Babys sind in der Lage, komplexe Argumentation

Babys sind anspruchsvolle Mini-Statistiker, eine neue Studie findet, in der Lage, Urteile über die Wahrscheinlichkeit eines Ereignisses, die sie nie zuvor gesehen haben.

Mit Hilfe eines Computermodells, konnten Forscher genau vorhersagen, was ein Baby über ein bestimmtes Ereignis wissen möchten, ob bestimmte Informationen gegeben. Das Modell kann nützlich sein in engineering künstliche Intelligenz, die auf der Welt, entsprechend reagiert, sagte Studie Forscher Josh Tenenbaum, kognitive Wissenschaftler am Massachusetts Institute of Technology. Die Studie zeigt auch wie versierte Baby Gehirne sind, Tenenbaum sagte LiveScience.

"Das tiefere, was zeigt, dass Säuglinge wissen von Objekten kein gutes Gefühl ist", sagte er. "sie machen eine Art von rationalen, probabilistische Argumentation."

Sie erwarten...?

Jahrelange Forschung haben gezeigt, dass Säuglinge fassen alle möglichen Informationen, soziale Hierarchien aus der Tatsache, die physische Objekte ein-und Existenz, wie blinken können nicht funktionieren. Ein 2009 ergab die Studie auch, dass 6-Monats-Olds eine freundliche und ein böser Hund unterscheiden kann.

Diese Studien sind in der Regel auf eine Methode namens "Verletzung in Erwartung," in welche Forscher Babys Blicke zu überwachen, wie sie normal und atypische Szenarien betrachten angewiesen. Wenn ein Baby länger bei einer Veranstaltung sieht oder Lage in dem etwas "off" (ein großer, starker Zeichentrickfigur beugen, ein Schwächling, zum Beispiel), ist das Blick fasziniert zeigt, dass das Baby die Situation kennt ist ungewöhnlich.

Aber Tenenbaum und seine Kollegen wollten weiter gehen tatsächlich zu quantifizieren, wie "überraschend" ein bestimmtes Ereignisses basiert auf der Wahrscheinlichkeit, dass es passiert. Dann wollte sie sehen, ob das Niveau der Babys Überraschung die Unwahrscheinlichkeit einer gegebenen Situation abgestimmt.

Anspruchsvolle Argumentation

Die Forscher wollten eine Reihe von kniffligen Videos für ihre 1-Year-Old-Themen zu beobachten. In den Videos prallte ein Satz von Objekten in einem Gehäuse mit einem Ausgang. Eine blaue Barriere würde dann auf dem Bildschirm, auf dem Gehäuse angezeigt. Als nächstes eines der Objekte aus dem Gehäuse durch den Ausgang, schwebte erscheinen auf dem Bildschirm kurz vor der Schranke verklungen, offenbaren die Objekte hinter sich gelassen. [Sehen Sie ein Video von den Experimenten]

Die Wahrscheinlichkeit eines bestimmten Objekts beenden hängt von vielen Faktoren ab: wie viele der einzelnen Arten von Objekten gibt es, wie lange die Szene vertuscht wurde, wie die Objekte bewegen und wo sie waren das letzte Mal das Baby sah, wie sie. Zum Beispiel erwarten Sie in einer Szene, in der ein Kreis in der Nähe der Ausfahrt schwebt, wenn die Barriere das Gehäuse für einen Bruchteil einer Sekunde umfasst, den Kreis herausspringen. In einer Szene, wo die Barriere für zwei Sekunden ausfällt, könnte die Lage des Kreises nicht so viel, egal, weil andere Formen näher zum Ausgang in dieser Zeit bewegt haben könnte. Kleinkinder müssen erraten, was wird passieren, alle Informationen an einem Strang ziehen.

Stellt sich heraus, haben diese Babys in der Tasche. Ihre Leistung auf die Aufgabe abgeglichen, das Computermodell die gleichen Informationen gegeben. Die Implikation Tenenbaum sagte, ist, dass die Argumentationsfähigkeiten früh blühen.

"Sogar Kleinkinder Gehirne, bevor sie in der Lage sind zu gehen und sprechen, sie kohärente, rationale Modelle über das, was bauen draußen in der Welt geschieht,", sagte Tenenbaum und fügte hinzu, "Wir denken tatsächlich, dass nach 12 Monaten, sie wissen mehr als dieses Modell."

Lernen, was Babys wissen

Tenenbaum sagte, er hofft, mehr Experimente zur Verfeinerung des Modells zu tun in Konzepte, die Babys wie Reibung und die schwere begreifen könnte hinzufügen. Außerdem wollen die Forscher sehen in den verschiedenen Altersstufen um herauszufinden, was Babys nach 3 und 6 Monaten wissen. Die Methode kann verwendet werden, um Babys Wahrnehmung sozialer Situationen zu verstehen, sagte auch Tenenbaum.

Das Ziel, Tenenbaum sagte, ist eine Art von "Reverse engineering" der Säugling Kognition, die Maschinen zu bauen, die mehr mit der Welt interagieren, wie das menschliche Gehirn tut Robotik-Entwickler helfen könnten. Theoretisch, sagte er, eine starke, Wahrscheinlichkeit basierende Modell wie Säuglinge mit der Welt interagieren könnten Forscher verstehen, was passiert, wenn etwas schief, wie Entwicklungsstörungen wie Autismus geht.

"Diese Arbeit ist ein erster Schritt in Richtung eine formale Theorie der Säugling Argumentation," sagte Elizabeth Spelke, ein Psychologe, der Säugling Kognition an der Harvard University studiert, aber war nicht in der aktuellen Forschung beteiligt. Weitere Arbeit an sozialen Verständnis des Säuglings kann zeigen, ob das menschliche Gehirn nicht nur um einzelne Objekte, Menschen und Zahlen, verdrahtet ist Spelke erzählte LiveScience, aber auch eingerichtet, um vorherzusagen, wie interagieren diese Objekte, Menschen und zahlen.

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