但過去30年的研究發現，嬰兒知道的事情比我們過去認爲的多得多。孩子們認知世界的方式，與科學家非常相似——開展實驗，分析數據，形成直觀的生物、物理和心理學理論。他們的驚人能力從何而來?2000年前後，科學家就開始研究這些能力背後的計算、進化和神經機制，研究得到的革命性發現不僅會改變我們對嬰兒的看法，也爲我們提供了一個全新的角度去認識人類本質。
嬰兒知道什麼?
爲什麼這麼長時間以來，我們對嬰幼兒的看法一直錯得這麼離譜?如果不仔細觀察4歲前(年齡段的劃分稍後會講到)的兒童，你很可能會認爲他們什麼也不會。畢竟，嬰兒不會說話;而學齡前兒童，也不能條理分明地表達自己的想法。向3歲左右的小孩提出一個開放式問題，你得到的回答很可能是意識流的，雖然可愛，卻不知所云。瑞士心理學先驅讓·皮亞熱(Jean Piaget)等較早研究兒童思維的科學家認爲，兒童的想法毫無理性和邏輯可言，只以自我爲中心，對因果關係沒有概念。
轉變始於上世紀70年代末。科學家開始用新技術觀察嬰幼兒做了什麼，而不只是記錄他們說了些什麼。通常，嬰兒更喜歡觀察新奇事物，會把更多注意力放在突發事件而非可預測的事件上，因此研究人員可根據這種行爲，弄清楚他們在期待什麼。不過，最有力的證據還是來自對嬰幼兒行爲的直接觀察：他們想要去抓或爬向什麼東西?如何模仿周圍人的動作?
儘管嬰幼兒難以告訴我們他們的想法，但我們可以更巧妙地利用語言，推測出他們知道些什麼。美國密歇根大學安阿伯分校的亨利·威爾曼(Henry Wellman)就曾分析兒童自發對話的錄音，從中尋找能揭示兒童想法的線索。我們還可以向兒童提一些針對性極強的問題，比如讓他們在兩個選擇中進行取捨，這比開放式問題更有利於分析。
在上世紀80年代中期及整個90年代，科學家通過這些技巧發現，嬰幼兒對周圍世界已有很多瞭解，他們的認知並不限於具體的和當前的感受。美國伊利諾伊大學的勒妮·巴亞爾容(Renée Baillargeon)和哈佛大學的伊麗莎白·S·斯佩爾克(Elizabeth S. Spelke)發現，嬰兒能夠理解一些基本的物理關係，比如運動軌跡、重力和容量等。當玩具車似乎要穿過一堵實心牆時，他們往往看得更起勁，對日常生活中符合基本物理學原理的事件卻不太關注。
長到三四歲，兒童具有了一些基本的生物學概念，對生長、遺傳、疾病也有了初步認識。這說明兒童在看待事物時，不僅僅停留在表面。美國密歇根大學的蘇珊·A·格爾曼(Susan A. Gelman)發現，幼兒都認爲動植物有一種看不見的“精髓”，不管外表怎麼變化，這個“精髓”始終不變。
對嬰幼兒來說，最重要的知識是對人的認識。美國華盛頓大學的安德魯·N·梅佐夫(Andrew N. Meltzoff)研究表明，剛出生的嬰兒就知道人是特殊的，會模仿別人的面部表情。
1996年，我和貝蒂·雷帕科利(Betty Repacholi，現居住在華盛頓)發現，18個月大的嬰兒就能分辨他人的喜好。實驗中，研究人員把一碗生的花椰菜和一碗金魚餅乾放在14或18個月大的嬰兒面前，然後每份都品嚐一下，做出喜歡或厭惡的表情，然後向孩子伸出手，問道：“能給我一點嗎?”如果研究人員表現得似乎很喜歡花椰菜，18個月大的嬰兒通常會把花椰菜遞出去，即使他們自己不喜歡這種東西(14個月大的嬰兒總是拿餅乾給研究人員)。這項研究表明，年齡如此小的孩子也不是完全以自我爲中心，他們至少能以簡單的方式理解他人的想法。到了4歲，孩子對日常心理學的理解更加深入，可以解釋一個人是否因爲相信一些錯誤的東西而舉止反常。
到了20世紀末，一些研究已經證實，嬰兒具有抽象而複雜的知識，而且隨着年齡增長，這類知識還會迅速增加。一些科學家甚至認爲，嬰兒生來就掌握很多知識，比如對於事物和人類的行爲規律的認識。毫無疑問，新生兒的大腦絕不是一片空白，不過兒童知識結構的變化說明，他們也在通過自身經歷認識世界。
人類如何從大量複雜的感官信息中認識世界，一直是心理學和哲學上的一大謎團。過去十年，對於嬰兒爲何能又快又多又準地獲取知識，科學家已經瞭解得越來越多。確切地說，我們發現嬰兒具有一種非同尋常的能力：從統計規律中學習。
像科學家一樣分析
1996年，美國羅切斯特大學的珍妮·R·薩弗蘭(Jenny R. Saffran)、理查德·N·阿斯林( Richard N. Aslin)和埃利薩·L·紐波特(Elissa L. Newport)通過對語言語音模式的研究，首次證實嬰兒具備這樣的能力。他們給8個月大的嬰兒播放一組具有統計規律的音節，比如“bi”跟在3次“ro”之後，而“da”總是在“bi”的後面。然後，他們再播放另一組音節，可能與上一次相同，也可能不同。如果統計規律不一樣，嬰兒明顯會花更多的時間去聽這組音節。最近一些研究顯示，嬰兒不僅能發現音調、視覺場景中的統計規律，還可以歸納出更爲抽象的語法規則。
嬰兒甚至能理解統計樣本和取樣羣體間的關係。在2008年的一項研究中，我的同事徐飛(Fei Xu)給一些8個月大的嬰兒展示了滿滿一盒乒乓球，混放着80個白球和20個紅球。然後，他看似隨機地從中拿出5個球，如果是4紅1白(這種情況不大可能出現)，而不是和總體比例一致的4白1紅，嬰兒就會顯得更吃驚——也就是說，他們會花更多的時間和精力來觀察乒乓球。
統計規律僅僅是第一步。更讓人吃驚的是，嬰兒像科學家一樣，能根據統計規律作出判斷，形成對世間萬物的看法。在另一版本的“乒乓球實驗”中，實驗對象是一組20個月大的嬰兒，他們面前的玩具由乒乓球換成了青蛙和鴨子。研究人員先從盒子裏拿出5個玩具，然後讓嬰兒從桌上的玩具(還是青蛙和鴨子)中挑一個給她。如果盒子裏玩具青蛙居多，研究人員拿出來的也以青蛙爲主，嬰兒在挑選玩具時就沒有明顯傾向。相反，如果研究人員拿出來的玩具主要是鴨子，嬰兒就傾向於給她鴨子——顯然，嬰兒認爲根據統計學規律，從盒子裏拿出的玩具不可能以鴨子爲主，因此研究員的選擇不是隨機的，而是她比較喜歡鴨子。
我們實驗室一直在研究幼兒如何利用統計學證據和實驗來弄清事件的前因後果。初步結果顯示，認爲幼兒沒有因果概念的想法絕對是錯誤的。研究中，我們使用了一臺名爲“blicket檢測器” (blicket detector)的設備：把某些物品放在上面，它會發光，播放音樂，表示這是blicket;而把另一些物品放上去，則沒有任何動靜，表示這不是blicket。利用該設備，我們可以向幼兒演示多種模式的實驗現象，然後看他們能從這些現象中歸納出怎樣的因果關係。究竟哪些物品纔算是blicket?
2007年，我和塔馬·庫什尼爾(Tamar Kushnir，現任職於美國康奈爾大學)發現，學齡前兒童能通過概率分析，獲知“blicket檢測器”是如何運行的。我們反覆從兩個物塊中挑一個放到設備上：如果放的是紅色物塊，3次中有兩次能使設備發光，而放藍色物塊時，3次中設備只會發光1次。儘管孩子們還不會加減運算，但他們更傾向於把紅色物塊放到設備上。
遙控設備上的物塊，使之晃動，也可使設備發光。在這種情況下，幼兒仍能正確判斷出，晃動哪個物塊能以更高概率使機器發光。雖然在實驗之初，孩子們認爲隔空控制物塊是不可能的(我們曾問過他們)，但根據事件發生的概率，他們能不斷髮現讓他們感到吃驚的事實，從全新的角度去認識這個世界。#p#副標題#e#
在另一項實驗中，我和勞拉·舒爾茨(Laura Schulz，現任職於美國麻省理工學院)給一組4歲兒童展示了一個玩具，玩具頂部有一個開關和一藍一紅兩個齒輪。打開開關，齒輪就會轉動。這個玩具雖然簡單，工作原理卻可以有很多種：可能是開關讓兩個齒輪同時轉動，也可能是開關啓動了藍色齒輪，藍色齒輪再帶動紅色齒輪，諸如此類。我們向孩子們展示了每種原理的示意圖，比如紅色齒輪的轉動可能是因爲受到藍色齒輪的推動。接着，我們拿來好幾個這樣的玩具，每個玩具的工作原理都不同，然後爲孩子們做一些相對複雜的演示，暗示玩具是怎麼運轉的。孩子們會看到，如果我們取下紅色齒輪，再打開開關，藍色齒輪仍會轉動，但如果先取下藍色齒輪再打開開關，玩具不會有任何動靜。讓人吃驚的是，當我們讓這些孩子挑選每個玩具對應的運行原理圖時，他們能根據自己看到的演示過程，很快弄清楚玩具是怎麼運轉的，找出相應的原理圖。不僅如此，當另一組孩子單獨面對玩具時，他們會以各種方式把玩玩具，以便弄清楚運行原理——就像在做實驗一樣。
舒爾茨用另一種玩具又做了一組實驗。這個玩具有兩根槓桿，分別連着玩具鴨子和玩偶。按一下槓桿，鴨子或玩偶就會冒出來。向一組學齡前兒童演示時，一次只按一根槓桿，相應的玩具即會出現。而給第二組兒童演示時，則同時按兩根槓桿，鴨子和玩偶會一起出現，但他們從未看到單獨按一根槓桿時會出現什麼情況。然後，研究人員讓孩子們自己玩這個玩具。第一組孩子花在玩具上的時間，遠少於第二組的孩子，因爲他們已經知道玩具的工作原理，興趣大減。第二組孩子則面對着一個謎團，他們不由自主地玩着玩具，很快就弄清楚按下一根槓桿會發生什麼事情。
這些結果顯示，孩子們自發玩耍的過程(任何東西都想抓來玩)，其實也是不斷實驗、探究事物因果關係的過程——這是最有效的探索世界是怎麼運行的方法。
大腦中的“計算機”
顯然，孩子們並非像成年科學家那樣，有意識地開展實驗或分析數據。不過，兒童大腦在無意識中處理信息的方式，必定與科研思維類似。認知科學的一個重要概念就是，大腦就像由進化設計出的計算機，運行着由日常經歷編寫的程序。
計算科學家和哲學家已開始用與概率相關的數學概念，來理解科學家和兒童那強大的學習能力。在一種全新的機器學習程序開發方法中，科學家運用了所謂的“概率模型”(也叫貝葉斯模型或貝葉斯網絡)，這樣的程序可解開復雜的基因表達問題，幫助理解氣候變化。這種程序設計方法也讓我們對兒童大腦“計算機”的可能運作方式有了新的認識。
概率模型結合了兩種基本概念。首先，它們用數學方法來描述兒童對人、事物和詞語可能作出的各種假設。比如，我們可以把兒童的因果概念描繪成一張事物間的因果關係圖，在“按藍色槓桿”的圖標前，畫一個箭頭指向“玩具鴨子彈出”，來描述這種假設。
其次，程序可以通過系統分析，把各種假設和不同模式的事件發生的概率聯繫起來——那些所謂的“模式”，也就是在科學實驗和統計分析中出現的“規律”。一種假設與數據越吻合，正確的可能性就越大。我認爲，兒童大腦可能也是以相似的機制，把自己對世界萬物的各種假設與各類事件的發生概率聯繫起來。不過，兒童的推理方式非常複雜和微妙，簡單的關聯或規則很難解釋清楚。
此外，當兒童下意識地使用貝葉斯統計分析法考慮非常規的可能事件時，他們可能比成年人更有優勢。在一項研究中，我和同事向一些4歲兒童和成年人展示了一臺“blicket 檢測器”，只是它的運行方式與此前的檢測器有所不同：要把兩個物塊同時放上去才能啓動。4歲兒童比成年人更容易領會這個不同以往的因果關係。成年人似乎更依賴以往的知識和經驗，認爲檢測器通常不會以這種方式運行，哪怕證據已經暗示他們，面前的這臺檢測器與以往不同。這項研究將會在今年的一個會議上正式公開。
我們在近期開展的另一個實驗中發現，如果幼兒認爲有人在指導自己，就會改變統計分析的方法，可能導致創造力下降。研究人員給4歲兒童拿了一個玩具，只有按正確順序進行操作(比如先拉一下把柄，再捏一下上面的小球)，玩具纔會播放音樂。研究人員先對部分孩子說：“我也不知道怎麼玩，我們一起試試看。”然後，她嘗試了多次操作，故意在每次操作中加入一些多餘動作，只不過有些操作的最後幾步的順序是正確的，玩具會播放音樂，而有些操作則不正確。當研究人員讓孩子自己操作玩具，很多孩子都能根據他們觀察到的統計規律，排除多餘動作，提煉出準確而簡短的操作步驟。
對於其餘孩子，研究人員則說要教他們玩玩具，讓他們知道哪些操作能使玩具播放音樂，哪些又不能。然後，她用玩具進行示範，方式和上次一樣。當孩子們自己玩玩具時，沒人嘗試簡短有效的操作步驟，而是照搬研究人員的整套動作。這些孩子沒有注意到示範過程中的統計規律嗎?也許不是，他們的行爲可用一種貝葉斯模型來準確描述，而這種模型中有這樣一條假設：“老師”教給他們的就是最有效的操作方法。簡單來講，如果這位老師知道更簡短的操作步驟，她在演示時是不會夾雜多餘動作的。
我們的童年爲什麼這麼長?
如果大腦是由進化設計的電腦，我們還想知道，嬰幼兒那異乎尋常的學習能力是怎麼進化而來的，背後又有怎樣的神經機制?最近的一些生物學觀點，和我們在心理學實驗中觀察到現象非常吻合。
從進化的角度看，人類最顯著的特徵之一就是我們超長的發育期。人類的童年比任何動物都長很多。爲什麼嬰兒在這麼長的時間內都無法自立，需要成年人耗費那麼多精力來撫養?
縱觀動物界，智力越高，適應性越強的動物，幼仔的發育期就越長。“早熟”動物，如雞類，爲了適應環境生存需要，往往進化出高度特化的本能，因此幼體成熟很快。而“晚成”動物(指後代需要父母哺育照顧一段時間的動物) 則需要向父母學習生存技巧。比如，烏鴉可利用一種新東西(比如一截電線)，想辦法把它做成一種工具，但小烏鴉依賴父母的時間遠長於雞類。
學習策略能賦予動物很大的生存優勢，但在沒學會各種生存技能之前往往不能自保。爲了化解這個矛盾，進化爲成年和幼年動物分配了不同的任務：在父母的保護下，幼仔只須學習如何生存，熟悉周圍環境，無須做其他事。成年後，動物就可以用它們學到的知識，更好地生存和繁衍，哺育下一代。從本質上說，嬰兒就是爲了學習而生的。
這種學習能力的大腦機制，也在神經科學家的努力下逐漸浮出水面。相對於成年人，嬰兒大腦的可塑性更強，神經元間的連接更多，而且沒有哪個神經連接的使用頻率特別高。但隨着年齡增大，沒用過的連接會逐漸消失，有用的則會不斷增強。嬰兒腦中還有很多高濃度的化學物質，能輕易改變神經元間的連接。
前額葉皮層是人類特有的腦區，發育時間極長。在成年人中，這一區域負責集中注意力、制定計劃、控制行爲等高級功能，這些能力的高低取決於童年時期長期學習的效果。到25歲左右，這一腦區可能才基本發育成熟。
嬰幼兒的前額葉沒有發育成熟，缺乏控制力看似一大缺陷，但對學習大有裨益。前額葉會抑制不恰當的思維和行爲，沒有了這層束縛，嬰幼兒就能自由探索周圍事物。不過，一個人不能兼具孩子般的創造性探索和靈活學習的能力，以及成人才具有的高效計劃力和執行力，因爲高效行動需要大腦具有快速的自動處理能力和高度簡潔的神經迴路，學習則要求大腦具有可塑性，從本質上說，這兩種大腦特徵是相互對立的。
過去十年，科學家對童年和人類本質已有了新的認識。嬰幼兒絕不僅僅是未發育完全的人，漫長的童年期是進化的一個“精心安排”，方便兒童去改變和創造、學習和探索，這些人類特有的能力以最純粹的形式出現在我們的生命早期。我們都曾是不能自立的嬰兒，這一點非但沒有阻礙人類的進步，反而是我們能夠進步的原因。童年，以及對兒童的呵護，這是人性的基點。
