เด็กฉลาดจะขับเคลื่อนนวัตกรรม สล็อตเว็บตรง AI BY ไบรอัน การ์ดิเนอร์ | เผยแพร่ 9 เมษายน 2018 20:40 น เทคโนโลยี แบ่งปัน อาชีพของ Alison Gopnik เริ่มต้นด้วยการทดลองทางจิตวิทยาซึ่งตอนนี้เธอถือว่าไร้สาระ เพื่อทำความเข้าใจว่าเด็กอายุ 15 เดือนเชื่อมโยงคำศัพท์กับแนวคิดที่เป็นนามธรรมได้อย่างไร (พ่อ = ผู้ดูแล) เธอจึงตัดสินใจไปเยี่ยมเด็กเก้าคนสัปดาห์ละครั้งเป็นเวลาหนึ่งปี นักศึกษาระดับบัณฑิตศึกษาของ Oxford ในตอนนั้นจะบันทึกทุกสิ่งที่พวกเขาพูดซึ่งเป็นส่วนหนึ่งของวิทยานิพนธ์ของเธอ “มันไร้สาระด้วยเหตุผลนับล้าน” Gopnik กล่าว
ขณะนั่งทำงานในวันศุกร์หน้าหนาวในสำนักงานของเธอที่มหาวิทยาลัยแห่งแคลิฟอร์เนียที่เบิร์กลีย์ ซึ่งเธอเป็นศาสตราจารย์ด้านจิตวิทยาพัฒนาการกล่าว “ถ้าเด็กย้ายออกไป ถ้าไม่มีอาหารกลับบ้านหลังจากปีหนึ่ง หรือหลายอย่าง งานนั้นคงหมดไป” เธอกล่าว ก่อนเสริมว่า “ฉันจะไม่ยอมให้นักเรียนของฉัน ที่จะทำอะไรแบบนั้นในวันนี้” แม้ว่าการทดลองของเธอไม่ได้ช่วยไขปริศนาการได้มาซึ่งภาษา มันล้มเลิกข้อสันนิษฐานของเธอเกี่ยวกับการเรียนรู้ในวัยเด็กและความเฉลียวฉลาด—และมันเปลี่ยนเส้นทางอาชีพของเธอ ตอนนี้งานวิจัยของเธอได้รับความสนใจจากนักวิทยาศาสตร์ด้านปัญญาประดิษฐ์ที่ต้องการปรับข้อมูลเชิงลึกของเธอให้เข้ากับอัลกอริธึมแมชชีนเลิร์นนิง
สิ่งที่เธอเรียนรู้เกี่ยวกับความฉลาดของเด็กๆ
ในขณะที่นักเรียนระดับบัณฑิตศึกษายังคงมีไหวพริบ—สำหรับสาขาของเธอและอาจเป็นของพวกเขา “แทนที่จะคิดถึงเด็ก ๆ ที่เป็นผู้ใหญ่แบบนี้ ฉันรู้ว่าพวกเขาแตกต่างกันมาก” Gopnik อายุ 62 ปีและลูกๆ ที่โตแล้วและหลานๆ ของเธอเอง “วิธีที่พวกเขาใช้คำพูด ความหมายที่พวกเขาแสดงออก วิธีที่พวกเขาแสดงออก—ไม่มีสิ่งใดที่ตรงกับวิธีที่ผู้ใหญ่คิดหรือพูด” วันนี้ Gopnik ดูแลห้องปฏิบัติการพัฒนาความรู้ความเข้าใจของเธอเองที่ UC Berkeley และเป็นผู้เขียนหนังสือหลายเล่มเกี่ยวกับการเรียนรู้และการพัฒนาเด็กปฐมวัย เธอเป็นศิษย์เก่า TED คอลัมนิสต์ของ Wall Street Journal และได้บรรลุถึงความสูงทางปัญญาที่เป็นเอกพจน์นั้น—ข้ามไปสู่วัฒนธรรมป๊อป โดยการปรากฏตัวในรายการเช่น Good Morning America และ The Colbert Report ข้อความของ Gopnik: ความเป็นอันดับหนึ่งทางปัญญาของผู้ใหญ่คือภาพลวงตา การวิจัยของเธอแสดงให้เห็นว่าเด็ก ๆ ไม่ใช่ผู้ใหญ่ที่มีช่วงความสนใจเหมือนแมลงวันผลไม้ แต่ในความเป็นจริงแล้วผู้บังคับบัญชาของเราเป็นครั้งคราว “เด็กๆ แม้แต่เด็กเล็ก” เธอกล่าว “ในหลาย ๆ ด้านฉลาดกว่า สร้างสรรค์กว่า และเรียนรู้ได้ดีกว่าผู้ใหญ่”
เหตุผล: ขนาดและรูปร่างมีความสำคัญ การวิจัยแสดงให้เห็นว่าปริมาณและโครงสร้างของสมองของเด็กมีจุดแข็งและจุดอ่อนทางปัญญา ผู้ใหญ่ก็เหมือนกัน ตัวอย่างเช่น เยื่อหุ้มสมองส่วนหน้าที่พัฒนาแล้วช่วยให้ผู้ใหญ่มีสมาธิ วางแผน และควบคุมแรงกระตุ้นของเรา นั่นคือทักษะอันมีค่าที่ช่วยให้เราเขียนบทความในนิตยสารและไม่ต้องติดคุก แต่หลักฐานบ่งชี้ว่าเยื่อหุ้มสมองที่พัฒนาแล้วยังทำให้ยากต่อการเรียนรู้แนวคิดใหม่หรือแนวคิดที่น่าประหลาดใจ และอาจขัดขวางการคิดอย่างสร้างสรรค์ สมองของเด็กวัยหัดเดินที่ตื่นตระหนกอยู่ตลอดเวลาด้วยการเชื่อมต่อทางประสาทที่สดใหม่นั้นเป็นพลาสติกและปรับตัวได้ดีกว่า สิ่งนี้ทำให้พวกเขาไม่สามารถจำใส่กางเกงได้ แต่เก่งในการไขปริศนาที่เป็นนามธรรมและดึงหลักการที่ไม่น่าจะเป็นไปได้จากข้อมูลจำนวนน้อยมากอย่างน่าประหลาดใจ
เหล่านี้เป็นทักษะที่มีประโยชน์ ปรากฎว่าคนฉลาดจำนวนมากต้องการคิดแบบนี้—หรือต้องการสร้างเครื่องจักรที่ทำเช่นนั้น นักวิจัยด้านปัญญาประดิษฐ์ในสถานที่ต่างๆ เช่น Google และ Uber หวังว่าจะใช้ความเข้าใจที่ไม่เหมือนใครนี้เกี่ยวกับอุปกรณ์การเรียนรู้ทางประสาทที่ทรงพลังที่สุดในโลก ซึ่งใช้อยู่ระหว่างหูของเด็กวัยหัดเดิน เพื่อสร้างรถยนต์ที่ขับเคลื่อนด้วยตนเองได้อย่างชาญฉลาด ผู้เขียนโค้ดสามารถสร้างซอฟต์แวร์ที่เอาชนะเราในเกมกระดาน แต่เป็นการยากที่จะนำทักษะเหล่านั้นไปใช้กับงานอื่น เช่น การวิเคราะห์รูปแบบการจราจร ในทางกลับกัน เด็ก ๆ เป็นอัจฉริยะในการเรียนรู้ทั่วไปประเภทนี้ “ไม่ใช่แค่ว่าพวกเขาคิดออกว่าเกมหรือเครื่องจักรทำงานอย่างไร” Gopnik กล่าว เมื่อพวกเขารู้แล้วว่า iPhone ของคุณทำงานอย่างไร เธอบอกว่า พวกเขาสามารถนำข้อมูลนั้นไปใช้เพื่อค้นหาตัวล็อคแบบเลื่อนป้องกันเด็กที่ประตูหน้าได้
“อลิสัน
เบบี้ทอล์ค
Gopnik บอกเด็กๆ ว่าเป็นหน่วย R&D ของสายพันธุ์ของเรา
การถอดรหัสรหัสของผู้ทำลายรหัสเหล่านี้ไม่ใช่แผนอาชีพดั้งเดิมของ Gopnik เมื่อเป็นนักศึกษาปริญญาตรี เธอเริ่มศึกษาปัญหาใหญ่ของชีวิต โดยทำงานอย่างหนักในด้านปรัชญาการวิเคราะห์ ย้อนกลับไปในตอนนั้น ไม่มีเพื่อนๆ คนไหนคิดถึงความคิดของเด็กๆ แต่ Gopnik เชื่อว่าเด็ก ๆ เป็นกุญแจสำคัญในการไขข้อสงสัยเกี่ยวกับญาณวิทยาที่เก่าแก่ที่สุด: เรารู้สิ่งต่าง ๆ เกี่ยวกับโลกรอบตัวเราได้อย่างไร Gopnik ยืมแบบจำลองสมองเสมือนคอมพิวเตอร์มาถามคำถามเกี่ยวกับซอฟต์แวร์ที่ใช้เครื่องมนุษย์ขนาดเล็กนี้ เพื่อให้สามารถทำหน้าที่ที่ซับซ้อนได้ “เด็กๆ เป็นคนที่เรียนรู้แบบทั่วๆ ไปมากกว่าใครๆ” เธอกล่าว “แล้วทำไมคุณไม่อยากเข้าใจว่าทำไมพวกเขาถึงเก่งเรื่องนี้ล่ะ”
เธอกล่าวว่าข้อดีของการติดตั้งมุมมองเด็กก่อนวัยเรียนลงในเครื่องสามารถเข้าใจได้โดยพิจารณาจากกลยุทธ์ AI ที่นิยมใช้กัน 2 แบบ แต่ตรงกันข้ามคือ การเรียนรู้จากล่างขึ้นบนและจากบนลงล่าง อดีตทำงานตามที่คุณคาดหวัง: สมมติว่าคุณต้องการให้คอมพิวเตอร์เรียนรู้ที่จะรู้จักแมว ด้วยกลยุทธ์จากล่างขึ้นบนหรือ “การเรียนรู้อย่างลึกซึ้ง” คุณจะต้องป้อนภาพแมวขนยาว 50,000 รูป และปล่อยให้มันดึงสถิติจากตัวอย่างเหล่านั้น ในทางกลับกัน กลยุทธ์จากบนลงล่างต้องการเพียงตัวอย่างหนึ่งของแมว ระบบที่ใช้กลยุทธ์นี้ใช้ภาพเดียวนั้น สร้างแบบจำลองของ “ความแมว” (หนวด ขน รูม่านตาแนวตั้ง ฯลฯ) จากนั้นใช้มันเพื่อพยายามระบุแมวตัวอื่น ทบทวนสมมติฐานแมวของมันเมื่อมันเกิดขึ้น คล้ายๆ กัน นักวิทยาศาสตร์จะ
เด็กใช้ทั้งสองวิธีพร้อมกัน Gopnik กล่าวว่าพวกเขาเก่งในการค้นหาสิ่งต่าง ๆ และดึงข้อมูลสถิติ และพวกเขาใช้ข้อมูลนั้นเพื่อสร้างทฤษฎีใหม่และรูปภาพที่มีโครงสร้างของโลก การกลั่นกรองวิธีการสร้างความรู้ทั้งสองแบบให้กลายเป็นอัลกอริธึมที่ประสบความสำเร็จอาจสร้างปัญญาประดิษฐ์ที่ในที่สุดสามารถทำได้มากกว่าแค่เอาชนะเราที่ Go และรู้จักสัตว์ Gopnik หวังว่าอาจเปลี่ยนแนวคิดที่ล้าสมัยซึ่งเราทุกคนดูเหมือนจะแบ่งปันเกี่ยวกับความฉลาด “เรายังคงคิดว่าศาสตราจารย์ชายอายุ 35 ปีเป็นเป้าหมายสูงสุดของการรับรู้ของมนุษย์” เธอกล่าว “สิ่งอื่น ๆ เป็นเพียงการนำขึ้นหรือเสื่อมลงจากจุดสูงสุดของความรู้ความเข้าใจนั้น”
โมเดลนั้นไม่สมเหตุสมผลด้วยเหตุผลหลายประการ การศึกษาจากสาขาต่างๆ เช่น ชีววิทยาวิวัฒนาการ ประสาทวิทยาศาสตร์ และจิตวิทยาพัฒนาการ ชี้ให้เห็นว่าเรามีจุดแข็งและกลยุทธ์ทางปัญญาที่แตกต่างกันในแต่ละช่วงของชีวิต “เด็กๆ จะมีแนวคิดชุดหนึ่งเกี่ยวกับวิธีที่ผู้คนและโลกทำงานเมื่ออายุ 2 ขวบ และอีกชุดหนึ่งเมื่อพวกเขาอายุ 3 ขวบ และอีกชุดหนึ่งเมื่อพวกเขาอายุ 5 ขวบ” กอปนิกกล่าว “มันเหมือนกับว่าพวกเขากำลังพยายามคิดภาพที่เชื่อมโยงกันของโลกรอบตัวพวกเขา แล้วเปลี่ยนภาพนั้นอย่างต่อเนื่องตามการสังเกตที่พวกเขาทำ”
การสร้างสมมติฐานที่บ้าคลั่งนั้น—และการปฏิรูปอย่างต่อเนื่อง—ไม่ใช่ข้อบกพร่อง มันเป็นคุณสมบัติที่ต้องการอย่างมาก และถ้าเราต้องการให้เครื่องจักรของเรามีบางอย่างที่ใกล้เคียงกับความฉลาดของมนุษย์ บางทีเราควรคิดถึงการให้พวกเขามีวัยเด็กด้วย
สมองของคุณจากเปลไปจนถึงเก้าอี้โยก
เราเกิดมาทำอะไรไม่ถูกและเป็นใบ้ เมื่อเราเป็นผู้ใหญ่ ประสบการณ์และการศึกษาสอนเราถึงสิ่งที่มีประโยชน์ และเราตื่นขึ้น แล้วปีแล้วปีเล่า เราก็กลับกลายเป็นความอ่อนแอ นั่นคือภาพที่พวกเราส่วนใหญ่มีสติปัญญา น่าเสียดายที่มันเป็นใบ้ การวิจัยพบว่าแต่ละช่วงของการพัฒนาความรู้ความเข้าใจมีกลยุทธ์การเรียนรู้และการแลกเปลี่ยน เป็นคำสั่งผสมของ aha และ duh ที่ทำให้มนุษย์ฉลาดอย่างแท้จริง
ทารก: 0-18 เดือน
สมองของทารกจะสร้างการเชื่อมต่อทางประสาทใหม่ 1 ล้านจุดในแต่ละวินาที ช่วยให้เธอพัฒนาอารมณ์ ทักษะการเคลื่อนไหว ความผูกพัน และความจำในการทำงาน เมื่ออายุ 11 เดือน เธอสามารถตั้งสมมติฐานว่าโลกทำงานอย่างไร เมื่ออายุ 18 เดือน เธอมีความรู้สึกเป็นตัวของตัวเอง
เด็กวัยเตาะแตะ: 2-5 ปี
เมื่อพูดถึงการเรียนรู้แนวคิดที่เป็นนามธรรม เด็กก่อนวัยเรียนเอาชนะผู้ใหญ่ได้ เมื่ออายุ 4 ขวบ 66 เปอร์เซ็นต์ของแคลอรีจะถูกส่งไปยังสมองของเธอ ซึ่งเป็นเชื้อเพลิงสำหรับการสำรวจและความคิดสร้างสรรค์ที่กำหนดช่วงเวลานี้ เมื่อเธอเรียนจบชั้นอนุบาล เรื่องสีเทาของเธอมีขนาดเพิ่มขึ้นสี่เท่า
วัยเรียน: 6-11 ปี
สมองของเด็กอายุ 6 ขวบมีขนาดถึง 90 เปอร์เซ็นต์ของขนาดผู้ใหญ่ การตัดแต่งกิ่งประสาทจะเพิ่มขึ้นเมื่อสมองละทิ้งการเชื่อมต่อที่ไม่ได้ใช้ เยื่อหุ้มสมองส่วนหน้าเริ่มพัฒนามากขึ้น ส่งผลให้มีช่วงความสนใจนานขึ้น และมีการพึ่งพาภาษาและตรรกะในการเรียนรู้มากขึ้น
วัยรุ่น: 12-24 ปี
วัยรุ่นเป็นการหวนกลับคืนสู่ความยืดหยุ่นของระบบประสาทและความเป็นพลาสติกที่บ่งบอกถึงช่วงวัยก่อนวัยเรียนของเธอ แต่เธอไม่ได้อยู่ในบริบทที่ได้รับการคุ้มครอง การพึ่งพาอมิกดาลา ซึ่งเป็นศูนย์กลางของอารมณ์ แรงกระตุ้น และพฤติกรรมตามสัญชาตญาณ อาจส่งผลให้เกิดเครื่องหมายการค้า “รับความเสี่ยง”
วัยผู้ใหญ่: 25-59 ปี
เมื่อถึงวัยผู้ใหญ่ การควบคุมส่วนหน้าจะอยู่ที่จุดสูงสุด กลีบหน้าผากที่พัฒนาแล้วช่วยให้เธอวางแผนสำหรับอนาคตและควบคุมแรงกระตุ้น แต่มีหลักฐานว่าความคิดสร้างสรรค์และความยืดหยุ่นในการรับรู้ได้รับผลกระทบอย่างมาก เรียนรู้อะไรที่น่าแปลกใจ? ยากขึ้นมากเช่นกัน
รุ่นพี่: 60 ปี
ขึ้นไป ทำให้เกิดการสูญเสียความจำระยะสั้น โรคเกี่ยวกับระบบประสาท และการให้เหตุผลเชิงแนวคิดลดลง อย่างไรก็ตาม ความสามารถทางปัญญาอื่นๆ ยังคงเติบโตต่อไป ทักษะที่เกี่ยวข้องกับคำศัพท์ คณิตศาสตร์ ความเข้าใจด้วยวาจา—ที่เรียกว่าปัญญาตกผลึก—อยู่ในหมู่พวกเขา
Bryan Gardiner เป็นบรรณาธิการร่วมของ Popular Science ครั้งสุดท้ายที่เขาเขียนเกี่ยวกับการ คำนวณ ที่แพร่หลาย
บทความนี้ถูกตีพิมพ์ครั้งแรกในฉบับ Spring 2018 Intelligenceของ Popular Scienceสล็อตเว็บตรง / กล้องถ่ายรูป
