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TED十佳演講之神奇奧秘 艾莉森·高普尼克:嬰兒在想什么?(5)

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If this is true, if these babies are designed to learn -- and this evolutionary story would say children are for learning, that's what they're for --
如果第二種解釋是真的。那這些小寶寶天生就是學習的料,從進化論來看,他們天生就在學習,學習就是他們的本性——
we might expect that they would have really powerful learning mechanisms.
我們可以想象,他們可能有非常巧妙的學習技巧。
And in fact, the baby's brain seems to be the most powerful learning computer on the planet.
事實上,小孩子的大腦仿佛是整個星球上最強的計算機。
But real computers are actually getting to be a lot better. And there's been a revolution in our understanding of machine learning recently.
但真正的計算機其實暫時已經無法超越了。最近,在我們對機器學習的理解上發生了一場革命。
And it all depends on the ideas of this guy, the Reverend Thomas Bayes, who was a statistician and mathematician in the 18th century.
這場革命完全是靠這個人的想法,他就是神父托馬斯貝斯,18世紀時的一個統計學家和數學家。
And essentially what Bayes did was to provide a mathematical way using probability theory to characterize, describe, the way that scientists find out about the world.
他最大的貢獻是通過數學,使用機率定理描述了科學家探索世界的方式,并將其個性化。

艾莉森·高普尼克:嬰兒在想什么?(5).png

So what scientists do is they have a hypothesis that they think might be likely to start with.

科學家們的方法是先準備一個假設,
They go out and test it against the evidence. The evidence makes them change that hypothesis.
然后為該假設找根據,根據會使他們改變假設。
Then they test that new hypothesis and so on and so forth. And what Bayes showed was a mathematical way that you could do that.
然后他們就開始新的假設,過程就是這樣。貝斯將該過程轉換為一個數學公式。
And that mathematics is at the core of the best machine learning programs that we have now.
數學在目前最好的機器學習項目開發中起了重要作用。
And some 10 years ago, I suggested that babies might be doing the same thing.
大約10年前,我提出過小孩的思考過程和科學家相同。
So if you want to know what's going on underneath those beautiful brown eyes, I think it actually looks something like this.
所以你想知道在他們漂亮的棕色眼睛下面是什么樣的一個世界,我有自己的看法。
This is Reverend Bayes's notebook. So I think those babies are actually making complicated calculations with conditional probabilities that they're revising to figure out how the world works.
這是貝斯神父的筆記。我認為這些小孩子在做復雜的計算,通過自定的條件機率來理解世間萬物。
All right, now that might seem like an even taller order to actually demonstrate.
當然,這個要實際說明很困難。
Because after all, if you ask even grownups about statistics, they look extremely stupid. How could it be that children are doing statistics?
因為就算你問大人統計問題,他們也會一問三不知。那孩子們怎么可能會做統計呢?

重點單詞   查看全部解釋    
describe [dis'kraib]

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vt. 描述,畫(尤指幾何圖形),說成

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conditional [kən'diʃənəl]

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adj. 有條件的,假定的,假設的 n. [語]條件句

 
core [kɔ:]

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n. 果心,核心,要點
vt. 挖去果核

 
essentially [i'senʃəli]

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adv. 本質上,本來

 
planet ['plænit]

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n. 行星

 
evolutionary [.i:və'lu:ʃnəri]

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adj. 進化的,發展的,演變的

 
probability [.prɔbə'biliti]

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n. 可能性,或然率,機率

聯想記憶
hypothesis [hai'pɔθisis]

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n. 假設,猜測,前提

聯想記憶
evidence ['evidəns]

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n. 根據,證據
v. 證實,證明

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figure ['figə]

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n. 圖形,數字,形狀; 人物,外形,體型
v

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