Alison Gopnik: What do babies think?

395,642 views ・ 2011-10-10

TED


Pro přehrání videa dvakrát klikněte na anglické titulky níže.

Překladatel: Lenka Mydlova Korektor: Marek Vanžura
00:15
What is going on
0
15260
2000
Co se asi děje
00:17
in this baby's mind?
1
17260
2000
v mysli tohoto miminka?
00:19
If you'd asked people this 30 years ago,
2
19260
2000
Pokud byste se na to zeptali lidí před 30 lety,
00:21
most people, including psychologists,
3
21260
2000
většina z nich, včetně psychologů,
00:23
would have said that this baby was irrational,
4
23260
3000
by řekla, že toto dítě nemá rozum,
00:26
illogical, egocentric --
5
26260
2000
postrádá logiku, je egocentrické --
00:28
that he couldn't take the perspective of another person
6
28260
2000
že se nedokáže vcítit do pozice někoho druhého
00:30
or understand cause and effect.
7
30260
2000
či chápat příčinu a následek.
00:32
In the last 20 years,
8
32260
2000
Za posledních 20 let
00:34
developmental science has completely overturned that picture.
9
34260
3000
vývojová věda tento obrázek obrátila úplně naruby.
00:37
So in some ways,
10
37260
2000
Takže v určitých případech
00:39
we think that this baby's thinking
11
39260
2000
si myslíme, že myšlení tohoto miminka
00:41
is like the thinking of the most brilliant scientists.
12
41260
4000
je stejné jako myšlení těch nejbrilantnějších vědců.
00:45
Let me give you just one example of this.
13
45260
2000
Dám vám příklad.
00:47
One thing that this baby could be thinking about,
14
47260
3000
Jedna z věcí, nad kterou by mohlo toto miminko dumat,
00:50
that could be going on in his mind,
15
50260
2000
co by se mu mohlo honit hlavou,
00:52
is trying to figure out
16
52260
2000
je pokoušet se přijít na to,
00:54
what's going on in the mind of that other baby.
17
54260
3000
co se honí hlavou jinému miminku.
00:57
After all, one of the things that's hardest for all of us to do
18
57260
3000
Nakonec jednou z těch nejtěžších věcí pro nás všechny
01:00
is to figure out what other people are thinking and feeling.
19
60260
3000
je zjistit, co si myslí a co cítí jiní lidé.
01:03
And maybe the hardest thing of all
20
63260
2000
A možná tou nejtěžší věcí ze všech
01:05
is to figure out that what other people think and feel
21
65260
3000
je pochopit, že to, co si myslí a co cítí ostatní,
01:08
isn't actually exactly like what we think and feel.
22
68260
2000
není úplně totéž, co si myslíme a co cítíme my.
01:10
Anyone who's followed politics can testify
23
70260
2000
Kdokoliv, kdo se zabývá politikou, může dosvědčit,
01:12
to how hard that is for some people to get.
24
72260
3000
jak obtížné to pro některé lidi je.
01:15
We wanted to know
25
75260
2000
Chtěli jsme vědět,
01:17
if babies and young children
26
77260
2000
zda mohou miminka a malé děti
01:19
could understand this really profound thing about other people.
27
79260
3000
porozumět této těžké skutečnosti o jiných lidech.
01:22
Now the question is: How could we ask them?
28
82260
2000
Otázka zní: Jak se jich ale zeptat?
01:24
Babies, after all, can't talk,
29
84260
2000
Miminka přece nemluví
01:26
and if you ask a three year-old
30
86260
2000
a když požádáte tříleté dítě,
01:28
to tell you what he thinks,
31
88260
2000
aby vám řeklo, co si myslí,
01:30
what you'll get is a beautiful stream of consciousness monologue
32
90260
3000
získáte nádherný proud vědomého monologu
01:33
about ponies and birthdays and things like that.
33
93260
3000
o ponících a narozeninách a podobných věcech.
01:36
So how do we actually ask them the question?
34
96260
3000
Takže jak jsme se jich vlastně ptali?
01:39
Well it turns out that the secret was broccoli.
35
99260
3000
Nakonec se tajemství skrývalo v brokolici.
01:42
What we did -- Betty Rapacholi, who was one of my students, and I --
36
102260
4000
Já a spolu se mnou Betty Rapacholi, jedna z mých studentek,
01:46
was actually to give the babies two bowls of food:
37
106260
3000
jsme dali miminkám dvě mísy jídla:
01:49
one bowl of raw broccoli
38
109260
2000
jednu mísu se syrovou brokolicí
01:51
and one bowl of delicious goldfish crackers.
39
111260
3000
a jednu mísu chutných slaných krekrů.
01:54
Now all of the babies, even in Berkley,
40
114260
3000
Všem miminkám, dokonce i v Berkley,
01:57
like the crackers and don't like the raw broccoli.
41
117260
3000
chutnají krekry a nechutná jim syrová brokolice.
02:00
(Laughter)
42
120260
2000
(Smích)
02:02
But then what Betty did
43
122260
2000
A tak Betty
02:04
was to take a little taste of food from each bowl.
44
124260
3000
trochu ochutnala z každé mísy.
02:07
And she would act as if she liked it or she didn't.
45
127260
2000
A zatvářila se, že jí to buď chutná, nebo nechutná.
02:09
So half the time, she acted
46
129260
2000
Polovinu času se tedy tvářila,
02:11
as if she liked the crackers and didn't like the broccoli --
47
131260
2000
že jí chutnají krekry a nechutná jí brokolice --
02:13
just like a baby and any other sane person.
48
133260
3000
stejně jako miminkám a jakékoliv jiné osobě při smyslech.
02:16
But half the time,
49
136260
2000
Ale tu druhou půli času
02:18
what she would do is take a little bit of the broccoli
50
138260
2000
si vzala trochu brokolice
02:20
and go, "Mmmmm, broccoli.
51
140260
3000
a předstírala: "Mmmmm, brokolice.
02:23
I tasted the broccoli. Mmmmm."
52
143260
3000
Ochutnala jsem brokolici. Mmmmm."
02:26
And then she would take a little bit of the crackers,
53
146260
2000
A pak si vzala několik krekrů
02:28
and she'd go, "Eww, yuck, crackers.
54
148260
4000
a říkala: "Ble, fuj, krekry.
02:32
I tasted the crackers. Eww, yuck."
55
152260
3000
Ochutnala jsem krekry. Ble, fuj."
02:35
So she'd act as if what she wanted
56
155260
2000
Chovala se tedy, jako by chtěla
02:37
was just the opposite of what the babies wanted.
57
157260
3000
přesný opak toho, co chtěla miminka.
02:40
We did this with 15 and 18 month-old babies.
58
160260
2000
Provedli jsme to s 15 a 18měsíčními miminky.
02:42
And then she would simply put her hand out and say,
59
162260
3000
A ona pak poodstoupila a řekla:
02:45
"Can you give me some?"
60
165260
2000
"Můžu taky dostat?"
02:47
So the question is: What would the baby give her,
61
167260
2000
Otázka je: Co jí to dítě asi dá?
02:49
what they liked or what she liked?
62
169260
2000
To, co chutná jemu, nebo to, co má ráda ona?
02:51
And the remarkable thing was that 18 month-old babies,
63
171260
3000
A pozoruhodné bylo, že 18měsíční děti,
02:54
just barely walking and talking,
64
174260
2000
které zřídka chodily a mluvily,
02:56
would give her the crackers if she liked the crackers,
65
176260
3000
jí daly krekry, pokud jí chutnaly,
02:59
but they would give her the broccoli if she liked the broccoli.
66
179260
3000
ale taky jí daly brokolici, pokud jí chutnala brokolice.
03:02
On the other hand,
67
182260
2000
Na druhé straně,
03:04
15 month-olds would stare at her for a long time
68
184260
2000
15měsíční děti se na ni dlouze dívaly,
03:06
if she acted as if she liked the broccoli,
69
186260
2000
pokud předstírala, že jí chutná brokolice,
03:08
like they couldn't figure this out.
70
188260
3000
jako by to nemohly pochopit.
03:11
But then after they stared for a long time,
71
191260
2000
Když se ale dívaly dost dlouho,
03:13
they would just give her the crackers,
72
193260
2000
daly jí krekry,
03:15
what they thought everybody must like.
73
195260
2000
o kterých si myslely, že je má rád každý.
03:17
So there are two really remarkable things about this.
74
197260
3000
Z toho vyplývají dvě pozoruhodné věci.
03:20
The first one is that these little 18 month-old babies
75
200260
3000
Tou první je, že tyto malé 18měsíční děti
03:23
have already discovered
76
203260
2000
už přišly
03:25
this really profound fact about human nature,
77
205260
2000
na tu zásadní skutečnost lidské povahy,
03:27
that we don't always want the same thing.
78
207260
2000
a to, že ne vždy chceme totéž jako ostatní.
03:29
And what's more, they felt that they should actually do things
79
209260
2000
A navíc cítily, že by měly dělat věci,
03:31
to help other people get what they wanted.
80
211260
3000
díky kterým ostatní získají, co chtějí.
03:34
Even more remarkably though,
81
214260
2000
Snad ještě pozoruhodnější skutečnost,
03:36
the fact that 15 month-olds didn't do this
82
216260
3000
že ty 15měsíční děti se tak nechovaly, naznačuje,
03:39
suggests that these 18 month-olds had learned
83
219260
3000
že 18měsíční miminka objevila
03:42
this deep, profound fact about human nature
84
222260
3000
tuto hlubokou, zásadní stránku lidské povahy
03:45
in the three months from when they were 15 months old.
85
225260
3000
během těch tří měsíců od doby, co jim bylo 15 měsíců.
03:48
So children both know more and learn more
86
228260
2000
Děti tedy vědí víc a učí se víc,
03:50
than we ever would have thought.
87
230260
2000
než bychom si kdy pomysleli.
03:52
And this is just one of hundreds and hundreds of studies over the last 20 years
88
232260
4000
A to je pouze jedna ze stovek a stovek studií za posledních 20 let,
03:56
that's actually demonstrated it.
89
236260
2000
která to dokazuje.
03:58
The question you might ask though is:
90
238260
2000
Přesto byste mohli položit otázku:
04:00
Why do children learn so much?
91
240260
3000
Proč se děti tak moc učí?
04:03
And how is it possible for them to learn so much
92
243260
2000
A jak je možné, že se naučí tolik
04:05
in such a short time?
93
245260
2000
za tak krátkou dobu?
04:07
I mean, after all, if you look at babies superficially,
94
247260
2000
Mám tím na mysli, že když se konec konců podíváte na děti povrchně,
04:09
they seem pretty useless.
95
249260
2000
jeví se dost neužitečné.
04:11
And actually in many ways, they're worse than useless,
96
251260
3000
A vlastně i v mnohých ohledech je to ještě horší,
04:14
because we have to put so much time and energy
97
254260
2000
protože musíme tolik času a energie věnovat
04:16
into just keeping them alive.
98
256260
2000
jen tomu, abychom je udrželi naživu.
04:18
But if we turn to evolution
99
258260
2000
Když ale o odpověď na tuto hádanku
04:20
for an answer to this puzzle
100
260260
2000
požádáme evoluci,
04:22
of why we spend so much time
101
262260
2000
tedy proč tolik času trávíme
04:24
taking care of useless babies,
102
264260
3000
starostí o neužitečné děti,
04:27
it turns out that there's actually an answer.
103
267260
3000
vyjeví se nám, že odpověď existuje.
04:30
If we look across many, many different species of animals,
104
270260
3000
Když se podíváme na mnoho a mnoho různorodých živočišných druhů,
04:33
not just us primates,
105
273260
2000
ne jen na nás primáty,
04:35
but also including other mammals, birds,
106
275260
2000
ale i jiné savce, ptáky,
04:37
even marsupials
107
277260
2000
či dokonce vačnatce
04:39
like kangaroos and wombats,
108
279260
2000
jako je klokan nebo wombat,
04:41
it turns out that there's a relationship
109
281260
2000
zjistíme, že existuje vztah
04:43
between how long a childhood a species has
110
283260
4000
mezi délkou mláděcího období živočišného druhu
04:47
and how big their brains are compared to their bodies
111
287260
4000
a velikostí mozku ve srovnání k jejich tělu
04:51
and how smart and flexible they are.
112
291260
2000
a tomu, jak chytří a přizpůsobiví jsou.
04:53
And sort of the posterbirds for this idea are the birds up there.
113
293260
3000
Ukázkovými ptáky této myšlenky jsou ptáci na obrazovce.
04:56
On one side
114
296260
2000
Na jedné straně máme
04:58
is a New Caledonian crow.
115
298260
2000
vránu novokaledonskou.
05:00
And crows and other corvidae, ravens, rooks and so forth,
116
300260
3000
A vrány a jiní havranovití, krkavci, havrani a podobní
05:03
are incredibly smart birds.
117
303260
2000
jsou neuvěřitelně chytří ptáci.
05:05
They're as smart as chimpanzees in some respects.
118
305260
3000
V některých ohledech jsou chytří stejně jako šimpanzi.
05:08
And this is a bird on the cover of science
119
308260
2000
A tohle je pták na obálce časopisu Science (Věda),
05:10
who's learned how to use a tool to get food.
120
310260
3000
který se naučil používat nástroj, aby získal potravu.
05:13
On the other hand,
121
313260
2000
Na druhé straně
05:15
we have our friend the domestic chicken.
122
315260
2000
je naše známá -- slepice domácí.
05:17
And chickens and ducks and geese and turkeys
123
317260
3000
A kuřata a kachny a husy a krůty
05:20
are basically as dumb as dumps.
124
320260
2000
jsou prostě natvrdlí jako vejce.
05:22
So they're very, very good at pecking for grain,
125
322260
3000
Jsou tedy velmi, velmi dobré v zobání zrní,
05:25
and they're not much good at doing anything else.
126
325260
3000
ale v ničem dalším už tak moc ne.
05:28
Well it turns out that the babies,
127
328260
2000
Ukazuje se tak, že mláďata
05:30
the New Caledonian crow babies, are fledglings.
128
330260
2000
vrány novokaledonské jsou zelenáči.
05:32
They depend on their moms
129
332260
2000
Jsou závislé na svých matkách,
05:34
to drop worms in their little open mouths
130
334260
3000
nosí jim červy až do zobáků
05:37
for as long as two years,
131
337260
2000
po dobu dvou let,
05:39
which is a really long time in the life of a bird.
132
339260
2000
což je v ptačím životě opravdu dlouhá doba.
05:41
Whereas the chickens are actually mature
133
341260
2000
Naproti tomu slepice dospějí
05:43
within a couple of months.
134
343260
2000
za několik měsíců.
05:45
So childhood is the reason
135
345260
3000
Doba dozrávání je tak důvodem,
05:48
why the crows end up on the cover of Science
136
348260
2000
proč vrány končí na obálce časopisu Science (Věda)
05:50
and the chickens end up in the soup pot.
137
350260
2000
a slepice v hrnci na polévku.
05:52
There's something about that long childhood
138
352260
3000
Na dlouhém věku dozrávání je něco,
05:55
that seems to be connected
139
355260
2000
co se zdá být propojené
05:57
to knowledge and learning.
140
357260
2000
se znalostmi a učením.
05:59
Well what kind of explanation could we have for this?
141
359260
3000
Jaké asi vysvětlení pro to máme?
06:02
Well some animals, like the chicken,
142
362260
3000
Některá zvířata, jako třeba slepice,
06:05
seem to be beautifully suited
143
365260
2000
se zdají být skvěle vybavena
06:07
to doing just one thing very well.
144
367260
2000
na vynikající vykonávání jedné jediné věci.
06:09
So they seem to be beautifully suited
145
369260
3000
Zdají se tedy být skvěle přizpůsobena
06:12
to pecking grain in one environment.
146
372260
2000
k zobání zrní v daném prostředí.
06:14
Other creatures, like the crows,
147
374260
2000
Jiní tvorové, jako třeba vrány,
06:16
aren't very good at doing anything in particular,
148
376260
2000
nejsou moc dobří v dělání něčeho konkrétního,
06:18
but they're extremely good
149
378260
2000
ale nadprůměrně dobře
06:20
at learning about laws of different environments.
150
380260
2000
se naučí principy různých prostředí.
06:22
And of course, we human beings
151
382260
2000
A samozřejmě, my lidské bytosti
06:24
are way out on the end of the distribution like the crows.
152
384260
3000
se v tomto rozdělení nacházíme ještě mnohem dál.
06:27
We have bigger brains relative to our bodies
153
387260
2000
V poměru k tělu máme mozky mnohem větší
06:29
by far than any other animal.
154
389260
2000
než jakékoli jiné zvíře.
06:31
We're smarter, we're more flexible,
155
391260
2000
Jsme chytřejší, přizpůsobivější,
06:33
we can learn more,
156
393260
2000
více se naučíme,
06:35
we survive in more different environments,
157
395260
2000
přežijeme ve více odlišných prostředích,
06:37
we migrated to cover the world and even go to outer space.
158
397260
3000
stěhovali jsme se, abychom zaplavili svět a dostali se i mimo něj.
06:40
And our babies and children are dependent on us
159
400260
3000
A naše miminka a děti na nás závisejí
06:43
for much longer than the babies of any other species.
160
403260
3000
mnohem déle než mláďata jakéhokoliv jiného druhu.
06:46
My son is 23.
161
406260
2000
Mému synovi je 23.
06:48
(Laughter)
162
408260
2000
(Smích)
06:50
And at least until they're 23,
163
410260
2000
A nejméně do třiadvaceti
06:52
we're still popping those worms
164
412260
2000
jim stále nosíme do jejich
06:54
into those little open mouths.
165
414260
3000
malých zobáčků červy.
06:57
All right, why would we see this correlation?
166
417260
3000
Dobrá, proč bychom mezi tím měli vidět souvztažnost?
07:00
Well an idea is that that strategy, that learning strategy,
167
420260
4000
Myšlenkou je, že způsob učení
07:04
is an extremely powerful, great strategy for getting on in the world,
168
424260
3000
je nesmírně mocným, skvělým způsobem pro připojení se ke světu,
07:07
but it has one big disadvantage.
169
427260
2000
ale má jednu velkou nevýhodu.
07:09
And that one big disadvantage
170
429260
2000
A tou velkou nevýhodou je,
07:11
is that, until you actually do all that learning,
171
431260
3000
že dokud se to všechno nenaučíte,
07:14
you're going to be helpless.
172
434260
2000
budete bezbranní.
07:16
So you don't want to have the mastodon charging at you
173
436260
3000
Tzn. nechcete, aby na vás zaútočil mamut
07:19
and be saying to yourself,
174
439260
2000
a vy abyste si říkali,
07:21
"A slingshot or maybe a spear might work. Which would actually be better?"
175
441260
4000
"prak, nebo možná oštěp by mohl fungovat. Co asi bude lepší?"
07:25
You want to know all that
176
445260
2000
Chcete to všechno vědět
07:27
before the mastodons actually show up.
177
447260
2000
předtím, než na mamuta narazíte.
07:29
And the way the evolutions seems to have solved that problem
178
449260
3000
A způsob, jakým se s tímto problémem vypořádala evoluce,
07:32
is with a kind of division of labor.
179
452260
2000
je způsob dělby práce.
07:34
So the idea is that we have this early period when we're completely protected.
180
454260
3000
Spočívá v myšlence, že máme to rané období, kdy jsme zcela chráněni.
07:37
We don't have to do anything. All we have to do is learn.
181
457260
3000
Nemusíme nic dělat. Jen se máme učit.
07:40
And then as adults,
182
460260
2000
A následně jako dospělí
07:42
we can take all those things that we learned when we were babies and children
183
462260
3000
můžeme uchopit všechno to, co jsme se naučili jako miminka a děti
07:45
and actually put them to work to do things out there in the world.
184
465260
3000
a použít to na různé věci v životě.
07:48
So one way of thinking about it
185
468260
2000
Jednou z možností, jak na to nahlížet, je,
07:50
is that babies and young children
186
470260
2000
že miminka a malé děti
07:52
are like the research and development division of the human species.
187
472260
3000
jsou část lidského druhu zabývající se výzkumem a vývojem.
07:55
So they're the protected blue sky guys
188
475260
3000
Jsou tedy chráněnými snílky,
07:58
who just have to go out and learn and have good ideas,
189
478260
2000
kteří jen musí jít a učit se a mít dobré nápady.
08:00
and we're production and marketing.
190
480260
2000
A my představujeme produkci a marketing.
08:02
We have to take all those ideas
191
482260
2000
My musíme vzít všechny ty myšlenky,
08:04
that we learned when we were children
192
484260
2000
které jsme získali jako děti,
08:06
and actually put them to use.
193
486260
2000
a použít je.
08:08
Another way of thinking about it
194
488260
2000
Jiným způsobem nazírání
08:10
is instead of thinking of babies and children
195
490260
2000
je místo přemýšlení o miminkách a dětech
08:12
as being like defective grownups,
196
492260
2000
jako by byly neúplnými dospívajícími,
08:14
we should think about them
197
494260
2000
přemýšlet o nich
08:16
as being a different developmental stage of the same species --
198
496260
2000
jako že se nacházejí v odlišné vývojové fázi totožného druhu --
08:18
kind of like caterpillars and butterflies --
199
498260
3000
podobně jako housenky a motýli --
08:21
except that they're actually the brilliant butterflies
200
501260
2000
až na to, že oni už jsou brilantními motýly,
08:23
who are flitting around the garden and exploring,
201
503260
3000
kteří poletují nad zahradou a objevují ji,
08:26
and we're the caterpillars
202
506260
2000
a my jsme housenky,
08:28
who are inching along our narrow, grownup, adult path.
203
508260
3000
které se plazí svou danou, zralou, dospělou cestou.
08:31
If this is true, if these babies are designed to learn --
204
511260
3000
Pokud tomu tak je, pokud jsou tyto děti stvořené k učení --
08:34
and this evolutionary story would say children are for learning,
205
514260
3000
a příběh evoluce nastiňuje, že děti jsou tu kvůli učení,
08:37
that's what they're for --
206
517260
2000
přesně na to jsou --
08:39
we might expect
207
519260
2000
mohli bychom očekávat,
08:41
that they would have really powerful learning mechanisms.
208
521260
2000
že mají vskutku mocný mechanismus učení.
08:43
And in fact, the baby's brain
209
523260
3000
A skutečně, mozek miminka
08:46
seems to be the most powerful learning computer
210
526260
2000
se zdá být tím nejmocnějším učícím se počítačem
08:48
on the planet.
211
528260
2000
na Zemi.
08:50
But real computers are actually getting to be a lot better.
212
530260
3000
Ale skutečné počítače jsou na tom mnohem lépe.
08:53
And there's been a revolution
213
533260
2000
A v našem chápání strojového učení
08:55
in our understanding of machine learning recently.
214
535260
2000
proběhla nedávno revoluce.
08:57
And it all depends on the ideas of this guy,
215
537260
3000
A celé to vychází z poznatků tohoto muže,
09:00
the Reverend Thomas Bayes,
216
540260
2000
reverenda Thomase Bayese,
09:02
who was a statistician and mathematician in the 18th century.
217
542260
3000
statistika a matematika 18. století.
09:05
And essentially what Bayes did
218
545260
3000
V podstatě Bayes poskytl
09:08
was to provide a mathematical way
219
548260
2000
matematický způsob
09:10
using probability theory
220
550260
2000
užití teorie pravděpodobnosti
09:12
to characterize, describe,
221
552260
2000
pro charakteristiku, popis způsobu,
09:14
the way that scientists find out about the world.
222
554260
2000
jakým vědci objevují svět.
09:16
So what scientists do
223
556260
2000
Vědci mají hypotézu,
09:18
is they have a hypothesis that they think might be likely to start with.
224
558260
3000
o které se domnívají, že by se od ní mohli odpíchnout.
09:21
They go out and test it against the evidence.
225
561260
2000
Jdou a porovnávají ji se skutečností.
09:23
The evidence makes them change that hypothesis.
226
563260
2000
Skutečnosti je donutí hypotézu změnit.
09:25
Then they test that new hypothesis
227
565260
2000
Potom tuto novou hypotézu testují
09:27
and so on and so forth.
228
567260
2000
a tak dál a tak podobně.
09:29
And what Bayes showed was a mathematical way that you could do that.
229
569260
3000
A Bayes poukázal na matematický způsob, kterým by to šlo provést.
09:32
And that mathematics is at the core
230
572260
2000
A matematika je v samém jádru
09:34
of the best machine learning programs that we have now.
231
574260
2000
těch nejlepších učících se programů, které teď máme.
09:36
And some 10 years ago,
232
576260
2000
A před nějakými 10 lety
09:38
I suggested that babies might be doing the same thing.
233
578260
4000
jsem předestřela, že miminka by se mohla chovat stejně.
09:42
So if you want to know what's going on
234
582260
2000
Pokud vás tedy zajímá, co se odehrává
09:44
underneath those beautiful brown eyes,
235
584260
2000
pod těma nádhernýma hnědýma očima,
09:46
I think it actually looks something like this.
236
586260
2000
vypadá to podle mě nějak takhle.
09:48
This is Reverend Bayes's notebook.
237
588260
2000
Tohle je zápisník reverenda Bayese.
09:50
So I think those babies are actually making complicated calculations
238
590260
3000
Vypadá to, že ta miminka vlastně provádějí složité propočty
09:53
with conditional probabilities that they're revising
239
593260
3000
s podmíněnými pravděpodobnostmi, které upravují,
09:56
to figure out how the world works.
240
596260
2000
aby zjistila, jak to na světě chodí.
09:58
All right, now that might seem like an even taller order to actually demonstrate.
241
598260
4000
To může vypadat jako ještě mnohem vyšší dovednost než jsem doposud předváděla.
10:02
Because after all, if you ask even grownups about statistics,
242
602260
2000
Protože když se i dospěláků zeptáte na statistiku,
10:04
they look extremely stupid.
243
604260
2000
vypadají hodně hloupě.
10:06
How could it be that children are doing statistics?
244
606260
3000
Jak je potom možné, že statistiku provádějí malé děti?
10:09
So to test this we used a machine that we have
245
609260
2000
Abychom to ověřili, použili jsme přístroj
10:11
called the Blicket Detector.
246
611260
2000
s názvem Blicket Detector.
10:13
This is a box that lights up and plays music
247
613260
2000
Jde o skříňku, která se rozsvítí a hraje hudbu,
10:15
when you put some things on it and not others.
248
615260
3000
když na ni položíte jen určité věci.
10:18
And using this very simple machine,
249
618260
2000
A za použití tohoto velmi jednoduchého přístroje
10:20
my lab and others have done dozens of studies
250
620260
2000
jsem se svými výzkumníky provedla tucty studií
10:22
showing just how good babies are
251
622260
2000
prokazujících, jak jsou miminka dobrá
10:24
at learning about the world.
252
624260
2000
v objevování světa.
10:26
Let me mention just one
253
626260
2000
Dovolím si zmínit jednu z nich,
10:28
that we did with Tumar Kushner, my student.
254
628260
2000
kterou jsme provedli s Tumarem Kushnerem, mým studentem.
10:30
If I showed you this detector,
255
630260
2000
Když vám ukáži tento detektor,
10:32
you would be likely to think to begin with
256
632260
2000
asi byste si pomysleli
10:34
that the way to make the detector go
257
634260
2000
že detektor funguje tak,
10:36
would be to put a block on top of the detector.
258
636260
3000
že na něj položíte kvádr.
10:39
But actually, this detector
259
639260
2000
Tento detektor ale funguje
10:41
works in a bit of a strange way.
260
641260
2000
trochu zvláštním způsobem.
10:43
Because if you wave a block over the top of the detector,
261
643260
3000
Protože pokud kvádrem zamáváte nad detektorem,
10:46
something you wouldn't ever think of to begin with,
262
646260
3000
tedy provedete činnost, kterou byste asi neprovedli jako první,
10:49
the detector will actually activate two out of three times.
263
649260
3000
detektor se aktivuje ze tří pokusů dvakrát.
10:52
Whereas, if you do the likely thing, put the block on the detector,
264
652260
3000
Zatímco když uděláte pravděpodobnou věc, položíte kvádr na detektor,
10:55
it will only activate two out of six times.
265
655260
4000
aktivujete detektor jen dvakrát ze šesti pokusů.
10:59
So the unlikely hypothesis
266
659260
2000
Nepravděpodobná hypotéza
11:01
actually has stronger evidence.
267
661260
2000
tedy zaznamenává vyšší výskyt.
11:03
It looks as if the waving
268
663260
2000
Zdá se, že mávání
11:05
is a more effective strategy than the other strategy.
269
665260
2000
je účinnější strategií než je ta druhá.
11:07
So we did just this; we gave four year-olds this pattern of evidence,
270
667260
3000
Provedli jsme tedy jen toto: dali jsme čtyřletým dětem tento zřejmý vzorec,
11:10
and we just asked them to make it go.
271
670260
2000
a požádali je, aby to uvedli do provozu.
11:12
And sure enough, the four year-olds used the evidence
272
672260
3000
A skutečně ty čtyřleté děti použily tyto vzorce,
11:15
to wave the object on top of the detector.
273
675260
3000
aby zamávaly věcí nad detektorem.
11:18
Now there are two things that are really interesting about this.
274
678260
3000
Na této věci jsou dvě velmi zajímavé skutečnosti.
11:21
The first one is, again, remember, these are four year-olds.
275
681260
3000
První je, znovu připomínám, že jde o čtyřleté děti.
11:24
They're just learning how to count.
276
684260
2000
Teprve se učí počítat.
11:26
But unconsciously,
277
686260
2000
Ale nevědomě
11:28
they're doing these quite complicated calculations
278
688260
2000
provádějí tyto poměrně složité propočty,
11:30
that will give them a conditional probability measure.
279
690260
3000
které jim poskytnou měřítko podmíněné pravděpodobnosti.
11:33
And the other interesting thing
280
693260
2000
A druhou zajímavou skutečností je,
11:35
is that they're using that evidence
281
695260
2000
že používají tyto vzorce,
11:37
to get to an idea, get to a hypothesis about the world,
282
697260
3000
aby zjistily, získaly takovou hypotézu o světě,
11:40
that seems very unlikely to begin with.
283
700260
3000
která se by vás jako první asi nenapadla.
11:43
And in studies we've just been doing in my lab, similar studies,
284
703260
3000
A ve studiích, které jsme prováděli v laboratoři, při podobných studiích,
11:46
we've show that four year-olds are actually better
285
706260
2000
jsme ukázali, že čtyřleté děti jsou vlastně lepší
11:48
at finding out an unlikely hypothesis
286
708260
3000
v objevení nepravděpodobné hypotézy,
11:51
than adults are when we give them exactly the same task.
287
711260
3000
než jsou dospělí, kterým zadáte stejný úkol.
11:54
So in these circumstances,
288
714260
2000
Za těchto okolností
11:56
the children are using statistics to find out about the world,
289
716260
3000
užívají děti statistiku, když se učí o světě,
11:59
but after all, scientists also do experiments,
290
719260
3000
ale vědci provádějí i experimenty,
12:02
and we wanted to see if children are doing experiments.
291
722260
3000
a my chtěli vědět, jestli je provádějí i děti.
12:05
When children do experiments we call it "getting into everything"
292
725260
3000
Když děti experimentují, říkáme tomu "přicházejí věcem na kloub"
12:08
or else "playing."
293
728260
2000
nebo jinak, že si "hrají".
12:10
And there's been a bunch of interesting studies recently
294
730260
3000
A nedávno bylo provedeno několik studií,
12:13
that have shown this playing around
295
733260
3000
které prokázaly, že toto hraní
12:16
is really a kind of experimental research program.
296
736260
2000
je skutečně takovým experimentálním výzkumným programem.
12:18
Here's one from Cristine Legare's lab.
297
738260
3000
Zde je jedna studie z laboratoře Cristine Legare.
12:21
What Cristine did was use our Blicket Detectors.
298
741260
3000
Cristine použila naše detektory.
12:24
And what she did was show children
299
744260
2000
A ukázala dětem,
12:26
that yellow ones made it go and red ones didn't,
300
746260
2000
že žluté věci detektor spustí a červené ne.
12:28
and then she showed them an anomaly.
301
748260
3000
A pak jim ukázala odchylku.
12:31
And what you'll see
302
751260
2000
A uvidíte,
12:33
is that this little boy will go through five hypotheses
303
753260
3000
že tento klučina si ověří pět hypotéz
12:36
in the space of two minutes.
304
756260
3000
v průběhu dvou minut.
12:39
(Video) Boy: How about this?
305
759260
3000
(Video) Chlapec: A co takhle?
12:43
Same as the other side.
306
763260
3000
A stejně na druhé straně.
12:46
Alison Gopnik: Okay, so his first hypothesis has just been falsified.
307
766260
4000
Alison Gopnik: Jeho první hypotéza byla právě vyvrácena.
12:55
(Laughter)
308
775260
2000
(Smích)
12:57
Boy: This one lighted up, and this one nothing.
309
777260
3000
Chlapec: Ta první se rozsvítila a tahle ne.
13:00
AG: Okay, he's got his experimental notebook out.
310
780260
3000
AG: OK, právě vytáhl svůj pokusnický zápisník.
13:06
Boy: What's making this light up.
311
786260
4000
Chlapec: Jak rozsvítit tuhle?
13:11
(Laughter)
312
791260
9000
(Smích)
13:20
I don't know.
313
800260
2000
Nevím.
13:22
AG: Every scientist will recognize that expression of despair.
314
802260
4000
AG: Každý vědec zná ten výraz zoufalství.
13:26
(Laughter)
315
806260
3000
(Smích)
13:29
Boy: Oh, it's because this needs to be like this,
316
809260
6000
Chlapec: Aha, tohle musí být takto
13:35
and this needs to be like this.
317
815260
2000
a tohle takto.
13:37
AG: Okay, hypothesis two.
318
817260
3000
AG: Takže, druhá hypotéza.
13:40
Boy: That's why.
319
820260
2000
Chlapec: Tak je to.
13:42
Oh.
320
822260
2000
Ach.
13:44
(Laughter)
321
824260
5000
(Smích)
13:49
AG: Now this is his next idea.
322
829260
2000
AG: Tohle je jeho další nápad.
13:51
He told the experimenter to do this,
323
831260
2000
Požádal výzkumnici, aby zkusila
13:53
to try putting it out onto the other location.
324
833260
4000
jeden detektor položit na druhý.
13:57
Not working either.
325
837260
2000
Ani to nefunguje.
14:02
Boy: Oh, because the light goes only to here,
326
842260
4000
Chlapec: Aha, protože světlo jde jen sem,
14:06
not here.
327
846260
3000
ale ne sem.
14:09
Oh, the bottom of this box
328
849260
3000
Spodek této skříňky
14:12
has electricity in here,
329
852260
2000
má elektřinu tady,
14:14
but this doesn't have electricity.
330
854260
2000
ale tenhle elektřinu nemá.
14:16
AG: Okay, that's a fourth hypothesis.
331
856260
2000
AG: To je jeho čtvrtá hypotéza.
14:18
Boy: It's lighting up.
332
858260
2000
Chlapec: Svítí.
14:20
So when you put four.
333
860260
5000
Musíš dát čtyři.
14:26
So you put four on this one to make it light up
334
866260
3000
Na tenhle musíš položit čtyři, aby svítil
14:29
and two on this one to make it light up.
335
869260
2000
a na tenhle stačí dvě.
14:31
AG: Okay,there's his fifth hypothesis.
336
871260
2000
AG: A to je jeho pátá hypotéza.
14:33
Now that is a particularly --
337
873260
3000
V tomto případě se jedná --
14:36
that is a particularly adorable and articulate little boy,
338
876260
3000
v tomto případě jde o roztomilého a výřečného chlapečka,
14:39
but what Cristine discovered is this is actually quite typical.
339
879260
3000
Cristine ale přišla na to, že tohle je vlastně celkem typické.
14:42
If you look at the way children play, when you ask them to explain something,
340
882260
3000
Když sledujete, jak si děti hrají a požádáte je, aby vám něco vysvětlily,
14:45
what they really do is do a series of experiments.
341
885260
3000
pustí se do série pokusů.
14:48
This is actually pretty typical of four year-olds.
342
888260
3000
To je pro čtyřleté poměrně typické.
14:51
Well, what's it like to be this kind of creature?
343
891260
3000
No a jaké to je být takovou bytostí?
14:54
What's it like to be one of these brilliant butterflies
344
894260
3000
Jaké to je být jedním z těch skvostných motýlů,
14:57
who can test five hypotheses in two minutes?
345
897260
3000
kteří ověří během dvou minut pět hypotéz?
15:00
Well, if you go back to those psychologists and philosophers,
346
900260
3000
No, pokud byste se obrátili na psychology a filozofy,
15:03
a lot of them have said
347
903260
2000
mnozí by vám řekli,
15:05
that babies and young children were barely conscious
348
905260
2000
že miminka a děti si spoustu věcí neuvědomují,
15:07
if they were conscious at all.
349
907260
2000
pokud si vůbec něco uvědomují.
15:09
And I think just the opposite is true.
350
909260
2000
Ale já si myslím, že je tomu právě naopak.
15:11
I think babies and children are actually more conscious than we are as adults.
351
911260
3000
Podle mě miminka a děti si toho uvědomují mnohem víc než my dospělí.
15:14
Now here's what we know about how adult consciousness works.
352
914260
3000
Víme, že vědomí dospělých funguje následovně:
15:17
And adults' attention and consciousness
353
917260
2000
Pozornost a vědomí dospělých
15:19
look kind of like a spotlight.
354
919260
2000
vypadají tak trochu jako bodový reflektor.
15:21
So what happens for adults
355
921260
2000
U nás dospělých dochází k tomu,
15:23
is we decide that something's relevant or important,
356
923260
2000
že se rozhodujeme, že něco je relevantní nebo důležité
15:25
we should pay attention to it.
357
925260
2000
a měli bychom tomu věnovat pozornost.
15:27
Our consciousness of that thing that we're attending to
358
927260
2000
Vědomí upřené na danou věc
15:29
becomes extremely bright and vivid,
359
929260
3000
se stane neobyčejně jasné a živoucí
15:32
and everything else sort of goes dark.
360
932260
2000
a všechno ostatní se dostává do stínu.
15:34
And we even know something about the way the brain does this.
361
934260
3000
A víme něco i o způsobu, jakým k tomu v mozku dochází.
15:37
So what happens when we pay attention
362
937260
2000
Pokud tedy něčemu věnujeme pozornost,
15:39
is that the prefrontal cortex, the sort of executive part of our brains,
363
939260
3000
prefrontální kortex, taková výkonná část našeho mozku,
15:42
sends a signal
364
942260
2000
vyšle signál,
15:44
that makes a little part of our brain much more flexible,
365
944260
2000
díky kterému se stane malá část našeho mozku flexibilnější,
15:46
more plastic, better at learning,
366
946260
2000
plastičtější, lepší v učení se,
15:48
and shuts down activity
367
948260
2000
a vypne činnost
15:50
in all the rest of our brains.
368
950260
2000
ve zbytku mozku.
15:52
So we have a very focused, purpose-driven kind of attention.
369
952260
4000
Máme tedy velmi zaměřenou pozornost orientovanou na cíl.
15:56
If we look at babies and young children,
370
956260
2000
Pokud se podíváme na miminka a děti,
15:58
we see something very different.
371
958260
2000
uvidíme něco velmi odlišného.
16:00
I think babies and young children
372
960260
2000
Myslím, že vědomí
16:02
seem to have more of a lantern of consciousness
373
962260
2000
u miminek a dětí vypadá spíše jako lucerna
16:04
than a spotlight of consciousness.
374
964260
2000
než jako bodový reflektor.
16:06
So babies and young children are very bad
375
966260
3000
Proto miminkám a dětem moc nejde
16:09
at narrowing down to just one thing.
376
969260
3000
soustředit se na jedinou věc.
16:12
But they're very good at taking in lots of information
377
972260
3000
Jsou ale velice dobré v přijímání spousty informací
16:15
from lots of different sources at once.
378
975260
2000
z mnoha různých zdrojů najednou.
16:17
And if you actually look in their brains,
379
977260
2000
A pokud se podíváte na jejich mozek,
16:19
you see that they're flooded with these neurotransmitters
380
979260
3000
uvidíte, že je zaplavený těmi neuropřenašeči,
16:22
that are really good at inducing learning and plasticity,
381
982260
2000
které velmi dobře vyvolávají učení a přizpůsobivost,
16:24
and the inhibitory parts haven't come on yet.
382
984260
3000
a to se ještě neobjevily tlumicí mechanismy.
16:27
So when we say that babies and young children
383
987260
2000
Pokud tedy tvrdíme, že miminka a děti
16:29
are bad at paying attention,
384
989260
2000
se špatně soustředí,
16:31
what we really mean is that they're bad at not paying attention.
385
991260
4000
máme ve skutečnosti na mysli, že jim nejde se nesoustředit.
16:35
So they're bad at getting rid
386
995260
2000
To znamená, že jim nejde zbavit se
16:37
of all the interesting things that could tell them something
387
997260
2000
všech těch zajímavých věcí, které by jim mohly něco napovědět,
16:39
and just looking at the thing that's important.
388
999260
2000
a věnovat se jen věci, která je důležitá.
16:41
That's the kind of attention, the kind of consciousness,
389
1001260
3000
Jde o ten druh pozornosti, druh vědomí,
16:44
that we might expect
390
1004260
2000
který bychom očekávali
16:46
from those butterflies who are designed to learn.
391
1006260
2000
u těch motýlů, kteří byli navrženi k tomu, aby se učili.
16:48
Well if we want to think about a way
392
1008260
2000
Pokud se chceme zamyslet nad způsobem,
16:50
of getting a taste of that kind of baby consciousness as adults,
393
1010260
4000
jak jako dospělí můžeme vyzkoušet, jak vnímají miminka a děti,
16:54
I think the best thing is think about cases
394
1014260
2000
pak podle mě je nejlepší přemýšlet nad případy,
16:56
where we're put in a new situation that we've never been in before --
395
1016260
3000
kdy se ocitneme v nové situaci, která se nám nikdy předtím nestala --
16:59
when we fall in love with someone new,
396
1019260
2000
když se zamilujeme do někoho nového,
17:01
or when we're in a new city for the first time.
397
1021260
3000
nebo když se poprvé ocitneme v novém městě.
17:04
And what happens then is not that our consciousness contracts,
398
1024260
2000
Tehdy se naše vědomí nestáhne do sebe,
17:06
it expands,
399
1026260
2000
ale roztáhne se,
17:08
so that those three days in Paris
400
1028260
2000
proto nám ty tři dny v Paříži
17:10
seem to be more full of consciousness and experience
401
1030260
2000
připadají bohatější na vědomí a zážitky
17:12
than all the months of being
402
1032260
2000
spíše než všechny ty měsíce strávené doma
17:14
a walking, talking, faculty meeting-attending zombie back home.
403
1034260
4000
chozením, mluvením, účastí na fakultních schůzích.
17:18
And by the way, that coffee,
404
1038260
2000
A mimochodem, ta káva,
17:20
that wonderful coffee you've been drinking downstairs,
405
1040260
2000
ta lahodná káva, kterou jste si dávali o přestávce,
17:22
actually mimics the effect
406
1042260
2000
vlastně napodobuje účinek
17:24
of those baby neurotransmitters.
407
1044260
2000
neuropřenašečů miminek.
17:26
So what's it like to be a baby?
408
1046260
2000
Jaké tedy je být miminkem?
17:28
It's like being in love
409
1048260
2000
Je to jako být zamilovaný
17:30
in Paris for the first time
410
1050260
2000
poprvé v Paříži poté,
17:32
after you've had three double-espressos.
411
1052260
2000
co jste vypili tři dvojité kávy.
17:34
(Laughter)
412
1054260
3000
(Smích)
17:37
That's a fantastic way to be,
413
1057260
2000
Jde o skvělý způsob bytí,
17:39
but it does tend to leave you waking up crying at three o'clock in the morning.
414
1059260
4000
ale směřuje to k tomu, že ve tři hodiny ráno jste vzhůru a brečíte.
17:43
(Laughter)
415
1063260
3000
(Smích)
17:46
Now it's good to be a grownup.
416
1066260
2000
Teď je dobré být dospělým.
17:48
I don't want to say too much about how wonderful babies are.
417
1068260
2000
Nechci mluvit přespříliš o tom, jak skvostná miminka jsou.
17:50
It's good to be a grownup.
418
1070260
2000
Je dobré být dospělý.
17:52
We can do things like tie our shoelaces and cross the street by ourselves.
419
1072260
3000
Můžeme dělat věci jako zavázat si tkaničky a přejít sami ulici.
17:55
And it makes sense that we put a lot of effort
420
1075260
2000
A dává smysl, že věnujeme spoustu úsilí tomu,
17:57
into making babies think like adults do.
421
1077260
4000
abychom naučili přemýšlet miminka jako dospělé.
18:01
But if what we want is to be like those butterflies,
422
1081260
3000
Ale pokud chceme být jako ti motýli,
18:04
to have open-mindedness, open learning,
423
1084260
3000
mít otevřenou mysl, být otevřeni učení,
18:07
imagination, creativity, innovation,
424
1087260
2000
představivosti, tvořivosti, inovacím,
18:09
maybe at least some of the time
425
1089260
2000
pak alespoň někdy
18:11
we should be getting the adults
426
1091260
2000
bychom měli dospělé přinutit,
18:13
to start thinking more like children.
427
1093260
2000
aby začali více přemýšlet jako děti.
18:15
(Applause)
428
1095260
8000
(Potlesk)
O tomto webu

Tato stránka vám představí videa na YouTube, která jsou užitečná pro výuku angličtiny. Uvidíte lekce angličtiny vedené špičkovými učiteli z celého světa. Dvojklikem na anglické titulky zobrazené na každé stránce s videem si video přehrajete přímo odtud. Titulky se posouvají synchronizovaně s přehráváním videa. Pokud máte nějaké připomínky nebo požadavky, kontaktujte nás prosím pomocí tohoto kontaktního formuláře.

https://forms.gle/WvT1wiN1qDtmnspy7