one of the fundamental problems of cognitive science

マーク・トウェインは

with a single witticism.

私が 認知科学の本質的な問題の １つと考えることを

He said, "There's something fascinating about science.

機知に富む言葉でまとめています

One gets such wholesale returns of conjecture

「科学には魅力的な面がある

out of such a trifling investment in fact."

事実に対して ほんのわずかに投資するだけで

(Laughter)

これほど大量に 予想という利益を得るのだから」

Twain meant it as a joke, of course, but he's right:

（笑）

There's something fascinating about science.

これはジョークでしょうが 彼の言葉は的を射ています

From a few bones, we infer the existence of dinosuars.

科学には魅力的な面があります

From spectral lines, the composition of nebulae.

わずか数本の骨から 恐竜の存在を推測し

From fruit flies,

スペクトル線から 銀河の組成を推測します

the mechanisms of heredity,

ショウジョウバエからは

and from reconstructed images of blood flowing through the brain,

遺伝のメカニズムを

or in my case, from the behavior of very young children,

そして脳の血流を再現した画像や

we try to say something about the fundamental mechanisms

私の場合なら 小さな子どもの行動から

of human cognition.

人間の認知の 本質的なメカニズムについて

In particular, in my lab in the Department of Brain and Cognitive Sciences at MIT,

説明しようとするのです

I have spent the past decade trying to understand the mystery

私は その中でも MIT脳認知科学科の研究室で

of how children learn so much from so little so quickly.

過去10年に渡って ある謎を解こうとしてきました

Because, it turns out that the fascinating thing about science

子どもはどうやって わずかな情報から これほど速く学ぶのかということです

is also a fascinating thing about children,

その理由は 科学がもつ魅力は

which, to put a gentler spin on Mark Twain,

子どもたちがもつ魅力と 同じものだからです

is precisely their ability to draw rich, abstract inferences

つまり トウェインの言葉を 少しひねって言えば

rapidly and accurately from sparse, noisy data.

子どもたちは わずかな量の ノイズだらけのデータから

I'm going to give you just two examples today.

速く正確に 豊かな抽象的推論をする 能力をもっているからです

One is about a problem of generalization,

今日は その例を２つ紹介しましょう

and the other is about a problem of causal reasoning.

ひとつは「一般化」の問題 ―

And although I'm going to talk about work in my lab,

もうひとつは 「因果的思考」の問題です

this work is inspired by and indebted to a field.

お話しするのは 私の研究室で行っていることですが

I'm grateful to mentors, colleagues, and collaborators around the world.

これは ある研究分野に 動機付けられ 多くを負っています

Let me start with the problem of generalization.

世界中の恩師や同僚や 協力者に感謝しています

Generalizing from small samples of data is the bread and butter of science.

まず「一般化」の問題から はじめましょう

We poll a tiny fraction of the electorate

抽出したデータの標本から 一般化することは科学の基本です

and we predict the outcome of national elections.

国政選挙では 有権者のほんの一部から

We see how a handful of patients responds to treatment in a clinical trial,

聞き取り調査をして 結果を予測します

and we bring drugs to a national market.

臨床試験では数人の被験者に 治療の効果があるかを調べた上で

But this only works if our sample is randomly drawn from the population.

薬を市場に出します

If our sample is cherry-picked in some way --

ただ これが上手くいくのは標本が 母集団から無作為に抽出された時だけです

say, we poll only urban voters,

標本の抽出方法が偏っている場合 たとえば ―

or say, in our clinical trials for treatments for heart disease,

都市部の有権者だけ調査した場合や

we include only men --

心臓病治療の臨床試験で

the results may not generalize to the broader population.

被験者が男性だけの場合には

So scientists care whether evidence is randomly sampled or not,

結果を より広範な集団に 一般化できない可能性があります

but what does that have to do with babies?

だから科学者にとって データが 無作為抽出かどうかは重要です

Well, babies have to generalize from small samples of data all the time.

ただ それが赤ちゃんと どう結びつくのでしょうか？

They see a few rubber ducks and learn that they float,

赤ちゃんは 常に少数の標本から 一般化せざるを得ません

or a few balls and learn that they bounce.

ゴムのアヒルをいくつか見て それが浮くことを学び

And they develop expectations about ducks and balls

ボールをいくつか見て それが弾むことを学びます

that they're going to extend to rubber ducks and balls

こうして赤ちゃんは アヒルやボールについて予想を立て

for the rest of their lives.

その予想を生涯に渡って

And the kinds of generalizations babies have to make about ducks and balls

当てはめ続けるのです

they have to make about almost everything:

そして 赤ちゃんが アヒルとボールに対して行う一般化は

shoes and ships and sealing wax and cabbages and kings.

他のほぼあらゆるもの すなわち

So do babies care whether the tiny bit of evidence they see

靴にも 船にも 封蝋にも キャベツにも 王様にも適用する必要があります

is plausibly representative of a larger population?

では 赤ちゃんにとって 自分が見た わずかな証拠が

Let's find out.

より大きな集団の典型例かどうかは 重要なのでしょうか？

I'm going to show you two movies,

調べてみましょう

one from each of two conditions of an experiment,

これから見ていただく２本のビデオは

and because you're going to see just two movies,

ある実験での ２つの条件のものです

you're going to see just two babies,

ご覧いただくのは２本だけなので

and any two babies differ from each other in innumerable ways.

赤ちゃんは２人しか登場しません

But these babies, of course, here stand in for groups of babies,

どの赤ちゃんにも あらゆる面で違いがありますが

and the differences you're going to see

この２人の赤ちゃんは 集団を代表していて

represent average group differences in babies' behavior across conditions.

これから見ていただく違いは

In each movie, you're going to see a baby doing maybe

それぞれの条件における 赤ちゃんの 標準的な行動の違いを表しています

just exactly what you might expect a baby to do,

ビデオでは赤ちゃんが

and we can hardly make babies more magical than they already are.

いかにも赤ちゃんらしく 振舞っていて

But to my mind the magical thing,

これ以上 可愛く見せることなんて できないくらいです

and what I want you to pay attention to,

ただ私にとって魅力的なこと ―

is the contrast between these two conditions,

そして皆さんに注目してほしいことは

because the only thing that differs between these two movies

２つの条件における違いです

is the statistical evidence the babies are going to observe.

というのも ２本のビデオで 唯一 違う点は

We're going to show babies a box of blue and yellow balls,

赤ちゃんが目にする 統計的な証拠だけなのです

and my then-graduate student, now colleague at Stanford, Hyowon Gweon,

私たちは 赤ちゃんに 青と黄色のボールが入った箱を見せ

is going to pull three blue balls in a row out of this box,

当時 大学院生だった スタンフォードの同僚ユウァン・グァンが

and when she pulls those balls out, she's going to squeeze them,

青いボールを３つ続けて取り出します

and the balls are going to squeak.

そして取り出すたびに ボールを握ると

And if you're a baby, that's like a TED Talk.

音が鳴ります

It doesn't get better than that.

これは赤ちゃんにとって TEDトークと同じように

(Laughter)

最高の体験なんです

But the important point is it's really easy to pull three blue balls in a row

（笑）

out of a box of mostly blue balls.

さて 重要なのは ほぼ青いボールしか入っていない箱から

You could do that with your eyes closed.

青を３つ続けて取るのは 簡単だという点です

It's plausibly a random sample from this population.

見なくてもできるかもしれません

And if you can reach into a box at random and pull out things that squeak,

これは母集団からの無作為抽出と 言っていいでしょう

then maybe everything in the box squeaks.

そして 箱に手を入れて 無作為に音が鳴るものを取り出せるなら

So maybe babies should expect those yellow balls to squeak as well.

箱の中のボールは みんな音が出るかもしれません

Now, those yellow balls have funny sticks on the end,

だから赤ちゃんは 黄色のボールも音が鳴ると思うはずです

so babies could do other things with them if they wanted to.

ただし黄色のボールには ヘンな棒がついていて

They could pound them or whack them.

やろうと思えば 他のことだってできます

But let's see what the baby does.

トントン打ったり 叩いたりしてもいいのです

(Video) Hyowon Gweon: See this? (Ball squeaks)

では赤ちゃんの行動を見てみましょう

Did you see that? (Ball squeaks)

（ユウァン・グァン）見える？ （ボールが鳴る）

Cool.

今の見た？ （ボールが鳴る）

See this one?

素敵ね

(Ball squeaks)

これはどう？

Wow.

（ボールが鳴る）

Laura Schulz: Told you. (Laughs)

わあ

(Video) HG: See this one? (Ball squeaks)

（ローラ・シュルツ） 可愛いでしょう（笑）

Hey Clara, this one's for you. You can go ahead and play.

（ユウァン）これはどう？ （ボールが鳴る）

(Laughter)

クララ これはあなたにあげる 遊んでいいわよ

LS: I don't even have to talk, right?

（笑）

All right, it's nice that babies will generalize properties

（ローラ）言葉は必要ないですね

of blue balls to yellow balls,

さて 赤ちゃんが 青いボールの性質を 黄色のボールへと

and it's impressive that babies can learn from imitating us,

一般化する様子は素晴らしいし

but we've known those things about babies for a very long time.

赤ちゃんが私たちの真似をして 学ぶのは すごいことです

The really interesting question

ただ このような赤ちゃんの能力は 昔から知られていました

is what happens when we show babies exactly the same thing,

一方 本当に興味深いのは

and we can ensure it's exactly the same because we have a secret compartment

赤ちゃんに まったく同じものを 見せると どうなるかです

and we actually pull the balls from there,

箱には見えない仕切りがあり 実際には そこからボールを取るので

but this time, all we change is the apparent population

条件はまったく同じになりますが

from which that evidence was drawn.

今度は標本を取り出す ―

This time, we're going to show babies three blue balls

母集団の見た目だけを変えます

pulled out of a box of mostly yellow balls,

今度は赤ちゃんに ほぼ黄色のボールしか入っていない箱から

and guess what?

青いボールを ３つ取るところを見せると

You [probably won't] randomly draw three blue balls in a row

どうなるでしょう？

out of a box of mostly yellow balls.

ほとんど黄色だけの箱から 無作為で青いボールを

That is not plausibly randomly sampled evidence.

３つ連続で取ることは まずないでしょう

That evidence suggests that maybe Hyowon was deliberately sampling the blue balls.

つまり無作為に抽出された データとは言えないのです

Maybe there's something special about the blue balls.

この場合 ユウァンが意図的に 青いボールだけ取ったことを示しています

Maybe only the blue balls squeak.

あるいは 青いボールが 特別なのかもしれません

Let's see what the baby does.

鳴るのは青だけかもしれません

(Video) HG: See this? (Ball squeaks)

さあ赤ちゃんはどうするでしょうか

See this toy? (Ball squeaks)

（ユウァン）見える？ （ボールが鳴る）

Oh, that was cool. See? (Ball squeaks)

このおもちゃが見える？ （ボールが鳴る）

Now this one's for you to play. You can go ahead and play.

素敵でしょう？ （ボールが鳴る）

(Fussing) (Laughter)

さあ あなたはこれで遊んで さあ遊んでね

LS: So you just saw two 15-month-old babies

（不満の表情） （笑）

do entirely different things

（ローラ）さて皆さんには 15か月になる２人の赤ちゃんが

based only on the probability of the sample they observed.

観察した確率だけにもとづいて

Let me show you the experimental results.

まったく違う行動をとる様子を 見ていただきました

On the vertical axis, you'll see the percentage of babies

実験結果をご覧ください

who squeezed the ball in each condition,

縦軸は それぞれの条件で ボールを握った赤ちゃんの

and as you'll see, babies are much more likely to generalize the evidence

割合を表しています

when it's plausibly representative of the population

ご覧の通り データの選び方が 明らかに偏っている場合より

than when the evidence is clearly cherry-picked.

母集団の代表とみなせる場合の方が

And this leads to a fun prediction:

そのデータを一般化する傾向が はるかに強いのです

Suppose you pulled just one blue ball out of the mostly yellow box.

ここから 面白い予想を立てられます

You [probably won't] pull three blue balls in a row at random out of a yellow box,

今度は ほぼ黄色ばかりの箱から 青いボールを１つだけ取るとします

but you could randomly sample just one blue ball.

この箱から青いボールを無作為に ３つ連続で取り出すのは無理でしょうが

That's not an improbable sample.

１つだけなら取り出せるかもしれません

And if you could reach into a box at random

標本として ありえる話です

and pull out something that squeaks, maybe everything in the box squeaks.

さらに 箱に手を入れて無作為で

So even though babies are going to see much less evidence for squeaking,

音が鳴るものを取り出せるなら 箱の中身は全部鳴るかもしれません

and have many fewer actions to imitate

つまり ボールを１つだけ取り出す場合 先ほどのビデオの場合と比べて

in this one ball condition than in the condition you just saw,

音が鳴る例や 真似すべき行動を

we predicted that babies themselves would squeeze more,

赤ちゃんが わずかな回数しか 見ていなくても

and that's exactly what we found.

ボールを握ることが 多くなると予想することができ

So 15-month-old babies, in this respect, like scientists,

結果は まさに その通りでした

care whether evidence is randomly sampled or not,

したがって このような場面では 15か月の赤ちゃんにとって

and they use this to develop expectations about the world:

データが無作為に抽出されたかは 科学者と同様に重要で

what squeaks and what doesn't,

それをもとに世界について 予想を立てているのです

what to explore and what to ignore.

どれが音が鳴って どれが鳴らないか

Let me show you another example now,

何を調べるべきで 何を無視すべきか・・・

this time about a problem of causal reasoning.

次に別の例を紹介しましょう

And it starts with a problem of confounded evidence

今度は「因果的思考」の問題です

that all of us have,

この問題は 私たち全員が経験する

which is that we are part of the world.

データの混乱の問題 すなわち

And this might not seem like a problem to you, but like most problems,

人間が世界の一部であることから生じます

it's only a problem when things go wrong.

一見 問題とは思えないでしょうが ほとんどの問題と同様に

Take this baby, for instance.

何かがうまくいかない時 はじめて問題になります

Things are going wrong for him.

例えば この赤ちゃん ―

He would like to make this toy go, and he can't.

彼にとって 物事はうまくいきません

I'll show you a few-second clip.

おもちゃを鳴らしたいのに できないのです

And there's two possibilities, broadly:

数秒のビデオを ご覧ください

Maybe he's doing something wrong,

大まかに可能性は２つあります

or maybe there's something wrong with the toy.

間違ったことをしているか

So in this next experiment,

おもちゃに問題があるか です

we're going to give babies just a tiny bit of statistical data

ですから次の実験では

supporting one hypothesis over the other,

赤ちゃんに片方の仮説を支持する

and we're going to see if babies can use that to make different decisions

ちょっとした統計的データを見せます

about what to do.

その後 赤ちゃんが 自分の行動を決定する時に

Here's the setup.

そのデータを使うか 観察するのです

Hyowon is going to try to make the toy go and succeed.

仕組みはこうです

I am then going to try twice and fail both times,

ユウァンがおもちゃを 鳴らそうとして成功します

and then Hyowon is going to try again and succeed,

次に私が２回試して ２回とも失敗します

and this roughly sums up my relationship to my graduate students

その後ユウァンが また試して成功します

in technology across the board.

これはテクノロジー全般に関する 院生たちと私の関係を

But the important point here is it provides a little bit of evidence

表していますね

that the problem isn't with the toy, it's with the person.

ただ ここで重要なのは おもちゃではなく 人のほうに

Some people can make this toy go,

問題があるということを 証拠として示している点です

and some can't.

おもちゃを鳴らせる人と 鳴らせない人が

Now, when the baby gets the toy, he's going to have a choice.

いるのです

His mom is right there,

さて おもちゃを手にした時 赤ちゃんは選択することになります

so he can go ahead and hand off the toy and change the person,

近くにお母さんがいるので

but there's also going to be another toy at the end of that cloth,

おもちゃを渡して 代わりにやってもらえます

and he can pull the cloth towards him and change the toy.

一方 布の端には 別のおもちゃがあり

So let's see what the baby does.

布を引けば おもちゃを 取り替えることもできます

(Video) HG: Two, three. Go! (Music)

赤ちゃんがどうするか 見てみましょう

LS: One, two, three, go!

（ユウァン）２ ３ ゴー！ （音楽）

Arthur, I'm going to try again. One, two, three, go!

（ローラ）１ ２ ３ ゴー！

YG: Arthur, let me try again, okay?

アーサー もう一度やってみるわね １ ２ ３ ゴー！

One, two, three, go! (Music)

（ユウァン）アーサー もう一度 私にやらせて

Look at that. Remember these toys?

１ ２ ３ ゴー！ （音楽）

See these toys? Yeah, I'm going to put this one over here,

これを見て これ覚えてる？

and I'm going to give this one to you.

おもちゃよ これは こっちに置いて

You can go ahead and play.

これは あなたにあげるわ

LS: Okay, Laura, but of course, babies love their mommies.

遊んでね

Of course babies give toys to their mommies

（ローラ）当然 赤ちゃんは お母さんのことが大好きです

when they can't make them work.

おもちゃが鳴らなければ

So again, the really important question is what happens when we change

当たり前のように お母さんに渡します

the statistical data ever so slightly.

でも ここで重要な点は 統計的データを わずかに変えたら

This time, babies are going to see the toy work and fail in exactly the same order,

どうなるかということです

but we're changing the distribution of evidence.

今度は 同じ順でおもちゃが鳴ったり 鳴らなかったりするところを見せますが

This time, Hyowon is going to succeed once and fail once, and so am I.

証拠の分布は変えます

And this suggests it doesn't matter who tries this toy, the toy is broken.

今度はユウァンが成功した後 失敗し 私の時も同じにします

It doesn't work all the time.

ここからわかるのは 使う人は無関係で おもちゃが壊れており

Again, the baby's going to have a choice.

常に鳴るとは限らないということです

Her mom is right next to her, so she can change the person,

今度も赤ちゃんには選択肢があります

and there's going to be another toy at the end of the cloth.

お母さんは隣にいるので 代わりをしてもらうこともできるし

Let's watch what she does.

布の端には別のおもちゃもあります

(Video) HG: Two, three, go! (Music)

どうするか見てみましょう

Let me try one more time. One, two, three, go!

（ユウァン）２ ３ ゴー！ （音楽）

Hmm.

もう一度やらせて １ ２ ３ ゴー！

LS: Let me try, Clara.

うーん

One, two, three, go!

（ローラ）私にやらせて クララ

Hmm, let me try again.

１ ２ ３ ゴー！

One, two, three, go! (Music)

もう一度やらせて

HG: I'm going to put this one over here,

１ ２ ３ ゴー！ （音楽）

and I'm going to give this one to you.

（ユウァン）これは こっちに置いて

You can go ahead and play.

これは あなたにあげるわ

(Applause)

遊んでね

LS: Let me show you the experimental results.

（拍手）

On the vertical axis, you'll see the distribution