Alison Gopnik: What do babies think?

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TED


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번역: Jina Kim 검토: Bianca Lee
00:15
What is going on
0
15260
2000
이 아기는 지금
00:17
in this baby's mind?
1
17260
2000
무슨 생각을 하고 있을까요?
00:19
If you'd asked people this 30 years ago,
2
19260
2000
만일 30년 전에 사람들에게 이 질문을 했다면
00:21
most people, including psychologists,
3
21260
2000
심리학자를 비롯한 대부분의 사람들은
00:23
would have said that this baby was irrational,
4
23260
3000
이 아기는 분별력이 없고,
00:26
illogical, egocentric --
5
26260
2000
비논리적이며, 자기중심적이므로
00:28
that he couldn't take the perspective of another person
6
28260
2000
다른 사람의 견해를 받아들이거나
00:30
or understand cause and effect.
7
30260
2000
원인과 결과를 이해하지 못한다고 말했을 것입니다.
00:32
In the last 20 years,
8
32260
2000
최근 20년 동안
00:34
developmental science has completely overturned that picture.
9
34260
3000
발달하는 과학은 이 그림을 완전히 뒤집었습니다.
00:37
So in some ways,
10
37260
2000
따라서 관점에 따라
00:39
we think that this baby's thinking
11
39260
2000
우린 이 아기가 생각하는 것이
00:41
is like the thinking of the most brilliant scientists.
12
41260
4000
가장 뛰어난 과학자가 생각하는 것과 비슷하다고 생각합니다.
00:45
Let me give you just one example of this.
13
45260
2000
이에 대한 예시를 하나 들어보도록 하죠.
00:47
One thing that this baby could be thinking about,
14
47260
3000
이 아기가 생각중인 대상일 수 있는 것,
00:50
that could be going on in his mind,
15
50260
2000
즉, 이 아기의 머릿속에 맴도는 것 중 하나일 수 있는 건
00:52
is trying to figure out
16
52260
2000
바로 다른 아기가 어떤 생각 중일지
00:54
what's going on in the mind of that other baby.
17
54260
3000
알아내고자 하는 것입니다.
00:57
After all, one of the things that's hardest for all of us to do
18
57260
3000
무엇보다도, 우리 모두가 가장 하기 힘든 일 중 하나는
01:00
is to figure out what other people are thinking and feeling.
19
60260
3000
다른 사람이 무얼 생각하고 느끼고 있는지를 알아내는 것입니다.
01:03
And maybe the hardest thing of all
20
63260
2000
그리고 아마도 가장 어려운 것은
01:05
is to figure out that what other people think and feel
21
65260
3000
다른 사람이 생각하고 느끼는 것이
01:08
isn't actually exactly like what we think and feel.
22
68260
2000
실제 우리가 생각하고 느끼는 것과 꼭 같지는 않음을 발견하는 일일 겁니다.
01:10
Anyone who's followed politics can testify
23
70260
2000
정치가를 따르는 사람이라면 누구든
01:12
to how hard that is for some people to get.
24
72260
3000
어떤 사람의 마음을 알아내는 것이 얼마나 어려운지를 입증할 수 있습니다.
01:15
We wanted to know
25
75260
2000
우리는 아기와 어린 아이들이
01:17
if babies and young children
26
77260
2000
다른 사람에 대한 이러한 실로 난해한 문제를
01:19
could understand this really profound thing about other people.
27
79260
3000
정말로 이해할 수 있는지를 알고 싶었습니다.
01:22
Now the question is: How could we ask them?
28
82260
2000
이제 문제는 아기들에게 어떻게 물어볼 것인가 입니다.
01:24
Babies, after all, can't talk,
29
84260
2000
아기들은 우선 말을 할 수 없습니다.
01:26
and if you ask a three year-old
30
86260
2000
그리고 3살배기에게 무슨 생각 중인지
01:28
to tell you what he thinks,
31
88260
2000
얘기해 달라고 한다면
01:30
what you'll get is a beautiful stream of consciousness monologue
32
90260
3000
여러분에게 돌아오는 것이라곤 조랑말과 생일 같은 것들에 대한
01:33
about ponies and birthdays and things like that.
33
93260
3000
생각들을 늘어 놓는 독백 정도일 것입니다.
01:36
So how do we actually ask them the question?
34
96260
3000
그렇다면 우리는 어떻게 아기들에게 질문해야 할까요?
01:39
Well it turns out that the secret was broccoli.
35
99260
3000
비밀은 바로 브로콜리에 있었습니다.
01:42
What we did -- Betty Rapacholi, who was one of my students, and I --
36
102260
4000
제 학생 중 하나인 Betty Rapacholi와 저는
01:46
was actually to give the babies two bowls of food:
37
106260
3000
아기에게 생 브로콜리 한 그릇과
01:49
one bowl of raw broccoli
38
109260
2000
맛있는 금붕어 모양 크래커 한 그릇을
01:51
and one bowl of delicious goldfish crackers.
39
111260
3000
주어 보았습니다.
01:54
Now all of the babies, even in Berkley,
40
114260
3000
그러자 모든 아기들, 심지어 버클리에서도
01:57
like the crackers and don't like the raw broccoli.
41
117260
3000
이 크래커를 좋아하고 생 브로콜리는 싫어했습니다.
02:00
(Laughter)
42
120260
2000
(웃음)
02:02
But then what Betty did
43
122260
2000
Betty가 다음으로 한 일은
02:04
was to take a little taste of food from each bowl.
44
124260
3000
각 그릇의 음식을 조금씩 맛본 것이었습니다.
02:07
And she would act as if she liked it or she didn't.
45
127260
2000
그리곤 음식을 좋아하거나 싫어하는 것처럼 행동했습니다.
02:09
So half the time, she acted
46
129260
2000
실험 시간의 절반 동안은
02:11
as if she liked the crackers and didn't like the broccoli --
47
131260
2000
크래커를 좋아하고 브로콜리를 싫어하는 것처럼 행동했지요.
02:13
just like a baby and any other sane person.
48
133260
3000
아기와 다른 일반적인 사람이 그러듯이요.
02:16
But half the time,
49
136260
2000
그러나 나머지 시간에는
02:18
what she would do is take a little bit of the broccoli
50
138260
2000
브로콜리를 약간 맛본 다음
02:20
and go, "Mmmmm, broccoli.
51
140260
3000
"음, 브로콜리.
02:23
I tasted the broccoli. Mmmmm."
52
143260
3000
난 브로콜리 맛을 봤어. 음~"과 같이 했습니다.
02:26
And then she would take a little bit of the crackers,
53
146260
2000
그런 다음 크래커를 약간 맛본 후
02:28
and she'd go, "Eww, yuck, crackers.
54
148260
4000
"으, 웩, 크래커.
02:32
I tasted the crackers. Eww, yuck."
55
152260
3000
난 크래커 맛을 봤어. 으, 웩."
02:35
So she'd act as if what she wanted
56
155260
2000
즉, 그녀는 아기들이 원하는 것과는
02:37
was just the opposite of what the babies wanted.
57
157260
3000
정 반대로 원하는 것처럼 행동했습니다.
02:40
We did this with 15 and 18 month-old babies.
58
160260
2000
이 실험을 15~18개월 아기들에게 한 다음
02:42
And then she would simply put her hand out and say,
59
162260
3000
손을 뻗어서 아기들에게
02:45
"Can you give me some?"
60
165260
2000
"좀 줄래?"라고 말했습니다.
02:47
So the question is: What would the baby give her,
61
167260
2000
과연 아기들은 그녀에게 자기들이 좋아했던 것과
02:49
what they liked or what she liked?
62
169260
2000
그녀가 좋아했던 것 중 무엇을 줬을까요?
02:51
And the remarkable thing was that 18 month-old babies,
63
171260
3000
놀랄만한 사실은 겨우 걷고 말하기 시작한
02:54
just barely walking and talking,
64
174260
2000
18개월된 아기들이
02:56
would give her the crackers if she liked the crackers,
65
176260
3000
그녀가 크래커를 좋아했다면 크래커를 주고
02:59
but they would give her the broccoli if she liked the broccoli.
66
179260
3000
브로콜리를 좋아했다면 브로콜리를 준다는 것입니다.
03:02
On the other hand,
67
182260
2000
한편으론
03:04
15 month-olds would stare at her for a long time
68
184260
2000
15개월된 아기들이 그녀가 브로콜리를 좋아하는 것처럼
03:06
if she acted as if she liked the broccoli,
69
186260
2000
행동하면 그녀를 이해할 수 없다는 듯이
03:08
like they couldn't figure this out.
70
188260
3000
한참 동안 그녀를 쳐다봤습니다.
03:11
But then after they stared for a long time,
71
191260
2000
그러나 한참을 쳐다본 후에는
03:13
they would just give her the crackers,
72
193260
2000
그녀에게 모두가 좋아할 것이라 생각한
03:15
what they thought everybody must like.
73
195260
2000
크래커를 주었습니다.
03:17
So there are two really remarkable things about this.
74
197260
3000
따라서 여기엔 두 가지 실로 주목할 만한 사실이 있습니다.
03:20
The first one is that these little 18 month-old babies
75
200260
3000
첫번째는 이런 어린 18개월짜리 아기들도
03:23
have already discovered
76
203260
2000
모두가 항상 같은 것을 좋아하지는 않는다는
03:25
this really profound fact about human nature,
77
205260
2000
인류에 대한 이렇듯 심오한 사실에 대해
03:27
that we don't always want the same thing.
78
207260
2000
이미 파악했다는 것입니다.
03:29
And what's more, they felt that they should actually do things
79
209260
2000
그리고 더 나아가, 아기들이 다른 사람이 원하는 것을 얻도록
03:31
to help other people get what they wanted.
80
211260
3000
도울 수 있는 일을 해야 한다고 느낀다는 것입니다.
03:34
Even more remarkably though,
81
214260
2000
그러나 이보다 더 놀라운 사실은
03:36
the fact that 15 month-olds didn't do this
82
216260
3000
18개월짜리 아기들이 15개월일 때부터
03:39
suggests that these 18 month-olds had learned
83
219260
3000
3개월 동안 배운
03:42
this deep, profound fact about human nature
84
222260
3000
인류에 대한 심오하고 난해한 진실로부터 비롯된 제안을
03:45
in the three months from when they were 15 months old.
85
225260
3000
15개월된 아기들이 받아들이지 않았다는 사실입니다.
03:48
So children both know more and learn more
86
228260
2000
따라서 우리가 가르친 것 보다
03:50
than we ever would have thought.
87
230260
2000
아이들은 더 많이 알고 더 많이 배웁니다.
03:52
And this is just one of hundreds and hundreds of studies over the last 20 years
88
232260
4000
그리고 이는 단지 수백 건의 연구 사례 중 하나일 뿐이며, 지난 20년 동안 수백 건의 연구가
03:56
that's actually demonstrated it.
89
236260
2000
실제로 이를 입증해 보였습니다.
03:58
The question you might ask though is:
90
238260
2000
그럼에도 불구하고 여러분이 가질 수 있는 질문은
04:00
Why do children learn so much?
91
240260
3000
왜 아이들이 그렇게 많이 배워야 하느냐는 것입니다.
04:03
And how is it possible for them to learn so much
92
243260
2000
그리고 짧은 시간 내에 아이들이 그렇게 많이 배우는 것이
04:05
in such a short time?
93
245260
2000
어떻게 가능할까요?
04:07
I mean, after all, if you look at babies superficially,
94
247260
2000
말인 즉, 일단 아기들을 표면적으로 바라보았을 땐
04:09
they seem pretty useless.
95
249260
2000
꽤나 무능해 보인다는 겁니다.
04:11
And actually in many ways, they're worse than useless,
96
251260
3000
그리고 실제 여러 측면으론, 우리가 단지 아기들의 생명 유지를 위해
04:14
because we have to put so much time and energy
97
254260
2000
쏟아 부어야 하는 많은 시간과 노력을 생각하면
04:16
into just keeping them alive.
98
256260
2000
무능한 수준 이하라고 볼 수 있습니다.
04:18
But if we turn to evolution
99
258260
2000
하지만 우리가 무능한 아기들을 돌보기 위해
04:20
for an answer to this puzzle
100
260260
2000
어째서 그렇게 많은 시간을 들여야 하는가 하는
04:22
of why we spend so much time
101
262260
2000
이 퍼즐에 대한 답을 찾기 위해
04:24
taking care of useless babies,
102
264260
3000
진화로 눈을 돌려보면
04:27
it turns out that there's actually an answer.
103
267260
3000
실제 그 답이 있음을 알게 됩니다.
04:30
If we look across many, many different species of animals,
104
270260
3000
우리 영장류 뿐만 아니라
04:33
not just us primates,
105
273260
2000
다른 포유류, 조류,
04:35
but also including other mammals, birds,
106
275260
2000
심지어 캥거루나 웜벳과 같은
04:37
even marsupials
107
277260
2000
유대류 동물을 비롯한
04:39
like kangaroos and wombats,
108
279260
2000
서로 다른 동물 종 간을 살펴보면,
04:41
it turns out that there's a relationship
109
281260
2000
한 종이 유년기를 보낸 기간과
04:43
between how long a childhood a species has
110
283260
4000
그들의 신체 대비 뇌 크기 및
04:47
and how big their brains are compared to their bodies
111
287260
4000
지능 수준, 융통성 정도 사이에
04:51
and how smart and flexible they are.
112
291260
2000
어떤 관계가 있음을 알게 됩니다.
04:53
And sort of the posterbirds for this idea are the birds up there.
113
293260
3000
이런 생각에 대한 전형이 바로 이 새들입니다.
04:56
On one side
114
296260
2000
한쪽은
04:58
is a New Caledonian crow.
115
298260
2000
뉴칼레도니아 까마귀입니다.
05:00
And crows and other corvidae, ravens, rooks and so forth,
116
300260
3000
그리고 이런 갈가마귀, 당까마귀 등의 까마귀들은
05:03
are incredibly smart birds.
117
303260
2000
매우 영리한 새들입니다.
05:05
They're as smart as chimpanzees in some respects.
118
305260
3000
까마귀들은 어떤 면으론 침팬지만큼 영리하죠.
05:08
And this is a bird on the cover of science
119
308260
2000
그리고 이건 과학지의 표지를 장식한 새인데,
05:10
who's learned how to use a tool to get food.
120
310260
3000
먹이를 구하는 도구의 사용법을 익힌 녀석입니다.
05:13
On the other hand,
121
313260
2000
한편 우리에겐
05:15
we have our friend the domestic chicken.
122
315260
2000
닭을 사육하는 친구도 있지요.
05:17
And chickens and ducks and geese and turkeys
123
317260
3000
그리고 닭, 오리, 거위, 칠면조 등은
05:20
are basically as dumb as dumps.
124
320260
2000
기본적으로 멍청합니다.
05:22
So they're very, very good at pecking for grain,
125
322260
3000
따라서 이녀석들은 모이를 쪼아먹는데 아주 능숙하고
05:25
and they're not much good at doing anything else.
126
325260
3000
그 밖의 것들은 그다지 잘 하지 못하죠.
05:28
Well it turns out that the babies,
127
328260
2000
미숙한 어린 새에 불과한
05:30
the New Caledonian crow babies, are fledglings.
128
330260
2000
이 뉴칼레도니아 까마귀의 새끼들은
05:32
They depend on their moms
129
332260
2000
2년여 동안 어미에 의존하여
05:34
to drop worms in their little open mouths
130
334260
3000
조그마한 입을 벌려 벌레를 받아 먹는 걸로
05:37
for as long as two years,
131
337260
2000
밝혀졌는데요,
05:39
which is a really long time in the life of a bird.
132
339260
2000
2년이면 새의 일생에선 대단히 긴 시간이죠.
05:41
Whereas the chickens are actually mature
133
341260
2000
반면 닭은 2년 이내에
05:43
within a couple of months.
134
343260
2000
완전히 성장합니다.
05:45
So childhood is the reason
135
345260
3000
따라서 유년기는
05:48
why the crows end up on the cover of Science
136
348260
2000
왜 까마귀가 과학지의 표지를 장식하게 되고
05:50
and the chickens end up in the soup pot.
137
350260
2000
닭이 수프 그릇에 담겨지는지를 설명합니다.
05:52
There's something about that long childhood
138
352260
3000
긴 유년기에는
05:55
that seems to be connected
139
355260
2000
지식 및 학습과 연관된
05:57
to knowledge and learning.
140
357260
2000
무언가가 있습니다.
05:59
Well what kind of explanation could we have for this?
141
359260
3000
그렇다면 이에 대해 어떤 설명이 가능할까요?
06:02
Well some animals, like the chicken,
142
362260
3000
닭과 같은 일부 동물들은
06:05
seem to be beautifully suited
143
365260
2000
단지 하나의 일만을 아주 잘 하도록
06:07
to doing just one thing very well.
144
367260
2000
적응된 것처럼 보입니다.
06:09
So they seem to be beautifully suited
145
369260
3000
따라서 닭은 한 곳의 환경에서
06:12
to pecking grain in one environment.
146
372260
2000
모이를 쪼아먹는데 적합한 것으로 보입니다.
06:14
Other creatures, like the crows,
147
374260
2000
까마귀와 같은 다른 동물은
06:16
aren't very good at doing anything in particular,
148
376260
2000
어떤 일에 특별히 능숙하지는 않지만
06:18
but they're extremely good
149
378260
2000
다양한 환경의 규칙에 대해 배우는 것에
06:20
at learning about laws of different environments.
150
380260
2000
매우 발달되어 있습니다.
06:22
And of course, we human beings
151
382260
2000
그리고 물론 우리 인류는
06:24
are way out on the end of the distribution like the crows.
152
384260
3000
까마귀와 같은 분포의 끝 출구쯤에 위치합니다.
06:27
We have bigger brains relative to our bodies
153
387260
2000
우리는 다른 어떤 동물과 비교하더라도
06:29
by far than any other animal.
154
389260
2000
신체 대비 훨씬 더 큰 뇌를 갖고 있습니다.
06:31
We're smarter, we're more flexible,
155
391260
2000
우리는 훨씬 영리하고, 융통성 있으며,
06:33
we can learn more,
156
393260
2000
더 많이 배울 수 있고,
06:35
we survive in more different environments,
157
395260
2000
보다 다양한 환경에서 살아남으며,
06:37
we migrated to cover the world and even go to outer space.
158
397260
3000
전 세계로 이주하는 것은 물론 우주 밖으로도 나갑니다.
06:40
And our babies and children are dependent on us
159
400260
3000
그리고 우리 인간의 아기와 아이들은
06:43
for much longer than the babies of any other species.
160
403260
3000
다른 어떤 종의 새끼들에 비해 훨씬 더 오래 부모에게 의존합니다.
06:46
My son is 23.
161
406260
2000
제 아들은 23살인데요.
06:48
(Laughter)
162
408260
2000
(웃음)
06:50
And at least until they're 23,
163
410260
2000
그리고 23살이 될 때까지
06:52
we're still popping those worms
164
412260
2000
아직까지도 그런 벌레를 작은 입 속에
06:54
into those little open mouths.
165
414260
3000
넣어주고 있습니다.
06:57
All right, why would we see this correlation?
166
417260
3000
자, 우리는 어째서 이러한 상관 관계를 살펴볼까요?
07:00
Well an idea is that that strategy, that learning strategy,
167
420260
4000
그러한 학습 전략은 매우 강력하며
07:04
is an extremely powerful, great strategy for getting on in the world,
168
424260
3000
이 세상에서 살아 나가기 위한 위대한 전략이지만
07:07
but it has one big disadvantage.
169
427260
2000
다만 한 가지 큰 단점이 있습니다.
07:09
And that one big disadvantage
170
429260
2000
이 큰 단점은 바로
07:11
is that, until you actually do all that learning,
171
431260
3000
여러분이 실제로 그 모든 학습을 마칠 때까지는
07:14
you're going to be helpless.
172
434260
2000
속수무책이라는 것입니다.
07:16
So you don't want to have the mastodon charging at you
173
436260
3000
여러분에게 마스토돈(역주: 코끼리 비슷한 고생물)이 돌진하는 걸 원치 않으면
07:19
and be saying to yourself,
174
439260
2000
스스로에게 이렇게 말하겠죠.
07:21
"A slingshot or maybe a spear might work. Which would actually be better?"
175
441260
4000
"새총이나 창을 쓰면 되겠네. 실제론 어느 쪽이 더 나을까?"
07:25
You want to know all that
176
445260
2000
마스토돈이 눈 앞에 나타나기 전에
07:27
before the mastodons actually show up.
177
447260
2000
모든 걸 알고 싶을 겁니다.
07:29
And the way the evolutions seems to have solved that problem
178
449260
3000
그리고 진화에서 이 문제를 해결해 온 방법은
07:32
is with a kind of division of labor.
179
452260
2000
일종의 노동의 구분이었습니다.
07:34
So the idea is that we have this early period when we're completely protected.
180
454260
3000
그런 이유로 우리는 완벽하게 보호되는 이러한 유년기를 갖게 되는 것입니다.
07:37
We don't have to do anything. All we have to do is learn.
181
457260
3000
우리는 아무것도 할 필요가 없습니다. 그저 배우기만 하면 되지요.
07:40
And then as adults,
182
460260
2000
그런 다음 어른이 되어
07:42
we can take all those things that we learned when we were babies and children
183
462260
3000
우리가 아기나 아이였을 때 배운 모든 것들을 활용할 수 있고
07:45
and actually put them to work to do things out there in the world.
184
465260
3000
세상의 일들을 해 나가는 데 실제로 사용할 수 있습니다.
07:48
So one way of thinking about it
185
468260
2000
이에 대해 생각하는 한 방식은
07:50
is that babies and young children
186
470260
2000
바로 그러한 아기와 어린 아이들이
07:52
are like the research and development division of the human species.
187
472260
3000
인류의 연구 및 개발 부서와 같다는 것입니다.
07:55
So they're the protected blue sky guys
188
475260
3000
따라서 그들은 푸른 하늘 아래 보호 받으며
07:58
who just have to go out and learn and have good ideas,
189
478260
2000
그저 밖으로 나가 배우며 멋진 아이디어를 떠올리고
08:00
and we're production and marketing.
190
480260
2000
우리는 생산과 시장 거래를 담당하는 겁니다.
08:02
We have to take all those ideas
191
482260
2000
우리는 어린 시절에 배운
08:04
that we learned when we were children
192
484260
2000
그러한 모든 아이디어를 갖고
08:06
and actually put them to use.
193
486260
2000
실제로 그걸 사용해야 합니다.
08:08
Another way of thinking about it
194
488260
2000
또 다른 방식으로 생각해 본다면
08:10
is instead of thinking of babies and children
195
490260
2000
아기들과 아이들이라고 여기는 대신
08:12
as being like defective grownups,
196
492260
2000
불완전한 성체와 같이 생각하는 것으로,
08:14
we should think about them
197
494260
2000
우리는 그들에 대해
08:16
as being a different developmental stage of the same species --
198
496260
2000
같은 종의 서로 다른 개발 단계에 있는 것으로
08:18
kind of like caterpillars and butterflies --
199
498260
3000
즉, 애벌레와 나비 같이 생각해야 합니다.
08:21
except that they're actually the brilliant butterflies
200
501260
2000
그들이 실제론 정원을 날아다니고 여기저기 탐색하는
08:23
who are flitting around the garden and exploring,
201
503260
3000
눈부신 나비이고
08:26
and we're the caterpillars
202
506260
2000
우리는 좁은 성체로의 성장 과정을 따라 조금씩 움직이고 있는
08:28
who are inching along our narrow, grownup, adult path.
203
508260
3000
애벌레입니다.
08:31
If this is true, if these babies are designed to learn --
204
511260
3000
이러한 아기들은 학습하게끔 되어 있으며
08:34
and this evolutionary story would say children are for learning,
205
514260
3000
그리고 이 진화론적 이야기에서 아이들은 배우기 위해 존재하며,
08:37
that's what they're for --
206
517260
2000
바로 그것이 그들의 목적임이 사실이라면,
08:39
we might expect
207
519260
2000
우리는 그들이 매우 강력한 학습 메커니즘을 갖고 있다고
08:41
that they would have really powerful learning mechanisms.
208
521260
2000
예측할 수 있습니다.
08:43
And in fact, the baby's brain
209
523260
3000
그리고 사실, 아기의 뇌는
08:46
seems to be the most powerful learning computer
210
526260
2000
지구상에서 가장 강력한
08:48
on the planet.
211
528260
2000
학습 컴퓨터처럼 보입니다.
08:50
But real computers are actually getting to be a lot better.
212
530260
3000
하지만 진짜 컴퓨터는 실제론 훨씬 더 좋아지고 있습니다.
08:53
And there's been a revolution
213
533260
2000
그리고 최근 컴퓨터 학습에 대한 이해도에
08:55
in our understanding of machine learning recently.
214
535260
2000
혁신적인 진보가 있었습니다.
08:57
And it all depends on the ideas of this guy,
215
537260
3000
이 모든 것은 18세기의 통계학자이자 수학자였던
09:00
the Reverend Thomas Bayes,
216
540260
2000
'Thomas Bayes 경'의
09:02
who was a statistician and mathematician in the 18th century.
217
542260
3000
아이디어에 전적으로 의존합니다.
09:05
And essentially what Bayes did
218
545260
3000
본질적으로 Bayes 씨가 한 일은
09:08
was to provide a mathematical way
219
548260
2000
확률 이론을 사용하여
09:10
using probability theory
220
550260
2000
과학자가 세상에 대해 발견하는 방식에
09:12
to characterize, describe,
221
552260
2000
특징을 부여하고 설명하는
09:14
the way that scientists find out about the world.
222
554260
2000
수학적인 방법을 제공한 것이었습니다.
09:16
So what scientists do
223
556260
2000
따라서 과학자들이 할 일은
09:18
is they have a hypothesis that they think might be likely to start with.
224
558260
3000
시작점이 되기 쉬운 가설을 세우는 것입니다.
09:21
They go out and test it against the evidence.
225
561260
2000
과학자들은 밖으로 나가 증거에 반해 가설을 실험합니다.
09:23
The evidence makes them change that hypothesis.
226
563260
2000
이 증거는 그들로 하여금 가설을 바꾸게 하며,
09:25
Then they test that new hypothesis
227
565260
2000
그런 뒤에 또 새로운 가설을 실험하고
09:27
and so on and so forth.
228
567260
2000
이러한 과정을 반복합니다.
09:29
And what Bayes showed was a mathematical way that you could do that.
229
569260
3000
또한 Bayes 씨가 제시한 것은 여러분도 할 수 있는 수학적인 방법입니다.
09:32
And that mathematics is at the core
230
572260
2000
그리고 이 수학은 역사상 가장 뛰어난
09:34
of the best machine learning programs that we have now.
231
574260
2000
컴퓨터 학습 프로그램의 중심에 있습니다.
09:36
And some 10 years ago,
232
576260
2000
10여년 쯤 전에
09:38
I suggested that babies might be doing the same thing.
233
578260
4000
전 아기들이 이와 동일한 일을 하고 있을 수 있다고 제안했었습니다.
09:42
So if you want to know what's going on
234
582260
2000
따라서 여러분이 이 아름다운 갈색 눈동자 아래에서
09:44
underneath those beautiful brown eyes,
235
584260
2000
무슨 생각을 하고 있는지 알고 싶으시다면
09:46
I think it actually looks something like this.
236
586260
2000
전 실제로 이와 같다고 생각합니다.
09:48
This is Reverend Bayes's notebook.
237
588260
2000
이것은 Bayes 경의 노트입니다.
09:50
So I think those babies are actually making complicated calculations
238
590260
3000
전 그러한 아기들이 실제로
09:53
with conditional probabilities that they're revising
239
593260
3000
세상의 일들을 알아보기 위해 자신들이 수정하고 있는
09:56
to figure out how the world works.
240
596260
2000
조건부의 확률을 통해 복잡한 계산을 하고 있다고 생각합니다.
09:58
All right, now that might seem like an even taller order to actually demonstrate.
241
598260
4000
네, 그것은 실제로 입증하기엔 훨씬 더 무리한 요구처럼 보일 수 있습니다.
10:02
Because after all, if you ask even grownups about statistics,
242
602260
2000
왜냐하면 통계에 대해 성인에게 물어본다고 해도
10:04
they look extremely stupid.
243
604260
2000
마찬가지로 무척이나 멍청해 보이기 때문입니다.
10:06
How could it be that children are doing statistics?
244
606260
3000
아이들이 통계를 한다는 것이 어떻게 가능할까요?
10:09
So to test this we used a machine that we have
245
609260
2000
그래서 이를 실험하기 위해 우린 Blicket Detector라고 하는
10:11
called the Blicket Detector.
246
611260
2000
실험 기구를 사용했습니다.
10:13
This is a box that lights up and plays music
247
613260
2000
이것은 어떤 물건을 이 위에 올려 놓으면
10:15
when you put some things on it and not others.
248
615260
3000
불이 켜지고 음악이 연주되는 상자일 뿐입니다.
10:18
And using this very simple machine,
249
618260
2000
이 매우 간단한 실험 기구를 사용하여
10:20
my lab and others have done dozens of studies
250
620260
2000
제 실험실 인원과 다른 사람들이
10:22
showing just how good babies are
251
622260
2000
아기들이 세상에 대해 얼마나 잘 배우는지를 보여 주는
10:24
at learning about the world.
252
624260
2000
많은 연구를 실시했습니다.
10:26
Let me mention just one
253
626260
2000
한 가지 언급하자면,
10:28
that we did with Tumar Kushner, my student.
254
628260
2000
제 학생인 Tumar Kushner와 함께 이 연구를 진행했습니다.
10:30
If I showed you this detector,
255
630260
2000
이 탐지기를 여러분께 보여드리면
10:32
you would be likely to think to begin with
256
632260
2000
여러분은 이 탐지기를 작동하는 방식이
10:34
that the way to make the detector go
257
634260
2000
탐지기 위에 블록을 올려 놓는 것이라고
10:36
would be to put a block on top of the detector.
258
636260
3000
생각하기 쉬우실텐데요,
10:39
But actually, this detector
259
639260
2000
하지만, 실제 이 탐지기는
10:41
works in a bit of a strange way.
260
641260
2000
약간 독특한 방식으로 작동합니다.
10:43
Because if you wave a block over the top of the detector,
261
643260
3000
왜냐하면 여러분이 전혀 생각할 수 없는 작동 방식 즉,
10:46
something you wouldn't ever think of to begin with,
262
646260
3000
탐지기 위쪽으로 블록을 가져가 흔들면
10:49
the detector will actually activate two out of three times.
263
649260
3000
탐지기가 실제로 3번 중 2번 작동되기 때문입니다.
10:52
Whereas, if you do the likely thing, put the block on the detector,
264
652260
3000
반면, 여러분이 생각하기 쉬운 방식 즉, 탐지기 위에 블록을 올려 놓으면
10:55
it will only activate two out of six times.
265
655260
4000
6번 중 2번만 작동됩니다.
10:59
So the unlikely hypothesis
266
659260
2000
따라서 예상 밖의 가설이
11:01
actually has stronger evidence.
267
661260
2000
실제로는 더욱 강력한 증거를 갖고 있습니다.
11:03
It looks as if the waving
268
663260
2000
이는 블록을 흔드는 것이
11:05
is a more effective strategy than the other strategy.
269
665260
2000
다른 전략보다 더욱 효과적인 전략인 것처럼 보입니다.
11:07
So we did just this; we gave four year-olds this pattern of evidence,
270
667260
3000
따라서 우리가 한 일은 단지 이 증거 패턴을 4살짜리 아이들에게 제시하고
11:10
and we just asked them to make it go.
271
670260
2000
그 아이들에게 작동해 보라고 한 것입니다.
11:12
And sure enough, the four year-olds used the evidence
272
672260
3000
그리고 당연히 그 4살짜리 아이들은 증거를 사용하여
11:15
to wave the object on top of the detector.
273
675260
3000
물체를 탐지기 위쪽에서 흔들었습니다.
11:18
Now there are two things that are really interesting about this.
274
678260
3000
여기 이에 대한 실로 흥미로운 두 가지 사실이 있습니다.
11:21
The first one is, again, remember, these are four year-olds.
275
681260
3000
첫 번째는, 다시 한번 상기시켜 주십시오. 이 아이들은 4살짜리들로
11:24
They're just learning how to count.
276
684260
2000
이제 겨우 수를 세는 걸 배우고 있습니다.
11:26
But unconsciously,
277
686260
2000
그러나 무의식적으로
11:28
they're doing these quite complicated calculations
278
688260
2000
조건적인 확률 측정을 제시하는
11:30
that will give them a conditional probability measure.
279
690260
3000
이러한 매우 복잡한 계산을 하고 있습니다.
11:33
And the other interesting thing
280
693260
2000
그리고 또 다른 흥미로운 사실은
11:35
is that they're using that evidence
281
695260
2000
이 아이들이 그러한 증거를 사용하여
11:37
to get to an idea, get to a hypothesis about the world,
282
697260
3000
시작점으로 보기에는 도무지 예상 밖인 생각에 이르고
11:40
that seems very unlikely to begin with.
283
700260
3000
세상에 대한 가설에 도달하고 있다는 것입니다.
11:43
And in studies we've just been doing in my lab, similar studies,
284
703260
3000
그리고 제 실험실에서 수행해 온 연구와 유사한 연구들에서
11:46
we've show that four year-olds are actually better
285
706260
2000
우리는 4살짜리들이 실제로
11:48
at finding out an unlikely hypothesis
286
708260
3000
똑같은 과제를 내준 어른들보다
11:51
than adults are when we give them exactly the same task.
287
711260
3000
훨씬 더 예상 밖의 가설을 잘 찾아낸다는 사실을 발견했습니다.
11:54
So in these circumstances,
288
714260
2000
따라서 이러한 환경에서
11:56
the children are using statistics to find out about the world,
289
716260
3000
아이들은 통계를 사용하여 세상에 대해 발견하고 있습니다.
11:59
but after all, scientists also do experiments,
290
719260
3000
하지만 과학자들도 실험을 실시하므로
12:02
and we wanted to see if children are doing experiments.
291
722260
3000
우리는 아이들이 실험을 하는지를 알고 싶었습니다.
12:05
When children do experiments we call it "getting into everything"
292
725260
3000
아이들이 실험을 할 때 우리는 그걸 "아무거나 해보기"
12:08
or else "playing."
293
728260
2000
또는 "놀이"라고 부릅니다.
12:10
And there's been a bunch of interesting studies recently
294
730260
3000
그리고 최근 여러 흥미로운 연구가 진행 중인데요,
12:13
that have shown this playing around
295
733260
3000
이 연구들에서 이 놀이가 실제로
12:16
is really a kind of experimental research program.
296
736260
2000
일종의 실험적인 연구 프로그램임을 보여 주었습니다.
12:18
Here's one from Cristine Legare's lab.
297
738260
3000
이건 Cristine Legare의 실험실 사례인데요,
12:21
What Cristine did was use our Blicket Detectors.
298
741260
3000
Cristine은 우리의 Blicket Detector를 사용하여
12:24
And what she did was show children
299
744260
2000
아이들에게 노란 블록은 동작하게 하고
12:26
that yellow ones made it go and red ones didn't,
300
746260
2000
빨간 블록은 그렇지 않음을 보여 준 뒤
12:28
and then she showed them an anomaly.
301
748260
3000
그들에게 예외적인 것을 보여주었습니다.
12:31
And what you'll see
302
751260
2000
그리고 여러분은 이제
12:33
is that this little boy will go through five hypotheses
303
753260
3000
이 어린 소년이 2분 안에 5개의 가설을 통과하는 것을
12:36
in the space of two minutes.
304
756260
3000
보시게 됩니다.
12:39
(Video) Boy: How about this?
305
759260
3000
(비디오) 소년: 이건 어때?
12:43
Same as the other side.
306
763260
3000
다른 쪽과 똑같아.
12:46
Alison Gopnik: Okay, so his first hypothesis has just been falsified.
307
766260
4000
Alison Gopnik: 네, 그래서 이 아이의 첫 번째 가설은 거짓임이 입증되었습니다.
12:55
(Laughter)
308
775260
2000
(웃음)
12:57
Boy: This one lighted up, and this one nothing.
309
777260
3000
소년: 이건 불이 켜졌고, 이건 아무일도 안 일어났어.
13:00
AG: Okay, he's got his experimental notebook out.
310
780260
3000
AG: 좋습니다. 자신만의 실험 노트를 기록했네요.
13:06
Boy: What's making this light up.
311
786260
4000
소년: 이걸 뭘로 켜는 거지?
13:11
(Laughter)
312
791260
9000
(웃음)
13:20
I don't know.
313
800260
2000
모르겠어.
13:22
AG: Every scientist will recognize that expression of despair.
314
802260
4000
AG: 모든 과학자가 그러한 절망의 표현을 인정할 겁니다.
13:26
(Laughter)
315
806260
3000
(웃음)
13:29
Boy: Oh, it's because this needs to be like this,
316
809260
6000
소년: 아, 이건 이렇게 해야 하고,
13:35
and this needs to be like this.
317
815260
2000
이건 이렇게 해야 하는 거였구나.
13:37
AG: Okay, hypothesis two.
318
817260
3000
AG: 네, 가설 2로군요.
13:40
Boy: That's why.
319
820260
2000
소년: 그래서였군..
13:42
Oh.
320
822260
2000
에이.
13:44
(Laughter)
321
824260
5000
(웃음)
13:49
AG: Now this is his next idea.
322
829260
2000
AG: 이제 이것이 이 아이의 다음 생각입니다.
13:51
He told the experimenter to do this,
323
831260
2000
다른 쪽으로 블록을 놓아 보라고
13:53
to try putting it out onto the other location.
324
833260
4000
실험자에게 말했습니다.
13:57
Not working either.
325
837260
2000
역시 작동하지 않네요.
14:02
Boy: Oh, because the light goes only to here,
326
842260
4000
소년: 아, 여기에만 불이 들어오고
14:06
not here.
327
846260
3000
여기엔 안 들어와서구나.
14:09
Oh, the bottom of this box
328
849260
3000
여기 이 상자 밑에는
14:12
has electricity in here,
329
852260
2000
전기가 들어오지만
14:14
but this doesn't have electricity.
330
854260
2000
여기엔 전기가 없나보다.
14:16
AG: Okay, that's a fourth hypothesis.
331
856260
2000
AG: 좋습니다. 4번째 가설입니다.
14:18
Boy: It's lighting up.
332
858260
2000
소년: 불이 들어오잖아.
14:20
So when you put four.
333
860260
5000
그럼 4개를 올려 놓으면 되네.
14:26
So you put four on this one to make it light up
334
866260
3000
여기 위에 4개를 올려 놓으면 불이 켜지고
14:29
and two on this one to make it light up.
335
869260
2000
여기 위에 2개를 놓으면 불이 켜지네.
14:31
AG: Okay,there's his fifth hypothesis.
336
871260
2000
AG: 네, 5번째 가설입니다.
14:33
Now that is a particularly --
337
873260
3000
이 소년은
14:36
that is a particularly adorable and articulate little boy,
338
876260
3000
유독 귀엽고 또박또박 말하는 어린 소년이었지만
14:39
but what Cristine discovered is this is actually quite typical.
339
879260
3000
Cristine이 발견한 사실은 이것이 매우 일반적이라는 것입니다.
14:42
If you look at the way children play, when you ask them to explain something,
340
882260
3000
만일 여러분이 아이들이 노는 방법을 보고 무언가 설명하라고 요구하신다면,
14:45
what they really do is do a series of experiments.
341
885260
3000
실제로 아이들은 일종의 실험을 하고 있는 것입니다.
14:48
This is actually pretty typical of four year-olds.
342
888260
3000
이건 실제로 4살짜리들에겐 꽤 일반적인 일입니다.
14:51
Well, what's it like to be this kind of creature?
343
891260
3000
어떤 동물이 이와 같을까요?
14:54
What's it like to be one of these brilliant butterflies
344
894260
3000
그 무엇이 2분 내에 5가지 가설을 실험할 수 있는
14:57
who can test five hypotheses in two minutes?
345
897260
3000
이러한 눈부신 나비와 같을까요?
15:00
Well, if you go back to those psychologists and philosophers,
346
900260
3000
다시 앞서 말한 심리학자나 철학자 얘기로 돌아가 보면
15:03
a lot of them have said
347
903260
2000
그들 중 대다수는
15:05
that babies and young children were barely conscious
348
905260
2000
아기들과 어린 아이들이 지각이 있다고 하더라도
15:07
if they were conscious at all.
349
907260
2000
이제 겨우 지각하기 시작한 단계라고 말했을 겁니다.
15:09
And I think just the opposite is true.
350
909260
2000
그리고 전 진실은 정 반대라고 생각합니다.
15:11
I think babies and children are actually more conscious than we are as adults.
351
911260
3000
전 아기들과 어린 아이들이 실제론 우리 어른들보다 훨씬 더 지각이 있다고 생각합니다.
15:14
Now here's what we know about how adult consciousness works.
352
914260
3000
성인의 의식이 작용하는 방식에 대해 우리가 알고 있는 것은 이렇습니다.
15:17
And adults' attention and consciousness
353
917260
2000
성인의 주의력과 의식은 마치
15:19
look kind of like a spotlight.
354
919260
2000
일종의 스포트라이트 같아 보입니다.
15:21
So what happens for adults
355
921260
2000
따라서 성인에게 일어나는 일은
15:23
is we decide that something's relevant or important,
356
923260
2000
무언가 관련되어 있거나 중요한 것,
15:25
we should pay attention to it.
357
925260
2000
우리가 주의를 기울여야 할 일을 결정하는 것입니다.
15:27
Our consciousness of that thing that we're attending to
358
927260
2000
우리가 주의를 기울이고 있는 그러한 것에 대한 우리의 의식은
15:29
becomes extremely bright and vivid,
359
929260
3000
극단적으로 밝고 선명해지며
15:32
and everything else sort of goes dark.
360
932260
2000
그 외의 모든 것은 어두워집니다.
15:34
And we even know something about the way the brain does this.
361
934260
3000
또한 우리는 뇌에서 이를 처리하는 방식을 어느정도 알고 있습니다.
15:37
So what happens when we pay attention
362
937260
2000
따라서 우리가 주의를 기울일 때 일어나는 일은
15:39
is that the prefrontal cortex, the sort of executive part of our brains,
363
939260
3000
우리 뇌의 관리 부분을 담당하는 전두엽 피질이
15:42
sends a signal
364
942260
2000
신호를 보내서
15:44
that makes a little part of our brain much more flexible,
365
944260
2000
우리 뇌의 작은 부분을 훨씬 더 유연하고 말랑하게,
15:46
more plastic, better at learning,
366
946260
2000
학습에 적합하도록 만들고
15:48
and shuts down activity
367
948260
2000
뇌의 모든 나머지 부분에서의 활동을
15:50
in all the rest of our brains.
368
950260
2000
멈추는 것입니다.
15:52
So we have a very focused, purpose-driven kind of attention.
369
952260
4000
그래서 우리는 매우 집중하고 목적에 따라 주의를 기울이게 됩니다.
15:56
If we look at babies and young children,
370
956260
2000
아기들과 어린 아이들을 바라보면
15:58
we see something very different.
371
958260
2000
매우 다른 점을 발견하게 되는데요,
16:00
I think babies and young children
372
960260
2000
전 아기들과 어린 아이들이
16:02
seem to have more of a lantern of consciousness
373
962260
2000
의식의 스포트라이트라기 보다는
16:04
than a spotlight of consciousness.
374
964260
2000
의식의 등불 같은 것을 갖고 있다고 생각합니다.
16:06
So babies and young children are very bad
375
966260
3000
따라서 아기들과 어린 아이들은 단 하나의 일로
16:09
at narrowing down to just one thing.
376
969260
3000
범위를 좁히는 데에는 매우 미숙합니다.
16:12
But they're very good at taking in lots of information
377
972260
3000
하지만 다양한 원천으로부터 많은 정보를
16:15
from lots of different sources at once.
378
975260
2000
동시에 수집하는 데는 아주 능숙합니다.
16:17
And if you actually look in their brains,
379
977260
2000
그리고 이들의 뇌를 실제로 들여다 본다면
16:19
you see that they're flooded with these neurotransmitters
380
979260
3000
학습과 적응력을 유발하는 데에는 매우 적합한
16:22
that are really good at inducing learning and plasticity,
381
982260
2000
이러한 신경 전달 물질로 가득 차 있으며
16:24
and the inhibitory parts haven't come on yet.
382
984260
3000
금지하는 부분은 아직 작동을 시작하지 않은 상태임을 알게 됩니다.
16:27
So when we say that babies and young children
383
987260
2000
따라서 아기들과 어린 아이들이
16:29
are bad at paying attention,
384
989260
2000
주의를 집중하는 데 서툴다고 말할 때는
16:31
what we really mean is that they're bad at not paying attention.
385
991260
4000
실제로는 이들이 주의를 집중하지 않는 것에 서툴다는 것을 의미합니다.
16:35
So they're bad at getting rid
386
995260
2000
즉, 이들은 자신에게 무언가 말해줄 수 있는
16:37
of all the interesting things that could tell them something
387
997260
2000
그 모든 흥미로운 것들을 외면한다는 것이
16:39
and just looking at the thing that's important.
388
999260
2000
그 중요한 것을 그저 바라보기만 하는 것이 어려운 겁니다.
16:41
That's the kind of attention, the kind of consciousness,
389
1001260
3000
그것이 바로 일종의 주의력이고 의식이며
16:44
that we might expect
390
1004260
2000
본질적으로 학습하도록 되어 있는
16:46
from those butterflies who are designed to learn.
391
1006260
2000
그러한 나비들로부터 예측할 수 있는 것입니다.
16:48
Well if we want to think about a way
392
1008260
2000
성인으로서 우리가 아기의 의식을
16:50
of getting a taste of that kind of baby consciousness as adults,
393
1010260
4000
엿볼 수 있는 방법에 대해 생각해 보시겠다면
16:54
I think the best thing is think about cases
394
1014260
2000
전 가장 좋은 방법은 우리가 이전에 겪어보지 못한
16:56
where we're put in a new situation that we've never been in before --
395
1016260
3000
새로운 상황에 우리 자신을 던져 보는 거라고 생각합니다.
16:59
when we fall in love with someone new,
396
1019260
2000
누군가와 사랑에 빠졌을 때나
17:01
or when we're in a new city for the first time.
397
1021260
3000
새로운 도시에 처음 방문했을 때 같이 말이지요.
17:04
And what happens then is not that our consciousness contracts,
398
1024260
2000
그러면 우리의 의식은 줄어드는 것이 아니고
17:06
it expands,
399
1026260
2000
오히려 확장되어
17:08
so that those three days in Paris
400
1028260
2000
걷고, 말하고, 교수회에 참석하는
17:10
seem to be more full of consciousness and experience
401
1030260
2000
무기력한 사람이 되어 집에 돌아오는 나날들 보다
17:12
than all the months of being
402
1032260
2000
그러한 파리에서의 3일이
17:14
a walking, talking, faculty meeting-attending zombie back home.
403
1034260
4000
보다 의식과 경험으로 가득 찰 것 같습니다.
17:18
And by the way, that coffee,
404
1038260
2000
그건 그렇고,
17:20
that wonderful coffee you've been drinking downstairs,
405
1040260
2000
여러분이 아래층에서 마시던 그 훌륭한 커피는
17:22
actually mimics the effect
406
1042260
2000
사실 그러한 아기의 신경 전달 물질이 주는 효과를
17:24
of those baby neurotransmitters.
407
1044260
2000
모방한 것에 불과합니다.
17:26
So what's it like to be a baby?
408
1046260
2000
그러니 아기가 되어 보는 건 어떻습니까?
17:28
It's like being in love
409
1048260
2000
이건 마치 여러분이
17:30
in Paris for the first time
410
1050260
2000
세 잔의 더블 에스프레소를 마신 후에
17:32
after you've had three double-espressos.
411
1052260
2000
파리에서 처음으로 사랑에 빠지는 것과 같습니다.
17:34
(Laughter)
412
1054260
3000
(웃음)
17:37
That's a fantastic way to be,
413
1057260
2000
그것도 멋진 방법이겠습니다만,
17:39
but it does tend to leave you waking up crying at three o'clock in the morning.
414
1059260
4000
그건 새벽 3시 정각에 울며 깨어나도록 하기 쉽상입니다.
17:43
(Laughter)
415
1063260
3000
(웃음)
17:46
Now it's good to be a grownup.
416
1066260
2000
지금은 성인이 되어 정말 좋습니다.
17:48
I don't want to say too much about how wonderful babies are.
417
1068260
2000
전 아기들이 얼마나 멋진 존재인지에 대해 너무 많이 말하고 싶진 않습니다.
17:50
It's good to be a grownup.
418
1070260
2000
성인이 되어 정말 다행이에요.
17:52
We can do things like tie our shoelaces and cross the street by ourselves.
419
1072260
3000
우리는 신발끈을 묶거나 스스로 길을 건널 수도 있지요.
17:55
And it makes sense that we put a lot of effort
420
1075260
2000
그리고 우리가 아기들이 어른들처럼 생각하게 만들기 위해
17:57
into making babies think like adults do.
421
1077260
4000
많은 노력을 기울이는 것에도 일리는 있습니다.
18:01
But if what we want is to be like those butterflies,
422
1081260
3000
하지만 우리가 원하는 것이
18:04
to have open-mindedness, open learning,
423
1084260
3000
포용력 있고, 열린 학습, 상상, 창조성, 혁신을 가진
18:07
imagination, creativity, innovation,
424
1087260
2000
그러한 나비들과 같이 되는 것이라면
18:09
maybe at least some of the time
425
1089260
2000
아마도 최소한 어느 시점에는
18:11
we should be getting the adults
426
1091260
2000
보다 아이들처럼 생각하기 위해
18:13
to start thinking more like children.
427
1093260
2000
좀 더 어른이 되어야만 합니다.
18:15
(Applause)
428
1095260
8000
(박수)
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