Alison Gopnik: What do babies think?

395,642 views ・ 2011-10-10

TED


Dubbelklicka på de engelska undertexterna nedan för att spela upp videon.

Översättare: Erik Niklasson Granskare: Johan Cegrell
00:15
What is going on
0
15260
2000
Vad pågår
00:17
in this baby's mind?
1
17260
2000
i den här bebisens huvud?
00:19
If you'd asked people this 30 years ago,
2
19260
2000
Om du hade frågat folk detta för 30 år sedan,
00:21
most people, including psychologists,
3
21260
2000
skulle de flesta, inklusive psykologer,
00:23
would have said that this baby was irrational,
4
23260
3000
svarat att det här barnet var irrationellt,
00:26
illogical, egocentric --
5
26260
2000
ologiskt, egocentriskt –
00:28
that he couldn't take the perspective of another person
6
28260
2000
att han inte kunde ta in en annan människas perspektiv
00:30
or understand cause and effect.
7
30260
2000
eller förstå orsak och verkan.
00:32
In the last 20 years,
8
32260
2000
Under de senaste 20 åren
00:34
developmental science has completely overturned that picture.
9
34260
3000
har utvecklingspsykologin helt ställt denna bild på ända.
00:37
So in some ways,
10
37260
2000
Så på vissa sätt
00:39
we think that this baby's thinking
11
39260
2000
anser vi att detta barns tänkande
00:41
is like the thinking of the most brilliant scientists.
12
41260
4000
liknar tänkandet hos de mest lysande vetenskapsmän.
00:45
Let me give you just one example of this.
13
45260
2000
Låt mig ge er ett exempel på detta.
00:47
One thing that this baby could be thinking about,
14
47260
3000
En sak som den här bebisen skulle kunna tänka på,
00:50
that could be going on in his mind,
15
50260
2000
en sak som skulle kunna pågå i hans huvud,
00:52
is trying to figure out
16
52260
2000
är att försöka lista ut
00:54
what's going on in the mind of that other baby.
17
54260
3000
vad som pågår i det där andra barnets huvud.
00:57
After all, one of the things that's hardest for all of us to do
18
57260
3000
En av de svåraste saker som finns för oss är, trots allt,
01:00
is to figure out what other people are thinking and feeling.
19
60260
3000
att försöka lista ut vad andra tänker och känner.
01:03
And maybe the hardest thing of all
20
63260
2000
Och det som kanske är svårast av allt
01:05
is to figure out that what other people think and feel
21
65260
3000
är att förstå att vad andra tänker och känner
01:08
isn't actually exactly like what we think and feel.
22
68260
2000
faktiskt inte är precis vad vi känner och tänker.
01:10
Anyone who's followed politics can testify
23
70260
2000
De som följer politiken
01:12
to how hard that is for some people to get.
24
72260
3000
vet hur svårt det är för vissa att förstå.
01:15
We wanted to know
25
75260
2000
Vi ville ta reda på
01:17
if babies and young children
26
77260
2000
om bebisar och små barn
01:19
could understand this really profound thing about other people.
27
79260
3000
kan förstå denna viktiga sak om andra människor.
01:22
Now the question is: How could we ask them?
28
82260
2000
Frågan är: Hur kan vi fråga dem?
01:24
Babies, after all, can't talk,
29
84260
2000
Bebisar kan ju som bekant inte prata
01:26
and if you ask a three year-old
30
86260
2000
och om du ber en treåring
01:28
to tell you what he thinks,
31
88260
2000
tala om för dig vad han tänker,
01:30
what you'll get is a beautiful stream of consciousness monologue
32
90260
3000
kommer du få en lång medvetandeström till monolog
01:33
about ponies and birthdays and things like that.
33
93260
3000
om ponnyer och födelsedagar och sådana saker.
01:36
So how do we actually ask them the question?
34
96260
3000
Så hur bär vi oss åt för att fråga dem?
01:39
Well it turns out that the secret was broccoli.
35
99260
3000
Det visade sig att hemligheten var broccoli.
01:42
What we did -- Betty Rapacholi, who was one of my students, and I --
36
102260
4000
Vad vi gjorde – jag och Betty Rapacholi, som då var en av mina studenter –
01:46
was actually to give the babies two bowls of food:
37
106260
3000
var att ge bebisarna två skålar med mat:
01:49
one bowl of raw broccoli
38
109260
2000
en skål med rå broccoli
01:51
and one bowl of delicious goldfish crackers.
39
111260
3000
och en skål med mumsiga guldfisk-kex.
01:54
Now all of the babies, even in Berkley,
40
114260
3000
Alla bebisarna, även i Berkley,
01:57
like the crackers and don't like the raw broccoli.
41
117260
3000
tycker om kexen men inte den råa broccolin.
02:00
(Laughter)
42
120260
2000
(Skratt)
02:02
But then what Betty did
43
122260
2000
Det Betty gjorde sen
02:04
was to take a little taste of food from each bowl.
44
124260
3000
var att ta ett litet smakprov från varje skål
02:07
And she would act as if she liked it or she didn't.
45
127260
2000
och låtsas att hon antingen gillade det eller inte.
02:09
So half the time, she acted
46
129260
2000
Hälften av gångerna låtsades hon
02:11
as if she liked the crackers and didn't like the broccoli --
47
131260
2000
att hon gillade kexen men inte broccolin –
02:13
just like a baby and any other sane person.
48
133260
3000
precis som en bebis eller vilken vettig människa som helst.
02:16
But half the time,
49
136260
2000
Men hälften av gångerna
02:18
what she would do is take a little bit of the broccoli
50
138260
2000
tog hon en liten bit broccoli
02:20
and go, "Mmmmm, broccoli.
51
140260
3000
och sa "Mmmmmm, broccoli!
02:23
I tasted the broccoli. Mmmmm."
52
143260
3000
Jag smakade på broccolin. Mmmmm."
02:26
And then she would take a little bit of the crackers,
53
146260
2000
Och sen tog hon några av kexen
02:28
and she'd go, "Eww, yuck, crackers.
54
148260
4000
och sa, "Usch, vad äckligt, kex.
02:32
I tasted the crackers. Eww, yuck."
55
152260
3000
Jag smakade på kexen. Usch! Äckligt!"
02:35
So she'd act as if what she wanted
56
155260
2000
Hon låtsades alltså som om att det hon gillade
02:37
was just the opposite of what the babies wanted.
57
157260
3000
var precis motsatsen till det barnen gillade.
02:40
We did this with 15 and 18 month-old babies.
58
160260
2000
Vi gjorde det här med 15-18 månader gamla bebisar.
02:42
And then she would simply put her hand out and say,
59
162260
3000
Sen sträckte hon ut handen och sa,
02:45
"Can you give me some?"
60
165260
2000
"Kan jag få lite?"
02:47
So the question is: What would the baby give her,
61
167260
2000
Så frågan är: Vad skulle barnet ge henne,
02:49
what they liked or what she liked?
62
169260
2000
det som de gillade eller det hon gillade?
02:51
And the remarkable thing was that 18 month-old babies,
63
171260
3000
Och det häpnadsväckande var att 18 månader gamla bebisar,
02:54
just barely walking and talking,
64
174260
2000
som precis lärt sig gå och prata,
02:56
would give her the crackers if she liked the crackers,
65
176260
3000
gav henne kexen om hon visat att hon gillade kexen,
02:59
but they would give her the broccoli if she liked the broccoli.
66
179260
3000
men broccolin om hon visat att hon gillade broccolin.
03:02
On the other hand,
67
182260
2000
De 15 månader gamla bebisarna
03:04
15 month-olds would stare at her for a long time
68
184260
2000
stirrade, å andra sidan, länge på henne
03:06
if she acted as if she liked the broccoli,
69
186260
2000
om hon låtsades som att hon gillade broccolin,
03:08
like they couldn't figure this out.
70
188260
3000
som om de inte kunde förstå sig på det.
03:11
But then after they stared for a long time,
71
191260
2000
Men efter att de stirrat ett tag
03:13
they would just give her the crackers,
72
193260
2000
gav de henne kexen,
03:15
what they thought everybody must like.
73
195260
2000
det som de trodde alla måste gilla.
03:17
So there are two really remarkable things about this.
74
197260
3000
Det finns två anmärkningsvärda saker med detta.
03:20
The first one is that these little 18 month-old babies
75
200260
3000
Det första är att dessa små, 18 månader gamla, bebisar
03:23
have already discovered
76
203260
2000
redan upptäckt
03:25
this really profound fact about human nature,
77
205260
2000
detta centrala faktum om den mänskliga naturen,
03:27
that we don't always want the same thing.
78
207260
2000
att vi inte alltid vill samma saker.
03:29
And what's more, they felt that they should actually do things
79
209260
2000
Och utöver detta kände de att de borde göra saker som
03:31
to help other people get what they wanted.
80
211260
3000
hjälper andra att få det de vill ha.
03:34
Even more remarkably though,
81
214260
2000
Men vad som är ännu mer anmärkningsvärt
03:36
the fact that 15 month-olds didn't do this
82
216260
3000
är att, eftersom de 15 månader gamla bebisarna inte gjorde detta,
03:39
suggests that these 18 month-olds had learned
83
219260
3000
de 18 månader gamla bebisarna tycks ha lärt sig
03:42
this deep, profound fact about human nature
84
222260
3000
detta djupa faktum om den mänskliga naturen
03:45
in the three months from when they were 15 months old.
85
225260
3000
på de tre månader sedan de var 15 månader gamla.
03:48
So children both know more and learn more
86
228260
2000
Så barn både kan och lär sig mer
03:50
than we ever would have thought.
87
230260
2000
än vi någonsin kunnat tro.
03:52
And this is just one of hundreds and hundreds of studies over the last 20 years
88
232260
4000
Och detta är bara en av hundratals studier som gjorts de senaste 20 åren
03:56
that's actually demonstrated it.
89
236260
2000
som visat detta.
03:58
The question you might ask though is:
90
238260
2000
Ni kanske ställer er frågan:
04:00
Why do children learn so much?
91
240260
3000
Varför lär sig barn så mycket?
04:03
And how is it possible for them to learn so much
92
243260
2000
Och hur är det möjligt för dem att lära sig så mycket
04:05
in such a short time?
93
245260
2000
på så kort tid?
04:07
I mean, after all, if you look at babies superficially,
94
247260
2000
Jag menar, om man tittar på bebisar rent ytligt
04:09
they seem pretty useless.
95
249260
2000
så verkar de ganska meningslösa.
04:11
And actually in many ways, they're worse than useless,
96
251260
3000
Och på många sätt är det faktiskt värre än meningslösa,
04:14
because we have to put so much time and energy
97
254260
2000
eftersom vi måste lägga så mycket tid och energi
04:16
into just keeping them alive.
98
256260
2000
på att bara hålla dem vid liv.
04:18
But if we turn to evolution
99
258260
2000
Men om vi vänder oss till evolutionen
04:20
for an answer to this puzzle
100
260260
2000
för att få svar på frågan
04:22
of why we spend so much time
101
262260
2000
varför vi lägger så mycket tid
04:24
taking care of useless babies,
102
264260
3000
på att ta hand om meningslösa bebisar,
04:27
it turns out that there's actually an answer.
103
267260
3000
så visar det sig att det faktiskt finns ett svar.
04:30
If we look across many, many different species of animals,
104
270260
3000
Om vi tittar på många olika sorters djur, olika arter,
04:33
not just us primates,
105
273260
2000
och inte bara på oss primater,
04:35
but also including other mammals, birds,
106
275260
2000
utan även på andra däggdjur, fåglar,
04:37
even marsupials
107
277260
2000
till och med pungdjur,
04:39
like kangaroos and wombats,
108
279260
2000
såsom kängurur och vombater,
04:41
it turns out that there's a relationship
109
281260
2000
så visar det sig att det finns ett samband
04:43
between how long a childhood a species has
110
283260
4000
mellan hur lång barndomstid olika arter har
04:47
and how big their brains are compared to their bodies
111
287260
4000
och hur stora deras hjärnor är i förhållande till deras kroppar
04:51
and how smart and flexible they are.
112
291260
2000
och hur intelligenta och flexibla de är.
04:53
And sort of the posterbirds for this idea are the birds up there.
113
293260
3000
Och typexemplen på detta faktum är de här fåglarna.
04:56
On one side
114
296260
2000
På ena sidan
04:58
is a New Caledonian crow.
115
298260
2000
har ni en Kortnäbbad kråka.
05:00
And crows and other corvidae, ravens, rooks and so forth,
116
300260
3000
Och kråkor och andra fåglar i släktet, såsom korpar, råkor o.s.v
05:03
are incredibly smart birds.
117
303260
2000
är väldigt intelligenta fåglar.
05:05
They're as smart as chimpanzees in some respects.
118
305260
3000
I vissa hänseenden är de lika intelligenta som chimpanser.
05:08
And this is a bird on the cover of science
119
308260
2000
Detta är en fågel på omslaget av Science
05:10
who's learned how to use a tool to get food.
120
310260
3000
som lärt sig att använda ett verktyg för att få mat.
05:13
On the other hand,
121
313260
2000
På andra sidan
05:15
we have our friend the domestic chicken.
122
315260
2000
har i vår vän tamhönan.
05:17
And chickens and ducks and geese and turkeys
123
317260
3000
Och hönor och ankor och gäss och kalkoner
05:20
are basically as dumb as dumps.
124
320260
2000
är egentligen dumma som tåget.
05:22
So they're very, very good at pecking for grain,
125
322260
3000
De är väldigt bra på att picka frön,
05:25
and they're not much good at doing anything else.
126
325260
3000
men inte särskilt bra på något annat.
05:28
Well it turns out that the babies,
127
328260
2000
Det visar sig att ungarna
05:30
the New Caledonian crow babies, are fledglings.
128
330260
2000
till de Kortnäbbade kråkorna är flygfärdiga.
05:32
They depend on their moms
129
332260
2000
De är beroende av att deras mammor
05:34
to drop worms in their little open mouths
130
334260
3000
släpper larver i deras små gap,
05:37
for as long as two years,
131
337260
2000
i upp till två år,
05:39
which is a really long time in the life of a bird.
132
339260
2000
vilket är mycket lång tid i en fågels liv.
05:41
Whereas the chickens are actually mature
133
341260
2000
Kycklingarna, däremot, mognar
05:43
within a couple of months.
134
343260
2000
på ett par månader.
05:45
So childhood is the reason
135
345260
3000
Så deras uppväxttid är anledningen
05:48
why the crows end up on the cover of Science
136
348260
2000
till att kråkorna hamnar på omslaget till Science
05:50
and the chickens end up in the soup pot.
137
350260
2000
och kycklingara hamnar i soppskålen.
05:52
There's something about that long childhood
138
352260
3000
Det är någonting med den här långa uppväxttiden
05:55
that seems to be connected
139
355260
2000
som verkar hänga samman
05:57
to knowledge and learning.
140
357260
2000
med kunskap och inlärning.
05:59
Well what kind of explanation could we have for this?
141
359260
3000
Vad kan vi då tänka oss för en förklaring till detta?
06:02
Well some animals, like the chicken,
142
362260
3000
Ja vissa djur, såsom hönan,
06:05
seem to be beautifully suited
143
365260
2000
verkar vara vackert anpassad
06:07
to doing just one thing very well.
144
367260
2000
till att göra en sak och göra den väl.
06:09
So they seem to be beautifully suited
145
369260
3000
De verkar vara vackert anpassade
06:12
to pecking grain in one environment.
146
372260
2000
till att picka frön i en viss typ av miljö.
06:14
Other creatures, like the crows,
147
374260
2000
Andra varelser, såsom kråkorna,
06:16
aren't very good at doing anything in particular,
148
376260
2000
är inte särskilt bra på något enstaka
06:18
but they're extremely good
149
378260
2000
utan är väldigt bra
06:20
at learning about laws of different environments.
150
380260
2000
på att lära sig olika miljöers villkor.
06:22
And of course, we human beings
151
382260
2000
Och vi människor befinner oss givetvis
06:24
are way out on the end of the distribution like the crows.
152
384260
3000
längst ut på denna del av spektrumet.
06:27
We have bigger brains relative to our bodies
153
387260
2000
Vi har långt mycket större hjärnor i förhållande till vår kroppsstorlek
06:29
by far than any other animal.
154
389260
2000
än något annat djur.
06:31
We're smarter, we're more flexible,
155
391260
2000
Vi är smartare, vi är flexiblare,
06:33
we can learn more,
156
393260
2000
vi kan lära oss mer,
06:35
we survive in more different environments,
157
395260
2000
vi överlever i mer olikartade miljöer,
06:37
we migrated to cover the world and even go to outer space.
158
397260
3000
vi kom genom migration att täcka hela världen och beger oss till och med ut i rymden.
06:40
And our babies and children are dependent on us
159
400260
3000
Och våra bebisar och barn är beroende av oss
06:43
for much longer than the babies of any other species.
160
403260
3000
mycket längre än någon annan arts ungar.
06:46
My son is 23.
161
406260
2000
Min son är 23.
06:48
(Laughter)
162
408260
2000
(Skratt)
06:50
And at least until they're 23,
163
410260
2000
Och åtminstone tills de är 23
06:52
we're still popping those worms
164
412260
2000
så pillar vi fortfarande in larver
06:54
into those little open mouths.
165
414260
3000
i deras små öppna munnar.
06:57
All right, why would we see this correlation?
166
417260
3000
OK, varför ser vi detta samband?
07:00
Well an idea is that that strategy, that learning strategy,
167
420260
4000
En idé är att den här strategin, den här strategin för inlärning,
07:04
is an extremely powerful, great strategy for getting on in the world,
168
424260
3000
är en mycket kraftfull strategi för att klara sig i världen,
07:07
but it has one big disadvantage.
169
427260
2000
med den har en stor nackdel.
07:09
And that one big disadvantage
170
429260
2000
Och den stora nackdelen
07:11
is that, until you actually do all that learning,
171
431260
3000
är att du, tills du faktiskt genomgått all denna inlärning,
07:14
you're going to be helpless.
172
434260
2000
kommer vara hjälplös.
07:16
So you don't want to have the mastodon charging at you
173
436260
3000
Så du vill inte att en mastodont kommer springandes mot dig
07:19
and be saying to yourself,
174
439260
2000
medan du tänker för dig själv,
07:21
"A slingshot or maybe a spear might work. Which would actually be better?"
175
441260
4000
"En slangbella eller ett spjut kanske skulle kunna hjälpa mig. Vilket skulle vara bäst?"
07:25
You want to know all that
176
445260
2000
Det är något du faktiskt vill veta
07:27
before the mastodons actually show up.
177
447260
2000
innan mastodonten faktiskt dyker upp.
07:29
And the way the evolutions seems to have solved that problem
178
449260
3000
Och sättet som evolutionen verkar ha löst det här problemet på
07:32
is with a kind of division of labor.
179
452260
2000
är med en sorts arbetsuppdelning.
07:34
So the idea is that we have this early period when we're completely protected.
180
454260
3000
So tanken är att vi har den här tidiga perioden då vi är helt skyddade.
07:37
We don't have to do anything. All we have to do is learn.
181
457260
3000
Vi behöver inte göra någonting. Allt vi behöver göra är att lära oss.
07:40
And then as adults,
182
460260
2000
Och sen, som vuxna,
07:42
we can take all those things that we learned when we were babies and children
183
462260
3000
kan vi ta alla de där sakerna som vi lärde oss när vi var bebisar och barn
07:45
and actually put them to work to do things out there in the world.
184
465260
3000
och faktiskt använda dem för att göra saker ute i världen.
07:48
So one way of thinking about it
185
468260
2000
Så ett sätt att tänka kring kring det
07:50
is that babies and young children
186
470260
2000
är att bebisar och små barn
07:52
are like the research and development division of the human species.
187
472260
3000
är som uppdelningen mellan forskning och utveckling.
07:55
So they're the protected blue sky guys
188
475260
3000
De är de skyddade drömmarna
07:58
who just have to go out and learn and have good ideas,
189
478260
2000
som bara behöver gå omkring och ha bra ideer,
08:00
and we're production and marketing.
190
480260
2000
och vi vuxna är produktion och marknadsföring.
08:02
We have to take all those ideas
191
482260
2000
Vi måste ta alla de där idéerna
08:04
that we learned when we were children
192
484260
2000
vi hade som barn
08:06
and actually put them to use.
193
486260
2000
och använda oss av dem.
08:08
Another way of thinking about it
194
488260
2000
Ett annat sätt att tänka kring det
08:10
is instead of thinking of babies and children
195
490260
2000
är att istället för att tänka på bebisar och barn
08:12
as being like defective grownups,
196
492260
2000
som bristfälliga vuxna,
08:14
we should think about them
197
494260
2000
så borde vi tänka att de
08:16
as being a different developmental stage of the same species --
198
496260
2000
bara befinner sig på ett annat utveklingssteg av samma art –
08:18
kind of like caterpillars and butterflies --
199
498260
3000
ungefär som larver och fjärilar –
08:21
except that they're actually the brilliant butterflies
200
501260
2000
med undantaget att de faktiskt är de fantastiska fjärilarna,
08:23
who are flitting around the garden and exploring,
201
503260
3000
som flyger fram och tillbaka i trädgården och utforskar,
08:26
and we're the caterpillars
202
506260
2000
medan vi är larverna
08:28
who are inching along our narrow, grownup, adult path.
203
508260
3000
som kryper långsamt fram längs vår smala, vuxna väg.
08:31
If this is true, if these babies are designed to learn --
204
511260
3000
Om detta stämmer, om dessa bebisar designats för att lära sig –
08:34
and this evolutionary story would say children are for learning,
205
514260
3000
och denna evolutionsberättelse skulle säga att barn är till för att lära sig,
08:37
that's what they're for --
206
517260
2000
det är det de är till för –
08:39
we might expect
207
519260
2000
då borde vi kunna förvänta oss
08:41
that they would have really powerful learning mechanisms.
208
521260
2000
att de har verkligt starka mekanismer för att lära sig saker.
08:43
And in fact, the baby's brain
209
523260
3000
Och barnets hjärna verkar faktiskt
08:46
seems to be the most powerful learning computer
210
526260
2000
vara den mest kraftfulla inlärningsdator
08:48
on the planet.
211
528260
2000
på jorden.
08:50
But real computers are actually getting to be a lot better.
212
530260
3000
Riktiga datorer blir dock bättre och bättre.
08:53
And there's been a revolution
213
533260
2000
Och det har nyligen skett en revolution
08:55
in our understanding of machine learning recently.
214
535260
2000
i vår förståelse kring maskininlärning.
08:57
And it all depends on the ideas of this guy,
215
537260
3000
Och allt grundar sig på den här mannens idéer,
09:00
the Reverend Thomas Bayes,
216
540260
2000
pastor Thomas Bayes,
09:02
who was a statistician and mathematician in the 18th century.
217
542260
3000
som var statistiker och matematiker på 1700-talet.
09:05
And essentially what Bayes did
218
545260
3000
Det Bayes, i korthet, gjorde
09:08
was to provide a mathematical way
219
548260
2000
var att utveckla ett matematiskt sätt,
09:10
using probability theory
220
550260
2000
genom att använda teorier från sannolikhetsläran
09:12
to characterize, describe,
221
552260
2000
att karakterisera och beskriva
09:14
the way that scientists find out about the world.
222
554260
2000
sättet som vetenskapsmän upptäcker mer om världen.
09:16
So what scientists do
223
556260
2000
Det vetenskapsmän gör
09:18
is they have a hypothesis that they think might be likely to start with.
224
558260
3000
är att de har en hypotes som de tror kanske är bra att utgå från.
09:21
They go out and test it against the evidence.
225
561260
2000
De ger sig ut och testar hypotesen mot bevisen.
09:23
The evidence makes them change that hypothesis.
226
563260
2000
Bevisen får dem att ändra hypotesen.
09:25
Then they test that new hypothesis
227
565260
2000
Sedan testar de den ny hypotesen,
09:27
and so on and so forth.
228
567260
2000
osv, osv.
09:29
And what Bayes showed was a mathematical way that you could do that.
229
569260
3000
Det som Bayes visade var att det finns ett matematiskt sätt att göra detta på.
09:32
And that mathematics is at the core
230
572260
2000
Och den matematiken utgör kärnan
09:34
of the best machine learning programs that we have now.
231
574260
2000
i de bästa programmen för inlärning som vi har idag.
09:36
And some 10 years ago,
232
576260
2000
Och för ungefär 10 år sedan
09:38
I suggested that babies might be doing the same thing.
233
578260
4000
så föreslog jag att barn kanske faktiskt gör samma sak.
09:42
So if you want to know what's going on
234
582260
2000
Så om du vill veta på vad som pågår
09:44
underneath those beautiful brown eyes,
235
584260
2000
bakom de här vackra, bruna ögonen,
09:46
I think it actually looks something like this.
236
586260
2000
så tror jag att det ser ut ungefär så här.
09:48
This is Reverend Bayes's notebook.
237
588260
2000
Det här är pastor Bayes anteckningsbok.
09:50
So I think those babies are actually making complicated calculations
238
590260
3000
Jag tror faktiskt de här bebisarna gör avancerade beräkningar
09:53
with conditional probabilities that they're revising
239
593260
3000
med betingade sannolikheter som de utvärderar
09:56
to figure out how the world works.
240
596260
2000
för att förstå hur världen fungerar.
09:58
All right, now that might seem like an even taller order to actually demonstrate.
241
598260
4000
Okej, det kanske verkar ännu svårare att faktiskt visa.
10:02
Because after all, if you ask even grownups about statistics,
242
602260
2000
För när du frågar till och med vuxna om statistik
10:04
they look extremely stupid.
243
604260
2000
ser de väldigt frågande ut.
10:06
How could it be that children are doing statistics?
244
606260
3000
Hur kommer det sig att barn ägnar sig åt statistik?
10:09
So to test this we used a machine that we have
245
609260
2000
För att testa detta använde vi oss av en maskin vi har
10:11
called the Blicket Detector.
246
611260
2000
som vi kallar för "Blicket"-detektorn.
10:13
This is a box that lights up and plays music
247
613260
2000
Det är en låda som tänds och spelar musik
10:15
when you put some things on it and not others.
248
615260
3000
när man lägger vissa saker på den men inte andra.
10:18
And using this very simple machine,
249
618260
2000
Och genom att använda oss av den här enkla maskinen
10:20
my lab and others have done dozens of studies
250
620260
2000
så har mitt labb och andra gjort ett stort antal studier
10:22
showing just how good babies are
251
622260
2000
som visar hur bra bebisar är
10:24
at learning about the world.
252
624260
2000
på att lära sig saker om världen.
10:26
Let me mention just one
253
626260
2000
Jag tänkte bara nämna en av de här studierna
10:28
that we did with Tumar Kushner, my student.
254
628260
2000
som vi gjorde tillsammans med Tumar Kushner, en av mina studenter.
10:30
If I showed you this detector,
255
630260
2000
Om jag visade er den här detektorn
10:32
you would be likely to think to begin with
256
632260
2000
så skulle ni förmodligen tänka att det man borde börja med
10:34
that the way to make the detector go
257
634260
2000
för att få detektorn att reagera
10:36
would be to put a block on top of the detector.
258
636260
3000
är att lägga en kloss på detektorn.
10:39
But actually, this detector
259
639260
2000
Men i själva verket fungerar den här detektorn
10:41
works in a bit of a strange way.
260
641260
2000
på ett lite konstigt sätt.
10:43
Because if you wave a block over the top of the detector,
261
643260
3000
För om man rör en kloss i luften ovanför detektorn,
10:46
something you wouldn't ever think of to begin with,
262
646260
3000
något man aldrig ens skulle få för sig att göra,
10:49
the detector will actually activate two out of three times.
263
649260
3000
så reagerar detektorn faktiskt två av tre gånger.
10:52
Whereas, if you do the likely thing, put the block on the detector,
264
652260
3000
Medan, om man gör det troliga, nämligen lägger klossen på detektorn
10:55
it will only activate two out of six times.
265
655260
4000
så reagerar den bara två gånger av sex.
10:59
So the unlikely hypothesis
266
659260
2000
Så den mer mindre troliga hypotesen
11:01
actually has stronger evidence.
267
661260
2000
har starkare evidens.
11:03
It looks as if the waving
268
663260
2000
Det ser ut som att röra klossen i luften ovanför detektorn
11:05
is a more effective strategy than the other strategy.
269
665260
2000
är en effektivare strategi än den andra strategin.
11:07
So we did just this; we gave four year-olds this pattern of evidence,
270
667260
3000
Så detta var precis vad vi gjorde; Vi gav fyraåringar detta mönster av evidens
11:10
and we just asked them to make it go.
271
670260
2000
och vi bad dem helt enkelt att få detektorn att reagera.
11:12
And sure enough, the four year-olds used the evidence
272
672260
3000
Och mycket riktigt så tog fyraåringarna till sig evidensen
11:15
to wave the object on top of the detector.
273
675260
3000
och rörde klossarna i luften ovanför detektorn.
11:18
Now there are two things that are really interesting about this.
274
678260
3000
Det är två saker som är intressant med det här.
11:21
The first one is, again, remember, these are four year-olds.
275
681260
3000
Det första är, återigen, och kom ihåg att detta är fyraåringar.
11:24
They're just learning how to count.
276
684260
2000
De har precis börjat lära sig räkna.
11:26
But unconsciously,
277
686260
2000
Men utan att vara medvetna om det
11:28
they're doing these quite complicated calculations
278
688260
2000
så utför de dessa tämligen avancerade beräkningar,
11:30
that will give them a conditional probability measure.
279
690260
3000
som ger dem en mått på betingad sannolikhet.
11:33
And the other interesting thing
280
693260
2000
Det andra som är intressant
11:35
is that they're using that evidence
281
695260
2000
är att de använder sig av evidensen
11:37
to get to an idea, get to a hypothesis about the world,
282
697260
3000
för att skapa sig en idé, en hypotes om världen,
11:40
that seems very unlikely to begin with.
283
700260
3000
som till att börja med inte verkar särskilt sannolik.
11:43
And in studies we've just been doing in my lab, similar studies,
284
703260
3000
Och i studier vi nyligen gjort i mitt labb, liknande studier
11:46
we've show that four year-olds are actually better
285
706260
2000
har vi kunnat visa att fyraåringar faktiskt är bättre
11:48
at finding out an unlikely hypothesis
286
708260
3000
på att komma på en osannolik hypotes
11:51
than adults are when we give them exactly the same task.
287
711260
3000
än vad vuxna är när vi ger dem exakt samma uppgift.
11:54
So in these circumstances,
288
714260
2000
Så i dessa fall
11:56
the children are using statistics to find out about the world,
289
716260
3000
använder sig barnen av statistik för att lära sig saker om världen
11:59
but after all, scientists also do experiments,
290
719260
3000
men vetenskapsmän utför dessutom experiment,
12:02
and we wanted to see if children are doing experiments.
291
722260
3000
och vi ville se om barnen också utför experiment.
12:05
When children do experiments we call it "getting into everything"
292
725260
3000
När barn utför experiment så kallar vi det "göra alla möjliga saker"
12:08
or else "playing."
293
728260
2000
eller "leka".
12:10
And there's been a bunch of interesting studies recently
294
730260
3000
Och det har kommit en rad intressanta studier den senaste tiden
12:13
that have shown this playing around
295
733260
3000
som har visat att detta lekande
12:16
is really a kind of experimental research program.
296
736260
2000
faktiskt är ett slags experimentellt forskningsprogram.
12:18
Here's one from Cristine Legare's lab.
297
738260
3000
Här är en en från Cristine Legares lab.
12:21
What Cristine did was use our Blicket Detectors.
298
741260
3000
Det som Cristine gjorde var att använda våra "Blicket"-detektorer.
12:24
And what she did was show children
299
744260
2000
Det hon gjorde var att visa barn
12:26
that yellow ones made it go and red ones didn't,
300
746260
2000
att gula klossar fick detektorn att reagera medan röda inte gjorde det,
12:28
and then she showed them an anomaly.
301
748260
3000
och sen visade hon dem en avvikelse.
12:31
And what you'll see
302
751260
2000
Och det ni kommer se
12:33
is that this little boy will go through five hypotheses
303
753260
3000
är att den här lille pojken går igenom fem hypoteser
12:36
in the space of two minutes.
304
756260
3000
inom loppet av två minuter.
12:39
(Video) Boy: How about this?
305
759260
3000
(Video) Pojke: Om jag gör så här?
12:43
Same as the other side.
306
763260
3000
Samma som på andra sidan.
12:46
Alison Gopnik: Okay, so his first hypothesis has just been falsified.
307
766260
4000
Alison Gopnik: Okej, så hans första hypotes stämde inte.
12:55
(Laughter)
308
775260
2000
(Skratt)
12:57
Boy: This one lighted up, and this one nothing.
309
777260
3000
Pojke: Den här började lysa, men inte den här.
13:00
AG: Okay, he's got his experimental notebook out.
310
780260
3000
AG: Okej, där plockade han fram sin experimentanteckningsbok.
13:06
Boy: What's making this light up.
311
786260
4000
Poje: Vad är det som gör att den här lyser?
13:11
(Laughter)
312
791260
9000
(Skratt)
13:20
I don't know.
313
800260
2000
Jag vet inte.
13:22
AG: Every scientist will recognize that expression of despair.
314
802260
4000
AG: Varje forskare känner igen den där uppgivenheten.
13:26
(Laughter)
315
806260
3000
(Skratt)
13:29
Boy: Oh, it's because this needs to be like this,
316
809260
6000
Pojke: Aha, det är för att den här måste ligga så här,
13:35
and this needs to be like this.
317
815260
2000
och den här måste ligga så här.
13:37
AG: Okay, hypothesis two.
318
817260
3000
AG: Okej, hypotes nummer två.
13:40
Boy: That's why.
319
820260
2000
Pojke: Det är därför.
13:42
Oh.
320
822260
2000
Åh!
13:44
(Laughter)
321
824260
5000
(Skratt)
13:49
AG: Now this is his next idea.
322
829260
2000
AG: Här är hans nästa idé.
13:51
He told the experimenter to do this,
323
831260
2000
Han bad experimentledaren att göra detta,
13:53
to try putting it out onto the other location.
324
833260
4000
att försöka ställa den ena över den andra.
13:57
Not working either.
325
837260
2000
Funkar inte heller.
14:02
Boy: Oh, because the light goes only to here,
326
842260
4000
Pojke: Okej, för att ljuset når bara hit,
14:06
not here.
327
846260
3000
inte hit.
14:09
Oh, the bottom of this box
328
849260
3000
Okej, botten på den här lådan
14:12
has electricity in here,
329
852260
2000
har elekticiteten in här
14:14
but this doesn't have electricity.
330
854260
2000
men den här har inte elektricitet.
14:16
AG: Okay, that's a fourth hypothesis.
331
856260
2000
AG: Okej, där har vi en fjärde hypotes.
14:18
Boy: It's lighting up.
332
858260
2000
Pojke: Den lyser.
14:20
So when you put four.
333
860260
5000
Så när du tar fyra...
14:26
So you put four on this one to make it light up
334
866260
3000
Så när du tar fyra på den här för att få den att lysa
14:29
and two on this one to make it light up.
335
869260
2000
och två på den här för att få den att lysa.
14:31
AG: Okay,there's his fifth hypothesis.
336
871260
2000
AG: Okej, där har vi hans femte hypotes.
14:33
Now that is a particularly --
337
873260
3000
Det där är en särskilt –
14:36
that is a particularly adorable and articulate little boy,
338
876260
3000
det där var en särskilt söt och vältalig liten pojke,
14:39
but what Cristine discovered is this is actually quite typical.
339
879260
3000
men det som Cristine upptäckte var att det här faktiskt är ett ganska typiskt exempel.
14:42
If you look at the way children play, when you ask them to explain something,
340
882260
3000
Om du tittar på hur barn leker, när du ber dem förklara någonting,
14:45
what they really do is do a series of experiments.
341
885260
3000
så är vad de gör i själva verket en rad experiment.
14:48
This is actually pretty typical of four year-olds.
342
888260
3000
Det här är faktiskt ganska typiskt för fyraåringar.
14:51
Well, what's it like to be this kind of creature?
343
891260
3000
Nå, hur är det att vara den här lilla varelsen?
14:54
What's it like to be one of these brilliant butterflies
344
894260
3000
Hur är det att vara en av dessa fantastiska fjärilar
14:57
who can test five hypotheses in two minutes?
345
897260
3000
som kan pröva fem hypoteser på två minuter?
15:00
Well, if you go back to those psychologists and philosophers,
346
900260
3000
Ja, om du går tillbaka till de där psykologerna och filosoferna,
15:03
a lot of them have said
347
903260
2000
skulle många av dem ha svarat
15:05
that babies and young children were barely conscious
348
905260
2000
att bebisar och unga barn knappt är medvetna,
15:07
if they were conscious at all.
349
907260
2000
om de över huvud taget är medvetna.
15:09
And I think just the opposite is true.
350
909260
2000
Och jag tror precis raka motsatsen är sant.
15:11
I think babies and children are actually more conscious than we are as adults.
351
911260
3000
Jag tror att bebisar och barn faktiskt är mer medvetna än vi vuxna.
15:14
Now here's what we know about how adult consciousness works.
352
914260
3000
Det här är vad vi känner till om hur medvetenhet hos vuxna fungerar.
15:17
And adults' attention and consciousness
353
917260
2000
Vuxnas uppmärksamhet och medvetande
15:19
look kind of like a spotlight.
354
919260
2000
fungerar ungefär som en spotlight.
15:21
So what happens for adults
355
921260
2000
Så det som händer för oss vuxna
15:23
is we decide that something's relevant or important,
356
923260
2000
är att vi bestämmer att om något är relevant eller viktigt
15:25
we should pay attention to it.
357
925260
2000
så ska vi vara uppmärksamma på det.
15:27
Our consciousness of that thing that we're attending to
358
927260
2000
Vårt medvetande om de saker som vi har för handen
15:29
becomes extremely bright and vivid,
359
929260
3000
blir extremt klart och tydligt,
15:32
and everything else sort of goes dark.
360
932260
2000
men allt annat faller liksom i mörker.
15:34
And we even know something about the way the brain does this.
361
934260
3000
Och vi känner till och med till en del om hur hjärnan gör detta.
15:37
So what happens when we pay attention
362
937260
2000
Så det som händer när vi är uppmärksamma
15:39
is that the prefrontal cortex, the sort of executive part of our brains,
363
939260
3000
är att den prefrontala kortexen, den exekutiva delen av våra hjärnor,
15:42
sends a signal
364
942260
2000
skickar en signal
15:44
that makes a little part of our brain much more flexible,
365
944260
2000
som gör en liten del av vår hjärna mycket mer flexibel,
15:46
more plastic, better at learning,
366
946260
2000
mer plastisk, bättre på inlärning,
15:48
and shuts down activity
367
948260
2000
och stänger av aktiviteten
15:50
in all the rest of our brains.
368
950260
2000
i resten av våra hjärnor.
15:52
So we have a very focused, purpose-driven kind of attention.
369
952260
4000
Så vi har en väldigt fokuserad, ändamålsinriktad uppmärksamhet.
15:56
If we look at babies and young children,
370
956260
2000
Om vi tittar på bebisar och små barn,
15:58
we see something very different.
371
958260
2000
så ser vi något helt annat.
16:00
I think babies and young children
372
960260
2000
Jag tror bebisar och små barn
16:02
seem to have more of a lantern of consciousness
373
962260
2000
har ett medvetande som är mer som en lanterna,
16:04
than a spotlight of consciousness.
374
964260
2000
än som en spotlight.
16:06
So babies and young children are very bad
375
966260
3000
Så bebisar och små barn är väldigt dåliga på att
16:09
at narrowing down to just one thing.
376
969260
3000
begränsa sig till bara en sak.
16:12
But they're very good at taking in lots of information
377
972260
3000
Men de är väldigt bra på att ta in stora mängder information
16:15
from lots of different sources at once.
378
975260
2000
från flera källor samtidigt.
16:17
And if you actually look in their brains,
379
977260
2000
Och om du faktiskt tittar i deras hjärnor
16:19
you see that they're flooded with these neurotransmitters
380
979260
3000
så ser du att de är sprängfyllda med neurotransmittorer
16:22
that are really good at inducing learning and plasticity,
381
982260
2000
som är ytterst bra på att skapa plasticitet och hjälpa inlärningen
16:24
and the inhibitory parts haven't come on yet.
382
984260
3000
och de begränsande delarna har inte slagits på än.
16:27
So when we say that babies and young children
383
987260
2000
Så när vi säger att bebisar och små barn
16:29
are bad at paying attention,
384
989260
2000
är dåliga på att vara uppmärksamma
16:31
what we really mean is that they're bad at not paying attention.
385
991260
4000
så menar vi egentligen att de är dåliga på att inte vara uppmärksamma.
16:35
So they're bad at getting rid
386
995260
2000
Så de är dåliga på att göra sig av
16:37
of all the interesting things that could tell them something
387
997260
2000
med alla intressanta saker som skulle kunna lära dem någonting
16:39
and just looking at the thing that's important.
388
999260
2000
och bara se det som är viktigt.
16:41
That's the kind of attention, the kind of consciousness,
389
1001260
3000
Det är den typen av uppmärksamhet, den typ av medvetande
16:44
that we might expect
390
1004260
2000
som vi skulle kunna vänta oss
16:46
from those butterflies who are designed to learn.
391
1006260
2000
hos de där fantastiska fjärilarna som är som designade för att lära sig saker.
16:48
Well if we want to think about a way
392
1008260
2000
Om vi vill försöka tänka ut ett sätt
16:50
of getting a taste of that kind of baby consciousness as adults,
393
1010260
4000
att få en smak den sortens medvetenhet som vuxna,
16:54
I think the best thing is think about cases
394
1014260
2000
så tror jag att det bästa sättet är att tänka på de fall
16:56
where we're put in a new situation that we've never been in before --
395
1016260
3000
då vi hamnar i en ny situation vi aldrig befunnit oss i förut –
16:59
when we fall in love with someone new,
396
1019260
2000
när vi blir kära i någon ny,
17:01
or when we're in a new city for the first time.
397
1021260
3000
eller när vi är i en ny stad för första gången.
17:04
And what happens then is not that our consciousness contracts,
398
1024260
2000
Och det som händer då är inte att vårt medvetande drar ihop sig,
17:06
it expands,
399
1026260
2000
det expanderar,
17:08
so that those three days in Paris
400
1028260
2000
så att de där tre dagarna i Paris
17:10
seem to be more full of consciousness and experience
401
1030260
2000
tycks oss mer fulla av medvetande och upplevelser
17:12
than all the months of being
402
1032260
2000
än alla de månader
17:14
a walking, talking, faculty meeting-attending zombie back home.
403
1034260
4000
vi spenderar hemma med att gå omkring, prata och gå på möten som zombies.
17:18
And by the way, that coffee,
404
1038260
2000
Och förresten, det där kaffet,
17:20
that wonderful coffee you've been drinking downstairs,
405
1040260
2000
det där underbara kaffet som ni drack en våning ner,
17:22
actually mimics the effect
406
1042260
2000
det härmar effekten
17:24
of those baby neurotransmitters.
407
1044260
2000
som de där neurotransmittorerna har.
17:26
So what's it like to be a baby?
408
1046260
2000
Så, hur är det då att vara bebis?
17:28
It's like being in love
409
1048260
2000
Det är som att vara kär
17:30
in Paris for the first time
410
1050260
2000
medan du är i Paris för första gången
17:32
after you've had three double-espressos.
411
1052260
2000
efter att du druckit tre dubbla espresso.
17:34
(Laughter)
412
1054260
3000
(Skratt)
17:37
That's a fantastic way to be,
413
1057260
2000
Det är ett fantastiskt sätt att vara,
17:39
but it does tend to leave you waking up crying at three o'clock in the morning.
414
1059260
4000
men det brukar sluta med att du gråtande vaknar upp klockan tre på natten.
17:43
(Laughter)
415
1063260
3000
(Skratt)
17:46
Now it's good to be a grownup.
416
1066260
2000
Det är bra att vara vuxen.
17:48
I don't want to say too much about how wonderful babies are.
417
1068260
2000
Jag vill inte säga allt för mycket om hur underbara bebisar är.
17:50
It's good to be a grownup.
418
1070260
2000
Det är bra att vara vuxen.
17:52
We can do things like tie our shoelaces and cross the street by ourselves.
419
1072260
3000
Vi kan göra saker som att knyta våra skosnören och korsa gatan själva.
17:55
And it makes sense that we put a lot of effort
420
1075260
2000
Och det är klokt av oss att lägga så mycket energi
17:57
into making babies think like adults do.
421
1077260
4000
på att få bebisar att tänka som vuxna gör.
18:01
But if what we want is to be like those butterflies,
422
1081260
3000
Men om det vi vill är att vara som de där fjärilarna,
18:04
to have open-mindedness, open learning,
423
1084260
3000
att ha öppna sinnen, öppet lärande,
18:07
imagination, creativity, innovation,
424
1087260
2000
fantasi, kreativitet, innovation,
18:09
maybe at least some of the time
425
1089260
2000
i alla fall ibland,
18:11
we should be getting the adults
426
1091260
2000
så borde vi försöka få vuxna
18:13
to start thinking more like children.
427
1093260
2000
att börja tänka mer som barn.
18:15
(Applause)
428
1095260
8000
(Applåder)
Om denna webbplats

På den här webbplatsen hittar du YouTube-videor som är användbara för att lära sig engelska. Du kommer att få se engelska lektioner som ges av förstklassiga lärare från hela världen. Dubbelklicka på de engelska undertexterna som visas på varje videosida för att spela upp videon därifrån. Undertexterna rullar i takt med videouppspelningen. Om du har några kommentarer eller önskemål kan du kontakta oss via detta kontaktformulär.

https://forms.gle/WvT1wiN1qDtmnspy7