深度長文：了解嬰兒的學習方式，你就會明白機器永遠趕不上人類

編者按：許多人都很擔心，人工智慧將會取代人類。《衛報》發表的一篇長篇報道指出，這是不可能的。作者亞歷克斯·比爾德（Alex Beard）從嬰兒學習的視角來看待機器和人類的差異性，並指出，智能的未來不會出現在我們的機器里，而是會出現在我們不斷發展頭腦中。文章由36氪編譯。

一、

在2005年7月的一個晴朗的日子裡，黛比·羅伊（Deb Roy）和魯帕爾·帕特爾（Rupal Patel）臉上洋溢著所有初為人父母的人共有的笑容。他們在波士頓家中的走廊上停下來，拍照留念，並高興地談論著襁褓中的寶貝兒子。

但是，這對看起來很正常的郊區夫婦和其他父母並不完全一樣。羅伊是麻省理工學院的人工智慧和機器人學專家，帕特爾是東北大學著名的演講和語言專家。多年來，他們一直計劃收集有史以來最全面的家庭視頻。

走廊的天花板上，閃爍著兩個不顯眼的黑點，每個黑點都有一枚硬幣大小。開放式生活區和餐廳有更多這樣的黑點。整個房子總共有25個——14個有麥克風的攝像頭和11個魚眼相機——這是他們從醫院返回時準備啟動的系統的一部分，目的是記錄新生兒的一舉一動。

這項計劃十年前就在加拿大開始了——但事實上，羅伊在他六歲的時候就製造出了他的第一台機器人，20世紀70年代回到溫尼伯後，他從未真正停下來過。當他的興趣變成了一項事業時，他對機器人的大腦感到好奇，致力於研究到底需要什麼才能讓機器思考和說話。「我認為，我可以讀一些關於孩子們如何做的文獻，這將幫助我一個構建語言和學習機器人的藍圖，」羅伊告訴我。

一天晚上吃晚飯的時候，他向正在攻讀人類語言病理學博士學位的帕特爾吹噓說, 他已經發明了一種機器人，學習方式與孩子們的學習方式是一樣的。 他確信，如果機器人得到的輸入和孩子們一樣，機器人就可以從中學習。

Toco不僅僅是一個安裝在 Meccano 框架上的攝像頭和麥克風， 它有著乒乓球般的眼睛、紅色的羽毛、彎曲的黃色喙，而且它很聰明。 羅伊利用語音識別和模式分析演算法, 羅伊煞費苦心地教導 Toco 從日常言語的漩渦中區分單詞和概念。與之前計算機用數字方式學習語言，理解單詞與其他單詞的關係的機器相比，羅伊的突破是創造了一種能夠理解它們與物體之間關係的機器。被要求在一系列的物理項目中挑出紅球時，Toco可以做到。

帕特爾在多倫多經營著一家嬰兒實驗室，羅伊經常飛到那裡，去看看他能學到什麼。在觀察母親和嬰兒玩耍的過程中，他意識到自己教的 Toco 很差勁。「我沒有正確地構建我的學習演算法，」2007年，他向《連線》雜誌解釋說。「每一位家長都知道，當你和一個11個月大的孩子談話時，你聊到的話題會很集中。如果你說的是一個杯子，你會一直堅持下去，你與杯子互動，直到孩子感到無聊，然後才不再談論杯子。」

他的機器人一直在搜索，它在學習一個新物體時聽到的每一個音標，但羅伊調整了它的演算法，給它最新的體驗賦予了額外的權重，並開始給它提供一些帕特爾的嬰兒實驗室種的錄音。突然，Toco開始以人工智慧研究中從未出現過的速度建立起一個基本辭彙。他感覺自己比以往什麼時候都更接近自己的夢想了：建立一個能通過聽和看物體來學習的機器人。但是，機器人需要依靠錄音，而這些錄音很難找到。

從來沒有人真正研究過第一個關鍵年齡段的孩子「在野外」會發生什麼事情。研究人員的標準是每周進行一小時的觀察——這就是帕特爾在實驗室里研究母親和嬰兒的方式。如果你要研究嬰兒學會說話的方式，你需要一個足夠古怪的人，來建造一個帶有隱藏錄音設備的房子。

第一次聽說帕特爾和羅伊的實驗，是我在倫敦一家綜合學校當老師的時候。我教的大多數孩子都是在11歲的時候來到學校的，語言水平遠遠落後於我們對他們的期望。作為一個新手，我努力幫助他們趕上。然而，我所嘗試的一切似乎都過時了，羅伊的方法是科學的。我希望，他的發現能夠揭開一個可以幫助孩子們充分發揮潛能的秘密。如果我們能創造出像人類一樣學習的機器，我們是不是還能開發出能幫助我們完善人類學習的機器？

在錄製之前，羅伊和帕特爾達成了一些基本規則。這些錄音只能提供給他們最信任的內部研究人員。如果人們在任何時候對拍攝感到不舒服，他們會立刻扔掉這些錄像。當需要保密時，系統可以暫時關閉。這是一個信念的飛躍，但他們一致認為這是值得的。他們的實驗有能力開啟對嬰兒思維運作方式的新認識。

Toco是匹諾曹（Pinocchio）, 羅伊是蓋比托（Geppetto）。 但是他想知道真正的孩子能教給機器人什麼。我想知道，那些家庭視頻是否暗示了如何提高最年輕的人類的學習能力。

二、

1995年，兩位研究人員，貝蒂·哈特（Betty Hart）和托德·里斯利（ Todd Risley），發表了一項研究的結果，他們跟蹤調查了42個堪薩斯城的家庭，比較了貧窮家庭中學齡前兒童與富裕家庭中學齡前兒童的經歷。從嬰兒九個月大開始，他們在兩年半的時間裡定期觀察他們，在長達一小時的訪問中記錄和轉錄所有父母和孩子的講話。研究結果很明顯。一個孩子在三歲生日時聽到的單詞數量，與他九歲時的學業成功有非常強的相關性。這種差別幾乎是不可估量的。他們估計，在四歲時，家庭最富有的孩子比家庭最窮的孩子多聽到了3000萬個單詞。

「孩子們在入學時的技能差異問題比我們想像的更大、更棘手、更重要,」哈特和里斯利。 他們的研究表明, 儘早干預是值得的。「拖延的時間越長，改變的可能性就越小。」

儘管問題很嚴重，但解決辦法看起來很簡單。用語言來填補缺口就行了。哈特和里斯利的發現引發了一場今天仍在持續的焦慮感。在說英語的世界裡，父母們瘋狂地為他們的孩子抽認卡和大腦訓練器。

但我在課堂上的經驗表明，這種解釋有點過於簡單，把人腦的發展等同於計算機的輸入和輸出。我懷疑，嬰兒可以從中學習的東西比你聽到的單詞要多得多。

賓夕法尼亞州天普大學（Temple University）的幼兒發展教授凱西·赫什-帕塞克（Kathy Hirsh-Pasek）似乎也同意這一觀點。她寫道，「就像快餐行業讓我們攝入了大量的卡路里，我們所謂的『學習型行業』讓我們中的許多人相信，記住內容是學習成功和快樂生活所需要的一切」。她還寫了一本有影響力的書，闡述了她對「匆忙」這個詞的保留意見，愛因斯坦從不使用抽認卡卡，孩子們是如何真正學習的？為什麼他們需要多玩，少記？我想她可能有一些答案。

赫什-帕塞克是早期兒童發展領域的傳奇人物。她是12本書和數百篇學術文章的作者，是天普嬰幼兒實驗室的傑出教員，這個嬰幼兒實驗室的口號是「兒童教成人的地方」。

在實驗室里，科學家們正在對「微小的人類」進行測試。研究人員已經開發出了精巧的實驗來測量心率的變化，以顯示8個月大的孩子已經知道的一些事情。「他們知道手機不會落在他們身上，」赫什-帕塞克說。「他們知道，如果我把這個盤子放在桌子上，盤子就不會穿過桌子。太神奇了。他們知道，如果我坐在你對面，你看不到我身體的底部。」

直到最近，科學家們還傾向於認為嬰兒是非理性的、不合邏輯的和以自我為中心的。1890年，威廉·詹姆斯（William James）在他的《心理學原理》中描述了嬰兒的感官超負荷體驗:「嬰兒同時受到了眼睛、耳朵、鼻子、皮膚和內髒的攻擊，感覺這一切就像一朵盛開的、嗡嗡作響的混亂之花。「這種理解有助於形成一種機械的學習觀，而單詞的重複才是最重要的。但事實並非如此。

即使在子宮裡，嬰兒也在學習。在那個階段，他們會聽到聲音。一小時大的孩子可以分辨出母親的聲音和別人的聲音。他們來到這個世界，大腦通過感官刺激來學習。我們每個人都是天生的探險家，隨時準備進行科學探究。如果我們要充分發揮我們的學習潛力，我們就必須了解這一點。

「我們進入這個世界，已經準備好了『從環境中讀取完美的暗示』，」赫什-帕塞克說。我想起了Toco。他也閱讀環境——或者至少是他的眼睛（相機）看到的和耳朵（麥克風）聽到的。但是機器人只能通過它們被編程的方式伸出手來，只能從它們被要求注意的刺激中學習。這將它們限制在一個小範圍內，在這裡的經驗將塑造它們的行為。它們的方法毫無意義。但另一方面，嬰兒是社會學習者。

「我們已經做好了與他人和我們的文化互動的準備，」赫什-帕塞克說。人類嬰兒真正的天賦不僅僅在於他們從環境中學習——其他動物也能做到。人類嬰兒可以理解他們周圍的人，特別是理解他們的意圖。

三、

隨著我們的發展，社會和文化的傳播成為可能。語言是我們的出發點——把兩個存在（being）的共同的意義歸於一個抽象概念或符號的可能性。我們能否從嬰兒的行為中看出這種行為的開端？ 一歲以下的嬰兒會與看護者進行親密交談。他們喋喋不休、眼神交流、交換東西、模仿對方的表情或動作。他們還用工具做實驗，把它們塞進嘴裡，或用東西敲打它們。

在萊比錫馬克斯·普朗克進化人類學研究所，邁克爾·托馬塞洛（Michael Tomasello）教授寫道，我們的年輕一代「在一個不斷出現新的人工製品和社會實踐的環境中學習，這種環境在任何時候都代表著整個社會群體在整個文化史中的集體智慧」。

如果我們所有人，都要發揮作為學習者的潛力，我們必須回答的問題是，我們應該如何塑造這種環境。人類的大腦特別適合學習。長期的不成熟是一種有風險的進化策略，使我們在早期易受掠食者或疾病的傷害，並推遲了我們的繁殖能力，但回報是巨大的。我們可以積極地將來自環境和社會群體的大量最新信息融入到我們的認知發展中。

科學家們早就認識到，關於「先天-後天」的爭論是錯誤的。我們大腦的大量發育發生在頭三年。在這些年裡，大腦相對於環境而生長，形成與感官體驗的相互作用。正如哈特和里斯利在他們對「詞差」的研究中所表明的那樣，這種經歷會對個人的成長產生巨大的影響。

我們已經進化成為了一個教師和學習者的物種。我們理解他人的能力大約在第九個月到達，在發育的某個時刻，嬰兒開始通過拿著或指向物體來檢查別人的注意力。一年左右，他們可以跟隨他人的注意力、凝視、觸摸或聆聽相同的東西。在15個月的時候，他們就能指揮。聽著！看那邊！共同關注是人類有意識學習的起點。這就是為什麼嬰兒不學習從視頻、音頻或偶然聽到父母的談話中來學習說話。我們還沒有進化到那種程度。這就是為什麼我們和孩子交談很重要。這也是為什麼我們還不能從機器人身上學到東西。

理解我們如何學習的含義聽起來像是常識：每一代人都應該確保下一代在他們早年就沉浸在當前文化的工具、符號和社會實踐中。

四、

為了尋找最能培養我們自然能力的學習環境，我參觀了Pen Green幼兒中心，這是北安普敦郡科爾比鎮的一個幼兒發展專家中心。戶外空間很冷，陰沉沉的，但這並沒有嚇到孩子們。在一片竹林旁，兩個小男孩不停地拍打著流著水的水龍頭。「別讓我淋濕了！」他們高興得尖叫起來。一位老師彎下腰，穿著印有「快一點，快一點」字樣的T恤衫安慰一個蹣跚學步的孩子。 四個小女孩沉浸在嚴肅的談話中, 心不在焉地在五顏六色的桶里挖沙子。

Pen Green在幼兒發展和家庭支持方面在全球都很出名。我和負責人安吉拉·普羅迪格（Angela Prodger）談過，她剛剛接替了1983年成立該中心的傳奇人物瑪吉·威爾利( Margy Whalley )。上世紀80年代，科爾比是英國最貧窮的城鎮之一，那裡的蘇格蘭移民工人因遷往南方的鋼廠關閉而無家可歸——1.1萬人被解僱。該中心是下一代的生命線。如今，它為英國1400個最不富裕的家庭提供服務。

我問她關於語言學習的問題。我們知道語言很重要，但是我在遊戲時間沒有聽到太多的談話。「如果我們不先解決個人、社會和情感發展問題，你就沒有做好學習的準備，」普羅迪格說。她解釋說，在孩子們能夠掌握語言和語言的工具之前，你必須確保他們有一種「存在和歸屬感」。她認為，我們早期學習的方法常常跳過這些步驟。對我來說，這聽起來像是一種享受，但不是必要的，但研究表明並非如此。

20世紀50年代，英國心理分析學家約翰·鮑爾比（John Bowlby）提出了「依戀」理論。他假設嬰兒無法調節自己的情緒，所以他們在飢餓、悲傷或孤獨時容易感到不安。需要一個看護者來幫助他們「共同調節」他們的情緒，隨著時間的推移，這將教會孩子自我調節。如果父母的愛不能減輕負面的經歷，他們就可以自己來。

這對在貧困或創傷環境中成長的兒童具有重大意義。這就是為什麼彭·格林把孩子的存在和歸屬放在第一位。這也解釋了我所執教學校的一些行為。在那裡，我忽略了孩子們對成長環境中的壓力做出反應的跡象，在Pen Green，他們與看護者密切合作，確保孩子們建立起牢固的、有利於他們在幼兒園乃至學校茁壯成長的關係。我一直相信孩子們想大搞破壞。我從來沒有想到，他們可能只是受到環境的制約，以某種方式行事。「行為是孩子試圖告訴你一些事情的一種跡象，」普羅迪格說。

在我們參觀建築時，普羅迪格告訴我，Pen Green的從業人員的技能是學會關注孩子們的想法，在他們自己還沒來得及表達的時候，就把它解釋為孩子們在發信號的證據。孩子們經常和我們交流，她告訴我。我們只需要學會理解。

「這是關於觀察的，」普羅迪格說。「孩子們想探索什麼？他們想知道什麼？」

創造性玩耍是創造力、語言、數學和科學的基礎。如果你太早開始使用抽認卡，你就失去了這個發展階段。「這是關於自由的，」普羅迪格。「這是關於冒險的。」

他們每周帶孩子們去森林幾天，點燃篝火，讓他們用剪刀做實驗，騎BMX自行車。如果他們想在外面，他們就去外面。如果他們想回到溫暖舒適的地方，最小的嬰兒在那裡打滾，那就是他們要去的地方。環境決定了學習。成年人的目的只是為了和孩子們交流和分享注意力。閱讀和寫作可以等等。託兒所應該儘可能的社交化，在玩耍中要跟隨孩子的腳步。在孩子們繼續學習之前，我們必須確保他們屬於自己。

孩子們在這裡似乎很快樂，養成了歸屬感，並且通過玩耍為他們未來的成功打下基礎。然而，我想知道，我們是否還能做更多的事情來加速早期學習。黛比·羅伊的機器人實驗的意義在於，每時每刻都很重要。我們能承受這麼多的機會嗎？

五、

「出生事故是美國不平等的最大根源，」經濟學家詹姆斯·赫克曼（James Heckman）寫道。如今的英國也是如此，在英國，最能預測學業成就的因素是父母的收入。儘管我們每年有三分之二的孩子在英語和數學GCSEs中獲得C或以上的成績，但在學校免費用餐的孩子們中，這一數字下降到了略高於三分之一。赫克曼還指出，解決這種不平等的最好辦法是在兒童的生活中儘早投資於兒童的發展。僅僅改變學校是不夠的——我們必須比這更早。

在天普大學，赫什-帕塞克告訴我，我們不能簡單地把孩子放在 ipad 前，指望他們趕上——但這並不意味著我們應該完全放棄智能機器。她的實驗室的一些實驗旨在縮小貧富兒童之間的發育差距。還有一些涉及諸如語言發展和空間意識等話題，並且都在以不同的方式使用技術。「機器做不到的是成為合作夥伴，」赫什-帕塞克告訴我。「它不是社交的。是互動式的，沒有適應性。」

赫什-帕塞克的使命是改變我們對學習的想法，尤其是對最貧窮的孩子。「我們有這樣一個願景，讓貧窮的孩子了解基本知識非常重要，」她告訴我。「我們認為我們應該放棄課間休息——儘管我們知道身體有助於孩子學習，有助於培養更好的大腦。我們認為我們應該只做閱讀和數學，去掉藝術和所有多餘的東西。」

這沉重地壓在了她身上。政策制定者和外行人歪曲了科學，以達到他們自己的目的。沒有一個科學家認為抽認卡有效。沒有一個科學家認為你應該從小就開始學習讀寫。這是政府的幻想。哈特和里斯利最近的研究增加了語言課程的深度。2003年，心理學家帕特里夏·庫爾（Patricia Kuhl）嘗試教授美國嬰兒普通話。分成三組(視頻、音頻和有血有肉的老師)，只有那些接受人類導師教的人才能學到東西。2010年，一項對廣受歡迎的嬰兒愛因斯坦辭彙構建DVDs的研究顯示，觀看這些DVDs的嬰兒「對程序中的單詞沒有比從未觀看過的孩子有更深刻的理解」。嬰兒們也沒有通過偶然間聽到父母的談話或收聽廣播來學習單詞。不僅僅是單詞，一個嬰兒學習語言需要一個人。他們無法從屏幕上學習。

學校仍然對忽視這些對嬰兒學習的洞察感到內疚。埃里卡·克里斯塔基斯（Erika Christakis）是一位幼兒專家，也是《The Importance of Being Little》一書的作者，他從多維度、基於思想的方法到二維命名和標籤課程，描繪了學前教育的緩慢下降。弗吉尼亞大學的達普納·巴索克（Daphna Bassok）想知道幼兒園是否真的和一年級新生一樣。畢竟，對幼兒園5、6歲的孩子能夠閱讀的期望現在已經司空見慣。然而，所有的證據都與此背道而馳。劍橋大學的一項研究比較了5歲和7歲開始上正規讀寫課的兒童群體，這對11歲的兒童的閱讀能力沒有任何影響，「但從5歲開始上正規讀寫課的兒童對閱讀的態度不那麼積極，閱讀理解能力也比晚開始上正規讀寫課的兒童差」。

這些發現很清楚：如果你在對故事、經歷、感覺和情感有了基本的理解之前就開始解碼，那麼你就會成為一個更糟糕的讀者。而且你更不喜歡它。在早期的學習中，像對待機器人一樣對待孩子，你就是在把他們關一輩子。

凱西·赫什-帕塞克。

相反，赫什-帕塞克希望孩子們能夠享受學習和成長的樂趣。除了孩子，她的另一個愛好是音樂。她經常唱歌，尤其是給孫女打電話的時候。

在她的書中，她提出了現代學習的六個C：協作（collaboration）、交流（communication）、內容（content）、批判性思維（critical thinking）、創造性創新（creative innovation）和自信（confidence）。我曾想，真理是從科學證據中得出的，這與許多教育政策不同。她說，如果我要從中拿走一件事，那應該是「從早期開始，我們就要向人們學習」。

正是這種洞察力促使一對郊區科學家按下了「記錄」按鈕。

六、

當我們在麻省理工學院見面時，黛比·羅伊穿著黑色衣服，看起來依然年輕。頭髮上的幾點斑白是11年為人父母的唯一證據。回顧過去，《Human Speechome Project》——正如他和帕特爾的家庭記錄實驗所命名的那樣——似乎是關於人工智慧的千年之交熱情的一個特殊愛好。他們總共捕獲了9萬小時的視頻和14萬小時的音頻。200T的數據涵蓋了他們兒子生命的前三年活動(以及他妹妹18個月)的85%。但現在，這些鏡頭已經積滿了灰塵。

羅伊和他在麻省理工學院的團隊開發了新的方法來可視化和研究他們獲取的數據:「社交熱點」顯示了兩條緊密相連的線，這是父母和孩子聚在一起聊天、學習或探索的溫柔瞬間的視覺痕迹；「Wordscapes」是白雪皚皚的山脈，覆蓋著整個客廳和廚房，最高的山峰聳立在人們最常聽到特定辭彙的地方。結果證明，這些工具作為分析Twitter上談話的一種手段，非常有利可圖。羅伊和一名研究生花了十年時間建立了一家新的媒體公司。

羅伊現在回到了麻省理工學院。他的新團隊叫做社會機器實驗室。他放棄了製造能與人類競爭的機器人，轉而把注意力放在增強人類學習上。讓他改變主意的是撫養孩子的過程。

他兒子第一次說一些不僅僅是胡言亂語的話的時候，羅伊和他坐在一起看照片。「他說『fah』，」羅伊解釋說，「但他實際上是指牆上的一條魚，我們倆都在看。我知道這不僅僅是巧合，就在他看著它說出來之後，他轉向了我。他有種類似於「啊，現在我明白了」的表情。他還不到一歲，但有一種有意識的存在，就是自我反省。」

羅伊不再相信你能把機器人培養成一個真正的人，甚至應該嘗試一下的念頭也消失了。開發一個只需要一個人的童年就能完全像一個年輕人的機器人似乎沒有什麼好處。人們就是這麼做的。那是在你進入想像或情感、身份或愛情之前——這對Toco來說是不可能的。看著他的兒子，羅伊被「一個活生生的語言學習者的外表和行為的不可思議的複雜程度」沖昏了頭腦。嬰兒不僅僅是反芻；他們創造了，創造了新的意義，分享了感情。

學習的過程並不像他最初想的那樣，是一個解碼的過程，而是一個無限連續、複雜和社會化的過程。他正在給他的孩子們讀海倫·凱勒的自傳，並被她第一次的頓悟所打動。凱勒幼年時患了一種疾病，後來又聾又瞎，當她患上這種病時，她才七歲。「突然，我感到一種被遺忘的朦朧意識，」她寫道，「一種回歸思想的興奮；不知怎麼地，我明白了語言的奧秘。我當時就知道「w - a - t - e - r」是指從我手裡流過的那種奇妙的、涼爽的東西。那個活生生的詞喚醒了我的靈魂，給了它光明、希望、歡樂，讓它自由！每件事物都有一個名字，每個名字都產生了一個新的思想。當我們回到屋裡時，我碰到的每一件東西似乎都在隨著生命而顫動。」

羅伊最近開始與赫什-帕塞克合作, 因為她認為機器可以增強人類之間的學習, 但是永遠不會取代它。

他發現人類的學習是公共的和互動的。對於機器人來說，語言的習得是抽象的、程式化的。對我們來說，它是具體的、情感的、主觀的，隨著生活顫動。智能的未來不會出現在我們的機器里，而是會出現在我們不斷發展頭腦中。

原文鏈接：https://www.theguardian.com/news/2018/apr/03/how-babies-learn-and-why-robots-cant-compete

編譯組出品。編輯：郝鵬程

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