TED2013
Stuart Firestein: The pursuit of ignorance
Stuart Firestein: A busca pela ignorância
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Como é realmente um trabalho científico? O neurocientista Stuart Firestein brinca: é muito pouco parecido com o método científico e muito mais com "enrolar... no escuro". Nesta palestra espirituosa, Firestein chega ao âmago da ciência como é realmente praticada, e sugere que devemos valorizar o que não sabemos, ou a "ignorância de alta qualidade", tanto quanto o que sabemos.
Stuart Firestein - Neuroscientist
Stuart Firestein teaches students and “citizen scientists” that ignorance is far more important to discovery than knowledge. Full bio
Stuart Firestein teaches students and “citizen scientists” that ignorance is far more important to discovery than knowledge. Full bio
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Há um provérbio antigo que diz
00:12
There is an ancient proverb that says
0
495
3558
00:16
it's very difficult to find a black cat in a dark room,
1
4053
4062
que é muito difícil achar um gato preto
num quarto escuro,
num quarto escuro,
00:20
especially when there is no cat.
2
8115
2788
especialmente quando o gato não está lá.
00:22
I find this a particularly apt description of science
3
10903
3329
Acho que essa é uma descrição
bem adequada da ciência
bem adequada da ciência
00:26
and how science works --
4
14232
2136
e de como ela funciona:
00:28
bumbling around in a dark room, bumping into things,
5
16368
3320
tateando num quarto escuro,
esbarrando nas coisas,
esbarrando nas coisas,
00:31
trying to figure out what shape this might be,
6
19688
2302
tentando entender
de que forma isso deve ser,
de que forma isso deve ser,
00:33
what that might be,
7
21990
1444
o que aquilo deve ser,
00:35
there are reports of a cat somewhere around,
8
23434
2489
há registros de um gato
em algum lugar próximo,
em algum lugar próximo,
00:37
they may not be reliable, they may be,
9
25923
1793
talvez não sejam confiáveis, talvez sejam,
00:39
and so forth and so on.
10
27716
1520
e assim por diante.
00:41
Now I know this is different than the way most people
11
29236
1976
Sei que não é assim que muitas pessoas
00:43
think about science.
12
31212
1552
pensam sobre ciência.
00:44
Science, we generally are told,
13
32764
1554
A ciência, geralmente nos dizem,
00:46
is a very well-ordered mechanism for
14
34318
2750
é um mecanismo muito bem ordenado
para entender o mundo,
00:49
understanding the world,
15
37068
1301
00:50
for gaining facts, for gaining data,
16
38369
2286
para obter fatos, obter dados,
00:52
that it's rule-based,
17
40655
1553
que é baseada em regras,
00:54
that scientists use this thing called the scientific method
18
42208
3241
que cientistas usam esta coisa
chamada de método científico
chamada de método científico
00:57
and we've been doing this for 14 generations or so now,
19
45449
2839
e já o usamos por cerca
de 14 gerações agora.
de 14 gerações agora.
01:00
and the scientific method is a set of rules
20
48288
2571
E o método científico
é um conjunto de regras
é um conjunto de regras
01:02
for getting hard, cold facts out of the data.
21
50859
4192
para obter fatos concretos
e imparciais a partir dos dados.
e imparciais a partir dos dados.
01:07
I'd like to tell you that's not the case.
22
55051
2095
Eu gostaria de dizer que não é bem assim.
01:09
So there's the scientific method,
23
57146
1832
Existe o método científico,
01:10
but what's really going on is this. (Laughter)
24
58978
2319
mas o que realmente
acontece é isto. (Risos)
acontece é isto. (Risos)
01:13
[The Scientific Method vs. Farting Around]
25
61297
958
[O Método Científico vs. Enrolação]
01:14
And it's going on kind of like that.
26
62255
3104
E acontece desta maneira.
01:17
[... in the dark] (Laughter)
27
65359
1421
[... no escuro] (Risos)
01:18
So what is the difference, then,
28
66780
4541
Então qual é a diferença
01:23
between the way I believe science is pursued
29
71321
3816
entre o jeito como acredito
que a ciência é buscada
que a ciência é buscada
01:27
and the way it seems to be perceived?
30
75137
2861
e o jeito como ela parece ser percebida?
01:29
So this difference first came to me in some ways
31
77998
2715
Essa diferença
me ocorreu pela primeira vez
me ocorreu pela primeira vez
01:32
in my dual role at Columbia University,
32
80713
2097
durante meu papel duplo
na Columbia University,
na Columbia University,
01:34
where I'm both a professor and run a laboratory in neuroscience
33
82810
4155
onde sou tanto professor quanto chefe
de um laboratório de neurociência,
de um laboratório de neurociência,
onde tentamos entender
como o cérebro funciona.
como o cérebro funciona.
01:38
where we try to figure out how the brain works.
34
86965
2195
01:41
We do this by studying the sense of smell,
35
89160
2371
E fazemos isso estudando
o sentido do cheiro,
o sentido do cheiro,
01:43
the sense of olfaction, and in the laboratory,
36
91531
2531
o sentido do olfato, e no laboratório,
01:46
it's a great pleasure and fascinating work
37
94062
2634
é um grande prazer
e um trabalho fascinante
e um trabalho fascinante
e emocionante trabalhar com alunos
de pós-graduação e pós-doutorado
de pós-graduação e pós-doutorado
01:48
and exciting to work with graduate students and post-docs
38
96696
2871
01:51
and think up cool experiments to understand how this
39
99567
2611
e pensar em experimentos
interessantes para entender
interessantes para entender
como o olfato funciona
e como o cérebro funciona,
e como o cérebro funciona,
01:54
sense of smell works and how the brain might be working,
40
102178
2386
01:56
and, well, frankly, it's kind of exhilarating.
41
104564
2802
e, bem, francamente, é entusiasmante.
01:59
But at the same time, it's my responsibility
42
107366
2718
Mas ao mesmo tempo,
é minha responsabilidade
é minha responsabilidade
02:02
to teach a large course to undergraduates on the brain,
43
110084
2949
ensinar graduandos sobre o cérebro.
02:05
and that's a big subject,
44
113033
1075
Esse assunto é grande,
02:06
and it takes quite a while to organize that,
45
114108
2391
e demora muito para organizá-lo,
02:08
and it's quite challenging and it's quite interesting,
46
116499
2811
e é bem desafiador e bem interessante,
02:11
but I have to say, it's not so exhilarating.
47
119310
3557
mas eu tenho que dizer
que não é tão entusiasmante.
que não é tão entusiasmante.
02:14
So what was the difference?
48
122867
1396
E qual é a diferença?
02:16
Well, the course I was and am teaching
49
124263
2069
Bem, o curso que estava e estou dando
02:18
is called Cellular and Molecular Neuroscience - I. (Laughs)
50
126332
6464
se chama Neurociência
Celular e Molecular - I. (Risos)
Celular e Molecular - I. (Risos)
02:24
It's 25 lectures full of all sorts of facts,
51
132796
4555
São 25 aulas cheias
de vários tipos de fatos.
de vários tipos de fatos.
02:29
it uses this giant book called "Principles of Neural Science"
52
137351
4317
Usamos esse livro gigante chamado
"Princípios da Neurociência",
"Princípios da Neurociência",
02:33
by three famous neuroscientists.
53
141668
2334
escrito por três neurocientistas famosos.
02:36
This book comes in at 1,414 pages,
54
144002
3781
Esse livro é publicado com 1.414 páginas,
02:39
it weighs a hefty seven and a half pounds.
55
147783
2736
e pesa 3,5kg.
02:42
Just to put that in some perspective,
56
150519
1927
Só para se ter ideia,
02:44
that's the weight of two normal human brains.
57
152446
3455
esse é o peso de dois
cérebros humanos normais.
cérebros humanos normais.
02:47
(Laughter)
58
155901
3283
(Risos)
02:51
So I began to realize, by the end of this course,
59
159184
3267
Então comecei a perceber,
ao final do curso,
ao final do curso,
02:54
that the students maybe were getting the idea
60
162451
2248
que os alunos talvez estivessem entendendo
02:56
that we must know everything there is to know about the brain.
61
164699
3031
que devemos saber tudo o que há
para saber sobre o cérebro.
para saber sobre o cérebro.
02:59
That's clearly not true.
62
167730
1762
Isso obviamente não é verdade.
03:01
And they must also have this idea, I suppose,
63
169492
2698
E eles também devem ter
essa ideia, eu suponho,
essa ideia, eu suponho,
03:04
that what scientists do is collect data and collect facts
64
172190
3381
de que os cientistas coletam dados
e coletam fatos
e coletam fatos
03:07
and stick them in these big books.
65
175571
2089
e os jogam nesses livros pesados.
03:09
And that's not really the case either.
66
177660
1407
E esse também não é o caso.
03:11
When I go to a meeting, after the meeting day is over
67
179067
3303
Quando participo de uma reunião
e, depois de um dia inteiro,
e, depois de um dia inteiro,
03:14
and we collect in the bar over a couple of beers with my colleagues,
68
182370
3097
nós nos reunimos no bar bebendo cerveja
com alguns colegas,
com alguns colegas,
03:17
we never talk about what we know.
69
185467
2201
nunca falamos do que sabemos.
03:19
We talk about what we don't know.
70
187668
2166
Nós falamos sobre o que não sabemos,
03:21
We talk about what still has to get done,
71
189834
2285
sobre o que ainda precisa ser feito,
03:24
what's so critical to get done in the lab.
72
192119
2825
o que é crucial que seja feito
no laboratório.
no laboratório.
03:26
Indeed, this was, I think, best said by Marie Curie
73
194944
2557
De fato, isso foi melhor colocado
por Marie Curie,
por Marie Curie,
03:29
who said that one never notices what has been done
74
197501
2419
que disse que ninguém nunca nota
o que já foi feito
o que já foi feito
mas só o que ainda há de ser feito.
03:31
but only what remains to be done.
75
199920
1461
Isso numa carta a seu irmão
depois de conseguir
depois de conseguir
03:33
This was in a letter to her brother after obtaining
76
201381
2225
03:35
her second graduate degree, I should say.
77
203606
3718
sua segunda pós-graduação, devo dizer.
03:39
I have to point out this has always been one of my favorite pictures of Marie Curie,
78
207324
2813
Esta foto é uma das minhas
preferidas de Marie Curie,
preferidas de Marie Curie,
03:42
because I am convinced that that glow behind her
79
210137
2303
porque me convenci
de que o brilho atrás dela
de que o brilho atrás dela
03:44
is not a photographic effect. (Laughter)
80
212440
2738
não é um efeito fotográfico. (Risos)
03:47
That's the real thing.
81
215178
1800
Essa é a verdade.
03:48
It is true that her papers are, to this day,
82
216978
4380
É verdade que seus artigos estão, até hoje,
03:53
stored in a basement room in the Bibliothèque Française
83
221358
2879
armazenados no porão
da Biblithèque Française
da Biblithèque Française
03:56
in a concrete room that's lead-lined,
84
224237
2197
numa sala de concreto revestida de chumbo,
03:58
and if you're a scholar and you want access to these notebooks,
85
226434
2652
e se você for um acadêmico
e quiser acessar essas anotações,
e quiser acessar essas anotações,
tem que usar um traje
completo antirradiação.
completo antirradiação.
04:01
you have to put on a full radiation hazmat suit,
86
229086
2749
04:03
so it's pretty scary business.
87
231835
2351
Então é um negócio bem assustador.
04:06
Nonetheless, this is what I think we were leaving out
88
234186
2796
Apesar disso, acho que é isso
que estamos excluindo
que estamos excluindo
04:08
of our courses
89
236982
1626
de nossos cursos
04:10
and leaving out of the interaction that we have
90
238608
2526
e excluindo da interação que temos
04:13
with the public as scientists, the what-remains-to-be-done.
91
241134
2973
com o público como cientistas:
aquilo que ainda precisa ser feito.
aquilo que ainda precisa ser feito.
04:16
This is the stuff that's exhilarating and interesting.
92
244107
2634
É isso que é entusiasmante e interessante.
04:18
It is, if you will, the ignorance.
93
246741
2910
Se me permitem, a ignorância.
Era isso que estava faltando.
04:21
That's what was missing.
94
249651
979
04:22
So I thought, well, maybe I should teach a course
95
250630
2860
Então pensei: "Bem,
talvez eu devesse dar um curso
talvez eu devesse dar um curso
04:25
on ignorance,
96
253490
2100
sobre ignorância",
04:27
something I can finally excel at, perhaps, for example.
97
255590
3629
algo em que posso ser especialista,
quem sabe, por exemplo.
quem sabe, por exemplo.
Então, comecei a ministrar
um curso sobre ignorância,
um curso sobre ignorância,
04:31
So I did start teaching this course on ignorance,
98
259219
1878
e tem sido bem interessante
04:33
and it's been quite interesting
99
261097
1096
04:34
and I'd like to tell you to go to the website.
100
262193
2086
e eu queria dizer para entrarem no site.
04:36
You can find all sorts of information there. It's wide open.
101
264279
3636
Podem encontrar todo tipo de informação,
disponível para qualquer um.
disponível para qualquer um.
04:39
And it's been really quite an interesting time for me
102
267915
3523
E tem sido um momento
muito interessante para mim
muito interessante para mim
04:43
to meet up with other scientists who come in and talk
103
271438
1841
para encontrar outros cientistas
que vêm e falam
que vêm e falam
04:45
about what it is they don't know.
104
273279
1548
sobre o que eles não sabem.
04:46
Now I use this word "ignorance," of course,
105
274827
1985
Uso essa palavra "ignorância", é claro,
04:48
to be at least in part intentionally provocative,
106
276812
3158
para, pelo menos em parte,
fazer uma provocação,
fazer uma provocação,
04:51
because ignorance has a lot of bad connotations
107
279970
2390
porque a ignorância
tem várias conotações ruins
tem várias conotações ruins
04:54
and I clearly don't mean any of those.
108
282360
2005
e obviamente não quero dizer
nenhuma delas.
nenhuma delas.
04:56
So I don't mean stupidity, I don't mean a callow indifference
109
284365
3505
Não quero dizer estupidez,
não quero dizer uma indiferença ingênua
não quero dizer uma indiferença ingênua
04:59
to fact or reason or data.
110
287870
2308
aos fatos, à razão ou aos dados.
05:02
The ignorant are clearly unenlightened, unaware,
111
290178
3271
O ignorante é claramente
não esclarecido, desconhecedor,
não esclarecido, desconhecedor,
05:05
uninformed, and present company today excepted,
112
293449
3307
desinformado e,
com exceção dos aqui presentes,
com exceção dos aqui presentes,
05:08
often occupy elected offices, it seems to me.
113
296756
2908
ocupam cargos eletivos, aparentemente.
05:11
That's another story, perhaps.
114
299664
1806
Talvez essa seja outra história.
Quero dizer outro tipo de ignorância.
05:13
I mean a different kind of ignorance.
115
301470
1633
05:15
I mean a kind of ignorance that's less pejorative,
116
303103
2268
Um tipo de ignorância
que é menos pejorativa,
que é menos pejorativa,
05:17
a kind of ignorance that comes from a communal gap in our knowledge,
117
305371
3487
uma ignorância proveniente de uma lacuna
em comum no conhecimento,
em comum no conhecimento,
05:20
something that's just not there to be known
118
308858
1865
algo que não é conhecido,
05:22
or isn't known well enough yet or we can't make predictions from,
119
310723
2821
ou não é bem conhecido ainda,
ou o que não podemos prever,
ou o que não podemos prever,
05:25
the kind of ignorance that's maybe best summed up
120
313544
2318
o tipo de ignorância que é melhor resumida
05:27
in a statement by James Clerk Maxwell,
121
315862
1845
numa declaração de James Clerk Maxwell,
05:29
perhaps the greatest physicist between Newton and Einstein,
122
317707
3449
talvez o maior físico
entre Newton e Einstein,
entre Newton e Einstein,
05:33
who said, "Thoroughly conscious ignorance
123
321156
2301
que disse: "A ignorância
totalmente consciente
totalmente consciente
05:35
is the prelude to every real advance in science."
124
323457
2568
é o prelúdio de todo avanço real na ciência."
05:38
I think it's a wonderful idea:
125
326025
1388
Eu acho que essa é uma ideia maravilhosa:
05:39
thoroughly conscious ignorance.
126
327413
3147
ignorância totalmente consciente.
E é desse tipo de ignorância
que eu quero falar hoje,
que eu quero falar hoje,
05:42
So that's the kind of ignorance that I want to talk about today,
127
330560
2421
05:44
but of course the first thing we have to clear up
128
332981
1519
mas antes, vamos esclarecer
05:46
is what are we going to do with all those facts?
129
334500
2103
o que vamos fazer com todos estes fatos.
05:48
So it is true that science piles up at an alarming rate.
130
336603
3674
É verdade que a ciência se multiplica
numa taxa alarmante.
numa taxa alarmante.
05:52
We all have this sense that science is this mountain of facts,
131
340277
2810
Temos essa sensação de que a ciência
é uma montanha de fatos,
é uma montanha de fatos,
05:55
this accumulation model of science, as many have called it,
132
343087
4036
um modelo acumulativo de ciência,
como muitos chamaram,
como muitos chamaram,
05:59
and it seems impregnable, it seems impossible.
133
347123
2451
e parece impenetrável, parece impossível.
Como vamos conseguir saber de tudo?
06:01
How can you ever know all of this?
134
349574
1314
06:02
And indeed, the scientific literature grows at an alarming rate.
135
350888
3581
E de fato, a literatura científica
cresce numa taxa alarmante.
cresce numa taxa alarmante.
06:06
In 2006, there were 1.3 million papers published.
136
354469
3654
Em 2006, 1,3 milhões
de artigos foram publicados.
de artigos foram publicados.
06:10
There's about a two-and-a-half-percent yearly growth rate,
137
358123
2632
Há uma taxa de crescimento
de cerca de 2,5%.
de cerca de 2,5%.
06:12
and so last year we saw over one and a half million papers being published.
138
360755
4390
No ano passado, vimos mais de
1,5 milhões de artigos publicados.
1,5 milhões de artigos publicados.
06:17
Divide that by the number of minutes in a year,
139
365145
2230
Dividindo-os pelos minutos em um ano,
06:19
and you wind up with three new papers per minute.
140
367375
3138
e acabamos com três
artigos novos por minuto.
artigos novos por minuto.
06:22
So I've been up here a little over 10 minutes,
141
370513
1482
Eu estou aqui há uns 10 minutos,
06:23
I've already lost three papers.
142
371995
1776
Já perdi três artigos.
06:25
I have to get out of here actually. I have to go read.
143
373771
2840
Tenho que sair, na verdade. Tenho que ler.
06:28
So what do we do about this? Well, the fact is
144
376611
3446
E o que fazemos com isso?
Bem, o fato é
Bem, o fato é
06:32
that what scientists do about it is a kind of a controlled neglect, if you will.
145
380057
4509
que os cientistas agem com um tipo
de negligência controlada.
de negligência controlada.
Só não nos preocupamos
com isso, de certo modo.
com isso, de certo modo.
06:36
We just don't worry about it, in a way.
146
384566
2664
Os fatos são importantes,
é preciso saber de várias coisas
é preciso saber de várias coisas
06:39
The facts are important. You have to know a lot of stuff
147
387230
2243
para ser cientista, isso é verdade.
06:41
to be a scientist. That's true.
148
389473
1810
06:43
But knowing a lot of stuff doesn't make you a scientist.
149
391283
2927
Mas saber várias coisas
não faz de você um cientista.
não faz de você um cientista.
06:46
You need to know a lot of stuff to be a lawyer
150
394210
2665
É preciso saber várias coisas
para ser advogado,
para ser advogado,
06:48
or an accountant or an electrician or a carpenter.
151
396875
3892
ou contador, ou eletricista,
ou carpinteiro.
ou carpinteiro.
06:52
But in science, knowing a lot of stuff is not the point.
152
400767
3610
Mas na ciência, a questão
não é saber muita coisa.
não é saber muita coisa.
06:56
Knowing a lot of stuff is there to help you get
153
404377
3556
Saber muita coisa só serve
para ajudá-lo a chegar
para ajudá-lo a chegar
06:59
to more ignorance.
154
407933
1388
a mais ignorância.
07:01
So knowledge is a big subject, but I would say
155
409321
2510
O conhecimento é um grande
assunto, mas eu diria
assunto, mas eu diria
07:03
ignorance is a bigger one.
156
411831
2487
que a ignorância é maior.
07:06
So this leads us to maybe think about, a little bit
157
414318
2194
E isso nos leva a pensar um pouco, talvez,
07:08
about, some of the models of science that we tend to use,
158
416528
2883
em alguns modelos científicos
que costumamos usar,
que costumamos usar,
e eu queria desiludi-los de alguns deles.
07:11
and I'd like to disabuse you of some of them.
159
419411
1825
07:13
So one of them, a popular one, is that scientists
160
421236
2313
Um deles, bem popular,
é o de que os cientistas
é o de que os cientistas
07:15
are patiently putting the pieces of a puzzle together
161
423549
2628
pacientemente juntam as peças
de um quebra-cabeças
de um quebra-cabeças
07:18
to reveal some grand scheme or another.
162
426177
2773
para revelar um grande esquema.
Obviamente não é assim.
Primeiro, com quebra-cabeças,
Primeiro, com quebra-cabeças,
07:20
This is clearly not true. For one, with puzzles,
163
428950
2558
07:23
the manufacturer has guaranteed that there's a solution.
164
431508
3499
o fabricante garante que há uma solução.
Nós não temos uma garantia do tipo.
07:27
We don't have any such guarantee.
165
435007
1749
07:28
Indeed, there are many of us who aren't so sure about the manufacturer.
166
436756
3155
Na verdade, muitos de nós temos dúvidas
a respeito do fabricante.
a respeito do fabricante.
07:31
(Laughter)
167
439911
3063
(Risos)
Acho que o modelo
do quebra-cabeças não funciona.
do quebra-cabeças não funciona.
07:34
So I think the puzzle model doesn't work.
168
442974
1757
07:36
Another popular model is that science is busy unraveling things
169
444731
3514
Outro modelo popular é que a ciência
se ocupa em desvendar coisas
se ocupa em desvendar coisas
07:40
the way you unravel the peels of an onion.
170
448245
2196
assim como se abre uma cebola em camadas.
07:42
So peel by peel, you take away the layers of the onion
171
450441
2989
Então uma a uma,
tiramos as camadas da cebola
tiramos as camadas da cebola
para chegar até um núcleo
fundamental da verdade.
fundamental da verdade.
07:45
to get at some fundamental kernel of truth.
172
453430
2319
07:47
I don't think that's the way it works either.
173
455749
2187
Também não acho
que as coisas funcionem assim.
que as coisas funcionem assim.
07:49
Another one, a kind of popular one, is the iceberg idea,
174
457936
2934
Outro, também relativamente popular,
é a ideia do iceberg,
é a ideia do iceberg,
07:52
that we only see the tip of the iceberg but underneath
175
460870
2460
de que somente vemos a ponta
do iceberg, mas por baixo
do iceberg, mas por baixo
07:55
is where most of the iceberg is hidden.
176
463330
2185
é onde a maior parte
do iceberg se esconde.
do iceberg se esconde.
07:57
But all of these models are based on the idea of a large body of facts
177
465515
3554
Mas todos esses modelos se baseiam
na ideia de um grande corpo de fatos
na ideia de um grande corpo de fatos
08:01
that we can somehow or another get completed.
178
469069
2420
que, de uma maneira ou de outra,
podemos completar.
podemos completar.
08:03
We can chip away at this iceberg and figure out what it is,
179
471489
3343
Podemos ir explorando esse iceberg
para descobrir o que é,
para descobrir o que é,
ou podemos esperar que ele derreta,
acho, nos dias de hoje.
acho, nos dias de hoje.
08:06
or we could just wait for it to melt, I suppose, these days,
180
474832
2605
Mas, de uma maneira ou de outra,
temos todo o iceberg, certo?
temos todo o iceberg, certo?
08:09
but one way or another we could get to the whole iceberg. Right?
181
477437
3227
08:12
Or make it manageable. But I don't think that's the case.
182
480664
2467
Ou controlá-lo. Mas não acho
que esse seja o caso.
que esse seja o caso.
08:15
I think what really happens in science
183
483131
2399
Acho que o que realmente
acontece na ciência
acontece na ciência
08:17
is a model more like the magic well,
184
485530
1830
é um modelo mais como o poço mágico.
08:19
where no matter how many buckets you take out,
185
487360
1837
Não importa quantos baldes retiremos,
08:21
there's always another bucket of water to be had,
186
489197
2112
sempre há outro balde de água disponível.
08:23
or my particularly favorite one,
187
491309
2127
Ou minha favorita pessoal,
08:25
with the effect and everything, the ripples on a pond.
188
493436
2939
com o efeito e tudo mais
que se propaga numa poça.
que se propaga numa poça.
Se pensarmos no conhecimento como
uma propagação numa poça,
uma propagação numa poça,
08:28
So if you think of knowledge being this ever-expanding ripple on a pond,
189
496375
3127
08:31
the important thing to realize is that our ignorance,
190
499502
3382
a coisa importante a se notar
é que nossa ignorância,
é que nossa ignorância,
08:34
the circumference of this knowledge, also grows with knowledge.
191
502884
3382
a circunferência desse conhecimento,
também cresce com ele.
também cresce com ele.
08:38
So the knowledge generates ignorance.
192
506266
2763
O conhecimento gera ignorância.
08:41
This is really well said, I thought, by George Bernard Shaw.
193
509029
2915
Foi muito bem dito
por George Bernard Shaw.
por George Bernard Shaw.
08:43
This is actually part of a toast that he delivered
194
511944
2677
Essa frase é parte
de um brinde que ele fez
de um brinde que ele fez
08:46
to celebrate Einstein at a dinner celebrating Einstein's work,
195
514621
3677
a Einstein num jantar de celebração
do trabalho de Einstein,
do trabalho de Einstein,
no qual ele alega que a ciência
08:50
in which he claims that science
196
518298
1414
só cria mais perguntas do respostas.
08:51
just creates more questions than it answers.
["Science is always wrong. It never solves a problem without creating 10 more."]
["Science is always wrong. It never solves a problem without creating 10 more."]
197
519712
2265
["A ciência está sempre errada.
Nunca soluciona um problema sem criar mais 10."]
Nunca soluciona um problema sem criar mais 10."]
08:53
I find that kind of glorious, and I think he's precisely right,
198
521977
3542
Acho isso glorioso e que ele
está precisamente correto,
está precisamente correto,
08:57
plus it's a kind of job security.
199
525519
2526
além disso, é um tipo
de segurança no emprego.
de segurança no emprego.
09:00
As it turns out, he kind of cribbed that
200
528045
2726
Pelo jeito, ele meio que copiou
09:02
from the philosopher Immanuel Kant
201
530771
1852
do filósofo Immanuel Kant,
09:04
who a hundred years earlier had come up with this idea
202
532623
2645
que, cem anos antes, teve a ideia
09:07
of question propagation, that every answer begets more questions.
203
535268
3808
da propagação das perguntas,
que cada resposta gera mais perguntas.
que cada resposta gera mais perguntas.
09:11
I love that term, "question propagation,"
204
539076
2199
Adoro este termo
"propagação de perguntas",
"propagação de perguntas",
09:13
this idea of questions propagating out there.
205
541275
2739
essa ideia de perguntas
se propagando por aí.
se propagando por aí.
Eu diria que o modelo
que vamos adotar não é
que vamos adotar não é
09:16
So I'd say the model we want to take is not
206
544014
1887
09:17
that we start out kind of ignorant and we get some facts together
207
545901
3509
o de que começamos ignorantes
e vamos juntando fatos
e vamos juntando fatos
09:21
and then we gain knowledge.
208
549410
2143
e assim obtemos conhecimento.
09:23
It's rather kind of the other way around, really.
209
551553
2379
É meio que o contrário, na verdade.
09:25
What do we use this knowledge for?
210
553932
1907
Para que usamos esse conhecimento?
09:27
What are we using this collection of facts for?
211
555839
2528
Para que estamos usando
esse conjunto de dados?
esse conjunto de dados?
09:30
We're using it to make better ignorance,
212
558367
2857
Estamos usando-o para criar
uma ignorância melhor,
uma ignorância melhor,
09:33
to come up with, if you will, higher-quality ignorance.
213
561224
3079
para criar ignorância de melhor qualidade.
Pois existe ignorância de baixa qualidade
09:36
Because, you know, there's low-quality ignorance
214
564303
1872
09:38
and there's high-quality ignorance. It's not all the same.
215
566175
2413
e ignorância de alta qualidade.
Não é a mesma coisa.
Não é a mesma coisa.
09:40
Scientists argue about this all the time.
216
568588
2370
Os cientistas discutem
sobre isso o tempo todo.
sobre isso o tempo todo.
09:42
Sometimes we call them bull sessions.
217
570958
1965
Às vezes chamamos
de uma discussão informal,
de uma discussão informal,
09:44
Sometimes we call them grant proposals.
218
572923
1918
às vezes chamamos
de um pedido de empréstimo.
de um pedido de empréstimo.
09:46
But nonetheless, it's what the argument is about.
219
574841
3508
Mas apesar de tudo,
é sobre isso que discutimos.
é sobre isso que discutimos.
É a ignorância. É aquilo que não sabemos.
09:50
It's the ignorance. It's the what we don't know.
220
578349
1844
09:52
It's what makes a good question.
221
580193
2690
É o que faz uma boa pergunta.
09:54
So how do we think about these questions?
222
582883
1630
Então como pensamos nessas perguntas?
09:56
I'm going to show you a graph that shows up
223
584513
1952
Vou mostrar um gráfico que aparece
09:58
quite a bit on happy hour posters in various science departments.
224
586465
3867
bastante em cartazes de happy hour
nos departamentos de ciências.
nos departamentos de ciências.
10:02
This graph asks the relationship between what you know
225
590332
4221
Esse gráfico relaciona
aquilo que você sabe
aquilo que você sabe
10:06
and how much you know about it.
226
594553
2190
e o quanto você sabe disso.
10:08
So what you know, you can know anywhere from nothing to everything, of course,
227
596743
3515
Você pode saber desde nada
até tudo sobre alguma coisa, claro,
até tudo sobre alguma coisa, claro,
e o quanto você sabe disso pode variar
10:12
and how much you know about it can be anywhere
228
600258
1683
10:13
from a little to a lot.
229
601941
2423
desde pouquinho até bastante.
10:16
So let's put a point on the graph. There's an undergraduate.
230
604364
4232
Vamos colocar um ponto no gráfico.
Aqui está um graduando.
Aqui está um graduando.
Não sabe de muita coisa,
mas tem muitos interesses.
mas tem muitos interesses.
10:20
Doesn't know much but they have a lot of interest.
231
608596
2364
10:22
They're interested in almost everything.
232
610960
1691
Se interessam por quase tudo.
10:24
Now you look at a master's student, a little further along in their education,
233
612651
3454
Agora vemos um mestrando,
um pouco além na sua educação,
um pouco além na sua educação,
10:28
and you see they know a bit more,
234
616105
1351
e ele sabe um pouco mais,
10:29
but it's been narrowed somewhat.
235
617456
1890
mas foi restringido de certa maneira.
10:31
And finally you get your Ph.D., where it turns out
236
619346
2719
E finalmente, ele consegue um Ph.D.
e sabe uma quantidade
absurda sobre quase nada. (Risos)
absurda sobre quase nada. (Risos)
10:34
you know a tremendous amount about almost nothing. (Laughter)
237
622065
5105
10:39
What's really disturbing is the trend line that goes through that
238
627170
3781
O mais perturbador é a linha de tendência,
10:42
because, of course, when it dips below the zero axis, there,
239
630951
3775
porque, quando ela cai
abaixo do eixo zero, ali,
abaixo do eixo zero, ali,
10:46
it gets into a negative area.
240
634726
2262
ela entra numa área negativa.
10:48
That's where you find people like me, I'm afraid.
241
636988
2915
É onde estão pessoas como eu, eu receio.
10:51
So the important thing here is that this can all be changed.
242
639903
3368
O importante aqui
é que isso tudo pode mudar.
é que isso tudo pode mudar.
10:55
This whole view can be changed
243
643271
1804
Toda essa visão pode mudar
10:57
by just changing the label on the x-axis.
244
645075
3161
ao se trocar o rótulo do eixo x.
11:00
So instead of how much you know about it,
245
648236
1917
Em vez de quanto você sabe,
11:02
we could say, "What can you ask about it?"
246
650153
3541
podemos dizer: "O que você é capaz
de perguntar sobre isso?"
de perguntar sobre isso?"
11:05
So yes, you do need to know a lot of stuff as a scientist,
247
653694
2867
E sim, é preciso saber
de muita coisa como cientista,
de muita coisa como cientista,
11:08
but the purpose of knowing a lot of stuff
248
656561
2629
mas o propósito de saber muita coisa
não é só saber muita coisa.
Você só seria um geek, certo?
Você só seria um geek, certo?
11:11
is not just to know a lot of stuff. That just makes you a geek, right?
249
659190
2587
O propósito de saber muita coisa
11:13
Knowing a lot of stuff, the purpose is
250
661777
2138
é ser capaz de fazer muitas perguntas,
11:15
to be able to ask lots of questions,
251
663915
1676
11:17
to be able to frame thoughtful, interesting questions,
252
665591
3088
ser capaz de criar perguntas
profundas e interessantes,
profundas e interessantes,
porque é aí que está
o verdadeiro trabalho.
o verdadeiro trabalho.
11:20
because that's where the real work is.
253
668679
1725
11:22
Let me give you a quick idea of a couple of these sorts of questions.
254
670404
2552
Aqui vão algumas ideias
de como são essas perguntas.
de como são essas perguntas.
11:24
I'm a neuroscientist, so how would we come up
255
672956
2163
Eu sou neurocientista,
então como iríamos pensar
então como iríamos pensar
11:27
with a question in neuroscience?
256
675119
1431
numa pergunta sobre neurociência?
11:28
Because it's not always quite so straightforward.
257
676550
2669
Porque isso nem sempre é algo tão direto.
11:31
So, for example, we could say, well what is it that the brain does?
258
679219
2559
Por exemplo, poderíamos dizer:
o que faz o cérebro?
o que faz o cérebro?
11:33
Well, one thing the brain does, it moves us around.
259
681778
1814
Uma coisa, ele nos movimenta.
11:35
We walk around on two legs.
260
683592
2005
Nós caminhamos sobre duas pernas.
11:37
That seems kind of simple, somehow or another.
261
685597
1851
Parece um tanto simples.
11:39
I mean, virtually everybody over 10 months of age
262
687448
2725
Praticamente todo mundo
com mais de 10 meses
com mais de 10 meses
11:42
walks around on two legs, right?
263
690173
2172
caminha sobre duas pernas, certo?
Talvez não seja tão interessante.
11:44
So that maybe is not that interesting.
264
692345
1391
11:45
So instead maybe we want to choose something a little more complicated to look at.
265
693736
3148
Talvez queiramos escolher algo
mais complicado para observar.
mais complicado para observar.
11:48
How about the visual system?
266
696884
2775
Que tal o sistema da visão?
11:51
There it is, the visual system.
267
699659
1627
Isso, o sistema da visão.
11:53
I mean, we love our visual systems. We do all kinds of cool stuff.
268
701286
3248
Adoramos nosso sistema da visão.
Fazemos todo tipo de coisas.
Fazemos todo tipo de coisas.
11:56
Indeed, there are over 12,000 neuroscientists
269
704534
3391
De fato, há mais de 12 mil neurocientistas
11:59
who work on the visual system,
270
707925
1580
que trabalham no sistema da visão,
12:01
from the retina to the visual cortex,
271
709505
2081
desde a retina até o córtex visual,
12:03
in an attempt to understand not just the visual system
272
711586
2565
numa tentativa de entender
não só o sistema da visão,
não só o sistema da visão,
12:06
but to also understand how general principles
273
714151
3024
mas também entender princípios gerais
12:09
of how the brain might work.
274
717175
1951
de como o cérebro funciona.
12:11
But now here's the thing:
275
719126
1660
Mas aqui temos um detalhe:
12:12
Our technology has actually been pretty good
276
720786
2480
nossa tecnologia já é muito boa
12:15
at replicating what the visual system does.
277
723266
2590
em reproduzir o que
nosso sistema da visão faz.
nosso sistema da visão faz.
12:17
We have TV, we have movies,
278
725856
3023
Nós temos TV, temos filmes,
12:20
we have animation, we have photography,
279
728879
2495
temos animação, fotografia,
12:23
we have pattern recognition, all of these sorts of things.
280
731374
3151
temos reconhecimento de padrões,
todos esses tipos de coisas.
todos esses tipos de coisas.
Às vezes funcionam de forma
diferente dos nossos sistemas de visão.
diferente dos nossos sistemas de visão.
12:26
They work differently than our visual systems in some cases,
281
734525
2646
12:29
but nonetheless we've been pretty good at
282
737171
1591
Mas mesmo assim, tivemos sucesso
12:30
making a technology work like our visual system.
283
738762
3476
em fazer a tecnologia funcionar
como nosso sistema da visão.
como nosso sistema da visão.
12:34
Somehow or another, a hundred years of robotics,
284
742238
2936
De um jeito ou de outro,
mesmo após cem anos de robótica,
mesmo após cem anos de robótica,
12:37
you never saw a robot walk on two legs,
285
745174
2266
nunca vimos um robô andar
sobre duas pernas,
sobre duas pernas,
12:39
because robots don't walk on two legs
286
747440
2163
porque robôs não andam sobre duas pernas
12:41
because it's not such an easy thing to do.
287
749603
2390
porque não é algo tão fácil de se fazer.
12:43
A hundred years of robotics,
288
751993
1528
Após anos de robótica,
ainda não há robô que possa andar
mais de alguns passos por aí.
mais de alguns passos por aí.
12:45
and we can't get a robot that can move more than a couple steps one way or the other.
289
753521
3367
Pedimos que subam
um plano inclinado e eles caem;
um plano inclinado e eles caem;
12:48
You ask them to go up an inclined plane, and they fall over.
290
756888
2572
12:51
Turn around, and they fall over. It's a serious problem.
291
759460
2004
que se virem, e eles caem.
É um problema sério.
É um problema sério.
12:53
So what is it that's the most difficult thing for a brain to do?
292
761464
3547
Então qual é a coisa mais difícil
que o cérebro faz?
que o cérebro faz?
12:57
What ought we to be studying?
293
765011
1623
O que nós deveríamos estudar?
12:58
Perhaps it ought to be walking on two legs, or the motor system.
294
766634
4295
Talvez seja como andar
sobre duas pernas, ou o sistema motor.
sobre duas pernas, ou o sistema motor.
Um exemplo do meu próprio laboratório,
13:02
I'll give you an example from my own lab,
295
770929
1735
13:04
my own particularly smelly question,
296
772664
1725
minha própria pergunta fedida,
13:06
since we work on the sense of smell.
297
774389
2099
já que trabalhamos com o olfato.
13:08
But here's a diagram of five molecules
298
776488
3228
Aqui está um diagrama com cinco moléculas
13:11
and sort of a chemical notation.
299
779716
1510
e um tipo de notação química.
13:13
These are just plain old molecules, but if you sniff those molecules
300
781226
2996
São apenas simples moléculas,
mas se você inalá-las
mas se você inalá-las
13:16
up these two little holes in the front of your face,
301
784222
2470
com esses buraquinhos em seu rosto,
13:18
you will have in your mind the distinct impression of a rose.
302
786692
3874
você terá em sua mente a impressão
característica de uma rosa.
característica de uma rosa.
13:22
If there's a real rose there, those molecules will be the ones,
303
790566
2158
Se houver uma rosa de verdade,
vão ser essas moléculas,
vão ser essas moléculas,
13:24
but even if there's no rose there,
304
792724
1560
mesmo se não houver rosa,
13:26
you'll have the memory of a molecule.
305
794284
1591
você vai se lembrar de uma molécula.
13:27
How do we turn molecules into perceptions?
306
795875
3104
Como transformamos moléculas
em percepções?
em percepções?
13:30
What's the process by which that could happen?
307
798979
1857
Por qual processo isso acontece?
13:32
Here's another example: two very simple molecules, again in this kind of chemical notation.
308
800836
3960
Outro exemplo:
duas moléculas muito simples,
duas moléculas muito simples,
novamente nessa notação química.
13:36
It might be easier to visualize them this way,
309
804796
2077
Talvez seja mais fácil
visualizá-las assim:
visualizá-las assim:
13:38
so the gray circles are carbon atoms, the white ones
310
806873
2794
os círculos cinza são átomos
de carbono, os brancos
de carbono, os brancos
são átomos de hidrogênio
e os vermelhos, átomos de oxigênio.
e os vermelhos, átomos de oxigênio.
13:41
are hydrogen atoms and the red ones are oxygen atoms.
311
809667
2775
13:44
Now these two molecules differ by only one carbon atom
312
812442
4298
A única diferença entre elas
é um átomo de carbono
é um átomo de carbono
e dois pequenos átomos de hidrogênio
que vão juntos com ele.
que vão juntos com ele.
13:48
and two little hydrogen atoms that ride along with it,
313
816740
2688
13:51
and yet one of them, heptyl acetate,
314
819428
1986
Porém, um deles, o acetato de heptila,
13:53
has the distinct odor of a pear,
315
821414
2311
tem o aroma característico de pera.
13:55
and hexyl acetate is unmistakably banana.
316
823725
3839
e o acetato de hexila
é banana sem dúvidas.
é banana sem dúvidas.
13:59
So there are two really interesting questions here, it seems to me.
317
827564
2557
Aqui, vejo que há duas perguntas
bem interessantes.
bem interessantes.
14:02
One is, how can a simple little molecule like that
318
830121
3215
Primeiro: como uma simples
molécula como essa
molécula como essa
14:05
create a perception in your brain that's so clear
319
833336
2468
pode criar uma percepção
no cérebro que é tão clara
no cérebro que é tão clara
14:07
as a pear or a banana?
320
835804
1742
como uma pera ou uma banana?
14:09
And secondly, how the hell can we tell the difference
321
837546
3121
E segundo: como conseguimos diferenciar
14:12
between two molecules that differ by a single carbon atom?
322
840667
4315
entre duas moléculas que só tem
um único átomo de carbono de diferença?
um único átomo de carbono de diferença?
14:16
I mean, that's remarkable to me,
323
844982
1646
Para mim isso é incrível,
14:18
clearly the best chemical detector on the face of the planet.
324
846628
3032
claramente o melhor
detector químico na face do planeta.
detector químico na face do planeta.
14:21
And you don't even think about it, do you?
325
849660
2776
E vocês nem pensam nisso, né?
14:24
So this is a favorite quote of mine that takes us
326
852436
2617
Essa é uma das minhas citações
favoritas que nos remete
favoritas que nos remete
14:27
back to the ignorance and the idea of questions.
327
855053
1746
à ignorância e à ideia de perguntas.
14:28
I like to quote because I think dead people
328
856799
2019
Gosto de citações
porque acho que pessoas mortas
porque acho que pessoas mortas
14:30
shouldn't be excluded from the conversation.
329
858818
2543
não deveriam ser excluídas da conversa.
14:33
And I also think it's important to realize that
330
861361
1939
E também acho que é importante notar
14:35
the conversation's been going on for a while, by the way.
331
863300
2462
que essa conversa, aliás, já acontece
há um tempo.
há um tempo.
14:37
So Erwin Schrodinger, a great quantum physicist
332
865762
2758
Erwin Schrodinger,
um grande físico quântico
um grande físico quântico
14:40
and, I think, philosopher, points out how you have to
333
868520
2566
e filósofo, salienta como nós temos
que "acatar a ignorância
por um período indefinido."
por um período indefinido."
14:43
"abide by ignorance for an indefinite period" of time.
334
871086
3465
14:46
And it's this abiding by ignorance
335
874551
1987
E é esse acato à ignorância
14:48
that I think we have to learn how to do.
336
876538
1666
que eu acho que temos que aprender a ter.
14:50
This is a tricky thing. This is not such an easy business.
337
878204
2977
É uma coisa complicada. Não é tão fácil.
14:53
I guess it comes down to our education system,
338
881181
1959
Resume-se ao nosso sistema educacional,
14:55
so I'm going to talk a little bit about ignorance and education,
339
883140
2457
então vou falar um pouco
de ignorância e educação,
de ignorância e educação,
14:57
because I think that's where it really has to play out.
340
885597
2268
porque acho que é aí
que tudo tem que acontecer.
que tudo tem que acontecer.
14:59
So for one, let's face it,
341
887865
2267
Então, temos que admitir,
15:02
in the age of Google and Wikipedia,
342
890132
3352
Na era do Google e da Wikipedia,
15:05
the business model of the university
343
893484
1793
o modelo de negócios da universidade
15:07
and probably secondary schools is simply going to have to change.
344
895277
3421
e provavelmente das escolas fundamentais
vai ter que mudar.
vai ter que mudar.
15:10
We just can't sell facts for a living anymore.
345
898698
1901
Não podemos viver da venda de fatos.
15:12
They're available with a click of the mouse,
346
900599
2050
Eles estão disponíveis a um clique
15:14
or if you want to, you could probably just ask the wall
347
902649
2496
e, se quiserem, poderiam
bem perguntar à parede
bem perguntar à parede
15:17
one of these days, wherever they're going to hide the things
348
905145
1712
um dia, onde vão estar as coisas
15:18
that tell us all this stuff.
349
906857
1417
que nos contam isso tudo.
15:20
So what do we have to do? We have to give our students
350
908274
2883
Então o que devemos fazer?
Devemos dar a nossos alunos
Devemos dar a nossos alunos
15:23
a taste for the boundaries, for what's outside that circumference,
351
911157
3896
um gostinho dos limites,
daquilo que está fora do círculo,
daquilo que está fora do círculo,
15:27
for what's outside the facts, what's just beyond the facts.
352
915053
4308
do que está fora dos fatos,
do que está além dos fatos.
do que está além dos fatos.
15:31
How do we do that?
353
919361
2157
Como fazemos isso?
15:33
Well, one of the problems, of course,
354
921518
1508
Bem, um dos problemas, claro,
15:35
turns out to be testing.
355
923026
2109
são as provas.
15:37
We currently have an educational system
356
925135
2649
Atualmente temos um sistema educacional
15:39
which is very efficient but is very efficient at a rather bad thing.
357
927784
3709
que é bem eficiente,
mas muito eficiente numa coisa ruim.
mas muito eficiente numa coisa ruim.
15:43
So in second grade, all the kids are interested in science,
358
931493
2974
Na segunda série, todas as crianças
se interessam por ciência,
se interessam por ciência,
15:46
the girls and the boys.
359
934467
1263
as meninas e os meninos.
15:47
They like to take stuff apart. They have great curiosity.
360
935730
3974
Eles gostam de desmontar coisas.
São muito curiosos.
São muito curiosos.
Eles gostam de investigar as coisas.
Eles visitam museus de ciência.
Eles visitam museus de ciência.
15:51
They like to investigate things. They go to science museums.
361
939704
2499
15:54
They like to play around. They're in second grade.
362
942203
6188
Ele gostem de brincar.
Eles estão na segunda série.
Eles estão na segunda série.
16:00
They're interested.
363
948407
1494
Eles estão interessados.
16:01
But by 11th or 12th grade, fewer than 10 percent
364
949901
2934
Mas no colegial, menos de 10%
16:04
of them have any interest in science whatsoever,
365
952835
3075
têm qualquer interesse em ciência,
16:07
let alone a desire to go into science as a career.
366
955910
2945
muito menos o desejo de seguir
uma carreira na ciência.
uma carreira na ciência.
16:10
So we have this remarkably efficient system
367
958855
2982
Temos um sistema incrivelmente eficiente
16:13
for beating any interest in science out of everybody's head.
368
961837
3973
em eliminar qualquer interesse
em ciência da cabeça das pessoas.
em ciência da cabeça das pessoas.
16:17
Is this what we want?
369
965810
1914
É isso que queremos?
16:19
I think this comes from what a teacher colleague of mine
370
967724
2342
Acho que isso vem
do que um colega professor
do que um colega professor
16:22
calls "the bulimic method of education."
371
970066
2722
chama de "o método bulímico de educação".
Já dá para imaginar
do que eu estou falando.
do que eu estou falando.
16:24
You know. You can imagine what it is.
372
972788
1373
16:26
We just jam a whole bunch of facts down their throats over here
373
974161
2948
Nós forçamos um monte
de fatos goela abaixo neles aqui
de fatos goela abaixo neles aqui
16:29
and then they puke it up on an exam over here
374
977109
2354
e eles vomitam tudo numa prova ali
16:31
and everybody goes home with no added intellectual heft whatsoever.
375
979463
4579
e todos vão para casa sem qualquer
valor intelectual agregado.
valor intelectual agregado.
16:36
This can't possibly continue to go on.
376
984042
2081
Não dá mais para continuar com isso.
16:38
So what do we do? Well the geneticists, I have to say,
377
986123
2334
Então, o que fazemos? Bem, os geneticistas
16:40
have an interesting maxim they live by.
378
988457
1983
têm uma máxima interessante para a vida.
16:42
Geneticists always say, you always get what you screen for.
379
990440
5252
Os geneticistas sempre dizem
que você obtém aquilo que está procurando.
que você obtém aquilo que está procurando.
16:47
And that's meant as a warning.
380
995692
2861
E isso é um alerta.
16:50
So we always will get what we screen for,
381
998553
2319
Sempre vamos obter o que procurarmos,
16:52
and part of what we screen for is in our testing methods.
382
1000872
3455
e parte do que procuramos está
nos nossos métodos de avaliação.
nos nossos métodos de avaliação.
16:56
Well, we hear a lot about testing and evaluation,
383
1004327
3243
Nós escutamos muito
sobre provas e avaliação,
sobre provas e avaliação,
16:59
and we have to think carefully when we're testing
384
1007570
2187
e temos que pensar duas vezes,
quando estamos avaliando,
quando estamos avaliando,
17:01
whether we're evaluating or whether we're weeding,
385
1009757
3087
se estamos avaliando ou podando,
17:04
whether we're weeding people out,
386
1012844
1459
se estamos podando as pessoas,
17:06
whether we're making some cut.
387
1014303
3134
se estamos criando um corte.
17:09
Evaluation is one thing. You hear a lot about evaluation
388
1017437
2641
Avaliação é uma coisa.
Escuta-se muito sobre avaliação
Escuta-se muito sobre avaliação
17:12
in the literature these days, in the educational literature,
389
1020078
2910
na literatura atual,
na literatura educacional,
na literatura educacional,
17:14
but evaluation really amounts to feedback and it amounts
390
1022988
2958
mas avaliação equivale
a feedback e equivale
a feedback e equivale
17:17
to an opportunity for trial and error.
391
1025946
2154
a uma oportunidade de tentativa e erro.
17:20
It amounts to a chance to work over a longer period of time
392
1028100
4494
Equivale a uma chance de trabalhar
num período de tempo maior
num período de tempo maior
17:24
with this kind of feedback.
393
1032594
1910
com esse tipo de feedback.
17:26
That's different than weeding, and usually, I have to tell you,
394
1034504
2938
Isso é diferente de poda,
e normalmente, eu digo,
e normalmente, eu digo,
17:29
when people talk about evaluation, evaluating students,
395
1037442
2726
quando se fala de avaliação,
avaliação de alunos,
avaliação de alunos,
17:32
evaluating teachers, evaluating schools,
396
1040168
2787
avaliação de professores,
avaliação de escolas,
avaliação de escolas,
17:34
evaluating programs, that they're really talking about weeding.
397
1042955
4161
avaliação de cursos,
eles estão realmente falando sobre cortes,
eles estão realmente falando sobre cortes,
17:39
And that's a bad thing, because then you will get what you select for,
398
1047116
4210
e isso é ruim, porque daí vamos obter
o que selecionarmos,
o que selecionarmos,
17:43
which is what we've gotten so far.
399
1051326
1958
que é o que temos até agora.
17:45
So I'd say what we need is a test that says, "What is x?"
400
1053284
3441
Então eu digo que precisamos
de uma prova que diga: "O que é x?",
de uma prova que diga: "O que é x?",
e a resposta seja: "Não sei,
porque ninguém sabe";
porque ninguém sabe";
17:48
and the answers are "I don't know, because no one does,"
401
1056725
3092
ou "Qual é a pergunta?", melhor ainda;
17:51
or "What's the question?" Even better.
402
1059817
1741
17:53
Or, "You know what, I'll look it up, I'll ask someone,
403
1061558
2390
ou, "Quer saber, vou pesquisar,
vou perguntar a alguém,
vou perguntar a alguém,
17:55
I'll phone someone. I'll find out."
404
1063964
2700
vou ligar para alguém. Vou descobrir."
Pois é isso que queremos das pessoas,
17:58
Because that's what we want people to do,
405
1066664
1550
18:00
and that's how you evaluate them.
406
1068214
1371
e é assim que as avaliamos.
18:01
And maybe for the advanced placement classes,
407
1069585
1943
E talvez para as aulas de conteúdos
avançados do ensino médio,
avançados do ensino médio,
18:03
it could be, "Here's the answer. What's the next question?"
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1071528
3714
poderia ser: "Esta é a resposta.
Qual é a próxima pergunta?"
Qual é a próxima pergunta?"
Eu particularmente gosto dessa.
18:07
That's the one I like in particular.
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1511
18:08
So let me end with a quote from William Butler Yeats,
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2177
Para finalizar, uma citação
de William Butler Yeats,
de William Butler Yeats,
18:10
who said "Education is not about filling buckets;
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3167
que disse: "A educação não é
uma questão de se encher baldes,
uma questão de se encher baldes,
18:14
it is lighting fires."
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2153
mas sim de acender fogueiras."
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So I'd say, let's get out the matches.
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3875
Eu diria, vamos pegar os fósforos.
18:20
Thank you.
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1088125
1208
Obrigado.
18:21
(Applause)
415
1089333
3227
(Aplausos)
Obrigado. (Aplausos)
18:24
Thank you. (Applause)
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ABOUT THE SPEAKER
Stuart Firestein - NeuroscientistStuart Firestein teaches students and “citizen scientists” that ignorance is far more important to discovery than knowledge.
Why you should listen
You’d think that a scientist who studies how the human brain receives and perceives information would be inherently interested in what we know. But Stuart Firestein says he’s far more intrigued by what we don’t. “Answers create questions,” he says. “We may commonly think that we begin with ignorance and we gain knowledge [but] the more critical step in the process is the reverse of that.”
Firestein, who chairs the biological sciences department at Columbia University, teaches a course about how ignorance drives science. In it -- and in his 2012 book on the topic -- he challenges the idea that knowledge and the accumulation of data create certainty. Facts are fleeting, he says; their real purpose is to lead us to ask better questions.
Stuart Firestein | Speaker | TED.com