Марк Твен е обобщил това, което намирам за
един от основните проблеми в познавателната наука,
в едно единствено изказване.
Казал е: "Има нещо пленително в науката.
Такива огромни резултати произлизат от догадки,
основани на незначителна инвестиция в действителните факти."
(Смях)
Твен го е казал на шега, разбира се, но е бил прав:
Има нещо пленително в науката.
От няколко костни останки заключаваме за съществуването на динозаврите.
От няколко спектрални линии - състава на мъглявинитe в космоса.
От плодовите мушици -
механизмитe на наследствеността,
а от реконструирани изображения на кръвта, преминаваща през мозъка,
или в моя случай - от поведението на много малки деца -
се опитваме да кажем нещо за основните механизми
на човешките познавателни процеси.
В лаборатория ми в катедрата по неврология в Масачузетския технологичен институт,
прекарах последното десетилетие в опити да разбуля мистерията
как децата научават толкова много от съвсем малки и тaка бързо.
Защото се оказва, че това, което е пленително в науката,
е пленителното и в децата,
а това е - да го кажем по-меко от Марк Твен -
именно тяхнатa способност да правят богати, абстрактни умозаключения
бързо и точно от оскъдни и неясни данни.
Днес ще ви дам само два примера.
Единият е свързан с обобщаване,
а другият - с логическото мислене.
И въпреки че ще говоря за работата в лабораторията си ,
тези резултати са вдъхновени от и се дължат на всички в областта ми.
Благодарна съм на менторите, колегите и сътрудниците си по целия свят.
Нека да започна с проблема с обобщаването.
Обобщаването от малки частици данни е хляба и солта на науката.
Анкетираме малка част от електората
и предвиждаме резултата от националните избори.
Наблюдаваме как шепа пациенти реагират на лечение в клинична среда
и пускаме лекарства на пазара.
Но това работи само, ако участниците са случайни представители на населението.
Ако са подбрани по определен показател -
ако например анкетираме само избиратели в градовете,
или в клиничните тестове за лечение на сърдечни заболявания
включим само мъже -
резултатите може да не обобщават широкото население.
Затова учените се интересуват дали фактите са подбрани на случаен принцип,
но какво общо има това с бебетата?
Ами, на бебетата постоянно им се налага да правят обобщения от малки частици данни.
Виждат няколко гумени патета и научават, че те плават,
или виждат няколко топки и научават, че подскачат.
И си съставят очаквания за патетата и топките,
които ще се отнасят до всички гумени патета и топки,
които ще видят през живота си.
Видовете обобщения, които бебетата правят за патетата и топките,
тe трябва да правят за почти всичко останало:
обувки и кораби, и червен восък, и зелки, и крале.
И така, дали бебетата ги интересува дали малкото, което виждат,
достоверно представя голямото население от хора?
Нека да разберем.
Ще ви покажа две видеа,
по едно от всяко от двете положения в експеримента,
и понеже ще видите само две видеа,
ще видите само две бебета,
а всеки две бебета се различават помежду си по безброй начини.
Но тези бебета, разбира се, представят определени групи бебета
и разликите, които ще видите, представят
средни групови разлики в поведението на бебетата при определени условия.
Във всяко от видеата ще видите бебе, което прави
точно това, което вероятно очаквате едно бебе да прави.
Трудно бихме представили бебетата по-вълшебни, отколкото изглеждат.
Но за мен вълшебството,
това, на което искам да обърнете внимание,
е контрастът между тези две положения,
защото единственото, което се различава при двете видеа,
са статистическите данни, които са показани на бебетата.
Ще покажем на бебетата кутия със сини и жълти топки
и моята, тогава дипломант, сега колежка в Станфорд, Йоан Гуан,
ще извади от кутията три сини топки подред
и при ваденето ще ги стиска
и топките ще писукат.
И ако си бебе, това е като TED дискусия.
По-добре от това няма накъде.
(Смях)
Но важното е, че е наистина лесно да се извадят три сини топки подред
от кутия, пълна предимно със сини топки.
Можеш да го направиш и със затворени очи.
Това е достоверна случайна извадка от общото цяло.
А ако вадиш случайни предмети от кутия и всички от извадените писукат,
то може би всички предмети в кутията ще писукат.
И затова вероятно бебетата ще очакват и жълтите топки да писукат.
Тези жълти топки обаче имат забавни дръжки в края,
така че бебетата да правят и други неща с тях, ако искат.
Могат да ги мяткат и удрят.
Но нека да видим какво прави бебето.
(Видео) Йоан Гуан: "Виждаш ли това?" (Топката писука)
"Видя ли това?" (Топката писука)
"Много хубаво."
"Виждаш ли тази?"
(Топката писука)
"Уау."
Лаура Шулц: "Казах ви." (Смях)
(Видео) ЙГ: "Виждаш ли тази?" (Топката писука)
"Хей, Клара, тази е за теб. Можеш да си играеш с нея."
(Смях)
Дори не е нужно да обяснявам, нали?
Добре, хубаво е, че бебетата обобщават свойствата
на сините топки спрямо жълтите,
както е и впечатляващо, че бебетата се учат, като ни имитират,
но това го знаем за бебетата от край време насам.
Истински интересният въпрос
е какво ще стане, ако покажем на бебе същото нещо -
а можем да сме сигурни, че е същото, защото имаме тайно отделение,
от което всъщност вадим топките -
но този път променим единствено видимата популация,
от която вадим данни.
Този път ще покажем на бебетата три сини топки,
извадени от кутия, пълна предимно с жълти топки,
и познайте какво?
Не е вероятно случайно да извадите три сини топки подред
от кутия, пълна предимно с жълти топки.
Това не е правдоподобна, случайно подбрана извадка.
Извадката предполага, че може би Йоан нарочно е извадила сините топки.
Може би има нещо специално в сините топки.
Може би само сините топки писукат.
Нека да видим какво прави бебето.
(Видео) ЙГ: "Виждаш ли това?" (Топката писука)
"Виждаш ли тази играчка?" (Топката писука)
"О, това беше страхотно. Виждаш ли?" (Топката писука)
"А ето тази е за теб да си играеш. Давай, можеш да си поиграеш с нея."
(Суетене) (Смях)
И така, току що видяхте две петнадесетмесечни бебета,
които направиха две различни неща,
базирани само на изчислените вероятности относно предмета, който наблюдават.
Нека да ви покажа резултатите от експеримента.
По вертикала ще видите процента бебета,
които стиснаха топката при всички обстоятелства,
и както ще видите, много по-вероятно e бебетата да правят обобщения,
когато данните достоверно представят общото цяло,
отколкото когато данните очевидно са подбрани на някакъв принцип.
И това ни навежда на забавно предположение:
да предположим, че извадите само една синя от кутия, пълна предимно с жълти топки.
Не е вероятно случайно да извадите три сини топки подред от жълтата кутия,
но бихте могли произволно да извадите една синя топка.
Това не е невероятен пример.
И щом бъркате в кутия на случаен принцип
и вадите нещо, което писука, може би всичко в кутията писука.
И така, въпреки че бебетата ще видят много по-малко доказателства за писукане
и ще имат много по-малко действия за имитиране
в ситуацията само с едната топка, отколкото в предишната,
предположихме, че бебетата ще стискат топките повече,
и точно така стана.
Така че, 15-месечните бебета в това отношение, също като учените,
ги интересува дали примерът е случайно подбран или не
и използват това умение, за да си създават очаквания за света:
кое писука и кое не,
какво да изследват и какво да игнорират.
Нека ви дам друг пример,
този път е свързан с логическото мислене.
И започва с проблем в непълнота на данните,
който всички ние имаме,
бидейки част от този свят.
И това може да не ви изглежда като проблем, но както повечето проблеми,
се превръща в такъв, само когато нещо се обърка.
Погледнете например това бебе.
Нещата се объркват за него.
Иска му се да пусне тази играчка, но не може.
Ще ви покажа няколкосекунден клип.
Общо взето има две вероятности:
може би той не прави нещо както трябва
или може би нещо не е наред с играчката.
Така в следващия експеримент
ще дадем на бебетата само малка част статистически данни,
които подкрепят една хипотеза за сметка на другата,
и ще видим дали според това бебетата ще вземат различни решения
за това какво да правят.
Ето положението.
Йоан ще опита да пусне играчката и ще успее.
После аз ще опитам два пъти и и двата пъти ще се проваля,
а после Йоан ще опита пак и пак ще успее,
и това в общи линии описва изцяло отношенията ми с моите дипломанти,
що се отнася до технологиитe.
Но важното в тази ситуация е, че дава малко доказателства,
че проблемът не е в играчката, а е у човека.
Някои хора могат да задвижат играчката,
а други не могат.
Сега, когато бебето вземе играчката, ще има избор.
Майка му е там,
така че може да подаде играчката на нея и така да смени човека,
но също така има и друга играчка нa края на покривката,
така че може да придърпа покривката към себе си и да смени играчката.
Hека видим какво ще нaправи бебето.
(Видео) ЙГ: "Две, три. Давай!" (Музика)
ЛШ: "Едно, две, три, давай!"
"Артър, ще опитам пак. Едно, две, три, давай!"
ЙГ: "Артър, нека пак да аз опитам!"
"Едно, две, три, давай!" (Музика)
"Виж това. Помниш ли тези играчки?"
"Виждаш ли тези играчки? Да, ще сложа тази там,
а тази ще ти я дам на теб."
"Можеш да си поиграеш с нея."
Лаура, но разбираемо - бебетата обичат майките си.
Разбира се, че бебетата дават играчка на мама,
когато не успяват да я накарат да работи.
Така че, отново, истински важният въпрос е какво ще стане, ако променим
статистическите данни дори и съвсем леко.
Този път бебетата ще видят играчката да проработва или не точно в същия ред,
но ще променим леко разпределението на данните.
Този път Йоан ще успее и ще се провали по веднъж и после аз ще направя същото.
А това предполага, че няма значение кой опитва, играчката е счупена.
Не винаги работи.
Отново, бебето ще има избор.
Майка ѝ е точно до нея, така че може да даде играчката на друг човек.
Ще има и друга играчка на края на покривката.
Да видим какво ще направи.
(Видео) ЙГ: "Две, три, давай!" (Музика)
"Нека да опитам още веднъж. Едно, две, три, давай!"
"Хмм."
ЛШ: "Нека аз да опитам, Клара."
"Едно, две, три, давай!"
"Хмм, нека опитам пак."
"Едно, две, три, давай!" (Музика)
ЙГ: "Ще сложа тази играчка тук,
а тази ще я дам на теб."
"Може да си поиграеш."
(Ръкопляскане)
Нека да ви покажа резултатите от експеримента.
По вертикала виждате разпределението
в избора на децата в различните ситуации.
Ще видите, че изборът, който правят,
зависи от данните, които получават.
Така че още през втората си година
бебетата могат да използват малкo статистически данни,
за да избират между две основни стратегии
за действие в живота:
да помолиш за помощ или сам да проучиш нещо.
Това, което ви показах току-що, са само два експеримента
от общо стотици такива в областта, които потвърждават същите резултати,
защото важният извод e,
че способността на децата да си вадят широки изводи от малко налични данни
е в основата на типичния за човешния вид метод за опознаване на света.
Децата научават нови техники само от няколко примера.
Научават нови причинно-следствени връзки само от няколко примера.
Дори научават нови думи, в този случай от американския жестомимичен език.
Искам да завърша с две неща.
Ако сте следили моята област, неврология и познавателни науки,
през последните няколко години,
три основни идеи са ви направили впечатление.
Първата е, че това е ерата на човешкия мозък.
И наистина, имаше удивителни открития в областта на неврологията:
локализиране на функционално разделени части на мозъчната кора,
правене на мозъци на мишки да изглеждат прозрачни,
активиране на неврони, използвайки светлина.
Втората значима идея
е, че това е ерата на масивите от данни и компютърен анализ,
а компютърният анализ обещава коренно да промени разбиранията ни
за всичко: от социалните мрежи до епидемиологията.
И може би, като се справят с проблеми като анализа на изображения
и обработка на естествения език,
ще ни кажат нещо и за човешкия познавателен процес.
И последната голяма идея, която сте чули,
е че може би е добре, че ще знаем толкова много за човешкия мозък
и че ще имаме достъп до масивите от данни,
защото, работейки само със собствени средства,
хората са склонни да бъркат, често вземаме прекия път,
заблуждаваме се, допускаме грешки,
повлияни сме от предразсъдъци и по безброй много начини
възприемаме света погрешно.
Мисля, че това са все важни истории
и те могат много да ни обяснят за това какво означава да бъдеш човек,
но искам да забележите, че днес ви разказах една съвсем различна история.
Това е история за умове, а не за мозъци,
и по-конкретно, това е история за видовете изчисления,
които единствено човешкия разум може да извършва,
и които съдържат богати, структурирани познания и умения да учим
от малки количества информация, доказано дори само с няколко примера.
И в основата си, това е история за това как, започвайки от малки деца,
и продължавайки така чак до моментите на най-големите постижения
в нашата култура,
разбираме света правилно.
Хора, човешкият разум не само учи от малки количества информация.
Човешкият разум ражда изцяло нови идеи.
Човешкият ум е генератор на проучвания и открития,
както и създава изкуство и литература, и поезия, и театър,
и човешките умове се грижат за други хора:
възрастните, подрастващите, болните.
Дори ги лекуваме.
През следващите години ще видим технологични иновации
които надхвърлят всичко, което въобще мога да си представя,
но е малко вероятно
да видим нещо, дори само близко до изчислителните умения на човешко дете,
през моя или вашия живот.
Ако инвестираме в тези най-могъщи откриватели и в тяхното развитие,
в бебетата и децата,
в майките и бащите,
и в бавачките и учителите,
така както инвестираме в другите наши най-мощни и елегантни форми
на технология, инженерство и дизайн,
няма да мечтаем за по-добро бъдеще,
а ще го планираме.
Благодаря ви много.
(Ръкопляскане)
Крис Андерсън: Лаура, благодаря ти. Имам въпрос към теб.
Преди всичко, изследването е лудост.
Имам предвид, кой би измислил подобен експеримент? (Смях)
Виждал съм това няколко пъти
и дори самият аз все още не вярвам, че наистина се случва,
но други са правили подобни проучвания и резултатите съвпадат.
Бебетата наистина са толкова гениални.
ЛШ: Знаеш ли, изглеждат впечатляващо в нашите експерименти,
но помисли как изглеждат в реалния живот, нали?
Бебето се ражда.
След осемнадесет месеца ти говори,
и бебешките първи думи са не само неща като топки и патета,
те са неща като "свърши", което посочва изчезване,
или "о-оу", което показва непреднамерени действия.
Трябва да са толкова способни.
Много по-способни от всичко, което аз ви показах.
Те проумяват целия нов за тях свят.
Четиригодишно дете може да говори с теб за почти всичко.
(Ръкопляскане)
КА: И ако правилно съм разбрал, другата ти важна теза е,
че през изминалите години сме се наслушали на това
колко несъвършени са умовете ни,
поведенческата икономика и всички теории зад нея,
че не сме рационални същества.
Ти всъщност казваш, че мащабната теза е колко забележителни
и гениални сме всъщност, и това е недооценено.
ЛШ: Един от любимите ми цитати в психологията
е от социалния психолог Соломон Аш.
Той казва, че главната задача на психологията е да премахва
воала на очевидното от нещата.
Има десетки решения, които вземаме всеки ден,
показващи, че разбираме света.
Познаваме предметите и характеристиките им.
Познаваме ги и затворени. Разпознаваме ги и в тъмното.
Можем да вървим през стаи.
Отгатваме мислите на другите. Можем да говорим с тях.
Можем да управляваме пространството. Познаваме числата.
Определяме причина и следствие. Отсъждаме кое е морално, и кое - не.
Правим това без усилие, защото не се замисляме за процеса,
но ето че разбираме света правилно и това е забележително
и много трудно за осмисляне постижение.
КА: Подозирам, че има хора в публиката, които поддържат
идеята за ускореното развитие на технологиите,
които могат да оспорят твърдението ти, че в рамките на нашия живот
компютър все още няма да може това, което може едно тригодишно дете,
но това, което е ясно при койтo и да е сценарий,
е че сегашните ни машини имат много да учат от децата ни.
ЛШ: Да, вероятно имате няколко души, които се занимават с машинен интелект.
Имам предвид, не трябва да залагаш срещу бебета или шимпанзета,
или срещу технологията по принцип,
но не става въпрос само за количествени разлики,
а за разлики по естество.
Имаме невероятно мощни компютри
и те изпълняват поразителни процедури
често с огромни количества информация.
Човешките умове правят нещо съществено различно.
И мисля, че структурираната, йерархична структура на човешкото познание
си остава истинското предизвикателство.
КА: Лаура Шулц, страхотна храна за размисъл. Благодаря ти много.
ЛШ: Благодаря. (Ръкопляскане)