WEBVTT

00:00:00.835 --> 00:00:02.990
Mark Twain vatte een van de meest

00:00:02.990 --> 00:00:06.110
fundamentele problemen 
van de cognitieve wetenschap samen

00:00:06.110 --> 00:00:07.820
in deze quote.

00:00:08.410 --> 00:00:11.492
Hij zei: "Er is iets fascinerends 
aan de wetenschap.

00:00:11.492 --> 00:00:14.720
Zo'n enorme opbrengst uit speculatie

00:00:14.720 --> 00:00:17.924
met zo'n geringe investering in feiten."

00:00:17.924 --> 00:00:19.509
(Gelach)

NOTE Paragraph

00:00:20.199 --> 00:00:22.803
Twain maakte een grapje,
maar hij heeft wel gelijk.

00:00:22.803 --> 00:00:25.679
Er is iets fascinerends
aan wetenschap.

00:00:25.679 --> 00:00:29.940
Uit een paar botten kunnen we 
het bestaan van dinosaurussen afleiden,

00:00:30.910 --> 00:00:34.781
uit spectraallijnen het ontstaan
van interstellaire gas- en stofwolken,

00:00:35.471 --> 00:00:38.409
uit fruitvliegjes

00:00:38.409 --> 00:00:41.352
de kenmerken van erfelijkheid

00:00:41.352 --> 00:00:45.601
en uit gereconstrueerde beelden
van bloed dat door het brein stroomt,

00:00:45.601 --> 00:00:50.309
of, in mijn geval, uit het gedrag 
van heel jonge kinderen

00:00:50.309 --> 00:00:53.138
proberen we iets af te leiden
over de fundamentele werking

00:00:53.138 --> 00:00:54.756
van de menselijke cognitie.

00:00:55.716 --> 00:01:00.475
In mijn lab, bij TU Massachusetts'
afdeling cognitieve neurowetenschappen,

00:01:00.475 --> 00:01:04.129
heb ik de afgelopen tien jaar
gewerkt met het vraagstuk

00:01:04.129 --> 00:01:08.106
hoe kinderen zo snel en zo veel
kunnen leren van zo weinig.

00:01:08.666 --> 00:01:11.644
Want wat zo fascinerend is
aan de wetenschap,

00:01:11.644 --> 00:01:15.173
is ook fascinerend aan kinderen.

00:01:15.173 --> 00:01:17.754
Namelijk, om het iets milder
te zeggen dan Mark Twain,

00:01:17.754 --> 00:01:22.404
hun vermogen om snel en nauwkeurig
rijke en abstracte conclusies te trekken

00:01:22.404 --> 00:01:27.065
uit schaarse en vage data.

00:01:28.355 --> 00:01:30.753
Ik zal jullie twee voorbeelden geven.

00:01:30.753 --> 00:01:33.040
Het eerste heeft te maken
met generalisatie,

00:01:33.040 --> 00:01:35.890
en het tweede met causale verbanden.

00:01:35.890 --> 00:01:38.415
Ook al zal ik het vooral
over mijn eigen werk hebben,

00:01:38.415 --> 00:01:41.875
dit werk is geïnspireerd door,
en te danken aan, een vakgebied.

00:01:41.875 --> 00:01:46.158
Ik ben alle mentors, collega's en mensen
met wie ik heb samengewerkt dankbaar.

NOTE Paragraph

00:01:47.308 --> 00:01:50.282
Laten we beginnen met het probleem
van generalisatie.

00:01:50.652 --> 00:01:54.785
Een kleine hoeveelheid data generaliseren
is dagelijkse kost in de wetenschap.

00:01:54.785 --> 00:01:57.339
We peilen een kleine fractie
van de kiesgerechtigden

00:01:57.339 --> 00:01:59.660
en voorspellen de uitkomst
van landelijke verkiezingen.

00:02:00.240 --> 00:02:04.165
We kijken hoe een handvol patiënten
reageert op een klinische behandeling

00:02:04.165 --> 00:02:07.230
en we brengen een medicijn op de markt.

00:02:07.230 --> 00:02:11.595
Maar dit werkt alleen als de proefpersonen
willekeurig worden gekozen.

00:02:11.595 --> 00:02:14.330
Als ze op een of andere manier
zijn geselecteerd --

00:02:14.330 --> 00:02:16.402
stel dat we alleen mensen
in steden peilen,

00:02:16.402 --> 00:02:20.790
of dat er in onze klinische testen
van medicijnen voor hartziektes

00:02:20.790 --> 00:02:22.671
alleen mannen meedoen,

00:02:22.671 --> 00:02:25.829
dan kunnen de resultaten niet
veralgemeend worden.

NOTE Paragraph

00:02:26.479 --> 00:02:30.060
Dus wetenschappers willen weten of
het om een willekeurige steekproef gaat,

00:02:30.060 --> 00:02:32.075
maar wat heeft dat te maken met baby's?

00:02:32.585 --> 00:02:37.206
Baby's moeten constant
kleine hoeveelheden data generaliseren.

00:02:37.206 --> 00:02:40.364
Ze zien een paar badeendjes
en leren dat die drijven,

00:02:40.364 --> 00:02:43.939
of een paar ballen en leren
dat die stuiteren.

00:02:43.939 --> 00:02:46.890
Zo krijgen ze verwachtingen
over eenden en ballen

00:02:46.890 --> 00:02:49.606
die ze zullen overdragen
op badeenden en ballen

00:02:49.606 --> 00:02:51.485
voor de rest van hun leven.

00:02:51.485 --> 00:02:55.224
En dit soort generalisaties die baby's
moeten maken over eenden en ballen

00:02:55.224 --> 00:02:57.313
moeten ze over bijna alles maken:

00:02:57.313 --> 00:03:01.230
schoenen en schepen en zegellak
en kool en koningen.

NOTE Paragraph

00:03:02.200 --> 00:03:05.161
Kan het baby's iets schelen
of het luttele bewijs dat ze zien

00:03:05.161 --> 00:03:08.853
representatief is 
voor een grotere populatie?

00:03:09.763 --> 00:03:11.663
Laten we eens kijken.

00:03:11.663 --> 00:03:13.386
Ik laat jullie twee filmpjes zien

00:03:13.386 --> 00:03:15.848
van twee verschillende condities
van een experiment.

00:03:15.848 --> 00:03:18.286
Omdat jullie maar twee filmpjes zien,

00:03:18.286 --> 00:03:20.422
zien jullie ook maar twee baby's.

00:03:20.422 --> 00:03:24.369
Twee verschillende baby's vertonen
uiteraard ontelbare verschillen.

00:03:24.369 --> 00:03:27.420
Maar dit zijn natuurlijk voorbeelden
uit twee groepen baby's,

00:03:27.420 --> 00:03:29.315
en de verschillen die je ziet

00:03:29.315 --> 00:03:34.510
zijn representatief voor de verschillen
per groep voor beide condities.

00:03:35.160 --> 00:03:37.743
In elk filmpje zie je
een baby die waarschijnlijk

00:03:37.743 --> 00:03:41.203
precies doet wat je van een baby verwacht.

00:03:41.203 --> 00:03:45.220
We kunnen baby's nou een keer niet nog 
wonderlijker maken dan ze al zijn.

00:03:46.090 --> 00:03:48.100
Maar het meest wonderlijke volgens mij,

00:03:48.100 --> 00:03:50.189
en daar moet je hier op letten,

00:03:50.189 --> 00:03:53.300
is het verschil tussen de twee condities,

00:03:53.300 --> 00:03:56.829
want het enige verschil
tussen de beide filmpjes

00:03:56.829 --> 00:04:00.295
is het statistische bewijs
dat de baby's in acht nemen.

00:04:01.425 --> 00:04:04.608
We laten de baby's een doos
met blauwe en gele ballen zien,

00:04:04.608 --> 00:04:09.228
en mijn toenmalige student,
nu collega in Stanford, Hyowon Gweon,

00:04:09.228 --> 00:04:12.305
pakt drie blauwe ballen achter elkaar
uit die doos,

00:04:12.305 --> 00:04:15.428
en telkens als ze een bal pakt,
knijpt ze erin

00:04:15.428 --> 00:04:17.541
en piept de bal.

00:04:17.541 --> 00:04:20.304
En voor een baby is dat
zoiets als een TED-talk.

00:04:20.304 --> 00:04:22.208
Beter wordt het niet.

00:04:22.208 --> 00:04:24.769
(Gelach)

00:04:26.968 --> 00:04:30.627
Waar het om gaat, is dat het eenvoudig
is om drie blauwe ballen achter elkaar

00:04:30.627 --> 00:04:32.932
te pakken uit een doos 
met vooral blauwe ballen.

00:04:32.932 --> 00:04:34.992
Dat kun je met ogen dicht doen.

00:04:34.992 --> 00:04:37.988
Het zou goed een willekeurige
steekproef kunnen zijn.

00:04:37.988 --> 00:04:41.720
En als je willekeurig dingen
uit een doos haalt en ze piepen,

00:04:41.720 --> 00:04:44.559
dan piept misschien wel 
alles wat in de doos zit.

00:04:44.559 --> 00:04:48.209
Dus misschien zouden baby's verwachten
dat de gele ballen ook piepen.

00:04:48.209 --> 00:04:50.728
Aan de gele ballen zitten echter
grappige stokjes,

00:04:50.728 --> 00:04:53.585
dus zouden baby's er ook andere dingen
mee kunnen doen.

00:04:53.585 --> 00:04:55.416
Ze kunnen ermee rammelen of slaan.

00:04:55.416 --> 00:04:58.002
Laten we kijken wat de baby doet.

NOTE Paragraph

00:05:00.548 --> 00:05:03.891
(Video) Hyowon Gweon: Kijk eens?
(Bal piept)

00:05:04.531 --> 00:05:07.576
Zag je dat?
(Bal piept)

00:05:08.036 --> 00:05:11.102
Wat mooi!

00:05:12.706 --> 00:05:14.656
Kijk eens naar deze?

00:05:14.656 --> 00:05:16.537
(Bal piept)

00:05:16.537 --> 00:05:19.190
Wow.

NOTE Paragraph

00:05:21.854 --> 00:05:23.967
Laura Schulz: Ik zei het toch.
(Gelach)

NOTE Paragraph

00:05:23.967 --> 00:05:27.998
(Video) HG: Kijk eens naar deze?
(Bal piept)

00:05:27.998 --> 00:05:32.617
Kijk, Clara, deze is voor jou.
Speel er maar mee.

00:05:39.854 --> 00:05:44.219
(Gelach)

NOTE Paragraph

00:05:44.219 --> 00:05:47.214
LS: Ik hoef niets meer te zeggen, toch?

00:05:47.214 --> 00:05:50.113
Oké, het is leuk dat baby's
eigenschappen generaliseren

00:05:50.113 --> 00:05:51.641
van blauwe naar gele ballen,

00:05:51.641 --> 00:05:54.737
en het is indrukwekkend dat baby's
kunnen leren door te imiteren,

00:05:54.737 --> 00:05:58.406
maar die dingen wisten we al heel lang.

00:05:58.406 --> 00:06:00.217
De echt interessante vraag is

00:06:00.217 --> 00:06:03.329
wat er gebeurt als we baby's meermaals
exact hetzelfde laten zien.

00:06:03.329 --> 00:06:06.680
En we weten dat het exact hetzelfde is,
want we hebben een geheim vakje

00:06:06.680 --> 00:06:08.790
waar we de ballen uit halen.

00:06:08.790 --> 00:06:12.268
Het enige dat we veranderen,
is de zichtbare populatie

00:06:12.268 --> 00:06:15.170
waar het bewijs vandaan komt.

00:06:15.170 --> 00:06:18.723
Deze keer laten we de baby's
drie blauwe ballen zien

00:06:18.723 --> 00:06:22.107
uit een doos met vooral gele ballen,

00:06:22.107 --> 00:06:23.429
en wat denk je?

00:06:23.429 --> 00:06:26.269
Je kunt niet willekeurig
drie blauwe ballen achter elkaar

00:06:26.269 --> 00:06:28.753
uit een doos met
vooral gele ballen pakken.

00:06:28.753 --> 00:06:32.500
Het is niet aannemelijk dat je
ze dan willekeurig gekozen hebt.

00:06:32.500 --> 00:06:37.623
Dat resultaat suggereert dat Hyowon
misschien expres de blauwe ballen pakte.

00:06:37.623 --> 00:06:40.206
Misschien is er iets speciaals
aan de blauwe ballen.

00:06:40.846 --> 00:06:43.822
Misschien piepen alleen de blauwe ballen.

00:06:43.822 --> 00:06:45.717
Laten we kijken wat de baby doet.

NOTE Paragraph

00:06:45.717 --> 00:06:48.621
(Video) HG: Kijk eens?
(Bal piept)

00:06:50.851 --> 00:06:53.496
Kijk eens naar deze?
(Bal piept)

00:06:53.496 --> 00:06:58.976
Oh, dat was leuk. Kijk?
(Bal piept)

00:06:58.976 --> 00:07:03.370
Hier, deze is voor jou om mee te spelen.
Toe maar, speel er maar mee.

NOTE Paragraph

00:07:06.074 --> 00:07:12.421
(Gerommel)
(Gelach)

NOTE Paragraph

00:07:14.901 --> 00:07:17.649
LS: Jullie hebben net twee baby's
van 15 maanden gezien

00:07:17.649 --> 00:07:19.591
die totaal verschillend reageerden,

00:07:19.591 --> 00:07:23.190
enkel gebaseerd op de waarschijnlijkheid
van de proef die ze zagen.

00:07:23.190 --> 00:07:25.511
Hier zijn de resultaten
van het experiment:

00:07:25.511 --> 00:07:28.275
Op de verticale as zie je
het percentage baby's

00:07:28.275 --> 00:07:30.805
dat in de bal kneep, per conditie.

00:07:30.805 --> 00:07:34.520
En je ziet: baby's generaliseren 
het bewijs eerder

00:07:34.520 --> 00:07:37.655
als het representatief lijkt te zijn
voor de populatie

00:07:37.655 --> 00:07:41.393
dan wanneer het bewijs
duidelijk gekozen is.

00:07:41.393 --> 00:07:43.808
En dit leidt tot een leuke voorspelling:

00:07:43.808 --> 00:07:48.676
stel dat je maar één blauwe bal pakt
uit de doos met vooral gele.

00:07:48.896 --> 00:07:52.765
Drie blauwe ballen achter elkaar uit een
gele doos pakken is onwaarschijnlijk,

00:07:52.765 --> 00:07:55.220
maar je kunt wel toevallig
één blauwe bal pakken.

00:07:55.220 --> 00:07:57.190
Dat is geen onwaarschijnlijke steekproef.

00:07:57.190 --> 00:07:59.414
En als je willekeurig iets
uit een doos pakt

00:07:59.414 --> 00:08:03.401
en dat piept, misschien dat
alles in die doos dan wel piept.

00:08:03.875 --> 00:08:08.320
Dus ook al zien de baby's
veel minder bewijs voor het piepen,

00:08:08.320 --> 00:08:10.562
en veel minder voorbeelden om na te doen

00:08:10.562 --> 00:08:13.905
in deze conditie met één bal
dan in de conditie die je net zag,

00:08:13.905 --> 00:08:17.797
wij voorspelden dat meer baby's
in de ballen zouden knijpen,

00:08:17.797 --> 00:08:20.691
en dat is precies wat er gebeurde.

00:08:20.691 --> 00:08:25.102
Dus baby's van 15 maanden vinden,
net als wetenschappers,

00:08:25.102 --> 00:08:28.190
het van belang of bewijs
uit een willekeurige steekproef komt.

00:08:28.190 --> 00:08:31.697
En dat passen ze toe als ze verwachtingen
over de wereld scheppen:

00:08:31.697 --> 00:08:33.879
wat piept en wat niet,

00:08:33.879 --> 00:08:37.024
wat te ontdekken en wat te negeren.

NOTE Paragraph

00:08:38.384 --> 00:08:40.450
Ik zal nu een ander voorbeeld laten zien,

00:08:40.450 --> 00:08:43.180
over het probleem van causaal redeneren.

00:08:43.180 --> 00:08:45.619
En het begint met het verwarrende bewijs

00:08:45.619 --> 00:08:47.291
waar we allemaal over beschikken,

00:08:47.291 --> 00:08:49.311
namelijk dat we deel uitmaken
van de wereld.

00:08:49.311 --> 00:08:52.747
Misschien lijkt jullie dat geen probleem,
maar zoals meestal,

00:08:52.747 --> 00:08:55.084
is het alleen een probleem
als er iets mis gaat.

00:08:55.464 --> 00:08:57.275
Neem bijvoorbeeld deze baby.

00:08:57.275 --> 00:08:58.980
Hij heeft een probleem:

00:08:58.980 --> 00:09:01.251
hij wil dat dit speeltje werkt
en dat lukt niet.

00:09:01.251 --> 00:09:03.780
Ik laat een paar seconden
van het filmpje zien.

00:09:09.340 --> 00:09:11.260
Er zijn twee mogelijkheden:

00:09:11.260 --> 00:09:13.894
misschien doet hij iets fout,

00:09:13.894 --> 00:09:18.110
of misschien is het speeltje kapot.

00:09:18.110 --> 00:09:20.221
Dus in het volgende experiment

00:09:20.221 --> 00:09:23.518
geven we de baby's 
een heel klein beetje statistisch bewijs

00:09:23.518 --> 00:09:26.100
dat een van de hypotheses ondersteunt

00:09:26.100 --> 00:09:29.555
en we kijken of baby's dat kunnen
gebruiken in hun beslissingen

00:09:29.555 --> 00:09:31.389
over wat ze moeten doen.

NOTE Paragraph

00:09:31.389 --> 00:09:33.411
Dit is wat we deden:

00:09:34.071 --> 00:09:37.101
Hyowon probeert het speeltje en het werkt.

00:09:37.101 --> 00:09:40.421
Daarna probeer ik het twee keer
en beide keren lukt het niet,

00:09:40.421 --> 00:09:43.533
Hyowon probeert het nog een keer
en het werkt.

00:09:43.533 --> 00:09:46.705
En dit is ongeveer hoe het meestal gaat
tussen mij en mijn studenten

00:09:46.705 --> 00:09:49.540
met de meeste technologische dingen.

00:09:50.030 --> 00:09:53.322
Maar waar het hier om gaat is
dat het enigszins bewijst

00:09:53.322 --> 00:09:56.990
dat het niet aan het speeltje ligt,
maar aan de persoon.

00:09:56.990 --> 00:09:59.340
Sommige mensen krijgen
dit speeltje aan de praat,

00:09:59.340 --> 00:10:00.299
en andere niet.

00:10:00.799 --> 00:10:04.212
Wanneer de baby het speeltje krijgt,
heeft hij een keuze.

00:10:04.212 --> 00:10:06.400
Zijn moeder zit naast hem,

00:10:06.400 --> 00:10:09.715
dus hij kan het meteen aan haar geven
en de persoon veranderen.

00:10:09.715 --> 00:10:12.873
Maar er ligt ook nog speeltje
op het kleed,

00:10:12.873 --> 00:10:16.425
dus hij kan het kleed naar zich 
toe trekken en het speeltje veranderen.

00:10:16.425 --> 00:10:18.515
Kijk maar wat de baby doet.

NOTE Paragraph

00:10:18.515 --> 00:10:22.698
(Video) HG: Twee, drie, go!
(Muziek)

00:10:22.698 --> 00:10:25.829
LS: Een, twee, drie, go!

00:10:25.829 --> 00:10:33.211
Arthur, ik probeer het nog een keer.
Een, twee drie, go!

00:10:33.677 --> 00:10:36.277
HG: Arthur, ik probeer het nog eens, oké?

00:10:36.277 --> 00:10:40.827
Een, twee, drie, go!
(Muziek)

00:10:41.583 --> 00:10:43.466
Kijk eens! Ken je deze speeltjes nog?

00:10:43.466 --> 00:10:46.730
Zie je ze? Ik leg deze hier neer

00:10:46.730 --> 00:10:48.792
en deze geef ik aan jou.

00:10:48.792 --> 00:10:51.127
Speel er maar mee.

00:11:11.213 --> 00:11:15.950
LS: Ja, Laura, maar natuurlijk houden
baby's van hun moeder.

00:11:15.950 --> 00:11:18.132
Baby's geven hun moeder het speeltje

00:11:18.132 --> 00:11:20.162
als het niet werkt.

00:11:20.162 --> 00:11:23.755
Dus het gaat er ook hier weer om
wat er gebeurt

00:11:23.755 --> 00:11:26.909
als we de statistische data
een beetje veranderen.

00:11:26.909 --> 00:11:30.996
Deze keer zien de baby's het speeltje
wel en niet werken in dezelfde volgorde,

00:11:30.996 --> 00:11:33.411
maar we veranderen de distributie
van het bewijs.

00:11:33.411 --> 00:11:37.822
Deze keer lukt het Hyowon één keer wel
en één keer niet, en mij ook.

00:11:37.822 --> 00:11:43.459
En dit suggereert dat het niet uitmaakt
wie het probeert, het speeltje is kapot.

00:11:43.459 --> 00:11:45.345
Het doet het niet altijd.

00:11:45.345 --> 00:11:47.310
Ook nu heeft de baby weer een keuze.

00:11:47.310 --> 00:11:50.706
Haar moeder zit naast haar,
dus ze kan de persoon veranderen

00:11:50.706 --> 00:11:53.910
en er is nog een speeltje op het kleed.

00:11:53.910 --> 00:11:55.288
Kijk maar wat ze doet.

NOTE Paragraph

00:11:55.288 --> 00:11:59.636
(Video) HG: Twee, drie, go!
(Muziek)

00:11:59.636 --> 00:12:04.620
Nog een keer. Een, twee, drie, go!

00:12:05.460 --> 00:12:07.157
Hmm.

NOTE Paragraph

00:12:07.950 --> 00:12:10.642
LS: Laat mij eens proberen, Clara.

00:12:10.642 --> 00:12:14.587
Een, twee, drie, go!

00:12:15.265 --> 00:12:17.200
Hmm, nog een keer.

00:12:17.200 --> 00:12:22.870
Een, twee, drie, go!
(Muziek)

00:12:23.009 --> 00:12:25.242
HG: Ik leg deze hier neer,

00:12:25.242 --> 00:12:27.243
en deze geef ik aan jou.

00:12:27.243 --> 00:12:30.840
Speel er maar mee.

00:12:46.376 --> 00:12:51.273
(Applaus)

NOTE Paragraph

00:12:52.993 --> 00:12:55.385
LS: Dit zijn de resultaten:

00:12:55.385 --> 00:12:57.860
op de verticale as zie je de distributie

00:12:57.860 --> 00:13:00.437
van de keuzes voor de beide condities,

00:13:00.437 --> 00:13:04.988
en je ziet dat de verdeling van de keuzes
die kinderen maken

00:13:04.988 --> 00:13:07.775
afhangt van het bewijs dat ze zien.

00:13:07.775 --> 00:13:09.632
Dus in het tweede jaar van hun leven,

00:13:09.632 --> 00:13:12.209
kunnen baby's wat statistische data
gebruiken

00:13:12.209 --> 00:13:15.576
om te kiezen tussen twee
fundamenteel verschillende manieren

00:13:15.576 --> 00:13:17.457
om je te gedragen:

00:13:17.457 --> 00:13:20.200
hulp vragen en op verkenning gaan.

00:13:21.700 --> 00:13:25.134
Ik heb jullie net twee
experimenten laten zien

00:13:25.134 --> 00:13:28.825
van de honderden in dit gebied
die vergelijkbare dingen aantonen.

00:13:28.825 --> 00:13:31.217
Het echt cruciale punt

00:13:31.217 --> 00:13:36.325
is dat het vermogen van kinderen om rijke
conclusies te trekken uit weinig data

00:13:36.325 --> 00:13:41.666
de grondslag is van hoe mensen leren.

00:13:41.666 --> 00:13:46.263
Kinderen hebben maar een paar voorbeelden
nodig om een nieuw apparaat te begrijpen.

00:13:46.263 --> 00:13:50.980
Ze leren over nieuwe causale verbanden
van maar een paar voorbeelden.

00:13:51.928 --> 00:13:56.799
Ze leren zelfs nieuwe woorden,
in dit geval in Amerikaanse gebarentaal.

NOTE Paragraph

00:13:56.799 --> 00:13:59.110
Ik wil afsluiten met twee punten.

00:14:00.050 --> 00:14:03.738
Als je mijn vakgebied, de neurocognitieve
wetenschappen, hebt gevolgd

00:14:03.738 --> 00:14:05.665
in de afgelopen paar jaar,

00:14:05.665 --> 00:14:08.080
dan zullen drie grote ideeën
je zijn opgevallen.

00:14:08.080 --> 00:14:11.516
Het eerste is dat dit het tijdperk
is van de hersenen.

00:14:11.516 --> 00:14:15.185
En inderdaad, er zijn indrukwekkende
ontdekkingen gedaan in neurowetenschap:

00:14:15.185 --> 00:14:18.621
het localiseren van functioneel specifieke
gebieden van de cortex,

00:14:18.621 --> 00:14:21.222
het doorzichtig maken
van de hersenen van muizen,

00:14:21.222 --> 00:14:24.998
neuronen activeren met licht.

00:14:24.998 --> 00:14:26.994
Een tweede groot idee

00:14:26.994 --> 00:14:31.098
is dat dit het tijdperk is van veel data
en machinaal leren,

00:14:31.098 --> 00:14:34.239
en machinaal leren lijkt te zorgen
voor een revolutie in ons begrip

00:14:34.239 --> 00:14:38.906
van alles, van sociale netwerken
tot epidemiologie.

00:14:38.906 --> 00:14:41.949
Naarmate vragen opgelost raken
rond het begrip van de omgeving

00:14:41.949 --> 00:14:43.592
en natuurlijke taalverwerking

00:14:43.592 --> 00:14:46.916
kan het ons misschien iets leren 
overmenselijke cognitie.

00:14:47.756 --> 00:14:49.693
En het laatste grote idee

00:14:49.693 --> 00:14:53.080
is dat het misschien wel goed is
dat we zoveel over de hersenen leren

00:14:53.080 --> 00:14:54.997
en toegang hebben tot zoveel data,

00:14:54.997 --> 00:14:57.504
want als we aan onszelf zijn overgelaten,

00:14:57.504 --> 00:15:01.335
dan zijn mensen feilbaar:
we nemen een kortere weg,

00:15:01.335 --> 00:15:04.772
we vergissen ons, we maken fouten,

00:15:04.772 --> 00:15:08.456
we zijn partijdig,
en op ontelbaar veel manieren

00:15:08.456 --> 00:15:11.425
begrijpen we de wereld verkeerd.

00:15:12.843 --> 00:15:15.792
Ik denk dat dit allemaal
belangrijke ideeën zijn,

00:15:15.792 --> 00:15:19.577
die ons veel vertellen over de mensheid,

00:15:19.577 --> 00:15:23.106
maar ik heb jullie vandaag
een heel ander verhaal verteld.

00:15:23.966 --> 00:15:27.773
Een verhaal over het verstand
in plaats van over hersens,

00:15:27.773 --> 00:15:30.779
en vooral over het soort berekeningen die

00:15:30.779 --> 00:15:33.369
het menselijk verstand kan maken,

00:15:33.369 --> 00:15:35.269
op basis van rijke, 
gestructureerde kennis

00:15:35.269 --> 00:15:39.143
en het vermogen om van een kleine 
hoeveelheid data te leren,

00:15:39.143 --> 00:15:42.581
van het bewijs van enkele voorbeelden.

00:15:44.301 --> 00:15:48.600
In de kern is het een verhaal
over hoe we van jongs af aan

00:15:48.600 --> 00:15:52.780
tot aan de meest indrukwekkende prestaties

00:15:52.780 --> 00:15:56.623
van onze cultuur,

00:15:56.623 --> 00:15:58.620
de wereld wél begrijpen.

NOTE Paragraph

00:16:00.433 --> 00:16:05.700
Het menselijk verstand leert natuurlijk
niet alleen van kleine hoeveelheden data.

00:16:06.285 --> 00:16:08.386
Ons verstand kan nieuwe ideeën bedenken.

00:16:08.746 --> 00:16:11.787
Ons verstand onderzoekt en ontdekt,

00:16:11.787 --> 00:16:17.060
en het creëert kunst, literatuur,
poëzie en theater.

00:16:17.070 --> 00:16:20.830
En met het menselijk verstand
kunnen we voor andere mensen zorgen:

00:16:20.830 --> 00:16:24.257
de ouderen, jongeren, zieken.

00:16:24.517 --> 00:16:26.884
We kunnen ze zelfs genezen.

00:16:27.564 --> 00:16:30.667
In de komende jaren zullen we
technologische innovaties zien,

00:16:30.667 --> 00:16:34.464
die mijn eigen verbeelding te boven gaan,

00:16:34.464 --> 00:16:36.614
maar het is zeer onwaarschijnlijk

00:16:36.614 --> 00:16:42.323
dat we in onze tijd iets zullen zien
wat ook maar enigszins lijkt

00:16:42.323 --> 00:16:46.621
op het calculerende vermogen van een kind.

00:16:46.621 --> 00:16:51.668
Door te investeren in deze doortastende
lerenden en hun ontwikkeling,

00:16:51.668 --> 00:16:54.585
in baby's en kinderen

00:16:54.585 --> 00:16:56.411
en moeders en vaders

00:16:56.411 --> 00:16:59.110
en verzorgers en leraren

00:16:59.110 --> 00:17:03.280
op dezelfde manier als we investeren
in onze andere fantastische, mooie vormen

00:17:03.280 --> 00:17:06.498
van techniek en design,

00:17:06.498 --> 00:17:09.437
dromen we niet alleen
van een betere toekomst,

00:17:09.437 --> 00:17:11.564
maar maken we er plannen voor.

NOTE Paragraph

00:17:11.564 --> 00:17:13.909
Dank je wel.

NOTE Paragraph

00:17:13.909 --> 00:17:17.330
(Applaus)

NOTE Paragraph

00:17:17.810 --> 00:17:22.236
Chris Anderson: Laura, dank je wel.
Ik heb nog een vraag voor je.

00:17:22.236 --> 00:17:24.595
Ten eerste, dit is onderzoek
is krankzinnig.

00:17:24.595 --> 00:17:28.320
Ik bedoel, wie doet er nou
zo'n experiment? (Gelach)

00:17:29.150 --> 00:17:30.940
Ik heb dit een paar keer gezien,

00:17:30.940 --> 00:17:34.162
en ik geloof nog steeds niet
dat het echt is,

00:17:34.162 --> 00:17:37.320
maar anderen hebben soortgelijke
experimenten gedaan; het klopt.

00:17:37.320 --> 00:17:38.953
De baby's zijn echt zulke genieën.

NOTE Paragraph

00:17:38.953 --> 00:17:41.960
LS: Ze zien er heel indrukwekkend uit
in onze experimenten,

00:17:41.960 --> 00:17:44.612
maar let maar eens op hoe ze
er in het echt uitzien.

00:17:44.612 --> 00:17:45.762
Eerst is het een baby.

00:17:45.762 --> 00:17:47.769
Achttien maanden later praat het met je,

00:17:47.769 --> 00:17:50.810
de eerste woordjes beperken zich niet
tot dingen als bal of eend,

00:17:50.810 --> 00:17:53.691
ze zeggen ook dingen als "op"
wat verwijst naar verdwijning,

00:17:53.691 --> 00:17:55.974
of "oh-oh", als iets per ongeluk gebeurt.

00:17:55.974 --> 00:17:57.536
Hij moet zoveel kunnen.

00:17:57.536 --> 00:18:00.311
Hij moet veel meer kunnen
dan wat ik heb laten zien.

00:18:00.311 --> 00:18:02.285
Ze zijn de hele wereld aan het ontdekken.

00:18:02.285 --> 00:18:05.429
Een vierjarige kan over bijna alles
met je praten.

00:18:05.429 --> 00:18:07.030
(Applaus)

NOTE Paragraph

00:18:07.030 --> 00:18:10.444
CA: En als ik het goed begrijp, 
is jouw andere punt

00:18:10.444 --> 00:18:13.198
dat er de afgelopen jaren
zo vaak is gezegd dat ons verstand

00:18:13.198 --> 00:18:15.130
maar eigenzinnig en gebrekkig is,

00:18:15.130 --> 00:18:17.997
de gedragseconomie
en al die theorieën daarachter,

00:18:17.997 --> 00:18:19.600
dat we niet rationeel zijn.

00:18:19.600 --> 00:18:23.816
Jij legt juist de nadruk
op hoe buitengewoon,

00:18:23.816 --> 00:18:28.760
dat er echte genialiteit is
die wordt ondergewaardeerd.

NOTE Paragraph

00:18:28.760 --> 00:18:30.830
LS: Deze quote uit de psychologie

00:18:30.830 --> 00:18:33.120
is van sociaal psycholoog Solomon Asch;

00:18:33.120 --> 00:18:35.927
hij zei dat de fundamentele taak
van de psychologie is om

00:18:35.927 --> 00:18:38.553
de sluier van vanzelfsprekendheid
weg te nemen.

00:18:38.553 --> 00:18:43.104
We maken elke dag ontelbaar veel meer
beslissingen waaruit blijkt

00:18:43.104 --> 00:18:44.451
dat we de wereld begrijpen.

00:18:44.451 --> 00:18:46.583
Je kent objecten en hun eigenschappen.

00:18:46.583 --> 00:18:49.612
Je kent ze als ze verstopt zijn.
Je kent ze in het donker.

00:18:49.612 --> 00:18:50.920
Je kunt door ruimtes lopen.

00:18:50.920 --> 00:18:54.452
Je kunt erachter komen wat andere mensen
denken. Je kunt met ze praten.

00:18:54.452 --> 00:18:56.682
Je kunt navigeren. Je kent cijfers.

00:18:56.682 --> 00:18:59.704
Je kent causale verbanden.
Je kan moreel redeneren.

00:18:59.704 --> 00:19:02.060
Je doet het vanzelf, dus we zien het niet,

00:19:02.060 --> 00:19:04.972
maar zo begrijpen we de wereld,
en dat is een wonderbaarlijke

00:19:04.972 --> 00:19:07.290
en moeilijk te begrijpen prestatie.

NOTE Paragraph

00:19:07.290 --> 00:19:09.918
CA: Ik vermoed dat er mensen
in het publiek zijn die

00:19:09.918 --> 00:19:12.156
een beeld hebben van
technologische ontwikkeling,

00:19:12.156 --> 00:19:15.114
die het er niet mee eens zijn
dat er nooit in ons leven

00:19:15.114 --> 00:19:17.732
een computer zal doen
wat een driejarig kind kan doen,

00:19:17.732 --> 00:19:20.980
maar wat hier in ieder geval uit blijkt

00:19:20.980 --> 00:19:24.750
is dat onze apparaten nog heel veel
kunnen leren van onze peuters.

00:19:26.230 --> 00:19:29.446
LS: Ja dat denk ik wel.
Machinaal leren zit hier vast ook.

00:19:29.446 --> 00:19:33.649
Je moet natuurlijk nooit
tegen baby's of chimpansees

00:19:33.649 --> 00:19:37.294
of techniek zijn, enkel uit principe,

00:19:37.294 --> 00:19:41.822
maar het gaat niet alleen
om een verschil in kwantiteit,

00:19:41.822 --> 00:19:43.586
het is een verschil in aard.

00:19:43.586 --> 00:19:45.746
We hebben ontzettend slimme computers,

00:19:45.746 --> 00:19:48.137
en ze doen ongelooflijk
geavanceerde dingen,

00:19:48.137 --> 00:19:51.341
vaak met gigantisch veel data.

00:19:51.341 --> 00:19:53.948
Mensen doen iets heel anders

00:19:53.948 --> 00:19:57.843
en ik denk dat het de gestructureerde,
hiërarchische aard van onze kennis is,

00:19:57.843 --> 00:19:59.875
wat een echte uitdaging blijft.

NOTE Paragraph

00:19:59.875 --> 00:20:02.936
CA: Laura Schulz, mooi om
over na te denken. Dank je wel.

NOTE Paragraph

00:20:02.936 --> 00:20:05.858
LS: Bedankt.
(Applaus)