其次 , 程序可以通过系统分析 , 把各种假设和不同模式的事件发生的概率联系起来——那些所谓的“模式” , 也就是在科学实验和统计分析中出现的“规律” 。 一种假设与数据越吻合 , 正确的可能性就越大 。 我认为 , 儿童大脑可能也是以相似的机制 , 把自己对世界万物的各种假设与各类事件的发生概率联系起来 。 不过 , 儿童的推理方式非常复杂和微妙 , 简单的关联或规则很难解释清楚 。
此外 , 当儿童下意识地使用贝叶斯统计分析法考虑非常规的可能事件时 , 他们可能比成年人更有优势 。 在一项研究中 , 我和同事向一些4岁儿童和成年人展示了一台“blicket 检测器” , 只是它的运行方式与此前的检测器有所不同:要把两个物块同时放上去才能启动 。 4岁儿童比成年人更容易领会这个不同以往的因果关系 。 成年人似乎更依赖以往的知识和经验 , 认为检测器通常不会以这种方式运行 , 哪怕证据已经暗示他们 , 面前的这台检测器与以往不同 。 这项研究将会在今年的一个会议上正式公开 。
我们在近期开展的另一个实验中发现 , 如果幼儿认为有人在指导自己 , 就会改变统计分析的方法 , 可能导致创造力下降 。 研究人员给4岁儿童拿了一个玩具 , 只有按正确顺序进行操作(比如先拉一下把柄 , 再捏一下上面的小球) , 玩具才会播放音乐 。 研究人员先对部分孩子说:“我也不知道怎么玩 , 我们一起试试看 。 ”然后 , 她尝试了多次操作 , 故意在每次操作中加入一些多余动作 , 只不过有些操作的最后几步的顺序是正确的 , 玩具会播放音乐 , 而有些操作则不正确 。 当研究人员让孩子自己操作玩具 , 很多孩子都能根据他们观察到的统计规律 , 排除多余动作 , 提炼出准确而简短的操作步骤 。
对于其余孩子 , 研究人员则说要教他们玩玩具 , 让他们知道哪些操作能使玩具播放音乐 , 哪些又不能 。 然后 , 她用玩具进行示范 , 方式和上次一样 。 当孩子们自己玩玩具时 , 没人尝试简短有效的操作步骤 , 而是照搬研究人员的整套动作 。 这些孩子没有注意到示范过程中的统计规律吗?也许不是 , 他们的行为可用一种贝叶斯模型来准确描述 , 而这种模型中有这样一条假设:“老师”教给他们的就是最有效的操作方法 。 简单来讲 , 如果这位老师知道更简短的操作步骤 , 她在演示时是不会夹杂多余动作的 。
【我们的童年为什么这么长?】

如果大脑是由进化设计的电脑 , 我们还想知道 , 婴幼儿那异乎寻常的学习能力是怎么进化而来的 , 背后又有怎样的神经机制?最近的一些生物学观点 , 和我们在心理学实验中观察到现象非常吻合 。
从进化的角度看 , 人类最显着的特征之一就是我们超长的发育期 。 人类的童年比任何动物都长很多 。 为什么婴儿在这么长的时间内都无法自立 , 需要成年人耗费那么多精力来抚养?
纵观动物界 , 智力越高 , 适应性越强的动物 , 幼仔的发育期就越长 。 “早熟”动物 , 如鸡类 , 为了适应环境生存需要 , 往往进化出高度特化的本能 , 因此幼体成熟很快 。 而“晚成”动物(指后代需要父母哺育照顾一段时间的动物) 则需要向父母学习生存技巧 。 比如 , 乌鸦可利用一种新东西(比如一截电线) , 想办法把它做成一种工具 , 但小乌鸦依赖父母的时间远长于鸡类 。
学习策略能赋予动物很大的生存优势 , 但在没学会各种生存技能之前往往不能自保 。 为了化解这个矛盾 , 进化为成年和幼年动物分配了不同的任务:在父母的保护下 , 幼仔只须学习如何生存 , 熟悉周围环境 , 无须做其他事 。 成年后 , 动物就可以用它们学到的知识 , 更好地生存和繁衍 , 哺育下一代 。 从本质上说 , 婴儿就是为了学习而生的 。
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