1
00:00:00,835 --> 00:00:02,990
Mark Twain hat das,


2
00:00:02,990 --> 00:00:06,240
was ich als grundsätzliches Problem 
der Kognitionswissenschaft sehe,

3
00:00:06,240 --> 00:00:08,390
in einem einzigen Satz zusammengefasst.

4
00:00:08,410 --> 00:00:11,492
Er sagte: "Wissenschaft hat
etwas Faszinierendes an sich.

5
00:00:11,492 --> 00:00:14,720
So eine geringe Investition in Fakten

6
00:00:14,720 --> 00:00:17,924
liefert einen so reichen Ertrag
an Voraussagen."

7
00:00:17,924 --> 00:00:20,199
(Gelächter)

8
00:00:20,199 --> 00:00:22,803
Twain meinte das als Scherz,
aber er hat Recht.

9
00:00:22,803 --> 00:00:25,679
Wissenschaft hat etwas 
Faszinierendes an sich.

10
00:00:25,679 --> 00:00:30,910
Von ein paar Knochen schließen wir 
auf die Existenz von Dinosauriern,

11
00:00:30,910 --> 00:00:35,471
von Spektrallinien auf
die Komposition von Nebelflecken.

12
00:00:35,471 --> 00:00:40,779
Von Fruchtfliegen schließen wir
auf die Mechanismen der Erblehre

13
00:00:41,352 --> 00:00:45,601
und von rekonstruierten Bildern
auf den Blutfluss im Gehirn,

14
00:00:45,601 --> 00:00:50,309
oder wie ich, vom
Verhalten kleiner Kinder

15
00:00:50,309 --> 00:00:55,718
auf grundsätzliche Vorgänge
der menschlichen Wahrnehmung.

16
00:00:55,726 --> 00:01:00,475
Im Labor am Fachbereich für Neuro-
und Kognitionswissenschaften am MIT

17
00:01:00,475 --> 00:01:04,129
habe ich die letzten 10 Jahre versucht, 
das Geheimnis zu verstehen,

18
00:01:04,129 --> 00:01:08,656
wie Kinder aus so wenig Informationen
so viel und so schnell lernen können.

19
00:01:08,666 --> 00:01:15,164
Denn das Faszinierende an der Wissenschaft
ist auch das Faszinierende an Kindern,

20
00:01:15,173 --> 00:01:18,074
nämlich, um Mark Twain zu paraphrasieren:

21
00:01:18,074 --> 00:01:22,404
ihre Fähigkeit, aus spärlichen
und undeutlichen Daten

22
00:01:22,404 --> 00:01:28,345
schnell und genau 
abstrakte Schlüsse zu ziehen.

23
00:01:28,355 --> 00:01:30,863
Ich werde Ihnen heute nur 
zwei Beispiele vorstellen.

24
00:01:30,863 --> 00:01:33,150
Das eine ist ein Problem 
der Verallgemeinerung,

25
00:01:33,150 --> 00:01:35,890
und das andere ist ein Problem 
kausaler Begründungen.

26
00:01:35,890 --> 00:01:38,515
Obwohl ich über meine
Laborarbeit sprechen werde,

27
00:01:38,515 --> 00:01:42,135
ist diese Arbeit von einem ganzen Gebiet
inspiriert und diesem verpflichtet.

28
00:01:42,135 --> 00:01:47,298
Ich bin meinen Mentoren, Kollegen und 
Mitarbeitern auf der ganzen Welt dankbar.

29
00:01:47,308 --> 00:01:50,682
Fangen wir mit dem Problem
der Verallgemeinerung an.

30
00:01:50,682 --> 00:01:54,785
In der Wissenschaft ist es üblich,
Stichproben zu verallgemeinern.

31
00:01:54,785 --> 00:01:57,339
Wir befragen einen kleinen Teil 
der Wählerschaft

32
00:01:57,339 --> 00:02:00,230
und sagen das Ergebnis
nationaler Wahlen voraus.

33
00:02:00,240 --> 00:02:04,165
Wir sehen, wie wenige Patienten auf eine 
Behandlung in einer Studie reagieren

34
00:02:04,165 --> 00:02:07,230
und bringen Medikamente auf den Markt.

35
00:02:07,230 --> 00:02:08,595
Aber das funktioniert nur,

36
00:02:08,595 --> 00:02:12,065
wenn Stichproben willkürlich aus
der Grundgesamtheit gezogen wurden.

37
00:02:12,065 --> 00:02:15,270
Wenn Stichproben auf eine Art 
absichtlich ausgewählt wurden,

38
00:02:15,270 --> 00:02:17,562
indem z. B. nur städtische Wähler

39
00:02:17,562 --> 00:02:20,790
oder in klinischen Versuchen für 
die Behandlung von Herzkrankheiten

40
00:02:20,790 --> 00:02:22,671
nur Männer untersucht wurden,

41
00:02:22,671 --> 00:02:26,479
kann man die Ergebnisse 
nicht verallgemeinern.

42
00:02:26,479 --> 00:02:30,060
Wissenschaftler prüfen also genau,
ob Stichproben zufällig gewählt wurden.

43
00:02:30,060 --> 00:02:32,595
Aber was hat das mit Babys zu tun?

44
00:02:32,595 --> 00:02:37,206
Babys müssen die ganze Zeit 
aus kleinen Stichproben verallgemeinern.

45
00:02:37,206 --> 00:02:40,364
Sie sehen ein paar Gummienten
und lernen, dass sie schwimmen,

46
00:02:40,364 --> 00:02:43,939
oder ein paar Bälle und lernen, 
dass sie hüpfen.

47
00:02:43,939 --> 00:02:46,890
Dann entwickeln sie Erwartungen 
über Enten und Bälle,

48
00:02:46,890 --> 00:02:51,476
die sie für den Rest ihres Lebens
auf Gummienten und -bälle ausweiten.

49
00:02:51,485 --> 00:02:55,224
Diese Verallgemeinerungen, 
die Babys bei Enten und Bällen anwenden,

50
00:02:55,224 --> 00:02:57,313
müssen sie bei fast allem anwenden:

51
00:02:57,313 --> 00:03:02,190
bei Schuhen, Schiffen,
Siegellack, Käfigen und Königen.

52
00:03:02,200 --> 00:03:05,161
Kümmern sich Babys, ob der
kleine Beweis, den sie sehen,

53
00:03:05,161 --> 00:03:09,763
ein plausibler Repräsentant
einer größeren Population ist?

54
00:03:09,763 --> 00:03:11,663
Finden wir es heraus.

55
00:03:11,663 --> 00:03:15,846
Ich werde Ihnen zwei Videos zeigen,
eins für jede Bedingung eines Experiments,

56
00:03:15,848 --> 00:03:20,446
und weil Sie nur zwei Videos sehen werden,
sehen Sie auch nur zwei Babys,

57
00:03:20,446 --> 00:03:24,369
und zwei Babys unterscheiden 
sich in unzähligen Dingen.

58
00:03:24,369 --> 00:03:27,420
Aber diese Babys hier sollen
für Gruppen von Babys stehen,

59
00:03:27,420 --> 00:03:29,505
und die Unterschiede, 
die Sie sehen werden,

60
00:03:29,505 --> 00:03:31,815
stehen für durchschnittliche 
Gruppenunterschiede

61
00:03:31,815 --> 00:03:35,180
von Babys gegenüber Bedingungen.

62
00:03:35,180 --> 00:03:37,743
In jedem Video werden Sie ein Baby sehen,

63
00:03:37,743 --> 00:03:41,203
das genau das tut,
was Sie erwarten würden,

64
00:03:41,203 --> 00:03:46,100
und wir können die Babys kaum
faszinierender machen als sie schon sind.

65
00:03:46,100 --> 00:03:48,110
Für mich ist das Faszinierende,

66
00:03:48,110 --> 00:03:50,189
und das worauf Sie achten sollten,

67
00:03:50,189 --> 00:03:53,300
der Unterschied zwischen 
den beiden Bedingungen,

68
00:03:53,300 --> 00:03:56,829
denn der einzige Unterschied
zwischen den beiden Videos

69
00:03:56,829 --> 00:04:01,425
ist der statistische Beweis, 
den die Babys beobachten werden.

70
00:04:01,425 --> 00:04:04,608
Wir werden den Babys eine Box mit 
blauen und gelben Bällen zeigen,

71
00:04:04,608 --> 00:04:09,228
und meine damalige Masterstudentin,
jetzt Kollegin in Stanford, Hyowon Gweon,

72
00:04:09,228 --> 00:04:12,305
wird nacheinander drei blaue Bälle 
aus der Box nehmen,

73
00:04:12,305 --> 00:04:15,428
und sie dann drücken

74
00:04:15,428 --> 00:04:17,541
und die Bälle werden quietschen.

75
00:04:17,541 --> 00:04:20,434
Für die Babys ist das wie ein TED-Vortrag.

76
00:04:20,434 --> 00:04:22,208
Etwas Besseres gibt es nicht.

77
00:04:22,208 --> 00:04:24,229
(Gelächter)

78
00:04:26,828 --> 00:04:30,767
Aber das Entscheidende ist, dass es sehr
einfach ist, nacheinander drei blaue Bälle

79
00:04:30,767 --> 00:04:33,372
aus einer Box mit mehrheitlich
blauen Bällen zu ziehen.

80
00:04:33,372 --> 00:04:35,642
Sie könnten das mit
geschlossenen Augen machen.

81
00:04:35,642 --> 00:04:38,758
Das ist also eine willkürliche 
Stichprobe einer Grundgesamtheit.

82
00:04:38,758 --> 00:04:42,600
Fassen Sie willkürlich in eine Box
und ziehen Dinge heraus, die quietschen,

83
00:04:42,600 --> 00:04:44,909
dann könnte alles quietschen,
was in der Box ist.

84
00:04:44,909 --> 00:04:48,539
Also würden Babys vielleicht erwarten,
dass auch die gelben Bälle quietschen.

85
00:04:48,539 --> 00:04:51,218
Die gelben Bälle haben 
an einem Ende lustige Stiele,

86
00:04:51,218 --> 00:04:55,335
sodass Babys auch mit ihnen
trommeln oder schlagen könnten.

87
00:04:55,335 --> 00:04:57,841
Aber schauen wir mal, was das Baby macht.

88
00:05:00,561 --> 00:05:04,531
(Video) Hyowon Gweon: Siehst du das?
(Der Ball quietscht)

89
00:05:04,531 --> 00:05:08,046
Hast du das gesehen?
(Der Ball quietscht.)

90
00:05:08,046 --> 00:05:09,452
Cool.

91
00:05:12,712 --> 00:05:14,656
Siehst du den hier?

92
00:05:14,656 --> 00:05:16,537
(Der Ball quietscht.)

93
00:05:16,537 --> 00:05:18,090
Wow.

94
00:05:21,854 --> 00:05:23,967
Laura Schulz: Das meinte ich. (Lacht)

95
00:05:23,967 --> 00:05:27,998
(Video) HG: Siehst du das?
(Der Ball quietscht.)

96
00:05:27,998 --> 00:05:33,087
Hey Clara, der hier ist für dich.
Damit kannst du spielen.

97
00:05:37,577 --> 00:05:40,409
(Gelächter)

98
00:05:44,229 --> 00:05:47,214
Laura Schulz: Das ist deutlich, oder?

99
00:05:47,214 --> 00:05:50,113
Es ist super, dass Babys 
Eigenschaften blauer Bälle

100
00:05:50,113 --> 00:05:51,641
auf gelbe Bälle übertragen,

101
00:05:51,641 --> 00:05:54,737
und beeindruckend, dass sie 
davon lernen, uns nachzuahmen.

102
00:05:54,737 --> 00:05:58,406
Dies wissen wir aber schon seit langem.

103
00:05:58,406 --> 00:06:00,217
Die wirklich interessante Frage ist,

104
00:06:00,217 --> 00:06:03,069
was passiert, wenn wir Babys 
genau dasselbe zeigen

105
00:06:03,069 --> 00:06:06,680
und es auch genau dasselbe ist,
da wir ein Geheimfach haben,

106
00:06:06,680 --> 00:06:09,170
aus dem wir die Bälle 
tatsächlich herausnehmen.

107
00:06:09,170 --> 00:06:12,618
Dieses Mal ändern wir nur 
die Grundgesamtheit,

108
00:06:12,618 --> 00:06:15,170
aus dem der Beweis stammt.

109
00:06:15,170 --> 00:06:18,723
Dieses Mal werden wir den Babys 
drei blaue Bälle zeigen,

110
00:06:18,723 --> 00:06:22,107
die aus einer Box mit mehrheitlich
gelben Bällen gezogen werden.

111
00:06:22,107 --> 00:06:23,449
Raten Sie mal, was passiert?

112
00:06:23,449 --> 00:06:26,639
Sie werden höchstwahrscheinlich 
keine 3 blauen Bälle hintereinander

113
00:06:26,639 --> 00:06:29,003
aus einer Box mit
überwiegend gelben ziehen.

114
00:06:29,003 --> 00:06:32,500
Das wäre also keine zufällige Stichprobe.

115
00:06:32,500 --> 00:06:37,623
Diese Stichprobe würde unterstellen, dass 
Hyowon absichtlich blaue Bälle zieht.

116
00:06:37,623 --> 00:06:40,856
Vielleicht sind die blauen Bälle
ja etwas Besonderes.

117
00:06:40,856 --> 00:06:43,822
Vielleicht quietschen
nur die blauen Bälle.

118
00:06:43,822 --> 00:06:45,717
Schauen wir uns an, was das Baby macht.

119
00:06:45,717 --> 00:06:50,851
(Video) HG: Siehst du das?
(Der Ball quietscht.)

120
00:06:50,851 --> 00:06:53,496
Siehst du das Spielzeug?
(Der Ball quietscht.)

121
00:06:53,496 --> 00:06:58,976
Oh, das war cool. Siehst du?
(Der Ball quietscht.)

122
00:06:58,976 --> 00:07:02,870
Der hier ist für dich zum Spielen.
Damit kannst du spielen.

123
00:07:06,074 --> 00:07:10,281
(Gejammer) (Gelächter)

124
00:07:14,961 --> 00:07:17,649
LS: Sie haben gerade zwei
15-Monate alte Babys

125
00:07:17,649 --> 00:07:19,601
völlig unterschiedliche Dinge tun sehen,

126
00:07:19,601 --> 00:07:23,280
und das nur, weil die Wahrscheinlichkeit 
der Stichprobe unterschiedlich war.

127
00:07:23,280 --> 00:07:26,111
Hier die Ergebnisse des Experiments.

128
00:07:26,111 --> 00:07:29,025
Auf der vertikalen Achse sehen Sie
den Prozentsatz der Babys,

129
00:07:29,025 --> 00:07:31,315
die den Ball in jedem Fall gedrückt haben,

130
00:07:31,315 --> 00:07:33,745
und wie Sie sehen werden, 
ist es wahrscheinlicher,

131
00:07:33,745 --> 00:07:35,900
dass sie die Stichprobe verallgemeinern,

132
00:07:35,900 --> 00:07:38,815
wenn es ein plausibler Repräsentant
der Grundgesamtheit ist,

133
00:07:38,815 --> 00:07:41,793
als wenn die Stichprobe absichtlich
ausgewählt wurde.

134
00:07:41,793 --> 00:07:43,808
Das führt zu einer lustigen Vorhersage:

135
00:07:43,808 --> 00:07:48,916
Angenommen, Sie ziehen nur einen blauen 
Ball aus der mehrheitlich gelben Box.

136
00:07:48,916 --> 00:07:52,925
Sie würden wahrscheinlich nicht zufällig
hintereinander 3 blaue Bälle ziehen,

137
00:07:52,925 --> 00:07:55,910
aber Sie könnten zufällig nur einen
blauen Ball herausziehen.

138
00:07:55,910 --> 00:07:57,670
Das wäre keine unmögliche Stichprobe.

139
00:07:57,670 --> 00:07:59,484
Wenn Sie zufällig in eine Box greifen

140
00:07:59,484 --> 00:08:03,881
und etwas herausziehen, das quietscht,
dann quietscht vielleicht alles darin.

141
00:08:03,881 --> 00:08:08,320
Selbst wenn Babys weniger Beweise
für das Quietschen sehen

142
00:08:08,320 --> 00:08:12,002
und sie weniger Aktionen zur Nachahmung
in dieser Ein-Ball-Bedingung haben,

143
00:08:12,002 --> 00:08:14,415
als in der Bedingung,
die Sie gerade gesehen haben,

144
00:08:14,415 --> 00:08:17,797
vermuteten wir, dass Babys 
mehr Bälle drücken würden

145
00:08:17,797 --> 00:08:20,691
und das ist genau das,
was wir herausfanden.

146
00:08:20,691 --> 00:08:25,102
Also zählt für 15-Monate alte Babys, 
genauso wie für Wissenschaftler,

147
00:08:25,102 --> 00:08:28,190
ob eine Stichprobe zufällig 
gezogen wurde oder nicht,

148
00:08:28,190 --> 00:08:31,737
und sie nutzen dieses Wissen, um 
Vermutungen über die Welt anzustellen:

149
00:08:31,737 --> 00:08:33,879
was quietscht und was nicht,

150
00:08:33,879 --> 00:08:38,404
was man entdecken und
was man ignorieren kann.

151
00:08:38,404 --> 00:08:40,580
Sehen wir uns ein weiteres Beispiel an,

152
00:08:40,580 --> 00:08:43,180
dieses Mal ein Problem
des kausalen Denkens.

153
00:08:43,180 --> 00:08:45,689
Es beginnt mit dem Problem
widersprüchlicher Beweise,

154
00:08:45,689 --> 00:08:47,291
das jeder hat,

155
00:08:47,291 --> 00:08:49,911
was der Grund dafür ist, 
dass wir Teil der Welt sind.

156
00:08:49,911 --> 00:08:53,617
Es mag für Sie nicht wie ein Problem 
aussehen, aber wie die meisten Probleme

157
00:08:53,617 --> 00:08:56,224
ist es nur dann ein Problem,
wenn Dinge schief gehen.

158
00:08:56,224 --> 00:08:57,755
Nehmen wir z. B. dieses Baby.

159
00:08:57,755 --> 00:08:59,290
Für ihn gehen die Dinge schief.

160
00:08:59,290 --> 00:09:02,241
Er möchte dieses Spielzeug 
in Gang setzen und es geht nicht.

161
00:09:02,241 --> 00:09:05,120
Ich zeige Ihnen einen kurzes Video.

162
00:09:09,340 --> 00:09:11,260
Grob gesagt, gibt es zwei Möglichkeiten:

163
00:09:11,260 --> 00:09:13,894
Entweder er macht etwas falsch

164
00:09:13,894 --> 00:09:18,110
oder das Spielzeug ist kaputt.

165
00:09:18,110 --> 00:09:20,221
Im nächsten Experiment

166
00:09:20,221 --> 00:09:23,518
geben wir den Babys
nur wenige statistische Daten,

167
00:09:23,518 --> 00:09:26,210
um die eine Hypothese gegenüber 
der anderen vorzuziehen,

168
00:09:26,210 --> 00:09:31,375
um zu sehen, ob die Babys das nutzen,
um andere Entscheidungen zu treffen.

169
00:09:31,389 --> 00:09:33,461
Und so läuft es ab:

170
00:09:34,091 --> 00:09:36,691
Hyowon wird versuchen,
das Spielzeug in Gang zu setzen

171
00:09:36,691 --> 00:09:37,841
und wird Erfolg haben.

172
00:09:37,841 --> 00:09:40,571
Ich werde es versuchen und 
beide Male keinen Erfolg haben

173
00:09:40,571 --> 00:09:43,823
und dann wird Hyowon es erneut versuchen
und wieder Erfolg haben.

174
00:09:43,823 --> 00:09:46,705
Das fasst die Beziehung 
zu meinen Masterstudenten

175
00:09:46,705 --> 00:09:50,060
in der Technik allgemein zusammen.

176
00:09:50,060 --> 00:09:53,442
Aber das Wichtige hier ist, dass es
einen kleinen Beweis dafür erbringt,

177
00:09:53,442 --> 00:09:57,160
dass das Problem nicht mit dem Spielzeug,
sondern mit der Person zusammenhängt.

178
00:09:57,160 --> 00:10:01,210
Einige Leute können das Spielzeug 
in Gang setzen, andere eben nicht.

179
00:10:01,219 --> 00:10:04,212
Bekommt das Baby das Spielzeug,
wird es die Wahl haben.

180
00:10:04,212 --> 00:10:06,400
Seine Mutter ist in der Nähe,

181
00:10:06,400 --> 00:10:09,715
also könnte er das Spielzeug
an eine andere Person weitergeben,

182
00:10:09,715 --> 00:10:12,873
aber es wird noch ein anderes
Spielzeug auf dem Tuch geben,

183
00:10:12,873 --> 00:10:16,425
und er kann das Tuch zu sich ziehen
und das Spielzeug tauschen.

184
00:10:16,425 --> 00:10:18,515
Schauen wir, was das Baby macht.

185
00:10:18,515 --> 00:10:22,698
(Video) HG: Zwei, drei. Los!
(Musik)

186
00:10:22,698 --> 00:10:27,379
LS: Eins, zwei, drei, los!

187
00:10:27,379 --> 00:10:33,671
Arthur, ich versuche es noch einmal.
Eins, zwei, drei, los!

188
00:10:33,677 --> 00:10:36,277
YG: Arthur, lass es mich nochmal 
versuchen, ja?

189
00:10:36,277 --> 00:10:41,567
Eins, zwei, drei, los!
(Musik)


190
00:10:41,583 --> 00:10:43,686
Schau. Erinnerst du dich 
an die Spielsachen?

191
00:10:43,686 --> 00:10:46,730
Siehst du sie? Ich lege das eine hierüber

192
00:10:46,730 --> 00:10:48,492
und das andere gebe ich dir.

193
00:10:48,492 --> 00:10:50,497
Damit kannst du spielen.

194
00:11:11,213 --> 00:11:15,950
LS: Okay, Laura, aber natürlich
lieben Babys ihre Mütter.

195
00:11:15,950 --> 00:11:18,412
Natürlich geben Babys
ihren Müttern das Spielzeug,

196
00:11:18,412 --> 00:11:20,802
wenn sie es selbst 
nicht in Gang setzen können.

197
00:11:20,802 --> 00:11:23,755
Also ist die wichtige Frage, 
was passieren wird,

198
00:11:23,755 --> 00:11:26,909
wenn wir die statistischen Daten 
wieder leicht ändern.

199
00:11:26,909 --> 00:11:30,996
Jetzt sehen die Babys, dass das Spielzeug 
funktioniert und auch versagt,

200
00:11:30,996 --> 00:11:33,411
aber wir ändern die Beweisverteilung.


201
00:11:33,411 --> 00:11:37,822
Dieses Mal wird Hyowon einmal Erfolg haben
und einmal versagen, genauso wie ich.

202
00:11:37,822 --> 00:11:43,459
Das lässt vermuten, dass es egal ist,
wer es versucht, denn es ist kaputt.

203
00:11:43,459 --> 00:11:45,345
Es funktioniert nicht jedes Mal.

204
00:11:45,345 --> 00:11:47,310
Wieder wird das Baby die Wahl haben.

205
00:11:47,310 --> 00:11:50,706
Ihre Mutter sitzt neben ihr,
also kann sie die Person wechseln,

206
00:11:50,706 --> 00:11:53,910
und es wird auch ein weiteres Spielzeug 
am Ende des Tuchs geben.

207
00:11:53,910 --> 00:11:55,288
Schauen wir, was sie tut.

208
00:11:55,288 --> 00:11:59,636
(Video) HG: Zwei, drei, los!
(Musik)

209
00:11:59,636 --> 00:12:05,490
Lass es mich nochmal versuchen.
Eins, zwei drei, los!

210
00:12:05,490 --> 00:12:07,967
Hmm.

211
00:12:07,967 --> 00:12:10,432
LS: Lass es mich versuchen, Clara.

212
00:12:10,432 --> 00:12:15,297
Eins, zwei, drei, los!

213
00:12:15,297 --> 00:12:17,200
Hmm, lass es mich nochmal versuchen.

214
00:12:17,200 --> 00:12:23,070
Eins, zwei, drei, los!
(Musik)

215
00:12:23,070 --> 00:12:25,242
HG: Ich lege dieses hier dorthin

216
00:12:25,242 --> 00:12:27,243
und gebe dir das hier.

217
00:12:27,243 --> 00:12:29,270
Damit kannst du spielen.

218
00:12:47,440 --> 00:12:52,983
(Gelächter) (Applaus)

219
00:12:52,993 --> 00:12:55,385
LS: Hier die Ergebnisse des Experiments.

220
00:12:55,385 --> 00:12:58,200
Auf der vertikalen Achse
sehen Sie die Verteilung der Wahl,

221
00:12:58,200 --> 00:13:00,787
die die Kinder in jeder Bedingung
getroffen haben.

222
00:13:00,787 --> 00:13:04,988
Sie sehen, dass die Verteilung
der Wahl, die die Kinder treffen,

223
00:13:04,988 --> 00:13:07,775
vom Beweis abhängt, den die Kinder sehen.

224
00:13:07,775 --> 00:13:09,902
Also können Babys
in ihrem zweiten Lebensjahr

225
00:13:09,902 --> 00:13:12,209
das bisschen an 
statistischen Daten nutzen,

226
00:13:12,209 --> 00:13:15,576
um zwischen zwei völlig verschiedenen
Strategien zu wählen,

227
00:13:15,576 --> 00:13:17,547
wie man sich in der Welt verhalten kann:

228
00:13:17,547 --> 00:13:21,710
nach Hilfe fragen und selbst entdecken.

229
00:13:21,710 --> 00:13:24,574
Ich habe Ihnen gerade zwei
von hunderten Laborexperimenten

230
00:13:24,574 --> 00:13:28,825
in diesem Bereich gezeigt, 
die Ähnliches aussagen,

231
00:13:28,825 --> 00:13:31,217
denn der wirklich entscheidende Punkt ist,

232
00:13:31,217 --> 00:13:33,325
dass die Fähigkeit der Kinder,

233
00:13:33,325 --> 00:13:36,325
aus wenigen Daten zahlreiche
Schlussfolgerungen zu ziehen,

234
00:13:36,325 --> 00:13:41,666
zu unserem kulturtypischen Lernen gehört.

235
00:13:41,666 --> 00:13:46,263
Kinder lernen über neue Werkzeuge
aus wenigen Beispielen.

236
00:13:46,263 --> 00:13:51,940
Sie lernen neue kausale Zusammenhänge
aus wenigen Beispielen.

237
00:13:51,940 --> 00:13:56,799
Sie lernen sogar neue Wörter, in diesem
Fall amerikanische Zeichensprache.

238
00:13:56,799 --> 00:14:00,050
Ich möchte mit 2 Bemerkungen abschließen.

239
00:14:00,050 --> 00:14:03,738
Wenn Sie meine Welt, den Bereich
der Neuro- und Kognitionswissenschaft

240
00:14:03,738 --> 00:14:05,665
über die letzten Jahre verfolgt hätten,

241
00:14:05,665 --> 00:14:08,210
wären Ihnen drei 
besondere Erkenntnisse aufgefallen.

242
00:14:08,210 --> 00:14:11,516
Die erste ist, dass jetzt
die Ära des Gehirns ist.

243
00:14:11,516 --> 00:14:15,185
Tatsächlich gab es atemberaubende 
Entdeckungen in den Neurowissenschaften:

244
00:14:15,185 --> 00:14:18,621
die Lokalisierung funktionsspezifischer
Regionen des Kortex,

245
00:14:18,621 --> 00:14:21,222
das Transparentmachen eines Mäusegehirns

246
00:14:21,222 --> 00:14:24,998
und die Aktivierung 
von Neuronen mit Licht.

247
00:14:24,998 --> 00:14:26,994
Eine zweite große Erkenntnis ist,

248
00:14:26,994 --> 00:14:31,098
dass jetzt die Ära der "Big Data" 
und des maschinellen Lernens ist,

249
00:14:31,098 --> 00:14:34,909
und maschinelles Lernen verspricht unser
Verstehen von allem zu revolutionieren,

250
00:14:34,909 --> 00:14:38,906
seien es soziale Netzwerke 
oder Epidemiologie.

251
00:14:38,906 --> 00:14:41,719
Vielleicht können wir damit
Probleme wie Szenenverständnis

252
00:14:41,719 --> 00:14:43,862
oder natürliche
Sprachverarbeitung angehen,

253
00:14:43,862 --> 00:14:47,656
sodass wir etwas über
die menschliche Wahrnehmung lernen.

254
00:14:47,656 --> 00:14:50,983
Die letzte große Erkenntnis, von der Sie
gehört haben könnten, besagt,

255
00:14:50,983 --> 00:14:54,030
dass es gut ist, dass wir so viel über 
das Gehirn herausfinden

256
00:14:54,030 --> 00:14:55,507
und so viele Daten haben.

257
00:14:55,507 --> 00:14:59,564
Sind wir nämlich uns selbst
überlassen, sind wir fehlbar.

258
00:14:59,564 --> 00:15:04,785
Wir nehmen Abkürzungen,
wir irren, wir machen Fehler,

259
00:15:04,785 --> 00:15:11,716
wir haben Vorurteile und
verstehen die Welt oft falsch.

260
00:15:12,865 --> 00:15:15,792
Ich glaube, dass sind alles 
wichtige Erkenntnisse,

261
00:15:15,792 --> 00:15:19,577
und sie sagen uns viel darüber, 
was es heißt, Mensch zu sein,

262
00:15:19,577 --> 00:15:23,966
aber ich möchte Sie daran erinnern, 
dass ich Ihnen etwas anderes erzählt habe:

263
00:15:23,966 --> 00:15:27,793
die Erkenntnis über 
den Verstand und nicht das Gehirn,

264
00:15:27,813 --> 00:15:30,069
und im Besonderen ist es die Erkenntnis

265
00:15:30,069 --> 00:15:31,749
über die Arten von Berechnungen,

266
00:15:31,749 --> 00:15:34,389
die nur der menschliche Verstand
durchführen kann,

267
00:15:34,389 --> 00:15:37,513
die strukturiertes Wissen
und die Fähigkeit zu lernen beinhalten,

268
00:15:37,513 --> 00:15:41,681
sei es von wenigen Daten oder Beispielen.

269
00:15:44,301 --> 00:15:47,070
Grundsätzlich ist es
die Erkenntnis darüber,

270
00:15:47,070 --> 00:15:50,240
wie wir als kleine Kinder
damit anfangen und weitermachen,

271
00:15:50,240 --> 00:15:54,683
bis zu den großen Errungenschaften
unserer Kultur,

272
00:15:56,623 --> 00:15:59,290
bis wir die Welt richtig verstehen.

273
00:16:02,230 --> 00:16:06,310
Der menschliche Verstand lernt nicht 
nur aus kleinen Datenmengen.

274
00:16:06,310 --> 00:16:08,826
Der menschliche Verstand
entwickelt neue Ideen.

275
00:16:08,826 --> 00:16:11,787
Er erzeugt Forschung und Entdeckungen,

276
00:16:11,787 --> 00:16:17,060
sowie Kunst, Literatur,
Dichtung und Theater.

277
00:16:17,070 --> 00:16:20,830
Der menschliche Verstand
kümmert sich um andere Menschen:

278
00:16:20,830 --> 00:16:24,517
die alten, jungen oder kranken Menschen.

279
00:16:24,517 --> 00:16:27,554
Wir heilen sie sogar.

280
00:16:27,564 --> 00:16:31,077
In den kommenden Jahren werden wir
technologische Innovationen sehen,

281
00:16:31,077 --> 00:16:34,464
die weit über das hinaus gehen, 
was man sich überhaupt vorstellen kann,

282
00:16:34,464 --> 00:16:36,614
aber es wird sehr unwahrscheinlich sein,


283
00:16:36,614 --> 00:16:42,323
dass wir noch in meinem Leben
oder Ihrem etwas sehen werden,

284
00:16:42,323 --> 00:16:46,621
dass dem Urteilsvermögen eines 
menschlichen Kindes nahe kommt.

285
00:16:46,621 --> 00:16:51,668
Wenn wir in diese mächtigen Lerner
und ihre Entwicklung investieren,

286
00:16:51,668 --> 00:16:58,985
in Babys, Kinder, Mütter, Väter,
Erzieher und Lehrer,

287
00:16:59,110 --> 00:17:03,280
genauso wie wir in die mächtigen
und eleganten Formen

288
00:17:03,280 --> 00:17:06,500
der Technologie, Ingenieurskunst
und Design investieren,

289
00:17:06,500 --> 00:17:09,437
werden wir nicht nur 
von einer besseren Zukunft träumen,

290
00:17:09,437 --> 00:17:11,564
wir werden sie tatsächlich planen.

291
00:17:11,564 --> 00:17:13,059
Vielen Dank.

292
00:17:13,059 --> 00:17:15,340
(Applaus)

293
00:17:17,820 --> 00:17:22,236
Chris Anderson: Laura, danke.
Ich hätte eine Frage.

294
00:17:22,236 --> 00:17:24,595
Erst einmal: Ihre Forschung ist Wahnsinn.

295
00:17:24,595 --> 00:17:29,170
Wer würde ein derartiges
Experiment zusammenstellen? (Gelächter)

296
00:17:29,170 --> 00:17:31,030
Ich habe das schon ein paar Mal gesehen

297
00:17:31,030 --> 00:17:34,352
und ich kann es immer noch nicht glauben, 
dass das wirklich passiert.

298
00:17:34,352 --> 00:17:37,840
Aber andere Leute haben ähnliche 
Experimente erfolgreich durchgeführt.

299
00:17:37,840 --> 00:17:39,333
Die Babys sind einfach genial.

300
00:17:39,333 --> 00:17:42,270
LS: Sie sehen sehr beeindruckend
in unseren Experimenten aus,

301
00:17:42,270 --> 00:17:44,932
aber bedenken wir, wie sie
im wirklichen Leben aussehen.

302
00:17:44,932 --> 00:17:45,912
Es beginnt als Baby.

303
00:17:45,912 --> 00:17:47,579
Achtzehn Monate später spricht es

304
00:17:47,579 --> 00:17:50,530
und seine ersten Worte sind nicht nur 
Dinge wie Ball und Ente,

305
00:17:50,530 --> 00:17:53,821
sondern etwas wie "alles weg", 
das sich auf das Verschwinden bezieht,

306
00:17:53,821 --> 00:17:56,544
oder "oh-oh", das sich auf 
ungewollte Handlungen bezieht.

307
00:17:56,544 --> 00:17:58,326
Das Baby muss so leistungsstark sein.

308
00:17:58,326 --> 00:18:01,581
Es muss leistungsstärker als alles
andere sein, das ich gezeigt habe.

309
00:18:01,581 --> 00:18:02,975
Sie begreifen die ganze Welt.

310
00:18:02,975 --> 00:18:05,849
Ein 4-jähriges Kind kann zu Ihnen
über fast alles sprechen.

311
00:18:05,849 --> 00:18:07,030
(Applaus)

312
00:18:07,030 --> 00:18:10,444
CA: Wenn ich Sie richtig verstehe,
machen Sie die andere Kernaussage,

313
00:18:10,444 --> 00:18:12,688
dass nach all den Jahren
der Gespräche darüber,

314
00:18:12,688 --> 00:18:14,890
wie sonderbar und fehlbar
unser Verstand ist,

315
00:18:14,890 --> 00:18:18,387
die Verhaltensökonomie und all
die Theorien dahinter besagen,

316
00:18:18,387 --> 00:18:20,640
dass wir nicht rational handeln.

317
00:18:20,640 --> 00:18:23,636
Aber eigentlich sagen Sie,
dass wir erkennen sollen,

318
00:18:23,636 --> 00:18:28,710
wie außergewöhnlich und genial wir sind,
was nicht ausreichend gewürdigt wird.

319
00:18:28,710 --> 00:18:31,350
LS: Eines meiner Lieblingszitate 
in der Psychologie ist

320
00:18:31,350 --> 00:18:33,230
von dem Sozialpsychologen Salomon Asch.

321
00:18:33,230 --> 00:18:36,017
Er sagte: "Die Grundaufgabe
der Psychologie ist,

322
00:18:36,017 --> 00:18:39,193
den Schleier der Selbstverständlichkeit 
von den Dingen zu nehmen."

323
00:18:39,193 --> 00:18:41,874
Es gibt Größenordnungen
von Entscheidungen,

324
00:18:41,874 --> 00:18:44,891
die man täglich trifft, 
die die Welt richtig erfassen.

325
00:18:44,891 --> 00:18:47,173
Wir erkennen Gegenstände
und ihre Eigenschaften,

326
00:18:47,173 --> 00:18:49,512
auch wenn sie verdeckt 
oder im Dunkeln sind.

327
00:18:49,512 --> 00:18:51,080
Wir können durch Räume laufen

328
00:18:51,080 --> 00:18:53,752
und herausfinden, was andere
denken und mit ihnen reden.

329
00:18:53,752 --> 00:18:56,462
Wir können ins All fliegen, kennen Zahlen,

330
00:18:56,462 --> 00:18:59,354
kausale Zusammenhänge
und haben moralisches Urteilsvermögen.

331
00:18:59,354 --> 00:19:02,330
Wir tun das ohne Mühe,
deshalb sehen wir es nicht,

332
00:19:02,330 --> 00:19:03,922
aber so sehen wir die Welt.

333
00:19:03,922 --> 00:19:06,990
Es ist eine bemerkenswerte
und schwer nachvollziehbare Leistung.

334
00:19:06,990 --> 00:19:09,268
CA: Einige Leute im Publikum 
denken vermutlich,

335
00:19:09,268 --> 00:19:11,696
dass die Technik sich
sehr schnell verbessern wird,

336
00:19:11,696 --> 00:19:13,814
was Ihre Behauptung
in Frage stellen könnte,

337
00:19:13,814 --> 00:19:17,892
dass ein Computer niemals das tun wird,
was ein 3-jähriges Kind tun kann.

338
00:19:17,892 --> 00:19:19,810
Aber in jedem Fall ist klar,

339
00:19:19,810 --> 00:19:26,230
dass Maschinen noch sehr viel
von Babys lernen müssen.

340
00:19:26,230 --> 00:19:29,806
LS: Genau. Das werden einige aus dem
Bereich des maschinellen Lernens sagen.

341
00:19:29,806 --> 00:19:33,649
Ich denke, man sollte allgemein
nie gegen Babys, Schimpansen

342
00:19:33,649 --> 00:19:37,294
oder Technik wetten,

343
00:19:37,294 --> 00:19:41,822
denn es gibt nicht nur
einen Unterschied in der Quantität,

344
00:19:41,822 --> 00:19:43,586
sondern auch in der Art und Weise.

345
00:19:43,586 --> 00:19:45,856
Wir haben unglaublich
leistungsstarke Computer

346
00:19:45,856 --> 00:19:48,137
und sie tun anspruchsvolle Dinge,

347
00:19:48,137 --> 00:19:50,471
oft mit riesigen Datenmengen.

348
00:19:50,471 --> 00:19:53,888
Ich finde, dass den menschlichen Verstand
etwas völlig anderes ausmacht,

349
00:19:53,888 --> 00:19:57,843
nämlich die strukturierte, hierarchische
Natur des menschlichen Wissens,

350
00:19:57,843 --> 00:19:59,875
das eine wahre Herausforderung ist.

351
00:19:59,875 --> 00:20:02,986
CA: Laura Schulz, danke für 
den wunderbaren Gedankenanstoß.

352
00:20:02,986 --> 00:20:05,858
LS: Danke.
(Applaus)