TED2015
Laura Schulz: The surprisingly logical minds of babies
Laura Schulz: Tính logic đáng kinh ngạc nơi trẻ con
Filmed:
Readability: 3.8
1,888,975 views
Làm thế nào mà trẻ học được nhiều và nhanh như vậy từ những điều rất nhỏ? Trong một buổi nói chuyện đầy minh chứng và thú vị, nhà khoa học nhận thức Laura Schulz trình bày về cách thức trẻ con đưa ra quyết định với một lý lẽ mạnh mẽ đến kinh ngạc trong logic, ngay cả trước khi chúng biết nói.
Laura Schulz - Cognitive scientist
Developmental behavior studies spearheaded by Laura Schulz are changing our notions of how children learn. Full bio
Developmental behavior studies spearheaded by Laura Schulz are changing our notions of how children learn. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:12
Mark Twain summed up
what I take to be
what I take to be
0
835
2155
Theo tôi, Mark Twain đã nêu ra được
00:14
one of the fundamental problems
of cognitive science
of cognitive science
1
2990
3120
một trong những vấn đề cơ bản của
của khoa học nhận thức
của khoa học nhận thức
00:18
with a single witticism.
2
6110
1710
chỉ với một nhận xét dí dỏm.
00:20
He said, "There's something
fascinating about science.
fascinating about science.
3
8410
3082
Ông nói: "Khoa học thật hấp dẫn.
00:23
One gets such wholesale
returns of conjecture
returns of conjecture
4
11492
3228
Nó sinh ra những lợi ích rất to lớn
mà chỉ dùng những phỏng đoán
mà chỉ dùng những phỏng đoán
00:26
out of such a trifling
investment in fact."
investment in fact."
5
14720
3204
từ như người bán hàng rong mà thu
được tiền lời của nhà buôn lớn."
được tiền lời của nhà buôn lớn."
00:29
(Laughter)
6
17924
1585
(Tiếng cười)
00:32
Twain meant it as a joke,
of course, but he's right:
of course, but he's right:
7
20199
2604
Đương nhiên Twain chỉ nói đùa,
nhưng ông ấy lại có lý:
nhưng ông ấy lại có lý:
00:34
There's something
fascinating about science.
fascinating about science.
8
22803
2876
Khoa học có điều gì đó rất thú vị.
00:37
From a few bones, we infer
the existence of dinosuars.
the existence of dinosuars.
9
25679
4261
Từ vài mẩu xương, ta suy ra
sự tồn tại của khủng long.
sự tồn tại của khủng long.
00:42
From spectral lines,
the composition of nebulae.
the composition of nebulae.
10
30910
3871
Từ vạch quang phổ.
là kết cấu của tinh vân.
là kết cấu của tinh vân.
00:47
From fruit flies,
11
35471
2938
Từ những con ruồi giấm,
00:50
the mechanisms of heredity,
12
38409
2943
là cơ chế của di truyền,
00:53
and from reconstructed images
of blood flowing through the brain,
of blood flowing through the brain,
13
41352
4249
từ những hình ảnh tái tạo
dòng máu chảy qua não,
dòng máu chảy qua não,
00:57
or in my case, from the behavior
of very young children,
of very young children,
14
45601
4708
hay trong trường hợp của tôi, từ cách
ứng xử của những em bé còn rất nhỏ,
ứng xử của những em bé còn rất nhỏ,
01:02
we try to say something about
the fundamental mechanisms
the fundamental mechanisms
15
50309
2829
chúng ta có thể nói về cơ chế cơ bản
01:05
of human cognition.
16
53138
1618
của sự nhận thức ở con người.
01:07
In particular, in my lab in the Department
of Brain and Cognitive Sciences at MIT,
of Brain and Cognitive Sciences at MIT,
17
55716
4759
Tại phòng thí nghiệm của tôi thuộc khoa
"Não và Khoa học Nhận thức," viện MIT,
"Não và Khoa học Nhận thức," viện MIT,
01:12
I have spent the past decade
trying to understand the mystery
trying to understand the mystery
18
60475
3654
tôi đã dành 10 năm qua
để tìm hiểu về sự bí ẩn
để tìm hiểu về sự bí ẩn
01:16
of how children learn so much
from so little so quickly.
from so little so quickly.
19
64129
3977
về cách trẻ em học rất nhiều thứ,
từ khi còn rất nhỏ mà lại rất nhanh.
từ khi còn rất nhỏ mà lại rất nhanh.
01:20
Because, it turns out that
the fascinating thing about science
the fascinating thing about science
20
68666
2978
Ở đây, điều thú vị trong
khoa học cũng chính là
khoa học cũng chính là
01:23
is also a fascinating
thing about children,
thing about children,
21
71644
3529
điều kỳ diệu ở trẻ em,
01:27
which, to put a gentler
spin on Mark Twain,
spin on Mark Twain,
22
75173
2581
điều đó, đã gợi hứng
cho Mark Twain,
cho Mark Twain,
01:29
is precisely their ability
to draw rich, abstract inferences
to draw rich, abstract inferences
23
77754
4650
là khả năng đưa ra đúng lúc những suy luận
trừu tượng phong phú
trừu tượng phong phú
01:34
rapidly and accurately
from sparse, noisy data.
from sparse, noisy data.
24
82404
4661
nhanh chóng và chính xác
từ những dữ liệu ít ỏi và lộn xộn.
từ những dữ liệu ít ỏi và lộn xộn.
01:40
I'm going to give you
just two examples today.
just two examples today.
25
88355
2398
Hôm nay, tôi sẽ đưa ra chỉ hai ví dụ.
01:42
One is about a problem of generalization,
26
90753
2287
Một ví dụ về vấn đề khái quát hóa,
01:45
and the other is about a problem
of causal reasoning.
of causal reasoning.
27
93040
2850
và một về vấn đề liên kết
nguyên nhân - hậu quả.
nguyên nhân - hậu quả.
01:47
And although I'm going to talk
about work in my lab,
about work in my lab,
28
95890
2525
Dù tôi sẽ nói về công việc
ở phòng nghiên cứu
ở phòng nghiên cứu
01:50
this work is inspired by
and indebted to a field.
and indebted to a field.
29
98415
3460
nhưng công trình này được truyền cảm hứng
và sinh lực từ cuộc sống thật.
và sinh lực từ cuộc sống thật.
01:53
I'm grateful to mentors, colleagues,
and collaborators around the world.
and collaborators around the world.
30
101875
4283
Tôi rất cảm ơn những cố vấn, đồng nghiệp,
và cộng tác viên khắp thế giới.
và cộng tác viên khắp thế giới.
01:59
Let me start with the problem
of generalization.
of generalization.
31
107308
2974
Tôi xin bắt đầu với vấn đề
khái quát hóa.
khái quát hóa.
02:02
Generalizing from small samples of data
is the bread and butter of science.
is the bread and butter of science.
32
110652
4133
Khái quát hóa từ những mẫu dữ liệu
ít ỏi là "bánh mì và bơ" trong khoa học.
ít ỏi là "bánh mì và bơ" trong khoa học.
02:06
We poll a tiny fraction of the electorate
33
114785
2554
Chúng tôi lấy một phần rất nhỏ cử tri
02:09
and we predict the outcome
of national elections.
of national elections.
34
117339
2321
rồi dự đoán kết quả
của cuộc bầu cử quốc gia.
của cuộc bầu cử quốc gia.
02:12
We see how a handful of patients
responds to treatment in a clinical trial,
responds to treatment in a clinical trial,
35
120240
3925
Chúng tôi thấy cách một ít bệnh nhân
phản ứng với điều trị thử nghiệm,
phản ứng với điều trị thử nghiệm,
02:16
and we bring drugs to a national market.
36
124165
3065
và chúng ta bán thuốc ra cả nước.
02:19
But this only works if our sample
is randomly drawn from the population.
is randomly drawn from the population.
37
127230
4365
Nhưng điều này chỉ hiệu quả nếu mẫu thử
được lấy ngẫu nhiên trong dân cư.
được lấy ngẫu nhiên trong dân cư.
02:23
If our sample is cherry-picked
in some way --
in some way --
38
131595
2735
Nếu mẫu thử của chúng ta được chọn kỹ càng
theo cách nào đó--
theo cách nào đó--
02:26
say, we poll only urban voters,
39
134330
2072
như chúng ta chỉ chọn cử tri thành thị,
02:28
or say, in our clinical trials
for treatments for heart disease,
for treatments for heart disease,
40
136402
4388
hay như, chọn thử nghiệm điều trị
bệnh tim,
bệnh tim,
02:32
we include only men --
41
140790
1881
hay chỉ chọn nam giới --
02:34
the results may not generalize
to the broader population.
to the broader population.
42
142671
3158
thì kết quả sẽ không khái quát
cho lượng người lớn hơn được.
cho lượng người lớn hơn được.
02:38
So scientists care whether evidence
is randomly sampled or not,
is randomly sampled or not,
43
146479
3581
Nên các nhà khoa học quan tâm liệu
chứng cứ được thử mẫu có ngẫu nhiên không,
chứng cứ được thử mẫu có ngẫu nhiên không,
02:42
but what does that have to do with babies?
44
150060
2015
nhưng thế thì liên quan gì đến trẻ con?
02:44
Well, babies have to generalize
from small samples of data all the time.
from small samples of data all the time.
45
152585
4621
Vâng, trẻ em phải liên tục khái quát
từ những đơn vị dữ liệu ít ỏi.
từ những đơn vị dữ liệu ít ỏi.
02:49
They see a few rubber ducks
and learn that they float,
and learn that they float,
46
157206
3158
Chúng thấy vài con vịt cao su
và học được rằng vịt cao su nổi,
và học được rằng vịt cao su nổi,
02:52
or a few balls and learn that they bounce.
47
160364
3575
hoặc thấy vài trái bóng và học được
rằng bóng nảy lên được.
rằng bóng nảy lên được.
02:55
And they develop expectations
about ducks and balls
about ducks and balls
48
163939
2951
Và các bé phát triển dự đoán
trên vịt và bóng,
trên vịt và bóng,
02:58
that they're going to extend
to rubber ducks and balls
to rubber ducks and balls
49
166890
2716
từ đó mở rộng áp dụng
trên vịt cao su và bóng
trên vịt cao su và bóng
03:01
for the rest of their lives.
50
169606
1879
trong suốt đời.
03:03
And the kinds of generalizations
babies have to make about ducks and balls
babies have to make about ducks and balls
51
171485
3739
Những loại khái quát hoá mà trẻ em
phải tạo ra về vịt và bóng
phải tạo ra về vịt và bóng
03:07
they have to make about almost everything:
52
175224
2089
cũng được các em làm cho hầu hết mọi thứ:
03:09
shoes and ships and sealing wax
and cabbages and kings.
and cabbages and kings.
53
177313
3917
giày dép, tàu thuyền, con dấu niêm phong,
bắp cải hay vua chúa.
bắp cải hay vua chúa.
03:14
So do babies care whether
the tiny bit of evidence they see
the tiny bit of evidence they see
54
182200
2961
Vậy trẻ em có quan tâm liệu
chứng cứ cỏn con mà chúng thấy
chứng cứ cỏn con mà chúng thấy
03:17
is plausibly representative
of a larger population?
of a larger population?
55
185161
3692
có đáng tin để đại diện cho số đông không?
03:21
Let's find out.
56
189763
1900
Chúng ta cùng tìm hiểu nhé!
03:23
I'm going to show you two movies,
57
191663
1723
Tôi sẽ cho các bạn xem hai bộ phim,
03:25
one from each of two conditions
of an experiment,
of an experiment,
58
193386
2462
mỗi phim có hai cảnh của thử nghiệm,
03:27
and because you're going to see
just two movies,
just two movies,
59
195848
2438
và vì chúng ta chỉ xem hai phim,
03:30
you're going to see just two babies,
60
198286
2136
nên chúng ta chỉ gặp hai em bé thôi,
03:32
and any two babies differ from each other
in innumerable ways.
in innumerable ways.
61
200422
3947
và bất kỳ hai bé nào cũng đều khác nhau
theo muôn vàn cách.
theo muôn vàn cách.
03:36
But these babies, of course,
here stand in for groups of babies,
here stand in for groups of babies,
62
204369
3051
Nhưng tất nhiên, những em bé này
đại diện cho các nhóm em bé khác,
đại diện cho các nhóm em bé khác,
03:39
and the differences you're going to see
63
207420
1895
và những khác biệt mà các bạn sắp thấy
03:41
represent average group differences
in babies' behavior across conditions.
in babies' behavior across conditions.
64
209315
5195
đại diện cho những khác biệt thường gặp
trong hành vi trẻ con qua mọi điều kiện.
trong hành vi trẻ con qua mọi điều kiện.
03:47
In each movie, you're going to see
a baby doing maybe
a baby doing maybe
65
215160
2583
Trong mỗi bộ phim, bạn sẽ
thấy bé làm
thấy bé làm
03:49
just exactly what you might
expect a baby to do,
expect a baby to do,
66
217743
3460
chính xác những gì bạn nghĩ em bé làm,
03:53
and we can hardly make babies
more magical than they already are.
more magical than they already are.
67
221203
4017
và chúng ta khó có thể làm cho các bé
thần kì hơn khả năng của chúng.
thần kì hơn khả năng của chúng.
03:58
But to my mind the magical thing,
68
226090
2010
Nhưng với tôi điều thần kì,
04:00
and what I want you to pay attention to,
69
228100
2089
và điều mà tôi muốn bạn chú ý
04:02
is the contrast between
these two conditions,
these two conditions,
70
230189
3111
là sự đối lập giữa hai trường hợp,
04:05
because the only thing
that differs between these two movies
that differs between these two movies
71
233300
3529
vì điều duy nhất khác biệt
giữa hai bộ phim này
giữa hai bộ phim này
04:08
is the statistical evidence
the babies are going to observe.
the babies are going to observe.
72
236829
3466
là thống kê chứng cứ
mà các bé sẽ quan sát.
mà các bé sẽ quan sát.
04:13
We're going to show babies
a box of blue and yellow balls,
a box of blue and yellow balls,
73
241425
3183
Chúng tôi sẽ cho các bé xem
một hộp bóng xanh và vàng
một hộp bóng xanh và vàng
04:16
and my then-graduate student,
now colleague at Stanford, Hyowon Gweon,
now colleague at Stanford, Hyowon Gweon,
74
244608
4620
rồi Hyowon Gweon, cựu học sinh sau đại học
giờ là đồng nghiệp của tôi tại Stanford,
giờ là đồng nghiệp của tôi tại Stanford,
04:21
is going to pull three blue balls
in a row out of this box,
in a row out of this box,
75
249228
3077
sẽ lấy liên tiếp ba bóng xanh ra khỏi
hộp này,
hộp này,
04:24
and when she pulls those balls out,
she's going to squeeze them,
she's going to squeeze them,
76
252305
3123
khi lấy bóng ra, cô ta sẽ bóp chúng,
04:27
and the balls are going to squeak.
77
255428
2113
và bóng sẽ phát ra tiếng chít chít.
04:29
And if you're a baby,
that's like a TED Talk.
that's like a TED Talk.
78
257541
2763
Nếu bạn là một đứa trẻ,
thì đó như buổi nói chuyện của TED.
thì đó như buổi nói chuyện của TED.
04:32
It doesn't get better than that.
79
260304
1904
Mà thực ra là vậy.
04:34
(Laughter)
80
262208
2561
(Tiếng cười)
04:38
But the important point is it's really
easy to pull three blue balls in a row
easy to pull three blue balls in a row
81
266968
3659
Nhưng điểm quan trọng là dễ lấy
liên tiếp ba quả bóng xanh
liên tiếp ba quả bóng xanh
04:42
out of a box of mostly blue balls.
82
270627
2305
ra khỏi hộp đựng hầu hết bóng xanh.
04:44
You could do that with your eyes closed.
83
272932
2060
Nhắm mắt bạn cũng làm được.
04:46
It's plausibly a random sample
from this population.
from this population.
84
274992
2996
Đó hiển nhiên là một mẫu thử
ngẫu nhiên từ nhóm này.
ngẫu nhiên từ nhóm này.
04:49
And if you can reach into a box at random
and pull out things that squeak,
and pull out things that squeak,
85
277988
3732
Nếu bạn thò tay vào hộp một cách ngẫu
nhiên và lấy ra thứ phát ra tiếng,
nhiên và lấy ra thứ phát ra tiếng,
04:53
then maybe everything in the box squeaks.
86
281720
2839
thì có thể mọi thứ trong hộp đều kêu.
04:56
So maybe babies should expect
those yellow balls to squeak as well.
those yellow balls to squeak as well.
87
284559
3650
Vậy có thể các bé cũng mong đợi
những quả bóng vàng phát ra tiếng.
những quả bóng vàng phát ra tiếng.
05:00
Now, those yellow balls
have funny sticks on the end,
have funny sticks on the end,
88
288209
2519
Giờ những quả bóng vàng
có gắn que ngộ nghĩnh để cầm,
có gắn que ngộ nghĩnh để cầm,
05:02
so babies could do other things
with them if they wanted to.
with them if they wanted to.
89
290728
2857
nên các bé có thể làm
điều mình muốn.
điều mình muốn.
05:05
They could pound them or whack them.
90
293585
1831
Các bé có thể đập hay gõ vào chúng.
05:07
But let's see what the baby does.
91
295416
2586
Nhưng hãy xem bé làm gì.
05:12
(Video) Hyowon Gweon: See this?
(Ball squeaks)
(Ball squeaks)
92
300548
3343
(Phim) Hyowon Gweon: Thấy không?
(Bóng chít chít)
(Bóng chít chít)
05:16
Did you see that?
(Ball squeaks)
(Ball squeaks)
93
304531
3045
Con thấy rồi chứ?
(Bóng chít chít)
(Bóng chít chít)
05:20
Cool.
94
308036
3066
Tuyệt nhỉ.
05:24
See this one?
95
312706
1950
Thấy cái này không?
05:26
(Ball squeaks)
96
314656
1881
(Bóng chít chít)
05:28
Wow.
97
316537
2653
Ồ.
05:33
Laura Schulz: Told you. (Laughs)
98
321854
2113
Laura Schulz: Nói rồi mà.
(Tiếng cười)
(Tiếng cười)
05:35
(Video) HG: See this one?
(Ball squeaks)
(Ball squeaks)
99
323967
4031
(Phim)HG: Thấy quả này không?
(Bóng chít chít)
(Bóng chít chít)
05:39
Hey Clara, this one's for you.
You can go ahead and play.
You can go ahead and play.
100
327998
4619
Clara, bóng này cho con.
Cầm lấy mà chơi.
Cầm lấy mà chơi.
05:51
(Laughter)
101
339854
4365
(Tiếng cười)
05:56
LS: I don't even have to talk, right?
102
344219
2995
LS: Tôi thậm chí không cần nói,
05:59
All right, it's nice that babies
will generalize properties
will generalize properties
103
347214
2899
Rất hay khi các bé sẽ khái quát
những tính chất
những tính chất
06:02
of blue balls to yellow balls,
104
350113
1528
của bóng xanh so với bóng vàng,
06:03
and it's impressive that babies
can learn from imitating us,
can learn from imitating us,
105
351641
3096
và rất ấn tượng khi các bé
có thể học từ việc bắt chước chúng ta,
có thể học từ việc bắt chước chúng ta,
06:06
but we've known those things about babies
for a very long time.
for a very long time.
106
354737
3669
nhưng chúng ta biết những điều này
về các bé từ lâu rồi.
về các bé từ lâu rồi.
06:10
The really interesting question
107
358406
1811
Câu hỏi thú vị ở đây là
06:12
is what happens when we show babies
exactly the same thing,
exactly the same thing,
108
360217
2852
điều gì xảy ra khi ta đưa cho các bé
cùng một thứ,
cùng một thứ,
06:15
and we can ensure it's exactly the same
because we have a secret compartment
because we have a secret compartment
109
363069
3611
và chúng tôi chắc chắn nó hoàn toàn giống
vì chúng tôi có một ngăn bí mật
vì chúng tôi có một ngăn bí mật
06:18
and we actually pull the balls from there,
110
366680
2110
và chúng tôi thật ra chỉ lấy bóng từ đấy,
06:20
but this time, all we change
is the apparent population
is the apparent population
111
368790
3478
nhưng lần này, tất cả những gì chúng ta
thay đổi là nhóm đối tượng hiện có
thay đổi là nhóm đối tượng hiện có
06:24
from which that evidence was drawn.
112
372268
2902
mà từ đó sẽ rút ra suy luận.
06:27
This time, we're going to show babies
three blue balls
three blue balls
113
375170
3553
Lần này, chúng ta cho các bé
thấy ba quả bóng xanh
thấy ba quả bóng xanh
06:30
pulled out of a box
of mostly yellow balls,
of mostly yellow balls,
114
378723
3384
được lấy ra khỏi hộp có nhiều bóng vàng,
06:34
and guess what?
115
382107
1322
và hãy đoán xem?
06:35
You [probably won't] randomly draw
three blue balls in a row
three blue balls in a row
116
383429
2840
Bạn [có thể sẽ không] ngẫu nhiên
rút liên tiếp 3 bóng xanh
rút liên tiếp 3 bóng xanh
06:38
out of a box of mostly yellow balls.
117
386269
2484
ra khỏi hộp nhiều bóng vàng được.
06:40
That is not plausibly
randomly sampled evidence.
randomly sampled evidence.
118
388753
3747
Đó không phải chứng cứ từ mẫu thử
ngẫu nhiên rõ ràng.
ngẫu nhiên rõ ràng.
06:44
That evidence suggests that maybe Hyowon
was deliberately sampling the blue balls.
was deliberately sampling the blue balls.
119
392500
5123
Chứng cứ đó cho thấy rằng có thể Hyowon
đang cố ý lấy mẫu bóng xanh.
đang cố ý lấy mẫu bóng xanh.
06:49
Maybe there's something special
about the blue balls.
about the blue balls.
120
397623
2583
Có thể bóng xanh có gì đó đặc biệt.
06:52
Maybe only the blue balls squeak.
121
400846
2976
Có thể chỉ có bóng xanh kêu được.
06:55
Let's see what the baby does.
122
403822
1895
Chúng ta hãy xem bé làm gì.
06:57
(Video) HG: See this?
(Ball squeaks)
(Ball squeaks)
123
405717
2904
(Phim) HG: Xem cái này?
(Bóng chít chít)
(Bóng chít chít)
07:02
See this toy?
(Ball squeaks)
(Ball squeaks)
124
410851
2645
Nhìn đồ chơi này?
(Bóng chít chít)
(Bóng chít chít)
07:05
Oh, that was cool. See?
(Ball squeaks)
(Ball squeaks)
125
413496
5480
Ồ, hay quá hen! thấy không?
(Bóng chít chít)
(Bóng chít chít)
07:10
Now this one's for you to play.
You can go ahead and play.
You can go ahead and play.
126
418976
4394
Bây giờ, cái này cho con chơi nè!.
Cầm lấy chơi đi.
Cầm lấy chơi đi.
07:18
(Fussing)
(Laughter)
(Laughter)
127
426074
6347
(Bé kình)
(Tiếng cười)
(Tiếng cười)
07:26
LS: So you just saw
two 15-month-old babies
two 15-month-old babies
128
434901
2748
Bạn vừa xem hai bé 15 tháng tuổi
07:29
do entirely different things
129
437649
1942
làm những việc hoàn toàn khác nhau
07:31
based only on the probability
of the sample they observed.
of the sample they observed.
130
439591
3599
chỉ dựa trên việc xảy ra
của mẫu mà chúng quan sát được.
của mẫu mà chúng quan sát được.
07:35
Let me show you the experimental results.
131
443190
2321
Để tôi cho các bạn xem kết quả thí nghiệm.
07:37
On the vertical axis, you'll see
the percentage of babies
the percentage of babies
132
445511
2764
trên trục tung là phần trăm các bé
07:40
who squeezed the ball in each condition,
133
448275
2530
bóp bóng kêu trong mỗi trường hợp,
07:42
and as you'll see, babies are much
more likely to generalize the evidence
more likely to generalize the evidence
134
450805
3715
như bạn thấy, trẻ gần như
khái quát chứng cứ tốt hơn
khái quát chứng cứ tốt hơn
07:46
when it's plausibly representative
of the population
of the population
135
454520
3135
khi chứng cứ là đại diện hợp lý từ số đông
07:49
than when the evidence
is clearly cherry-picked.
is clearly cherry-picked.
136
457655
3738
so với khi chứng cứ rõ ràng được chọn
một cách cố ý.
một cách cố ý.
07:53
And this leads to a fun prediction:
137
461393
2415
Điều này đưa đến một dự đoán thú vị:
07:55
Suppose you pulled just one blue ball
out of the mostly yellow box.
out of the mostly yellow box.
138
463808
4868
Giả sử bạn lấy chỉ một bóng xanh ra
từ một hộp đa số là bóng vàng,
từ một hộp đa số là bóng vàng,
08:00
You [probably won't] pull three blue balls
in a row at random out of a yellow box,
in a row at random out of a yellow box,
139
468896
3869
bạn [có thể không] lấy ra được ngẫu nhiên
liên tiếp ba bóng xanh trong hộp bóng vàng
liên tiếp ba bóng xanh trong hộp bóng vàng
08:04
but you could randomly sample
just one blue ball.
just one blue ball.
140
472765
2455
nhưng bạn có thể lấy ngẫu nhiên
chỉ một bóng xanh.
chỉ một bóng xanh.
08:07
That's not an improbable sample.
141
475220
1970
Đó không là một mẫu thử không chắc.
08:09
And if you could reach into
a box at random
a box at random
142
477190
2224
Nếu bạn ngẫu nhiên đưa tay vào trong hộp
08:11
and pull out something that squeaks,
maybe everything in the box squeaks.
maybe everything in the box squeaks.
143
479414
3987
và lấy ra quả nào đó kêu được
thì có thể mọi bóng trong đó đều kêu.
thì có thể mọi bóng trong đó đều kêu.
08:15
So even though babies are going to see
much less evidence for squeaking,
much less evidence for squeaking,
144
483875
4445
Mặc dù các bé sẽ thấy
ít chứng cứ cho thứ kêu được,
ít chứng cứ cho thứ kêu được,
08:20
and have many fewer actions to imitate
145
488320
2242
và có ít động tác để bắt chước
08:22
in this one ball condition than in
the condition you just saw,
the condition you just saw,
146
490562
3343
như trường hợp thấy một quả bóng này hơn
so với trường hợp bạn vừa xem,
so với trường hợp bạn vừa xem,
08:25
we predicted that babies themselves
would squeeze more,
would squeeze more,
147
493905
3892
chúng ta dự đoán chính các bé
sẽ bóp bóng kêu nhiều hơn,
sẽ bóp bóng kêu nhiều hơn,
08:29
and that's exactly what we found.
148
497797
2894
và đó chính là điều chúng tôi đã tìm ra.
08:32
So 15-month-old babies,
in this respect, like scientists,
in this respect, like scientists,
149
500691
4411
Vậy em bé 15 tháng tuổi trong trường
hợp này, giống như các nhà khoa học,
hợp này, giống như các nhà khoa học,
08:37
care whether evidence
is randomly sampled or not,
is randomly sampled or not,
150
505102
3088
quan tâm liệu chứng cứ được lấy mẫu
ngẫu nhiên hay không,
ngẫu nhiên hay không,
08:40
and they use this to develop
expectations about the world:
expectations about the world:
151
508190
3507
và chúng dùng cách này để phát triển
phán đoán về thế giới:
phán đoán về thế giới:
08:43
what squeaks and what doesn't,
152
511697
2182
cái gì kêu và cái gì không kêu,
08:45
what to explore and what to ignore.
153
513879
3145
cái gì nên khám phá và cái gì nên bỏ qua.
08:50
Let me show you another example now,
154
518384
2066
Tôi sẽ cho các bạn xem một ví dụ khác,
08:52
this time about a problem
of causal reasoning.
of causal reasoning.
155
520450
2730
lần này là về vấn đề về lý luận
nguyên nhân - hậu quả.
nguyên nhân - hậu quả.
08:55
And it starts with a problem
of confounded evidence
of confounded evidence
156
523180
2439
Nó bắt đầu với vấn đề
của chứng cứ quái quỷ
của chứng cứ quái quỷ
08:57
that all of us have,
157
525619
1672
mà tất cả chúng ta đều có,
08:59
which is that we are part of the world.
158
527291
2020
mà là chúng ta là một phần thế giới.
09:01
And this might not seem like a problem
to you, but like most problems,
to you, but like most problems,
159
529311
3436
Đây có thể không phải là rắc rối với
bạn, nhưng như hầu hết các rắc rối,
bạn, nhưng như hầu hết các rắc rối,
09:04
it's only a problem when things go wrong.
160
532747
2337
nó chỉ sinh chuyện khi có cái gì đó sai.
09:07
Take this baby, for instance.
161
535464
1811
Hãy lấy bé này làm ví dụ.
09:09
Things are going wrong for him.
162
537275
1705
Có gì đó trục trặc cho bé.
09:10
He would like to make
this toy go, and he can't.
this toy go, and he can't.
163
538980
2271
Bé muốn đồ chơi này
chạy, nhưng không thể.
chạy, nhưng không thể.
09:13
I'll show you a few-second clip.
164
541251
2529
Tôi sẽ cho bạn xem một clip ngắn vài giây.
09:21
And there's two possibilities, broadly:
165
549340
1920
Nói chung, có hai khả năng sau:
09:23
Maybe he's doing something wrong,
166
551260
2634
Có thể bé làm gì đó sai,
09:25
or maybe there's something
wrong with the toy.
wrong with the toy.
167
553894
4216
hoặc có thể món đồ chơi
có gì đó trục trặc.
có gì đó trục trặc.
09:30
So in this next experiment,
168
558110
2111
Vậy trong thí nghiệm tiếp theo,
09:32
we're going to give babies
just a tiny bit of statistical data
just a tiny bit of statistical data
169
560221
3297
chúng tôi chỉ đưa cho các bé
chỉ một chút xíu dữ liệu thống kê
chỉ một chút xíu dữ liệu thống kê
09:35
supporting one hypothesis over the other,
170
563518
2582
hổ trợ giả thuyết đối với
giả thuyết con lại,
giả thuyết con lại,
09:38
and we're going to see if babies
can use that to make different decisions
can use that to make different decisions
171
566100
3455
chúng tôi sẽ quan sát liệu các bé có thể
dùng dữ liệu đó để quyết định
dùng dữ liệu đó để quyết định
09:41
about what to do.
172
569555
1834
khác điều mình làm.
09:43
Here's the setup.
173
571389
2022
Đây là sự dàn dựng.
09:46
Hyowon is going to try to make
the toy go and succeed.
the toy go and succeed.
174
574071
3030
Hyowon sẽ cố gắng làm đồ chơi
chạy và nó kêu thật.
chạy và nó kêu thật.
09:49
I am then going to try twice
and fail both times,
and fail both times,
175
577101
3320
rồi đến lượt tôi, hai lần đều thất bại,
09:52
and then Hyowon is going
to try again and succeed,
to try again and succeed,
176
580421
3112
và rồi Hyowon thử lại
lần nữa và thành công,
lần nữa và thành công,
09:55
and this roughly sums up my relationship
to my graduate students
to my graduate students
177
583533
3172
điều đó kết luận mối liên hệ giữa tôi và
những sinh viên cao học
những sinh viên cao học
09:58
in technology across the board.
178
586705
2835
về mặt công nghệ .
10:02
But the important point here is
it provides a little bit of evidence
it provides a little bit of evidence
179
590030
3292
Nhưng điều quan trọng ở đây là
nó cho thấy một ít chứng cứ
nó cho thấy một ít chứng cứ
10:05
that the problem isn't with the toy,
it's with the person.
it's with the person.
180
593322
3668
rằng rắc rối không từ đồ chơi,
nó từ con người.
nó từ con người.
10:08
Some people can make this toy go,
181
596990
2350
Một số người có thể làm đồ chơi này
chạy được,
chạy được,
10:11
and some can't.
182
599340
959
số khác thì không.
10:12
Now, when the baby gets the toy,
he's going to have a choice.
he's going to have a choice.
183
600799
3413
Bây giờ, khi bé lấy được đồ chơi,
bé sẽ có một lựa chọn.
bé sẽ có một lựa chọn.
10:16
His mom is right there,
184
604212
2188
Mẹ bé ở ngay đây,
10:18
so he can go ahead and hand off the toy
and change the person,
and change the person,
185
606400
3315
nên bé có thể đưa mẹ đồ chơi
và thay đổi người chơi,
và thay đổi người chơi,
10:21
but there's also going to be
another toy at the end of that cloth,
another toy at the end of that cloth,
186
609715
3158
hoặc cũng sẽ có đồ chơi khác ở cuối tấm vải,
10:24
and he can pull the cloth towards him
and change the toy.
and change the toy.
187
612873
3552
bé có thể kéo tấm vải về phía mình
và đổi đồ chơi
và đổi đồ chơi
10:28
So let's see what the baby does.
188
616425
2090
Vậy hãy xem bé sẽ làm gì nhé.
10:30
(Video) HG: Two, three. Go!
(Music)
(Music)
189
618515
4183
HG: Hai, ba, nhấn!
(tiếng nhạc)
(tiếng nhạc)
10:34
LS: One, two, three, go!
190
622698
3131
LS: Một, hai, ba, nhấn!
10:37
Arthur, I'm going to try again.
One, two, three, go!
One, two, three, go!
191
625829
7382
Athur, cô sẽ làm lại nhé.
Một, hai, ba, nhấn!
Một, hai, ba, nhấn!
10:45
YG: Arthur, let me try again, okay?
192
633677
2600
YG: Athur, cô thử lại lần nữa nhé?
10:48
One, two, three, go!
(Music)
(Music)
193
636277
4550
Một, hai, ba, nhấn!
(Tiếng nhạc)
(Tiếng nhạc)
10:53
Look at that. Remember these toys?
194
641583
1883
Nhìn này, con nhớ các đồ chơi này chứ?
10:55
See these toys? Yeah, I'm going
to put this one over here,
to put this one over here,
195
643466
3264
Hãy nhìn các đồ chơi này? Cô sẽ
để nó ở đây,
để nó ở đây,
10:58
and I'm going to give this one to you.
196
646730
2062
và cô đưa cho con món này.
11:00
You can go ahead and play.
197
648792
2335
Con có thể cầm lấy và chơi.
11:23
LS: Okay, Laura, but of course,
babies love their mommies.
babies love their mommies.
198
671213
4737
LS: Được rồi, Laura, nhưng tất nhiên
các bé yêu mẹ mình.
các bé yêu mẹ mình.
11:27
Of course babies give toys
to their mommies
to their mommies
199
675950
2182
Cho nên tất nhiên là các em đưa
đồ chơi cho mẹ
đồ chơi cho mẹ
11:30
when they can't make them work.
200
678132
2030
khi các bé không mở được đồ chơi.
11:32
So again, the really important question
is what happens when we change
is what happens when we change
201
680162
3593
Một lần nữa, câu hỏi quan trọng
là điều gì xảy ra khi chúng ta thay đổi
là điều gì xảy ra khi chúng ta thay đổi
11:35
the statistical data ever so slightly.
202
683755
3154
một chút dữ liệu thống kê.
11:38
This time, babies are going to see the toy
work and fail in exactly the same order,
work and fail in exactly the same order,
203
686909
4087
Lần này, các bé sẽ thấy đồ chơi kêu
và không kêu theo đúng trật tự,
và không kêu theo đúng trật tự,
11:42
but we're changing
the distribution of evidence.
the distribution of evidence.
204
690996
2415
nhưng chúng tôi thay đổi
sự thứ tự của kết quả.
sự thứ tự của kết quả.
11:45
This time, Hyowon is going to succeed
once and fail once, and so am I.
once and fail once, and so am I.
205
693411
4411
Lần này, Hyowon là thành công một
lần và thất bại một lần, tôi cũng vậy.
lần và thất bại một lần, tôi cũng vậy.
11:49
And this suggests it doesn't matter
who tries this toy, the toy is broken.
who tries this toy, the toy is broken.
206
697822
5637
Điều này muốn nói rằng dù là ai
thử đi nữa thì đồ chơi này cũng đã hỏng.
thử đi nữa thì đồ chơi này cũng đã hỏng.
11:55
It doesn't work all the time.
207
703459
1886
Nó không hoạt động nữa.
11:57
Again, the baby's going to have a choice.
208
705345
1965
Một Lần nữa, các bé sẽ phải chọn lựa.
11:59
Her mom is right next to her,
so she can change the person,
so she can change the person,
209
707310
3396
Mẹ bé ở ngay bên cạnh,
nên bé có thể đổi người,
nên bé có thể đổi người,
12:02
and there's going to be another toy
at the end of the cloth.
at the end of the cloth.
210
710706
3204
và có đồ chơi khác ở phía cuối tấm vải.
12:05
Let's watch what she does.
211
713910
1378
Hãy xem bé làm gì nhé.
12:07
(Video) HG: Two, three, go!
(Music)
(Music)
212
715288
4348
(Video) HG : Hai, ba, nhấn!
(Tiếng nhạc)
(Tiếng nhạc)
12:11
Let me try one more time.
One, two, three, go!
One, two, three, go!
213
719636
4984
Cho cô làm lần nữa nhé.
Một, hai, ba, nhấn!
Một, hai, ba, nhấn!
12:17
Hmm.
214
725460
1697
(Hừm)
12:19
LS: Let me try, Clara.
215
727950
2692
LS: Cho cô thử nhé, Clara
12:22
One, two, three, go!
216
730642
3945
Một, hai, ba nhấn!
12:27
Hmm, let me try again.
217
735265
1935
Hmm, cô thử lại nhé.
12:29
One, two, three, go!
(Music)
(Music)
218
737200
5670
Một, hai, ba, nhấn!
(Tiếng nhạc)
(Tiếng nhạc)
12:35
HG: I'm going
to put this one over here,
to put this one over here,
219
743009
2233
HG: tôi sẽ đặt cái này ở đây,
12:37
and I'm going to give this one to you.
220
745242
2001
và cô cho con cái này.
12:39
You can go ahead and play.
221
747243
3597
Con có thể cầm lấy và chơi nhé.
12:58
(Applause)
222
766376
4897
(Vỗ tay)
13:04
LS: Let me show you
the experimental results.
the experimental results.
223
772993
2392
LS: Để tôi cho các bạn
xem kết quả thí nghiệm.
xem kết quả thí nghiệm.
13:07
On the vertical axis,
you'll see the distribution
you'll see the distribution
224
775385
2475
Trên trục tung,
bạn sẽ thấy số lần
bạn sẽ thấy số lần
13:09
of children's choices in each condition,
225
777860
2577
lựa chọn của các bé
trong mỗi trường hợp,
trong mỗi trường hợp,
13:12
and you'll see that the distribution
of the choices children make
of the choices children make
226
780437
4551
và bạn cũng thấy số lần
lựa chọn các bé làm
lựa chọn các bé làm
13:16
depends on the evidence they observe.
227
784988
2787
dựa vào chứng cứ các bé quan sát.
13:19
So in the second year of life,
228
787775
1857
Vậy, ở năm hai tuổi,
13:21
babies can use a tiny bit
of statistical data
of statistical data
229
789632
2577
các bé có thể biết sử dụng một ít
dữ liệu thống kê
dữ liệu thống kê
13:24
to decide between two
fundamentally different strategies
fundamentally different strategies
230
792209
3367
để quyết định giữa hai
chiến lược cơ bản khác nhau
chiến lược cơ bản khác nhau
13:27
for acting in the world:
231
795576
1881
tác động vào thế giới xung quanh:
13:29
asking for help and exploring.
232
797457
2743
tìm sự giúp đỡ hay khám phá.
13:33
I've just shown you
two laboratory experiments
two laboratory experiments
233
801700
3434
Tôi vừa cho các bạn xem
hai thí nghiệm
hai thí nghiệm
13:37
out of literally hundreds in the field
that make similar points,
that make similar points,
234
805134
3691
trong hàng trăm thí nghiệm trên thực địa
cho cùng mục tiêu,
cho cùng mục tiêu,
13:40
because the really critical point
235
808825
2392
vì điểm then chốt
13:43
is that children's ability
to make rich inferences from sparse data
to make rich inferences from sparse data
236
811217
5108
là khả năng làm phong phú lập luận
từ những dữ liệu ít ỏi của các bé
từ những dữ liệu ít ỏi của các bé
13:48
underlies all the species-specific
cultural learning that we do.
cultural learning that we do.
237
816325
5341
ẩn chứa tất cả cách học của từng
giống loài chuyên biệt mà chúng ta làm.
giống loài chuyên biệt mà chúng ta làm.
13:53
Children learn about new tools
from just a few examples.
from just a few examples.
238
821666
4597
Trẻ học cách dùng những công cụ mới
chỉ từ vài ví dụ.
chỉ từ vài ví dụ.
13:58
They learn new causal relationships
from just a few examples.
from just a few examples.
239
826263
4717
Chúng học quan hệ nhân quả
chỉ từ vài ví dụ.
chỉ từ vài ví dụ.
14:03
They even learn new words,
in this case in American Sign Language.
in this case in American Sign Language.
240
831928
4871
Chúng thậm chí học từ mới, trong trường hợp này,
là Ngôn ngữ bằng tay của Mỹ.
là Ngôn ngữ bằng tay của Mỹ.
14:08
I want to close with just two points.
241
836799
2311
Tôi muốn kết thúc với hai điểm.
14:12
If you've been following my world,
the field of brain and cognitive sciences,
the field of brain and cognitive sciences,
242
840050
3688
Nếu bạn theo dõi chuyên môn của tôi,
trong lĩnh vực não và khoa học nhận thức,
trong lĩnh vực não và khoa học nhận thức,
14:15
for the past few years,
243
843738
1927
trong những năm qua,
14:17
three big ideas will have come
to your attention.
to your attention.
244
845665
2415
ba ý tưởng lớn sẽ thu hút sự chú
ý của bạn.
ý của bạn.
14:20
The first is that this is
the era of the brain.
the era of the brain.
245
848080
3436
Thứ nhất, đó là thời đại của não.
14:23
And indeed, there have been
staggering discoveries in neuroscience:
staggering discoveries in neuroscience:
246
851516
3669
Thực ra, có những phát hiện chiến lược
trong khoa học nơ-ron thần kinh:
trong khoa học nơ-ron thần kinh:
14:27
localizing functionally specialized
regions of cortex,
regions of cortex,
247
855185
3436
việc định vị các vùng chuyên biệt của
vỏ não theo chức năng,
vỏ não theo chức năng,
14:30
turning mouse brains transparent,
248
858621
2601
việc làm trong suốt não chuột,
14:33
activating neurons with light.
249
861222
3776
việc kích hoạt các nơ-ron bằng ánh sáng.
14:36
A second big idea
250
864998
1996
Ý tưởng thứ nhì
14:38
is that this is the era of big data
and machine learning,
and machine learning,
251
866994
4104
thì đây là kỷ nguyên của dữ liệu lớn
và học máy,
và học máy,
14:43
and machine learning promises
to revolutionize our understanding
to revolutionize our understanding
252
871098
3141
và học máy hứa hẹn
sẽ cách mạng hoá sự hiểu biết của ta
sẽ cách mạng hoá sự hiểu biết của ta
14:46
of everything from social networks
to epidemiology.
to epidemiology.
253
874239
4667
về mọi thứ từ hệ thống xã hội
cho đến dịch tễ học.
cho đến dịch tễ học.
14:50
And maybe, as it tackles problems
of scene understanding
of scene understanding
254
878906
2693
Và có thể, qua việc giải quyết vấn đề
về phân tích hình ảnh
về phân tích hình ảnh
14:53
and natural language processing,
255
881599
1993
và quá trình hiểu ngôn ngữ tự nhiên,
14:55
to tell us something
about human cognition.
about human cognition.
256
883592
3324
để nói với chúng ta điều gì đó về
nhận thức của con người.
nhận thức của con người.
14:59
And the final big idea you'll have heard
257
887756
1937
Ý tưởng lớn cuối cùng bạn
sẽ nghe
sẽ nghe
15:01
is that maybe it's a good idea we're going
to know so much about brains
to know so much about brains
258
889693
3387
là một ý tưởng tuyệt vời giúp
chúng ta biết nhiều về não
chúng ta biết nhiều về não
15:05
and have so much access to big data,
259
893080
1917
và tiếp cận được dữ liệu lớn,
15:06
because left to our own devices,
260
894997
2507
nhờ vào những thiết bị của chúng ta,
15:09
humans are fallible, we take shortcuts,
261
897504
3831
con người lầm lẫn,
ta hay đi tắt,
ta hay đi tắt,
15:13
we err, we make mistakes,
262
901335
3437
ta đi lạc, ta phạm lỗi,
15:16
we're biased, and in innumerable ways,
263
904772
3684
ta bị chệch hướng, và trong vô vàn cách,
15:20
we get the world wrong.
264
908456
2969
ta nhận thức sai về thế giới.
15:24
I think these are all important stories,
265
912843
2949
Tôi nghĩ đây là những
câu chuyện quan trọng,
câu chuyện quan trọng,
15:27
and they have a lot to tell us
about what it means to be human,
about what it means to be human,
266
915792
3785
và những thiết bị đó nhiều điều để nói
với ta về ý nghĩa của việc làm người,
với ta về ý nghĩa của việc làm người,
15:31
but I want you to note that today
I told you a very different story.
I told you a very different story.
267
919577
3529
nhưng tôi muốn bạn nhớ rằng hôm nay
tôi nói với bạn về câu chuyện rất khác.
tôi nói với bạn về câu chuyện rất khác.
15:35
It's a story about minds and not brains,
268
923966
3807
Đó là một câu chuyện về tư duy chứ
không phải về não bộ,
không phải về não bộ,
15:39
and in particular, it's a story
about the kinds of computations
about the kinds of computations
269
927773
3006
và đặc biệt, đó là một câu chuyện
về các loại tính toán
về các loại tính toán
15:42
that uniquely human minds can perform,
270
930779
2590
mà chỉ có não người mới có thể làm,
15:45
which involve rich, structured knowledge
and the ability to learn
and the ability to learn
271
933369
3944
lại có liên quan đến kiến thức dồi dào trật tự
và khả năng học
và khả năng học
15:49
from small amounts of data,
the evidence of just a few examples.
the evidence of just a few examples.
272
937313
5268
từ những lượng dữ liệu ít ỏi,
đó là chứng cứ qua vài ví dụ.
đó là chứng cứ qua vài ví dụ.
15:56
And fundamentally, it's a story
about how starting as very small children
about how starting as very small children
273
944301
4299
Và cơ bản, đó là câu chuyện
về cách khởi đầu của các em bé rất nhỏ
về cách khởi đầu của các em bé rất nhỏ
16:00
and continuing out all the way
to the greatest accomplishments
to the greatest accomplishments
274
948600
4180
và cứ tiếp tục như thế
đến những hoàn thiện tuyệt vời nhất
đến những hoàn thiện tuyệt vời nhất
16:04
of our culture,
275
952780
3843
của văn hoá của chúng ta,
16:08
we get the world right.
276
956623
1997
để chúng ta dẫn dắt thế giới đúng hướng.
16:12
Folks, human minds do not only learn
from small amounts of data.
from small amounts of data.
277
960433
5267
Tư duy người không chỉ
học được từ lượng dữ liệu ít ỏi.
học được từ lượng dữ liệu ít ỏi.
16:18
Human minds think
of altogether new ideas.
of altogether new ideas.
278
966285
2101
Tư duy người còn cùng lúc tạo ra
ý tưởng mới.
ý tưởng mới.
16:20
Human minds generate
research and discovery,
research and discovery,
279
968746
3041
Tư duy người làm
nghiên cứu và phát minh,
nghiên cứu và phát minh,
16:23
and human minds generate
art and literature and poetry and theater,
art and literature and poetry and theater,
280
971787
5273
và tư duy người sản sinh ra
nghệ thuật và văn học và thơ và kịch,
nghệ thuật và văn học và thơ và kịch,
16:29
and human minds take care of other humans:
281
977070
3760
và tư duy người
chăm lo cho người khác:
chăm lo cho người khác:
16:32
our old, our young, our sick.
282
980830
3427
người già, người trẻ, người bệnh.
16:36
We even heal them.
283
984517
2367
Chúng ta thậm chí chữa lành cho họ.
16:39
In the years to come, we're going
to see technological innovations
to see technological innovations
284
987564
3103
Trong những năm tới, chúng ta sẽ
thấy nhiều đổi mới công nghệ
thấy nhiều đổi mới công nghệ
16:42
beyond anything I can even envision,
285
990667
3797
vượt xa mọi thứ mà ta có thể tưởng tượng,
16:46
but we are very unlikely
286
994464
2150
nhưng chúng ta không có nhiều cơ may
16:48
to see anything even approximating
the computational power of a human child
the computational power of a human child
287
996614
5709
thấy được bất kỳ cái gì thậm chí gần giống
với sức mạnh tính toán của một đứa trẻ
với sức mạnh tính toán của một đứa trẻ
16:54
in my lifetime or in yours.
288
1002323
4298
trong đời tôi hay trong đời bạn.
16:58
If we invest in these most powerful
learners and their development,
learners and their development,
289
1006621
5047
Nếu ta đầu tư cho lực học mạnh mẽ
nhất này và cho sự phát triển
nhất này và cho sự phát triển
17:03
in babies and children
290
1011668
2917
nơi em bé và trẻ em
17:06
and mothers and fathers
291
1014585
1826
và những bà mẹ và ông bố
17:08
and caregivers and teachers
292
1016411
2699
và người chăm sóc, và thầy cô
17:11
the ways we invest in our other
most powerful and elegant forms
most powerful and elegant forms
293
1019110
4170
và cách mà chúng ta đầu tư vào những
hình thức mạnh mẽ và lịch lãm nhất
hình thức mạnh mẽ và lịch lãm nhất
17:15
of technology, engineering and design,
294
1023280
3218
của công nghệ, kỹ thuật và thiết kế,
17:18
we will not just be dreaming
of a better future,
of a better future,
295
1026498
2939
ta sẽ không chỉ mơ ước
về một tương lai tốt hơn,
về một tương lai tốt hơn,
17:21
we will be planning for one.
296
1029437
2127
mà ta còn lên kế hoạch cho tương lai.
17:23
Thank you very much.
297
1031564
2345
Cảm ơn rất nhiều.
17:25
(Applause)
298
1033909
3421
(Vỗ tay)
17:29
Chris Anderson: Laura, thank you.
I do actually have a question for you.
I do actually have a question for you.
299
1037810
4426
Chris Anderson: Laura, cảm ơn.
Tôi xin có một câu hỏi cho bạn.
Tôi xin có một câu hỏi cho bạn.
17:34
First of all, the research is insane.
300
1042236
2359
Trước hết, nghiên cứu này vô nghĩa.
17:36
I mean, who would design
an experiment like that? (Laughter)
an experiment like that? (Laughter)
301
1044595
3725
Tôi muốn nói, ai thiết kế một
thử nghiệm kiểu này? (Tiếng cười)
thử nghiệm kiểu này? (Tiếng cười)
17:41
I've seen that a couple of times,
302
1049150
1790
Tôi đã từng thấy vài lần,
17:42
and I still don't honestly believe
that that can truly be happening,
that that can truly be happening,
303
1050940
3222
và tôi thật tình vẫn không tin
rằng điều đó có thể thật sự xảy ra,
rằng điều đó có thể thật sự xảy ra,
17:46
but other people have done
similar experiments; it checks out.
similar experiments; it checks out.
304
1054162
3158
nhưng vài người khác đã làm
thí nghiệm giống vậy; thất bại.
thí nghiệm giống vậy; thất bại.
17:49
The babies really are that genius.
305
1057320
1633
Các em bé thật sự là thần đồng.
17:50
LS: You know, they look really impressive
in our experiments,
in our experiments,
306
1058953
3007
LS: Bạn biết đấy, các em có vẻ rất ấn tượng
trong các thí nghiêm,
trong các thí nghiêm,
17:53
but think about what they
look like in real life, right?
look like in real life, right?
307
1061960
2652
nhưng hãy nghĩ các em như thế nào
trong cuộc đời thật!
trong cuộc đời thật!
17:56
It starts out as a baby.
308
1064612
1150
Bắt đầu từ một em bé.
17:57
Eighteen months later,
it's talking to you,
it's talking to you,
309
1065762
2007
18 tháng sau,
bé nói với bạn,
bé nói với bạn,
17:59
and babies' first words aren't just
things like balls and ducks,
things like balls and ducks,
310
1067769
3041
những từ đầu tiên của bé không chỉ
là những thứ như banh và vịt,
là những thứ như banh và vịt,
18:02
they're things like "all gone,"
which refer to disappearance,
which refer to disappearance,
311
1070810
2881
mà là những thứ như "hết rồi"
để chỉ sự biến mất,
để chỉ sự biến mất,
18:05
or "uh-oh," which refer
to unintentional actions.
to unintentional actions.
312
1073691
2283
hay "ái, ui," để chỉ
những hành động không cố ý.
những hành động không cố ý.
18:07
It has to be that powerful.
313
1075974
1562
Điều đó cũng có sức mạnh tương tự.
18:09
It has to be much more powerful
than anything I showed you.
than anything I showed you.
314
1077536
2775
Nó phải mạnh hơn nhiều
những gì tôi vừa trình bày với bạn.
những gì tôi vừa trình bày với bạn.
18:12
They're figuring out the entire world.
315
1080311
1974
Chúng là toàn bộ thế giới.
18:14
A four-year-old can talk to you
about almost anything.
about almost anything.
316
1082285
3144
Một trẻ bốn tuổi có thể nói với bạn
về hầu hết mọi thứ.
về hầu hết mọi thứ.
18:17
(Applause)
317
1085429
1601
(Vỗ tay)
18:19
CA: And if I understand you right,
the other key point you're making is,
the other key point you're making is,
318
1087030
3414
CA: Nếu tôi không lầm,
điểm mấu chốt khác bạn đang làm
điểm mấu chốt khác bạn đang làm
18:22
we've been through these years
where there's all this talk
where there's all this talk
319
1090444
2754
chúng ta đã nói trong những năm qua
qua buổi nói chuyện này
qua buổi nói chuyện này
18:25
of how quirky and buggy our minds are,
320
1093198
1932
về mức độ lầm lẫn trong suy nghĩ của ta,
18:27
that behavioral economics
and the whole theories behind that
and the whole theories behind that
321
1095130
2867
rằng kinh tế học hành vi và những
lý thuyết đằng sau nó
lý thuyết đằng sau nó
18:29
that we're not rational agents.
322
1097997
1603
rằng chúng ta không là
những nhân tố lý trí.
những nhân tố lý trí.
18:31
You're really saying that the bigger
story is how extraordinary,
story is how extraordinary,
323
1099600
4216
Bạn nói rằng câu chuyện lớn hơn
là kỳ diệu thế nào,
là kỳ diệu thế nào,
18:35
and there really is genius there
that is underappreciated.
that is underappreciated.
324
1103816
4944
khi có một thần đồng thật sự ở đây
mà chưa được đánh giá đúng mức.
mà chưa được đánh giá đúng mức.
18:40
LS: One of my favorite
quotes in psychology
quotes in psychology
325
1108760
2070
LS: Trích dẫn tôi thích
trong tâm lý học
trong tâm lý học
18:42
comes from the social
psychologist Solomon Asch,
psychologist Solomon Asch,
326
1110830
2290
từ Nhà tâm lý xã hội Solomon Asch,
18:45
and he said the fundamental task
of psychology is to remove
of psychology is to remove
327
1113120
2807
ông ta nói nhiệm vụ cơ bản
của tâm lý là lấy đi
của tâm lý là lấy đi
18:47
the veil of self-evidence from things.
328
1115927
2626
bức màn chứng cứ tự có về sự vật.
18:50
There are orders of magnitude
more decisions you make every day
more decisions you make every day
329
1118553
4551
Có những thứ tự về độ quan trọng
khác nhau của những quyết định hàng ngày
khác nhau của những quyết định hàng ngày
18:55
that get the world right.
330
1123104
1347
để đưa thế giới đúng hướng.
18:56
You know about objects
and their properties.
and their properties.
331
1124451
2132
Bạn biết về sự vật và
các thuộc tính của nó.
các thuộc tính của nó.
18:58
You know them when they're occluded.
You know them in the dark.
You know them in the dark.
332
1126583
3029
Bạn biết khi sự vật bị che lấp,
Bạn biết sự vật trong bóng tối.
Bạn biết sự vật trong bóng tối.
19:01
You can walk through rooms.
333
1129612
1308
Bạn có thể đi qua các phòng.
19:02
You can figure out what other people
are thinking. You can talk to them.
are thinking. You can talk to them.
334
1130920
3532
Bạn có thể suy ra điều người
khác đang nghĩ. Bạn có thể nói với họ.
khác đang nghĩ. Bạn có thể nói với họ.
19:06
You can navigate space.
You know about numbers.
You know about numbers.
335
1134452
2230
Bạn định vị trong không gian.
Bạn biết các chữ số.
Bạn biết các chữ số.
19:08
You know causal relationships.
You know about moral reasoning.
You know about moral reasoning.
336
1136682
3022
Bạn biết quan hệ nhân quả.
Bạn biết lý luận hợp lý.
Bạn biết lý luận hợp lý.
19:11
You do this effortlessly,
so we don't see it,
so we don't see it,
337
1139704
2356
Bạn làm điều đó dễ dàng,
đến mức bạn không để ý
đến mức bạn không để ý
19:14
but that is how we get the world right,
and it's a remarkable
and it's a remarkable
338
1142060
2912
Đó là cách ta dẫn thế giới
đúng hướng, và đó là một thành quả
đúng hướng, và đó là một thành quả
19:16
and very difficult-to-understand
accomplishment.
accomplishment.
339
1144972
2318
đáng nể nhưng rất khó hiểu.
19:19
CA: I suspect there are people
in the audience who have
in the audience who have
340
1147290
2628
CA: Tôi nghĩ nhiều người trong
khán phòng có
khán phòng có
19:21
this view of accelerating
technological power
technological power
341
1149918
2238
cách nhìn về việc tăng tốc
sức mạnh kỹ thuật
sức mạnh kỹ thuật
19:24
who might dispute your statement
that never in our lifetimes
that never in our lifetimes
342
1152156
2958
họ chống lại ý kiến của bạn
rằng không bao giờ trong đời
rằng không bao giờ trong đời
19:27
will a computer do what
a three-year-old child can do,
a three-year-old child can do,
343
1155114
2618
một máy tính làm được
điều đứa trẻ 3 tuổi có thể làm,
điều đứa trẻ 3 tuổi có thể làm,
19:29
but what's clear is that in any scenario,
344
1157732
3248
nhưng điều rõ ràng là trong bất kỳ tình
huống nào,
huống nào,
19:32
our machines have so much to learn
from our toddlers.
from our toddlers.
345
1160980
3770
máy cần phải học nhiều thứ từ
những đứa trẻ.
những đứa trẻ.
19:38
LS: I think so. You'll have some
machine learning folks up here.
machine learning folks up here.
346
1166230
3216
LS: Tôi nghĩ vậy. Bạn sẽ thấy nhiều người - máy học ở đây.
19:41
I mean, you should never bet
against babies or chimpanzees
against babies or chimpanzees
347
1169446
4203
Tôi muốn nói bạn không nên cá cược
mà không chọn bên trẻ con hoặc tinh tinh
mà không chọn bên trẻ con hoặc tinh tinh
19:45
or technology as a matter of practice,
348
1173649
3645
hoặc công nghệ trong thực hành,
19:49
but it's not just
a difference in quantity,
a difference in quantity,
349
1177294
4528
nhưng nó không chỉ
là một khác biệt về số lượng,
là một khác biệt về số lượng,
19:53
it's a difference in kind.
350
1181822
1764
nó còn là một khác biệt về thể loại.
19:55
We have incredibly powerful computers,
351
1183586
2160
Chúng ta có những máy tính cực kỳ mạnh,
19:57
and they do do amazingly
sophisticated things,
sophisticated things,
352
1185746
2391
và chúng làm được nhiều thứ
vô cùng tinh vi,
vô cùng tinh vi,
20:00
often with very big amounts of data.
353
1188137
3204
thông thường với một lượng dữ liệu rất lớn.
20:03
Human minds do, I think,
something quite different,
something quite different,
354
1191341
2607
Theo tôi, tư duy con người làm
được thứ khá khác biệt,
được thứ khá khác biệt,
20:05
and I think it's the structured,
hierarchical nature of human knowledge
hierarchical nature of human knowledge
355
1193948
3895
và tôi nghĩ nó là tự nhiên của kiến thức
con người được kết cấu, xếp đặt
con người được kết cấu, xếp đặt
20:09
that remains a real challenge.
356
1197843
2032
mà vẫn còn là một thách thức thật sự.
20:11
CA: Laura Schulz, wonderful
food for thought. Thank you so much.
food for thought. Thank you so much.
357
1199875
3061
CA: Laura Schulz, một món ăn tuyệt vời
cho suy nghĩ. Cảm ơn nhiều.
cho suy nghĩ. Cảm ơn nhiều.
20:14
LS: Thank you.
(Applause)
(Applause)
358
1202936
2922
LS: Cảm ơn.
(Vỗ tay)
(Vỗ tay)
ABOUT THE SPEAKER
Laura Schulz - Cognitive scientistDevelopmental 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.
Laura Schulz | Speaker | TED.com