Tecnologia, Turing e sviluppo infantile

Mentre recentemente nella Bay Area visitavamo la famiglia, le mie figlie, nipote, nipote e io abbiamo trascorso una giornata al Tech Museum of Innovation di San Jose. I bambini furono scossi da un simulatore di terremoti e osservarono gli alti e bassi di un ottovolante che progettarono. Hanno anche vagato attraverso spazi che consentono loro di creare un'app, valutare la loro frequenza cardiaca e trasformarsi in volti creativi in ​​modi creativi. Tutto questo mi ha fatto pensare ad alcune intersezioni tra tecnologia, apprendimento e sviluppo infantile.

Un documento dello scorso anno di Chris Kuzawa e colleghi nel "Proceedings of the National Academy of Sciences" ha riesaminato i modelli di crescita e sviluppo del cervello umano. In una sintesi creativa, hanno dimostrato che un motivo determinante per cui gli esseri umani (rispetto ad altre grandi scimmie, ad esempio) hanno una crescita corporea così lenta è a causa delle enormi quantità di energia necessarie per sviluppare e mantenere i nostri cervelli energeticamente costosi e massicci. In altre parole, i bambini umani crescono a un ritmo più lento degli scimpanzé, in parte perché il cervello umano si basa su un bilancio energetico a scapito della crescita somatica complessiva. Non hanno affrontato il motivo per cui la selezione potrebbe aver favorito grandi cervelli umani in primo luogo. Tuttavia le argomentazioni principali si concentrano sulla necessità di accrescere il cervello umano al fine di facilitare le capacità di apprendimento sociale. I cambiamenti nella vita sociale degli ominidi, nell'organizzazione familiare, nelle coalizioni e nella scala, possono aver richiesto un maggiore supporto cognitivo; le nostre vite sociali hanno reso il nostro cervello più grande.

Quindi abbiamo bisogno di grandi cervelli per imparare a navigare con successo in un mondo sociale complesso. Che ne pensi di progettare una macchina per imparare? Come sarebbe quella macchina, e avrebbe un enorme "cervello"? Questo ci fa giocare con l'idea del test di Turing. In un articolo del 1950, Alan Turing, anche il fulcro del successo di Hollywood "The Imitation Game", fornì un test giocoso e operativo: se una persona non poteva dire la differenza tra le risposte fornite da una macchina di apprendimento rispetto a un'altra persona, la macchina aveva dimostrato l'intelligenza artificiale. Il giornale di Turing anticipò anche vari argomenti contrari alla sua proposta di test dell'intelligenza artificiale. Più rilevante per il nostro scopo attuale, Turing ipotizza le basi dell'apprendimento automatico:

"Nel tentativo di imitare una mente umana adulta, siamo obbligati a pensare molto al processo che l'ha portato allo stato in cui si trova. Possiamo notare tre componenti.

• Come un'immagine con gli amici può farti avere un appuntamento!

(a) Lo stato iniziale della mente, diciamo alla nascita,

(b) L'educazione a cui è stato sottoposto,

(c) Altre esperienze, non descritte come istruzione, alle quali è stata sottoposta.

Invece di provare a produrre un programma per simulare la mente degli adulti, perché non provare a produrne uno che simuli quello del bambino? Se questo fosse poi sottoposto ad un appropriato corso di educazione, si otterrebbe il cervello adulto …. C'è un'evidente connessione tra questo processo ed evoluzione … "

Abbastanza divertente, Sir Charles Darwin (il nipote del naturalista famoso), che ha diretto un laboratorio nazionale britannico negli anni '40, si è lamentato dell'ossessione di Turing per le macchine per l'apprendimento.

La maggior parte delle manifestazioni standard di macchine pensanti (robot che si muovono goffamente o computer senza alcuna forma umana) non assomigliano ai bambini umani. Ad esempio, nel film "Ex Machina", la storia è incentrata sulla progettazione di una macchina per l'apprendimento che affronta l'equivalente del test di Turing. Se hai visto il film, sai se lo sforzo ha avuto successo. Le macchine di "Ex Machina" prendono la forma di femmine adulte, in parte per imparare interagendo e servendo il designer maschile. Non sono stati costruiti per sembrare o agire come bambini umani, né hanno cambiato l'aspetto nel tempo come farebbe un essere umano dell'apprendimento. Perchè no? Forse questo avrebbe vanificato gli scopi della progettazione di macchine per l'apprendimento: se ci volevano anni o decenni per imparare, non potevano riempire le nicchie che vogliamo che facciano adesso o nel futuro più immediato. Potrebbero non conoscere le cose che vogliamo che imparino. Ma l'apprendimento di macchine con caratteristiche simili ai bambini (voci alte, teste relativamente più grandi, senso dell'innocenza, ecc.) Potrebbe essere ottimizzato per attirare l'attenzione dei "genitori" umani in modi che consentano alle macchine di apprendere in modo più simile a come gli umani imparano .

Un altro aspetto della tecnologia e dello sviluppo infantile che molti di noi genitori possono ora affrontare è il fatto che i nostri figli sono più esperti di tecnologia di noi. La mia undicenne può disegnare presentazioni visivamente più accattivanti che io possa, e lei può rispondere ad alcune domande sul computer o sul telefono su cui mi trovo bloccato. Questo torna al perché e come i bambini imparano in primo luogo. Ci siamo evoluti per diventare altamente esperti apprendenti sociali, in particolare durante l'infanzia. Una curiosità naturale stimola la nostra prole a sintonizzarsi con il mondo in modi spesso altamente adattivi (vedi un blog di Peter Gray diverso su questo tipo di argomento: https://www.psychologytoday.com/blog/freedom-learn). I videogiochi che i bambini amano (o altri giochi interattivi al Tech Museum) attivano queste capacità.

Quando imparo dalle mie figlie, questa è una sorta di trasmissione culturale verticale, ma dalle generazioni più giovani a quelle più vecchie. Questo trasforma più processi evolutivi tipici della trasmissione culturale sulla loro testa. Un gruppo di ricerca ha partecipato alla trasmissione culturale umana tra i cacciatori-raccoglitori e in altre società di piccola scala. Gran parte dell'apprendimento dei bambini avviene attraverso l'osservazione comportamentale; tra i bambini, questo è particolarmente orientato verso i genitori, anche se i bambini più grandi osservano e apprendono molto dagli altri bambini. Come Barry Hewlett e colleghi (2011) notano, "La trasmissione verticale dovrebbe essere importante nei cacciatori-raccoglitori dato il nostro grande patrimonio filogenetico della trasmissione madre-figlio e i potenziali benefici di fitness inclusivi dei genitori dal prendere tempo per trasmettere conoscenze o abilità. In teoria, si può argomentare, ma questo è anche ciò che i cacciatori-raccoglitori dicono quando hanno chiesto come hanno imparato una vasta gamma di abilità e conoscenze. "(1173) L'insegnamento formale è abbastanza raro tra i foraggiatori, anche se Hewlett e colleghi osservano che lo storytelling (dai genitori ai giovani) funge da veicolo efficace per trasmettere valori e credenze culturali tra i forager Aka e Bofi.

Nel mondo in rapida evoluzione di oggi, compresi smart phone e computer obsoleti rapidamente obsoleti, anche la comprensione tecnologica dei genitori è spesso superata. I nostri bambini ci tengono sulle dita dei piedi mentali, poiché la loro meraviglia e la loro comprensione tecnica danno forma alle nostre.

Riferimenti:

Barrett, HC (2015). La forma del pensiero: come si evolvono gli adattamenti mentali. New York: Oxford University Press.

Hewlett, BS, Fouts, HN, Boyette, AH, Hewlett, BL (2011). Apprendimento sociale tra i cacciatori-raccoglitori del Congo Basin. Transazioni filosofiche della Royal Society B, 366, 1168-1178.

Isaacson, W. (2014). Gli innovatori: come un gruppo di hacker, geni e geek ha creato la rivoluzione digitale. New York: Simon e Schuster.

Kuzawa, CW, Chugani, HT, Grossman, LI, Lipovich, L. et al. (2014). Costi metabolici e implicazioni evolutive dello sviluppo del cervello umano. Atti della National Academy of Sciences, 111, 13010-13015.

Turing, A. (1950). Macchine e intelligenza informatica. Mente, 59, 433-460.