Mark Twain a résumé ce que je considère être
un des problèmes fondamentaux de la science cognitive
avec une plaisanterie unique.
Il a dit, « La science a quelque chose de fascinant.
On reçoit des retours en masse de conjecture
sur un investissement aussi insignifiant en soi. »
(Rires)
C'était une plaisanterie, bien-sûr, mais Twain a raison :
la science a quelque chose de fascinant.
De quelques os, nous déduisons l’existence des dinosaures.
De raies spectrales, la composition des nébuleuses.
De mouches à fruits,
les mécanismes de l'hérédité,
et d’images reconstituées de sang circulant dans le cerveau,
ou dans mon cas, du comportement de très jeunes enfants,
nous essayons de dire quelque chose à propos
des mécanismes fondamentaux de la cognition humaine.
Surtout dans mon laboratoire
du Département du Cerveau et Sciences Cognitives au MIT,
j’ai passé la dernière décennie essayant de comprendre
le mystère derrière lequel
les enfants apprennent tellement à partir de si peu si rapidement.
Parce qu'en fait, ce qui est fascinant à propos de la science
fascine aussi à propos des enfants,
et donc la touche légère de Mark Twain,
est précisément leur capacité
de tirer des conclusions riches, abstraites,
avec rapidité et avec précision à partir de données éparses, bruitées.
Je vais vous donner deux exemples aujourd’hui.
L’un porte sur un problème de généralisation,
et l’autre sur une problème de la relation de causalité.
Bien que je parle du travail dans mon laboratoire,
ce travail est inspiré par un domaine. auquel je suis redevable.
Je suis reconnaissante aux mentors, collègues,
et collaborateurs dans le monde entier.
Laissez-moi commencer par le problème de généralisation.
Généraliser à partir de petits échantillons de données
est le fer de lance de la science.
Nous sondons une infime fraction de l'électorat
et prévoyons le résultat des élections nationales.
Nous voyons comment une poignée de patients
réagit au traitement d'un essai clinique,
et nous introduisons les médicaments à un marché national.
Mais cela ne réussit que si notre échantillon
est tiré aléatoirement à partir de la population.
Si notre échantillon est trié sur le volet -
si nous ne sondions que les électeurs urbains,
ou si, dans nos essais cliniques pour traitements de maladies cardiaques,
nous ne retenions que des hommes--
les résultats ne se généraliseront pas à l’ensemble de population.
Donc les scientifiques se soucient
si l'échantillon est aléatoire ou non,
mais quel rapport cela a-t-il avec les bébés?
Eh bien, les bébés doivent généraliser
à partir de petits échantillons de données tout le temps.
Ils voient quelques canards en caoutchouc et apprennent qu'ils flottent
ou quelques balles et apprennent qu'elles rebondissent.
Et ils découvrent les caractéristiques des canards et des balles
qu'ils vont attendre des canards en caoutchouc et balles
pour le restant de leur vie.
Et les types de généralisations que les bébés font à ce propos,
ils devront les faire à propos de presque tout:
des chaussures, navires, cire à sceller, choux et rois.
Les bébés se soucient-ils de savoir
si le peu de preuves qu'ils observent
représente de manière plausible l’ensemble de la population?
Allons vérifier.
Je vais vous montrer deux films,
un pour chacune des 2 conditions d'une expérience,
et parce que vous n’allez voir que deux films,
vous n’allez voir que deux bébés,
et ils diffèrent l'un de l'autre de bien des façons.
Mais ces bébés, bien-sûr,
représentent des groupes de bébés,
et les différences ici représentent les différences moyennes
par groupe dans le comportement des bébés à travers différentes situations.
Dans chaque film, vous allez voir qu’un bébé peut-être faire
exactement ce que vous pourriez attendre de lui qu’il fasse,
et nous pouvons difficilement
rendre les bébés plus magiques qu’ils ne sont déjà.
Mais à mon avis, ce qui est magique,
et ce sur quoi je voudrais attirer votre attention,
est le contraste entre ces deux conditions,
parce que le seul élément qui diffère entre ces deux films
est la preuve statistique que les bébés vont observer.
Nous allons montrer aux bébés une boite de balles bleues et jaunes,
et mon étudiante diplômée, Hyowon Gweon, maintenant une collègue à Stanford,
va tirer trois balles d’affilée de cette boite,
et en les tirant, elle va les presser;
les balles vont couiner.
Et si vous êtes un bébé c'est comme un Talk TED,
on ne fait pas mieux.
(Rires)
Mais le point important est qu'il est vraiment facile
de tirer trois balles bleues d’affilée
d'une boîte de balles surtout bleues.
Vous pourriez le faire les yeux fermés.
C'est un échantillon aléatoire possible de cet ensemble.
Et si vous pouvez tirer au hasard dans une boîte
pour en obtenir des choses qui couinent,
alors peut-être que tout dans cette boîte couine.
Les bébés devront donc s’attendre à ce que les boules jaunes couinent aussi.
Les boules jaunes ont des bâtons amusants au bout,
donc les bébés peuvent les utiliser différemment s’ils le veulent.
Ils pourraient les lancer ou taper avec.
Mais voyons ce que fait le bébé.
(Vidéo) Hyowon Gweon: Tu vois ceci? (Couinement)
Cool.
Tu vois celle-là?
(Couinement)
Ouah.
Laura Schulz: Je vous l'avais dit. (Rires)
(Vidéo) HG: Tu vois celle-là? (Couinement)
Hé Clara, celle-ci est pour toi. Vas-y, tu peux jouer avec.
(Rires)
LS: Je n’ai même pas besoin de parler, n’est-ce pas?
C’est bien que les bébés généralisent les propriétés
des balles bleues aux balles jaunes
et il est impressionnant que les bébés puissent apprendre en nous imitant,
mais nous savions ça à propos des bébés depuis très longtemps.
La question vraiment intéressante
est ce qui arrive si nous leur montrons exactement la même chose,
et que nous sommes sûrs que c'est le cas,
parce qu'on a un compartiment secret
dans lequel on garde les balles.
Mais cette fois-ci, nous ne changeons que l'ensemble apparent
dans lequel cette preuve est tirée.
Cette fois, nous allons montrer aux bébés trois balles bleues
tirées d’une boite essentiellement de boules jaunes.
et devinez quoi ?
Vous ne pourriez pas tirer de manière aléatoire
trois balles bleues d’affilée d’une boite de balles surtout jaunes.
Ce n’est pas un échantillon aléatoire probable.
Cette preuve montre que Hyowon
a peut-être intentionnellement choisi les balles bleues.
Peut-être que les balles bleues ont quelque chose de spécial.
Peut-être que seules les balles bleues couinent.
Voyons voir ce que le bébé fait.
(Vidéo) HG: Tu vois ceci? (Couinement)
Tu vois ce jouet? (Couinement)
Oh, c’était cool. (Couinement)
Maintenant, c’est à toi de jouer avec. Vas-y et joue.
(Agitation) (Rires)
LS : Vous venez de voir 2 bébés de 15 mois
faire 2 choses totalement différentes
en s'appuyant sur la probabilité des échantillons qu’ils ont observés.
Voici les résultats de l’expérience.
Sur l’axe vertical, vous verrez le pourcentage de bébés
qui a pressé la balle dans chacune des situations,
et comme vous le constaterez,
les bébés généralisent plus souvent le résultat
quand il représente un échantillon probable de l'ensemble,
que quand la preuve est clairement triée sur le volet.
Et ceci mène à une prédiction amusante:
Supposons que vous n’ayez tiré qu’une seule balle bleue
d'une boîte de boules essentiellement jaunes.
Vous ne pourriez pas tirer au hasard 3 balles bleues
d’une boite de jaunes,
mais vous pourriez ne tirer au hasard qu’une balle bleue.
Cela n’est pas un échantillon improbable.
Et si vous tirer au hasard dans une boite
quelque chose qui couine,
peut-être que tout dans cette boite couine.
Donc même si les bébés observeront moins de preuves de couinement,
et ont beaucoup moins d’actions à imiter
avec une unique balle
qu'avec plusieurs
nous avions prédit que les bébés eux-mêmes
presseront la boule davantage,
et c’est exactement que nous avons trouvé.
Donc les bébés de 15 mois, à ce sujet, comme les scientifiques,
se soucient si l'échantillon est aléatoire ou non.
Et ils emploient ceci pour développer leurs attentes du monde :
ce qui couine ou ne couine pas,
quoi explorer et quoi ignorer.
Un autre exemple maintenant.
Cette fois sur un problème de relation de causalité.
Et il commence par la pensée déconcertante
que nous avons tous,
à savoir que nous faisons partie du monde.
Et cela ne vous paraît peut-être pas problématique
mais comme tous les problèmes,
ce n'en est un que quand les choses vont mal.
Prenez ce bébé, par exemple.
Les choses vont mal pour lui.
Il veut faire marcher ce jouet, mais n’y arrive pas.
Je vais vous montrer un clip de quelques secondes.
Et il y a en fait deux possibilités :
Peut-être fait-il quelque chose de mal,
ou alors il y a quelque chose de mal avec le jouet.
Donc dans cette prochaine expérience,
nous n’allons donner aux bébés que quelques données statistiques
privilégiant une hypothèse par rapport à l’autre,
et nous verrons si les bébés pourront se baser sur ça
pour décider quoi faire.
Voici la situation.
Hyowon va essayer de faire fonctionner le jouer et réussir.
Je vais ensuite essayer deux fois et échouer les deux fois,
et puis Hyowon va encore essayer et réussir.
Ceci résume à peu près ma relation avec mes étudiants diplômés
en technologie à tous les niveaux.
Mais le point important ici est qu’il fournit un petit peu de preuves
sur le fait que le problème n'est pas le jouet,
mais la personne.
Certaines personnes peuvent faire marcher ce jouet
et d'autres non.
Donc, quand le bébé reçoit le jouet,
il va avoir le choix.
Sa maman est juste là, afin qu'il puisse aller de l'avant
et rendre le jouet puis changer la personne,
mais il va aussi y avoir un autre jouet au bout de ce tissu,
et il pourra tirer le tissu vers lui pour changer de jouet.
Alors voyons voir ce que le bébé fait.
(Vidéo) HG : Deux, trois. Partez! (Musique)
LS : Un, deux, trois, partez!
Arthur, je vais essayer encore. Un, deux, trois, partez!
YG : Arthur, laisse-moi essayer encore, ok?
Un, deux, trois, partez! (Musique)
Regarde-ca. Tu te souviens de ces jouets?
Tu vois ces jouets? Ouais, je vais placer celui-ci là-bas,
et je vais te donner celui-là.
Tu peux y aller et jouer.
LS : Ok, Laura, bien évidemment, les bébés aiment leurs mamans.
Évidemment, ils donnent leurs jouets à leurs mamans
quand ils ne marchent pas.
A nouveau, la question vraiment importante
est ce qui arrive quand nous changeons
les données statistiques, juste légèrement.
Cette fois-ci,
les bébés vont voir le jouet fonctionner et échouer dans le même ordre,
mais nous changeons la distribution des preuves.
Cette fois-ci, Hyowon va réussir une fois et échouer une fois,
et moi de même.
Donc cela suggère que peu importe qui essaie ce jouet, le jouet est cassé.
Ça ne marche pas tout le temps.
De nouveau, le bébé va avoir le choix.
Sa maman est juste à côté, le bébé pourra changer de personne,
et il y aura un autre jouet au bout du tissu.
Regardons ce qu’elle fait.
(Vidéo) HG : Deux, trois, partez! (Musique)
Laisse-moi essayer encore une fois. Un, deux, trois, partez!
Hm.
LS : Laisse-moi essayer, Clara.
Un, deux, trois, partez!
Hm, laisse-moi essayer encore.
Un, deux, trois, partez! (Musique)
HG : Je vais mettre celui-ci là-bas,
et je vais te donner celui-là.
Tu peux y aller et jouer.
(Applaudissements)
LS: Voilà les résultats de l’expérience.
Sur l’axe vertical, vous verrez la distribution
des choix des enfants dans chacune des conditions,
et vous verrez que la distribution des choix que les enfants font
dépend des preuves qu’ils constatent.
Donc au cours de leur deuxième année,
les bébés peuvent utiliser quelques données statistiques
pour décider entre 2 stratégies fondamentalement différentes
pour agir dans le monde:
demander de l’aide ou explorer.
Je viens de vous montrer deux expériences de laboratoire
parmi des centaines dans le domaine qui constatent les mêmes résultats,
parce que l'idée essentielle
est que la capacité des enfants à tirer des conclusions à partir de peu de données
est à la source de l'apprentissage culturel de notre espèce.
Les enfants découvrent de nouveaux outils à partir de quelques exemples uniquement.
Ils forment des relations causales à partir de quelques exemples.
Ils apprennent même de nouveaux mots, ici, en langue des signes américaine.
Je veux conclure avec juste deux points.
Si vous suivez mon univers, le domaine du cerveau et des sciences cognitives,
depuis ces quelques dernières années,
trois grandes idées auraient suscité votre attention.
La première est qu’il s’agit de l’ère du cerveau.
Il y a eu en fait, des découvertes stupéfiantes en neurosciences:
localisant des régions fonctionnellement spécialisées du cortex,
rendant les cerveaux des souris transparents,
activant les neurones grâce à la lumière.
La seconde grande idée est que c’est l’ère
des données volumineuses et de l’apprentissage automatique.
L’apprentissage automatique promet de révolutionner notre compréhension
de tout allant des réseaux sociaux à l’épidémiologie.
Et peut-être aussi parce qu’il s’attaque aux problèmes de compréhension
et de traitement du langage naturel
pour nous dire quelque chose à propos de la connaissance humaine.
Et la dernière grande idée que vous auriez entendue :
il est peut-être bénéfique
de savoir tant de choses sur le cerveau
et d'avoir autant accès aux données volumineuses;
parce que laissés à nous-mêmes,
les êtres humains sont faillibles,
nous prenons des raccourcis, nous errons, nous faisons des erreurs,
nous sommes biaisés, et d’innombrables façons
nous comprenons mal le monde.
Je pense que ce sont toutes des histoires importantes,
et elles ont beaucoup à nous dire sur ce qu'est d'être humain signifie.
Mais je vous ai raconté aujourd'hui
une histoire bien différente.
C’est une histoire sur les esprits et non des cerveaux,
et en particulier, c’est une histoire sur les types de calcul
que seuls les esprits humains peuvent effectuer
impliquant des savoirs riches et structurées
ainsi que la capacité à apprendre à partir d’une petite quantité de données,
avec seulement quelques exemples.
Fondamentalement, il s’agit d’une histoire qui commence avec de très jeunes enfants
et qui continue jusqu'au plus grandes réussites
de notre culture :
de comprendre correctement le monde.
L'esprit humain n’apprend pas seulement à partir de quelques données.
L'esprit humain conçoit des idées innovantes.
L'esprit humain génère recherche et découverte,
et l'esprit humain génère art et littérature, poésie et théâtre.
De plus, l'esprit humain prend soin d’autres humains:
nos ainés, nos jeunes, nos malades.
Nous les guérissons même.
Dans les années à venir, nous allons voir des innovations technologiques
au-delà de tout ce que nous pouvons envisager,
mais il est fort peu probable de voir quoi que ce soit
approchant la puissance computationnelle d’un enfant
de mon vivant ou du votre.
Si nous investissons dans ces plus puissants novices,
ainsi que dans leur développement,
dans les bébés et enfants
ainsi que mères et pères,
soignants et enseignants.
Les façons dont nous investissons dans nos plus puissantes et élégantes formes
de technologie, ingénierie et design,
nous ne serions pas en train de rêver d’un futur meilleur,
nous serions en train de le planifier.
Merci beaucoup.
(Applaudissements)
Chris Anderson: Laura, merci. J’ai en effet une question pour toi.
Tout d’abord, la recherche est insensée.
Je veux dire, qui concevrait une expérience comme celle-là?
(Rires)
J’ai vu ça quelques fois,
et je n'arrive toujours pas à croire que ça arrive vraiment,
mais d’autres gens ont fait de telles expériences ; ça colle.
Les enfants sont vraiment des génies.
LS: Ils sont vraiment impressionnants dans nos expériences,
mais pensez à ce qu'ils font dans la vraie vie.
D'abord un bébé.
18 mois plus tard, il vous parle,
et les premiers mots de bébés ne sont pas juste balles ou canard,
c'est plutôt : « tout parti », pour la disparition,
ou, « oh-oh », qui fait référence à des actions involontaires.
Il doit être aussi puissant.
Il doit l'être beaucoup plus que ce que je vous ai montré.
Ils comprennent le monde entier.
Un enfant de 4 ans peut vous parler de presque tout.
(Applaudissements)
CA: Si je vous comprends bien, vous affirmez
que ces dernières années on parle beaucoup
de l'originalité et la folie de nos cerveaux,
de la science du comportement et ses théories ;
nous ne sommes pas des agents rationnels.
Vous insistez que ce phénomène est extraordinaire
et qu’il y a vraiment du génie sous-estimé.
LS: Une de mes citations préférées en psychologie
provient du psychologue social Solomon Asch,
et il a dit que la tache fondamentale de la psychologie est
d'ôter le voile de l'évidence.
Il y a des millions de décisions quotidiennes
qui font avancer le monde.
Vous connaissez les objets et leurs propriétés.
Vous les reconnaissez quand ils sont cachés ou dans le noir.
Vous pouvez traverser les pièces.
Vous pouvez deviner les pensées des autres et leur parler.
Vous vous orientez dans l’espace et connaissez les nombres,
les relations causales et les raisonnements moraux.
Vous faites ceci sans effort, donc nous ne le voyons pas.
C’est ainsi qu'on comprend bien le monde,
et il s’agit d’une activité remarquable, très difficile à comprendre.
CA: Je suppose que des gens dans l’auditoire
qui voit l’accélération de la puissance technologique
et qui pourraient nier votre affirmation que jamais de notre vivant
un ordinateur fera ce qu’un enfant de trois ans fait,
mais il est clair que peu importe le scenario,
nos machines ont tant à apprendre de nos nourrissons.
LS: Des spécialistes de l'apprentissage automatique viendront sur cette scène.
Je veux dire, vous ne devriez jamais parier contre des bébés ou chimpanzés,
ou la technologie.
Mais ce n’est pas juste une différence de quantité,
c’est une différence de qualité.
On a des ordinateurs incroyablement puissants,
et ils font des choses extrêmement sophistiquées,
souvent avec des données très volumineuses.
L'esprit humain fait quelque chose d’assez diffèrent,
et c’est la nature hiérarchique et structurée de la connaissance humaine
qui demeure un vrai défi.
CA: Laura Schulz, très bonne matière à réflexion.
LS: Merci. (Applaudissements)