English-Video.net comment policy

The comment field is common to all languages

Let's write in your language and use "Google Translate" together

Please refer to informative community guidelines on TED.com

TED2015

Laura Schulz: The surprisingly logical minds of babies

Laura Schulz: Le sorprendenti menti logiche dei bambini

Filmed
Views 1,643,902

Come fanno i bambini ad imparare così velocemente da così pochi dati? In un discorso divertente, pieno di esperimenti, la scienziata cognitiva Laura Schulz ci mostra come i nostri piccoli, ben prima di poter parlare, prendano decisioni con un senso della logica sorprendentemente forte.

- Cognitive scientist
Developmental behavior studies spearheaded by Laura Schulz are changing our notions of how children learn. Full bio

MarkMark TwainTWAIN summedriassunto up
what I take to be
Mark Twain ha riassunto
ciò che credo sia
00:12
one of the fundamentalfondamentale problemsi problemi
of cognitiveconoscitivo sciencescienza
uno dei problemi fondamentali
della scienza cognitiva
00:14
with a singlesingolo witticismarguzia.
con una battuta di spirito.
00:18
He said, "There's something
fascinatingaffascinante about sciencescienza.
Ha detto: "C'è qualcosa
di affascinante nella scienza.
00:20
One getsprende suchcome wholesaleVendita all'ingrosso
returnsritorna of conjecturecongettura
Si ottiene un tale ritorno di congetture
00:23
out of suchcome a triflinginsignificanti
investmentinvestimento in factfatto."
per un tale insignificante
investimento di fatti."
00:26
(LaughterRisate)
(Risate)
00:29
TwainTWAIN meantsignificava it as a jokescherzo,
of coursecorso, but he's right:
Ovviamente per Twain
era una battuta, ma ha ragione:
00:32
There's something
fascinatingaffascinante about sciencescienza.
la scienza è affasscinante.
00:34
From a fewpochi bonesossatura, we inferdedurre
the existenceesistenza of dinosuarsDinosuars.
Da poche ossa, deduciamo
l'esistenza dei dinosauri.
00:37
From spectralspettrale linesLinee,
the compositioncomposizione of nebulaenebulose.
Dalle linee spettrali,
la composizione delle nebulose.
00:42
From fruitfrutta fliesmosche,
Dai moscerini della frutta,
00:47
the mechanismsmeccanismi of heredityeredità,
i meccanismi dell'ereditarietà,
00:50
and from reconstructedricostruito imagesimmagini
of bloodsangue flowingfluente throughattraverso the braincervello,
e dalle immagini ricostruite
del flusso di sangue al cervello,
00:53
or in my casecaso, from the behaviorcomportamento
of very younggiovane childrenbambini,
o nel mio caso, dal comportamento
di bambini molto piccoli,
00:57
we try to say something about
the fundamentalfondamentale mechanismsmeccanismi
cerchiamo di dire qualcosa
sui meccanismi fondamentali
01:02
of humanumano cognitioncognizione.
della cognizione umana.
01:05
In particularparticolare, in my lablaboratorio in the DepartmentDipartimento
of BrainCervello and CognitiveConoscitivo SciencesScienze at MITMIT,
Nel mio laboratorio al Dipartimento
di Scienze Cognitive del MIT,
01:07
I have spentspeso the pastpassato decadedecennio
tryingprovare to understandcapire the mysterymistero
ho trascorso gli ultimi dieci anni
a cercare di capire il mistero
01:12
of how childrenbambini learnimparare so much
from so little so quicklyvelocemente.
su come i bambini imparino così tanto
da così poco, così in fretta.
01:16
Because, it turnsgiri out that
the fascinatingaffascinante thing about sciencescienza
L'aspetto affascinante della scienza
risulta essere
01:20
is alsoanche a fascinatingaffascinante
thing about childrenbambini,
anche un aspetto emozionante
dei bambini,
01:23
whichquale, to put a gentlerpiù delicato
spinrotazione on MarkMark TwainTWAIN,
ovvero, parafrasando Mark Twain,
01:27
is preciselyprecisamente theirloro abilitycapacità
to drawdisegnare richricco, abstractastratto inferencesinferenze
la loro abilità nel ricavare
deduzioni astratte e ricche
01:29
rapidlyrapidamente and accuratelycon precisione
from sparseRadi, noisyrumoroso datadati.
rapidamente e accuratamente
a partire da dati rumorosi e frammentati.
01:34
I'm going to give you
just two examplesesempi todayoggi.
Oggi vi mostrerò due esempi.
01:40
One is about a problemproblema of generalizationgeneralizzazione,
Uno riguarda un problema
di generalizzazione,
01:42
and the other is about a problemproblema
of causalcausale reasoningragionamento.
e l'altro è un problema
di ragionamento causale.
01:45
And althoughsebbene I'm going to talk
about work in my lablaboratorio,
Anche se vi parlerò
del mio lavoro in laboratorio,
01:47
this work is inspiredispirato by
and indebtedindebitati to a fieldcampo.
questo lavoro è ispirato
e circoscritto a un campo.
01:50
I'm gratefulgrato to mentorsmentori, colleaguescolleghi,
and collaboratorscollaboratori around the worldmondo.
Sono grata ai miei mentori, colleghi
e collaboratori in tutto il mondo.
01:53
Let me startinizio with the problemproblema
of generalizationgeneralizzazione.
Inizierò con il problema
di generalizzazione.
01:59
GeneralizingGeneralizzando from smallpiccolo samplescampioni of datadati
is the breadpane and butterburro of sciencescienza.
Generalizzare a partire da pochi dati
è la base della scienza.
02:02
We pollsondaggio a tinyminuscolo fractionfrazione of the electorateelettorato
Intervistiamo una piccola frazione
dell'elettorato
02:06
and we predictpredire the outcomerisultato
of nationalnazionale electionselezioni.
e prediciamo i risultati
delle elezioni nazionali.
02:09
We see how a handfulmanciata of patientspazienti
respondsrisponde to treatmenttrattamento in a clinicalclinico trialprova,
Vediamo come una manciata di pazienti
reagisce alla cura in un test clinico
02:12
and we bringportare drugsfarmaci to a nationalnazionale marketmercato.
e portiamo le medicine sul mercato.
02:16
But this only workslavori if our samplecampione
is randomlya caso drawndisegnato from the populationpopolazione.
Ma questo funziona solo se il campione
è scelto casualmente tra la popolazione.
02:19
If our samplecampione is cherry-pickedraccolte a ciliegia
in some way --
Se il campione è scelto
selettivamente --
02:23
say, we pollsondaggio only urbanurbano voterselettori,
ad esempio se intervistiamo
solo gli elettori urbani,
02:26
or say, in our clinicalclinico trialsprove
for treatmentstrattamenti for heartcuore diseasemalattia,
o se nei test clinici
per la cura delle malattie del cuore,
02:28
we includeincludere only menuomini --
includiamo solo uomini --
02:32
the resultsrisultati maypuò not generalizegeneralizzare
to the broaderpiù ampia populationpopolazione.
i risultati potrebbero non applicarsi
a tutta la popolazione.
02:34
So scientistsscienziati carecura whetherse evidenceprova
is randomlya caso sampledCampionati or not,
Agli scienziati importa se le prove
sono casualmente campionate o meno,
02:38
but what does that have to do with babiesbambini?
ma cosa ha a che fare
questo con i bambini?
02:42
Well, babiesbambini have to generalizegeneralizzare
from smallpiccolo samplescampioni of datadati all the time.
I bambini devono ogni volta generalizzare
da piccoli campioni di dati.
02:44
They see a fewpochi rubbergomma da cancellare ducksanatre
and learnimparare that they floatgalleggiante,
Vedono poche papere di gomma
e imparano che galleggiano,
02:49
or a fewpochi ballspalle and learnimparare that they bouncerimbalzo.
o poche palle
e imparano che rimbalzano.
02:52
And they developsviluppare expectationsaspettative
about ducksanatre and ballspalle
Sviluppano aspettative
su papere e palle
02:55
that they're going to extendestendere
to rubbergomma da cancellare ducksanatre and ballspalle
che estenderanno
a papere di gomma e palle
02:58
for the restriposo of theirloro livesvite.
per tutto il resto della vita.
03:01
And the kindstipi of generalizationsgeneralizzazioni
babiesbambini have to make about ducksanatre and ballspalle
E la generalizzazione che i bambini
devono applicare su papere e palle
03:03
they have to make about almostquasi everything:
devono applicarli a quasi tutto:
03:07
shoesscarpe and shipsnavi and sealingdi tenuta waxcera
and cabbagesCavoli and kingsre.
scarpe, navi, ceralacca, cavoli e re.
03:09
So do babiesbambini carecura whetherse
the tinyminuscolo bitpo of evidenceprova they see
Ai bambini importa
se la piccola parte delle prove che vedono
03:14
is plausiblyplausibilmente representativerappresentante
of a largerpiù grandi populationpopolazione?
è rappresentativo
di una popolazione più vasta?
03:17
Let's find out.
Scopriamolo.
03:21
I'm going to showmostrare you two moviesfilm,
Vi mostrerò due filmati,
03:23
one from eachogni of two conditionscondizioni
of an experimentsperimentare,
uno per ognuna delle due condizioni
di un esperimento,
03:25
and because you're going to see
just two moviesfilm,
e poiché vedrete solo due filmati,
03:27
you're going to see just two babiesbambini,
vedrete solo due bambini.
03:30
and any two babiesbambini differdifferire from eachogni other
in innumerableinnumerevoli waysmodi.
Qualunque bambino è diverso dagli altri
in tantissimi modi.
03:32
But these babiesbambini, of coursecorso,
here standstare in piedi in for groupsgruppi of babiesbambini,
Ma questi bambini, ovviamente,
rappresentano gruppi di bambini,
03:36
and the differencesdifferenze you're going to see
e le differenze che vedrete
03:39
representrappresentare averagemedia groupgruppo differencesdifferenze
in babies'Babies' behaviorcomportamento acrossattraverso conditionscondizioni.
sono differenze comportamentali di gruppo
nelle diverse condizioni.
03:41
In eachogni moviefilm, you're going to see
a babybambino doing maybe
In ogni filmato vedrete un bambino
che fa forse
03:47
just exactlydi preciso what you mightpotrebbe
expectaspettarsi a babybambino to do,
proprio quello che vi aspettereste
faccia un bambino,
03:49
and we can hardlyquasi make babiesbambini
more magicalmagico than they alreadygià are.
e non possiamo rendere i bambini
più magici di quanto già siano.
03:53
But to my mindmente the magicalmagico thing,
Ma per me la cosa magica,
03:58
and what I want you to paypagare attentionAttenzione to,
ciò a cui vorrei prestaste attenzione,
04:00
is the contrastcontrasto betweenfra
these two conditionscondizioni,
è il contrasto tra queste due condizioni,
04:02
because the only thing
that differssi differenzia betweenfra these two moviesfilm
perché l'unica cosa
che differisce tra questi due filmati
04:05
is the statisticalstatistico evidenceprova
the babiesbambini are going to observeosservare.
è l'evidenza statistica
che i bambini osserveranno.
04:08
We're going to showmostrare babiesbambini
a boxscatola of blueblu and yellowgiallo ballspalle,
Mostreremo ai bambini
una scatola di palle blu e gialle,
04:13
and my then-graduateAllora-laureato studentalunno,
now colleaguecollega at StanfordStanford, HyowonHYOWON GweonGweon,
e l'allora studentessa e mia collega
a Stanford, Hyowon Gwen,
04:16
is going to pullTirare threetre blueblu ballspalle
in a rowriga out of this boxscatola,
estrarrà dalla scatola
tre palle blu di seguito,
04:21
and when she pullstira those ballspalle out,
she's going to squeezespremere them,
e una volta estratte,
le spremerà,
04:24
and the ballspalle are going to squeaksquittio.
e le palle scricchioleranno.
04:27
And if you're a babybambino,
that's like a TEDTED Talk.
Se sei un bambino, è come un TED Talk.
04:29
It doesn't get better than that.
Non c'è niente di meglio.
04:32
(LaughterRisate)
(Risate)
04:34
But the importantimportante pointpunto is it's really
easyfacile to pullTirare threetre blueblu ballspalle in a rowriga
La cosa importante è che è davvero facile
estrarre tre palle blu di seguito
04:38
out of a boxscatola of mostlysoprattutto blueblu ballspalle.
da una scatola
che contiene quasi solo palle blu.
04:42
You could do that with your eyesocchi closedchiuso.
Potreste farlo a occhi chiusi.
04:44
It's plausiblyplausibilmente a randomcasuale samplecampione
from this populationpopolazione.
È un campione casuale
di questa popolazione.
04:46
And if you can reachraggiungere into a boxscatola at randomcasuale
and pullTirare out things that squeaksquittio,
E se potete estrarre casualmente
da una scatola cose che scricchiolano
04:49
then maybe everything in the boxscatola squeakscigolii.
forse allora qualsiasi cosa
nella scatola scricchiola.
04:53
So maybe babiesbambini should expectaspettarsi
those yellowgiallo ballspalle to squeaksquittio as well.
Perciò i bambini dovrebbero pensare
che anche le palle gialle scricchiolano.
04:56
Now, those yellowgiallo ballspalle
have funnydivertente sticksbastoni on the endfine,
Quelle palline gialle
hanno degli strani manici,
05:00
so babiesbambini could do other things
with them if they wanted to.
e, se volessero, i bambini
potrebbero farci altre cose
05:02
They could poundlibbra them or whackpicchiare them.
Potrebbero agitarle o colpirle.
05:05
But let's see what the babybambino does.
Ma vediamo cosa fa il bambino.
05:07
(VideoVideo) HyowonHYOWON GweonGweon: See this?
(BallPalla squeakscigolii)
(Video) Hyowon Gweon: La vedi?
(La palla scricchiola)
05:12
Did you see that?
(BallPalla squeakscigolii)
L'hai vista?
(La palla scricchiola)
05:16
CoolBello.
Forte.
05:20
See this one?
La vedi questa?
05:24
(BallPalla squeakscigolii)
(La palla scricchiola)
05:26
WowWow.
Wow.
05:28
LauraLaura SchulzSchulz: Told you. (LaughsRisate)
Laura Schulz: Ve l'avevo detto.
(Risate)
05:33
(VideoVideo) HGHG: See this one?
(BallPalla squeakscigolii)
(Video) HG: La vedi questa?
(La palla scricchiola)
05:35
Hey ClaraClara, this one'suno è for you.
You can go aheadavanti and playgiocare.
Ehi Clara, questa è per te.
Puoi giocarci.
05:39
(LaughterRisate)
(Risate)
05:51
LSLS: I don't even have to talk, right?
LS: Non devo neanche parlare, no?
05:56
All right, it's nicesimpatico that babiesbambini
will generalizegeneralizzare propertiesproprietà
Benissimo, è bello
che i bambini estendano le proprietà
05:59
of blueblu ballspalle to yellowgiallo ballspalle,
delle palle blu a quelle gialle,
06:02
and it's impressiveimpressionante that babiesbambini
can learnimparare from imitatingimitando us,
ed è impressionante che i bambini
possano imparare imitandoci,
06:03
but we'venoi abbiamo knownconosciuto those things about babiesbambini
for a very long time.
ma conosciamo da tanto
queste qualità dei bambini.
06:06
The really interestinginteressante questiondomanda
La domanda interessante
06:10
is what happensaccade when we showmostrare babiesbambini
exactlydi preciso the samestesso thing,
è cosa accade quando mostriamo ai bambini
la stessa identica cosa,
06:12
and we can ensuregarantire it's exactlydi preciso the samestesso
because we have a secretsegreto compartmentscomparto
e possiamo assicurare che è la stessa cosa
perché c'è uno scomparto segreto
06:15
and we actuallyin realtà pullTirare the ballspalle from there,
da cui estraiamo le palle,
06:18
but this time, all we changemodificare
is the apparentapparente populationpopolazione
ma questa volta, ciò che cambia
è il gruppo superficiale
06:20
from whichquale that evidenceprova was drawndisegnato.
da cui sono tratte le prove.
06:24
This time, we're going to showmostrare babiesbambini
threetre blueblu ballspalle
Questa volta mostreremo ai bambini
tre palle blu
06:27
pulledtirato out of a boxscatola
of mostlysoprattutto yellowgiallo ballspalle,
estratte da una scatola
che contiene soprattutto palle gialle,
06:30
and guessindovina what?
e indovinate?
06:34
You [probablyprobabilmente won'tnon lo farà] randomlya caso drawdisegnare
threetre blueblu ballspalle in a rowriga
È difficile estrarre casualmente
tre palle blu di seguito
06:35
out of a boxscatola of mostlysoprattutto yellowgiallo ballspalle.
da una scatola
di palle quasi tutte gialle.
06:38
That is not plausiblyplausibilmente
randomlya caso sampledCampionati evidenceprova.
Non si tratta di prove
casualmente campionate.
06:40
That evidenceprova suggestssuggerisce that maybe HyowonHYOWON
was deliberatelydeliberatamente samplingcampionamento the blueblu ballspalle.
Ci fa pensare che Hyowon stesse
deliberatamente scegliendo palle blu.
06:44
Maybe there's something specialspeciale
about the blueblu ballspalle.
Forse le palle blu sono speciali.
06:49
Maybe only the blueblu ballspalle squeaksquittio.
Forse solo le palle blu scricchiolano
06:52
Let's see what the babybambino does.
Vediamo cosa fa la bambina.
06:55
(VideoVideo) HGHG: See this?
(BallPalla squeakscigolii)
(Video) HG: La vedi questa?
(La palla scricchiola)
06:57
See this toygiocattolo?
(BallPalla squeakscigolii)
Vedi questo giocattolo?
(La palla scricchiola)
07:02
Oh, that was coolfreddo. See?
(BallPalla squeakscigolii)
Oh, che bello. Vedi?
(La palla scricchiola)
07:05
Now this one'suno è for you to playgiocare.
You can go aheadavanti and playgiocare.
Questa è per te.
Puoi giocarci.
07:10
(FussingFussing)
(LaughterRisate)
(Agitazione)
(Risate)
07:18
LSLS: So you just saw
two 15-month-old-mese-vecchio babiesbambini
LS: Avete appena visto due bambine
di quindici mesi
07:26
do entirelyinteramente differentdiverso things
fare cose completamente diverse
07:29
basedbasato only on the probabilityprobabilità
of the samplecampione they observedosservata.
basandosi solo sulla probabilità
del campione osservato.
07:31
Let me showmostrare you the experimentalsperimentale resultsrisultati.
Vi mostrerò i risultati dell'esperimento.
07:35
On the verticalverticale axisasse, you'llpotrai see
the percentagepercentuale of babiesbambini
Sull'asse verticale, vedrete
la percentuale dei bambini
07:37
who squeezedspremuto the ballpalla in eachogni conditioncondizione,
che hanno spremuto le palle
in ogni condizione,
07:40
and as you'llpotrai see, babiesbambini are much
more likelyprobabile to generalizegeneralizzare the evidenceprova
e vedrete che è più probabile
che i bambini generalizzino le prove
07:42
when it's plausiblyplausibilmente representativerappresentante
of the populationpopolazione
se sono credibilmente rappresentative
della popolazione
07:46
than when the evidenceprova
is clearlychiaramente cherry-pickedraccolte a ciliegia.
rispetto a quando le prove
sono selezionate appositamente.
07:49
And this leadsconduce to a fundivertimento predictionpredizione:
Questo ci porta
a una previsione divertente:
07:53
SupposeSi supponga che you pulledtirato just one blueblu ballpalla
out of the mostlysoprattutto yellowgiallo boxscatola.
ipotizzate di aver estratto una palla blu
da una scatola di quasi tutte gialle.
07:55
You [probablyprobabilmente won'tnon lo farà] pullTirare threetre blueblu ballspalle
in a rowriga at randomcasuale out of a yellowgiallo boxscatola,
Forse non estrarrete tre palle blu
di fila a caso da una scatola gialla,
08:00
but you could randomlya caso samplecampione
just one blueblu ballpalla.
ma potete estrarne a caso
una blu.
08:04
That's not an improbableimprobabili samplecampione.
Non è un campione improbabile.
08:07
And if you could reachraggiungere into
a boxscatola at randomcasuale
E se cercate casualmente nella scatola
08:09
and pullTirare out something that squeakscigolii,
maybe everything in the boxscatola squeakscigolii.
e estraete qualcosa che scricchiola
forse tutto nella scatola scricchiola.
08:11
So even thoughanche se babiesbambini are going to see
much lessDi meno evidenceprova for squeakingcigolio,
Anche se i bambini vedranno
meno palle scricchiolare
08:15
and have manymolti fewermeno actionsAzioni to imitateimitare
e avranno meno azioni da imitare
08:20
in this one ballpalla conditioncondizione than in
the conditioncondizione you just saw,
in questa condizione,
piuttosto che nell'altra,
08:22
we predictedprevisto that babiesbambini themselvesloro stessi
would squeezespremere more,
abbiamo predetto che i bambini stessi
avrebbero spremuto di più,
08:25
and that's exactlydi preciso what we foundtrovato.
ed è proprio quello che abbiamo visto.
08:29
So 15-month-old-mese-vecchio babiesbambini,
in this respectrispetto, like scientistsscienziati,
Ai bambini di quindici mesi,
quindi, come agli scienziati,
08:32
carecura whetherse evidenceprova
is randomlya caso sampledCampionati or not,
importa se le prove
siano randomizzate o no,
08:37
and they use this to developsviluppare
expectationsaspettative about the worldmondo:
e lo usano per sviluppare
aspettative sul mondo:
08:40
what squeakscigolii and what doesn't,
cosa scricchiola e cosa no,
08:43
what to exploreEsplorare and what to ignoreignorare.
cosa esplorare e cosa ignorare.
08:45
Let me showmostrare you anotherun altro exampleesempio now,
Vi mostrerò un altro esempio,
08:50
this time about a problemproblema
of causalcausale reasoningragionamento.
questa volta di un problema
di ragionamento causale.
08:52
And it startsinizia with a problemproblema
of confoundedha confuso evidenceprova
Comincia con un problema
di prove confuse
08:55
that all of us have,
che abbiamo tutti noi,
08:57
whichquale is that we are partparte of the worldmondo.
ovvero che facciamo parte del mondo.
08:59
And this mightpotrebbe not seemsembrare like a problemproblema
to you, but like mostmaggior parte problemsi problemi,
Potrebbe non sembrarvi un problema,
ma come quasi tutti i problemi,
09:01
it's only a problemproblema when things go wrongsbagliato.
diventa un problema
quando le cose vanno male.
09:04
Take this babybambino, for instanceesempio.
Prendete questo bambino, per esempio.
09:07
Things are going wrongsbagliato for him.
Le cose gli stanno andando male.
09:09
He would like to make
this toygiocattolo go, and he can't.
Vorrebbe far partire il suo giocattolo,
ma non ci riesce.
09:10
I'll showmostrare you a few-secondalcuni secondi clipclip.
Vi mostrerò una clip di pochi secondi.
09:13
And there's two possibilitiespossibilità, broadlyin linea di massima:
Ci sono grossomodo due possibilità:
09:21
Maybe he's doing something wrongsbagliato,
o sta facendo qualcosa di sbagliato,
09:23
or maybe there's something
wrongsbagliato with the toygiocattolo.
o c'è qualcosa che non va nel giocattolo.
09:25
So in this nextIl prossimo experimentsperimentare,
Nel prossimo esperimento,
09:30
we're going to give babiesbambini
just a tinyminuscolo bitpo of statisticalstatistico datadati
daremo ai bambini
alcuni dati statistici
09:32
supportingsupporto one hypothesisipotesi over the other,
che supportano un'ipotesi
piuttosto che l'altra,
09:35
and we're going to see if babiesbambini
can use that to make differentdiverso decisionsdecisioni
e vedremo se i bambini se ne servono
per prendere decisioni diverse
09:38
about what to do.
sul da farsi.
09:41
Here'sQui è the setupprogramma di installazione.
Questa è la premessa.
09:43
HyowonHYOWON is going to try to make
the toygiocattolo go and succeedavere successo.
Hyowon proverà a far partire
il giocattolo e ci riuscirà.
09:46
I am then going to try twicedue volte
and failfallire bothentrambi timesvolte,
Poi io proverò due volte,
fallendo entrambe,
09:49
and then HyowonHYOWON is going
to try again and succeedavere successo,
e Hyowon proverà di nuovo
e ci riuscirà,
09:52
and this roughlyapprossimativamente sumssomme up my relationshiprelazione
to my graduatediplomato studentsstudenti
e questa è più o meno
la mia relazione con la tecnologia
09:55
in technologytecnologia acrossattraverso the boardtavola.
rispetto ai miei studenti.
09:58
But the importantimportante pointpunto here is
it providesfornisce a little bitpo of evidenceprova
Il punto importante qui
è che le prove ci dicono
10:02
that the problemproblema isn't with the toygiocattolo,
it's with the personpersona.
che il problema non è del giocattolo,
ma della persona.
10:05
Some people can make this toygiocattolo go,
Alcune persone riescono
a far funzionare il giocattolo,
10:08
and some can't.
e altre no.
10:11
Now, when the babybambino getsprende the toygiocattolo,
he's going to have a choicescelta.
Quando il bambino prende il gioco,
avrà una scelta.
10:12
His mommamma is right there,
La sua mamma è lì,
10:16
so he can go aheadavanti and handmano off the toygiocattolo
and changemodificare the personpersona,
quindi può andare da lei, darle il gioco
e cambiare la persona,
10:18
but there's alsoanche going to be
anotherun altro toygiocattolo at the endfine of that clothpanno,
ma ci sarà anche un altro gioco
alla fine di quel tessuto,
10:21
and he can pullTirare the clothpanno towardsin direzione him
and changemodificare the toygiocattolo.
e può tirare il tessuto verso di sé
e cambiare il giocattolo.
10:24
So let's see what the babybambino does.
Vediamo cosa fa il bambino.
10:28
(VideoVideo) HGHG: Two, threetre. Go!
(MusicMusica)
(Video) HG: Due, tre. Via!
(Musica)
10:30
LSLS: One, two, threetre, go!
LS: Uno, due, tre, via!
10:34
ArthurArthur, I'm going to try again.
One, two, threetre, go!
Arthur, proverò di nuovo.
Uno, due, tre, via!
10:37
YGYG: ArthurArthur, let me try again, okay?
HG: Arthur, fa provare me, okay?
10:45
One, two, threetre, go!
(MusicMusica)
Uno, due, tre, via!
(Musica)
10:48
Look at that. RememberRicordate these toysGiocattoli?
Guarda. Ricordi questi giochi?
10:53
See these toysGiocattoli? Yeah, I'm going
to put this one over here,
Li vedi? Sì, metterò questo qui,
10:55
and I'm going to give this one to you.
e darò questo a te.
10:58
You can go aheadavanti and playgiocare.
Puoi giocarci.
11:00
LSLS: Okay, LauraLaura, but of coursecorso,
babiesbambini love theirloro mommiesmamme.
LS: Okay, Laura, ma è ovvio,
i bambini amano le loro mamme.
11:23
Of coursecorso babiesbambini give toysGiocattoli
to theirloro mommiesmamme
È ovvio che diano i giocattoli
alle mamme
11:27
when they can't make them work.
quando non riescono
a farli funzionare.
11:30
So again, the really importantimportante questiondomanda
is what happensaccade when we changemodificare
Di nuovo, la domanda importante
è cosa accade quando cambiamo
11:32
the statisticalstatistico datadati ever so slightlyleggermente.
leggermente i dati statistici.
11:35
This time, babiesbambini are going to see the toygiocattolo
work and failfallire in exactlydi preciso the samestesso orderordine,
Questa volta, i bambini vedranno il gioco
funzionare e fallire nello stesso ordine,
11:38
but we're changingmutevole
the distributiondistribuzione of evidenceprova.
ma cambiamo
la distribuzione delle prove.
11:42
This time, HyowonHYOWON is going to succeedavere successo
onceuna volta and failfallire onceuna volta, and so am I.
Questa volta, Hyowon riuscirà una volta
e fallirà una volta, proprio come me.
11:45
And this suggestssuggerisce it doesn't matterimporta
who triescerca this toygiocattolo, the toygiocattolo is brokenrotto.
Questo indica che non importa chi lo usi,
il giocattolo è rotto.
11:49
It doesn't work all the time.
Non funziona sempre.
11:55
Again, the baby'sdi bambino going to have a choicescelta.
Di nuovo, il bambino avrà una scelta.
11:57
Her mommamma is right nextIl prossimo to her,
so she can changemodificare the personpersona,
La mamma è vicino a lei,
quindi può cambiare la persona,
11:59
and there's going to be anotherun altro toygiocattolo
at the endfine of the clothpanno.
e ci sarà un altro giocattolo
alla fine del tessuto.
12:02
Let's watch what she does.
Guardiamo cosa fa.
12:05
(VideoVideo) HGHG: Two, threetre, go!
(MusicMusica)
(Video) HG: Due, tre, via!
(Musica)
12:07
Let me try one more time.
One, two, threetre, go!
Fammi riprovare.
Uno, due, tre, via!
12:11
HmmHmm.
Hmm.
12:17
LSLS: Let me try, ClaraClara.
LS: Fammi provare, Clara.
12:19
One, two, threetre, go!
Uno, due, tre, via!
12:22
HmmHmm, let me try again.
Hmm, fammi riprovare.
12:27
One, two, threetre, go!
(MusicMusica)
Uno, due, tre, via!
(Musica)
12:29
HGHG: I'm going
to put this one over here,
HG: Metterò questo qui,
12:35
and I'm going to give this one to you.
e darò quest'altro a te.
12:37
You can go aheadavanti and playgiocare.
Puoi giocarci.
12:39
(ApplauseApplausi)
(Applausi)
12:58
LSLS: Let me showmostrare you
the experimentalsperimentale resultsrisultati.
LS: Vi mostrerò
i risultati sperimentali.
13:04
On the verticalverticale axisasse,
you'llpotrai see the distributiondistribuzione
Sull'asse verticale,
vedrete la distribuzione
13:07
of children'sbambini choicesscelte in eachogni conditioncondizione,
delle scelte dei bambini
in ogni condizione,
13:09
and you'llpotrai see that the distributiondistribuzione
of the choicesscelte childrenbambini make
e vedete che la distribuzione
delle scelte dei bambini
13:12
dependsdipende on the evidenceprova they observeosservare.
dipende dalle prove osservate.
13:16
So in the secondsecondo yearanno of life,
Al secondo anno di vita
13:19
babiesbambini can use a tinyminuscolo bitpo
of statisticalstatistico datadati
i bambini possono usare una parte
dei dati statistici
13:21
to decidedecidere betweenfra two
fundamentallyfondamentalmente differentdiverso strategiesstrategie
per scegliere tra due strategie
fondamentalmente diverse
13:24
for actingrecitazione in the worldmondo:
per agire nel mondo:
13:27
askingchiede for help and exploringesplorando.
chiedere aiuto e esplorare.
13:29
I've just shownmostrato you
two laboratorylaboratorio experimentsesperimenti
Vi ho mostrato solo due delle centinaia
di esperimenti di laboratorio
13:33
out of literallyletteralmente hundredscentinaia in the fieldcampo
that make similarsimile pointspunti,
che mostrano le stesse cose,
13:37
because the really criticalcritico pointpunto
poiché il punto critico
13:40
is that children'sbambini abilitycapacità
to make richricco inferencesinferenze from sparseRadi datadati
è che la capacità dei bambini
di trarre conclusioni da pochi dati
13:43
underliesè alla base all the species-specificspecie-specifici
culturalculturale learningapprendimento that we do.
è alla base del nostro specifico
apprendimento culturale.
13:48
ChildrenBambini learnimparare about newnuovo toolsutensili
from just a fewpochi examplesesempi.
I bambini imparano a usare nuovi strumenti
soltanto da pochi esempi.
13:53
They learnimparare newnuovo causalcausale relationshipsrelazioni
from just a fewpochi examplesesempi.
Imparano nuove relazioni causali
partendo da pochi esempi.
13:58
They even learnimparare newnuovo wordsparole,
in this casecaso in AmericanAmericano SignSegno LanguageLingua.
Imparano persino nuove parole,
in questo caso nella lingua dei segni.
14:03
I want to closevicino with just two pointspunti.
Vorrei concludere con due punti.
14:08
If you've been followinga seguire my worldmondo,
the fieldcampo of braincervello and cognitiveconoscitivo sciencesscienze,
Se avete seguito negli ultimi anni
il mio mondo,
14:12
for the pastpassato fewpochi yearsanni,
il campo delle scienze cognitive
e cerebrali,
14:15
threetre biggrande ideasidee will have come
to your attentionAttenzione.
tre grandi idee avranno attirato
la vostra attenzione.
14:17
The first is that this is
the eraera of the braincervello.
La prima è che questa
è l'era del cervello.
14:20
And indeedinfatti, there have been
staggeringbarcollando discoveriesscoperte in neuroscienceneuroscienza:
Sono state fatte
strabilianti scoperte nella neuroscienza:
14:23
localizinglocalizzazione functionallyfunzionalmente specializedspecializzato
regionsregioni of cortexcorteccia,
la scoperta di regioni della corteccia
specializzate funzionalmente,
14:27
turningsvolta mousetopo brainsmente transparenttrasparente,
l'aver fatto diventare trasparenti
i cervelli dei topi,
14:30
activatingattivazione neuronsneuroni with lightleggero.
l'attivazione dei neuroni con la luce.
14:33
A secondsecondo biggrande ideaidea
Una seconda grande idea
14:36
is that this is the eraera of biggrande datadati
and machinemacchina learningapprendimento,
è che questa è l'era
dei Big Data e del machine learning.
14:38
and machinemacchina learningapprendimento promisespromesse
to revolutionizerivoluzionare our understandingcomprensione
L'apprendimento delle macchine
promette di rivoluzionare
14:43
of everything from socialsociale networksreti
to epidemiologyepidemiologia.
la nostra comprensione di tutto,
dai social network all'epidemiologia.
14:46
And maybe, as it tacklesaffronta problemsi problemi
of scenescena understandingcomprensione
E forse, poiché affronta problemi
di comprensione della scena
14:50
and naturalnaturale languageLingua processinglavorazione,
e di processione delle lingue naturali,
14:53
to tell us something
about humanumano cognitioncognizione.
di dirci qualcosa
sulla cognizione umana.
14:55
And the finalfinale biggrande ideaidea you'llpotrai have heardsentito
L'altra idea di cui avrete sentito parlare
14:59
is that maybe it's a good ideaidea we're going
to know so much about brainsmente
è che forse è un bene
che ne sapremo di più sui cervelli
15:01
and have so much accessaccesso to biggrande datadati,
e che avremo accesso ai Big Data,
15:05
because left to our ownproprio devicesdispositivi,
perché se lasciati a noi stessi,
15:06
humansgli esseri umani are falliblefallibile, we take shortcutstasti di scelta rapida,
noi umani siamo fallibili,
prendiamo scorciatoie,
15:09
we errErr, we make mistakeserrori,
sbagliamo,
commettiamo errori,
15:13
we're biasedparziale, and in innumerableinnumerevoli waysmodi,
siamo prevenuti in un'infinità di modi,
15:16
we get the worldmondo wrongsbagliato.
fraintendiamo il mondo.
15:20
I think these are all importantimportante storiesstorie,
Penso che siano
tutte storie importanti,
15:24
and they have a lot to tell us
about what it meanssi intende to be humanumano,
e ci potranno dire molto
su cosa voglia dire essere umani,
15:27
but I want you to noteNota that todayoggi
I told you a very differentdiverso storystoria.
ma vorrei farvi notare che oggi
vi ho raccontato una storia diversa.
15:31
It's a storystoria about mindsmenti and not brainsmente,
È una storia di menti e non di cervelli,
15:35
and in particularparticolare, it's a storystoria
about the kindstipi of computationscalcoli
e in particolare, è una storia
sui tipi di calcoli
15:39
that uniquelyunivocamente humanumano mindsmenti can performeseguire,
che solo le menti umane
possono compiere,
15:42
whichquale involvecoinvolgere richricco, structuredstrutturato knowledgeconoscenza
and the abilitycapacità to learnimparare
che riguardano conoscenze ricche,
strutturate, e l'abilità di imparare
15:45
from smallpiccolo amountsquantità of datadati,
the evidenceprova of just a fewpochi examplesesempi.
da poche quantità di dati,
da solo pochi esempi.
15:49
And fundamentallyfondamentalmente, it's a storystoria
about how startingdi partenza as very smallpiccolo childrenbambini
E fondamentalmente, è una storia
di come, iniziando da piccolissimi
15:56
and continuingcontinua out all the way
to the greatestpiù grande accomplishmentsrealizzazioni
e continuando fino ai traguardi
più straordinari
16:00
of our culturecultura,
della nostra cultura,
16:04
we get the worldmondo right.
capiamo bene il mondo.
16:08
FolksGente, humanumano mindsmenti do not only learnimparare
from smallpiccolo amountsquantità of datadati.
Gente, le menti umane non solo
imparano da piccole quantità di dati.
16:12
HumanUmano mindsmenti think
of altogetherComplessivamente newnuovo ideasidee.
Le menti umane pensano
idee nuovissime.
16:18
HumanUmano mindsmenti generatecreare
researchricerca and discoveryscoperta,
Le menti umane generano
ricerche e scoperte,
16:20
and humanumano mindsmenti generatecreare
artarte and literatureletteratura and poetrypoesia and theaterTeatro,
generano arte, letteratura,
poesia, teatro,
16:23
and humanumano mindsmenti take carecura of other humansgli esseri umani:
le menti umane si prendono cura
di altri umani:
16:29
our oldvecchio, our younggiovane, our sickmalato.
anziani, giovani, malati.
16:32
We even healguarire them.
Addirittura li guariamo.
16:36
In the yearsanni to come, we're going
to see technologicaltecnologico innovationsinnovazioni
Negli anni a venire,
vedremo innovazioni tecnologiche
16:39
beyondal di là anything I can even envisionEnvision,
superiori a qualsiasi cosa
si possa immaginare,
16:42
but we are very unlikelyimprobabile
ma è molto improbabile che vedremo,
16:46
to see anything even approximatingravvicinamento delle
the computationalcomputazionale powerenergia of a humanumano childbambino
nella mia o nella vostra esistenza,
16:48
in my lifetimetutta la vita or in yoursil tuo.
qualcosa che si avvicini al potere
computazionale dei piccoli umani.
16:54
If we investinvestire in these mostmaggior parte powerfulpotente
learnersstudenti and theirloro developmentsviluppo,
Se investiamo nello sviluppo
di questi potenti apprendenti,
16:58
in babiesbambini and childrenbambini
nei bambini,
17:03
and mothersmadri and fatherspadri
nelle madri, nei padri,
17:06
and caregiversoperatori sanitari and teachersinsegnanti
nei baby-sitter e negli insegnanti,
17:08
the waysmodi we investinvestire in our other
mostmaggior parte powerfulpotente and elegantelegante formsforme
nel modo in cui investiamo nelle altre
nostre forme eleganti e potenti
17:11
of technologytecnologia, engineeringingegneria and designdesign,
di tecnologia, ingegneria e design,
17:15
we will not just be dreamingsognare
of a better futurefuturo,
non sogneremo solo un futuro migliore,
17:18
we will be planningpianificazione for one.
ma ne pianificheremo uno.
17:21
Thank you very much.
Grazie mille.
17:23
(ApplauseApplausi)
(Applausi)
17:25
ChrisChris AndersonAnderson: LauraLaura, thank you.
I do actuallyin realtà have a questiondomanda for you.
Chris Anderson: Laura, grazie.
Avrei una domanda per te.
17:29
First of all, the researchricerca is insanefolle.
Prima di tutto, questa ricerca è assurda.
17:34
I mean, who would designdesign
an experimentsperimentare like that? (LaughterRisate)
Chi mai progetterebbe
un esperimento simile? (Risate)
17:36
I've seenvisto that a couplecoppia of timesvolte,
Ne ho visti un paio simili,
17:41
and I still don't honestlyonestamente believe
that that can trulyveramente be happeningavvenimento,
e ancora non ci credo
che stiano avvenendo davvero,
17:42
but other people have donefatto
similarsimile experimentsesperimenti; it checkscontrolli out.
ma altre persone hanno fatto
esperimenti simili; è stato verificato.
17:46
The babiesbambini really are that geniusgenio.
I bambini sono davvero così geniali.
17:49
LSLS: You know, they look really impressiveimpressionante
in our experimentsesperimenti,
LS: Sai, sono davvero impressionanti
nei nostri esperimenti,
17:50
but think about what they
look like in realvero life, right?
ma pensa a come sono
nella vita reale.
17:53
It startsinizia out as a babybambino.
Nascono.
17:56
EighteenDiciotto anni monthsmesi laterdopo,
it's talkingparlando to you,
Diciotto mesi dopo,
ti parlano,
17:57
and babies'Babies' first wordsparole aren'tnon sono just
things like ballspalle and ducksanatre,
e le loro parole non sono
palle o papere,
17:59
they're things like "all goneandato,"
whichquale referfare riferimento to disappearancescomparsa,
sono ad esempio "non c'è più"
per parlare di una scomparsa,
18:02
or "uh-ohUh-oh," whichquale referfare riferimento
to unintentionalnon intenzionale actionsAzioni.
o "uh-oh", per riferirsi
ad azioni non intenzionali.
18:05
It has to be that powerfulpotente.
Sono così potenti.
18:07
It has to be much more powerfulpotente
than anything I showedha mostrato you.
Sono molto più potenti
di quanto vi abbia mostrato.
18:09
They're figuringcapire out the entireintero worldmondo.
Stanno imparando a comprendere il mondo.
18:12
A four-year-oldquattro anni can talk to you
about almostquasi anything.
Un bambino di quattro anni
può parlarti di quasi tutto.
18:14
(ApplauseApplausi)
(Applausi)
18:17
CACA: And if I understandcapire you right,
the other keychiave pointpunto you're makingfabbricazione is,
CA: Se ho capito bene,
l'altro tuo punto chiave è:
18:19
we'venoi abbiamo been throughattraverso these yearsanni
where there's all this talk
ci sono stati in questi anni
18:22
of how quirkyeccentrico and buggypasseggino our mindsmenti are,
discorsi su quanto le nostre menti
siano particolari e piene di errori.
18:25
that behavioralcomportamentale economicseconomia
and the wholetotale theoriesteorie behinddietro a that
Per la finanza comportamentale
e le teorie che la supportano
18:27
that we're not rationalrazionale agentsagenti.
non siamo agenti razionali.
18:29
You're really sayingdetto that the biggerpiù grande
storystoria is how extraordinarystraordinario,
Stai davvero dicendo
18:31
and there really is geniusgenio there
that is underappreciatedsottovalutati.
che c'è del genio sottovalutato.
18:35
LSLS: One of my favoritefavorito
quotescitazioni in psychologyPsicologia
LS: Una delle mie citazioni
di psicologia preferite
18:40
comesviene from the socialsociale
psychologistpsicologo SolomonSalomone AschAsch,
è dello psicologo sociale Solomon Asch,
18:42
and he said the fundamentalfondamentale taskcompito
of psychologyPsicologia is to removerimuovere
che ha detto che l'impresa principale
della psicologia è rimuovere
18:45
the veilvelo of self-evidencespontaneitá from things.
il velo dell'ovvietà dalle cose.
18:47
There are ordersordini of magnitudemagnitudine
more decisionsdecisioni you make everyogni day
Sono le tantissime decisioni
che prendiamo ogni giorno
18:50
that get the worldmondo right.
a rendere il mondo giusto.
18:55
You know about objectsoggetti
and theirloro propertiesproprietà.
Conosciamo gli oggetti
e le loro proprietà.
18:56
You know them when they're occludedoccluso.
You know them in the darkbuio.
Li riconosciamo quando sono nascosti.
Li riconosciamo al buio.
18:58
You can walkcamminare throughattraverso roomscamere.
Possiamo camminare per le stanze.
19:01
You can figurefigura out what other people
are thinkingpensiero. You can talk to them.
Possiamo immaginare cosa pensa
la gente. Possiamo parlargli.
19:02
You can navigatenavigare spacespazio.
You know about numbersnumeri.
Possiamo navigare lo spazio.
Conosciamo i numeri.
19:06
You know causalcausale relationshipsrelazioni.
You know about moralmorale reasoningragionamento.
Conosciamo le relazioni causali
e il ragionamento morale.
19:08
You do this effortlesslysenza sforzo,
so we don't see it,
Lo facciamo senza sforzo,
quindi non lo vediamo,
19:11
but that is how we get the worldmondo right,
and it's a remarkablenotevole
ma è così che comprendiamo il mondo,
ed è un risultato straordinario.
19:14
and very difficult-to-understanddifficile da capire
accomplishmentrealizzazione.
CA: Credo che ci siano persone
nel pubblico
19:16
CACA: I suspectsospettare there are people
in the audiencepubblico who have
che credono nel potere tecnologico
19:19
this viewvista of acceleratingaccelerando
technologicaltecnologico powerenergia
e che potrebbero contestare
la tua affermazione
19:21
who mightpotrebbe disputecontroversia your statementdichiarazione
that never in our lifetimescorsi della vita
che mai nella nostra esistenza
un computer potrà fare
19:24
will a computercomputer do what
a three-year-olddi tre anni childbambino can do,
ciò che sa fare un bambino di tre anni,
19:27
but what's clearchiaro is that in any scenarioscenario,
ma è chiaro che in ogni caso
19:29
our machinesmacchine have so much to learnimparare
from our toddlersper i più piccoli.
le nostre macchine hanno molto
da imparare dai nostri bambini.
19:32
LSLS: I think so. You'llYou'll have some
machinemacchina learningapprendimento folksgente up here.
LS: Credo di sì. Ci saranno fan
dell'apprendimento delle macchine qui.
19:38
I mean, you should never betscommessa
againstcontro babiesbambini or chimpanzeesscimpanzé
Non bisognerebbe mai scommettere
contro i bambini o gli scimpanzé
19:41
or technologytecnologia as a matterimporta of practicepratica,
o la tecnologia, se è per questo,
19:45
but it's not just
a differencedifferenza in quantityquantità,
ma non è solo
una differenza di quantità,
19:49
it's a differencedifferenza in kindgenere.
è una differenza di tipologia.
19:53
We have incrediblyincredibilmente powerfulpotente computerscomputer,
Abbiamo computer
incredibilmente potenti,
19:55
and they do do amazinglyincredibilmente
sophisticatedsofisticato things,
che fanno cose sofisticate,
19:57
oftenspesso with very biggrande amountsquantità of datadati.
spesso con quantità enormi di dati.
20:00
HumanUmano mindsmenti do, I think,
something quiteabbastanza differentdiverso,
Le menti umane fanno, credo,
qualcosa di diverso,
20:03
and I think it's the structuredstrutturato,
hierarchicalgerarchico naturenatura of humanumano knowledgeconoscenza
e penso che sia la natura gerarchica,
strutturata, della conoscenza umana
20:05
that remainsresti a realvero challengesfida.
a rimanere la vera sfida.
20:09
CACA: LauraLaura SchulzSchulz, wonderfulmeraviglioso
foodcibo for thought. Thank you so much.
CA: Laura Schulz, magnifici
spunti di riflessione. Grazie mille.
20:11
LSLS: Thank you.
(ApplauseApplausi)
LS: Grazie.
(Applausi)
20:14

▲Back to top

About the speaker:

Laura Schulz - Cognitive scientist
Developmental behavior studies spearheaded by Laura Schulz are changing our notions of how children learn.

Why you should listen

MIT Early Childhood Cognition Lab lead investigator Laura Schulz studies learning in early childhood. Her research bridges computational models of cognitive development and behavioral studies in order to understand the origins of inquiry and discovery.

Working in play labs, children’s museums, and a recently-launched citizen science website, Schultz is reshaping how we view young children’s perceptions of the world around them. Some of the surprising results of her research: before the age of four, children expect hidden causes when events happen probabilistically, use simple experiments to distinguish causal hypotheses, and trade off learning from instruction and exploration.

More profile about the speaker
Laura Schulz | Speaker | TED.com