Alison Gopnik: What do babies think?

397,448 views ・ 2011-10-10

TED


Будь ласка, двічі клацніть на англійські субтитри нижче, щоб відтворити відео.

Перекладач: Kato Despati Утверджено: Anna Bogdanova
00:15
What is going on
0
15260
2000
Що відбувається
00:17
in this baby's mind?
1
17260
2000
в свідомості цієї дитини?
00:19
If you'd asked people this 30 years ago,
2
19260
2000
Якби ви запитали про це 30 років тому,
00:21
most people, including psychologists,
3
21260
2000
- більшість людей, включно з психологами,
00:23
would have said that this baby was irrational,
4
23260
3000
сказали-б, що це маля ірраціональне,
00:26
illogical, egocentric --
5
26260
2000
нелогічне, егоцентричне -
00:28
that he couldn't take the perspective of another person
6
28260
2000
що воно не здатне поставити себе на місце іншої людини
00:30
or understand cause and effect.
7
30260
2000
або зрозуміти причину та наслідок.
00:32
In the last 20 years,
8
32260
2000
За останні 20 років
00:34
developmental science has completely overturned that picture.
9
34260
3000
вчення про розвиток повністю перекреслило цю картину.
00:37
So in some ways,
10
37260
2000
Тож певною мірою
00:39
we think that this baby's thinking
11
39260
2000
ми вважаємо, що мислення цієї дитини
00:41
is like the thinking of the most brilliant scientists.
12
41260
4000
подібне до того, як думають найбільш блискучі науковці.
00:45
Let me give you just one example of this.
13
45260
2000
Дозвольте мені надати вам лише один приклад цього.
00:47
One thing that this baby could be thinking about,
14
47260
3000
- Одна річ, про яку може думати ця дитина,
00:50
that could be going on in his mind,
15
50260
2000
чим може бути зайнятий її розум -
00:52
is trying to figure out
16
52260
2000
то це намаганням з'ясувати,
00:54
what's going on in the mind of that other baby.
17
54260
3000
що має на думці інше дитя.
00:57
After all, one of the things that's hardest for all of us to do
18
57260
3000
Зрештою, одна з найбільш складних для всіх нас речей
01:00
is to figure out what other people are thinking and feeling.
19
60260
3000
це з`ясувати, що інші люди думають і відчувають.
01:03
And maybe the hardest thing of all
20
63260
2000
І можливо найтяжче,
01:05
is to figure out that what other people think and feel
21
65260
3000
це усвідомити, що те, що інші думають та відчувають,
01:08
isn't actually exactly like what we think and feel.
22
68260
2000
не зовсім подібне до того, як ми думаємо та відчуваємо.
01:10
Anyone who's followed politics can testify
23
70260
2000
Будь-хто, слідкуючи за політиками може засвідчити
01:12
to how hard that is for some people to get.
24
72260
3000
як тяжко це розуміння дається певним людям.
01:15
We wanted to know
25
75260
2000
Ми хотіли дізнатися
01:17
if babies and young children
26
77260
2000
чи немовлята й маленькі діти
01:19
could understand this really profound thing about other people.
27
79260
3000
можуть розуміти ці дійсно глибокі речі стосовно інших людей.
01:22
Now the question is: How could we ask them?
28
82260
2000
Тепер питання: як ми могли б розпитати їх?
01:24
Babies, after all, can't talk,
29
84260
2000
Діти, зрештою, не можуть говорити,
01:26
and if you ask a three year-old
30
86260
2000
і якщо ви попросите трирічне маля
01:28
to tell you what he thinks,
31
88260
2000
розповісти вам, що воно думає,
01:30
what you'll get is a beautiful stream of consciousness monologue
32
90260
3000
що ви отримаєте - то це прекрасний монолог потоку свідомості,
01:33
about ponies and birthdays and things like that.
33
93260
3000
про поні, дні народження й подібні речі.
01:36
So how do we actually ask them the question?
34
96260
3000
То як ми насправді розпитаємо їх?
01:39
Well it turns out that the secret was broccoli.
35
99260
3000
Тож... вивилося, що секретом була брокколі.
01:42
What we did -- Betty Rapacholi, who was one of my students, and I --
36
102260
4000
Ось що ми зробили - Бетті Рапачолі, що була однією з моїх студентів, та я -
01:46
was actually to give the babies two bowls of food:
37
106260
3000
власне, ми давали малюкам дві миски їжі:
01:49
one bowl of raw broccoli
38
109260
2000
одну миску сирої брокколі
01:51
and one bowl of delicious goldfish crackers.
39
111260
3000
і одну миску смачних крекерів - золотих рибок.
01:54
Now all of the babies, even in Berkley,
40
114260
3000
Нині всі діти, навіть з Берклі,
01:57
like the crackers and don't like the raw broccoli.
41
117260
3000
люблять крекери і не люблять сирої брокколі.
02:00
(Laughter)
42
120260
2000
(Сміх)
02:02
But then what Betty did
43
122260
2000
Але що ж робила Бетті
02:04
was to take a little taste of food from each bowl.
44
124260
3000
- вона трохи куштувала з кожної миски.
02:07
And she would act as if she liked it or she didn't.
45
127260
2000
І вона вдавала, ніби їй смакувало чи ні.
02:09
So half the time, she acted
46
129260
2000
Тож половину часу вона вдавала
02:11
as if she liked the crackers and didn't like the broccoli --
47
131260
2000
наче їй подобались крекери і не подобалась брокколі -
02:13
just like a baby and any other sane person.
48
133260
3000
так само, як малюкам, і будь-який інший адекватній людині.
02:16
But half the time,
49
136260
2000
Але в половині випадків,
02:18
what she would do is take a little bit of the broccoli
50
138260
2000
вона брала малий шматочок брокколі
02:20
and go, "Mmmmm, broccoli.
51
140260
3000
й починала "М-м-м-м-м, брокколі.
02:23
I tasted the broccoli. Mmmmm."
52
143260
3000
Я ласую броколі. М-м-м-м-м ".
02:26
And then she would take a little bit of the crackers,
53
146260
2000
І тоді вона брала трохи крекерів,
02:28
and she'd go, "Eww, yuck, crackers.
54
148260
4000
й "Юууу, фу, крекери.
02:32
I tasted the crackers. Eww, yuck."
55
152260
3000
Я спробувала крекери. Ой фу... ".
02:35
So she'd act as if what she wanted
56
155260
2000
Тож вона поводилась так, ніби вона хотіла
02:37
was just the opposite of what the babies wanted.
57
157260
3000
просто протилежне тому, чого хотіли діти.
02:40
We did this with 15 and 18 month-old babies.
58
160260
2000
Ми зробили це з п`ятнадцятимісячними та півторарічними немовлятами.
02:42
And then she would simply put her hand out and say,
59
162260
3000
А потім вона просто виставляла долоню й казала:
02:45
"Can you give me some?"
60
165260
2000
- "Можеш дати мені трохи?"
02:47
So the question is: What would the baby give her,
61
167260
2000
Отже питання: Що ж їй давали малята,
02:49
what they liked or what she liked?
62
169260
2000
- те, що подобалося їм, чи те, що любила вона?
02:51
And the remarkable thing was that 18 month-old babies,
63
171260
3000
І дивовижно те, що півторарічні мацьопи,
02:54
just barely walking and talking,
64
174260
2000
що заледве ходять й говорять,
02:56
would give her the crackers if she liked the crackers,
65
176260
3000
давали їй крекери, якщо їй подобались крекери,
02:59
but they would give her the broccoli if she liked the broccoli.
66
179260
3000
але вони давали їй брокколі, коли вона вподобала брокколі.
03:02
On the other hand,
67
182260
2000
З іншого боку,
03:04
15 month-olds would stare at her for a long time
68
184260
2000
п`ятнадцятимісячні діти довго витріщались на неї,
03:06
if she acted as if she liked the broccoli,
69
186260
2000
якщо вона поводилась, ніби їй подобається брокколі,
03:08
like they couldn't figure this out.
70
188260
3000
наче вони не могли цього збагнути.
03:11
But then after they stared for a long time,
71
191260
2000
Але після того тривалого спостереження,
03:13
they would just give her the crackers,
72
193260
2000
вони просто давали їй крекери,
03:15
what they thought everybody must like.
73
195260
2000
- те, що, вони гадали - всі мають любити.
03:17
So there are two really remarkable things about this.
74
197260
3000
В цьому насправді є дві визначні речі.
03:20
The first one is that these little 18 month-old babies
75
200260
3000
Перша, що ці маленькі півторарічні немовлята
03:23
have already discovered
76
203260
2000
вже відкрили для себе
03:25
this really profound fact about human nature,
77
205260
2000
цей дійсно глибокий факт, про людську природу,
03:27
that we don't always want the same thing.
78
207260
2000
що ми не завжди хочемо те саме.
03:29
And what's more, they felt that they should actually do things
79
209260
2000
І більше того - вони відчували, що мають намагатись
03:31
to help other people get what they wanted.
80
211260
3000
допомогти іншим одержати те, що вони хочуть.
03:34
Even more remarkably though,
81
214260
2000
Хоча навіть більш дивним
03:36
the fact that 15 month-olds didn't do this
82
216260
3000
враховуючи той факт, що п`ятнадцятимісячні діти не робили цього
03:39
suggests that these 18 month-olds had learned
83
219260
3000
є припущення, що ці півторарічні малюки вивчили
03:42
this deep, profound fact about human nature
84
222260
3000
цей глибокий, складний факт про людську природу
03:45
in the three months from when they were 15 months old.
85
225260
3000
протягом трьох місяців, відколи їм було 15 місяців.
03:48
So children both know more and learn more
86
228260
2000
Тож діти знають більше й навчаються більшому,
03:50
than we ever would have thought.
87
230260
2000
ніж ми могли-б собі уявити.
03:52
And this is just one of hundreds and hundreds of studies over the last 20 years
88
232260
4000
І це тільки одне з сотень та сотень досліджень за останні 20 років,
03:56
that's actually demonstrated it.
89
236260
2000
що насправді це продемонстрували.
03:58
The question you might ask though is:
90
238260
2000
Питання, що це може у вас викликати:
04:00
Why do children learn so much?
91
240260
3000
- Чому діти вчаться так багато?
04:03
And how is it possible for them to learn so much
92
243260
2000
І як це можливо, що вони вивчають так багато,
04:05
in such a short time?
93
245260
2000
в такі короткі строки?
04:07
I mean, after all, if you look at babies superficially,
94
247260
2000
Я маю на увазі, зрештою, якщо ви подивитеся на дітей поверхнево,
04:09
they seem pretty useless.
95
249260
2000
- вони, здаються, доволі безпорадними
04:11
And actually in many ways, they're worse than useless,
96
251260
3000
Направду у багатьох випадках вони навіть гірше, ніж беспорадні,
04:14
because we have to put so much time and energy
97
254260
2000
тому що ми мусимо вкладати стільки часу та енергії
04:16
into just keeping them alive.
98
256260
2000
просто в збереження їхніх життів.
04:18
But if we turn to evolution
99
258260
2000
Але якщо ми звернемося до еволюції
04:20
for an answer to this puzzle
100
260260
2000
для відповіді на цю загадку
04:22
of why we spend so much time
101
262260
2000
про те, чому ми витрачаємо стільки часу
04:24
taking care of useless babies,
102
264260
3000
турбуючись про безпомічних дітей,
04:27
it turns out that there's actually an answer.
103
267260
3000
- виявляється, що там насправді є відповідь.
04:30
If we look across many, many different species of animals,
104
270260
3000
Якщо ми передивимось багато, багато різних видів тварин,
04:33
not just us primates,
105
273260
2000
не лише нас, приматів,
04:35
but also including other mammals, birds,
106
275260
2000
але і в тому числі інших ссавців, птахів,
04:37
even marsupials
107
277260
2000
навіть сумчастих
04:39
like kangaroos and wombats,
108
279260
2000
як кенгуру й вомбатів,
04:41
it turns out that there's a relationship
109
281260
2000
- виявиться, що існує взаємозв'язок
04:43
between how long a childhood a species has
110
283260
4000
між тим, як довго триває дитинство в цих видах
04:47
and how big their brains are compared to their bodies
111
287260
4000
й тим, наскільки великий їх мозок в порівнянні з їх тілами,
04:51
and how smart and flexible they are.
112
291260
2000
і якими розумними та гнучкими вони є.
04:53
And sort of the posterbirds for this idea are the birds up there.
113
293260
3000
І свого роду ілюстраціями цієї ідеї є он ті птахи.
04:56
On one side
114
296260
2000
З одного боку,
04:58
is a New Caledonian crow.
115
298260
2000
Ново-Каледонський ворон.
05:00
And crows and other corvidae, ravens, rooks and so forth,
116
300260
3000
І ворони та інших воронові, круки, граки і т.д.,
05:03
are incredibly smart birds.
117
303260
2000
- неймовірно розумні птахи.
05:05
They're as smart as chimpanzees in some respects.
118
305260
3000
Вони розумні, як шимпанзе в певних випадках.
05:08
And this is a bird on the cover of science
119
308260
2000
І це птах на обкладинці Science,
05:10
who's learned how to use a tool to get food.
120
310260
3000
навчений послуговуватись знаряддям для видобутку їжі.
05:13
On the other hand,
121
313260
2000
З іншого боку,
05:15
we have our friend the domestic chicken.
122
315260
2000
ми маємо нашого друга - свійську курку.
05:17
And chickens and ducks and geese and turkeys
123
317260
3000
І курей, і качок, і гусей й індиків,
05:20
are basically as dumb as dumps.
124
320260
2000
що здебільшого тупі як колоди.
05:22
So they're very, very good at pecking for grain,
125
322260
3000
Вони дуже, дуже вправні в клюванні зерна,
05:25
and they're not much good at doing anything else.
126
325260
3000
і не дуже здібні до будь-чого іншого.
05:28
Well it turns out that the babies,
127
328260
2000
Тож виявляється, що діти
05:30
the New Caledonian crow babies, are fledglings.
128
330260
2000
Ново-Каледонської ворони лишаються пташенятами,
05:32
They depend on their moms
129
332260
2000
залежать від своїх мам,
05:34
to drop worms in their little open mouths
130
334260
3000
що кидають черв'ячків в їхні маленькі відкриті клюви
05:37
for as long as two years,
131
337260
2000
протягом двох років,
05:39
which is a really long time in the life of a bird.
132
339260
2000
що є дійсно довгим часом, у вимірах тривалості пташиного життя.
05:41
Whereas the chickens are actually mature
133
341260
2000
Тоді як курчата насправді дозрівають
05:43
within a couple of months.
134
343260
2000
протягом кількох місяців.
05:45
So childhood is the reason
135
345260
3000
Відтак дитинство є причиною,
05:48
why the crows end up on the cover of Science
136
348260
2000
чому ворони в кінцевому підсумку на обкладинці наукового журналу
05:50
and the chickens end up in the soup pot.
137
350260
2000
а кури потрапляють в каструлю супу.
05:52
There's something about that long childhood
138
352260
3000
Є щось в цьому тривалому дитинстві,
05:55
that seems to be connected
139
355260
2000
що, здається, пов'язане
05:57
to knowledge and learning.
140
357260
2000
зі знанням і навчанням.
05:59
Well what kind of explanation could we have for this?
141
359260
3000
Яке ж пояснення цьому в нас може бути?
06:02
Well some animals, like the chicken,
142
362260
3000
Певні тварини, як курка,
06:05
seem to be beautifully suited
143
365260
2000
здається - чудово підходять
06:07
to doing just one thing very well.
144
367260
2000
для дуже доброго виконання однієї речі.
06:09
So they seem to be beautifully suited
145
369260
3000
Видається вони чудово пристосовані
06:12
to pecking grain in one environment.
146
372260
2000
до клювання зерна в одному середовищі.
06:14
Other creatures, like the crows,
147
374260
2000
Інші створіння, як ворони,
06:16
aren't very good at doing anything in particular,
148
376260
2000
не дуже вправні в чомусь конкретному,
06:18
but they're extremely good
149
378260
2000
але вони дуже здібні
06:20
at learning about laws of different environments.
150
380260
2000
до вивчення законів різних середовищ.
06:22
And of course, we human beings
151
382260
2000
І, звичайно, ми, людські істоти
06:24
are way out on the end of the distribution like the crows.
152
384260
3000
- зовсім з іншого боку цього розподілу, як ворони.
06:27
We have bigger brains relative to our bodies
153
387260
2000
Ми маємо значно більший мозок, порівняно з нашими тілами,
06:29
by far than any other animal.
154
389260
2000
аніж будь-яка інше тварина.
06:31
We're smarter, we're more flexible,
155
391260
2000
Ми розумніші, ми більш гнучкі,
06:33
we can learn more,
156
393260
2000
ми можемо вивчати більше,
06:35
we survive in more different environments,
157
395260
2000
ми виживаємо в більш різноманітних середовищах,
06:37
we migrated to cover the world and even go to outer space.
158
397260
3000
ми охопили цілий світ мігруючи і навіть бували в космосі.
06:40
And our babies and children are dependent on us
159
400260
3000
І наші малята й діти залежать від нас
06:43
for much longer than the babies of any other species.
160
403260
3000
значно довше, ніж діти будь-яких інших видів.
06:46
My son is 23.
161
406260
2000
Моєму синові 23.
06:48
(Laughter)
162
408260
2000
(Сміх)
06:50
And at least until they're 23,
163
410260
2000
Й принаймні доки їм не виповниться 23
06:52
we're still popping those worms
164
412260
2000
ми продовжуємо закидати тих черв'ячків
06:54
into those little open mouths.
165
414260
3000
в ті маленькі відкриті роти.
06:57
All right, why would we see this correlation?
166
417260
3000
Добре, чому ми бачимо такий взаємозв'язок?
07:00
Well an idea is that that strategy, that learning strategy,
167
420260
4000
Ну ідея полягає в тому, що стратегія, ця стратегія навчання,
07:04
is an extremely powerful, great strategy for getting on in the world,
168
424260
3000
є надзвичайно потужною, могутньою стратегію для існування в світі,
07:07
but it has one big disadvantage.
169
427260
2000
але вона має один великий недолік.
07:09
And that one big disadvantage
170
429260
2000
І той великий недолік
07:11
is that, until you actually do all that learning,
171
431260
3000
- що, доки ви власне провадите все те вивчення,
07:14
you're going to be helpless.
172
434260
2000
- ви лишатиметесь безпорадними.
07:16
So you don't want to have the mastodon charging at you
173
436260
3000
Тож ви б не хотіли, доки вас атакує мастодонт
07:19
and be saying to yourself,
174
439260
2000
- промовляти до себе,
07:21
"A slingshot or maybe a spear might work. Which would actually be better?"
175
441260
4000
"Рогатка або... - може, спис може спрацювати. Що б насправді було краще?"
07:25
You want to know all that
176
445260
2000
Ви хочете вже знати все це,
07:27
before the mastodons actually show up.
177
447260
2000
допоки мастодонти насправді вам зустрінуться.
07:29
And the way the evolutions seems to have solved that problem
178
449260
3000
І спосіб, в який, схоже, еволюція вирішила цю проблему
07:32
is with a kind of division of labor.
179
452260
2000
є свого роду розподіл роботи.
07:34
So the idea is that we have this early period when we're completely protected.
180
454260
3000
Таким чином, ідея полягає в тому, що ми маємо цей ранній період, коли ми повністю захищені.
07:37
We don't have to do anything. All we have to do is learn.
181
457260
3000
Ми не мусимо робити нічого. Все, що ми маємо робити - це вчитися.
07:40
And then as adults,
182
460260
2000
І тоді, як дорослі,
07:42
we can take all those things that we learned when we were babies and children
183
462260
3000
ми можемо взяти все те, що ми дізналися, доки були немовлятами й дітьми
07:45
and actually put them to work to do things out there in the world.
184
465260
3000
і, власне, задіяти ці знання, щоб робити щось там, у світі.
07:48
So one way of thinking about it
185
468260
2000
Тож один спосіб сприймати це
07:50
is that babies and young children
186
470260
2000
- думати, що немовлята і маленькі діти
07:52
are like the research and development division of the human species.
187
472260
3000
щось на кшталт відділу дослідження й розвитку людського виду.
07:55
So they're the protected blue sky guys
188
475260
3000
Тож вони захищені мрійники, що літають в хмарах,
07:58
who just have to go out and learn and have good ideas,
189
478260
2000
що просто мусять вийти і вчитися і мати хороші ідеї,
08:00
and we're production and marketing.
190
480260
2000
а ми - департамент виробництва та маркетингу.
08:02
We have to take all those ideas
191
482260
2000
Ми повинні взяти всі ці ідеї
08:04
that we learned when we were children
192
484260
2000
що ми вивчили, коли ми були дітьми
08:06
and actually put them to use.
193
486260
2000
й на практиці застосувати їх.
08:08
Another way of thinking about it
194
488260
2000
Інший спосіб думати про це такий:
08:10
is instead of thinking of babies and children
195
490260
2000
замість того, щоб вважати немовлят і дітей
08:12
as being like defective grownups,
196
492260
2000
неповноцінними дорослими,
08:14
we should think about them
197
494260
2000
ми маємо думати про них
08:16
as being a different developmental stage of the same species --
198
496260
2000
як про іншу стадію розвитку того самого виду -
08:18
kind of like caterpillars and butterflies --
199
498260
3000
наче гусені та метелики -
08:21
except that they're actually the brilliant butterflies
200
501260
2000
за тим виключенням, що це вони, насправді, блискучі метелики
08:23
who are flitting around the garden and exploring,
201
503260
3000
що пурхають навколо саду та досліджують,
08:26
and we're the caterpillars
202
506260
2000
а ми - гусені,
08:28
who are inching along our narrow, grownup, adult path.
203
508260
3000
що поволі повзуть своїм вузьким, дорослим, зрілим шляхом.
08:31
If this is true, if these babies are designed to learn --
204
511260
3000
Якщо це правда, якщо ці діти призначені, щоб вчитися -
08:34
and this evolutionary story would say children are for learning,
205
514260
3000
а ця еволюційна історія свідчить, що діти для навчання,
08:37
that's what they're for --
206
517260
2000
це те, для чого вони створені -
08:39
we might expect
207
519260
2000
то ми можемо розраховувати,
08:41
that they would have really powerful learning mechanisms.
208
521260
2000
що вони мають дійсно потужні механізми вивчення.
08:43
And in fact, the baby's brain
209
523260
3000
І справді, мозок дитини
08:46
seems to be the most powerful learning computer
210
526260
2000
видається найпотужнішим комп'ютером що навчається
08:48
on the planet.
211
528260
2000
на планеті.
08:50
But real computers are actually getting to be a lot better.
212
530260
3000
Але справжні комп'ютери, направду стають набагато краще.
08:53
And there's been a revolution
213
533260
2000
Й відбулася революція
08:55
in our understanding of machine learning recently.
214
535260
2000
у нашому розумінні навчання машин, останнім часом.
08:57
And it all depends on the ideas of this guy,
215
537260
3000
І все це базується на ідеях цього хлопця,
09:00
the Reverend Thomas Bayes,
216
540260
2000
превелебного Томаса Байєса,
09:02
who was a statistician and mathematician in the 18th century.
217
542260
3000
що був статистиком і математиком, в 18-му столітті.
09:05
And essentially what Bayes did
218
545260
3000
І по суті, що зробив Байєс
09:08
was to provide a mathematical way
219
548260
2000
це впровадив математичний спосіб
09:10
using probability theory
220
550260
2000
використовуючи теорію ймовірності
09:12
to characterize, describe,
221
552260
2000
щоб схарактеризувати, описати
09:14
the way that scientists find out about the world.
222
554260
2000
спосіб, в який вчені дізнаються про світ.
09:16
So what scientists do
223
556260
2000
Тож ось що роблять вчені
09:18
is they have a hypothesis that they think might be likely to start with.
224
558260
3000
вони мають гіпотезу, з якої, вони гадають, варто почати.
09:21
They go out and test it against the evidence.
225
561260
2000
Вони виходять й тестують її на практиці.
09:23
The evidence makes them change that hypothesis.
226
563260
2000
Результати спричиняють зміну тієї гіпотези.
09:25
Then they test that new hypothesis
227
565260
2000
Потім вони перевіряютьцю нову гіпотезу
09:27
and so on and so forth.
228
567260
2000
і так далі і так далі.
09:29
And what Bayes showed was a mathematical way that you could do that.
229
569260
3000
І Байес продемонстрував математичний спосіб, в який ви могли-б це робити.
09:32
And that mathematics is at the core
230
572260
2000
Ті розрахунки лежать в основі
09:34
of the best machine learning programs that we have now.
231
574260
2000
кращих програм машинного навчання, які ми маємо зараз.
09:36
And some 10 years ago,
232
576260
2000
І близько 10 років тому,
09:38
I suggested that babies might be doing the same thing.
233
578260
4000
я припустила, що діти можливо роблять те саме.
09:42
So if you want to know what's going on
234
582260
2000
Тож якщо ви хочете знати, що відбувається
09:44
underneath those beautiful brown eyes,
235
584260
2000
за цими красивими каріми очима,
09:46
I think it actually looks something like this.
236
586260
2000
- гадаю, це насправді виглядає приблизно так:
09:48
This is Reverend Bayes's notebook.
237
588260
2000
Це записник превелебного Байеса.
09:50
So I think those babies are actually making complicated calculations
238
590260
3000
Тож я думаю, що ці діти насправді роблять складні розрахунки
09:53
with conditional probabilities that they're revising
239
593260
3000
умовної ймовірності того, що вони розглядають,
09:56
to figure out how the world works.
240
596260
2000
щоб з'ясувати, як влаштовано світ.
09:58
All right, now that might seem like an even taller order to actually demonstrate.
241
598260
4000
Гаразд, тепер це, може видатись ще складнішою задачею - насправді це продемонструвати.
10:02
Because after all, if you ask even grownups about statistics,
242
602260
2000
Бо врешті-решт, якщо ви навіть дорослих запитуєте про статистику,
10:04
they look extremely stupid.
243
604260
2000
вони виглядають вийнятково дурними.
10:06
How could it be that children are doing statistics?
244
606260
3000
Як таке можливо, щоб діти збирали статистику?
10:09
So to test this we used a machine that we have
245
609260
2000
Таким чином, щоб перевірити це, ми використали машину, що ми маємо
10:11
called the Blicket Detector.
246
611260
2000
називається Blicket Detector.
10:13
This is a box that lights up and plays music
247
613260
2000
Це коробка, що підсвічується й програє музику
10:15
when you put some things on it and not others.
248
615260
3000
коли ви вставляєте на ньому певні речі, а не інші.
10:18
And using this very simple machine,
249
618260
2000
І, використовуючи цю дуже просту машину,
10:20
my lab and others have done dozens of studies
250
620260
2000
моя лабораторія та інші зробили десятки досліджень
10:22
showing just how good babies are
251
622260
2000
демонструючи, якими вправними є діти
10:24
at learning about the world.
252
624260
2000
у вивченні світу.
10:26
Let me mention just one
253
626260
2000
Дозвольте мені згадати лише одне,
10:28
that we did with Tumar Kushner, my student.
254
628260
2000
що ми зробили з Тумар Кушнер, моєю студенткою.
10:30
If I showed you this detector,
255
630260
2000
Якби я показала вам цей детектор,
10:32
you would be likely to think to begin with
256
632260
2000
ви були-б схильні вирішити спочатку,
10:34
that the way to make the detector go
257
634260
2000
що спосіб, в який запускається детектор
10:36
would be to put a block on top of the detector.
258
636260
3000
- це розмістити блок згори детектора.
10:39
But actually, this detector
259
639260
2000
Проте насправді, цей детектор
10:41
works in a bit of a strange way.
260
641260
2000
працює в трохи дивний спосіб.
10:43
Because if you wave a block over the top of the detector,
261
643260
3000
Оскільки якщо ви помахаєте блоком понад детектором,
10:46
something you wouldn't ever think of to begin with,
262
646260
3000
- щось, з чого вам ніколи-б не спало на думку розпочати,
10:49
the detector will actually activate two out of three times.
263
649260
3000
- детектор, насправді, активовується в двох з трьох випадків.
10:52
Whereas, if you do the likely thing, put the block on the detector,
264
652260
3000
Водночас, коли ви вчините вірогідно, поставивши блок на детектор,
10:55
it will only activate two out of six times.
265
655260
4000
- він активується лише у двох випадках, з шести.
10:59
So the unlikely hypothesis
266
659260
2000
Так малоймовірна гіпотеза
11:01
actually has stronger evidence.
267
661260
2000
насправді має вагомі докази.
11:03
It looks as if the waving
268
663260
2000
Схоже на те, що помахування
11:05
is a more effective strategy than the other strategy.
269
665260
2000
є більш ефективною стратегією, ніж інші стратегії.
11:07
So we did just this; we gave four year-olds this pattern of evidence,
270
667260
3000
Тож ми зробили тільки це - ми дали чотиринічним цей наочний зразок,
11:10
and we just asked them to make it go.
271
670260
2000
і ми просто попросили їх змусити це запрацювати.
11:12
And sure enough, the four year-olds used the evidence
272
672260
3000
І дійсно, чотирирічні знімали показання,
11:15
to wave the object on top of the detector.
273
675260
3000
й вимахували об'єктом понад детектором.
11:18
Now there are two things that are really interesting about this.
274
678260
3000
Тож є дві речі, що дійсно цікаві в цьому.
11:21
The first one is, again, remember, these are four year-olds.
275
681260
3000
Перша, знову ж, пам'ятайте, що це чотирирічки.
11:24
They're just learning how to count.
276
684260
2000
Вони лише вчаться рахувати.
11:26
But unconsciously,
277
686260
2000
Але несвідомо,
11:28
they're doing these quite complicated calculations
278
688260
2000
вони роблять ці доволі складні підрахунки,
11:30
that will give them a conditional probability measure.
279
690260
3000
що дають їм вимірювання умовної ймовірності.
11:33
And the other interesting thing
280
693260
2000
А інша цікава річ
11:35
is that they're using that evidence
281
695260
2000
це те, що вони використовують, ті твердження,
11:37
to get to an idea, get to a hypothesis about the world,
282
697260
3000
щоб отримати уявлення, отримати гіпотезу про світ,
11:40
that seems very unlikely to begin with.
283
700260
3000
що на перший погляд здається неможливим.
11:43
And in studies we've just been doing in my lab, similar studies,
284
703260
3000
І в дослідженнях, ми нещодавно проводили в моїй лабораторії аналогічні дослідження,
11:46
we've show that four year-olds are actually better
285
706260
2000
ми продемонстрували, що чотирирічні насправді вправніші
11:48
at finding out an unlikely hypothesis
286
708260
3000
в пошуку малоймовірних гіпотез,
11:51
than adults are when we give them exactly the same task.
287
711260
3000
ніж дорослі, коли ми ставимо їм однакове завдання.
11:54
So in these circumstances,
288
714260
2000
Таким чином, за цих обставин,
11:56
the children are using statistics to find out about the world,
289
716260
3000
- діти використовують статистику, щоб дізнаватись про світ,
11:59
but after all, scientists also do experiments,
290
719260
3000
але врешті-решт, вчені, також, експериментують,
12:02
and we wanted to see if children are doing experiments.
291
722260
3000
і ми хотіли побачити, чи діти ставлять експерименти.
12:05
When children do experiments we call it "getting into everything"
292
725260
3000
Коли діти роблять досліди, ми називаємо це "суванням всюди свого носа"
12:08
or else "playing."
293
728260
2000
або-ж "іграми".
12:10
And there's been a bunch of interesting studies recently
294
730260
3000
І відбулася купа цікавих досліджень останнім часом,
12:13
that have shown this playing around
295
733260
3000
які показали, що ці забавки
12:16
is really a kind of experimental research program.
296
736260
2000
насправді свого роду програма експериментальних досліджень.
12:18
Here's one from Cristine Legare's lab.
297
738260
3000
Ось одна з лабораторій Крістін Легар.
12:21
What Cristine did was use our Blicket Detectors.
298
741260
3000
Крістін використовувала наші Blicket-детектори.
12:24
And what she did was show children
299
744260
2000
А саме - показувала дітям,
12:26
that yellow ones made it go and red ones didn't,
300
746260
2000
що жовте їх запускало, а червоне - ні,
12:28
and then she showed them an anomaly.
301
748260
3000
і тоді вона показувала їм аномалію.
12:31
And what you'll see
302
751260
2000
І те, що ви побачите,
12:33
is that this little boy will go through five hypotheses
303
753260
3000
- що цей малюк відпрацює п'ять гіпотез
12:36
in the space of two minutes.
304
756260
3000
протягом двох хвилин.
12:39
(Video) Boy: How about this?
305
759260
3000
(Відео) Хлопчик: Як щодо цього?
12:43
Same as the other side.
306
763260
3000
Так само, як з іншого боку.
12:46
Alison Gopnik: Okay, so his first hypothesis has just been falsified.
307
766260
4000
Елісон Гопнік: Добре, тож першу гіпотезу щойно було спростовано.
12:55
(Laughter)
308
775260
2000
(Сміх)
12:57
Boy: This one lighted up, and this one nothing.
309
777260
3000
Хлопчик: Цей засвітився, а цей - нічого.
13:00
AG: Okay, he's got his experimental notebook out.
310
780260
3000
А. Г.: Добре, він застосовує свій дослідний "записник".
13:06
Boy: What's making this light up.
311
786260
4000
Хлопчик: Що змушує це засвічуватись?
13:11
(Laughter)
312
791260
9000
(Сміх)
13:20
I don't know.
313
800260
2000
Не знаю.
13:22
AG: Every scientist will recognize that expression of despair.
314
802260
4000
А. Г.: кожен вчений впізнає цей вираз розпачу.
13:26
(Laughter)
315
806260
3000
(Сміх)
13:29
Boy: Oh, it's because this needs to be like this,
316
809260
6000
Хлопчик: Овва, це тому, що це має бути ось так,
13:35
and this needs to be like this.
317
815260
2000
а це має бути ось так.
13:37
AG: Okay, hypothesis two.
318
817260
3000
А. Г.: Добре, гіпотеза два.
13:40
Boy: That's why.
319
820260
2000
Хлопчик: Ось чому.
13:42
Oh.
320
822260
2000
Ох...
13:44
(Laughter)
321
824260
5000
(Сміх)
13:49
AG: Now this is his next idea.
322
829260
2000
А. Г.: Тепер його наступна ідея.
13:51
He told the experimenter to do this,
323
831260
2000
Він сказав експериментатору, зробити це,
13:53
to try putting it out onto the other location.
324
833260
4000
спробувати пересунути детектор в іншу позицію.
13:57
Not working either.
325
837260
2000
Не спрацювало також.
14:02
Boy: Oh, because the light goes only to here,
326
842260
4000
Хлопчик: А... - це тому що світло йде тільки сюди,
14:06
not here.
327
846260
3000
але не сюди.
14:09
Oh, the bottom of this box
328
849260
3000
В нижній частині цієї коробки
14:12
has electricity in here,
329
852260
2000
має тут електрику,
14:14
but this doesn't have electricity.
330
854260
2000
але ця не має електрики.
14:16
AG: Okay, that's a fourth hypothesis.
331
856260
2000
А. Г.: Добре, це четверта гіпотеза.
14:18
Boy: It's lighting up.
332
858260
2000
Хлопчик: Це засвітлюється.
14:20
So when you put four.
333
860260
5000
Коли ви кладете чотири.
14:26
So you put four on this one to make it light up
334
866260
3000
Тож ви кладете чотири сюди, щоб воно засвітилося
14:29
and two on this one to make it light up.
335
869260
2000
і два - сюди, щоб засвітилося це.
14:31
AG: Okay,there's his fifth hypothesis.
336
871260
2000
А. Г.: Добре, ось його п'ята гіпотеза.
14:33
Now that is a particularly --
337
873260
3000
Це вийнятковий -
14:36
that is a particularly adorable and articulate little boy,
338
876260
3000
це надзвичайно чарівний і промовистий маленький хлопчик,
14:39
but what Cristine discovered is this is actually quite typical.
339
879260
3000
але те, що виявила Крістін - направду доволі типово.
14:42
If you look at the way children play, when you ask them to explain something,
340
882260
3000
Якщо ви подивитеся на те, як грають діти, попросите їх пояснити щось,
14:45
what they really do is do a series of experiments.
341
885260
3000
що вони дійсно роблять - то це серії дослідів.
14:48
This is actually pretty typical of four year-olds.
342
888260
3000
Насправді це доволі типово для чотирирічних.
14:51
Well, what's it like to be this kind of creature?
343
891260
3000
На що ж це схоже, бути створінням такого типу?
14:54
What's it like to be one of these brilliant butterflies
344
894260
3000
Яке це, бути одним з цих блискучих метеликів,
14:57
who can test five hypotheses in two minutes?
345
897260
3000
що можуть перевірити п'ять гіпотез за дві хвилини?
15:00
Well, if you go back to those psychologists and philosophers,
346
900260
3000
Якщо ви звернетесь до тих психологів та філософів,
15:03
a lot of them have said
347
903260
2000
багато з них казали,
15:05
that babies and young children were barely conscious
348
905260
2000
що немовлята та діти є ледве свідомими,
15:07
if they were conscious at all.
349
907260
2000
якщо вони взагалі свідомі.
15:09
And I think just the opposite is true.
350
909260
2000
А я гадаю що зовсім протилежне є правдою.
15:11
I think babies and children are actually more conscious than we are as adults.
351
911260
3000
Я вважаю, немовлята й діти, насправді більш свідомі, ніж ми, як дорослі.
15:14
Now here's what we know about how adult consciousness works.
352
914260
3000
Тепер ось те, що ми знаємо про те, як працює доросла свідомість.
15:17
And adults' attention and consciousness
353
917260
2000
Увага й усвідомлення дорослого
15:19
look kind of like a spotlight.
354
919260
2000
виглядають наче прожектор.
15:21
So what happens for adults
355
921260
2000
Тож з дорослими відбувається наступне:
15:23
is we decide that something's relevant or important,
356
923260
2000
ми вирішуємо, що щось є суттєвим чи важливим,
15:25
we should pay attention to it.
357
925260
2000
чому ми маємо приділити увагу.
15:27
Our consciousness of that thing that we're attending to
358
927260
2000
Наше усвідомлення тієї речі, якій ми приділяємо увагу
15:29
becomes extremely bright and vivid,
359
929260
3000
стає надзвичайно яскравим й живим,
15:32
and everything else sort of goes dark.
360
932260
2000
і все інше, ніби відступає в темряву.
15:34
And we even know something about the way the brain does this.
361
934260
3000
І ми навіть знаємо дещо про те, як саме мозок це робить.
15:37
So what happens when we pay attention
362
937260
2000
Тож коли ми звертаємо увагу
15:39
is that the prefrontal cortex, the sort of executive part of our brains,
363
939260
3000
- префронтальна кора, свого роду виконавча частина нашого мозку,
15:42
sends a signal
364
942260
2000
надсилає сигнал,
15:44
that makes a little part of our brain much more flexible,
365
944260
2000
що робить невелику частину нашого мозку більш гнучким,
15:46
more plastic, better at learning,
366
946260
2000
більш пластичними, здатнішим до навчання,
15:48
and shuts down activity
367
948260
2000
і зупиняє активність
15:50
in all the rest of our brains.
368
950260
2000
решти наших мізків.
15:52
So we have a very focused, purpose-driven kind of attention.
369
952260
4000
Тож ми маємо дуже зосереджений, цілеспрямований вид уваги.
15:56
If we look at babies and young children,
370
956260
2000
Якщо ми розглянемо немовлят і маленьких дітей,
15:58
we see something very different.
371
958260
2000
- ми бачимо щось зовсім інше.
16:00
I think babies and young children
372
960260
2000
Я гадаю, немовлята і маленькі діти
16:02
seem to have more of a lantern of consciousness
373
962260
2000
мабуть мають радше свідомість-ліхтар,
16:04
than a spotlight of consciousness.
374
964260
2000
аніж свідомість-прожектор.
16:06
So babies and young children are very bad
375
966260
3000
Тому немовлята і маленькі діти дуже погано
16:09
at narrowing down to just one thing.
376
969260
3000
зосереджуються на лише одній речі.
16:12
But they're very good at taking in lots of information
377
972260
3000
Але вони дуже добре сприймають багато інформації
16:15
from lots of different sources at once.
378
975260
2000
з великої кількості різних джерел водночас.
16:17
And if you actually look in their brains,
379
977260
2000
І якщо ви насправді глянете в їх мозок,
16:19
you see that they're flooded with these neurotransmitters
380
979260
3000
ви побачите, що вони наводнені цими нейротрансмітерами,
16:22
that are really good at inducing learning and plasticity,
381
982260
2000
що дійсно добре активують навчання й пластичність,
16:24
and the inhibitory parts haven't come on yet.
382
984260
3000
а гальмуючі частини ще не зросли.
16:27
So when we say that babies and young children
383
987260
2000
Тому, коли ми говоримо, що немовлята й діти молодшого віку
16:29
are bad at paying attention,
384
989260
2000
погано зосереджуються,
16:31
what we really mean is that they're bad at not paying attention.
385
991260
4000
насправді ми маємо на увазі те, що вони не вміють не звертати уваги.
16:35
So they're bad at getting rid
386
995260
2000
Тож вони погано позбавляються
16:37
of all the interesting things that could tell them something
387
997260
2000
всього цікавого, що може їм про щось сказати,
16:39
and just looking at the thing that's important.
388
999260
2000
і погано зосереджуються на речах, що є важливими.
16:41
That's the kind of attention, the kind of consciousness,
389
1001260
3000
Це той вид уваги, той вид свідомості,
16:44
that we might expect
390
1004260
2000
що ми могли б очікувати
16:46
from those butterflies who are designed to learn.
391
1006260
2000
від тих метеликів, створених для вивчення.
16:48
Well if we want to think about a way
392
1008260
2000
Тож, якщо хочемо вигадати спосіб
16:50
of getting a taste of that kind of baby consciousness as adults,
393
1010260
4000
спробувати на собі цю дитячу свідомість, як дорослі
16:54
I think the best thing is think about cases
394
1014260
2000
- гадаю, що краще за все думати про випадки
16:56
where we're put in a new situation that we've never been in before --
395
1016260
3000
де ми опиняємось в новій ситуації, в якій ми досі ніколи не були -
16:59
when we fall in love with someone new,
396
1019260
2000
коли ми закохуємось в когось нового,
17:01
or when we're in a new city for the first time.
397
1021260
3000
або коли ми в новому місті вперше.
17:04
And what happens then is not that our consciousness contracts,
398
1024260
2000
І що тоді відбувається - наша свідомість не звужується,
17:06
it expands,
399
1026260
2000
вона розширюється,
17:08
so that those three days in Paris
400
1028260
2000
тож ті три дні в Парижі
17:10
seem to be more full of consciousness and experience
401
1030260
2000
видаються більш сповненими свідомості й досвіду,
17:12
than all the months of being
402
1032260
2000
ніж всі місяці
17:14
a walking, talking, faculty meeting-attending zombie back home.
403
1034260
4000
ходячим, говорячим, відвідуючим засідання кафедри зомбі там вдома.
17:18
And by the way, that coffee,
404
1038260
2000
І, до речі, та кава,
17:20
that wonderful coffee you've been drinking downstairs,
405
1040260
2000
та чудова кава, що ви пили внизу,
17:22
actually mimics the effect
406
1042260
2000
насправді імітує ефект
17:24
of those baby neurotransmitters.
407
1044260
2000
тих дитячих нейромедіаторів.
17:26
So what's it like to be a baby?
408
1046260
2000
Тож як це, бути дитиною?
17:28
It's like being in love
409
1048260
2000
Це як бути закоханим,
17:30
in Paris for the first time
410
1050260
2000
вперше в Парижі,
17:32
after you've had three double-espressos.
411
1052260
2000
після трьох подвійних еспрессо.
17:34
(Laughter)
412
1054260
3000
(Сміх)
17:37
That's a fantastic way to be,
413
1057260
2000
Це фантастичне існування,
17:39
but it does tend to leave you waking up crying at three o'clock in the morning.
414
1059260
4000
але зазвичай це завершується пробудженнями в сльозах о третій ночі.
17:43
(Laughter)
415
1063260
3000
(Сміх)
17:46
Now it's good to be a grownup.
416
1066260
2000
Тож це добре, бути дорослим.
17:48
I don't want to say too much about how wonderful babies are.
417
1068260
2000
Я не хочу наговорити забагато про те, які малюки неймовірні.
17:50
It's good to be a grownup.
418
1070260
2000
- Це добре, бути дорослим.
17:52
We can do things like tie our shoelaces and cross the street by ourselves.
419
1072260
3000
Ми можемо подужати такі речі, як наші шнурки, й здатні переходити вулицю самотужки.
17:55
And it makes sense that we put a lot of effort
420
1075260
2000
І це має сенс, що ми докладаємо стільки зусиль,
17:57
into making babies think like adults do.
421
1077260
4000
змушуючи дітей думати як дорослі.
18:01
But if what we want is to be like those butterflies,
422
1081260
3000
Але якщо ми хочемо бути схожими на тих метеликів,
18:04
to have open-mindedness, open learning,
423
1084260
3000
мати ширший кругозір, бути відкритими до навчання,
18:07
imagination, creativity, innovation,
424
1087260
2000
уяву, творчість, інноваційність,
18:09
maybe at least some of the time
425
1089260
2000
можливо, принаймні частину часу,
18:11
we should be getting the adults
426
1091260
2000
ми маємо змушувати дорослих
18:13
to start thinking more like children.
427
1093260
2000
починати думати більш дитячо.
18:15
(Applause)
428
1095260
8000
(Оплески)
Про цей сайт

Цей сайт познайомить вас з відеороликами YouTube, корисними для вивчення англійської мови. Ви побачите уроки англійської мови, які проводять першокласні викладачі з усього світу. Двічі клацніть на англійських субтитрах, що відображаються на кожній сторінці відео, щоб відтворити відео з цієї сторінки. Субтитри прокручуються синхронно з відтворенням відео. Якщо у вас є коментарі або побажання, будь ласка, зв'яжіться з нами за допомогою цієї контактної форми.

https://forms.gle/WvT1wiN1qDtmnspy7