< Return to Video

A babák meglepően logikus elméje

  • 0:01 - 0:03
    Mark Twain szellemesen mutatott rá
  • 0:03 - 0:06
    találó mondásában,
    hogy mi a legnagyobb gond
  • 0:06 - 0:08
    a megismeréstudománnyal:
  • 0:08 - 0:11
    "Döbbenetes, hogy a tudományban
  • 0:11 - 0:15
    mennyi feltevést kaphatunk
  • 0:15 - 0:18
    oly kevés tényért cserébe."
  • 0:18 - 0:20
    (Nevetés)
  • 0:20 - 0:23
    Twain ezt persze viccnek szánta,
    de igaza van.
  • 0:23 - 0:26
    Van valami döbbenetes a tudományban.
  • 0:26 - 0:30
    Egy pár csontból a dinoszauruszok
    létezésére következtethetünk.
  • 0:31 - 0:35
    Spektrumanalízissel egész csillagködök
    összetételét tudjuk megmondani.
  • 0:35 - 0:38
    Muslicák vizsgálatával
  • 0:38 - 0:41
    az öröklés mechanizmusát kutatjuk,
  • 0:41 - 0:46
    és az agy véráramának képeiből,
  • 0:46 - 0:50
    vagy a nagyon fiatal gyermekek
    viselkedéséből
  • 0:50 - 0:53
    az emberi észlelés
  • 0:53 - 0:55
    alapvető mechanizmusait tárhatjuk fel.
  • 0:56 - 1:00
    Az MIT megismeréstudományi és
    agykutató laborjában dolgozom,
  • 1:00 - 1:04
    s az elmúlt évtizedet
    e rejtély feltárásával töltöttem:
  • 1:04 - 1:08
    hogyan tanulnak a gyerekek olyan sokat
    és gyorsan, oly kevés információból.
  • 1:09 - 1:12
    Mert kiderült, hogy ami döbbenetes
    a tudományban,
  • 1:12 - 1:15
    az döbbenetes a gyerekekben is,
  • 1:15 - 1:18
    és Mark Twain gondolatát alkalmazva.
  • 1:18 - 1:22
    gyorsan, pontosan képesek bőséges
    és absztrakt következtetéseket levonni
  • 1:22 - 1:27
    hiányos vagy zavaros adatokból.
  • 1:28 - 1:31
    Két ilyen példáról szeretnék ma beszélni.
  • 1:31 - 1:33
    Az egyik az általánosítás kérdése,
  • 1:33 - 1:36
    a másik pedig az ok-okozati
    kapcsolattal függ össze.
  • 1:36 - 1:38
    Bár saját munkámat ismertetem,
  • 1:38 - 1:42
    sokaknak tartozom az ösztönzésért.
  • 1:42 - 1:46
    Hálás vagyok mentoraimnak, kollégáimnak
    és közreműködőimnek a világ minden táján.
  • 1:47 - 1:50
    Kezdjük az általánosítás kérdésével.
  • 1:51 - 1:55
    A tudományban gyakran kis mintákból
    vonunk le általános következtetést.
  • 1:55 - 1:57
    Egy pár embert megkérdezünk, kire szavaz,
  • 1:57 - 2:00
    s előrejelezzük az országos
    választási eredményt.
  • 2:00 - 2:04
    Ha a páciensek egy része jól reagál
    egy gyógyszerkísérlet során,
  • 2:04 - 2:07
    piacra dobhatunk egy új terméket.
  • 2:07 - 2:12
    De ez csak véletlen mintavételkor működik.
  • 2:12 - 2:14
    Ha választásunkat befolyásolja
    valamilyen tényező,
  • 2:14 - 2:16
    például csak városi szavazókat,
  • 2:16 - 2:21
    vagy csak férfiakat vonunk be
    egy új szívgyógyszernél
  • 2:21 - 2:23
    a kísérleti alkalmazásba,
  • 2:23 - 2:26
    az eredmények nem lesznek
    érvényesek a nagyobb népességre.
  • 2:26 - 2:30
    A tudósok tehát figyelnek rá,
    hogy a mintavétel véletlenszerű legyen,
  • 2:30 - 2:32
    de mi köze ennek a csecsemőkhöz?
  • 2:33 - 2:37
    Nos, a csecsemőknek egyfolytában
    kis mintákból kell általánosítaniuk.
  • 2:37 - 2:40
    Látnak egy pár gumikacsát,
    és megtanulják, hogy azok lebegnek,
  • 2:40 - 2:44
    labdával játszanak,
    és rájönnek, hogy az pattog.
  • 2:44 - 2:47
    Később már számítanak
    a lebegésre és a pattogásra,
  • 2:47 - 2:50
    sőt, más gumikacsákról
    és labdákról is előre tudják,
  • 2:50 - 2:51
    hogyan fognak viselkedni.
  • 2:51 - 2:55
    Képesnek kell lenniük nemcsak
    labdákról és kacsákról,
  • 2:55 - 2:57
    hanem majd mindenről
    ilyen általánosításra.
  • 2:57 - 3:01
    Cipőkről, hajókról, pecsétviaszról,
    káposztákról, királyokról.
  • 3:02 - 3:05
    A babákat vajon érdekli-e,
    hogy a látott pici bizonyíték
  • 3:05 - 3:09
    meggyőzően képviseli a nagyobb népességet?
  • 3:10 - 3:12
    Vizsgáljuk meg!
  • 3:12 - 3:13
    Most két filmet látnak egy kísérletről,
  • 3:13 - 3:16
    amelyet kétféle feltétel között végeztek,
  • 3:16 - 3:18
    s mivel csak ezt a két filmet néznek meg,
  • 3:18 - 3:20
    csak két babát fognak látni.
  • 3:20 - 3:24
    Két tetszőleges baba
    számtalan dologban különbözik egymástól.
  • 3:24 - 3:27
    Ezek a babák persze
    babák csoportját jelképezik,
  • 3:27 - 3:30
    a különbségek a csoportok közti
    átlagos különbséget képviselik,
  • 3:30 - 3:35
    amely a kétféle feltételre adott
    viselkedésben fejeződik ki.
  • 3:35 - 3:38
    Mindkét filmben a babák azt csinálják,
  • 3:38 - 3:41
    amit egy babától elvárnánk,
  • 3:41 - 3:45
    és ugyan nem ruházhatjuk fel
    őket varázserővel,
  • 3:46 - 3:48
    de szerintem a varázslatos
  • 3:48 - 3:50
    — erre fel is hívom a figyelmüket —,
  • 3:50 - 3:53
    a két feltétel közti különbség.
  • 3:53 - 3:57
    A filmek közti egyetlen különbség
  • 3:57 - 4:00
    a statisztikai erejű bizonyíték,
    melyet a babák megfigyelnek.
  • 4:01 - 4:05
    Egy doboznyi kék és sárga labdát
    mutatunk a babáknak,
  • 4:05 - 4:09
    aztán Hyowon Gweon, régi tanítványom,
    aki most már stanfordi munkatársam,
  • 4:09 - 4:12
    zsinórban három kék labdát húz a dobozból,
  • 4:12 - 4:15
    közben összenyomja őket,
  • 4:15 - 4:18
    a labda pedig sípolni fog.
  • 4:18 - 4:20
    Egy baba számára ez egy kész TED-előadás,
  • 4:20 - 4:22
    ami nem is lehetne tudományosabb.
  • 4:22 - 4:25
    (Nevetés)
  • 4:27 - 4:31
    De ebből az a lényeg, hogy zsinórban
    könnyű három kék labdát húzni
  • 4:31 - 4:33
    egy zömmel kék labdát tartalmazó dobozból.
  • 4:33 - 4:35
    Csukott szemmel is menne.
  • 4:35 - 4:38
    Ez meggyőzően véletlen mintavétel.
  • 4:38 - 4:42
    Ha véletlenszerűen húzunk ki
    sípoló labdákat a dobozból,
  • 4:42 - 4:45
    akkor a dobozban talán
    csak sípoló labdák vannak.
  • 4:45 - 4:48
    A babáknak tehát arra kéne számítaniuk,
    hogy a sárga labdák is sípolnak.
  • 4:48 - 4:51
    A sárga labdáknak nyelük van,
  • 4:51 - 4:54
    tehát a babák, ha akarják,
    másra is használhatják őket.
  • 4:54 - 4:55
    Ütögethetik, odaverhetik őket.
  • 4:55 - 4:58
    De nézzük, mi történt a kísérletben.
  • 5:01 - 5:04
    (Film) Hyowon Gweon: Látod ezt?
    (Sípol a labda)
  • 5:05 - 5:08
    Láttad ezt?
    (Sípol a labda)
  • 5:08 - 5:11
    Remek!
  • 5:13 - 5:15
    Látod ezt itt?
  • 5:15 - 5:17
    (Sípol a labda)
  • 5:17 - 5:19
    Tyűha!
  • 5:22 - 5:24
    Laura Schulz: Én megmondtam! (Nevet)
  • 5:24 - 5:28
    (Film) HG: Látod ezt?
    (Sípol a labda)
  • 5:28 - 5:33
    Hé, Clara, ez a tied.
    Játszhatsz vele!
  • 5:40 - 5:44
    (Nevetés)
  • 5:44 - 5:47
    LS: Ezt nem is kell kommentálni, igaz?
  • 5:47 - 5:50
    Rendben, hogy a babák
    egy kalap alá veszik
  • 5:50 - 5:52
    a kék és sárga labdák tulajdonságait,
  • 5:52 - 5:55
    és lenyűgöző, ahogy utánzás révén
    tanulnak tőlünk,
  • 5:55 - 5:58
    de ezt már réges-rég tudtuk a babákról.
    .
  • 5:58 - 6:00
    Az érdekes kérdés most jön:
  • 6:00 - 6:03
    Mi történik, ha a babáknak
    ugyanazt a tárgyat mutatjuk,
  • 6:03 - 6:07
    biztosan ugyanazt,
    mert van egy titkos rekeszünk,
  • 6:07 - 6:09
    és a labdákat onnan húzzuk elő,
  • 6:09 - 6:12
    de ezúttal megváltoztatjuk a populációt,
  • 6:12 - 6:15
    amelyből kihúzzuk a labdákat.
  • 6:15 - 6:19
    Ezúttal három kék labdát
    mutatunk a babáknak,
  • 6:19 - 6:22
    amelyeket zömmel sárga labdákat rejtő
    dobozból húztuk,
  • 6:22 - 6:23
    És mi történik?
  • 6:23 - 6:26
    Valószínűség alapján nehéz
    zsinórban három kéket húzni
  • 6:26 - 6:29
    zömmel sárgákat tartalmazó dobozból.
  • 6:29 - 6:32
    Itt tehát kétséges a véletlen mintavétel.
  • 6:32 - 6:38
    A tények azt sejtetik, hogy Hyowon
    talán szándékosan húz csak kéket,
  • 6:38 - 6:40
    a kékek talán valami miatt
    különlegesek lehetnek.
  • 6:41 - 6:44
    Talán csak a kék labdák sípolnak.
  • 6:44 - 6:46
    Nézzük, mi történik!
  • 6:46 - 6:49
    (Film) HG: Látod ezt?
    (Sípol a labda)
  • 6:51 - 6:53
    Látod ezt a játékot?
    (Sípol a labda)
  • 6:53 - 6:59
    Ó, ez klassz volt! Látod?
    (Sípol a labda)
  • 6:59 - 7:03
    Tessék, ez a tied, játszhatsz vele!
  • 7:06 - 7:12
    (Bébihang)
    (Nevetés)
  • 7:15 - 7:18
    LS: Önök most láttak két 15 hónapos babát,
  • 7:18 - 7:20
    akik teljesen eltérően reagáltak,
  • 7:20 - 7:23
    az eltérést csak
    a megfigyelt minta okozta.
  • 7:23 - 7:26
    Lássuk a kísérlet eredményeit!
  • 7:26 - 7:28
    A függőleges tengely mutatja
  • 7:28 - 7:31
    a labdát mindig megnyomó babákat,
    százalékban,
  • 7:31 - 7:35
    és látható, hogy ha a minta
    meggyőzően reprezentatív,
  • 7:35 - 7:38
    akkor a babák nagyobb arányban
    általánosítanak,
  • 7:38 - 7:41
    mint akkor, ha egyértelműen nem az.
  • 7:41 - 7:44
    Ez egy érdekes következtetésre vezet.
  • 7:44 - 7:49
    Ha egy kéket húzunk egy zömmel
    sárgákat rejtő dobozból,
  • 7:49 - 7:52
    így valószínűtlen, hogy egymás után
    három kéket húzunk ki,
  • 7:52 - 7:55
    de egy kék még lehet véletlenszerű.
  • 7:55 - 7:57
    Ez még hihető.
  • 7:57 - 7:59
    Ha véletlenszerűen nyúlunk a dobozba,
  • 7:59 - 8:03
    majd kihúzunk egy sípoló tárgyat,
    lehet, hogy minden tárgy sípol benne.
  • 8:04 - 8:08
    Bár a babák sokkal kevesebb bizonyítékot
    látnak a sípolásra,
  • 8:08 - 8:11
    és sokkal kevesebb az esélyük
    utánozni a viselkedést
  • 8:11 - 8:14
    ebben az egylabdás kísérletben
    az előzőhöz képest,
  • 8:14 - 8:18
    mi azt feltételeztük, hogy a babák
    többször fogják összenyomni a labdát,
  • 8:18 - 8:21
    és pontosan ez lett az eredmény.
  • 8:21 - 8:25
    Tehát a 15 hónapos babák
    e tekintetben olyanok, mint a tudósok,
  • 8:25 - 8:28
    figyelik, hogy a bizonyíték
    véletlen mintán alapul-e vagy sem,
  • 8:28 - 8:31
    és babák eszerint alakítják világképüket:
  • 8:31 - 8:34
    mi sípol és mi nem,
  • 8:34 - 8:37
    mire figyeljenek, és mire ne,
  • 8:38 - 8:40
    Nézzünk egy másik példát.
  • 8:40 - 8:43
    Ez az ok-okozati összefüggésről szól.
  • 8:43 - 8:46
    Zavaros bizonyítékokkal
    mindnyájan találkozunk,
  • 8:46 - 8:47
    az életben
  • 8:47 - 8:49
    sok ilyen helyzet adódhat.
  • 8:49 - 8:52
    Ez nem okoz fejfájást,
  • 8:52 - 8:55
    de csak addig, amíg a dolgok
    rosszra nem fordulnak.
  • 8:55 - 8:57
    Ez a baba például
  • 8:57 - 8:59
    nehézségekkel küzd.
  • 8:59 - 9:01
    Működtetné a játékát, de nem megy.
  • 9:01 - 9:04
    Nézzünk belőle pár másodpercet!
  • 9:09 - 9:11
    Nagyjából két ok lehetséges:
  • 9:11 - 9:14
    vagy valamit a baba rosszul csinál,
  • 9:14 - 9:18
    vagy a játékkal van valami zűr.
  • 9:18 - 9:20
    A következő kísérletben a babáknak
  • 9:20 - 9:24
    kis mennyiségű statisztikai adatot adtunk
  • 9:24 - 9:26
    egyik vagy másik hipotézis támogatására,
  • 9:26 - 9:29
    és meglátjuk, képesek-e dönteni
  • 9:29 - 9:31
    a teendőről ezen adatok alapján.
  • 9:31 - 9:33
    Íme az alaphelyzet
  • 9:34 - 9:37
    Hyowon sikeresen indítja a játékot.
  • 9:37 - 9:40
    Aztán én kétszer sikertelenül próbálkozom,
  • 9:40 - 9:44
    majd Hyowon még egyszer, sikerrel.
  • 9:44 - 9:47
    A tanítványaimmal is nagyjából
  • 9:47 - 9:50
    így szokott ez menni.
  • 9:50 - 9:53
    De a lényeg: az események azt mutatják,
  • 9:53 - 9:57
    hogy nem a játék a hibás, hanem a személy.
  • 9:57 - 9:59
    Néhányan el tudják indítani a játékot,
  • 9:59 - 10:00
    néhányan nem.
  • 10:01 - 10:04
    Amikor a baba megkapja a játékot,
    választhat.
  • 10:04 - 10:06
    A mamája jelen van,
  • 10:06 - 10:10
    a baba akár át is adhatja neki,
    megváltoztatva a személyt,
  • 10:10 - 10:13
    de egy ugyanilyen játék van a kendő végén,
  • 10:13 - 10:16
    a kendőt magához húzva
    kicserélheti a játékot.
  • 10:16 - 10:19
    Nézzük, mit csinál itt a baba.
  • 10:19 - 10:23
    (Film) HG: ... kettő, három, tessék!
    (Zene)
  • 10:23 - 10:26
    LS: Egy, kettő, három, tessék!
  • 10:26 - 10:33
    Arthur, megpróbálom még egyszer.
    Egy, kettő, három, tessék!
  • 10:34 - 10:36
    YG: Arthur, még egyszer megpróbálom, jó?
  • 10:36 - 10:41
    Egy, kettő, három, tessék!
    (Zene)
  • 10:42 - 10:43
    Nézd! Emlékszel ezekre a játékokra?
  • 10:43 - 10:47
    Látod ezeket a játékokat?
    Most ezt ideteszem,
  • 10:47 - 10:49
    ezt pedig neked adom.
  • 10:49 - 10:51
    Játszhatsz vele.
  • 11:11 - 11:16
    LS: Mondhatják: "Jó, Laura,
    de a babák imádják az anyjukat,
  • 11:16 - 11:18
    természetesen oda fogják adni
    a játékot neki,
  • 11:18 - 11:20
    ha az anya képes beindítani."
  • 11:20 - 11:24
    Ismét az a lényeges kérdés,
    hogy mi lesz, ha változtatunk
  • 11:24 - 11:27
    egy cseppet a statisztikai adatokon.
  • 11:27 - 11:31
    Ezúttal a babák látják, hogy a játék
    ugyanúgy beindul és nem indul be,
  • 11:31 - 11:33
    de megváltoztatjuk
    a próbálkozások sorrendjét.
  • 11:33 - 11:38
    Ezúttal Hyowonnak és nekem is
    egyszer sikerül, egyszer nem,
  • 11:38 - 11:43
    Ez arra utal, hogy mindegy,
    ki próbálkozik, a játék hibás,
  • 11:43 - 11:45
    nem mindig indul be.
  • 11:45 - 11:47
    Ismét lesz a babának választása:
  • 11:47 - 11:51
    odaadja másnak, pl. jelen lévő anyjának,
  • 11:51 - 11:53
    vagy kicseréli a játékot
    a kendő végén lévőre.
  • 11:53 - 11:55
    Nézzük, most mihez kezd.
  • 11:55 - 12:00
    (Film) HG: Kettő, három, tessék!
    (Zene)
  • 12:00 - 12:05
    Megpróbálom még egyszer.
    Egy, kettő, három, tessék!
  • 12:05 - 12:07
    Hmm.
  • 12:08 - 12:11
    LS: Hadd próbáljam meg én, Clara.
  • 12:11 - 12:15
    Egy, kettő, három, tessék!
  • 12:15 - 12:17
    Hmm, hadd próbáljam meg még egyszer.
  • 12:17 - 12:23
    Egy, kettő, három, tessék!
    (Zene)
  • 12:23 - 12:25
    HG: Ezt most ide teszem,
  • 12:25 - 12:27
    ezt pedig odaadom neked.
  • 12:27 - 12:31
    Játszhatsz vele.
  • 12:46 - 12:52
    (Taps)
  • 12:53 - 12:55
    LS: Íme a kísérleti eredmények.
  • 12:55 - 12:58
    A függőleges tengelyen mérjük
    a döntések eloszlását
  • 12:58 - 13:00
    az adott kísérleti körülmények között.
  • 13:00 - 13:05
    Láthatják, hogy a döntések eloszlása
  • 13:05 - 13:08
    attól függ, amit tapasztaltak.
  • 13:08 - 13:10
    Tehát a babák már kétévesen
  • 13:10 - 13:12
    kevés statisztikai adat felhasználásával
  • 13:12 - 13:16
    két alapvetően különböző stratégia közül
  • 13:16 - 13:17
    képesek viselkedést választani:
  • 13:17 - 13:20
    segítséget kérjenek-e avagy
    próbálkozzanak-e tovább.
  • 13:21 - 13:25
    Most csak két kísérletet mutattam be
  • 13:25 - 13:29
    a hasonló célú több száz közül,
  • 13:29 - 13:31
    A legfontosabb eredmény:
  • 13:31 - 13:36
    a gyerek képessége, hogy kevés adatból
    gazdag következtetést vonjon le,
  • 13:36 - 13:41
    a ránk jellemző fajtaspecifikus
    kulturális tanuláson alapszik.
  • 13:41 - 13:46
    A gyermek néhány példából megtanulja
    új eszközök használatát.
  • 13:46 - 13:51
    Új ok-okozati összefüggéseket ismer fel
    csupán néhány példa alapján.
  • 13:52 - 13:57
    Új szavakat is tanul így,
    itt pl. az amerikai jelbeszédből.
  • 13:57 - 14:00
    Végezetül két megjegyzést szeretnék tenni.
  • 14:00 - 14:04
    Ha követték az agykutatást
    és a megismeréstudományt
  • 14:04 - 14:05
    az elmúlt pár évben,
  • 14:05 - 14:08
    akkor három gondolatra figyelhettek fel.
  • 14:08 - 14:12
    Az első gondolat:
    az agy tanulmányozásának korát éljük.
  • 14:12 - 14:15
    Elképesztő felfedezések születtek
    az idegrendszer kutatása terén:
  • 14:15 - 14:19
    már tudjuk, hogy az agykéreg mely
    részei látják el az egyes funkciókat,
  • 14:19 - 14:21
    átlátszóvá tették az egér agyát,
  • 14:21 - 14:25
    neuronokat hoztak működésbe fénnyel.
  • 14:25 - 14:27
    A másik fontos gondolat,
  • 14:27 - 14:31
    hogy a big data
    és a gépi tanulás korát éljük,
  • 14:31 - 14:34
    A gépi tanulás pedig forradalmasíthatja,
    hogyan kezeljük ezentúl
  • 14:34 - 14:39
    kezdve a közösségi hálóktól
    a járványügyig mindent.
  • 14:39 - 14:42
    Mivel ez érinti látványok értelmezését is
  • 14:42 - 14:44
    és a természetes nyelveket,
  • 14:44 - 14:47
    talán még az emberi felfogásról is
    kiderülhetnek újdonságok.
  • 14:48 - 14:50
    A harmadik jelentős gondolat:
  • 14:50 - 14:53
    talán jó ennyi mindent tudni az agyunkról,
  • 14:53 - 14:55
    és hozzáférni a big data-hoz,
  • 14:55 - 14:58
    mert ha magunkra vagyunk utalva,
  • 14:58 - 15:01
    az ember esendő, elnagyoljuk,
  • 15:01 - 15:05
    elvétjük, elhibázzuk a dolgokat,
  • 15:05 - 15:09
    s számtalan módon vagyunk elfogultak,
  • 15:09 - 15:12
    így téves lesz a világképünk.
  • 15:13 - 15:16
    Szerintem ezek mind értékes tapasztalatok,
  • 15:16 - 15:20
    és sok mindent elárulnak arról,
    mit jelent embernek lenni,
  • 15:20 - 15:23
    de ma teljesen másféle
    tapasztalatokról volt szó.
  • 15:24 - 15:28
    Ez a tapasztalat a tudatra,
    nem pedig az agyra vonatkozik,
  • 15:28 - 15:31
    konkrétan azokról a számításokról,
  • 15:31 - 15:33
    amelyeket csakis emberi elme végezhet,
  • 15:33 - 15:37
    amely gazdag, strukturált tudásra
    és arra tesz bennünket képessé,
  • 15:37 - 15:43
    hogy kis mennyiségű adatból,
    pár példából is tudjunk újat tanulni.
  • 15:44 - 15:49
    Alapvetően arról szólt az előadásom,
  • 15:49 - 15:53
    hogy kisgyermekkorunktól kezdve
  • 15:53 - 15:57
    egészen kultúránk legnagyobb eredményeiig
  • 15:57 - 15:59
    helyes képet kapunk a világról.
  • 16:00 - 16:06
    Nézzék, az emberi elme nem csak
    kis mennyiségű adatból tanul.
  • 16:06 - 16:08
    Az elme kigondolhat elvileg újat is.
  • 16:09 - 16:12
    Az emberi elme kutat és felfedez,
  • 16:12 - 16:17
    A emberi elme művészetet, irodalmat,
    költészetet, színházat alkot.
  • 16:17 - 16:21
    Az emberi elme törődik a többi emberrel:
  • 16:21 - 16:24
    időseinkkel, fiataljainkkal, betegeinkkel.
  • 16:25 - 16:27
    Az emberi elme még gyógyítja is őket.
  • 16:28 - 16:31
    A következő években
    technológiai újításokat látunk majd,
  • 16:31 - 16:34
    olyanokat, amelyeket most
    még el sem tudok képzelni.
  • 16:34 - 16:37
    De kétséges, hogy olyat lássunk
  • 16:37 - 16:42
    az én életemben vagy az önökében,
    ami akár csak megközelítené
  • 16:42 - 16:46
    egy gyermeki agy számítási teljesítményét.
  • 16:47 - 16:52
    Ha legtehetségesebb tanulóink
    fejlődésébe fektetünk be,
  • 16:52 - 16:54
    azaz a babákba és a gyermekekbe,
  • 16:54 - 16:56
    anyákba és apákba,
  • 16:56 - 16:59
    gyerekgondozókba és tanárokba,
  • 16:59 - 17:03
    pont úgy, ahogy a technika más,
    elegánsabb területeibe fektetünk be,
  • 17:03 - 17:06
    pl. a mérnöki tervezésbe,
  • 17:06 - 17:09
    akkor nemcsak ábrándozunk a jobb jövőről,
  • 17:09 - 17:12
    hanem azt meg is tervezzük.
  • 17:12 - 17:14
    Köszönöm a figyelmet.
  • 17:14 - 17:18
    (Taps)
  • 17:18 - 17:22
    Chris Anderson: Laura, köszönjük.
    Van is egy kérdésem hozzád.
  • 17:22 - 17:25
    Először is, a kutatásod őrületes.
  • 17:25 - 17:29
    Mármint, hogy lehet ilyen
    kísérletet tervezni? (Nevetés)
  • 17:29 - 17:31
    Láttam már párszor ilyet,
  • 17:31 - 17:34
    és őszintén, nem hittem el,
    hogy ilyen lehetséges.
  • 17:34 - 17:37
    De mások megismételték a kísérleteket,
    és tényleg így van.
  • 17:37 - 17:39
    A babák valóban ekkora zsenik.
  • 17:39 - 17:42
    LS: Tényleg lenyűgöző,
    amit a kísérletekben művelnek,
  • 17:42 - 17:44
    de gondoljunk bele, milyenek az életben.
  • 17:44 - 17:45
    Babaként kezdi,
  • 17:45 - 17:48
    Tizennyolc hónapra rá már beszél hozzánk,
  • 17:48 - 17:50
    az első szavai nem a "labda" vagy "kacsa",
  • 17:50 - 17:53
    hanem pl. "elment",
    ami a látótérből eltűnésre vonatkozik,
  • 17:53 - 17:56
    vagy "ajjaj",
    ami nem szándékos tettekre utal.
  • 17:56 - 17:57
    Zseniálisnak kell lennie,
  • 17:57 - 18:00
    az eddigeknél még zseniálisabbnak,
  • 18:00 - 18:01
    hisz az egész világot meg kell ismernie.
  • 18:01 - 18:05
    Egy négyéves már majdnem
    bármiről beszélget.
  • 18:05 - 18:07
    (Taps)
  • 18:07 - 18:10
    CA: Ha jól értem, akkor a másik
    jelentős gondolat, amire rámutatsz,
  • 18:10 - 18:13
    hogy az utóbbi években csak azt hallottuk,
  • 18:13 - 18:15
    mennyire furcsa és bolondos az elménk,
  • 18:15 - 18:18
    a viselkedési közgazdaságtan
    és sok elmélet azt állítja:
  • 18:18 - 18:20
    nem vagyunk észlények.
  • 18:20 - 18:24
    Azt mondod, hogy lényegesebb,
    mennyire rendkívüli az elme,
  • 18:24 - 18:29
    és nem értékeljük eléggé,
    hogy milyen zseniális lehet.
  • 18:29 - 18:31
    LS: Egyik kedvenc pszichológiai idézetem
  • 18:31 - 18:33
    Solomon Asch szociálpszichológustól:
  • 18:33 - 18:35
    szerinte "A pszichológia
    alapvető feladata,
  • 18:35 - 18:39
    hogy lebontsa a dolgok
    magától értetődő voltát."
  • 18:39 - 18:43
    Nagyságrendileg több helyes
    döntést hozunk minden nap,
  • 18:43 - 18:44
    így helyes a világképünk.
  • 18:44 - 18:47
    Ismerjük a tárgyakat és tulajdonságaikat.
  • 18:47 - 18:49
    Felismerjük őket még a sötétben is.
  • 18:49 - 18:50
    Átmegyünk a szobán.
  • 18:50 - 18:53
    Felfedhetjük, mit gondolnak mások.
    Beszélhetünk hozzájuk.
  • 18:53 - 18:55
    Tudunk térben tájékozódni,
    ismerjük a számokat.
  • 18:55 - 18:58
    Értjük az ok-okozati összefüggéseket.
    Erkölcsi érveket vallunk.
  • 18:58 - 19:01
    Magától értetődik mindez,
    tehát észrevétlen.
  • 19:01 - 19:03
    De ezért értjük helyesen a világot,
  • 19:03 - 19:06
    és ez egy jelentős,
    de nehezen érthető eredmény.
  • 19:06 - 19:08
    CA: Gondolom a közönségből páran,
  • 19:08 - 19:11
    akik a műszaki fejlődésben bíznak,
  • 19:11 - 19:14
    talán vitatják a kijelentésedet,
    hogy az életünkben még
  • 19:14 - 19:16
    nem lesz egy háromévessel
    felérő számítógép.
  • 19:16 - 19:21
    De akárhogyan is lesz,
  • 19:21 - 19:25
    a gépek sokat tanulhatnának a babáktól.
  • 19:27 - 19:29
    LS: Pontosan. Lesznek itt
    a gépi tanulásról előadók is.
  • 19:29 - 19:34
    Soha ne fogadjunk babák, csimpánzok
  • 19:34 - 19:37
    vagy a technika ellen.
    Tapasztalatból beszélek.
  • 19:37 - 19:42
    Ez nemcsak mennyiségi,
  • 19:42 - 19:44
    hanem ugyanúgy minőségi különbség is.
  • 19:44 - 19:46
    Hihetetlenül erős
    számítógépeink vannak,
  • 19:46 - 19:48
    melyek elképesztően
    bonyolult dolgokra képesek,
  • 19:48 - 19:51
    hatalmas mennyiségű adatot elemeznek.
  • 19:51 - 19:54
    Az emberi elme valamit másképpen csinál,
  • 19:54 - 19:58
    a különbség, úgy vélem, a strukturált,
    hierarchikus tudásban rejlik,
  • 19:58 - 20:00
    ezt feltárni pedig embert próbáló feladat.
  • 20:00 - 20:03
    CA: Laura Schulz, csodás útravalót
    adtál nekünk. Köszönjük.
  • 20:03 - 20:06
    LS: Köszönöm!
    (Taps)
Title:
A babák meglepően logikus elméje
Speaker:
Laura Schulz
Description:

Hogyan tanulnak a babák olyan sokat és gyorsan, oly kevés információból? Egy szórakoztató, kísérletekkel tarkított előadásban Laura Schulz, a megismeréstudomány kutatója megmutatja, hogyan döntenek erős logikai érzékkel a kicsinyeink már jóval azelőtt, hogy beszélni megtanulnának.

more » « less
Video Language:
English
Team:
closed TED
Project:
TEDTalks
Duration:
20:18

Hungarian subtitles

Revisions