Laura Schulz: The surprisingly logical minds of babies

Translator: Abe Felisa Reviewer: Clara Utami

Mark Twain summed up what I take to be

Mark Twain meringkas yang saya pandang sebagai

one of the fundamental problems of cognitive science

salah satu masalah mendasar ilmu kognitif

with a single witticism.

dengan satu gurauan.

He said, "There's something fascinating about science.

Katanya, "Ada yang menarik tentang ilmu pengetahuan.

One gets such wholesale returns of conjecture

Ada keuntungan berupa dugaan dalam jumlah yang besar

out of such a trifling investment in fact."

dari sekelumit investasi fakta."

(Laughter)

(Tertawa)

Twain meant it as a joke, of course, but he's right:

Twain bercanda, tentu saja, tapi dia benar:

There's something fascinating about science.

Ada yang menarik tentang ilmu pengetahuan.

From a few bones, we infer the existence of dinosuars.

Dari beberapa tulang, kita menyimpulkan keberadaan dinosaurus.

From spectral lines, the composition of nebulae.

Dari garis-garis spektrum, komposisi nebula.

From fruit flies,

Dari lalat buah,

the mechanisms of heredity,

mekanisme hereditas,

and from reconstructed images of blood flowing through the brain,

dan dari penyusunan ulang gambar darah yang mengalir ke otak,

or in my case, from the behavior of very young children,

atau dalam kasus saya, dari perilaku anak-anak,

we try to say something about the fundamental mechanisms

kita mencoba mengungkapkan mekanisme dasar kognisi manusia.

of human cognition.

In particular, in my lab in the Department of Brain and Cognitive Sciences at MIT,

Khususnya, di laboratorium saya di Dept. Ilmu Otak dan Kognitif di MIT,

I have spent the past decade trying to understand the mystery

Saya telah menghabiskan dekade terakhir mencoba memahami misteri

of how children learn so much from so little so quickly.

bagaimana anak-anak belajar banyak dari sedikit sumber dengan cepat.

Because, it turns out that the fascinating thing about science

Karena, ternyata yang menarik mengenai ilmu pengetahuan

is also a fascinating thing about children,

juga merupakan yang menarik mengenai anak-anak,

which, to put a gentler spin on Mark Twain,

yaitu, untuk menyederhanakan kutipan Mark Twain,

is precisely their ability to draw rich, abstract inferences

tepatnya adalah kemampuan mereka untuk menarik kesimpulan yang kaya dan abstrak

rapidly and accurately from sparse, noisy data.

dengan cepat dan akurat dari data yang sedikit dan hingar.

I'm going to give you just two examples today.

Saya hanya akan memberi Anda dua contoh hari ini.

One is about a problem of generalization,

Yang pertama adalah masalah generalisasi,

and the other is about a problem of causal reasoning.

dan yang kedua adalah masalah penalaran sebab-akibat.

And although I'm going to talk about work in my lab,

Dan meski saya akan membahas tentang karya saya di lab,

this work is inspired by and indebted to a field.

karya ini terinspirasi dari dan berhutang pada praktik lapangan.

I'm grateful to mentors, colleagues, and collaborators around the world.

Saya bersyukur dapat mengajar, bermitra, dan berkolaborasi di seluruh dunia.

Let me start with the problem of generalization.

Mari saya mulai dengan masalah generalisasi.

Generalizing from small samples of data is the bread and butter of science.

Generalisasi dari sedikit sampel data adalah makanan pokok ilmu pengetahuan.

We poll a tiny fraction of the electorate

Kami memungut suara dari sekelumit pemilih

and we predict the outcome of national elections.

dan kami memprediksi hasil pemilihan nasional.

We see how a handful of patients responds to treatment in a clinical trial,

Kami mengamati bagaimana sejumlah pasien memberi tanggapan pada klinik percobaan,

and we bring drugs to a national market.

dan kami membawa obat-obatan ke pasar nasional.

But this only works if our sample is randomly drawn from the population.

Tapi ini hanya berhasil jika sampel kami diambil secara acak dari populasinya.

If our sample is cherry-picked in some way --

Jika sampel kami dipilih dengan cara-cara tertentu --

say, we poll only urban voters,

misal, pemungutan suara hanya di kota besar,

or say, in our clinical trials for treatments for heart disease,

atau, perawatan penyakit jantung di klinik percobaan kami

we include only men --

hanya diperuntukan bagi para pria --

the results may not generalize to the broader population.

hasilnya tidak akan mengeneralisasi populasi yang lebih luas.

So scientists care whether evidence is randomly sampled or not,

Jadi para ilmuwan peduli apakah bukti diambil dari sampel acak atau tidak,

but what does that have to do with babies?

tapi apa hubungannya dengan bayi?

Well, babies have to generalize from small samples of data all the time.

Yah, bayi harus mengeneralisasi dari sejumlah kecil sampel data setiap saat.

They see a few rubber ducks and learn that they float,

Mereka melihat beberapa bebek karet dan belajar bahwa benda itu mengapung,

or a few balls and learn that they bounce.

atau beberapa bola dan belajar bahwa benda itu membal.

And they develop expectations about ducks and balls

Dan mereka membangun ekspektasi tentang bebek karet dan bola

that they're going to extend to rubber ducks and balls

yang akan terus mereka bawa tentang bebek karet dan bola

for the rest of their lives.

seumur hidup mereka.

And the kinds of generalizations babies have to make about ducks and balls

Dan jenis generalisasi yang harus dibuat oleh bayi tentang bebek dan bola

they have to make about almost everything:

mereka melakukannya terhadap hampir semua hal:

shoes and ships and sealing wax and cabbages and kings.

sepatu dan kapal dan lilin segel dan kubis dan raja-raja.

So do babies care whether the tiny bit of evidence they see

Bayi juga peduli apakah sekelumit bukti yang mereka lihat

is plausibly representative of a larger population?

secara masuk akal mewakili populasi yang lebih besar?

Let's find out.

Mari kita cari tahu.

I'm going to show you two movies,

Saya akan tunjukkan Anda dua cuplikan,

one from each of two conditions of an experiment,

satu dari setiap dua kondisi percobaan,

and because you're going to see just two movies,

dan karena Anda hanya akan melihat dua cuplikan,

you're going to see just two babies,

Anda hanya akan melihat dua bayi,

and any two babies differ from each other in innumerable ways.

dan kedua bayi tersebut berbeda satu sama lain dari berbagai segi.

But these babies, of course, here stand in for groups of babies,

Tapi bayi-bayi ini, tentunya, mewakili sekelompok bayi,

and the differences you're going to see

dan perbedaan yang akan Anda lihat

represent average group differences in babies' behavior across conditions.

mewakili perbedaan rata-rata sekelompok perilaku bayi pada berbagai kondisi.

In each movie, you're going to see a baby doing maybe

Di setiap cuplikan, mungkin Anda akan lihat bayi melakukan

just exactly what you might expect a baby to do,

tepat seperti apa yang kira-kira Anda harapkan dari seorang bayi,

and we can hardly make babies more magical than they already are.

dan kami tidak dapat membuat bayi lebih ajaib daripada yang sudah ada.

But to my mind the magical thing,

Tapi di pikiran saya hal ajaib itu,

and what I want you to pay attention to,

dan apa yang saya ingin Anda perhatikan,

is the contrast between these two conditions,

adalah perbedaan antara dua kondisi ini,

because the only thing that differs between these two movies

karena satu-satunya hal yang berbeda antara kedua cuplikan ini

is the statistical evidence the babies are going to observe.

adalah bukti statistik yang akan diamati oleh si bayi.

We're going to show babies a box of blue and yellow balls,

Kami akan menunjukkan si bayi sebuah kotak berisi bola biru dan kuning,

and my then-graduate student, now colleague at Stanford, Hyowon Gweon,

dan mahasiswa saya yang akan lulus, kini adalah kolega di Stanford, Hyowon Gweon,

is going to pull three blue balls in a row out of this box,

akan mengambil tiga bola biru berturut-turut dari kotak ini,

and when she pulls those balls out, she's going to squeeze them,

dan sewaktu dia mengambil bola-bola tersebut, dia akan meremasnya,

and the balls are going to squeak.

dan bola-bola itu akan berdecit.

And if you're a baby, that's like a TED Talk.

Dan jika Anda seorang bayi, itu seperti TED Talk

It doesn't get better than that.

Tidak ada yang lebih baik lagi.

(Laughter)

(Tertawa)

But the important point is it's really easy to pull three blue balls in a row

Tapi yang penting adalah mudah untuk mengambil tiga bola biru berturut-turut

out of a box of mostly blue balls.

dari sebuah kotak yang kebanyakan berisi bola biru.

You could do that with your eyes closed.

Anda dapat melakukannya dengan mata tertutup.

It's plausibly a random sample from this population.

Itu adalah sampel acak yang masuk akal dari populasi.

And if you can reach into a box at random and pull out things that squeak,

Dan jika Anda meraih ke dalam kotak secara acak dan mengambil sesuatu yang berdecit,

then maybe everything in the box squeaks.

maka mungkin semua benda yang ada di dalam kotak berdecit.

So maybe babies should expect those yellow balls to squeak as well.

Jadi mungkin si bayi harus berekspektasi bola-bola kuning itu berdecit juga.

Now, those yellow balls have funny sticks on the end,

Nah, bola-bola kuning punya tongkat lucu di ujungnya,

so babies could do other things with them if they wanted to.

jadi si bayi bisa melakukan hal lain jika mereka mau.

They could pound them or whack them.

Mereka dapat memukulnya atau menderanya,

But let's see what the baby does.

Tapi kita lihat saja apa yang mereka lakukan.

(Video) Hyowon Gweon: See this? (Ball squeaks)

(Video) Hyowon Gweon: Lihat ini? (Bola berdecit)

Did you see that? (Ball squeaks)

Apa kamu lihat itu? (Bola berdecit)

Cool.

Keren.

See this one?

Lihat yang ini?

(Ball squeaks)

(Bola berdecit)

Wow.

Wow.

Laura Schulz: Told you. (Laughs)

Laura Schulz: Saya bilang juga apa. (Tertawa)

(Video) HG: See this one? (Ball squeaks)

(Video) HG: Lihat yang ini? (Bola berdecit)

Hey Clara, this one's for you. You can go ahead and play.

Hey Clara, yang ini buat kamu. Kamu dapat memainkannya.

(Laughter)

(Tertawa)

LS: I don't even have to talk, right?

LS: Saya bahkan tidak perlu bicara, kan?

All right, it's nice that babies will generalize properties

Baik, sangat bagus para bayi dapat mengeneralisasi sifat-sifat

of blue balls to yellow balls,

dari bola biru dan kuning,

and it's impressive that babies can learn from imitating us,

dan mengesankan bahwa para bayi dapat belajar dari menirukan kita,

but we've known those things about babies for a very long time.

tapi kita telah mengetahui hal-hal tersebut tentang bayi cukup lama.

The really interesting question

Pertanyaan yang benar-benar menarik

is what happens when we show babies exactly the same thing,

apa yang terjadi jika kita tunjukkan pada bayi benda yang sama,

and we can ensure it's exactly the same because we have a secret compartment

dan kami bisa memastikan benda itu sama karena kita punya kotak rahasia

and we actually pull the balls from there,

dan sebenarnya kami mengambilnya dari situ,

but this time, all we change is the apparent population

tapi kali ini, yang kami ubah adalah populasi yang terlihat

from which that evidence was drawn.

dari mana bukti diambil.

This time, we're going to show babies three blue balls

Kali ini, kami akan menunjukkan si bayi tiga bola biru

pulled out of a box of mostly yellow balls,

yang diambil dari kotak yang sebagian besar berisi bola kuning,

and guess what?

dan coba tebak?

You [probably won't] randomly draw three blue balls in a row

Anda (mungkin tidak) secara acak mengambil tiga bola biru berurutan

out of a box of mostly yellow balls.

dari kotak yang sebagian besar berisi bola kuning.

That is not plausibly randomly sampled evidence.

Itu bukan bukti sampel acak yang masuk akal.

That evidence suggests that maybe Hyowon was deliberately sampling the blue balls.

Bukti itu menyimpulkan bahwa mungkin Hyowon sengaja mengambil bola biru.

Maybe there's something special about the blue balls.

Mungkin ada yang istimewa dari bola-bola biru.

Maybe only the blue balls squeak.

Mungkin hanya bola biru yang berdecit.

Let's see what the baby does.

Mari kita lihat apa yang mereka lakukan.

(Video) HG: See this? (Ball squeaks)

(Video) HG: Lihat ini? (Bola berdecit)

See this toy? (Ball squeaks)

Lihat mainan ini? (Bola berdecit)

Oh, that was cool. See? (Ball squeaks)

Oh, itu keren. Lihat? (Bola berdecit)

Now this one's for you to play. You can go ahead and play.

Nah ini untuk kamu mainkan. Kamu boleh mainkan.

(Fussing) (Laughter)

(Gaduh) (Tertawa)

LS: So you just saw two 15-month-old babies

LS: Jadi Anda baru saja melihat dua bayi berumur 15 bulan

do entirely different things

melakukan hal yang benar-benar berbeda

based only on the probability of the sample they observed.

hanya berdasarkan probabilitas sampel yang mereka amati.

Let me show you the experimental results.

Mari saya tunjukkan Anda hasil percobaan ini.

On the vertical axis, you'll see the percentage of babies

Pada sumbu vertikal, Anda akan lihat persentase bayi

who squeezed the ball in each condition,

yang meremas bola pada setiap kondisi,

and as you'll see, babies are much more likely to generalize the evidence

dan seperti yang akan Anda lihat, bayi cenderung untuk mengeneralisasi bukti

when it's plausibly representative of the population

sewaktu mewakili populasi secara masuk akal

than when the evidence is clearly cherry-picked.

daripada sewaktu bukti diambil dengan pilih-pilih.

And this leads to a fun prediction:

Dan ini mengarah pada prediksi yang menyenangkan:

Suppose you pulled just one blue ball out of the mostly yellow box.

Misal Anda hanya mengambil satu bola biru dari kebanyakan bola kuning.

You [probably won't] pull three blue balls in a row at random out of a yellow box,

Anda (mungkin tidak) mengambil secara acak tiga bola biru berurutan dari kotak kuning

but you could randomly sample just one blue ball.

tapi Anda bisa secara acak mengambil satu bola biru.

That's not an improbable sample.

Itu bukan sampel yang tidak mungkin.

And if you could reach into a box at random

Dan jika Anda bisa merogoh ke kotak secara acak

and pull out something that squeaks, maybe everything in the box squeaks.

dan mengambil sesuatu yang berdecit, mungkin semua di kotak itu berdecit.

So even though babies are going to see much less evidence for squeaking,

Jadi, walaupun bayi akan melihat bukti berdecit yang lebih sedikit,

and have many fewer actions to imitate

dan punya lebih sedikit tindakan untuk ditiru

in this one ball condition than in the condition you just saw,

pada kondisi satu bola ini daripada pada kondisi yang baru saja Anda lihat,

we predicted that babies themselves would squeeze more,

kami memprediksikan bahwa bayi-bayi itu sendiri akan meremas lebih banyak,

and that's exactly what we found.

dan itulah yang kami temukan.

So 15-month-old babies, in this respect, like scientists,

Jadi, bayi berumur 15 bulan, dalam hal ini, seperti ilmuwan,

care whether evidence is randomly sampled or not,

peduli apakah bukti diambil secara acak atau tidak,

and they use this to develop expectations about the world:

dan mereka menggunakan ini untuk mengembangkan ekspektasi tentang dunia:

what squeaks and what doesn't,

apa yang berdecit dan apa yang tidak,

what to explore and what to ignore.

apa yang perlu dieksplorasi dan apa yang harus diabaikan.

Let me show you another example now,

Mari saya tunjukkan contoh lain,

this time about a problem of causal reasoning.

kali ini adalah masalah mengenai penalaran sebab-akibat.

And it starts with a problem of confounded evidence

Berawal dari suatu masalah dari bukti yang sudah ada

that all of us have,

yang kita semua punya,

which is that we are part of the world.

yaitu bahwa kita semua adalah bagian dunia.

And this might not seem like a problem to you, but like most problems,

Ini mungkin tak terlihat seperti masalah bagi Anda, tapi seperti banyak masalah,

it's only a problem when things go wrong.

ini hanya akan menjadi masalah jika ada yang salah.

Take this baby, for instance.

Ambil bayi ini sebagai contoh.

Things are going wrong for him.

Ada yang salah menurutnya.

He would like to make this toy go, and he can't.

Dia ingin membunyikan mainan ini, dan dia tidak bisa.

I'll show you a few-second clip.

Saya tunjukkan Anda sebuah cuplikan.

And there's two possibilities, broadly:

Dan ada dua kemungkinan, umumnya:

Maybe he's doing something wrong,

Mungkin dia melakukan suatu kesalahan,

or maybe there's something wrong with the toy.

atau mungkin ada yang salah dengan mainannya.

So in this next experiment,

Jadi di percobaan berikutnya,

we're going to give babies just a tiny bit of statistical data

kami akan memberikan para bayi sekelumit data statistik

supporting one hypothesis over the other,

mendukung hipotesa satu dengan yang lainnya,

dan kita lihat apakah bayi bisa memakainya untuk membuat keputusan yang berbeda

and we're going to see if babies can use that to make different decisions

about what to do.

tentang apa yang harus dilakukan.

Here's the setup.

Beginilah susunannya.

Hyowon is going to try to make the toy go and succeed.

Hyowon akan mencoba untuk membunyikan mainan ini dan berhasil.

I am then going to try twice and fail both times,

Saya kemudian akan mencoba dua kali dan gagal kedua-duanya,

and then Hyowon is going to try again and succeed,

kemudian Hyowon akan mencoba lagi dan berhasil,

and this roughly sums up my relationship to my graduate students

dan ini kira-kira menyimpulkan hubungan saya dengan mahasiswa saya

in technology across the board.

pada keseluruhan teknologi.

But the important point here is it provides a little bit of evidence

Tapi poin penting di sini adalah ini memberikan sekelumit bukti

that the problem isn't with the toy, it's with the person.

bahwa masalahnya bukan di mainannya tapi di orangnya.

Some people can make this toy go,

Ada orang yang dapat membunyikan mainan ini,

and some can't.

dan ada yang tidak.

Now, when the baby gets the toy, he's going to have a choice.

Sekarang, sewaktu si bayi menggenggam mainan, dia akan punya pilihan.

His mom is right there,

Ibunya ada di sana,

so he can go ahead and hand off the toy and change the person,

jadi dia bisa menyerahkan saja mainannya dan mengganti orangnya,

but there's also going to be another toy at the end of that cloth,

tapi juga akan ada mainan lain di ujung kain tersebut,

and he can pull the cloth towards him and change the toy.

dan dia dapat menarik kain itu dan mengganti mainannya.

So let's see what the baby does.

Jadi mari kita lihat apa yang dilakukannya.

(Video) HG: Two, three. Go! (Music)

(Video) HG: Dua, tiga. Bunyi! (Musik)

LS: One, two, three, go!

LS: Satu, dua, tiga, bunyi!

Arthur, I'm going to try again. One, two, three, go!

Arthur, aku akan mencobanya lagi. Satu, dua, tiga, bunyi!

YG: Arthur, let me try again, okay?

YG: Arthur, aku akan mencobanya lagi ya?

One, two, three, go! (Music)

Satu, dua, tiga, bunyi! (Musik)

Look at that. Remember these toys?

Lihat itu. Ingat mainan-mainan ini?

See these toys? Yeah, I'm going to put this one over here,

Lihat mainan-mainan ini? Ya, aku akan meletakannya satu di sini,

and I'm going to give this one to you.

dan aku akan memberikan yang ini untuk kamu.

You can go ahead and play.

Kamu dapat memainkannya.

LS: Okay, Laura, but of course, babies love their mommies.

LS: Oke, Laura, tapi tentu saja, bayi suka dengan ibunya.

Of course babies give toys to their mommies

Tentu saja bayi memberikan mainan ke ibunya

when they can't make them work.

sewaktu mereka tak dapat memainkannya.

So again, the really important question is what happens when we change

Sekali lagi, pertanyaan yang penting yaitu apa yang terjadi sewaktu kami merubah

the statistical data ever so slightly.

data statistik bahkan sedikit saja.

This time, babies are going to see the toy work and fail in exactly the same order,

Kali ini, para bayi akan melihat mainannya berbunyi dan gagal dengan urutan yang sama

but we're changing the distribution of evidence.

tapi kami mengganti distribusi bukti.

This time, Hyowon is going to succeed once and fail once, and so am I.

Kali ini, Hyowon akan berhasil sekali, gagal sekali, dan juga saya.

And this suggests it doesn't matter who tries this toy, the toy is broken.

Dan ini menyimpulkan bahwa tidak peduli siapa yang mencoba, mainannya rusak.

It doesn't work all the time.

Tidak selalu berhasil.

Again, the baby's going to have a choice.

Sekali lagi, si bayi akan punya pilihan.

Her mom is right next to her, so she can change the person,

Ibunya berada di sampingnya, jadi dia dapat merubah orangnya,

and there's going to be another toy at the end of the cloth.

dan akan ada mainan lain di ujung kain.

Let's watch what she does.

Mari lihat apa yang dilakukan.

(Video) HG: Two, three, go! (Music)

(Video) HG: Dua, tiga, bunyi! (Musik)

Let me try one more time. One, two, three, go!

Biar aku coba sekali lagi. Satu, dua, tiga, bunyi!

Hmm.

Hmm.

LS: Let me try, Clara.

LS: Aku akan coba, Clara.

One, two, three, go!

Satu, dua, tiga, bunyi!

Hmm, let me try again.

Hmm, aku coba lagi.

One, two, three, go! (Music)

Satu, dua, tiga, bunyi! (Musik)

HG: I'm going to put this one over here,

HG: Aku akan meletakan yang ini di sini,

and I'm going to give this one to you.

dan aku akan memberikan yang ini untuk kamu.

You can go ahead and play.

Kamu dapat memainkannya.

(Applause)

(Tepuk tangan)

LS: Let me show you the experimental results.

LS: Saya akan tunjukkan Anda hasil percobaannya.

On the vertical axis, you'll see the distribution

Di sumbu vertikal, Anda melihat distribusi

of children's choices in each condition,

pilihan anak-anak pada setiap kondisi,

and you'll see that the distribution of the choices children make

dan Anda akan lihat distribusi pilihan yang dibuat anak-anak

depends on the evidence they observe.

yang bergantung dari bukti yang diamati.

So in the second year of life,

Jadi di tahun kedua hidupnya,

babies can use a tiny bit of statistical data

bayi dapat menggunakan sekelumit data statistik

to decide between two fundamentally different strategies

untuk memutuskan antara dua strategi mendasar yang berbeda

for acting in the world:

untuk bertindak di dunia ini:

asking for help and exploring.

meminta bantuan dan menjelajah.

I've just shown you two laboratory experiments

Saya baru saja menunjukkan Anda dua percobaan lab

out of literally hundreds in the field that make similar points,

dari ratusan di bidang ini yang membuat poin yang serupa,

because the really critical point

karena poin yang benar-benar penting

is that children's ability to make rich inferences from sparse data

bahwa kemampuan anak-anak untuk membuat kesimpulan yang kaya dari sedikit data

underlies all the species-specific cultural learning that we do.

mendasari semua pembelajaran budaya pada spesies tertentu yang kita lakukan.

Children learn about new tools from just a few examples.

Anak-anak belajar tentang peralatan baru hanya dari sedikit contoh.

They learn new causal relationships from just a few examples.

Mereka belajar hubungan sebab-akibat baru hanya dari sedikit contoh.

They even learn new words, in this case in American Sign Language.

Mereka bahkan belajar kosa kata baru, dalam hal ini Bahasa Isyarat Amerika.

I want to close with just two points.

Saya akan mengakhiri dengan dua poin.

If you've been following my world, the field of brain and cognitive sciences,

Jika Anda mengikuti dunia saya, bidang ilmu otak dan kognitif,

for the past few years,

dalam beberapa tahun terakhir,

three big ideas will have come to your attention.

Tiga gagasan besar akan menarik perhatian Anda.

The first is that this is the era of the brain.

Yang pertama adalah bahwa sekarang ini adalah jaman pemikiran.

And indeed, there have been staggering discoveries in neuroscience:

Dan tentu saja, sudah ada penemuan yang belum pasti pada ilmu saraf:

localizing functionally specialized regions of cortex,

melokalisasi secara fungsional khusus pada daerah korteks,

turning mouse brains transparent,

merubah otak tikus menjadi transparan,

activating neurons with light.

mengaktikan neuron dengan cahaya.

A second big idea

Ide besar yang kedua

is that this is the era of big data and machine learning,

adalah bahwa ini adalah jaman data besar dan pembelajaran mesin,

and machine learning promises to revolutionize our understanding

dan pembelajaran mesin menjanjikan perubahan cepat pengertian kita

of everything from social networks to epidemiology.

mengenai segala hal dari jejaring sosial sampai epidemiologi.

And maybe, as it tackles problems of scene understanding

Dan mungkin, karena itu menangani masalah pemahaman kejadian

and natural language processing,

dan pemrosesan bahasa natural,

to tell us something about human cognition.

untuk memberitahu kita mengenai kognisi manusia.

And the final big idea you'll have heard

Dan ide besar terakhir

is that maybe it's a good idea we're going to know so much about brains

adalah bahwa mungkin adalah ide bagus kita akan mengetahui banyak mengenai otak

and have so much access to big data,

dan punya banyak akses ke data besar,

because left to our own devices,

karena di samping peralatan kita,

humans are fallible, we take shortcuts,

manusia rentan kesalahan, kita mengambil jalan pintas,

we err, we make mistakes,

kita membuat kesalahan,

we're biased, and in innumerable ways,

kita bias, dalam berbagai cara,

we get the world wrong.

kita salah memahami dunia.

I think these are all important stories,

Saya rasa ini semua adalah kisah-kisah yang penting,

and they have a lot to tell us about what it means to be human,

dan mereka banyak memberitahu kita tentang apa artinya menjadi manusia,

but I want you to note that today I told you a very different story.

tapi saya mau Anda mencatat bahwa hari ini saya menceritakan kisah yang berbeda.

It's a story about minds and not brains,

Ini adalah kisah tentang pemikiran dan bukan otak,

and in particular, it's a story about the kinds of computations

dan khususnya, ini adalah kisah tentang jenis komputasi

that uniquely human minds can perform,

yang pikiran manusia bisa lakukan dengan unik,

which involve rich, structured knowledge and the ability to learn

yang melibatkan pengetahuan berlimpah yang terstruktur dan kemampuan belajar

from small amounts of data, the evidence of just a few examples.

dari sedikit data, bukti dari sekelumit contoh.

And fundamentally, it's a story about how starting as very small children

dan pada dasarnya, ini kisah tentang bagaimana memulai sebagai anak-anak kecil

and continuing out all the way to the greatest accomplishments

dan berlanjut sampai pada pencapaian yang besar

of our culture,

akan kebudayaan kita,

we get the world right.

kita memahami dunia dengan benar.

Folks, human minds do not only learn from small amounts of data.

Rekan-rekan, pikiran manusia tidak hanya belajar dari sekelumit data.

Pikiran manusia berpikir gagasan baru yang menyeluruh.

Human minds think of altogether new ideas.

Human minds generate research and discovery,

Pikiran manusia menghasilkan penelitian dan penemuan,

and human minds generate art and literature and poetry and theater,

dan pikiran manusia menghasilkan kesenian, literatur, puisi, teater,

and human minds take care of other humans:

dan pikiran manusia merawat manusia yang lainnya:

our old, our young, our sick.

para lansia, anak-anak muda, orang-orang sakit.

We even heal them.

Kita bahkan menyembuhkan mereka.

In the years to come, we're going to see technological innovations

Pada tahun-tahun mendatang, kita akan melihat inovasi teknologi

beyond anything I can even envision,

di luar dari segala yang dapat saya bayangkan,

but we are very unlikely

tapi kita sangat tidak mungkin

to see anything even approximating the computational power of a human child

melihat apapun bahkan mengira-ngira kekuatan berhitung anak manusia

in my lifetime or in yours.

dalam masa hidup saya atau Anda.

If we invest in these most powerful learners and their development,

jika kita berinvestasi ke para pembelajar yang kuat ini dan perkembangannya,

in babies and children

pada bayi dan anak-anak

and mothers and fathers

dan para ibu dan ayah

and caregivers and teachers

dan para perawat dan guru

the ways we invest in our other most powerful and elegant forms

dengan cara kita berinvestasi pada bentuk elegan dan kuat lainnya

of technology, engineering and design,

akan teknologi, keteknikan, dan perancangan,

we will not just be dreaming of a better future,

kita tidak hanya akan bermimpi akan masa depan yang lebih baik,

we will be planning for one.

kita akan merencanakannya.

Thank you very much.

Terima kasih banyak.

(Applause)

(Tepuk tangan)

Chris Anderson: Laura, thank you. I do actually have a question for you.

Chris Anderson: Laura, terima kasih. Saya ada pertanyaan untuk Anda.

First of all, the research is insane.

Pertama-tama, penelitian ini gila.

I mean, who would design an experiment like that? (Laughter)

Maksud saya, siapa yang akan merancang percobaan seperti itu? (Tertawa)

I've seen that a couple of times,

Saya telah melihatnya dua kali,

and I still don't honestly believe that that can truly be happening,

dan saya masih tidak percaya sebetulnya bahwa itu bisa benar-benar terjadi,

but other people have done similar experiments; it checks out.

tapi orang lain telah melakukan percobaan yang serupa: ini benar.

The babies really are that genius.

Bayi-bayi itu benar-benar jenius.

LS: You know, they look really impressive in our experiments,

LS: Anda tahu, mereka sangat mengesankan pada percobaan kami,

but think about what they look like in real life, right?

tapi coba pikir seperti apa mereka di kehidupan nyata, kan?

It starts out as a baby.

Semua bermula dari bayi.

Eighteen months later, it's talking to you,

18 bulan kemudian, dia berbicara kepada Anda,

and babies' first words aren't just things like balls and ducks,

dan kata-kata pertama bayi bukan hanya seperti bola dan bebek,

they're things like "all gone," which refer to disappearance,

tapi seperti "semua hilang," yang menunjuk pada kehilangan.

or "uh-oh," which refer to unintentional actions.

atau "uh-oh," yang menunjuk pada ketidaksengajaan.

It has to be that powerful.

Harus sekuat itu.

It has to be much more powerful than anything I showed you.

Harus lebih kuat dari apapun yang saya tunjukkan kepada Anda.

They're figuring out the entire world.

Mereka mengetahui semuanya.

A four-year-old can talk to you about almost anything.

Anak umur empat bisa bicara pada Anda hampir tentang segala sesuatu.

(Applause)

(Tepuk tangan)

CA: And if I understand you right, the other key point you're making is,

CA: Dan jika saya memahami Anda dengan benar, poin kunci lain adalah,

we've been through these years where there's all this talk

kita melalui tahun-tahun ini di mana ada semua ceramah ini

of how quirky and buggy our minds are,

bagaimana aneh dan acaknya pikiran kita,

that behavioral economics and the whole theories behind that

ekonomi perilaku dan seluruh teori di balik itu

that we're not rational agents.

bahwa kami bukan agen rasional.

You're really saying that the bigger story is how extraordinary,

Anda benar-benar berkata bahwa kisah yang lebih besar adalah bagaimana luar biasa,

and there really is genius there that is underappreciated.

dan benar-benar ada si jenius di luar sana yang tidak dihargai.

LS: One of my favorite quotes in psychology

LS: Salah satu kutipan kesukaan saya di psikologi

comes from the social psychologist Solomon Asch,

datang dari psikolog sosial Solomon Asch,

dan dia berkata tugas dasar psikologi adalah untuk menghilangkan

and he said the fundamental task of psychology is to remove

the veil of self-evidence from things.

tabir bukti diri dan segala hal.

There are orders of magnitude more decisions you make every day

Ada urutan besar pada lebih banyak lagi keputusan yang Anda buat setiap harinya

yang memahami dunia dengan benar.

that get the world right.

You know about objects and their properties.

Anda tahu mengenai benda-benda dan sifatnya.

You know them when they're occluded. You know them in the dark.

Anda tahu saat mereka menutup. Anda mengenalinya di kegelapan.

You can walk through rooms.

Anda bisa melalui ruangan.

You can figure out what other people are thinking. You can talk to them.

Anda bisa tahu apa yang orang lain pikir. Anda bisa bicara dengan mereka.

You can navigate space. You know about numbers.

Anda bisa menavigasi ruang. Anda mengetahui angka.

You know causal relationships. You know about moral reasoning.

Anda tahu hubungan sebab-akibat. Anda tahu penalaran moral.

You do this effortlessly, so we don't see it,

Anda mudah melakukannya, jadi kita tidak melihatnya,

tapi begitulah kita memahami dunia dan ini sangat luar biasa

but that is how we get the world right, and it's a remarkable

and very difficult-to-understand accomplishment.

dan sangat sulit untuk memahami pencapaian,

CA: Saya mencurigai ada di antara penonton yang punya

CA: I suspect there are people in the audience who have

this view of accelerating technological power

pandangan semacam mempercepat kekuatan teknologi

yang bisa menentang pernyataan Anda bahwa tidak akan pernah

who might dispute your statement that never in our lifetimes

komputer melakukan apa yang anak umur tiga tahun bisa lakukan,

will a computer do what a three-year-old child can do,

tapi yang jelas biar bagaimanapun,

but what's clear is that in any scenario,

our machines have so much to learn from our toddlers.

mesin harus belajar lebih banyak dari anak-anak kita.

LS: Saya setuju. Anda akan punya mesin yang mempelajari rekan-rekan di sini.

LS: I think so. You'll have some machine learning folks up here.

I mean, you should never bet against babies or chimpanzees

Maksud saya, Anda seharusnya tidak pernah bertaruh antara bayi atau simpanse

or technology as a matter of practice,

atau teknologi secara praktiknya,

but it's not just a difference in quantity,

tapi tidak hanya perbedaan jumlah,

it's a difference in kind.

Ini adalah perbedaan jenisnya.

We have incredibly powerful computers,

Kita punya komputer yang kuat luar biasa,

and they do do amazingly sophisticated things,

dan mereka memang melakukan hal-hal yang luar biasa rumit,

often with very big amounts of data.

seringnya dengan data yang sangat besar jumlahnya.

Human minds do, I think, something quite different,

Pikiran manusia, saya rasa, melakukan sesuatu yang cukup berbeda,

and I think it's the structured, hierarchical nature of human knowledge

dan saya rasa pengetahuan manusia yang terstruktur dan bertingkat secara alamiah

that remains a real challenge.

yang masih merupakan suatu tantangan.

CA: Laura Schulz, wonderful food for thought. Thank you so much.

CA: Laura Schulz, asupan yang baik untuk pikiran. Terima kasih banyak.

LS: Thank you. (Applause)

LS: Terima kasih. (Tepuk tangan)