Mark Twain, benim bilişsel bilimlerin
temel sorunlarından biri olarak
gördüğüm şeyi
tek bir espriyle özetledi.
"Bilimle ilgili inanılmaz bir şey var.
İncir çekirdeğini doldurmayan
gerçeğe yatırımla,
varsayımların toptan satış
kârını elde edebilirsiniz."
(Gülüşmeler)
Twain bunu şaka amaçlı söyledi
tabii ki de, ama haklı:
Bilimle ilgili inanılmaz bir şey var.
Birkaç kemikten, dinozorların
varlığına ulaşıyoruz.
Tayf çizgilerinden,
bulutsuların dizilimine;
meyve sineklerinden,
kalıtım düzeneklerine
ve beynin içinde akan kanın
yeniden oluşturulan görüntülerinden,
ya da benim durumumda, çok küçük
çocukların davranışından,
insan bilişinin temel düzenekleriyle
ilgili bir şeyler
söylemeye çalışıyoruz.
Özellikle, MIT'teki Beyin ve Bilişsel
Bilimler Bölümü'ndeki laboratuvarımda,
geçen on yılı, çocukların çok az bilgiyle
bu kadar çok bilgiyi çok hızlıca
nasıl öğrendiğini
anlamaya çalışarak harcadım.
Çünkü, bilimle ilgili
büyüleyici olan şey,
aynı zamanda çocuklarla ilgili
olarak da büyüleyici bir şey oluyor,
Mark Twain'in bakışıyla
ele alırsak,
bu durum, tam olarak çocukların
yetersiz ve belirsiz veriden
hızlıca ve doğruca zengin ve soyut
çıkarımlar yapma yeteneği demek.
Bugün size yalnızca iki örnek vereceğim.
Birisi genelleme sorunuyla ilgili,
diğeriyse nedensel akıl yürütme
sorunuyla ilgili.
Ve laboratuvarımdaki çalışmamla
ilgili konuşacak olsam da,
bu çalışma alanımda teşekkür borçlu
olduğum kişilerden ilham alıyor.
Dünyadaki tüm danışmanlara, meslektaşlara
ve işbirlikçilere minnettârım.
Genelleme sorunuyla başlayalım.
Küçük veri örneklerinden genelleme yapmak
bilimin ekmek teknesidir.
Küçücük bir seçmen kitlesine anket yaparız
ve ulusal seçimlerin sonucunu öngörürüz.
Bir klinik deneyde bir avuç insanın
tedaviye verdiği tepkiye bakar
ve ilaçları ülke pazarına süreriz.
Fakat böyle bir şey, ancak örneğimiz
ana kitleden rastgele alınırsa işe yarar.
Örneğimiz bir şekilde
keyfî olarak seçilmişse,
diyelim ki yalnızca şehirdeki seçmenleri
ya da diyelim ki kalp hastalığı
tedavisi klinik deneylerimizde
yalnızca erkekleri dâhil ettik --
sonuçlar daha geniş ana kitleye
genellenemeyebilir.
Bu yüzden bilim insanları, bulgunun
rastgeleliğine önem verir,
ama bunun bebeklerle ne ilgisi var?
Şöyle ki, bebekler sürekli küçük veri
örneklerinden genellemek zorundadır.
Birkaç oyuncak ördek görürler ve
batmadan durduğunu öğrenirler
ya da birkaç topun zıpladığını öğrenirler.
Ördekler ve toplarla ilgili
yaşamları boyunca
oyuncak ördek ve toplara ekleyecekleri
beklentiler edinirler.
Ve bebekler, ördekler ve toplarla ilgili
yapması gereken bu tür genellemeleri
neredeyse her şey için yapmak zorundadır:
ayakkabılar, gemiler, mühür mumları,
lahanalar, krallar...
Peki bebekler gördükleri
küçücük bulgu parçasının
daha büyük bir ana kitleyi
temsil edişini umursar mı?
Haydi öğrenelim.
Size iki video göstereceğim,
bir deneyin iki koşulunu
da gösteren videolar
ve yalnızca iki video izleyeceğiniz için
yalnızca iki bebek göreceksiniz
ve herhangi iki bebek birbirinden
sayısız farklılıklar gösterir.
Fakat bu bebekler, tabii ki,
bebek gruplarını temsil ediyor
ve göreceğiniz farklılıklar
bebeklerin davranışındaki koşullar arası
ortalama grup farklılıklarını temsil ediyor.
Her videoda, bir bebeğin belki de
bir bebekten tam da bekleyeceğiniz
şeyi yaptığını göreceksiniz
ve bebekleri olduklarından daha sihirli
yapmamız mümkün değildir.
Fakat benim zihnimde, sihirli olan şey
ve dikkat etmenizi istediğim şey
bu iki koşul arasındaki zıtlık,
çünkü bu iki video arasındaki
tek farklı şey
bebeklerin gözlemleyeceği
istatistiksel bulgu.
Bebeklere mavi ve sarı toplarla dolu
bir kutu göstereceğiz
ve eski yüksek lisans öğrencim, şimdiki
Stanford'lu meslektaşım Hyowon Gweon,
bu kutudan art arda
üç mavi top çekecek
ve bu topları çektiğinde
onları sıkacak
ve toplar ses çıkaracak.
Ve bebekseniz, bu tam
TED Konuşması gibidir.
Bundan daha iyisi olamaz.
(Gülüşmeler)
Fakat önemli olan şey şu ki çoğu topun
mavi olduğu bir kutudan art arda
üç mavi top çekmek gerçekten kolaydır.
Bunu gözleriniz kapalı da yapabilirsiniz.
Ana kitleden çekilen toplar
olası biçimde rastgele bir örnektir.
Ve kutunun içinden rastgele çektiğiniz
toplar ses çıkarıyorsa, belki
kutudaki tüm toplar ses çıkarıyordur.
Bu yüzden belki bebekler sarı topların da
ses çıkarmasını bekliyordur.
Bu sarı topların ucunda
komik çubuklar takılı,
bebekler isterlerse sarı toplara
farklı şeyler de yapabilir.
Alıp yere vurabilirler.
Ama bir görelim ne yapıyorlar.
(Video) Hyowon Gweon: Bunu görüyor musun?
(Top ses çıkarıyor)
Gördün mü?
(Top ses çıkarıyor)
Çok güzel.
Bunu görüyor musun?
(Top ses çıkarıyor)
Vay be.
Laura Schulz: Dedim size. (Gülüşmeler)
(Video) HG: Bunu görüyor musun?
(Top ses çıkarıyor)
Bak Clara, bu sana.
Alıp oynayabilirsin.
(Gülüşmeler)
LS: Konuşmama bile gerek yok, değil mi?
Pekâlâ, bebeklerin mavi topların
özelliklerini sarı toplara
genellemesi güzel
ve bizi taklit ederek
öğrenebilmeleri etkileyici
fakat bebeklerle ilgili olarak
bunları uzun süredir biliyoruz.
Gerçekten ilginç olan soru şu:
bebeklere tam olarak
aynı şeyi gösterirsek ne olur?
Birebir aynı olduğuna emin olabiliriz,
çünkü gizli bir bölmemiz var
ve aslında topları oradan çekiyoruz,
ancak bu sefer, değiştirdiğimiz
tek şey bulgunun çekildiği
görünürdeki ana kitlenin kendisi.
Bu sefer, bebeklere üç mavi topu
çoğunlukla sarı topların olduğu
kutudan çekerek göstereceğiz
ve bilin bakalım ne olacak?
Çoğunluğun sarı toplar olduğu
kutudan art arda üç mavi topu
[muhtemelen] çekemezsiniz.
Böyle bir şey muhtemelen
rastgele örnekli bulgu olmaz.
Böyle bir bulgu, Hyowon'un kasıtlı olarak
mavi topları çektiği izlenimini verebilir.
Belki toplarla ilgili özel bir şey var.
Belki yalnızca mavi toplar ses çıkarıyor.
Bakalım bebek ne yapıyor.
(Video) HG: Bunu görüyor musun?
(Top ses çıkarıyor)
Bu oyuncağı görüyor musun?
(Top ses çıkarıyor)
Aman da ne güzel. Gördün mü?
(Top ses çıkarıyor)
Bak bu da senin için.
Alıp oynayabilirsin.
(Mızıldanıyor)
(Gülüşmeler)
LS: Az önce 15 aylık iki bebeğin
yalnızca gözlemledikleri örneğin
olasılığına dayanarak bambaşka
şeyler yapışını gördünüz.
Deneysel sonuçlara bakalım.
Dikey eksende, her iki durumda da
topu sıkan bebeklerin
yüzdesini görüyorsunuz
ve gördüğünüz gibi, bebekler;
bulgu, ana kitlenin muhtemel temsilcisi
olduğunda bulguyu genellemeye,
bulgu keyfî olarak seçildiğindeki durumda
genellemekten daha yatkınlar.
Ve bu, eğlenceli bir öngörüye çıkıyor:
Çoğu sarı top olan kutudan yalnızca bir
mavi top çektiğinizi varsayın.
Sarı top kutusundan art arda üç kez
mavi topu muhtemelen çekemezsiniz,
ama rastgele yalnızca
bir mavi top çekebilirsiniz.
Olasılıksız bir örnek değil.
Ve bir kutudan rastgele bir şey çekip de
çektiğiniz şey ses çıkarıyorsa, belki
kutudaki her şey ses çıkarıyordur.
Bu yüzden, bebekler bu tek top koşulunda
izlediğiniz bir önceki koşula göre
ses çıkaran daha az bulgu görseler de
ve taklit edecekleri daha az eylem olsa da
bebeklerin daha çok
top sıkacağını öngördük
ve bulduğumuz da tam olarak bu oldu.
15 aylık bebekler, bu hususta,
tıpkı bilim adamları gibi
bulgunun rastgele örneklenip
örneklenmediğini önemsiyor
ve bunu dünyayla ilgili beklentiler
edinmek için kullanıyorlar:
Ne ses çıkarır, ne ses çıkarmaz,
ne keşfedilmeli, ne görmezden gelinmeli?
Şimdi size bir başka örnek göstereyim,
bu seferki nedensel
akıl yürütme sorunuyla ilgili.
Ve hepimizin yaşadığı bir şaşırtıcı bulgu
sorunuyla başlıyor,
dünyanın parçası olmamızın sorunu.
Ve size bir sorun gibi görünmeyebilir,
fakat çoğu sorun gibi,
yalnızca işler yoldan çıkınca
sorun hâlini alıyor.
Örneğin bu bebeği ele alalım.
Onun için işler yolunda gitmiyor.
Bu oyuncağı çalıştırmak
istiyor ve yapamıyor.
Birkaç saniyelik videoyu göstereceğim.
Ve kabaca iki olasılık var:
Belki bir şeyleri yanlış yapıyor
ya da belki oyuncakta
bir bozukluk var.
Diğerini izleyen bu deneyde,
bebeklere, bir varsayımı diğerine göre
destekleyen yalnızca küçücük
istatistiksel veri parçası vereceğiz
ve bebekler, yapacakları
şeye karar verirken bunu
kullanabilecekler mi göreceğiz.
Böyle bir kurgumuz var.
Hyowon oyuncağı çalıştırmayı
deneyecek ve başaracak.
Sonra ben iki kez deneyeceğim
ve ikisinde de başarısız olacağım
ve sonra Hyowon yeniden
deneyip başaracak
ve bu durum, kurul boyunca yüksek
lisans öğrencilerimle teknoloji
durumumu kabaca özetliyor.
Fakat buradaki önemli nokta,
sorunun oyuncakla ilgili olmadığı;
kişiyle ilgili olduğuyla ilgili küçük
bulgu sağlanıyor.
Kimi insanlar bu oyuncağı çalıştırabiliyor
kimileri yapamıyor.
Şimdi, bebek oyuncağı alınca
bir seçim yapacak.
Annesi hemen yanında,
bu yüzden oyuncağı ona verip
kişiyi değiştirebilir,
fakat kumaşın ucunda başka bir
oyuncak daha bulunacak
ve kumaşı kendine çekerek
oyuncağı değiştirebilir.
Haydi bakalım bebek ne yapıyor.
(Video) HG: İki, üç. Başla!
(Müzik)
LS: Bir, iki, üç, başla!
Arthur, yeniden deneyeceğim.
Bir, iki, üç, başla!
YG: Arthur, ben yeniden
deneyeyim, olur mu?
Bir, iki, üç, başla!
(Müzik)
Şuna bak. Bu oyuncakları hatırladın mı?
Oyuncakları görüyor musun?
Tamam, bunu buraya koyuyorum
ve bunu da sana veriyorum.
Alıp oynayabilirsin.
LS: Tamam Laura, ama tabii ki
bebekler annelerini severler.
Tabii ki bebekler
oyuncakları çalıştıramayınca
annelerine verir.
Bu yüzden yine, önemli soru,
istatistiksel veriyi çok azıcık
değiştirince ne olacağıdır.
Bu sefer, bebekler oyuncağın bir öncekiyle
aynı biçimde çalışıp bozulduğunu görecek,
fakat bulgunun dağılımını değiştireceğiz.
Bu sefer, Hyowon bir kez başarıp bir kez
yapamayacak, bende de aynısı olacak.
Ve oyuncağı kimin denediğinin önemi
olmayacak, oyuncak bozuk izlenimi verecek.
Oyuncak her denemede çalışmıyor.
Yine, bebek bir seçim yapacak.
Annesi hemen yanında, bu yüzden
bebek deneyeni değiştirebilir
ve kumaşın ucunda başka
bir oyuncak daha olacak.
Bebek ne yapıyor izleyelim.
(Video) HG: İki, üç, başla!
(Müzik)
Bir kere daha deneyeyim.
Bir, iki, üç, başla!
Hımm.
LS: Ben deneyeyim Clara.
Bir, iki, üç, başla!
Hımm, bir daha deneyeyim.
Bir, iki, üç, başla!
(Müzik)
HG: Bunu buraya koyuyorum
ve bunu da sana veriyorum.
Alıp oynayabilirsin.
(Alkış)
LS: Size deney sonuçlarını göstereyim.
Dikey eksende,
çocukların her durumla ilgili
seçimlerini görüyorsunuz
ve çocukların yaptığı seçimlerin dağılımı
gözlemledikleri bulguya bağlı.
Yaşamın ikinci yılında,
bebekler küçücük
istatistiksel veri parçasını,
temelde farklı stratejiler arasında
dünyada eylemde bulunmak için
karara varırken kullanabiliyorlar:
yardım istemek ve keşfetmek.
Size az önce iki laboratuvar deneyini
alandaki abartısız yüzlerce benzer noktaya
vurgu yapanların arasından gösterdim,
çünkü esas önemli mesele
çocukların belirsiz verilerden zengin
çıkarımlar yapabilme yeteneği
türümüze özgü kültürel
öğrenmemizin temelini oluşturuyor.
Çocuklar yeni araçları yalnızca
birkaç örnekten öğreniyor.
Nedensel ilişkilerini yalnızca
birkaç örnekten öğreniyor.
Hatta yeni sözcükleri bile öğreniyorlar,
bu örnekte Amerikan İşaret Dili'ni.
Konuşmamı iki hususla kapatmak istiyorum.
Benim dünyamı, beyin ve bilişsel
bilimler alanını, son birkaç yıldır
takip ediyorsanız,
üç büyük fikir ilginizi çekmiştir.
Birincisi, bu çağ beyin çağıdır.
Ve aslında, sinirbilimde insanı
afallatan keşifler yapıldı:
beyin kabuğunun işlevselce özelleşmiş
bölgelerinin yerinin belirlenmesi,
fare beyinlerinin şeffaflaştırılması,
sinir hücrelerinin
ışıkla etkinleştirilmesi.
İkinci büyük fikir,
bu çağ, büyük veri
ve makine öğrenimi çağıdır
ve makine öğrenimi,
sosyal ağlardan salgınbilimine
her şeyi anlayışımızı
değiştirmeye söz veriyor.
Ve belki makine öğrenimi, mekan algılama
ve doğal dil işleme sorunlarıyla
bize insan bilişi hakkında
bir şeyler anlatmak için uğraşıyor.
Ve duyacağınız üçüncü büyük fikir,
beyin hakkında o kadar çok şey
bilmemiz ve büyük veriye o kadar çok
erişimimizin olması iyi olacak,
çünkü işler kendi
irademize bırakıldığında,
insanlar yanılabilir,
kestirmeleri seçiyoruz
konuşurken duraksıyoruz,
hatalar yapıyoruz,
önyargılıyız ve birçok biçimde
dünyaya kötülük yapıyoruz.
Bence bunların hepsi önemli hikâyeler
ve insan olmanın anlamı üzerine
bize söyleyecekleri çok şey var,
fakat bir kenara yazmanızı istiyorum,
bugün size çok başka bir hikâye anlattım.
Anlattığım zihin hakkında,
beyin hakkında değil
ve özellikle, yalnızca insan
zihninin gerçekleştirebildiği türde,
zengin, yapılandırılmış bilgi
ve küçük miktarda veriden;
yalnızca birkaç örneğin bulgusundan
öğrenme yeteneğini içeren türde
hesaplamalar hakkında bir hikâye,
yalnızca birkaç örneğin bulgusu.
Ve temelde, küçük bir
çocuk olarak başlayıp
kültürümüzdeki en büyük
başarılara giden yolda
devam ederek,
dünyayı düzeltişimizin hikâyesidir.
Arkadaşlar, insan zihni yalnızca
küçük miktarda veriyle öğrenmez.
İnsan zihni, bütün fikirleri
bir arada düşünür.
İnsan zihni,
araştırma ve keşif yaratır,
insan zihni; sanat, edebiyat,
şiir ve tiyatro yaratır
ve insan zihni diğer insanlarla ilgilenir:
yaşlılarımızla, gençlerimizle,
hastalarımızla.
Hatta insanları iyileştiriyoruz.
Gelecek yıllarda, zihnimde
canlandırabileceğimin bile ötesinde
teknolojik yenileşmeler göreceğiz,
fakat benim ya da sizin yaşamınız boyunca
bir insan çocuğunun
hesaplama gücüne yaklaşacak güçte bile
bir şeyin görülmesi olası değil.
Bu en güçlü öğrenicilere
ve onların gelişimine;
bebeklere ve çocuklara,
annelere ve babalara,
bakıcılara ve öğretmenlere,
diğer teknolojinin, mühendisliğin
ve tasarımın en güçlü ve zeki türlerine
yatırım yaptığımız gibi yaparsak,
yalnızca daha iyi bir geleceğin
hayalini kuruyor olmayacağız,
iyi bir geleceği planlıyor olacağız.
Çok teşekkür ederim.
(Alkış)
Chris Anderson: Laura, teşekkür ederiz.
Sana soracağım bir sorum var.
Öncelikle, bu çılgınca bir araştırma.
Demek istediğim, kim böyle
bir deney tasarlar ki? (Gülüşmeler)
Birkaç kez izledim
ve hâlâ gerçekten bunun
olabileceğine inanmıyorum,
fakat diğer insanlar da benzer
deneyler yaptı ve sonuçlar örtüşüyor.
Bebekler gerçekten tam bir dâhi.
LS: Biliyor musun, deneylerimizde
gerçekten şaşırtıcı görünüyor,
fakat gerçek yaşamda
nasıl olduklarını bir düşün.
Bebek olarak başlıyor.
On sekiz ay sonra,
seninle konuşuyor
ve bebeklerin ilk sözcükleri
yalnızca top ya da ördek değil,
"hepsi gitti" gibi ortadan
kaybolmayla ilgili şeyler ya da
"a-aa" gibi istemsiz
eylemlerle ilgili şeyler.
Bebeğin güçlü olması gerekiyor.
Gösterdiğim herhangi bir şeyden
daha güçlü olması gerekiyor.
Koca dünyayı anlamlandırıyorlar.
Dört yaşında bir çocuk neredeyse
her şey hakkında konuşabilir.
(Alkış)
CA: Sizi doğru anladıysam,
dikkat çektiğiniz diğer bir husus
yıllardır şu konuşma ortada dönüyor,
beynimiz ve zihnimiz acayip ve kusurlu,
davranışsal ekonomi
ve ardındaki bütün kuramlar
mantıklı varlıklar olmadığımızı söyler.
Gerçekten de büyük
hikâyenin olağanüstü olduğunu
ve gerçekten gereğinden az değer verilen
bir dâhinin varlığından bahsediyorsunuz.
LS: Ruhbilimdeki
en sevdiğim alıntılardan biri
toplumsal ruhbilimci
Solomon Asch'tan gelir
ve Solomon, ruhbilimin
temel görevinin zâten ortada olanın
örtüsünü kaldırmak olduğunu söylemiştir.
Her gün önem sırasına göre
verdiğiniz birçok karar vardır,
bu kararlar dünyayı düzeltir.
Nesneleri ve özelliklerini bilirsiniz.
Önüne engel gelince tanırsınız.
Karanlıkta tanırsınız.
Bir odadan diğerine yürüyebilirsiniz.
Başkalarının ne düşündüğünü
anlarsınız. Onlarla konuşursunuz.
Uzayda hareket edersiniz.
Sayıları bilirsiniz.
Nedensel ilişkileri bilirsiniz.
Ahlâkî akıl yürütmeyi bilirsiniz.
Bunları çabasız yaparsınız,
bu yüzden pek bir şey görmeyiz,
fakat dünyayı böyle
anlamlandırırız, bu dikkate değerdir
ve anlaması çok zor bir başarımdır.
CA: Sanırım izleyicilerimiz arasında
teknolojinin hızlanan gücünü
benimseyen sizin
üç yaşındaki çocuğun
yapabileceklerini bir bilgisayarın
hiçbir zaman yapamayacağı
açıklamanıza itiraz
edecek insanlar olabilir,
fakat net olan şey şu, her durumda
makinelerimizin bebeklerimizden
öğreneceği çok şey var.
LS: Bence de. Burada makine
öğrenimiyle ilgilenen arkadaşlar vardır.
Diyorum ki, asla bebekleri şempanzelerle
ya da teknolojiyle kıyaslamayın,
fakat bu yalnızca
nicelik farklılığı değil.
Tür farklılığı.
İnanılmaz güçlü bilgisayarlarımız var
ve inanılmaz karmaşık
şeyler yapıyorlar,
sıklıkla büyük miktarda veriyle.
İnsan zihni, bence,
oldukça farklı bir şey yapıyor
ve bence, asıl zorlayıcı olan şey,
insan zihninin yapısal, basamaklı doğası.
CA: Laura Schulz, üstünde düşünülecek
harika bir konuşmaydı. Çok teşekkürler.
LS: Teşekkürler
(Alkış)