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)