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)