Podstatu toho, co zkoumá kognitivní věda,
shrnul Mark Twain jediným chytrým aforismem:
„Na vědě je cosi podmanivého.
Z nepatrné investice v podobě faktů
získáváme tučné výnosy v podobě domněnek.“
(Smích.)
Twain to řekl v žertu, ale je to vlastně pravda.
Věda je čímsi podmanivá.
Stačí pár kostí a víme, že existovali dinosauři.
Ze spektrálních čar vyvozujeme složení hvězdných mlhovin.
Na muškách octomilkách
sledujeme mechanismy dědičnosti.
A na základě snímků, jak mozkem protéká krev,
anebo na základě chování dětí, jemuž se věnuji třeba já,
studujeme bytostné mechanismy,
jak lidé poznávají svět.
Já sama na Oddělení kognitivních věd a neurověd na MIT
už deset let řeším záhadu,
jak se děti z minima podnětů naučí tak rychle tolik věcí.
To, co je podmanivého na vědě,
je totiž podmanivé i na dětech.
Abych parafrázovala Twaina,
z investice v podobě útržkovitých, šumem zatížených dat
děti bleskově získávají bohaté výnosy přesných abstraktních poznatků.
Ukážu vám to na dvou příkladech.
První se týká schopnosti zobecňovat a druhý kauzálního uvažování.
Budu mluvit hlavně o vlastních výzkumech,
ale za mnohé vděčím dalším lidem z oboru.
Jsem zavázána svým školitelům, kolegům a spolupracovníkům z celého světa.
Začněme problematikou zobecňování.
Zobecňování je alfou a omegou vědy.
Na základě průzkumu malého vzorku voličů odhadujeme výsledky voleb.
Sledujeme, jak hrstka pacientů reaguje na určitý lék,
a pak ho zavádíme do lékáren.
Aby to fungovalo, musíme vzorek lidí vybrat náhodně.
Pokud bude výběr zkreslený,
pokud oslovíme jen voliče z města
nebo budeme lék na srdce testovat dejme tomu jen na mužích,
nebudou závěry zobecnitelné na širší populaci.
Vědci tudíž musejí dbát na nahodilost vzorku.
Ale jak to souvisí s malými dětmi?
Děti neustále něco zobecňují a mají jen malé vzorky dat.
Vidí pár gumových kachniček, a hned pochopí, že všechny plavou.
A z pár míčků pochopí, že všechny skáčou.
A všechny předpoklady o míčcích a kachničkách
jim už zůstanou na celý jejich život.
A úplně stejně jako u míčků a kachniček
zobecňují i další poznatky:
o botách, o lodích, o vosku, o zelí či o králích.
Dokáží však děti poznat, jestli nějaká věc
věrohodně zastupuje širší množinu prvků?
Pojďme to zjistit.
Pustím vám dvě nahrávky zachycující dvě verze téhož experimentu.
Na každé z nich uvidíte jiné malé dítě.
Malé děti se mohou podstatně lišit.
Ale tyhle děti představují běžné zástupce
své věkové skupiny
a na dané podněty reagují typicky pro svůj věk.
Možná vám bude připadat, že ty děti dělají vlastně jen to,
co by u malých dětí člověk čekal.
A protože jsou to malé děti, jsou přitom nesmírně kouzelné.
Skutečné kouzlo však podle mě spočívá v jedné konkrétní věci:
v tom, jak výrazně odlišná bude reakce dětí
v obou verzích experimentu, ačkoli se liší jen tím,
jak velký statistický vzorek mají děti k dispozici.
Nejprve dětem ukážeme bedýnku modrých a žlutých míčků.
Moje tehdejší studentka,
dnes už kolegyně ze Stanfordu, Hyowon Gweon,
z té bedýnky vytáhne tři modré míčky.
A každý vytažený míček hned zmáčkne
a on vždycky pískne.
Pro malé děti je to hotový TED talk.
Jsou v sedmém nebi.
(Smích.)
Jde ovšem o to, že když jsou míčky v bedýnce převážně modré,
není divné vytáhnout tři z nich v řadě.
To se vám může povést i naslepo. Je to věrohodně nahodilý vzorek.
A když všechny ty nahodile vybrané věci pískají,
možná píská všechno, co je v té bedýnce.
Malé děti by si tedy měly myslet, že pískají i žluté míčky.
Žluté míčky na sobě mají připevněné legrační hůlky,
takže s nimi děti mohou i bouchat či plácat.
Tak schválně, co s nimi nakonec udělají.
Hyowon Gweaon: Podívej. (Míček pískne.)
To je, co? (Míček pískne.)
Týjo.
Hele tenhle míček.
(Míček pískne.)
Páni!
Laura Schulz: Já vám to říkala.
HG: Koukni na tenhle míček. (Míček pískne.)
Hele, Klárko!
S tímhle míčkem si můžeš hrát.
(Smích.)
LS: Ani nemusím nic říkat, viďte?
Jenže ono je sice hezké, že děti zobecňují vlastnosti
všech míčků,
a je úchvatné, jak nás při učení napodobují,
ale to přeci o malých dětech víme už dávno.
Mnohem zajímavější je,
co se stane, když dětem ukážeme úplně tutéž věc
- a my víme, že je úplně tatáž, protože ty míčky
taháme z tajné přihrádky -
ale změníme přitom statistický vzorek,
který je východiskem zobecnění.
V bedýnce teď bude většina míčků žlutá.
Ale my z ní opět vytáhneme tři modré.
A vytáhnout tři modré míčky, když převládají žluté,
to už se běžně nepovede.
To už není věrohodně nahodilý vzorek.
To už vypadá, jako že Hyowon vybírala modré míčky schválně.
Třeba proto, že jsou modré míčky zvláštní
a na rozdíl od žlutých pískají.
Pusťme si reakci dětí.
HG: Koukej. (Míček pískne.)
Copak to tady mám? (Míček pískne.)
To je panečku věc. Hele. (Míček pískne.)
Tady s tím míčkem si můžeš hrát.
(Smích.)
LS: Právě jste viděli, že si 15měsíční děti
počínají úplně jinak
v závislosti na věrohodnosti vzorku dat.
Tohle jsou výsledky našeho experimentu.
Na svislé ose je procentuální podíl dětí,
které v 1. a 2. pokusu mačkaly míček.
Vidíte, že děti zobecňovaly jev mnohem častěji,
když byl vzorek věrohodně nahodilý,
než když byl zjevně zkreslený.
Z toho plyne zábavná predikce.
Dejme tomu, že z bedýnky, kde převládají žluté míčky, vytáhnete jeden modrý.
Asi by se vám to nepovedlo 3x za sebou,
ale jeden modrý míček náhodně vytáhnout můžete.
To je věrohodný vzorek.
A pokud ten nahodilý vzorek píská,
třeba píská všechno, co je v té bedýnce.
Takže i když děti vlastně uvidí méně pískajících míčků
a budou mít méně podnětů k nápodobě
než v té verzi experimentu, kterou jsme viděli,
čekali jsme, že budou míček mačkat častěji.
A to se také potvrdilo.
15měsíční děti si tudíž počínají jako vědci.
Podle toho, zda je, či není daný vzorek nahodilý,
si vytvářejí další předpoklady:
o tom, co píská a co ne;
o tom, co prozkoumat a co nechat být.
Náš druhý experiment se týká kauzálního uvažování.
Opírá se o jistou zapeklitost, kterou všichni známe,
totiž že svět funguje po svém.
Vlastně na tom nic zapeklitého není,
ale jen dokud vše funguje, jak má.
A tomuhle chlapečkovi
něco nefunguje.
Chce zapnout hračku, a ono to nejde. Pustím vám video.
Jsou dvě možnosti:
buď tu hračku ten chlapeček zapíná špatně,
nebo je ta hračka rozbitá.
A my teď dětem poskytneme ždibec statistických dat, která svědčí
buď pro první, nebo druhou možnost.
A budeme sledovat, jak to ovlivní následnou reakci dětí.
A uděláme to následovně.
Hyowon zkusí hračku pustit a povede se jí to.
Potom to zkusím 2x já, ale neúspěšně.
Potom zase Hyowom, které se to povede.
Krásně to ukazuje, jak jsem oproti svým studentům
na štíru s technikou.
Cílem ovšem je, abychom dítěti nepatrně naznačili,
že problém není v hračce, ale v lidech.
Někdo hračku zapnout umí, a někdo ne.
Takže když dítě hračku nezapne, má na výběr.
Má tam maminku,
takže může k zapnutí hračky vyzvat jiného člověka.
Ale taky si může přitáhnout ubrus,
na němž leží druhá hračka, a první hračku vyměnit.
Tak schválně, co udělá.
HG: Dva, tři. Teď! (Hudba.)
LS: Raz, dva, tři, teď!
Zkusím to ještě jednou, Arturku.
Raz, dva, tři, teď!
YG: Arturku, můžu to zkusit ještě já?
Raz, dva, tři, teď! (Hudba.)
No koukni. Vidíš ty hračky? Poznáváš je? Jo?
Teď položím jednu sem
a s touhle si můžeš hrát.
LS: "No jasně," říkáte si, "děti mají rády maminku.
Je jasné, že když hračku nezapnou, tak ji dají mamince."
Důležité ovšem je, co se stane,
když statistická data malinko upravíme.
Dítě opět uvidí, jak hračka střídavě funguje a nefunguje.
Ale vzorek dat teď rozložíme jinak.
Hyowon i já hračku jednou zapneme, a jednou se nám to nepovede.
To už naznačuje, že nezáleží na tom, kdo hračku zapíná. Hračka je rozbitá.
Funguje jenom někdy.
A dítě má opět na výběr.
Může dát hračku mamince, aby ji zapnula místo něj,
nebo si může přitáhnout druhou hračku.
Tak schválně, co udělá.
HG: Dva, tři, teď. (Hudba.)
Tak ještě jednou, jo? Raz, dva, tři, teď!
Hm.
LS: Teď já, Klárko.
Raz, dva, tři, teď!
Hm.
Tak ještě jednou.
Raz, dva, tři, teď! (Hudba.)
HG: Teď dám tuhle hračku sem
a s touhle si můžeš hrát.
(Smích. Potlesk.)
LS: Tady jsou výsledky experimentu.
Na svislé ose vidíte, jak se děti v 1. či 2. případě rozhodovaly.
A vidíte, že na jejich jednání mělo vliv to,
z jaké evidence vycházely.
Děti, kterým nejsou ani dva roky, volí na základě hrstky statistických dat
mezi diametrálně odlišnými strategiemi jednání:
poprosit o pomoc či samostatně prozkoumat.
K podobným závěrům došly v našem oboru doslova stovky
dalších studií.
Souvisí s tím totiž jedna zásadní věc.
Bez dětské schopnosti dedukovat množství závěrů z útržků dat
bychom si nemohli předávat znalosti, jak je pro náš druh typické.
Dětem stačí pár příkladů a pochopí, jak užívat novou pomůcku.
Z pár příkladů pochopí novou kauzální souvislost.
Umí si osvojovat i nová slova, v tomto případě ve znakové řeči.
Na závěr pár poznámek.
Vědy o mozku a kognitivní vědy v posledních letech vyzdvihují
trojici velkých příběhů.
První je příběh o tom, že žijeme v éře mozku.
V neurovědách došlo k převratným objevům:
lokalizace funkčně specifických oblastí mozkové kůry,
zprůhlednění mozku myši,
aktivace neuronů světlem.
Druhým velkým příběhem je,
že žijeme v éře velkých dat a učících se strojů.
Strojové učení může revolučně změnit náš pohled
na vše od sociálních sítí po epidemiologii.
A protože se zabývá i interpretací vizuálních dat
či fungováním jazyka,
možná nám odhalí i něco o tom, jak poznáváme svět.
A poslední velký příběh je,
že je přínosné mozek zkoumat a mít přístup k množství dat.
Bez vnější korekce totiž lidé snadno podléhají klamům,
uvažují zkratkovitě,
mýlí se,
chybují,
jsou předpojatí
a jejich poznatky o světě jsou v mnoha ohledech scestné.
Všechny ty příběhy slýcháme a jsou důležité.
Prozrazují nám spoustu o naší přirozenosti.
Ale dnes jsem tu chtěla vyzdvihnout úplně jiný příběh.
Nemluvila jsem o mozku, ale o lidské mysli.
O tom, jak je lidská mysl jedinečná
a jak výkonně zpracovává informace.
Z nepatrného množství dat,
z pár příkladů,
dokážeme vyvodit a osvojit si
celá kvanta ucelených poznatků.
Vyprávěla jsem vám příběh,
který vede od nejmenších dětí poznávajících svět
až k těm největším úspěchům celé naší kultury.
Naše poznatky o světě tudíž nejsou scestné.
A vězte, že získáváním poznatků z hrstky dat
schopnosti lidské mysli nekončí.
Lidská mysl přichází s novými myšlenkami.
Lidská mysl stojí za vědeckým výzkumem a za objevy.
Lidská mysl stojí za uměním, literaturou, poezií a dramatem.
A lidská mysl se stará o ostatní lidi:
o nejstarší, o nejmenší, o nemocné,
které dokonce uzdravujeme.
V následujících letech zažijeme technický pokrok,
který si ani neumím představit.
Ale počítačů,
které by se svým výkonem
alespoň přiblížily našim dětem,
se já ani vy
patrně nedožijeme.
Pokud investujeme do rozvoje těch nejlepších studentů,
tedy do našich malých i velkých dětí,
ale i do jejich matek a otců,
vychovatelů a učitelů,
pokud na ně vynaložíme tolik peněz
jako na vývoj a design té nejvýkonnější techniky,
už nebudeme o lepších zítřcích jen snít,
ale budeme k nim mířit.
Děkuji vám.
(Potlesk.)
Chris Anderson: Lauro, děkuji. Než se začnu ptát, musím říct,
že mi jde z toho hlava kolem.
Jak někoho něco takového vůbec napadne?
(Smích.)
Viděl jsem to už poněkolikáté a pořád mi to přijde k nevíře.
Je to tedy kompletně ověřené a malé děti jsou prostě geniální?
LS: Musíte vzít v potaz,
že v běžném životě to mají ještě těžší než v těch experimentech.
Když je dítěti rok a půl, tak umí sotva pár slov.
A nejsou to slova jako "míček" nebo "kachnička".
Ale slova jako "není", když něco zmizí,
nebo "bác", když něco spadne.
Takže jejich schopnost učit se prostě musí být ohromná.
Se čtyřletým dítětem už si můžete povídat skoro o čemkoliv.
(Potlesk.)
CA: Jak jste ve své přednášce poukázala,
poslední dobou se hodně mluví o tom,
jak je naše mysl promořená chybami.
Podle behaviorální ekonomie jednáme často iracionálně.
Vy ale naopak zdůrazňujete, že naše mysl je mimořádná
a že vlastně nedoceňujeme, jak je ve skutečnosti geniální.
LS: Mám moc ráda jeden citát od psychologa Solomana Asche:
"Bytostným úkolem psychologie je strhávat z věcí roušku samozřejmosti."
Abychom ve světě mohli fungovat,
zpracováváme denně neskutečné množství dat.
Známe různé objekty a jejich vlastnosti.
Poznáme je třeba i po tmě. Můžeme se procházet po bytě.
Umíme uhodnout, co si jiní lidé myslí. Mluvíme s nimi.
Pohybujeme se prostorem. Máme koncept čísel.
Víme, jak co funguje. Máme morálku.
Všechno to nevědomě zpracováváme, abychom mohli ve světě fungovat.
Je to neuvěřitelný, skoro nepředstavitelný výkon.
CA: Řekl bych, že by s vámi někteří diváci asi nesouhlasili,
že se nedožijeme počítačů, které by uměly totéž co tříleté děti.
Ale asi je bez debat,
že se stroje v každém případě
mají od batolat ještě hodně co učit.
LS: Asi je fakt, že tu jsou i fandové strojového učení.
A já věřím, že není na místě být proti dětem
ani šimpanzům ani technice.
Aspoň ne jen tak ze zásady.
Ale tady jde o zásadní rozdíl, který není jen kvantitativní.
Máme neuvěřitelně výkonné počítače
schopné ohromně důmyslných výpočtů,
často s obrovským množstvím dat.
Ale lidská mysl funguje jinak.
Lidé své znalosti třídí a hierachicky uspořádávají,
což je pro počítač stále výzva.
CA: To byla vydatná porce myšlenek od Laury Schulz. Děkujeme.
LS: Děkuji. (Potlesk.)