TED2015
Laura Schulz: The surprisingly logical minds of babies
Лаура Шульц: Навдивовижу логічний розум немовлят
Filmed:
Readability: 3.8
1,888,975 views
Як немовлята так швидко вчаться з такого малого обсягу інформації? У веселій, експериментально обґрунтованій промові Лаура Шульці демонструє, як наші малята приймають рішення, застосовуючи сильну незаперечну логіку, ще задовго до того, як вони навчаться розмовляти.
Laura Schulz - Cognitive scientist
Developmental behavior studies spearheaded by Laura Schulz are changing our notions of how children learn. Full bio
Developmental behavior studies spearheaded by Laura Schulz are changing our notions of how children learn. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:12
Mark Twain summed up
what I take to be
what I take to be
0
835
2155
Марк Твен блискуче виклав суть
00:14
one of the fundamental problems
of cognitive science
of cognitive science
1
2990
3120
фундаментальної проблеми когнітивістики
00:18
with a single witticism.
2
6110
1710
буквально однією фразою.
00:20
He said, "There's something
fascinating about science.
fascinating about science.
3
8410
3082
Він сказав: "У науці справді є
дещо захоплююче.
дещо захоплююче.
00:23
One gets such wholesale
returns of conjecture
returns of conjecture
4
11492
3228
Такі далекосяжні та всеохопні гіпотези
00:26
out of such a trifling
investment in fact."
investment in fact."
5
14720
3204
вона здатна будувати на підставі
дріб'язкових статистичних даних."
дріб'язкових статистичних даних."
00:29
(Laughter)
6
17924
1585
(Сміх)
00:32
Twain meant it as a joke,
of course, but he's right:
of course, but he's right:
7
20199
2604
Твен, звичайно, жартував, але він правий:
00:34
There's something
fascinating about science.
fascinating about science.
8
22803
2876
В науці насправді є дещо захоплююче.
00:37
From a few bones, we infer
the existence of dinosuars.
the existence of dinosuars.
9
25679
4261
За декількома кістками ми зробили
висновок щодо існування динозаврів.
висновок щодо існування динозаврів.
00:42
From spectral lines,
the composition of nebulae.
the composition of nebulae.
10
30910
3871
За спектральними лініями ми
визначили структуру туманності.
визначили структуру туманності.
00:47
From fruit flies,
11
35471
2938
Спостерігаючи за плодовими мушками,
00:50
the mechanisms of heredity,
12
38409
2943
виявили механізми наслідування.
00:53
and from reconstructed images
of blood flowing through the brain,
of blood flowing through the brain,
13
41352
4249
За відтвореними зображеннями кров'яних
потоків у мозку,
потоків у мозку,
00:57
or in my case, from the behavior
of very young children,
of very young children,
14
45601
4708
або, як у моєму випадку, за поведінкою
маленьких дітей,
маленьких дітей,
01:02
we try to say something about
the fundamental mechanisms
the fundamental mechanisms
15
50309
2829
ми можемо дещо сказати про фундаментальні механізми
01:05
of human cognition.
16
53138
1618
людського пізнання.
01:07
In particular, in my lab in the Department
of Brain and Cognitive Sciences at MIT,
of Brain and Cognitive Sciences at MIT,
17
55716
4759
У моїй лабораторії в Департаменті мозку
та когнітивних наук в МІТ
та когнітивних наук в МІТ
01:12
I have spent the past decade
trying to understand the mystery
trying to understand the mystery
18
60475
3654
останні десять років
я намагалася осягнути таємницю:
я намагалася осягнути таємницю:
01:16
of how children learn so much
from so little so quickly.
from so little so quickly.
19
64129
3977
здатність дітей так швидко і багато
вивчати майже з нічого.
вивчати майже з нічого.
01:20
Because, it turns out that
the fascinating thing about science
the fascinating thing about science
20
68666
2978
Виявляється, що дивовижність науки
01:23
is also a fascinating
thing about children,
thing about children,
21
71644
3529
є також дивовижною особливістю дітей,
01:27
which, to put a gentler
spin on Mark Twain,
spin on Mark Twain,
22
75173
2581
яка полягає, повертаючись до
Марка Твена,
Марка Твена,
01:29
is precisely their ability
to draw rich, abstract inferences
to draw rich, abstract inferences
23
77754
4650
у їх здатності робити складні та
абстрактні судження
абстрактні судження
01:34
rapidly and accurately
from sparse, noisy data.
from sparse, noisy data.
24
82404
4661
швидко та безпомилково, виходячи з
невеликої кількості інформації.
невеликої кількості інформації.
01:40
I'm going to give you
just two examples today.
just two examples today.
25
88355
2398
Сьогодні я покажу вам лише 2 приклади.
01:42
One is about a problem of generalization,
26
90753
2287
Один стосується узагальнення,
01:45
and the other is about a problem
of causal reasoning.
of causal reasoning.
27
93040
2850
інший - причинно-наслідкового зв'язку.
01:47
And although I'm going to talk
about work in my lab,
about work in my lab,
28
95890
2525
І, хоча я збираюся говорити про роботу
в лабораторії,
в лабораторії,
01:50
this work is inspired by
and indebted to a field.
and indebted to a field.
29
98415
3460
насправді, я в боргу перед людьми, що
надихали мене.
надихали мене.
01:53
I'm grateful to mentors, colleagues,
and collaborators around the world.
and collaborators around the world.
30
101875
4283
Я вдячна менторам, колегам та
співробітникам з усього світу.
співробітникам з усього світу.
01:59
Let me start with the problem
of generalization.
of generalization.
31
107308
2974
Дозвольте мені почати з проблеми
узагальнення.
узагальнення.
02:02
Generalizing from small samples of data
is the bread and butter of science.
is the bread and butter of science.
32
110652
4133
Для науки узагальнення на основі невеликої вибірки даних - хліб насущний.
02:06
We poll a tiny fraction of the electorate
33
114785
2554
Ми опитуємо невелику частку електорату
02:09
and we predict the outcome
of national elections.
of national elections.
34
117339
2321
і прогнозуємо результати національних
виборів.
виборів.
02:12
We see how a handful of patients
responds to treatment in a clinical trial,
responds to treatment in a clinical trial,
35
120240
3925
Ми бачимо, як жменька пацієнтів реагує на ліки під час випробувань,
02:16
and we bring drugs to a national market.
36
124165
3065
і ми виводимо ці ліки на ринок.
02:19
But this only works if our sample
is randomly drawn from the population.
is randomly drawn from the population.
37
127230
4365
Але це працює тільки тоді, коли зразки є
випадковими.
випадковими.
02:23
If our sample is cherry-picked
in some way --
in some way --
38
131595
2735
Якщо ж ми застосовуємо вибірковий підхід,
02:26
say, we poll only urban voters,
39
134330
2072
наприклад, ми опитуємо лише жителів
міста,
міста,
02:28
or say, in our clinical trials
for treatments for heart disease,
for treatments for heart disease,
40
136402
4388
або, в клінічні випробування лікування
серцевих хвороб
серцевих хвороб
02:32
we include only men --
41
140790
1881
ми включаємо лише чоловіків,
02:34
the results may not generalize
to the broader population.
to the broader population.
42
142671
3158
тоді результати можуть не поширитись
на широкі верстви населення.
на широкі верстви населення.
02:38
So scientists care whether evidence
is randomly sampled or not,
is randomly sampled or not,
43
146479
3581
Отже науковці переймаються щодо
того, чи є вибірка випадковою,
того, чи є вибірка випадковою,
02:42
but what does that have to do with babies?
44
150060
2015
але як це пов'язано з малюками?
02:44
Well, babies have to generalize
from small samples of data all the time.
from small samples of data all the time.
45
152585
4621
Малюки постійно мають узагальнювати
інформацію з маленьких зразків.
інформацію з маленьких зразків.
02:49
They see a few rubber ducks
and learn that they float,
and learn that they float,
46
157206
3158
Вони бачать кілька ґумових качок
та розуміють, що вони плавають,
та розуміють, що вони плавають,
02:52
or a few balls and learn that they bounce.
47
160364
3575
або бачать декілька м'ячів та розуміють,
що вони стрибають.
що вони стрибають.
02:55
And they develop expectations
about ducks and balls
about ducks and balls
48
163939
2951
І вони розвивають очікування щодо
качок і м'ячів,
качок і м'ячів,
02:58
that they're going to extend
to rubber ducks and balls
to rubber ducks and balls
49
166890
2716
які вони будуть поширювати на всіх
качок і на всі м'ячі
качок і на всі м'ячі
03:01
for the rest of their lives.
50
169606
1879
до кінця свого життя.
03:03
And the kinds of generalizations
babies have to make about ducks and balls
babies have to make about ducks and balls
51
171485
3739
Узагальнення, які вони зробили щодо
качок та м'ячів,
качок та м'ячів,
03:07
they have to make about almost everything:
52
175224
2089
вони мають робити буквально
щодо всього:
щодо всього:
03:09
shoes and ships and sealing wax
and cabbages and kings.
and cabbages and kings.
53
177313
3917
щодо туфлів, кораблів, сургучу,
капусти та королів.
капусти та королів.
03:14
So do babies care whether
the tiny bit of evidence they see
the tiny bit of evidence they see
54
182200
2961
Чи турбуються малюки про те,
чи їх маленькі спостереження
чи їх маленькі спостереження
03:17
is plausibly representative
of a larger population?
of a larger population?
55
185161
3692
розповсюджуються на більшість?
03:21
Let's find out.
56
189763
1900
Давайте розберемося.
03:23
I'm going to show you two movies,
57
191663
1723
Я покажу вам 2 фільми,
03:25
one from each of two conditions
of an experiment,
of an experiment,
58
193386
2462
кожен з яких демонструє одну з умов
експерименту,
експерименту,
03:27
and because you're going to see
just two movies,
just two movies,
59
195848
2438
і через те, що ви побачите лише
два фільми,
два фільми,
03:30
you're going to see just two babies,
60
198286
2136
ви побачите лише двох малюків,
03:32
and any two babies differ from each other
in innumerable ways.
in innumerable ways.
61
200422
3947
а будь-які дві дитини неймовірно
відрізняються одна від одної.
відрізняються одна від одної.
03:36
But these babies, of course,
here stand in for groups of babies,
here stand in for groups of babies,
62
204369
3051
Але ці малюки, звичайно, представляють
групи малюків,
групи малюків,
03:39
and the differences you're going to see
63
207420
1895
і відмінності, що ви побачите,
03:41
represent average group differences
in babies' behavior across conditions.
in babies' behavior across conditions.
64
209315
5195
представляють середні розбіжності поведінки малюків за певних умов.
03:47
In each movie, you're going to see
a baby doing maybe
a baby doing maybe
65
215160
2583
В кожному фільмі ви побачите,
як малюк робить, мабуть,
як малюк робить, мабуть,
03:49
just exactly what you might
expect a baby to do,
expect a baby to do,
66
217743
3460
саме те, чого від нього чекають,
03:53
and we can hardly make babies
more magical than they already are.
more magical than they already are.
67
221203
4017
і ми навряд чи можемо зробити малюків
більш чарівними, ніж вони вже є.
більш чарівними, ніж вони вже є.
03:58
But to my mind the magical thing,
68
226090
2010
Але прекрасним є те, -
04:00
and what I want you to pay attention to,
69
228100
2089
і на що я хочу звернути вашу увагу, -
04:02
is the contrast between
these two conditions,
these two conditions,
70
230189
3111
це контраст між цими двома умовами,
04:05
because the only thing
that differs between these two movies
that differs between these two movies
71
233300
3529
тому що єдине, що розрізняє ці 2 фільми,
04:08
is the statistical evidence
the babies are going to observe.
the babies are going to observe.
72
236829
3466
це статистичні дані,
за якими вони будуть спостерігати.
за якими вони будуть спостерігати.
04:13
We're going to show babies
a box of blue and yellow balls,
a box of blue and yellow balls,
73
241425
3183
Ми покажемо малюкам коробку блакитних та жовтих м'ячиків,
04:16
and my then-graduate student,
now colleague at Stanford, Hyowon Gweon,
now colleague at Stanford, Hyowon Gweon,
74
244608
4620
і моя, тоді ще аспірант, а нині колега зі
Стенфорду, Хайвон Гвеон,
Стенфорду, Хайвон Гвеон,
04:21
is going to pull three blue balls
in a row out of this box,
in a row out of this box,
75
249228
3077
витягне з коробки
три блакитних м'ячі поспіль,
три блакитних м'ячі поспіль,
04:24
and when she pulls those balls out,
she's going to squeeze them,
she's going to squeeze them,
76
252305
3123
і коли вона витягне ці м'ячі,
вона їх стисне,
вона їх стисне,
04:27
and the balls are going to squeak.
77
255428
2113
і м'ячі почнуть пищати.
04:29
And if you're a baby,
that's like a TED Talk.
that's like a TED Talk.
78
257541
2763
Якщо ви - це малюк,
це ніби виступа на TED.
це ніби виступа на TED.
04:32
It doesn't get better than that.
79
260304
1904
Краще не буває.
04:34
(Laughter)
80
262208
2561
(Сміх)
04:38
But the important point is it's really
easy to pull three blue balls in a row
easy to pull three blue balls in a row
81
266968
3659
Важливо зауважити, що це справді легко -
витягти три блакитних м'ячі поспіль
витягти три блакитних м'ячі поспіль
04:42
out of a box of mostly blue balls.
82
270627
2305
з коробки, що містить переважно
блакитні м'ячі.
блакитні м'ячі.
04:44
You could do that with your eyes closed.
83
272932
2060
Ви можете зробити це з закритими очима.
04:46
It's plausibly a random sample
from this population.
from this population.
84
274992
2996
Ймовірно, це випадкова вибірка
з цієї множини.
з цієї множини.
04:49
And if you can reach into a box at random
and pull out things that squeak,
and pull out things that squeak,
85
277988
3732
І якщо ви навмання витягуєте щось
з коробки і воно пищить,
з коробки і воно пищить,
04:53
then maybe everything in the box squeaks.
86
281720
2839
тоді можливо все, що лежить
в коробці, пищить.
в коробці, пищить.
04:56
So maybe babies should expect
those yellow balls to squeak as well.
those yellow balls to squeak as well.
87
284559
3650
Можливо, малюки очікують,
що жовті м'ячі також будуть пищати.
що жовті м'ячі також будуть пищати.
05:00
Now, those yellow balls
have funny sticks on the end,
have funny sticks on the end,
88
288209
2519
Жовті м'ячі мають смішні палички на кінці,
05:02
so babies could do other things
with them if they wanted to.
with them if they wanted to.
89
290728
2857
так що малюки можуть робити з ними
щось інше, якщо захочуть.
щось інше, якщо захочуть.
05:05
They could pound them or whack them.
90
293585
1831
Вони можуть бити та калатати ці м'ячі.
05:07
But let's see what the baby does.
91
295416
2586
Але подивимось, що роблять малюки.
05:12
(Video) Hyowon Gweon: See this?
(Ball squeaks)
(Ball squeaks)
92
300548
3343
(Відео) Хайвон Гвеон: Бачиш це?
(М'яч пищить)
(М'яч пищить)
05:16
Did you see that?
(Ball squeaks)
(Ball squeaks)
93
304531
3045
Бачиш? (М'яч пищить)
05:20
Cool.
94
308036
3066
Круто.
05:24
See this one?
95
312706
1950
Бачиш цей?
05:26
(Ball squeaks)
96
314656
1881
(М'яч пищить)
05:28
Wow.
97
316537
2653
Вау.
05:33
Laura Schulz: Told you. (Laughs)
98
321854
2113
Лаура Шульц: Я ж вам казала.
(Сміється)
(Сміється)
05:35
(Video) HG: See this one?
(Ball squeaks)
(Ball squeaks)
99
323967
4031
(Відео) ХГ: Бачиш цей?
(М'яч пищить)
(М'яч пищить)
05:39
Hey Clara, this one's for you.
You can go ahead and play.
You can go ahead and play.
100
327998
4619
Кларо, цей м'ячик для тебе.
Можеш ним гратися.
Можеш ним гратися.
05:51
(Laughter)
101
339854
4365
(Сміх)
05:56
LS: I don't even have to talk, right?
102
344219
2995
Коментарі зайві, так?
05:59
All right, it's nice that babies
will generalize properties
will generalize properties
103
347214
2899
Це добре, що малюки поширюють
властивості
властивості
06:02
of blue balls to yellow balls,
104
350113
1528
блакитних м'ячів на жовті м'ячі,
06:03
and it's impressive that babies
can learn from imitating us,
can learn from imitating us,
105
351641
3096
і вражає те, що малюки можуть навчатися
шляхом імітації наших дій,
шляхом імітації наших дій,
06:06
but we've known those things about babies
for a very long time.
for a very long time.
106
354737
3669
але ми вже давно це знали.
06:10
The really interesting question
107
358406
1811
Але цікавим є питання:
06:12
is what happens when we show babies
exactly the same thing,
exactly the same thing,
108
360217
2852
що трапиться, коли ми покажемо малюкам те саме,
06:15
and we can ensure it's exactly the same
because we have a secret compartment
because we have a secret compartment
109
363069
3611
і ми можемо впевнитись, що це те саме,
бо у нас є таємний відсік
бо у нас є таємний відсік
06:18
and we actually pull the balls from there,
110
366680
2110
і ми дістаємо м'ячі саме з нього,
06:20
but this time, all we change
is the apparent population
is the apparent population
111
368790
3478
але цього разу ми змінили лише
видиму сукупність,
видиму сукупність,
06:24
from which that evidence was drawn.
112
372268
2902
з якої малюки витягують
докази.
докази.
06:27
This time, we're going to show babies
three blue balls
three blue balls
113
375170
3553
Цього разу, ми покажемо малюкам три
блакитних м'ячі,
блакитних м'ячі,
06:30
pulled out of a box
of mostly yellow balls,
of mostly yellow balls,
114
378723
3384
витягнутих з коробки, що
містить переважно жовті м'ячі,
містить переважно жовті м'ячі,
06:34
and guess what?
115
382107
1322
і що, як ви думаєте?
06:35
You [probably won't] randomly draw
three blue balls in a row
three blue balls in a row
116
383429
2840
Ви, певно, не зможете випадково витягнути три блакитних м'ячі
06:38
out of a box of mostly yellow balls.
117
386269
2484
поспіль з коробки, що містить переважно
жовті м'ячі.
жовті м'ячі.
06:40
That is not plausibly
randomly sampled evidence.
randomly sampled evidence.
118
388753
3747
Ймовірно, вони не були випадково вибрані.
06:44
That evidence suggests that maybe Hyowon
was deliberately sampling the blue balls.
was deliberately sampling the blue balls.
119
392500
5123
Можливо, Хайвон свідомо витягує
блакитні м'ячі.
блакитні м'ячі.
06:49
Maybe there's something special
about the blue balls.
about the blue balls.
120
397623
2583
Можливо, в цих блакитних м'ячах є
щось особливе.
щось особливе.
06:52
Maybe only the blue balls squeak.
121
400846
2976
Можливо, лише блакитні м'ячі пищать.
06:55
Let's see what the baby does.
122
403822
1895
Давайте подивимось, що робить малюк.
06:57
(Video) HG: See this?
(Ball squeaks)
(Ball squeaks)
123
405717
2904
(Відео) ХГ: Бачиш?
(М'яч пищить)
(М'яч пищить)
07:02
See this toy?
(Ball squeaks)
(Ball squeaks)
124
410851
2645
Бачиш цю іграшку?
(М'яч пищить)
(М'яч пищить)
07:05
Oh, that was cool. See?
(Ball squeaks)
(Ball squeaks)
125
413496
5480
Це було класно. Бачиш?
(М'яч пищить)
(М'яч пищить)
07:10
Now this one's for you to play.
You can go ahead and play.
You can go ahead and play.
126
418976
4394
Цим можеш гратися.
Бери його і грайся.
Бери його і грайся.
07:18
(Fussing)
(Laughter)
(Laughter)
127
426074
6347
(Занепокоєння)
(Сміх)
(Сміх)
07:26
LS: So you just saw
two 15-month-old babies
two 15-month-old babies
128
434901
2748
ЛС: Отже ви щойно побачили
двох 15-місячних малюків,
двох 15-місячних малюків,
07:29
do entirely different things
129
437649
1942
які діяли по-різному,
07:31
based only on the probability
of the sample they observed.
of the sample they observed.
130
439591
3599
в залежності від того,
що вони спостерігали раніше.
що вони спостерігали раніше.
07:35
Let me show you the experimental results.
131
443190
2321
Дозвольте показати вам результати
експерименту.
експерименту.
07:37
On the vertical axis, you'll see
the percentage of babies
the percentage of babies
132
445511
2764
По вертикалі ви бачите відсоток
малюків,
малюків,
07:40
who squeezed the ball in each condition,
133
448275
2530
що стиснули м'яч в обох випадках,
07:42
and as you'll see, babies are much
more likely to generalize the evidence
more likely to generalize the evidence
134
450805
3715
і, як ви бачите, малюки радше
узагальнюють тоді,
узагальнюють тоді,
07:46
when it's plausibly representative
of the population
of the population
135
454520
3135
коли щось наявне в вибірці з великою
вірогідністю,
вірогідністю,
07:49
than when the evidence
is clearly cherry-picked.
is clearly cherry-picked.
136
457655
3738
ніж коли ми застосовуємо вибірковий
підхід.
підхід.
07:53
And this leads to a fun prediction:
137
461393
2415
І це приводить нас до кумедного
передбачення:
передбачення:
07:55
Suppose you pulled just one blue ball
out of the mostly yellow box.
out of the mostly yellow box.
138
463808
4868
Припустимо, ви витягнули блакитний м'яч з переважно жовтої коробки.
08:00
You [probably won't] pull three blue balls
in a row at random out of a yellow box,
in a row at random out of a yellow box,
139
468896
3869
Ви, певно, не витягнете 3 блакитних м'ячі
поспіль з жовтої коробки,
поспіль з жовтої коробки,
08:04
but you could randomly sample
just one blue ball.
just one blue ball.
140
472765
2455
але можете випадково вибрати один
блакитний м'яч.
блакитний м'яч.
08:07
That's not an improbable sample.
141
475220
1970
Це не є неймовірним.
08:09
And if you could reach into
a box at random
a box at random
142
477190
2224
Якщо ви навмання занурили
руку в коробку
руку в коробку
08:11
and pull out something that squeaks,
maybe everything in the box squeaks.
maybe everything in the box squeaks.
143
479414
3987
і витягнули дещо, що пищить,
можливо, все в коробці пищить.
можливо, все в коробці пищить.
08:15
So even though babies are going to see
much less evidence for squeaking,
much less evidence for squeaking,
144
483875
4445
Незважаючи на те, що діти побачать менше доказів пищання,
08:20
and have many fewer actions to imitate
145
488320
2242
і мають набагато менше дій для
імітації
імітації
08:22
in this one ball condition than in
the condition you just saw,
the condition you just saw,
146
490562
3343
в цих умовах, ніж в тих,
що ми щойно побачили,
що ми щойно побачили,
08:25
we predicted that babies themselves
would squeeze more,
would squeeze more,
147
493905
3892
ми передбачили, що малюки будуть
більше стискати,
більше стискати,
08:29
and that's exactly what we found.
148
497797
2894
і саме це ми і виявили.
08:32
So 15-month-old babies,
in this respect, like scientists,
in this respect, like scientists,
149
500691
4411
Отже, 15-місячні малята,
в цьому відношенні, як науковці,
в цьому відношенні, як науковці,
08:37
care whether evidence
is randomly sampled or not,
is randomly sampled or not,
150
505102
3088
цікавляться, чи є вибірка випадковою,
08:40
and they use this to develop
expectations about the world:
expectations about the world:
151
508190
3507
і використовують це, щоб мати
очікування щодо навколишнього світу,
очікування щодо навколишнього світу,
08:43
what squeaks and what doesn't,
152
511697
2182
що пищить, а що - ні,
08:45
what to explore and what to ignore.
153
513879
3145
що досліджувати, а що ігнорувати.
08:50
Let me show you another example now,
154
518384
2066
Дозвольте показати вам інший приклад,
08:52
this time about a problem
of causal reasoning.
of causal reasoning.
155
520450
2730
цього разу щодо проблеми
випадкових міркувань.
випадкових міркувань.
08:55
And it starts with a problem
of confounded evidence
of confounded evidence
156
523180
2439
І все починається з проблеми
заплутаності доказів,
заплутаності доказів,
08:57
that all of us have,
157
525619
1672
що всі ми переживаємо,
08:59
which is that we are part of the world.
158
527291
2020
тому що ми є частиною світу.
09:01
And this might not seem like a problem
to you, but like most problems,
to you, but like most problems,
159
529311
3436
Це може не бути проблемою для вас, але, як більшість проблем,
09:04
it's only a problem when things go wrong.
160
532747
2337
проблема є тільки тоді,
коли щось пішло не так.
коли щось пішло не так.
09:07
Take this baby, for instance.
161
535464
1811
Візьміть для прикладу малюка.
09:09
Things are going wrong for him.
162
537275
1705
Щось пішло не так.
09:10
He would like to make
this toy go, and he can't.
this toy go, and he can't.
163
538980
2271
Він хоче, аби іграшка працювала,
але не може так зробити..
але не може так зробити..
09:13
I'll show you a few-second clip.
164
541251
2529
Покажу вам декілька секунд кліпу.
09:21
And there's two possibilities, broadly:
165
549340
1920
Тут є 2 можливих варіанти:
09:23
Maybe he's doing something wrong,
166
551260
2634
Можливо, він робить щось не так,
09:25
or maybe there's something
wrong with the toy.
wrong with the toy.
167
553894
4216
або, можливо, щось не так
з іграшкою.
з іграшкою.
09:30
So in this next experiment,
168
558110
2111
Отже, в цьому експерименті
09:32
we're going to give babies
just a tiny bit of statistical data
just a tiny bit of statistical data
169
560221
3297
ми дамо малюкам небагато
статистичних даних,
статистичних даних,
09:35
supporting one hypothesis over the other,
170
563518
2582
що будуть підтверджувати одну
з гіпотез,
з гіпотез,
09:38
and we're going to see if babies
can use that to make different decisions
can use that to make different decisions
171
566100
3455
ми побачимо, чи зможуть малюки
користатися ними для прийняття рішень
користатися ними для прийняття рішень
09:41
about what to do.
172
569555
1834
щодо того, що потрібно робити.
09:43
Here's the setup.
173
571389
2022
Ось де пастка.
09:46
Hyowon is going to try to make
the toy go and succeed.
the toy go and succeed.
174
574071
3030
Хайвон прагне, аби
іграшка працювала, їй це вдається.
іграшка працювала, їй це вдається.
09:49
I am then going to try twice
and fail both times,
and fail both times,
175
577101
3320
Я спробую двічі і обидва рази
зазнаю невдачі,
зазнаю невдачі,
09:52
and then Hyowon is going
to try again and succeed,
to try again and succeed,
176
580421
3112
потім Хайвон ще раз спробує
і досягне успіху,
і досягне успіху,
09:55
and this roughly sums up my relationship
to my graduate students
to my graduate students
177
583533
3172
і це приблизно характеризує мої
стосунки зі всіма моїми
стосунки зі всіма моїми
09:58
in technology across the board.
178
586705
2835
студентами-технологами.
10:02
But the important point here is
it provides a little bit of evidence
it provides a little bit of evidence
179
590030
3292
Але важливим є той факт, що
ми не бачимо доказів тому,
ми не бачимо доказів тому,
10:05
that the problem isn't with the toy,
it's with the person.
it's with the person.
180
593322
3668
що проблема в іграшці,
проблема в людині.
проблема в людині.
10:08
Some people can make this toy go,
181
596990
2350
Хтось може її увімкнути,
10:11
and some can't.
182
599340
959
хтось не може.
10:12
Now, when the baby gets the toy,
he's going to have a choice.
he's going to have a choice.
183
600799
3413
Тепер, коли малюк отримує іграшку,
у нього буде вибір.
у нього буде вибір.
10:16
His mom is right there,
184
604212
2188
Його мама сидить поруч,
10:18
so he can go ahead and hand off the toy
and change the person,
and change the person,
185
606400
3315
отже він може передати іграшку
і змінити людину,
і змінити людину,
10:21
but there's also going to be
another toy at the end of that cloth,
another toy at the end of that cloth,
186
609715
3158
але на другому кінці скатертини
буде інша іграшка,
буде інша іграшка,
10:24
and he can pull the cloth towards him
and change the toy.
and change the toy.
187
612873
3552
і він може, потягнувши за скатертину,
змінити іграшку.
змінити іграшку.
10:28
So let's see what the baby does.
188
616425
2090
Давайте подивимось, що зробить малюк.
10:30
(Video) HG: Two, three. Go!
(Music)
(Music)
189
618515
4183
(Відео) ХГ: Два, три! Поїхали!
(Музика)
(Музика)
10:34
LS: One, two, three, go!
190
622698
3131
ЛС: Раз, два, три, поїхали!
10:37
Arthur, I'm going to try again.
One, two, three, go!
One, two, three, go!
191
625829
7382
Артур, я спробую ще раз.
Раз, два, три, поїхали!
Раз, два, три, поїхали!
10:45
YG: Arthur, let me try again, okay?
192
633677
2600
ХГ: Артуре, я спробую ще раз, добре?
10:48
One, two, three, go!
(Music)
(Music)
193
636277
4550
Раз, два, три, поїхали!
(Музика)
(Музика)
10:53
Look at that. Remember these toys?
194
641583
1883
Подивись на це. Пам'ятаєш ці іграшки?
10:55
See these toys? Yeah, I'm going
to put this one over here,
to put this one over here,
195
643466
3264
Бачиш ці іграшки? Так, я покладу
одну ось тут,
одну ось тут,
10:58
and I'm going to give this one to you.
196
646730
2062
а цю я дам тобі.
11:00
You can go ahead and play.
197
648792
2335
Ти можеш гратися нею.
11:23
LS: Okay, Laura, but of course,
babies love their mommies.
babies love their mommies.
198
671213
4737
ЛС: Добре, Лауро, звичайно,
малюки люблять своїх матусь.
малюки люблять своїх матусь.
11:27
Of course babies give toys
to their mommies
to their mommies
199
675950
2182
Звичайно, вони віддають іграшки
своїм матусям,
своїм матусям,
11:30
when they can't make them work.
200
678132
2030
коли не можуть їх увімкнути.
11:32
So again, the really important question
is what happens when we change
is what happens when we change
201
680162
3593
Знову, найважливіше питання:
що буде, коли ми трохи
що буде, коли ми трохи
11:35
the statistical data ever so slightly.
202
683755
3154
змінимо статистичні дані.
11:38
This time, babies are going to see the toy
work and fail in exactly the same order,
work and fail in exactly the same order,
203
686909
4087
Цього разу малюки побачать, як іграшка
працює і не працює в тому ж порядку,
працює і не працює в тому ж порядку,
11:42
but we're changing
the distribution of evidence.
the distribution of evidence.
204
690996
2415
але ми змінимо розподіл результатів.
11:45
This time, Hyowon is going to succeed
once and fail once, and so am I.
once and fail once, and so am I.
205
693411
4411
Цього разу Хайвон одного разу увімкне
іграшку, одного - ні, і я так само.
іграшку, одного - ні, і я так само.
11:49
And this suggests it doesn't matter
who tries this toy, the toy is broken.
who tries this toy, the toy is broken.
206
697822
5637
І це підтверджує той факт, що не важливо
хто грається, іграшка зламана.
хто грається, іграшка зламана.
11:55
It doesn't work all the time.
207
703459
1886
Вона не працює кожного разу.
11:57
Again, the baby's going to have a choice.
208
705345
1965
Так само, малюки матимуть вибір.
11:59
Her mom is right next to her,
so she can change the person,
so she can change the person,
209
707310
3396
Її матуся сидить поряд,
отже вона може змінити людину,
отже вона може змінити людину,
12:02
and there's going to be another toy
at the end of the cloth.
at the end of the cloth.
210
710706
3204
а також на іншому кінці скатертини
лежить інша іграшка.
лежить інша іграшка.
12:05
Let's watch what she does.
211
713910
1378
Подивимось, що вона зробить.
12:07
(Video) HG: Two, three, go!
(Music)
(Music)
212
715288
4348
(Відео) ХГ: Два, три, поїхали!
(Музика)
(Музика)
12:11
Let me try one more time.
One, two, three, go!
One, two, three, go!
213
719636
4984
Дай мені спробувати ще раз.
Раз, два, три, поїхали!
Раз, два, три, поїхали!
12:17
Hmm.
214
725460
1697
Хмм.
12:19
LS: Let me try, Clara.
215
727950
2692
ЛС: Дай мені спробувати, Кларо.
12:22
One, two, three, go!
216
730642
3945
Раз, два, три, поїхали!
12:27
Hmm, let me try again.
217
735265
1935
Хмм, я спробую ще раз.
12:29
One, two, three, go!
(Music)
(Music)
218
737200
5670
Раз, два, три, поїхали!
(Музика)
(Музика)
12:35
HG: I'm going
to put this one over here,
to put this one over here,
219
743009
2233
ЙГ: Я покладу цю ось тут,
12:37
and I'm going to give this one to you.
220
745242
2001
а цю віддаю тобі.
12:39
You can go ahead and play.
221
747243
3597
Ти можеш тепер гратися.
12:58
(Applause)
222
766376
4897
(Оплески)
13:04
LS: Let me show you
the experimental results.
the experimental results.
223
772993
2392
ЛС: Дозвольте показати вам результати
експерименту.
експерименту.
13:07
On the vertical axis,
you'll see the distribution
you'll see the distribution
224
775385
2475
По вертикалі ви бачите
розподіл
розподіл
13:09
of children's choices in each condition,
225
777860
2577
вибору дитини в кожній з умов
13:12
and you'll see that the distribution
of the choices children make
of the choices children make
226
780437
4551
і ви бачите, що розподіл виборів,
які роблять діти,
які роблять діти,
13:16
depends on the evidence they observe.
227
784988
2787
залежать від того, що вони
спостерігають.
спостерігають.
13:19
So in the second year of life,
228
787775
1857
Отже, на другому році життя
13:21
babies can use a tiny bit
of statistical data
of statistical data
229
789632
2577
малюки здатні використовувати
статистичні дані,
статистичні дані,
13:24
to decide between two
fundamentally different strategies
fundamentally different strategies
230
792209
3367
аби зробити вибір між двома
фундаментально різними стратегіями
фундаментально різними стратегіями
13:27
for acting in the world:
231
795576
1881
поведінки у світі:
13:29
asking for help and exploring.
232
797457
2743
просити допомоги чи досліджувати самому.
13:33
I've just shown you
two laboratory experiments
two laboratory experiments
233
801700
3434
Я щойно продемонструвала вам
2 лабораторних експерименти
2 лабораторних експерименти
13:37
out of literally hundreds in the field
that make similar points,
that make similar points,
234
805134
3691
із сотні експериментів в цій
області, що демонструють те саме,
області, що демонструють те саме,
13:40
because the really critical point
235
808825
2392
тому що вирішальним аргументом
13:43
is that children's ability
to make rich inferences from sparse data
to make rich inferences from sparse data
236
811217
5108
є те, що здатність дітей робити
цінні висновки з розсіяних даних
цінні висновки з розсіяних даних
13:48
underlies all the species-specific
cultural learning that we do.
cultural learning that we do.
237
816325
5341
лежить в основі всього
нашого культурного пізнання.
нашого культурного пізнання.
13:53
Children learn about new tools
from just a few examples.
from just a few examples.
238
821666
4597
Діти вивчають новий інструмент лише
після декількох прикладів.
після декількох прикладів.
13:58
They learn new causal relationships
from just a few examples.
from just a few examples.
239
826263
4717
Вони розуміють випадкові зв'язки
після лише декількох прикладів.
після лише декількох прикладів.
14:03
They even learn new words,
in this case in American Sign Language.
in this case in American Sign Language.
240
831928
4871
вони навіть вивчають нові слова,
в цьому випадку, мову жестів.
в цьому випадку, мову жестів.
14:08
I want to close with just two points.
241
836799
2311
Я хочу завершити,
зробивши 2 акценти.
зробивши 2 акценти.
14:12
If you've been following my world,
the field of brain and cognitive sciences,
the field of brain and cognitive sciences,
242
840050
3688
Якби ви слідкували за мною,
у вивченні мозку та когнітивістиці,
у вивченні мозку та когнітивістиці,
14:15
for the past few years,
243
843738
1927
протягом минулих двох років,
14:17
three big ideas will have come
to your attention.
to your attention.
244
845665
2415
ви би помітили 3 великі ідеї.
14:20
The first is that this is
the era of the brain.
the era of the brain.
245
848080
3436
Перше - ми живемо в еру інтелекту.
14:23
And indeed, there have been
staggering discoveries in neuroscience:
staggering discoveries in neuroscience:
246
851516
3669
Більш того, були зроблені приголомшливі
відкриття в неврології:
відкриття в неврології:
14:27
localizing functionally specialized
regions of cortex,
regions of cortex,
247
855185
3436
локалізація функціональних областей
кори головного мозку,
кори головного мозку,
14:30
turning mouse brains transparent,
248
858621
2601
досягнення прозорості мозку мишей,
14:33
activating neurons with light.
249
861222
3776
активація нейронів за допомогою світла.
14:36
A second big idea
250
864998
1996
Друга важлива ідея полягає в тому,
14:38
is that this is the era of big data
and machine learning,
and machine learning,
251
866994
4104
що це ера величезних даних та
машинного навчання,
машинного навчання,
14:43
and machine learning promises
to revolutionize our understanding
to revolutionize our understanding
252
871098
3141
і це навчання в перспективі
різко змінить наше розуміння
різко змінить наше розуміння
14:46
of everything from social networks
to epidemiology.
to epidemiology.
253
874239
4667
всього: від соціальних мереж
до епідеміології.
до епідеміології.
14:50
And maybe, as it tackles problems
of scene understanding
of scene understanding
254
878906
2693
І можливо, це вирішує проблему
інтерпретації сцен
інтерпретації сцен
14:53
and natural language processing,
255
881599
1993
та природної обробки мови,
14:55
to tell us something
about human cognition.
about human cognition.
256
883592
3324
аби пояснити нам дещо
щодо людського пізнання.
щодо людського пізнання.
14:59
And the final big idea you'll have heard
257
887756
1937
І, нарешті, останнє, що
ви почули -
ви почули -
15:01
is that maybe it's a good idea we're going
to know so much about brains
to know so much about brains
258
889693
3387
можливо, це добре, що ми дізнаємось багато чого про наш мозок
15:05
and have so much access to big data,
259
893080
1917
та матимемо доступ до великих
баз даних,
баз даних,
15:06
because left to our own devices,
260
894997
2507
тому що, кинуті напризволяще,
15:09
humans are fallible, we take shortcuts,
261
897504
3831
люди помиляються,
використовують легкі шляхи,
використовують легкі шляхи,
15:13
we err, we make mistakes,
262
901335
3437
ми помиляємось,
15:16
we're biased, and in innumerable ways,
263
904772
3684
ми упереджені,
і, у багатьох випадках,
і, у багатьох випадках,
15:20
we get the world wrong.
264
908456
2969
ми неправильно розуміємо світ.
15:24
I think these are all important stories,
265
912843
2949
Я вважаю, що це дуже важливі історії,
15:27
and they have a lot to tell us
about what it means to be human,
about what it means to be human,
266
915792
3785
і вони багато про що нам говорять,
про те, як це - бути людиною,
про те, як це - бути людиною,
15:31
but I want you to note that today
I told you a very different story.
I told you a very different story.
267
919577
3529
але я хочу, аби ви зрозуміли,
що я розповіла вам зовсім інше.
що я розповіла вам зовсім інше.
15:35
It's a story about minds and not brains,
268
923966
3807
Це історія про розум, а не про мозок,
15:39
and in particular, it's a story
about the kinds of computations
about the kinds of computations
269
927773
3006
і зокрема, це історія про розрахунки,
15:42
that uniquely human minds can perform,
270
930779
2590
що може зробити лише людський розум,
15:45
which involve rich, structured knowledge
and the ability to learn
and the ability to learn
271
933369
3944
що включає в себе обширні, структуровані
знання та здатність до навчання,
знання та здатність до навчання,
15:49
from small amounts of data,
the evidence of just a few examples.
the evidence of just a few examples.
272
937313
5268
використовуючи невелику кількість
інформації з кількох лише прикладів.
інформації з кількох лише прикладів.
15:56
And fundamentally, it's a story
about how starting as very small children
about how starting as very small children
273
944301
4299
Принципово, що це історія про те,
як починаючи шлях дитиною,
як починаючи шлях дитиною,
16:00
and continuing out all the way
to the greatest accomplishments
to the greatest accomplishments
274
948600
4180
і продовжуючи увесь шлях
до найбільших досягнень
до найбільших досягнень
16:04
of our culture,
275
952780
3843
нашої культури,
16:08
we get the world right.
276
956623
1997
ми правильно розуміємо
навколишній світ.
навколишній світ.
16:12
Folks, human minds do not only learn
from small amounts of data.
from small amounts of data.
277
960433
5267
Люди можуть не тільки вчитися,
використовуючи невеликі дані.
використовуючи невеликі дані.
16:18
Human minds think
of altogether new ideas.
of altogether new ideas.
278
966285
2101
Людський розум думає
про нові ідеї.
про нові ідеї.
16:20
Human minds generate
research and discovery,
research and discovery,
279
968746
3041
Людський розум генерує
дослідження і відкриття,
дослідження і відкриття,
16:23
and human minds generate
art and literature and poetry and theater,
art and literature and poetry and theater,
280
971787
5273
генерує мистецтво, літературу,
поезію та театр,
поезію та театр,
16:29
and human minds take care of other humans:
281
977070
3760
людський розум піклується про
інші людські створіння:
інші людські створіння:
16:32
our old, our young, our sick.
282
980830
3427
про старих, молодих, хворих.
16:36
We even heal them.
283
984517
2367
Ми зцілюємо їх.
16:39
In the years to come, we're going
to see technological innovations
to see technological innovations
284
987564
3103
В наступні роки ми побачимо технологічні
інновації
інновації
16:42
beyond anything I can even envision,
285
990667
3797
за межами того,
що я можу собі уявити,
що я можу собі уявити,
16:46
but we are very unlikely
286
994464
2150
але навряд, чи ми
16:48
to see anything even approximating
the computational power of a human child
the computational power of a human child
287
996614
5709
побачимо щось навіть приблизно схоже
на обчислювальну силу малюка,
на обчислювальну силу малюка,
16:54
in my lifetime or in yours.
288
1002323
4298
протягом мого чи вашого життя.
16:58
If we invest in these most powerful
learners and their development,
learners and their development,
289
1006621
5047
Якщо ми будемо інвестувати в найбільш
потужних учнів та їх розвиток,
потужних учнів та їх розвиток,
17:03
in babies and children
290
1011668
2917
в малюків та дітей,
17:06
and mothers and fathers
291
1014585
1826
в матусь та татусів,
17:08
and caregivers and teachers
292
1016411
2699
вихователів і вчителів,
17:11
the ways we invest in our other
most powerful and elegant forms
most powerful and elegant forms
293
1019110
4170
так само, як ми інвестуємо у потужні
та витончені форми
та витончені форми
17:15
of technology, engineering and design,
294
1023280
3218
технологій, інженерії та дизайну,
17:18
we will not just be dreaming
of a better future,
of a better future,
295
1026498
2939
ми не тільки будемо мріяти
про краще майбутнє,
про краще майбутнє,
17:21
we will be planning for one.
296
1029437
2127
ми будемо готуватися до нього.
17:23
Thank you very much.
297
1031564
2345
Дуже вам дякую.
17:25
(Applause)
298
1033909
3421
(Оплески)
17:29
Chris Anderson: Laura, thank you.
I do actually have a question for you.
I do actually have a question for you.
299
1037810
4426
Кріс Андерсон: Лауро, дякую вам.
Я маю до вас питання.
Я маю до вас питання.
17:34
First of all, the research is insane.
300
1042236
2359
По-перше, ваше дослідження,
воно божевільне.
воно божевільне.
17:36
I mean, who would design
an experiment like that? (Laughter)
an experiment like that? (Laughter)
301
1044595
3725
Справді, хто міг зробити такий
експеримент? (Сміх)
експеримент? (Сміх)
17:41
I've seen that a couple of times,
302
1049150
1790
Я передивлявся кілька разів,
17:42
and I still don't honestly believe
that that can truly be happening,
that that can truly be happening,
303
1050940
3222
і до цих пір не можу до кінця повірити в
те, що це по-справжньому,
те, що це по-справжньому,
17:46
but other people have done
similar experiments; it checks out.
similar experiments; it checks out.
304
1054162
3158
але люди проводили схожі експерименти;
це виправдано.
це виправдано.
17:49
The babies really are that genius.
305
1057320
1633
Малюки насправді є геніями.
17:50
LS: You know, they look really impressive
in our experiments,
in our experiments,
306
1058953
3007
ЛС: Знаєш, вони вражаюче виглядають
в наших експериментах,
в наших експериментах,
17:53
but think about what they
look like in real life, right?
look like in real life, right?
307
1061960
2652
але подумай, якими вони є
у житті?
у житті?
17:56
It starts out as a baby.
308
1064612
1150
Спочатку це малюки.
17:57
Eighteen months later,
it's talking to you,
it's talking to you,
309
1065762
2007
Через 18 місяців
вони розмовляють,
вони розмовляють,
17:59
and babies' first words aren't just
things like balls and ducks,
things like balls and ducks,
310
1067769
3041
і перші слова малюка це не просто
"качка" або "м'ячик",
"качка" або "м'ячик",
18:02
they're things like "all gone,"
which refer to disappearance,
which refer to disappearance,
311
1070810
2881
а речі типу "все",
що означає зникнення,
що означає зникнення,
18:05
or "uh-oh," which refer
to unintentional actions.
to unintentional actions.
312
1073691
2283
або "о-оу", що має означати
ненавмисну дію.
ненавмисну дію.
18:07
It has to be that powerful.
313
1075974
1562
Це дуже сильно.
18:09
It has to be much more powerful
than anything I showed you.
than anything I showed you.
314
1077536
2775
Це, мабуть, набагато сильніше,
ніж все, що я вже показала.
ніж все, що я вже показала.
18:12
They're figuring out the entire world.
315
1080311
1974
Вони починають розуміти цілий світ.
18:14
A four-year-old can talk to you
about almost anything.
about almost anything.
316
1082285
3144
Чотирирічна дитина може говорити з
тобою про все, що завгодно.
тобою про все, що завгодно.
18:17
(Applause)
317
1085429
1601
(Оплески)
18:19
CA: And if I understand you right,
the other key point you're making is,
the other key point you're making is,
318
1087030
3414
КА: Якщо я правильно тебе розумію,
ти наголошуєш на тому, що
ти наголошуєш на тому, що
18:22
we've been through these years
where there's all this talk
where there's all this talk
319
1090444
2754
ми пройшли через всі ці роки,
коли всі розмови
коли всі розмови
18:25
of how quirky and buggy our minds are,
320
1093198
1932
про те, яким винахідливим є наш мозок,
18:27
that behavioral economics
and the whole theories behind that
and the whole theories behind that
321
1095130
2867
що поведінкова економіка та
всі теорії за нею,
всі теорії за нею,
18:29
that we're not rational agents.
322
1097997
1603
ми не є раціональними.
18:31
You're really saying that the bigger
story is how extraordinary,
story is how extraordinary,
323
1099600
4216
Ти кажеш, що найважливіше
в цій історії те, що існує
в цій історії те, що існує
18:35
and there really is genius there
that is underappreciated.
that is underappreciated.
324
1103816
4944
незвичайний геній,
якого недооцінили.
якого недооцінили.
18:40
LS: One of my favorite
quotes in psychology
quotes in psychology
325
1108760
2070
ЛС: Моя улюблена цитата з
психології,
психології,
18:42
comes from the social
psychologist Solomon Asch,
psychologist Solomon Asch,
326
1110830
2290
сказана соціальним психологом
Соломоном Ешем.
Соломоном Ешем.
18:45
and he said the fundamental task
of psychology is to remove
of psychology is to remove
327
1113120
2807
Він сказав, що основним завданням
психології є зняття
психології є зняття
18:47
the veil of self-evidence from things.
328
1115927
2626
вуалі очевидності з речей.
18:50
There are orders of magnitude
more decisions you make every day
more decisions you make every day
329
1118553
4551
Кожен день ви приймаєте
мільйони рішень,
мільйони рішень,
18:55
that get the world right.
330
1123104
1347
через які ви
розумієте світ.
розумієте світ.
18:56
You know about objects
and their properties.
and their properties.
331
1124451
2132
Ви все знаєте про об'єкти
та їх властивості.
та їх властивості.
18:58
You know them when they're occluded.
You know them in the dark.
You know them in the dark.
332
1126583
3029
Ви знаєте, коли вони закриті.
Ви знаєте їх у темряві.
Ви знаєте їх у темряві.
19:01
You can walk through rooms.
333
1129612
1308
Ви можете зайти
в кімнату.
в кімнату.
19:02
You can figure out what other people
are thinking. You can talk to them.
are thinking. You can talk to them.
334
1130920
3532
Ви можете з'ясувати, про що думають
інші люди. Можете розмовляти з ними.
інші люди. Можете розмовляти з ними.
19:06
You can navigate space.
You know about numbers.
You know about numbers.
335
1134452
2230
Ви можете полетіти в космос.
Знаєте арифметику.
Знаєте арифметику.
19:08
You know causal relationships.
You know about moral reasoning.
You know about moral reasoning.
336
1136682
3022
Знаєте причинно-наслідкові зв'язки.
Про моральність суджень.
Про моральність суджень.
19:11
You do this effortlessly,
so we don't see it,
so we don't see it,
337
1139704
2356
Ви легко все це робите,
і ми цього не помічаємо,
і ми цього не помічаємо,
19:14
but that is how we get the world right,
and it's a remarkable
and it's a remarkable
338
1142060
2912
саме так ви правильно розумієте світ,
і це дивовижне
і це дивовижне
19:16
and very difficult-to-understand
accomplishment.
accomplishment.
339
1144972
2318
та дуже складне для розуміння
досягнення.
досягнення.
19:19
CA: I suspect there are people
in the audience who have
in the audience who have
340
1147290
2628
КА: Я підозрюю, серед аудиторії є люди,
які мають
які мають
19:21
this view of accelerating
technological power
technological power
341
1149918
2238
погляди на прискорення
технологічної потужності,
технологічної потужності,
19:24
who might dispute your statement
that never in our lifetimes
that never in our lifetimes
342
1152156
2958
які можуть заперечити ваше судження,
що ніколи в житті
що ніколи в житті
19:27
will a computer do what
a three-year-old child can do,
a three-year-old child can do,
343
1155114
2618
комп'ютер не зробить того,
що може трирічна дитина,
що може трирічна дитина,
19:29
but what's clear is that in any scenario,
344
1157732
3248
але зрозуміло,
що в будь-якому випадку,
що в будь-якому випадку,
19:32
our machines have so much to learn
from our toddlers.
from our toddlers.
345
1160980
3770
машинам є чого повчитися у наших
повзунків.
повзунків.
19:38
LS: I think so. You'll have some
machine learning folks up here.
machine learning folks up here.
346
1166230
3216
ЛС: Я згодна.
19:41
I mean, you should never bet
against babies or chimpanzees
against babies or chimpanzees
347
1169446
4203
Ніколи не тримайте парі проти
малюків або шимпанзе,
малюків або шимпанзе,
19:45
or technology as a matter of practice,
348
1173649
3645
або технології.
19:49
but it's not just
a difference in quantity,
a difference in quantity,
349
1177294
4528
Але це не тільки кількісна різниця,
19:53
it's a difference in kind.
350
1181822
1764
це якісна різниця.
19:55
We have incredibly powerful computers,
351
1183586
2160
У нас є надзвичайно потужні
комп'ютери,
комп'ютери,
19:57
and they do do amazingly
sophisticated things,
sophisticated things,
352
1185746
2391
і вони виконують
дивовижно складні завдання,
дивовижно складні завдання,
20:00
often with very big amounts of data.
353
1188137
3204
зазвичай з величезною
кількістю інформації.
кількістю інформації.
20:03
Human minds do, I think,
something quite different,
something quite different,
354
1191341
2607
Я вважаю, людський розум робить дещо
інше.
інше.
20:05
and I think it's the structured,
hierarchical nature of human knowledge
hierarchical nature of human knowledge
355
1193948
3895
Структурована та ієрархічна природа
людського розуму
людського розуму
20:09
that remains a real challenge.
356
1197843
2032
залишається справжнім викликом.
20:11
CA: Laura Schulz, wonderful
food for thought. Thank you so much.
food for thought. Thank you so much.
357
1199875
3061
КА: Лауро Шульц, чудовий матеріал
для роздумів. Величезне вам дякую.
для роздумів. Величезне вам дякую.
20:14
LS: Thank you.
(Applause)
(Applause)
358
1202936
2922
ЛС: Дякую.
(Оплески)
(Оплески)
ABOUT THE SPEAKER
Laura Schulz - Cognitive scientistDevelopmental behavior studies spearheaded by Laura Schulz are changing our notions of how children learn.
Why you should listen
MIT Early Childhood Cognition Lab lead investigator Laura Schulz studies learning in early childhood. Her research bridges computational models of cognitive development and behavioral studies in order to understand the origins of inquiry and discovery.
Working in play labs, children’s museums, and a recently-launched citizen science website, Schultz is reshaping how we view young children’s perceptions of the world around them. Some of the surprising results of her research: before the age of four, children expect hidden causes when events happen probabilistically, use simple experiments to distinguish causal hypotheses, and trade off learning from instruction and exploration.
Laura Schulz | Speaker | TED.com