는 것으로
08:18
kind of like caterpillars and butterflies --
199
483000
3000
즉, 애벌레와 나비 같이 생각해야 합니다.
08:21
except that they're actually the brilliant butterflies
200
486000
2000
그들이 실제론 정원을 날아다니고 여기저기 탐색하는
08:23
who are flitting around the garden and exploring,
201
488000
3000
눈부신 나비이고
08:26
and we're the caterpillars
202
491000
2000
우리는 좁은 성체로의 성장 과정을 따라 조금씩 움직이고 있는
08:28
who are inching along our narrow, grownup, adult path.
203
493000
3000
애벌레입니다.
08:31
If this is true, if these babies are designed to learn --
204
496000
3000
이러한 아기들은 학습하게끔 되어 있으며
08:34
and this evolutionary story would say children are for learning,
205
499000
3000
그리고 이 진화론적 이야기에서 아이들은 배우기 위해 존재하며,
08:37
that's what they're for --
206
502000
2000
바로 그것이 그들의 목적임이 사실이라면,
08:39
we might expect
207
504000
2000
우리는 그들이 매우 강력한 학습 메커니즘을 갖고 있다고
08:41
that they would have really powerful learning mechanisms.
208
506000
2000
예측할 수 있습니다.
08:43
And in fact, the baby's brain
209
508000
3000
그리고 사실, 아기의 뇌는
08:46
seems to be the most powerful learning computer
210
511000
2000
지구상에서 가장 강력한
08:48
on the planet.
211
513000
2000
학습 컴퓨터처럼 보입니다.
08:50
But real computers are actually getting to be a lot better.
212
515000
3000
하지만 진짜 컴퓨터는 실제론 훨씬 더 좋아지고 있습니다.
08:53
And there's been a revolution
213
518000
2000
그리고 최근 컴퓨터 학습에 대한 이해도에
08:55
in our understanding of machine learning recently.
214
520000
2000
혁신적인 진보가 있었습니다.
08:57
And it all depends on the ideas of this guy,
215
522000
3000
이 모든 것은 18세기의 통계학자이자 수학자였던
09:00
the Reverend Thomas Bayes,
216
525000
2000
'Thomas Bayes 경'의
09:02
who was a statistician and mathematician in the 18th century.
217
527000
3000
아이디어에 전적으로 의존합니다.
09:05
And essentially what Bayes did
218
530000
3000
본질적으로 Bayes 씨가 한 일은
09:08
was to provide a mathematical way
219
533000
2000
확률 이론을 사용하여
09:10
using probability theory
220
535000
2000
과학자가 세상에 대해 발견하는 방식에
09:12
to characterize, describe,
221
537000
2000
특징을 부여하고 설명하는
09:14
the way that scientists find out about the world.
222
539000
2000
수학적인 방법을 제공한 것이었습니다.
09:16
So what scientists do
223
541000
2000
따라서 과학자들이 할 일은
09:18
is they have a hypothesis that they think might be likely to start with.
224
543000
3000
시작점이 되기 쉬운 가설을 세우는 것입니다.
09:21
They go out and test it against the evidence.
225
546000
2000
과학자들은 밖으로 나가 증거에 반해 가설을 실험합니다.
09:23
The evidence makes them change that hypothesis.
226
548000
2000
이 증거는 그들로 하여금 가설을 바꾸게 하며,
09:25
Then they test that new hypothesis
227
550000
2000
그런 뒤에 또 새로운 가설을 실험하고
09:27
and so on and so forth.
228
552000
2000
이러한 과정을 반복합니다.
09:29
And what Bayes showed was a mathematical way that you could do that.
229
554000
3000
또한 Bayes 씨가 제시한 것은 여러분도 할 수 있는 수학적인 방법입니다.
09:32
And that mathematics is at the core
230
557000
2000
그리고 이 수학은 역사상 가장 뛰어난
09:34
of the best machine learning programs that we have now.
231
559000
2000
컴퓨터 학습 프로그램의 중심에 있습니다.
09:36
And some 10 years ago,
232
561000
2000
10여년 쯤 전에
09:38
I suggested that babies might be doing the same thing.
233
563000
4000
전 아기들이 이와 동일한 일을 하고 있을 수 있다고 제안했었습니다.
09:42
So if you want to know what's going on
234
567000
2000
따라서 여러분이 이 아름다운 갈색 눈동자 아래에서
09:44
underneath those beautiful brown eyes,
235
569000
2000
무슨 생각을 하고 있는지 알고 싶으시다면
09:46
I think it actually looks something like this.
236
571000
2000
전 실제로 이와 같다고 생각합니다.
09:48
This is Reverend Bayes's notebook.
237
573000
2000
이것은 Bayes 경의 노트입니다.
09:50
So I think those babies are actually making complicated calculations
238
575000
3000
전 그러한 아기들이 실제로
09:53
with conditional probabilities that they're revising
239
578000
3000
세상의 일들을 알아보기 위해 자신들이 수정하고 있는
09:56
to figure out how the world works.
240
581000
2000
조건부의 확률을 통해 복잡한 계산을 하고 있다고 생각합니다.
09:58
All right, now that might seem like an even taller order to actually demonstrate.
241
583000
4000
네, 그것은 실제로 입증하기엔 훨씬 더 무리한 요구처럼 보일 수 있습니다.
10:02
Because after all, if you ask even grownups about statistics,
242
587000
2000
왜냐하면 통계에 대해 성인에게 물어본다고 해도
10:04
they look extremely stupid.
243
589000
2000
마찬가지로 무척이나 멍청해 보이기 때문입니다.
10:06
How could it be that children are doing statistics?
244
591000
3000
아이들이 통계를 한다는 것이 어떻게 가능할까요?
10:09
So to test this we used a machine that we have
245
594000
2000
그래서 이를 실험하기 위해 우린 Blicket Detector라고 하는
10:11
called the Blicket Detector.
246
596000
2000
실험 기구를 사용했습니다.
10:13
This is a box that lights up and plays music
247
598000
2000
이것은 어떤 물건을 이 위에 올려 놓으면
10:15
when you put some things on it and not others.
248
600000
3000
불이 켜지고 음악이 연주되는 상자일 뿐입니다.
10:18
And using this very simple machine,
249
603000
2000
이 매우 간단한 실험 기구를 사용하여
10:20
my lab and others have done dozens of studies
250
605000
2000
제 실험실 인원과 다른 사람들이
10:22
showing just how good babies are
251
607000
2000
아기들이 세상에 대해 얼마나 잘 배우는지를 보여 주는
10:24
at learning about the world.
252
609000
2000
많은 연구를 실시했습니다.
10:26
Let me mention just one
253
611000
2000
한 가지 언급하자면,
10:28
that we did with Tumar Kushner, my student.
254
613000
2000
제 학생인 Tumar Kushner와 함께 이 연구를 진행했습니다.
10:30
If I showed you this detector,
255
615000
2000
이 탐지기를 여러분께 보여드리면
10:32
you would be likely to think to begin with
256
617000
2000
여러분은 이 탐지기를 작동하는 방식이
10:34
that the way to make the detector go
257
619000
2000
탐지기 위에 블록을 올려 놓는 것이라고
10:36
would be to put a block on top of the detector.
258
621000
3000
생각하기 쉬우실텐데요,
10:39
But actually, this detector
259
624000
2000
하지만, 실제 이 탐지기는
10:41
works in a bit of a strange way.
260
626000
2000
약간 독특한 방식으로 작동합니다.
10:43
Because if you wave a block over the top of the detector,
261
628000
3000
왜냐하면 여러분이 전혀 생각할 수 없는 작동 방식 즉,
10:46
something you wouldn't ever think of to begin with,
262
631000
3000
탐지기 위쪽으로 블록을 가져가 흔들면
10:49
the detector will actually activate two out of three times.
263
634000
3000
탐지기가 실제로 3번 중 2번 작동되기 때문입니다.
10:52
Whereas, if you do the likely thing, put the block on the detector,
264
637000
3000
반면, 여러분이 생각하기 쉬운 방식 즉, 탐지기 위에 블록을 올려 놓으면
10:55
it will only activate two out of six times.
265
640000
4000
6번 중 2번만 작동됩니다.
10:59
So the unlikely hypothesis
266
644000
2000
따라서 예상 밖의 가설이
11:01
actually has stronger evidence.
267
646000
2000
실제로는 더욱 강력한 증거를 갖고 있습니다.
11:03
It looks as if the waving
268
648000
2000
이는 블록을 흔드는 것이
11:05
is a more effective strategy than the other strategy.
269
650000
2000
다른 전략보다 더욱 효과적인 전략인 것처럼 보입니다.
11:07
So we did just this; we gave four year-olds this pattern of evidence,
270
652000
3000
따라서 우리가 한 일은 단지 이 증거 패턴을 4살짜리 아이들에게 제시하고
11:10
and we just asked them to make it go.
271
655000
2000
그 아이들에게 작동해 보라고 한 것입니다.
11:12
And sure enough, the four year-olds used the evidence
272
657000
3000
그리고 당연히 그 4살짜리 아이들은 증거를 사용하여
11:15
to wave the object on top of the detector.
273
660000
3000
물체를 탐지기 위쪽에서 흔들었습니다.
11:18
Now there are two things that are really interesting about this.
274
663000
3000
여기 이에 대한 실로 흥미로운 두 가지 사실이 있습니다.
11:21
The first one is, again, remember, these are four year-olds.
275
666000
3000
첫 번째는, 다시 한번 상기시켜 주십시오. 이 아이들은 4살짜리들로
11:24
They're just learning how to count.
276
669000
2000
이제 겨우 수를 세는 걸 배우고 있습니다.
11:26
But unconsciously,
277
671000
2000
그러나 무의식적으로
11:28
they're doing these quite complicated calculations
278
673000
2000
조건적인 확률 측정을 제시하는
11:30
that will give them a conditional probability measure.
279
675000
3000
이러한 매우 복잡한 계산을 하고 있습니다.
11:33
And the other interesting thing
280
678000
2000
그리고 또 다른 흥미로운 사실은
11:35
is that they're using that evidence
281
680000
2000
이 아이들이 그러한 증거를 사용하여
11:37
to get to an idea, get to a hypothesis about the world,
282
682000
3000
시작점으로 보기에는 도무지 예상 밖인 생각에 이르고
11:40
that seems very unlikely to begin with.
283
685000
3000
세상에 대한 가설에 도달하고 있다는 것입니다.
11:43
And in studies we've just been doing in my lab, similar studies,
284
688000
3000
그리고 제 실험실에서 수행해 온 연구와 유사한 연구들에서
11:46
we've show that four year-olds are actually better
285
691000
2000
우리는 4살짜리들이 실제로
11:48
at finding out an unlikely hypothesis
286
693000
3000
똑같은 과제를 내준 어른들보다
11:51
than adults are when we give them exactly the same task.
287
696000
3000
훨씬 더 예상 밖의 가설을 잘 찾아낸다는 사실을 발견했습니다.
11:54
So in these circumstances,
288
699000
2000
따라서 이러한 환경에서
11:56
the children are using statistics to find out about the world,
289
701000
3000
아이들은 통계를 사용하여 세상에 대해 발견하고 있습니다.
11:59
but after all, scientists also do experiments,
290
704000
3000
하지만 과학자들도 실험을 실시하므로
12:02
and we wanted to see if children are doing experiments.
291
707000
3000
우리는 아이들이 실험을 하는지를 알고 싶었습니다.
12:05
When children do experiments we call it "getting into everything"
292
710000
3000
아이들이 실험을 할 때 우리는 그걸 "아무거나 해보기"
12:08
or else "playing."
293
713000
2000
또는 "놀이"라고 부릅니다.
12:10
And there's been a bunch of interesting studies recently
294
715000
3000
그리고 최근 여러 흥미로운 연구가 진행 중인데요,
12:13
that have shown this playing around
295
718000
3000
이 연구들에서 이 놀이가 실제로
12:16
is really a kind of experimental research program.
296
721000
2000
일종의 실험적인 연구 프로그램임을 보여 주었습니다.
12:18
Here's one from Cristine Legare's lab.
297
723000
3000
이건 Cristine Legare의 실험실 사례인데요,
12:21
What Cristine did was use our Blicket Detectors.
298
726000
3000
Cristine은 우리의 Blicket Detector를 사용하여
12:24
And what she did was show children
299
729000
2000
아이들에게 노란 블록은 동작하게 하고
12:26
that yellow ones made it go and red ones didn't,
300
731000
2000
빨간 블록은 그렇지 않음을 보여 준 뒤
12:28
and then she showed them an anomaly.
301
733000
3000
그들에게 예외적인 것을 보여주었습니다.
12:31
And what you'll see
302
736000
2000
그리고 여러분은 이제
12:33
is that this little boy will go through five hypotheses
303
738000
3000
이 어린 소년이 2분 안에 5개의 가설을 통과하는 것을
12:36
in the space of two minutes.
304
741000
3000
보시게 됩니다.
12:39
(Video) Boy: How about this?
305
744000
3000
(비디오) 소년: 이건 어때?
12:43
Same as the other side.
306
748000
3000
다른 쪽과 똑같아.
12:46
Alison Gopnik: Okay, so his first hypothesis has just been falsified.
307
751000
4000
Alison Gopnik: 네, 그래서 이 아이의 첫 번째 가설은 거짓임이 입증되었습니다.
12:55
(Laughter)
308
760000
2000
(웃음)
12:57
Boy: This one lighted up, and this one nothing.
309
762000
3000
소년: 이건 불이 켜졌고, 이건 아무일도 안 일어났어.
13:00
AG: Okay, he's got his experimental notebook out.
310
765000
3000
AG: 좋습니다. 자신만의 실험 노트를 기록했네요.
13:06
Boy: What's making this light up.
311
771000
4000
소년: 이걸 뭘로 켜는 거지?
13:11
(Laughter)
312
776000
9000
(웃음)
13:20
I don't know.
313
785000
2000
모르겠어.
13:22
AG: Every scientist will recognize that expression of despair.
314
787000
4000
AG: 모든 과학자가 그러한 절망의 표현을 인정할 겁니다.
13:26
(Laughter)
315
791000
3000
(웃음)
13:29
Boy: Oh, it's because this needs to be like this,
316
794000
6000
소년: 아, 이건 이렇게 해야 하고,
13:35
and this needs to be like this.
317
800000
2000
이건 이렇게 해야 하는 거였구나.
13:37
AG: Okay, hypothesis two.
318
802000
3000
AG: 네, 가설 2로군요.
13:40
Boy: That's why.
319
805000
2000
소년: 그래서였군..
13:42
Oh.
320
807000
2000
에이.
13:44
(Laughter)
321
809000
5000
(웃음)
13:49
AG: Now this is his next idea.
322
814000
2000
AG: 이제 이것이 이 아이의 다음 생각입니다.
13:51
He told the experimenter to do this,
323
816000
2000
다른 쪽으로 블록을 놓아 보라고
13:53
to try putting it out onto the other location.
324
818000
4000
실험자에게 말했습니다.
13:57
Not working either.
325
822000
2000
역시 작동하지 않네요.
14:02
Boy: Oh, because the light goes only to here,
326
827000
4000
소년: 아, 여기에만 불이 들어오고
14:06
not here.
327
831000
3000
여기엔 안 들어와서구나.
14:09
Oh, the bottom of this box
328
834000
3000
여기 이 상자 밑에는
14:12
has electricity in here,
329
837000
2000
전기가 들어오지만
14:14
but this doesn't have electricity.
330
839000
2000
여기엔 전기가 없나보다.
14:16
AG: Okay, that's a fourth hypothesis.
331
841000
2000
AG: 좋습니다. 4번째 가설입니다.
14:18
Boy: It's lighting up.
332
843000
2000
소년: 불이 들어오잖아.
14:20
So when you put four.
333
845000
5000
그럼 4개를 올려 놓으면 되네.
14:26
So you put four on this one to make it light up
334
851000
3000
여기 위에 4개를 올려 놓으면 불이 켜지고
14:29
and two on this one to make it light up.
335
854000
2000
여기 위에 2개를 놓으면 불이 켜지네.
14:31
AG: Okay,there's his fifth hypothesis.
336
856000
2000
AG: 네, 5번째 가설입니다.
14:33
Now that is a particularly --
337
858000
3000
이 소년은
14:36
that is a particularly adorable and articulate little boy,
338
861000
3000
유독 귀엽고 또박또박 말하는 어린 소년이었지만
14:39
but what Cristine discovered is this is actually quite typical.
339
864000
3000
Cristine이 발견한 사실은 이것이 매우 일반적이라는 것입니다.
14:42
If you look at the way children play, when you ask them to explain something,
340
867000
3000
만일 여러분이 아이들이 노는 방법을 보고 무언가 설명하라고 요구하신다면,
14:45
what they really do is do a series of experiments.
341
870000
3000
실제로 아이들은 일종의 실험을 하고 있는 것입니다.
14:48
This is actually pretty typical of four year-olds.
342
873000
3000
이건 실제로 4살짜리들에겐 꽤 일반적인 일입니다.
14:51
Well, what's it like to be this kind of creature?
343
876000
3000
어떤 동물이 이와 같을까요?
14:54
What's it like to be one of these brilliant butterflies
344
879000
3000
그 무엇이 2분 내에 5가지 가설을 실험할 수 있는
14:57
who can test five hypotheses in two minutes?
345
882000
3000
이러한 눈부신 나비와 같을까요?
15:00
Well, if you go back to those psychologists and philosophers,
346
885000
3000
다시 앞서 말한 심리학자나 철학자 얘기로 돌아가 보면
15:03
a lot of them have said
347
888000
2000
그들 중 대다수는
15:05
that babies and young children were barely conscious
348
890000
2000
아기들과 어린 아이들이 지각이 있다고 하더라도
15:07
if they were conscious at all.
349
892000
2000
이제 겨우 지각하기 시작한 단계라고 말했을 겁니다.
15:09
And I think just the opposite is true.
350
894000
2000
그리고 전 진실은 정 반대라고 생각합니다.
15:11
I think babies and children are actually more conscious than we are as adults.
351
896000
3000
전 아기들과 어린 아이들이 실제론 우리 어른들보다 훨씬 더 지각이 있다고 생각합니다.
15:14
Now here's what we know about how adult consciousness works.
352
899000
3000
성인의 의식이 작용하는 방식에 대해 우리가 알고 있는 것은 이렇습니다.
15:17
And adults' attention and consciousness
353
902000
2000
성인의 주의력과 의식은 마치
15:19
look kind of like a spotlight.
354
904000
2000
일종의 스포트라이트 같아 보입니다.
15:21
So what happens for adults
355
906000
2000
따라서 성인에게 일어나는 일은
15:23
is we decide that something's relevant or important,
356
908000
2000
무언가 관련되어 있거나 중요한 것,
15:25
we should pay attention to it.
357
910000
2000
우리가 주의를 기울여야 할 일을 결정하는 것입니다.
15:27
Our consciousness of that thing that we're attending to
358
912000
2000
우리가 주의를 기울이고 있는 그러한 것에 대한 우리의 의식은
15:29
becomes extremely bright and vivid,
359
914000
3000
극단적으로 밝고 선명해지며
15:32
and everything else sort of goes dark.
360
917000
2000
그 외의 모든 것은 어두워집니다.
15:34
And we even know something about the way the brain does this.
361
919000
3000
또한 우리는 뇌에서 이를 처리하는 방식을 어느정도 알고 있습니다.
15:37
So what happens when we pay attention
362
922000
2000
따라서 우리가 주의를 기울일 때 일어나는 일은
15:39
is that the prefrontal cortex, the sort of executive part of our brains,
363
924000
3000
우리 뇌의 관리 부분을 담당하는 전두엽 피질이
15:42
sends a signal
364
927000
2000
신호를 보내서
15:44
that makes a little part of our brain much more flexible,
365
929000
2000
우리 뇌의 작은 부분을 훨씬 더 유연하고 말랑하게,
15:46
more plastic, better at learning,
366
931000
2000
학습에 적합하도록 만들고
15:48
and shuts down activity
367
933000
2000
뇌의 모든 나머지 부분에서의 활동을
15:50
in all the rest of our brains.
368
935000
2000
멈추는 것입니다.
15:52
So we have a very focused, purpose-driven kind of attention.
369
937000
4000
그래서 우리는 매우 집중하고 목적에 따라 주의를 기울이게 됩니다.
15:56
If we look at babies and young children,
370
941000
2000
아기들과 어린 아이들을 바라보면
15:58
we see something very different.
371
943000
2000
매우 다른 점을 발견하게 되는데요,
16:00
I think babies and young children
372
945000
2000
전 아기들과 어린 아이들이
16:02
seem to have more of a lantern of consciousness
373
947000
2000
의식의 스포트라이트라기 보다는
16:04
than a spotlight of consciousness.
374
949000
2000
의식의 등불 같은 것을 갖고 있다고 생각합니다.
16:06
So babies and young children are very bad
375
951000
3000
따라서 아기들과 어린 아이들은 단 하나의 일로
16:09
at narrowing down to just one thing.
376
954000
3000
범위를 좁히는 데에는 매우 미숙합니다.
16:12
But they're very good at taking in lots of information
377
957000
3000
하지만 다양한 원천으로부터 많은 정보를
16:15
from lots of different sources at once.
378
960000
2000
동시에 수집하는 데는 아주 능숙합니다.
16:17
And if you actually look in their brains,
379
962000
2000
그리고 이들의 뇌를 실제로 들여다 본다면
16:19
you see that they're flooded with these neurotransmitters
380
964000
3000
학습과 적응력을 유발하는 데에는 매우 적합한
16:22
that are really good at inducing learning and plasticity,
381
967000
2000
이러한 신경 전달 물질로 가득 차 있으며
16:24
and the inhibitory parts haven't come on yet.
382
969000
3000
금지하는 부분은 아직 작동을 시작하지 않은 상태임을 알게 됩니다.
16:27
So when we say that babies and young children
383
972000
2000
따라서 아기들과 어린 아이들이
16:29
are bad at paying attention,
384
974000
2000
주의를 집중하는 데 서툴다고 말할 때는
16:31
what we really mean is that they're bad at not paying attention.
385
976000
4000
실제로는 이들이 주의를 집중하지 않는 것에 서툴다는 것을 의미합니다.
16:35
So they're bad at getting rid
386
980000
2000
즉, 이들은 자신에게 무언가 말해줄 수 있는
16:37
of all the interesting things that could tell them something
387
982000
2000
그 모든 흥미로운 것들을 외면한다는 것이
16:39
and just looking at the thing that's important.
388
984000
2000
그 중요한 것을 그저 바라보기만 하는 것이 어려운 겁니다.
16:41
That's the kind of attention, the kind of consciousness,
389
986000
3000
그것이 바로 일종의 주의력이고 의식이며
16:44
that we might expect
390
989000
2000
본질적으로 학습하도록 되어 있는
16:46
from those butterflies who are designed to learn.
391
991000
2000
그러한 나비들로부터 예측할 수 있는 것입니다.
16:48
Well if we want to think about a way
392
993000
2000
성인으로서 우리가 아기의 의식을
16:50
of getting a taste of that kind of baby consciousness as adults,
393
995000
4000
엿볼 수 있는 방법에 대해 생각해 보시겠다면
16:54
I think the best thing is think about cases
394
999000
2000
전 가장 좋은 방법은 우리가 이전에 겪어보지 못한
16:56
where we're put in a new situation that we've never been in before --
395
1001000
3000
새로운 상황에 우리 자신을 던져 보는 거라고 생각합니다.
16:59
when we fall in love with someone new,
396
1004000
2000
누군가와 사랑에 빠졌을 때나
17:01
or when we're in a new city for the first time.
397
1006000
3000
새로운 도시에 처음 방문했을 때 같이 말이지요.
17:04
And what happens then is not that our consciousness contracts,
398
1009000
2000
그러면 우리의 의식은 줄어드는 것이 아니고
17:06
it expands,
399
1011000
2000
오히려 확장되어
17:08
so that those three days in Paris
400
1013000
2000
걷고, 말하고, 교수회에 참석하는
17:10
seem to be more full of consciousness and experience
401
1015000
2000
무기력한 사람이 되어 집에 돌아오는 나날들 보다
17:12
than all the months of being
402
1017000
2000
그러한 파리에서의 3일이
17:14
a walking, talking, faculty meeting-attending zombie back home.
403
1019000
4000
보다 의식과 경험으로 가득 찰 것 같습니다.
17:18
And by the way, that coffee,
404
1023000
2000
그건 그렇고,
17:20
that wonderful coffee you've been drinking downstairs,
405
1025000
2000
여러분이 아래층에서 마시던 그 훌륭한 커피는
17:22
actually mimics the effect
406
1027000
2000
사실 그러한 아기의 신경 전달 물질이 주는 효과를
17:24
of those baby neurotransmitters.
407
1029000
2000
모방한 것에 불과합니다.
17:26
So what's it like to be a baby?
408
1031000
2000
그러니 아기가 되어 보는 건 어떻습니까?
17:28
It's like being in love
409
1033000
2000
이건 마치 여러분이
17:30
in Paris for the first time
410
1035000
2000
세 잔의 더블 에스프레소를 마신 후에
17:32
after you've had three double-espressos.
411
1037000
2000
파리에서 처음으로 사랑에 빠지는 것과 같습니다.
17:34
(Laughter)
412
1039000
3000
(웃음)
17:37
That's a fantastic way to be,
413
1042000
2000
그것도 멋진 방법이겠습니다만,
17:39
but it does tend to leave you waking up crying at three o'clock in the morning.
414
1044000
4000
그건 새벽 3시 정각에 울며 깨어나도록 하기 쉽상입니다.
17:43
(Laughter)
415
1048000
3000
(웃음)
17:46
Now it's good to be a grownup.
416
1051000
2000
지금은 성인이 되어 정말 좋습니다.
17:48
I don't want to say too much about how wonderful babies are.
417
1053000
2000
전 아기들이 얼마나 멋진 존재인지에 대해 너무 많이 말하고 싶진 않습니다.
17:50
It's good to be a grownup.
418
1055000
2000
성인이 되어 정말 다행이에요.
17:52
We can do things like tie our shoelaces and cross the street by ourselves.
419
1057000
3000
우리는 신발끈을 묶거나 스스로 길을 건널 수도 있지요.
17:55
And it makes sense that we put a lot of effort
420
1060000
2000
그리고 우리가 아기들이 어른들처럼 생각하게 만들기 위해
17:57
into making babies think like adults do.
421
1062000
4000
많은 노력을 기울이는 것에도 일리는 있습니다.
18:01
But if what we want is to be like those butterflies,
422
1066000
3000
하지만 우리가 원하는 것이
18:04
to have open-mindedness, open learning,
423
1069000
3000
포용력 있고, 열린 학습, 상상, 창조성, 혁신을 가진
18:07
imagination, creativity, innovation,
424
1072000
2000
그러한 나비들과 같이 되는 것이라면
18:09
maybe at least some of the time
425
1074000
2000
아마도 최소한 어느 시점에는
18:11
we should be getting the adults
426
1076000
2000
보다 아이들처럼 생각하기 위해
18:13
to start thinking more like children.
427
1078000
2000
좀 더 어른이 되어야만 합니다.
18:15
(Applause)
428
1080000
8000
(박수)
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