Laura Schulz: The surprisingly logical minds of babies

Traducător: Oana Coban Corector: Delia Bogdan

Mark Twain summed up what I take to be

Mark Twain a descris concis

one of the fundamental problems of cognitive science

una dintre problemele fundamentale ale științelor cognitive

with a single witticism.

într-o singură remarcă.

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

A spus: „Ştiinţele exacte sunt fascinante.

One gets such wholesale returns of conjecture

Fac o grămadă de presupuneri din orice fleac care se întâmplă.”

out of such a trifling investment in fact."

(Laughter)

(Râsete)

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

Twain a glumit desigur, însă avea dreptate:

There's something fascinating about science.

Știința are ceva fascinant.

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

Studiind câteva oase, am dedus viaţa dinozaurilor.

From spectral lines, the composition of nebulae.

Din liniile spectrale, am dedus compoziția nebulelor.

From fruit flies,

De la musculiţele de oţet,

the mechanisms of heredity,

am dedus mecanismele ereditare,

and from reconstructed images of blood flowing through the brain,

și din imaginile reconstruite ale sângelui care circulă prin creier,

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

sau în cazul meu, din comportamentul copiilor foarte mici,

we try to say something about the fundamental mechanisms

investigăm mecanismele fundamentale ale cogniției umane.

of human cognition.

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

În Departamentul de Științe Cerebrale și Cognitive de la MIT,

I have spent the past decade trying to understand the mystery

studiem capacitatea uluitoare a copiilor

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

de a învăța atât de mult din atât de puțin și atât de repede.

Because, it turns out that the fascinating thing about science

Ce este fascinant în științe

is also a fascinating thing about children,

este fascinant și legat de copii.

which, to put a gentler spin on Mark Twain,

Îndulcind citatul din Twain, este vorba despre capacitatea lor

is precisely their ability to draw rich, abstract inferences

de a face deducţii complexe și abstracte corect şi rapid,

rapidly and accurately from sparse, noisy data.

din date împrăştiate şi bruiate.

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

Vă voi oferi doar două exemple astăzi.

One is about a problem of generalization,

Unul e o problemă de generalizare,

and the other is about a problem of causal reasoning.

iar celălalt, o problemă despre relația cauzală.

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

Deși vă voi prezenta rezultate din laboratorul meu,

this work is inspired by and indebted to a field.

acest proiect e inspirat și se datorează întregii discipline.

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

Sunt recunoscătoare mentorilor, colegilor și colaboratorilor mei din toată lumea.

Let me start with the problem of generalization.

Dați-mi voie să încep cu problema generalizării

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

Generalizarea dintr-un set mic de date reprezintă pâinea si untul în știință.

We poll a tiny fraction of the electorate

Sondăm un număr mic din electorat

and we predict the outcome of national elections.

și prezicem rezultatul alegerilor naționale.

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

Doar câțiva pacienți răspund pozitiv la un tratament într-un studiu clinic,

and we bring drugs to a national market.

și introducem medicamentul pe piață.

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

E valabil numai dacă eșantionul e selectat aleator din populație.

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

Dacă eșantionul e ales într-un fel anume

say, we poll only urban voters,

dacă selectăm numai votul orășenilor

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

sau dacă în studiile clinice ale tratamentelor bolilor de inimă,

we include only men --

includem numai bărbați,

the results may not generalize to the broader population.

rezultatele pot fi nereprezentative pentru întreaga populație.

So scientists care whether evidence is randomly sampled or not,

Cercetătorilor le pasă dacă dovezile sunt aleatorii sau nu,

but what does that have to do with babies?

dar ce are asta de-a face cu bebelușii?

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

Bebelușii generalizeză tot timpul din puţine date.

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

Văd câteva rațe de cauciuc și învață că plutesc,

or a few balls and learn that they bounce.

sau câteva mingi și învață că sar.

And they develop expectations about ducks and balls

Astfel crează așteptări legate de rațe și mingi

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

pe care le vor extinde la toate rațele și mingile din viața lor.

for the rest of their lives.

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

Aceste generalizări pe care le fac despre rațe și mingi

they have to make about almost everything:

trebuie să le facă pentru aproape orice:

shoes and ships and sealing wax and cabbages and kings.

pantofi și vapoare și ceară și verze și regi.

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

Contează pentru bebeluși dacă micul fapt pe care-l observă

is plausibly representative of a larger population?

e reprezentativ pentru o populaţie mai largă?

Let's find out.

Haideți să aflăm.

I'm going to show you two movies,

Vă voi arăta două filme,

one from each of two conditions of an experiment,

câte unul pentru fiecare condiție experimentală.

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

Deoarece veți vedea două filme

you're going to see just two babies,

veți vedea doar doi bebeluși.

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

Oricare doi bebeluși diferă unul de celălalt în nenumărate feluri.

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

Acești doi bebeluși sunt reprezentativi pentru grupuri distincte

and the differences you're going to see

și diferențele pe care le veți vedea

represent average group differences in babies' behavior across conditions.

reprezintă media diferențelor dintre grupuri, în cele două condiții.

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

Bebelușul din fiecare film poate că face exact ce vă așteptați să facă.

just exactly what you might expect a baby to do,

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

E greu de imaginat că bebelușii ar putea fi mai minunați decât sunt.

But to my mind the magical thing,

Însă ce e magic pentru mine și ce vreau să observați

and what I want you to pay attention to,

is the contrast between these two conditions,

e contrastul dintre aceste două condiții.

because the only thing that differs between these two movies

Singura diferență dintre aceste două filme

is the statistical evidence the babies are going to observe.

e evidența statistică pe care o observă bebelușii.

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

Le-am arătat bebelușilor o cutie cu mingi albastre și galbene,

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

și studenta mea de atunci, acum colega mea la Stanford, Hyowon Gweon,

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

a scos consecutiv trei mingi albastre din cutie.

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

După ce le-a scos, le-a strâns în mână

and the balls are going to squeak.

ca să scoată un sunet.

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

Pentru un bebeluș e ca și o conferință TED pentru dvs.

It doesn't get better than that.

Mai bine decât atât nu se poate.

(Laughter)

(Râsete)

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

Important e că, e relativ ușor să scoți pe rând trei mingi albastre

out of a box of mostly blue balls.

dintr-o cutie plină cu mingi albastre.

You could do that with your eyes closed.

Am putea s-o facem și cu ochii inchiși.

It's plausibly a random sample from this population.

E foarte probabil să fie o probă reprezentativă.

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

Și dacă putem scoate la noroc o minge care scoate sunete,

then maybe everything in the box squeaks.

poate că fiecare minge din cutie scoate sunete.

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

Poate că bebelușii se vor aștepta ca și mingile galbene să scoată sunete.

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

Mingile galbene au niște bețe ciudate la un capăt.

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

Bebelușii ar putea face tot felul de lucruri cu ele,

They could pound them or whack them.

să le arunce sau să le lovească.

But let's see what the baby does.

Dar haideți să vedem ce fac.

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

(Video) Hyowon Gweon: Uită-te! (Mingea scoate un sunet)

Did you see that? (Ball squeaks)

Ai văzut? (Mingea scoate un sunet)

Cool.

Interesant.

See this one?

Vezi?

(Ball squeaks)

(Mingea scoate un sunet)

Wow.

Oh!

Laura Schulz: Told you. (Laughs)

Laura Schulz: V-am spus. (Râsete)

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

(Video) HG:Uită-te! (Mingea scoate un sunet)

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

Hei, Clara, asta este pentru tine. Poți să te joci cu ea.

(Laughter)

(Râsete)

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

LS: Nici nu mai trebuie să vorbesc, așa este?

E bine că bebelușii generalizează, extinzând proprietăţile mingilor albastre

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

of blue balls to yellow balls,

şi la cele galbene.

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

E impresionant că bebelușii pot învăța prin imitație,

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

dar știm aceste lucruri de mult timp.

The really interesting question

E interesant de aflat

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

ce se întâmplă când le aratăm bebelușilor exact același lucru

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

– și suntem siguri de asta pentru că avem un compartiment secret

and we actually pull the balls from there,

de unde scoatem mingile.

but this time, all we change is the apparent population

Tot ce schimbăm e populația aparentă din care extragem proba.

from which that evidence was drawn.

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

De data aceasta, le vom arăta bebelușilor trei mingi albastre

pulled out of a box of mostly yellow balls,

scoase dintr-o cutie cu mingi preponderent galbene.

and guess what?

Puteți ghici ce urmează?

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

Probabil n-ați putea scoate consecutiv trei mingi albastre

out of a box of mostly yellow balls.

dintr-o cutie cu mingi preponderent galbene.

That is not plausibly randomly sampled evidence.

E imposibil în mod aleator.

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

Asta sugerează că Hyowon, poate alegea special mingile albastre.

Maybe there's something special about the blue balls.

Poate e ceva special legat de mingile albastre.

Maybe only the blue balls squeak.

Poate că numai mingile albastre scot sunete.

Let's see what the baby does.

Să vedem ce face bebelușul.

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

(Video) HG:Uită-te! (Mingea scoate un sunet)

See this toy? (Ball squeaks)

Vezi jucăria asta? (Mingea scoate un sunet)

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

Oh, ce interesant. Vezi? (Mingea scoate un sunet)

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

Asta este pentru tine, să te joci cu ea. Hai, joacă-te cu ea.

(Fussing) (Laughter)

(Îmbufnat) (Râsete)

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

LS:Tocmai ați văzut doi bebeluși de 15 luni

do entirely different things

care fac lucruri complet diferite

based only on the probability of the sample they observed.

pe baza probabilității evenimentului pe care l-au observat.

Let me show you the experimental results.

Iată rezultatele experimentale.

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

Pe axa verticală vedeți procentajul de bebeluși

who squeezed the ball in each condition,

care au strâns mingea în fiecare caz.

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

E mult mai probabil ca bebelușii să generalizeze

when it's plausibly representative of the population

când e plauzibil ca dovezile să fie reprezentative pentru lot,

than when the evidence is clearly cherry-picked.

decât atunci când probele sunt selectate.

And this leads to a fun prediction:

Aceasta ne conduce la o prognoză interesantă.

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

Să presupunem că am scos o singură minge albastră

din cutia cu mingi preponderent galbene.

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

Nu scoateţi 3 mingi albastre la rând din cutia cu mingi preponderent galbene,

but you could randomly sample just one blue ball.

dar ați putea scoate una singură albastră.

That's not an improbable sample.

Asta nu e improbabil.

And if you could reach into a box at random

Şi dacă scoateţi la întâmplare ceva care chiţăie, poate că toate chiţăie.

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

și scoate sunete, poate că fiecare minge va scoate sunete.

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

Deși bebelușii observă mai puține dovezi pentru chiţăit

şi au mai puțin de imitat când e vorba de o singură minge,

and have many fewer actions to imitate

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

decât în cazul pe care tocmai l-aţi văzut,

we predicted that babies themselves would squeeze more,

am prezis că bebelușii vor strânge de mai multe mingi.

and that's exactly what we found.

Şi chiar ăsta a fost rezultatul.

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

Bebelușii de 15 luni țin cont, ca și oamenii de știință,

care whether evidence is randomly sampled or not,

dacă proba a fost colectată aleatoriu sau nu.

and they use this to develop expectations about the world:

În funcţie de asta își construiesc așteptări despre lumea din jur,

what squeaks and what doesn't,

despre ce scoate sunete şi ce nu,

what to explore and what to ignore.

ce să exploreze și ce să ignore.

Let me show you another example now,

Iată un alt exemplu

this time about a problem of causal reasoning.

despre o problemă de relație cauzală.

And it starts with a problem of confounded evidence

Porneşte de la problema dovezilor incerte, pe care toţi le avem,

that all of us have,

which is that we are part of the world.

fiindcă facem parte din lume.

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

Poate nu pare o problemă, dar devine una, când lucrurile merg prost.

it's only a problem when things go wrong.

Take this baby, for instance.

Acest bebeluş, de exemplu.

Things are going wrong for him.

Lucrurile nu merg bine pentru el.

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

Nu reușește să facă această jucărie să meargă.

I'll show you a few-second clip.

Vă arăt un clip de câteva secunde.

În mare, sunt două posibilități:

And there's two possibilities, broadly:

Maybe he's doing something wrong,

s-ar putea ca el să facă ceva greșit,

or maybe there's something wrong with the toy.

sau poate jucăria nu e în regulă.

So in this next experiment,

În următorul experiment,

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

le vom da bebelușilor doar puțină informație statistică

supporting one hypothesis over the other,

în favoarea uneia dintre ipoteze

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

și vom vedea dacă o pot folosi pentru a decide diferit ce vor face.

about what to do.

Here's the setup.

Iată experimentul.

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

Hyowon va încerca să facă jucăria să meargă și va reuși.

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

Apoi eu voi încerca de două ori și voi eșua ambele dăți,

and then Hyowon is going to try again and succeed,

iar apoi Hyowon va încerca din nou și va reuși,

and this roughly sums up my relationship to my graduate students

şi asta reflectă raportul dintre mine și studenții mei politehnişti.

in technology across the board.

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

Important e că se oferă puține dovezi,

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

că problema nu e jucăria, ci persoana.

Some people can make this toy go,

Unii pot face jucăria să meargă, iar alţii nu.

and some can't.

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

Când bebelușul va primi jucăria va avea de ales.

His mom is right there,

Mama e acolo, aşa că el poate să-i dea ei jucăria, schimbând astfel persoana,

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

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

dar va mai fi încă o jucărie la capătul șervetului

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

și ar putea să tragă șervetul către el, ca să schimbe jucăria.

So let's see what the baby does.

Să vedem ce face.

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

(Video) HG: Doi, trei. Hai! (Muzică)

LS: One, two, three, go!

LS: Unu, doi, trei, start!

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

Arthur, voi încerca din nou. Unu, doi, trei, start!

YG: Arthur, let me try again, okay?

YG: Arthur, încerc eu încă o dată, bine?

One, two, three, go! (Music)

Unu, doi, trei, start! (Muzică)

Look at that. Remember these toys?

Ia uită-te. Ții minte jucăriile astea?

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

Vezi jucăriile astea? O pun pe asta aici și ți-o dau pe asta.

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

You can go ahead and play.

Joacă-te în continuare.

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

LS: Bine Laura, dar bebelușii își iubesc mămicile.

Of course babies give toys to their mommies

Sigur că le vor da lor jucăria când nu o pot face să meargă.

when they can't make them work.

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

Important e să aflăm ce se întâmplă când schimbăm puţin statistica.

the statistical data ever so slightly.

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

Vor vedea jucăria mergând sau nu, exact în aceeași ordine,

but we're changing the distribution of evidence.

dar modificăm distribuţia dovezilor.

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

De data aceasta, Hyowon va reuși o dată și va eșua o data și eu la fel .

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

Aceasta sugerează că nu contează cine încearcă jucăria. E stricată.

It doesn't work all the time.

Nu funcționează mereu.

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

Bebelușul va avea de făcut o alegere.

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

Mama e chiar lângă ea și ar putea schimba persoana,

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

dar va mai fi încă o jucărie la capătul șervetului.

Let's watch what she does.

Să vedem ce face.

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

(Video) HG: Doi, trei, hai! (Muzică)

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

Dă-mi voie să mai încerc o dată. Unu, doi, trei, hai!

Hmm.

Hmm.

LS: Let me try, Clara.

LS:Lasă-ma să încerc și eu, Clara.

One, two, three, go!

Unu, doi, trei, hai!

Hmm, let me try again.

Hmm, să mai încerc o dată.

One, two, three, go! (Music)

Unu, doi, trei, hai! (Muzică)

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

HG: O voi pune pe aceasta aici,

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

și ți-o voi da pe aceasta.

You can go ahead and play.

Joacă-te cu ea.

(Applause)

(Aplauze)

LS: Let me show you the experimental results.

LS: Iată rezultatele experimentului.

On the vertical axis, you'll see the distribution

Pe axa verticală e distribuția alegerilor în cele două cazuri.

of children's choices in each condition,

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

După cum vedeți, distribuția alegerilor făcute de copiii

depends on the evidence they observe.

depinde de dovezile pe care le observă.

So in the second year of life,

În al doilea an de viață,

babies can use a tiny bit of statistical data

copiii folosesc puţine date statistice

to decide between two fundamentally different strategies

ca să decidă între două strategii fundamental diferite

for acting in the world:

conform cărora să acționeze în lume:

asking for help and exploring.

să ceară ajutorul sau să exploreze.

I've just shown you two laboratory experiments

V-am arătat două experimente

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

dintre sute de astfel de experimente în domeniu, cu concluzii similare.

because the really critical point

Concluzia e că abilitatea copiilor

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

de face deducţii complexe din informaţii împrăştiate

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

stă la baza învățarii culturale specifice speciei noastre.

Children learn about new tools from just a few examples.

Copiii învață despre unelte noi din câteva exemple

They learn new causal relationships from just a few examples.

Învață noi relații cauzale din doar câteva exemple.

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

Învață chiar și cuvinte noi, în acest caz, în limbajul american în semne.

I want to close with just two points.

Închei cu doar două concluzii.

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

Dacă ați fi la curent cu progresul recent dinn științe cerebrale și cognitive,

for the past few years,

trei idei principale v-ar fi atras atenția.

three big ideas will have come to your attention.

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

Prima e că suntem în epoca creierului.

And indeed, there have been staggering discoveries in neuroscience:

Într-adevăr, s-au făcut descoperiri uimitoare în neuroștiințe.

localizing functionally specialized regions of cortex,

Regiuni specializate ale cortexului au fost localizate.

turning mouse brains transparent,

Un creier de șoarece a fost făcut transparent.

activating neurons with light.

Neuronii au fost activați cu lumină.

A second big idea

În al doilea rând, trăim într-o epocă cu volume masive de date

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

și învățarea automatizată care promite să ne revoluționeze înțelegerea,

and machine learning promises to revolutionize our understanding

of everything from social networks to epidemiology.

de la rețelele sociale până la epidemiologie.

And maybe, as it tackles problems of scene understanding

Poate că pe măsura ce învață despre diverse imagini

and natural language processing,

și cum să proceseze limbajul

to tell us something about human cognition.

ne va da informații despre cogniția umană.

And the final big idea you'll have heard

Ultima idee importantă

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

este că poate e bine că vom ști atâtea despre creier

and have so much access to big data,

și că vom avea acces la date masive

because left to our own devices,

pentru că noi înșine,

humans are fallible, we take shortcuts,

oamenii, suntem supuși erorii, tăiem colțurile, facem greșeli,

we err, we make mistakes,

we're biased, and in innumerable ways,

avem prejudecăţi şi, în nenumărate feluri, percepem lumea greșit.

we get the world wrong.

I think these are all important stories,

Cred că toate acestea sunt exemple importante

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

și ne dau multe informaţii despre condiția umană.

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

Vreau să vă atrag atenția că astăzi v-am spus o poveste foarte diferită.

It's a story about minds and not brains,

E o poveste despre minte și nu despre creier.

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

E o poveste despre tipurile de raţionament pe care doar mintea umană le poate face

that uniquely human minds can perform,

which involve rich, structured knowledge and the ability to learn

și care implică informație structurată, complexă și capacitatea de a învăța

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

dintr-o cantitate mică de date și dovezi din puţine exemple.

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

Fundamental, e o poveste despre cum, începând de mici

and continuing out all the way to the greatest accomplishments

și continuând pâna la marile realizări ale culturii noastre

of our culture,

we get the world right.

înțelegem corect lumea în care trăim.

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

Oameni buni, mintea umană nu numai că învață din date puține

Human minds think of altogether new ideas.

Mintea umană gândește idei noi.

Human minds generate research and discovery,

Mintea umană generează cercetare și știință,

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

și mintea umană generează artă și literatură și poezie și teatru

and human minds take care of other humans:

și mintea umană are grijă de alte ființe umane

our old, our young, our sick.

cei bătrâni, cei tineri, cei bolnavi.

We even heal them.

Îi și vindecăm.

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

În anii ce vor urma, vom vedea inovaţii tehnologice

beyond anything I can even envision,

mai surprinzătoare decât orice mi-aș putea imagina,

but we are very unlikely

dar e foarte puțin probabil

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

să vedem ceva similar puterii computaționale a creierului unui copil

in my lifetime or in yours.

în decursul vieții mele sau a dvs.

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

Dacă vom investi în acești avizi învățacei și în dezvoltarea lor

in babies and children

în bebeluși și copii,

and mothers and fathers

în mame și tați,

and caregivers and teachers

în bone și învățători,

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

la fel cum investim în celelalte forme elegante și avansate de tehnologie,

of technology, engineering and design,

inginerie și design,

we will not just be dreaming of a better future,

nu numai că vom visa la un viitor mai bun, dar chiar vom plănui unul.

we will be planning for one.

Thank you very much.

Vă mulțumesc foarte mult.

(Applause)

(Aplauze)

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

Christ Anderson: Laura, mulțumesc. Am o întrebare pentru tine.

First of all, the research is insane.

În primul rând, această cercetare e nebunească.

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

Vreau să spun, cine ar planifica un astfel de experiment? (Râsete)

I've seen that a couple of times,

L-am urmărit de mai multe ori,

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

și încă nu pot să cred că se poate întâmpla cu adevărat

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

dar alții au făcut experimente similare. Se verifică.

The babies really are that genius.

Bebelușii sunt într-adevăr geniali.

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

LS: Sunt impresionanți în experimentele noastre,

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

imaginați-vă însă ce fac în realitate?

It starts out as a baby.

Se naște un bebeluș şi după 18 luni îţi vorbeşte.

Eighteen months later, it's talking to you,

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

Primele cuvinte nu-s „mingi” sau „rațe”, ci „nu mai e", referindu-se la dispariție,

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

sau „o-o”, care se referă la acțiuni neintenționate.

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

It has to be that powerful.

Este impresionant.

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

E mai impresionant decât tot ce-am prezentat.

Își deslușesc întreaga lume.

They're figuring out the entire world.

Un copil de patru ani îți poate vorbi despre aproape orice.

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

(Aplauze)

(Applause)

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

CA: Dacă înțeleg bine, în pofida discuţiilor din ultimii ani,

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

despre cât de complexă şi întortocheată e mintea noastră,

of how quirky and buggy our minds are,

that behavioral economics and the whole theories behind that

comportamentul şi toate teoriile care susţin că nu suntem fiinţe raţionale,

that we're not rational agents.

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

tu spui că imaginea de ansamblu e cu adevărat extraordinară

and there really is genius there that is underappreciated.

și că există cu adevărat geniul care este subapreciat.

LS: One of my favorite quotes in psychology

LS: Un citat preferat din psihologie aparține psihologului social Solomon Asch,

comes from the social psychologist Solomon Asch,

care a spus că principala sarcină a psihologiei

and he said the fundamental task of psychology is to remove

the veil of self-evidence from things.

e îndepărtarea vălului propriilor dovezi de pe lucruri.

There are orders of magnitude more decisions you make every day

Luăm milioane de decizii zilnic ca să înţelegem lumea din jur.

that get the world right.

You know about objects and their properties.

Cunoaștem obiectele și proprietățile lor, le recunoaştem acoperite sau în întuneric,

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

You can walk through rooms.

ne deplasăm prin încăperi.

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

Ne dăm seama ce gândesc alţii. Vorbim cu ei.

Ne deplasăm prin spaţiu, ştim numerele, ştim despre cauză şi efect,

You can navigate space. You know about numbers.

You know causal relationships. You know about moral reasoning.

Ştim despre raţionamente morale.

Facem asta făra efort, invisibil, dar aşa înțelegem lumea.

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

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

E o realizare remarcabilă şi dificil de înțeles.

and very difficult-to-understand accomplishment.

CA: Cred că în audiență sunt oameni care cred în progresul tehnologic rapid,

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

this view of accelerating technological power

care ar găsi discutabilă afirmaţia ta, că în decursul vieții noastre,

who might dispute your statement that never in our lifetimes

un computer nu va putea face, ce face un copil de 3 ani.

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

E însă evident, indiferent de scenariu,

but what's clear is that in any scenario,

our machines have so much to learn from our toddlers.

mașinile au atât de mult de învățat de la copiii noștri.

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

LS: Probabil în audiență sunt experți în învățarea automată.

I mean, you should never bet against babies or chimpanzees

Să nu pariați împotriva bebelușilor, cimpanzeilor sau a tehnologiei.

or technology as a matter of practice,

but it's not just a difference in quantity,

Nu e numai o diferență cantitativă, ci e o diferenţă de categorie.

it's a difference in kind.

We have incredibly powerful computers,

Avem calculoatoare extrem de performante, care fac lucruri extrem de sofisticate,

and they do do amazingly sophisticated things,

often with very big amounts of data.

cu cantități imense de date.

Mintea umană face ceva destul de diferit,

Human minds do, I think, something quite different,

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

și cred că e natura structurată, ierarhică a cunoașterii umane

that remains a real challenge.

care rămâne o provocare.

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

CA: Laura Schulz, minunată hrană pentru minte. Mulțumesc foarte mult.

LS: Thank you. (Applause)

LS: Mulțumesc. (Aplauze)