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

Лора Шульц: Удивительно логичный разум ребёнка

Filmed
Views 1,643,902

Как малыши так быстро и глубоко познают наш мир? В полном интересных опытов выступлении учёный-когнитивист Лора Шульц рассказывает, как дети принимают неожиданно логичные решения ещё до того, как начинают говорить.

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

Markотметка Twainдвое summedсуммируется up
what I take to be
Марку Твену удалось описать
00:12
one of the fundamentalфундаментальный problemsпроблемы
of cognitiveпознавательный scienceнаука
основную проблему науки о мышлении
00:14
with a singleОдин witticismостр`ота.
одной остроумной фразой.
00:18
He said, "There's something
fascinatingочаровательный about scienceнаука.
Он сказал: «Всё-таки в науке
есть что-то захватывающее.
00:20
One getsполучает suchтакие wholesaleоптовая
returnsвозвращается of conjectureдогадка
Вложишь какое-то пустяковое
количество фактов,
00:23
out of suchтакие a triflingпустяковый
investmentинвестиции in factфакт."
а берёшь колоссальный дивиденд в виде
умозаключений. Да ещё с процентами».
00:26
(LaughterСмех)
(Смех)
00:29
Twainдвое meantимел ввиду it as a jokeшутка,
of courseкурс, but he's right:
Марк Твен, конечно, шутил,
но в чём-то он прав:
00:32
There's something
fascinatingочаровательный about scienceнаука.
в науке есть что-то захватывающее.
00:34
From a fewмало bonesскелет, we inferделать вывод
the existenceсуществование of dinosuarsdinosuars.
Несколько костей доказывают
существование динозавров.
00:37
From spectralспектральный linesлинии,
the compositionсостав of nebulaeтуманностей.
По спектральным линиям
определена структура туманности.
00:42
From fruitфрукты fliesлетит,
Наблюдая за плодовыми мушками,
00:47
the mechanismsмеханизмы of heredityнаследственность,
учёные выявили механизмы наследования.
00:50
and from reconstructedвосстановленный imagesизображений
of bloodкровь flowingтекущий throughчерез the brainголовной мозг,
А по восстановленным изображениям
кровяных потоков в мозге
00:53
or in my caseдело, from the behaviorповедение
of very youngмолодой childrenдети,
или, как в моём случае,
по поведению детей
00:57
we try to say something about
the fundamentalфундаментальный mechanismsмеханизмы
можно делать выводы
о фундаментальных механизмах
01:02
of humanчеловек cognitionпознание.
человеческого мышления.
01:05
In particularконкретный, in my labлаборатория in the Departmentотдел
of BrainГоловной мозг and Cognitiveпознавательный Sciencesнауки at MITMIT,
На базе лаборатории когнитивных
исследований Массачусетского института
01:07
I have spentпотраченный the pastмимо decadeдесятилетие
tryingпытаясь to understandПонимаю the mysteryтайна
в течение последних десяти лет
я пыталась разобраться,
01:12
of how childrenдети learnучить so much
from so little so quicklyбыстро.
как дети так много познают о мире
из ничего, притом так быстро.
01:16
Because, it turnsвитки out that
the fascinatingочаровательный thing about scienceнаука
Ведь, оказывается,
то захватывающее, что есть в науке,
01:20
is alsoтакже a fascinatingочаровательный
thing about childrenдети,
есть и в детях,
01:23
whichкоторый, to put a gentlerнежнее
spinвращение on Markотметка Twainдвое,
а именно, если перефразировать
Марка Твена,
01:27
is preciselyточно theirих abilityспособность
to drawпривлечь richбогатые, abstractАбстрактные inferencesумозаключения
их способность к сложным,
абстрактным суждениям,
01:29
rapidlyбыстро and accuratelyточно
from sparseредкий, noisyшумный dataданные.
сделанным быстро и безошибочно,
из скудной, спутанной информации.
01:34
I'm going to give you
just two examplesПримеры todayCегодня.
Я представлю вам два примера.
01:40
One is about a problemпроблема of generalizationобобщение,
Один касается проблемы обобщения,
01:42
and the other is about a problemпроблема
of causalпричинный reasoningрассуждения.
а второй — причинно-следственной связи.
01:45
And althoughнесмотря на то что I'm going to talk
about work in my labлаборатория,
Несмотря на то, что я буду ссылаться
только на работу моей лаборатории,
01:47
this work is inspiredвдохновенный by
and indebtedобязанный to a fieldполе.
успехами исследований мы обязаны
всей научной области.
01:50
I'm gratefulблагодарный to mentorsнаставники, colleaguesколлеги,
and collaboratorsсотрудники around the worldМир.
Я благодарна наставникам, коллегам
и единомышленникам со всего мира.
01:53
Let me startНачало with the problemпроблема
of generalizationобобщение.
Позвольте мне начать с вопроса обобщения.
01:59
Generalizingобобщающий from smallмаленький samplesобразцы of dataданные
is the breadхлеб and butterмасло of scienceнаука.
Для науки обобщение малых выборок
данных — хлеб насущный.
02:02
We pollголосование a tinyкрошечный fractionдоля of the electorateэлекторат
По анализу крохотной доли избирателей
02:06
and we predictпрогнозировать the outcomeисход
of nationalнациональный electionsвыборы.
мы прогнозируем результаты выборов.
02:09
We see how a handfulгорсть of patientsпациентов
respondsоткликается to treatmentлечение in a clinicalклиническая trialиспытание,
Мы оцениваем реакцию группы пациентов
на клинические испытания препарата —
02:12
and we bringприносить drugsнаркотики to a nationalнациональный marketрынок.
и поставляем лекарства в аптеки страны.
02:16
But this only worksработает if our sampleобразец
is randomlyслучайно drawnвничью from the populationНаселение.
Но такой способ работает
только с произвольной выборкой.
02:19
If our sampleобразец is cherry-pickedвишней
in some way --
Если бы мы тщательно подбирали людей,
02:23
say, we pollголосование only urbanгородской votersизбирателей,
например, брали только
городских избирателей,
02:26
or say, in our clinicalклиническая trialsиспытания
for treatmentsлечение for heartсердце diseaseболезнь,
или для клинических испытаний
лечения сердечных заболеваний
02:28
we includeвключают only menлюди --
брали только мужчин,
02:32
the resultsРезультаты mayмай not generalizeобобщать
to the broaderшире populationНаселение.
то результаты были бы неприменимы
к широким слоям населения.
02:34
So scientistsученые careзабота whetherбудь то evidenceдоказательства
is randomlyслучайно sampledпробы or not,
Поэтому учёных всегда волнует,
случайна ли выборка или нет.
02:38
but what does that have to do with babiesдети?
Как же это связано с детьми?
02:42
Well, babiesдети have to generalizeобобщать
from smallмаленький samplesобразцы of dataданные all the time.
Детям всё время приходится обобщать,
исходя из малого объёма данных.
02:44
They see a fewмало rubberластик ducksутки
and learnучить that they floatпоплавок,
Они видят резиновую уточку
и узнают, что она не тонет;
02:49
or a fewмало ballsмячи and learnучить that they bounceподпрыгивать.
или видят мяч и узнают,
что он отскакивает.
02:52
And they developразвивать expectationsожидания
about ducksутки and ballsмячи
Так они формируют ожидания
«поведения» уточек и мячиков,
02:55
that they're going to extendпростираться
to rubberластик ducksутки and ballsмячи
которые будут у них
по отношению к этим предметам
02:58
for the restотдых of theirих livesжизни.
на протяжении всей жизни.
03:01
And the kindsвиды of generalizationsобобщения
babiesдети have to make about ducksутки and ballsмячи
Такие же обобщения,
как об уточках и мячах,
03:03
they have to make about almostпочти everything:
дети формируют практически обо всём:
03:07
shoesобувь and shipsсудов and sealingзапечатывание waxвоск
and cabbagesкапуста and kingsкороли.
об обуви, кораблях, сургуче,
о королях и капусте.
03:09
So do babiesдети careзабота whetherбудь то
the tinyкрошечный bitнемного of evidenceдоказательства they see
Волнует ли детей, можно или нет
считать мизерные объёмы увиденного
03:14
is plausiblyправдоподобно representativeпредставитель
of a largerбольше populationНаселение?
достаточно показательными для обобщения?
03:17
Let's find out.
Давайте посмотрим.
03:21
I'm going to showпоказать you two moviesкино,
Я покажу вам два фильма —
03:23
one from eachкаждый of two conditionsусловия
of an experimentэксперимент,
по одному на каждое из двух условий опыта.
03:25
and because you're going to see
just two moviesкино,
И поскольку вы посмотрите
только два фильма,
03:27
you're going to see just two babiesдети,
вы увидите только двух детей,
03:30
and any two babiesдети differотличаться from eachкаждый other
in innumerableнеисчислимый waysпути.
а между любыми двумя детьми
различий не сосчитать.
03:32
But these babiesдети, of courseкурс,
here standстоять in for groupsгруппы of babiesдети,
Но оба ребёнка в этом случае
представляют разные группы детей,
03:36
and the differencesразличия you're going to see
и наблюдаемые различия в их поведении
03:39
representпредставлять averageв среднем groupгруппа differencesразличия
in babies'дети behaviorповедение acrossчерез conditionsусловия.
выражают различия в реакции
данных групп на условия опыта.
03:41
In eachкаждый movieкино, you're going to see
a babyдетка doing maybe
В каждом фильме вам,
возможно, покажется,
03:47
just exactlyв точку what you mightмог бы
expectожидать a babyдетка to do,
что дети делают именно то,
чего мы от них ожидаем,
03:49
and we can hardlyедва make babiesдети
more magicalволшебный than they alreadyуже are.
ведь ребёнок —
это уже само по себе волшебство.
03:53
But to my mindразум the magicalволшебный thing,
Но мне кажется,
что здесь волшебство в том, —
03:58
and what I want you to payплатить attentionвнимание to,
пожалуйста, обратите
на это особое внимание, —
04:00
is the contrastконтрастировать betweenмежду
these two conditionsусловия,
насколько противоположны два опыта.
04:02
because the only thing
that differsотличается betweenмежду these two moviesкино
Ведь единственная разница
между двумя фильмами —
04:05
is the statisticalстатистический evidenceдоказательства
the babiesдети are going to observeнаблюдать.
это статистические данные,
которые будут представлены детям.
04:08
We're going to showпоказать babiesдети
a boxкоробка of blueсиний and yellowжелтый ballsмячи,
Мы покажем ребёнку коробку
с синими и жёлтыми мячиками.
04:13
and my then-graduateтогда выпускник studentстудент,
now colleagueколлега at StanfordStanford, HyowonHyowon GweonGweon,
Моя на тот момент дипломница,
теперь коллега в Стэнфорде, Хайован Гван,
04:16
is going to pullвытащить threeтри blueсиний ballsмячи
in a rowряд out of this boxкоробка,
выложит из коробки
три синих мячика подряд.
04:21
and when she pullsтянет those ballsмячи out,
she's going to squeezeвыжимать them,
Вытаскивая, она их сожмёт,
04:24
and the ballsмячи are going to squeakписк.
и мячики запищат.
04:27
And if you're a babyдетка,
that's like a TEDТЕД Talk.
А для ребёнка это —
как для нас выступление TED.
04:29
It doesn't get better than that.
Лучше не придумаешь.
04:32
(LaughterСмех)
(Смех)
04:34
But the importantважный pointточка is it's really
easyлегко to pullвытащить threeтри blueсиний ballsмячи in a rowряд
Важный момент в том, что очень просто
вытащить подряд три синих мячика
04:38
out of a boxкоробка of mostlyв основном blueсиний ballsмячи.
из коробки, в которой
больше синих мячиков.
04:42
You could do that with your eyesглаза closedзакрыто.
Это можно сделать
даже с закрытыми глазами.
04:44
It's plausiblyправдоподобно a randomслучайный sampleобразец
from this populationНаселение.
Для данной группы объектов
такая выборка довольна показательна.
04:46
And if you can reachдостичь into a boxкоробка at randomслучайный
and pullвытащить out things that squeakписк,
И если вы произвольно вытаскиваете
из коробки мячики, которые пищат,
04:49
then maybe everything in the boxкоробка squeaksскрипы.
то можно предположить,
что все мячики в коробке пищат.
04:53
So maybe babiesдети should expectожидать
those yellowжелтый ballsмячи to squeakписк as well.
Потому, вероятно, дети могут ожидать,
что и жёлтые мячики тоже пищат.
04:56
Now, those yellowжелтый ballsмячи
have funnyвеселая sticksпалочки on the endконец,
На конце жёлтых мячиков
прикреплён стержень,
05:00
so babiesдети could do other things
with them if they wanted to.
и дети могут делать с ними
что-то иное, если захочется.
05:02
They could poundфунт them or whackсильный удар them.
Они могут ими стучать или потрясти их.
05:05
But let's see what the babyдетка does.
Но давайте посмотрим,
что же делает ребёнок.
05:07
(Videoвидео) HyowonHyowon GweonGweon: See this?
(BallМяч squeaksскрипы)
(Видео) Хайован Гван:
Смотри какой мячик. (Мячик пищит)
05:12
Did you see that?
(BallМяч squeaksскрипы)
Ух ты! Видела? (Мячик пищит)
05:16
CoolКруто.
Здорово.
05:20
See this one?
Смотри этот какой.
05:24
(BallМяч squeaksскрипы)
(Мячик пищит)
05:26
WowВау.
Вау!
05:28
LauraЛаура SchulzSchulz: Told you. (LaughsСмеётся)
Лора Шульц: Я же говорила. (Смех)
05:33
(Videoвидео) HGHG: See this one?
(BallМяч squeaksскрипы)
(Видео) ХГ: А этот какой! (Мячик пищит)
05:35
Hey ClaraКлара, this one'sодин это for you.
You can go aheadвпереди and playиграть.
Клара, вот этот тебе.
Можешь с ним поиграть.
05:39
(LaughterСмех)
(Смех)
05:51
LSLS: I don't even have to talk, right?
ЛШ: Тут даже не нужно комментировать, так?
05:56
All right, it's niceхороший that babiesдети
will generalizeобобщать propertiesсвойства
Итак, здорово, что дети применяют свойства
05:59
of blueсиний ballsмячи to yellowжелтый ballsмячи,
синих мячиков к жёлтым.
06:02
and it's impressiveвпечатляющий that babiesдети
can learnучить from imitatingимитирующий us,
И то, как дети учатся,
копируя наши действия, впечатляет.
06:03
but we'veмы в knownизвестен those things about babiesдети
for a very long time.
Но это нам уже давно известно.
06:06
The really interestingинтересно questionвопрос
Самое интересное в том,
06:10
is what happensпроисходит when we showпоказать babiesдети
exactlyв точку the sameодна и та же thing,
что произойдёт, если мы
покажем ребёнку то же самое, —
06:12
and we can ensureобеспечивать it's exactlyв точку the sameодна и та же
because we have a secretсекрет compartmentотсек
абсолютно то же самое,
ведь сзади коробки есть тайное отделение,
06:15
and we actuallyна самом деле pullвытащить the ballsмячи from there,
откуда мы и берём все мячики, —
06:18
but this time, all we changeизменение
is the apparentочевидный populationНаселение
но только в этот раз
мы изменим видимое содержимое,
06:20
from whichкоторый that evidenceдоказательства was drawnвничью.
из которого составляется наша выборка.
06:24
This time, we're going to showпоказать babiesдети
threeтри blueсиний ballsмячи
На сей раз мы покажем ребёнку
три синих мячика,
06:27
pulledвытащил out of a boxкоробка
of mostlyв основном yellowжелтый ballsмячи,
вытащенных из коробки,
в которой больше жёлтых мячиков.
06:30
and guessУгадай what?
И вы знаете, скорее всего, вам не удастся
06:34
You [probablyвероятно won'tне будет] randomlyслучайно drawпривлечь
threeтри blueсиний ballsмячи in a rowряд
случайно вытащить три синих мячика подряд
06:35
out of a boxкоробка of mostlyв основном yellowжелтый ballsмячи.
из коробки, полной жёлтых мячиков.
06:38
That is not plausiblyправдоподобно
randomlyслучайно sampledпробы evidenceдоказательства.
Такая выборка не является показательной.
06:40
That evidenceдоказательства suggestsпредполагает that maybe HyowonHyowon
was deliberatelyсознательно samplingотбор проб the blueсиний ballsмячи.
Она предполагает, что, вероятно,
Хайован нарочно выбирала синие мячики.
06:44
Maybe there's something specialособый
about the blueсиний ballsмячи.
Может быть, синие мячики
какие-то особенные,
06:49
Maybe only the blueсиний ballsмячи squeakписк.
и только они пищат.
06:52
Let's see what the babyдетка does.
Давайте посмотрим,
как реагирует ребёнок.
06:55
(Videoвидео) HGHG: See this?
(BallМяч squeaksскрипы)
(Видео) ХГ: Смотри какой мячик.
(Мячик пищит)
06:57
See this toyигрушка?
(BallМяч squeaksскрипы)
Гляди, какая игрушка! (Мячик пищит)
07:02
Oh, that was coolкруто. See?
(BallМяч squeaksскрипы)
Как здорово! Смотри. (Мячик пищит)
07:05
Now this one'sодин это for you to playиграть.
You can go aheadвпереди and playиграть.
А вот этот тебе. Можешь с ним поиграть.
07:10
(Fussingсуета)
(LaughterСмех)
(Смех)
07:18
LSLS: So you just saw
two 15-month-old-месяц давности babiesдети
ЛШ: Вы только что наблюдали,
как два 15-месячных ребёнка
07:26
do entirelyполностью differentдругой things
ведут себя совершенно по-разному,
07:29
basedисходя из only on the probabilityвероятность
of the sampleобразец they observedнаблюдаемый.
исходя из наблюдаемой ими
вероятностной выборки.
07:31
Let me showпоказать you the experimentalэкспериментальный resultsРезультаты.
Давайте посмотрим на результаты опыта.
07:35
On the verticalвертикальный axisось, you'llВы будете see
the percentageпроцент of babiesдети
На оси ординат показан процент детей,
07:37
who squeezedвыжатый the ballмяч in eachкаждый conditionсостояние,
которые сжали мячик
в каждом из вариантов опыта.
07:40
and as you'llВы будете see, babiesдети are much
more likelyвероятно to generalizeобобщать the evidenceдоказательства
Мы видим, что дети с большей долей
вероятности делают обобщения,
07:42
when it's plausiblyправдоподобно representativeпредставитель
of the populationНаселение
когда выборка репрезентативна,
07:46
than when the evidenceдоказательства
is clearlyявно cherry-pickedвишней.
чем когда мы тщательно подбирали мячики.
07:49
And this leadsприводит to a funвесело predictionпрогнозирование:
На этом основании мы сделали
интересный прогноз.
07:53
Supposeпредполагать you pulledвытащил just one blueсиний ballмяч
out of the mostlyв основном yellowжелтый boxкоробка.
Допустим, вы достали один синий мячик
из коробки полной жёлтых мячиков.
07:55
You [probablyвероятно won'tне будет] pullвытащить threeтри blueсиний ballsмячи
in a rowряд at randomслучайный out of a yellowжелтый boxкоробка,
Вероятно, из такой коробки нельзя
достать три синих мячика подряд,
08:00
but you could randomlyслучайно sampleобразец
just one blueсиний ballмяч.
но вполне можно достать один.
08:04
That's not an improbableневероятный sampleобразец.
Такая выборка не маловероятна.
08:07
And if you could reachдостичь into
a boxкоробка at randomслучайный
И если вы в случайном порядке
вытащили из коробки что-то пищащее,
08:09
and pullвытащить out something that squeaksскрипы,
maybe everything in the boxкоробка squeaksскрипы.
то, возможно, все мячики в коробке пищат.
08:11
So even thoughхоть babiesдети are going to see
much lessМеньше evidenceдоказательства for squeakingскрип,
И хотя у ребёнка будет меньше
оснований считать, что все мячики пищат,
08:15
and have manyмногие fewerменьше actionsдействия to imitateподражать
и меньше действий для копирования
08:20
in this one ballмяч conditionсостояние than in
the conditionсостояние you just saw,
в данном опыте с одним мячиком
по сравнению с предыдущими,
08:22
we predictedпредсказанный that babiesдети themselvesсамих себя
would squeezeвыжимать more,
мы предположили, что дети
чаще попробуют сжать мячик.
08:25
and that's exactlyв точку what we foundнайденный.
И именно так и получилось.
08:29
So 15-month-old-месяц давности babiesдети,
in this respectуважение, like scientistsученые,
Получается, что 15-месячные дети
отчасти похожи на учёных,
08:32
careзабота whetherбудь то evidenceдоказательства
is randomlyслучайно sampledпробы or not,
и для них тоже важно,
случайна ли выборка или нет.
08:37
and they use this to developразвивать
expectationsожидания about the worldМир:
На основе этого
дети и формируют понимание мира:
08:40
what squeaksскрипы and what doesn't,
что пищит, а что нет;
08:43
what to exploreисследовать and what to ignoreигнорировать.
на что обращать внимание, а на что нет.
08:45
Let me showпоказать you anotherдругой exampleпример now,
Сейчас я расскажу вам
ещё об одном примере,
08:50
this time about a problemпроблема
of causalпричинный reasoningрассуждения.
касающемся причинно-следственной связи.
08:52
And it startsначинается with a problemпроблема
of confoundedпосрамлены evidenceдоказательства
Тут начнём с проблемы
сбивающих с толку данных,
08:55
that all of us have,
которая всем знакома,
08:57
whichкоторый is that we are partчасть of the worldМир.
ведь мы все являемся частью мира.
08:59
And this mightмог бы not seemказаться like a problemпроблема
to you, but like mostбольшинство problemsпроблемы,
Возможно, это покажется вам проблемой
09:01
it's only a problemпроблема when things go wrongнеправильно.
только тогда, когда что-то пойдёт не так.
09:04
Take this babyдетка, for instanceпример.
Взять, к примеру, ребёнка на экране.
09:07
Things are going wrongнеправильно for him.
У него ничего не получается.
09:09
He would like to make
this toyигрушка go, and he can't.
Он пытается включить игрушку, но не может.
09:10
I'll showпоказать you a few-secondнесколько секунд clipклип.
Давайте посмотрим короткое видео.
09:13
And there's two possibilitiesвозможности, broadlyшироко:
Есть два варианта почему:
09:21
Maybe he's doing something wrongнеправильно,
либо ребёнок что-то делает не так,
09:23
or maybe there's something
wrongнеправильно with the toyигрушка.
либо игрушка не работает.
09:25
So in this nextследующий experimentэксперимент,
В следующем опыте
09:30
we're going to give babiesдети
just a tinyкрошечный bitнемного of statisticalстатистический dataданные
мы покажем ребёнку лишь
малую толику статистических данных,
09:32
supportingподдержки one hypothesisгипотеза over the other,
подтверждающих одну из наших гипотез,
09:35
and we're going to see if babiesдети
can use that to make differentдругой decisionsрешения
и посмотрим, может ли ребёнок
использовать эту информацию,
09:38
about what to do.
чтобы решить, что делать.
09:41
Here'sВот the setupнастроить.
Последовательность такая:
09:43
HyowonHyowon is going to try to make
the toyигрушка go and succeedдобиться успеха.
Хайован попробует включить игрушку,
и у неё получится.
09:46
I am then going to try twiceдважды
and failпотерпеть неудачу bothи то и другое timesраз,
Затем я дважды попробую то же,
но мне не удастся.
09:49
and then HyowonHyowon is going
to try again and succeedдобиться успеха,
После чего Хайован попробует ещё раз,
и у неё опять получится.
09:52
and this roughlyгрубо sumsсуммы up my relationshipотношения
to my graduateвыпускник studentsстуденты
У меня с моими дипломниками всегда так
09:55
in technologyтехнологии acrossчерез the boardдоска.
во всём, что касается техники. (Смех)
09:58
But the importantважный pointточка here is
it providesобеспечивает a little bitнемного of evidenceдоказательства
Но, главное, этим мы хотим показать,
10:02
that the problemпроблема isn't with the toyигрушка,
it's with the personчеловек.
что проблема не в игрушке, а в человеке.
10:05
Some people can make this toyигрушка go,
У кого-то получается включить игрушку,
10:08
and some can't.
у кого-то — нет.
10:11
Now, when the babyдетка getsполучает the toyигрушка,
he's going to have a choiceвыбор.
Когда мы дадим игрушку ребёнку,
ему предстоит сделать выбор.
10:12
His momМама is right there,
Его мама рядом с ним,
10:16
so he can go aheadвпереди and handрука off the toyигрушка
and changeизменение the personчеловек,
поэтому он может передать
игрушку другому человеку.
10:18
but there's alsoтакже going to be
anotherдругой toyигрушка at the endконец of that clothткань,
Но также на краю скатерти
будет лежать такая же игрушка,
10:21
and he can pullвытащить the clothткань towardsв направлении him
and changeизменение the toyигрушка.
поэтому он может потянуть скатерть
и заменить свою игрушку на новую.
10:24
So let's see what the babyдетка does.
Давайте посмотрим, что сделает ребёнок.
10:28
(Videoвидео) HGHG: Two, threeтри. Go!
(MusicМузыка)
(Видео) ХГ: Два, три. Вперёд! (Музыка)
10:30
LSLS: One, two, threeтри, go!
ЛШ: Раз, два, три. Вперёд!
10:34
ArthurАртур, I'm going to try again.
One, two, threeтри, go!
Я попробую ещё раз, Артур.
Раз, два, три. Вперёд!
10:37
YGYG: ArthurАртур, let me try again, okay?
ХГ: Давай лучше я, Артур.
10:45
One, two, threeтри, go!
(MusicМузыка)
Раз, два, три. Вперёд!
(Музыка)
10:48
Look at that. RememberЗапомнить these toysигрушки?
Только посмотри. Узнаёшь игрушки?
10:53
See these toysигрушки? Yeah, I'm going
to put this one over here,
Узнаёшь? Да?
10:55
and I'm going to give this one to you.
Я положу одну вот сюда,
а вот эту дам тебе.
10:58
You can go aheadвпереди and playиграть.
Можешь с ней поиграть.
11:00
LSLS: Okay, LauraЛаура, but of courseкурс,
babiesдети love theirих mommiesмамочки.
ЛШ: Вы скажете: «Конечно, Лора,
дети просто любят свою маму.
11:23
Of courseкурс babiesдети give toysигрушки
to theirих mommiesмамочки
И, конечно, они отдадут игрушку маме,
11:27
when they can't make them work.
если у них что-то не получается».
11:30
So again, the really importantважный questionвопрос
is what happensпроисходит when we changeизменение
Поэтому главный вопрос в том,
что будет, если мы поменяем
11:32
the statisticalстатистический dataданные ever so slightlyнемного.
статистические данные совсем чуть-чуть.
11:35
This time, babiesдети are going to see the toyигрушка
work and failпотерпеть неудачу in exactlyв точку the sameодна и та же orderзаказ,
На сей раз ребёнок увидит, что игрушка
точно так же включается и не включается,
11:38
but we're changingизменения
the distributionраспределение of evidenceдоказательства.
но мы изменим последовательность попыток.
11:42
This time, HyowonHyowon is going to succeedдобиться успеха
onceодин раз and failпотерпеть неудачу onceодин раз, and so am I.
В этот раз и Хайован, и я один раз
сможем включить игрушку, а один раз — нет.
11:45
And this suggestsпредполагает it doesn't matterдело
who triesпытается this toyигрушка, the toyигрушка is brokenсломанный.
А значит, это не зависит
от человека — игрушка сломана,
11:49
It doesn't work all the time.
она не каждый раз включается.
11:55
Again, the baby'sмладенца going to have a choiceвыбор.
И опять у ребёнка будет выбор:
11:57
Her momМама is right nextследующий to her,
so she can changeизменение the personчеловек,
передать игрушку другому человеку,
то есть маме, сидящей рядом;
11:59
and there's going to be anotherдругой toyигрушка
at the endконец of the clothткань.
или поменять свою игрушку на новую.
12:02
Let's watch what she does.
Давайте посмотрим.
12:05
(Videoвидео) HGHG: Two, threeтри, go!
(MusicМузыка)
(Видео) ХГ: «Два, три. Вперёд! (Музыка)
12:07
Let me try one more time.
One, two, threeтри, go!
Дай-ка я ещё попробую.
Раз, два, три. Вперёд!
12:11
HmmХмм.
Хм.
12:17
LSLS: Let me try, ClaraКлара.
ЛШ: Давай лучше я, Клара.
12:19
One, two, threeтри, go!
Раз, два, три. Вперёд!
12:22
HmmХмм, let me try again.
Хм. Ну-ка, ещё разок.
12:27
One, two, threeтри, go!
(MusicМузыка)
Раз, два, три. Вперёд! (Музыка).
12:29
HGHG: I'm going
to put this one over here,
ХГ: Я положу вот эту игрушку сюда,
12:35
and I'm going to give this one to you.
а эту дам тебе.
12:37
You can go aheadвпереди and playиграть.
Можешь с ней поиграть.
12:39
(ApplauseАплодисменты)
(Аплодисменты)
12:58
LSLS: Let me showпоказать you
the experimentalэкспериментальный resultsРезультаты.
ЛШ: Давайте посмотрим
на результаты опытов.
13:04
On the verticalвертикальный axisось,
you'llВы будете see the distributionраспределение
По вертикали мы видим,
13:07
of children'sдетский choicesвыбор in eachкаждый conditionсостояние,
как распределялся выбор детей
при каждом из условий.
13:09
and you'llВы будете see that the distributionраспределение
of the choicesвыбор childrenдети make
Из этого ясно, что их выбор
13:12
dependsзависит on the evidenceдоказательства they observeнаблюдать.
зависит от того, что они видели.
13:16
So in the secondвторой yearгод of life,
Уже в возрасте двух лет
13:19
babiesдети can use a tinyкрошечный bitнемного
of statisticalстатистический dataданные
дети, пользуясь мизерным объёмом данных,
13:21
to decideпринимать решение betweenмежду two
fundamentallyв корне differentдругой strategiesстратегии
выбирают между двумя
13:24
for actingдействующий in the worldМир:
совершенно разными
моделями поведения в мире:
13:27
askingпросить for help and exploringисследование.
попросить помощи или исследовать варианты.
13:29
I've just shownпоказанный you
two laboratoryлаборатория experimentsэксперименты
Я только что показала вам
всего два лабораторных опыта
13:33
out of literallyбуквально hundredsсотни in the fieldполе
that make similarаналогичный pointsточки,
из сотен подобных в данной области науки.
13:37
because the really criticalкритический pointточка
Потому что самое главное в том,
13:40
is that children'sдетский abilityспособность
to make richбогатые inferencesумозаключения from sparseредкий dataданные
что способность детей делать
точные выводы из скудного объёма данных
13:43
underliesлежит в основе all the species-specificвидоспецифическим
culturalкультурный learningобучение that we do.
лежит в основе культурного обучения,
свойственного нам как виду.
13:48
ChildrenДети learnучить about newновый toolsинструменты
from just a fewмало examplesПримеры.
Дети запоминают, как пользоваться
предметами, всего на нескольких примерах.
13:53
They learnучить newновый causalпричинный relationshipsотношения
from just a fewмало examplesПримеры.
Они понимают причинно-следственную связь
всего на нескольких примерах.
13:58
They even learnучить newновый wordsслова,
in this caseдело in Americanамериканский SignЗнак Languageязык.
Они даже учат новые слова, в данном
примере — американский язык жестов.
14:03
I want to closeЗакрыть with just two pointsточки.
Мне бы хотелось закончить
на двух моментах.
14:08
If you've been followingследующий my worldМир,
the fieldполе of brainголовной мозг and cognitiveпознавательный sciencesнауки,
Если вы следили за тем,
что происходит в области когнитивной науки
14:12
for the pastмимо fewмало yearsлет,
в последние годы,
14:15
threeтри bigбольшой ideasидеи will have come
to your attentionвнимание.
то вы заметили три важные идеи.
14:17
The first is that this is
the eraэпоха of the brainголовной мозг.
Во-первых, мы живём в эпоху
активного изучения мозга.
14:20
And indeedв самом деле, there have been
staggeringошеломляющий discoveriesоткрытия in neuroscienceневрология:
В нейробиологии были сделаны
поразительные открытия:
14:23
localizingлокализация functionallyфункционально specializedспециализированный
regionsрайоны of cortexкора головного мозга,
определены области коры головного мозга,
выполняющие различные функции;
14:27
turningпревращение mouseмышь brainsмозги transparentпрозрачный,
найден способ, как сделать
мозг мыши прозрачным
14:30
activatingактивируя neuronsнейроны with lightлегкий.
и привести нейроны в действие
с помощью света.
14:33
A secondвторой bigбольшой ideaидея
Вторая важная идея:
14:36
is that this is the eraэпоха of bigбольшой dataданные
and machineмашина learningобучение,
мы живём в эпоху больших данных
и машинного обучения.
14:38
and machineмашина learningобучение promisesобещания
to revolutionizeреволюционизировать our understandingпонимание
И именно машинное обучение
радикально изменит наше понимание
14:43
of everything from socialСоциальное networksсети
to epidemiologyэпидемиология.
окружающего мира:
от социальных сетей до эпидемиологии.
14:46
And maybe, as it tacklesтали problemsпроблемы
of sceneместо действия understandingпонимание
И поскольку это затрагивает
интерпретацию изображений
14:50
and naturalнатуральный languageязык processingобработка,
и обработку естественного языка,
14:53
to tell us something
about humanчеловек cognitionпознание.
возможно, мы больше узнаем
о человеческом познании.
14:55
And the finalокончательный bigбольшой ideaидея you'llВы будете have heardуслышанным
Последняя важная идея:
14:59
is that maybe it's a good ideaидея we're going
to know so much about brainsмозги
наверное, хорошо, что мы
столько узнаём о человеческом мозге
15:01
and have so much accessдоступ to bigбольшой dataданные,
и получаем доступ к большим данным,
15:05
because left to our ownсвоя devicesприборы,
потому что сами по себе
15:06
humansлюди are fallibleошибочный, we take shortcutsсочетания,
люди склонны ошибаться,
мы ищем лёгкие пути,
15:09
we errзаблуждаться, we make mistakesошибки,
мы путаемся, делаем ошибки,
15:13
we're biasedпристрастный, and in innumerableнеисчислимый waysпути,
мы зачастую предвзяты,
15:16
we get the worldМир wrongнеправильно.
и во многих отношениях
мы неверно понимаем окружающий мир.
15:20
I think these are all importantважный storiesистории,
Думаю, все эти книги очень важны,
15:24
and they have a lot to tell us
about what it meansозначает to be humanчеловек,
и мы можем многое узнать из них о том,
что значит быть человеком,
15:27
but I want you to noteзаметка that todayCегодня
I told you a very differentдругой storyистория.
но сегодня я рассказала вам иную историю.
15:31
It's a storyистория about mindsумов and not brainsмозги,
Историю разума, а не мозга;
15:35
and in particularконкретный, it's a storyистория
about the kindsвиды of computationsрасчеты
историю о том, какие вычисления
15:39
that uniquelyоднозначно humanчеловек mindsумов can performвыполнять,
может производить исключительно
только разум человека.
15:42
whichкоторый involveвключать richбогатые, structuredструктурированная knowledgeзнание
and the abilityспособность to learnучить
Богатые, структурированные знания
и способность обучаться,
15:45
from smallмаленький amountsсуммы of dataданные,
the evidenceдоказательства of just a fewмало examplesПримеры.
используя небольшие объёмы данных, —
всего пара примеров.
15:49
And fundamentallyв корне, it's a storyистория
about how startingначало as very smallмаленький childrenдети
По большому счёту, я рассказала вам,
как начиная с детского возраста
15:56
and continuingпродолжающийся out all the way
to the greatestвеличайший accomplishmentsдостижения
и вплоть до великих достижений
16:00
of our cultureкультура,
нашей культуры,
16:04
we get the worldМир right.
мы всё-таки понимаем мир правильно.
16:08
FolksFolks, humanчеловек mindsумов do not only learnучить
from smallмаленький amountsсуммы of dataданные.
Человеческий разум не только обучается
на малом количестве информации.
16:12
HumanЧеловек mindsумов think
of altogetherв целом newновый ideasидеи.
В разуме человека появляются
принципиально новые идеи.
16:18
HumanЧеловек mindsумов generateгенерировать
researchисследование and discoveryоткрытие,
Разум человека рождает
исследования и открытия.
16:20
and humanчеловек mindsумов generateгенерировать
artИзобразительное искусство and literatureлитература and poetryпоэзия and theaterтеатр,
Разум человека создаёт искусство
и литературу, поэзию и театр.
16:23
and humanчеловек mindsумов take careзабота of other humansлюди:
И только разум человека
заботится о других людях:
16:29
our oldстарый, our youngмолодой, our sickбольной.
пожилых, маленьких, больных.
16:32
We even healизлечивать them.
Мы даже можем их лечить.
16:36
In the yearsлет to come, we're going
to see technologicalтехнологический innovationsинновации
В ближайшие годы мы увидим
новинки в области технологий,
16:39
beyondза anything I can even envisionвоображать,
которые я даже не могу представить.
16:42
but we are very unlikelyвряд ли
Но мы вряд ли увидим
16:46
to see anything even approximatingаппроксимирующая
the computationalвычислительный powerмощность of a humanчеловек childребенок
что-то хотя бы отдалённо похожее
на вычислительные способности детей
16:48
in my lifetimeпродолжительность жизни or in yoursваш.
на нашем веку.
16:54
If we investвкладывать деньги in these mostбольшинство powerfulмощный
learnersучащихся and theirих developmentразвитие,
Если мы будем вкладывать в развитие
самых способных наших учеников —
16:58
in babiesдети and childrenдети
в младенцев и детей,
17:03
and mothersматери and fathersотцы
в мам и пап,
17:06
and caregiversопекуны and teachersучителей
в воспитательниц и учителей —
17:08
the waysпути we investвкладывать деньги in our other
mostбольшинство powerfulмощный and elegantэлегантный formsформы
столько, сколько мы вкладываем
в самые мощные и первоклассные виды
17:11
of technologyтехнологии, engineeringинжиниринг and designдизайн,
технологий, проектирования и дизайна,
17:15
we will not just be dreamingсновидение
of a better futureбудущее,
мы не просто будем мечтать
о светлом будущем,
17:18
we will be planningпланирование for one.
мы будем его строить.
17:21
Thank you very much.
Спасибо большое.
17:23
(ApplauseАплодисменты)
(Аплодисменты)
17:25
ChrisКрис AndersonАндерсон: LauraЛаура, thank you.
I do actuallyна самом деле have a questionвопрос for you.
Крис Андерсон: Спасибо, Лора.
Но у меня есть один вопрос.
17:29
First of all, the researchисследование is insaneненормальный.
Во-первых, такое исследование —
это что-то с чем-то.
17:34
I mean, who would designдизайн
an experimentэксперимент like that? (LaughterСмех)
Кому придёт в голову
провести такой опыт? (Смех)
17:36
I've seenвидели that a coupleпара of timesраз,
Я уже несколько раз его видел,
17:41
and I still don't honestlyчестно говоря believe
that that can trulyдействительно be happeningпроисходит,
и, честно говоря, до сих пор
не могу поверить, что так бывает.
17:42
but other people have doneсделанный
similarаналогичный experimentsэксперименты; it checksпроверки out.
Но и другие учёные провели
те же опыты — всё сходится.
17:46
The babiesдети really are that geniusгениальность.
Дети действительно гениальны.
17:49
LSLS: You know, they look really impressiveвпечатляющий
in our experimentsэксперименты,
ЛШ: В наших опытах они
поистине производят впечатление,
17:50
but think about what they
look like in realреальный life, right?
а представьте, каковы они в обычной жизни.
17:53
It startsначинается out as a babyдетка.
Всё начинается с младенца.
17:56
Eighteen18 monthsмесяцы laterпозже,
it's talkingговорящий to you,
А 18 месяцев спустя, они уже говорят,
17:57
and babies'дети first wordsслова aren'tне just
things like ballsмячи and ducksутки,
и их первые слова не «утка» или «мяч»,
17:59
they're things like "all goneпрошло,"
whichкоторый referобращаться to disappearanceисчезновение,
а «Где все?», выражающее
потерю близких из вида,
18:02
or "uh-ohэм-ой," whichкоторый referобращаться
to unintentionalнепреднамеренный actionsдействия.
или «Ой», означающее
непреднамеренное действие.
18:05
It has to be that powerfulмощный.
Дети должны быть гениальными.
18:07
It has to be much more powerfulмощный
than anything I showedпоказал you.
Куда гениальнее, чем то, что я показала.
18:09
They're figuringвычисляя out the entireвсе worldМир.
Они пытаются понять целый мир.
18:12
A four-year-oldчетыре-летний can talk to you
about almostпочти anything.
Четырёхлетний ребёнок уже может
говорить с вами о чём угодно.
18:14
(ApplauseАплодисменты)
(Аплодисменты)
18:17
CAКалифорния: And if I understandПонимаю you right,
the other keyключ pointточка you're makingизготовление is,
КА: Если я правильно понял,
одна из озвученных вами идей в том,
18:19
we'veмы в been throughчерез these yearsлет
where there's all this talk
что все эти годы мы говорили о мозге,
18:22
of how quirkyушлый and buggyдетская коляска our mindsумов are,
какой он причудливый и странный,
18:25
that behavioralповеденческий economicsэкономика
and the wholeвсе theoriesтеории behindза that
а поведенческая экономика
и многочисленные теории считают,
18:27
that we're not rationalрациональный agentsагенты.
что мы не рациональны.
18:29
You're really sayingпоговорка that the biggerбольше
storyистория is how extraordinaryнеобычайный,
Вы говорите, что суть в том,
насколько разум удивителен
18:31
and there really is geniusгениальность there
that is underappreciatedнедооценивают.
и что в нём скрыт недооценённый гений.
18:35
LSLS: One of my favoriteлюбимый
quotesкавычки in psychologyпсихология
ЛШ: Одна из моих
любимых цитат в психологии
18:40
comesвыходит from the socialСоциальное
psychologistпсихолог SolomonСоломон AschАш,
принадлежит социальному психологу
Соломону Ашу.
18:42
and he said the fundamentalфундаментальный taskзадача
of psychologyпсихология is to removeУдалить
Он сказал: «Основная задача
психологии в том,
18:45
the veilвуаль of self-evidenceсамоочевидность from things.
чтобы снять завесу очевидности
с того, что нас окружает».
18:47
There are ordersзаказы of magnitudeвеличина
more decisionsрешения you make everyкаждый day
Каждый день мы принимаем
на порядок больше решений,
18:50
that get the worldМир right.
дающих верное представление о мире.
18:55
You know about objectsобъекты
and theirих propertiesсвойства.
Мы знаем вещи и их свойства,
18:56
You know them when they're occludedзакупоренный.
You know them in the darkтемно.
узнаём их даже в темноте.
18:58
You can walkходить throughчерез roomsномера.
Мы ходим по комнатам.
19:01
You can figureфигура out what other people
are thinkingмышление. You can talk to them.
Знаем, что думают окружающие.
Мы говорим с ними.
19:02
You can navigateпроводить spaceпространство.
You know about numbersчисел.
Ориентируемся в пространстве.
Умеем считать.
19:06
You know causalпричинный relationshipsотношения.
You know about moralморальный reasoningрассуждения.
Понимаем причинно-следственные связи
и что хорошо, что плохо.
19:08
You do this effortlesslyбез особых усилий,
so we don't see it,
Это происходит без всяких усилий
и остаётся незамеченным.
19:11
but that is how we get the worldМир right,
and it's a remarkableзамечательный
Но именно так
мы правильно понимаем мир,
19:14
and very difficult-to-understandтрудно понять
accomplishmentдостижение.
и это удивительное достижение,
которое трудно постичь.
19:16
CAКалифорния: I suspectподозреваемый there are people
in the audienceаудитория who have
КА: Я подозреваю,
что среди наших зрителей
19:19
this viewПосмотреть of acceleratingускоряющий
technologicalтехнологический powerмощность
есть те, кто верит
в технологический прогресс,
19:21
who mightмог бы disputeспор your statementзаявление
that never in our lifetimesвремя жизни
кто может не разделять ваше утверждение,
19:24
will a computerкомпьютер do what
a three-year-oldтри-летний childребенок can do,
что на нашем веку компьютеры не достигнут
уровня развития трёхлетнего ребёнка.
19:27
but what's clearЧисто is that in any scenarioсценарий,
Но, очевидно, в любом случае
19:29
our machinesмашины have so much to learnучить
from our toddlersмалыши.
компьютерам есть чему поучиться у малышей.
19:32
LSLS: I think so. You'llВы будете have some
machineмашина learningобучение folksлюди up here.
ЛШ: Да, согласна. У вас будут выступать
люди, занимающиеся машинным обучением.
19:38
I mean, you should never betделать ставку
againstпротив babiesдети or chimpanzeesшимпанзе
Никогда не держите пари
против младенцев, шимпанзе
19:41
or technologyтехнологии as a matterдело of practiceпрактика,
или технологий, говорю из опыта.
19:45
but it's not just
a differenceразница in quantityколичество,
Тут разница не в количестве,
19:49
it's a differenceразница in kindсвоего рода.
а в роде деятельности.
19:53
We have incrediblyневероятно powerfulмощный computersкомпьютеры,
У нас есть невероятные компьютеры,
19:55
and they do do amazinglyудивительно
sophisticatedутонченный things,
которые выполняют
удивительно сложные операции
19:57
oftenдовольно часто with very bigбольшой amountsсуммы of dataданные.
с огромным количеством данных.
20:00
HumanЧеловек mindsумов do, I think,
something quiteдовольно differentдругой,
Но человеческий разум
делает нечто совершенно другое.
20:03
and I think it's the structuredструктурированная,
hierarchicalиерархическая natureприрода of humanчеловек knowledgeзнание
И мне кажется, что именно природа
человеческого знания с её структурой
20:05
that remainsостатки a realреальный challengeвызов.
является главным отличием.
20:09
CAКалифорния: LauraЛаура SchulzSchulz, wonderfulзамечательно
foodпитание for thought. Thank you so much.
КА: Лора Шульц. Отличная пища
для размышлений. Спасибо большое.
20:11
LSLS: Thank you.
(ApplauseАплодисменты)
ЛШ: Спасибо.
(Аплодисменты)
20:14
Translated by Julia Skupchenko
Reviewed by Alina Siluyanova

▲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