Bebeklerin inanılmaz derecede mantıklı zihinleri

Bebekler bu kadar az şeyden bu kadar çok bilgiyi çabucak nasıl öğreniyor? Eğlenceli, deneyle dolu konuşmasında, bilişsel bilimci Laura Schulz, bebeklerimizin şaşırtıcı derecede güçlü bir mantıkla, konuşmadan bile önce nasıl karar verdiğini gösteriyor.

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)