遥控设备上的物块 ， 使之晃动 ， 也可使设备发光 。 在这种情况下 ， 幼儿仍能正确判断出 ， 晃动哪个物块能以更高概率使机器发光 。 虽然在实验之初 ， 孩子们认为隔空控制物块是不可能的（我们曾问过他们） ， 但根据事件发生的概率 ， 他们能不断发现让他们感到吃惊的事实 ， 从全新的角度去认识这个世界 。
在另一项实验中 ， 我和劳拉·舒尔茨（Laura Schulz ， 现任职于美国麻省理工学院）给一组4岁儿童展示了一个玩具 ， 玩具顶部有一个开关和一蓝一红两个齿轮 。 打开开关 ， 齿轮就会转动 。 这个玩具虽然简单 ， 工作原理却可以有很多种：可能是开关让两个齿轮同时转动 ， 也可能是开关启动了蓝色齿轮 ， 蓝色齿轮再带动红色齿轮 ， 诸如此类 。 我们向孩子们展示了每种原理的示意图 ， 比如红色齿轮的转动可能是因为受到蓝色齿轮的推动 。 接着 ， 我们拿来好几个这样的玩具 ， 每个玩具的工作原理都不同 ， 然后为孩子们做一些相对复杂的演示 ， 暗示玩具是怎么运转的 。 孩子们会看到 ， 如果我们取下红色齿轮 ， 再打开开关 ， 蓝色齿轮仍会转动 ， 但如果先取下蓝色齿轮再打开开关 ， 玩具不会有任何动静 。 让人吃惊的是 ， 当我们让这些孩子挑选每个玩具对应的运行原理图时 ， 他们能根据自己看到的演示过程 ， 很快弄清楚玩具是怎么运转的 ， 找出相应的原理图 。 不仅如此 ， 当另一组孩子单独面对玩具时 ， 他们会以各种方式把玩玩具 ， 以便弄清楚运行原理——就像在做实验一样 。
舒尔茨用另一种玩具又做了一组实验 。 这个玩具有两根杠杆 ， 分别连着玩具鸭子和玩偶 。 按一下杠杆 ， 鸭子或玩偶就会冒出来 。 向一组学龄前儿童演示时 ， 一次只按一根杠杆 ， 相应的玩具即会出现 。 而给第二组儿童演示时 ， 则同时按两根杠杆 ， 鸭子和玩偶会一起出现 ， 但他们从未看到单独按一根杠杆时会出现什么情况 。 然后 ， 研究人员让孩子们自己玩这个玩具 。 第一组孩子花在玩具上的时间 ， 远少于第二组的孩子 ， 因为他们已经知道玩具的工作原理 ， 兴趣大减 。 第二组孩子则面对着一个谜团 ， 他们不由自主地玩着玩具 ， 很快就弄清楚按下一根杠杆会发生什么事情 。
这些结果显示 ， 孩子们自发玩耍的过程（任何东西都想抓来玩） ， 其实也是不断实验、探究事物因果关系的过程——这是最有效的探索世界是怎么运行的方法 。
【大脑中的“计算机”】

 
显然 ， 孩子们并非像成年科学家那样 ， 有意识地开展实验或分析数据 。 不过 ， 儿童大脑在无意识中处理信息的方式 ， 必定与科研思维类似 。 认知科学的一个重要概念就是 ， 大脑就像由进化设计出的计算机 ， 运行着由日常经历编写的程序 。
计算科学家和哲学家已开始用与概率相关的数学概念 ， 来理解科学家和儿童那强大的学习能力 。 在一种全新的机器学习程序开发方法中 ， 科学家运用了所谓的“概率模型”（也叫贝叶斯模型或贝叶斯网络） ， 这样的程序可解开复杂的基因表达问题 ， 帮助理解气候变化 。 这种程序设计方法也让我们对儿童大脑“计算机”的可能运作方式有了新的认识 。
概率模型结合了两种基本概念 。 首先 ， 它们用数学方法来描述儿童对人、事物和词语可能作出的各种假设 。 比如 ， 我们可以把儿童的因果概念描绘成一张事物间的因果关系图 ， 在“按蓝色杠杆”的图标前 ， 画一个箭头指向“玩具鸭子弹出” ， 来描述这种假设 。

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