TED2011
Daniel Tammet: Different ways of knowing
Daniel Tammet: Diferentes formas de saber
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Daniel Tammet tem sinestesia linguística, numérica e visual -- o que significa que a sua percepção das palavras, números e cores está entrelaçada em uma nova forma de apreender e compreender o mundo. O autor de "Nascido num Dia Azul", Tammet partilha sua arte e sua paixão por línguas neste vislumbre da sua mente maravilhosa.
Daniel Tammet - Linguist, educator
Daniel Tammet is the author of "Born on a Blue Day," about his life with high-functioning autistic savant syndrome. He runs the language-learning site Optimnem, and his new book is "Embracing the Wide Sky: A Tour Across the Horizons of the Mind." Full bio
Daniel Tammet is the author of "Born on a Blue Day," about his life with high-functioning autistic savant syndrome. He runs the language-learning site Optimnem, and his new book is "Embracing the Wide Sky: A Tour Across the Horizons of the Mind." Full bio
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00:15
I'm a savant,
0
0
2000
Eu sou um savant,
00:17
or more precisely,
1
2000
2000
ou, mais precisamente,
00:19
a high-functioning
2
4000
2000
um savant autista
00:21
autistic savant.
3
6000
2000
altamente-funcional.
00:23
It's a rare condition.
4
8000
2000
É uma condição rara.
00:25
And rarer still when accompanied,
5
10000
3000
E ainda mais rara quando acompanhada,
00:28
as in my case,
6
13000
2000
como acontece no meu caso,
00:30
by self-awareness
7
15000
2000
de autoconsciência
00:32
and a mastery of language.
8
17000
3000
e domínio da linguagem.
00:35
Very often when I meet someone
9
20000
3000
Muito frequentemente, quando encontro alguém
00:38
and they learn this about me,
10
23000
2000
que sabe de minhas características,
00:40
there's a certain kind of awkwardness.
11
25000
3000
instala-se uma certa espécie de constrangimento.
00:43
I can see it in their eyes.
12
28000
3000
Consigo vê-lo nos olhos das outras pessoas.
00:46
They want to ask me something.
13
31000
3000
Querem perguntar-me qualquer coisa.
00:49
And in the end, quite often,
14
34000
2000
E, no final, frequentemente,
00:51
the urge is stronger than they are
15
36000
3000
o impulso é mais forte do que as pessoas
00:54
and they blurt it out:
16
39000
2000
e acabam deixando escapar:
00:56
"If I give you my date of birth,
17
41000
2000
"Se lhe disser minha data de nascimento,
00:58
can you tell me what day of the week I was born on?"
18
43000
2000
pode me dizer em que dia da semana nasci?"
01:00
(Laughter)
19
45000
3000
(Risos)
01:03
Or they mention cube roots
20
48000
3000
Ou mencionam raízes cúbicas
01:06
or ask me to recite a long number or long text.
21
51000
4000
ou pedem-me para recitar um número enorme ou um texto longo.
01:10
I hope you'll forgive me
22
55000
2000
Espero que me perdoem
01:12
if I don't perform
23
57000
3000
se não apresentar hoje
01:15
a kind of one-man savant show for you today.
24
60000
4000
uma espécie de "one-man savant show" para vocês.
01:19
I'm going to talk instead
25
64000
3000
Em vez disso, vou falar
01:22
about something
26
67000
2000
sobre uma coisa
01:24
far more interesting
27
69000
2000
muito mais interessante
01:26
than dates of birth or cube roots --
28
71000
3000
do que datas de nascimento ou raízes cúbicas --
01:29
a little deeper
29
74000
2000
um pouco mais profunda
01:31
and a lot closer, to my mind, than work.
30
76000
3000
e muito mais próxima da minha mente do que o trabalho.
01:34
I want to talk to you briefly
31
79000
2000
Quero falar rapidamente
01:36
about perception.
32
81000
3000
sobre percepção.
01:39
When he was writing the plays and the short stories
33
84000
3000
Quando escrevia as peças e os contos
01:42
that would make his name,
34
87000
2000
que o tornariam famoso,
01:44
Anton Chekhov kept a notebook
35
89000
3000
Anton Chekhov tinha um bloco de notas
01:47
in which he noted down
36
92000
2000
em que anotava
01:49
his observations
37
94000
2000
as suas observações
01:51
of the world around him --
38
96000
2000
sobre o mundo que o rodeava --
01:53
little details
39
98000
2000
pequenos detalhes
01:55
that other people seem to miss.
40
100000
3000
que para outras pessoas pareciam passar despercebidos.
01:58
Every time I read Chekhov
41
103000
3000
Sempre que leio Chekhov
02:01
and his unique vision of human life,
42
106000
4000
e a sua visão única sobre a vida humana,
02:05
I'm reminded of why I too
43
110000
2000
recordo-me da razão pela qual também eu
02:07
became a writer.
44
112000
2000
me tornei escritor.
02:09
In my books,
45
114000
2000
Nos meus livros,
02:11
I explore the nature of perception
46
116000
2000
eu exploro a natureza da percepção
02:13
and how different kinds of perceiving
47
118000
3000
e como diferentes formas de perceber
02:16
create different kinds of knowing
48
121000
2000
geram diferentes formas de saber
02:18
and understanding.
49
123000
3000
e compreensão.
02:23
Here are three questions
50
128000
2000
Eis três questões
02:25
drawn from my work.
51
130000
2000
retiradas do meu trabalho.
02:27
Rather than try to figure them out,
52
132000
2000
Em vez de tentar resolvê-las,
02:29
I'm going to ask you to consider for a moment
53
134000
3000
vou pedir que considerem, por um momento,
02:32
the intuitions
54
137000
2000
as intuições
02:34
and the gut instincts
55
139000
2000
e os instintos
02:36
that are going through your head and your heart
56
141000
2000
que vão passar por suas cabeças e corações
02:38
as you look at them.
57
143000
3000
quando olharem para elas.
02:41
For example, the calculation:
58
146000
3000
Por exemplo, o cálculo.
02:44
can you feel where on the number line
59
149000
2000
Conseguem sentir onde, na linha do número,
02:46
the solution is likely to fall?
60
151000
3000
é provável que se encontre a solução?
02:49
Or look at the foreign word and the sounds:
61
154000
3000
Ou olhar para a palavra estrangeira e os sons.
02:52
can you get a sense of the range of meanings
62
157000
2000
Conseguem perceber a quantidade de significados
02:54
that it's pointing you towards?
63
159000
3000
que ela aponta?
02:57
And in terms of the line of poetry,
64
162000
3000
E quanto à linha de poesia,
03:00
why does the poet use the word hare
65
165000
2000
por que razão o poeta usa a palavra lebre
03:02
rather than rabbit?
66
167000
3000
em lugar de coelho (rabbit)?
03:06
I'm asking you to do this
67
171000
2000
Estou pedindo para fazerem isto
03:08
because I believe our personal perceptions, you see,
68
173000
4000
porque acredito que as nossas percepções pessoais,
03:12
are at the heart
69
177000
2000
estão no cerne
03:14
of how we acquire knowledge.
70
179000
2000
de como adquirimos conhecimento.
03:16
Aesthetic judgments,
71
181000
2000
Julgamentos estéticos,
03:18
rather than abstract reasoning,
72
183000
3000
mais do que raciocínios abstratos,
03:21
guide and shape the process
73
186000
2000
guiam e dão forma ao processo
03:23
by which we all come to know
74
188000
3000
pelo qual todos nós aprendemos
03:26
what we know.
75
191000
2000
o que sabemos.
03:28
I'm an extreme example of this.
76
193000
3000
Eu sou um exemplo extremo disso.
03:31
My worlds of words and numbers
77
196000
3000
Os meus mundos de palavras e números
03:34
blur with color, emotion
78
199000
2000
misturam-se com cor, emoção
03:36
and personality.
79
201000
2000
e personalidade.
03:38
As Juan said,
80
203000
2000
Como Juan disse,
03:40
it's the condition that scientists call synesthesia,
81
205000
3000
trata-se da condição a que os cientistas chamam sinestesia,
03:43
an unusual cross-talk
82
208000
2000
um cruzamento pouco usual
03:45
between the senses.
83
210000
3000
entre os sentidos.
03:51
Here are the numbers one to 12
84
216000
2000
Aqui estão os números de 1 a 12
03:53
as I see them --
85
218000
2000
como eu os vejo --
03:55
every number with its own shape and character.
86
220000
4000
cada número com sua própria forma e caráter.
03:59
One is a flash of white light.
87
224000
2000
O Um é clarão de luz branca.
04:01
Six is a tiny and very sad black hole.
88
226000
5000
O Seis é um buraquinho negro e muito triste.
04:06
The sketches are in black and white here,
89
231000
3000
Aqui, os desenhos estão preto-e-branco,
04:09
but in my mind they have colors.
90
234000
2000
mas na minha mente têm cores.
04:11
Three is green.
91
236000
2000
O Três é verde.
04:13
Four is blue.
92
238000
2000
O Quatro é azul.
04:15
Five is yellow.
93
240000
3000
O Cinco é amarelo.
04:20
I paint as well.
94
245000
2000
Eu também pinto.
04:22
And here is one of my paintings.
95
247000
3000
E aqui está uma das minhas pinturas.
04:25
It's a multiplication of two prime numbers.
96
250000
4000
É a multiplicação de dois números primos.
04:29
Three-dimensional shapes
97
254000
2000
Formas tridimensionais
04:31
and the space they create in the middle
98
256000
3000
e o espaço que deixam entre si
04:34
creates a new shape,
99
259000
2000
cria uma nova forma,
04:36
the answer to the sum.
100
261000
3000
a resposta à soma.
04:39
What about bigger numbers?
101
264000
2000
E quanto a números maiores?
04:41
Well you can't get much bigger than Pi,
102
266000
4000
Bem, não conseguimos muito maiores do que Pi,
04:45
the mathematical constant.
103
270000
2000
a constante matemática.
04:47
It's an infinite number --
104
272000
2000
É um número infinito --
04:49
literally goes on forever.
105
274000
2000
literalmente continua pra sempre.
04:51
In this painting that I made
106
276000
2000
Neste quadro que pintei,
04:53
of the first 20 decimals of Pi,
107
278000
4000
dos 20 primeiros decimais de Pi,
04:57
I take the colors
108
282000
2000
eu pego as cores,
04:59
and the emotions and the textures
109
284000
3000
e as emoções e as texturas
05:02
and I pull them all together
110
287000
2000
e conjugo-as todas
05:04
into a kind of rolling numerical landscape.
111
289000
5000
numa espécie de paisagem numérica rolante.
05:09
But it's not only numbers that I see in colors.
112
294000
3000
Mas não são apenas números que vejo em cores.
05:12
Words too, for me,
113
297000
2000
Para mim, as palavras também
05:14
have colors and emotions
114
299000
2000
têm cores e emoções
05:16
and textures.
115
301000
2000
e texturas.
05:18
And this is an opening phrase
116
303000
2000
E esta é uma frase de abertura
05:20
from the novel "Lolita."
117
305000
2000
do romance "Lolita."
05:22
And Nabokov was himself synesthetic.
118
307000
4000
E Nabokov, ele próprio, era sinestésico.
05:26
And you can see here
119
311000
2000
E aqui vocês podem ver
05:28
how my perception of the sound L
120
313000
3000
como a minha percepção do som L
05:31
helps the alliteration
121
316000
2000
ajuda a que a aliteração
05:33
to jump right out.
122
318000
3000
surja naturalmente.
05:36
Another example:
123
321000
2000
Outro exemplo:
05:38
a little bit more mathematical.
124
323000
2000
um pouco mais matemático.
05:40
And I wonder if some of you will notice
125
325000
2000
E pergunto-me se alguns de vocês notarão
05:42
the construction of the sentence
126
327000
2000
a construção da frase
05:44
from "The Great Gatsby."
127
329000
3000
de "O Grande Gatsby".
05:48
There is a procession of syllables --
128
333000
3000
Há uma sequência de sílabas --
05:51
wheat, one;
129
336000
2000
trigo, uma;
05:53
prairies, two;
130
338000
2000
pradarias, duas;
05:55
lost Swede towns, three --
131
340000
3000
Cidades suecas perdidas, três --
05:58
one, two, three.
132
343000
2000
um, dois, três.
06:00
And this effect is very pleasant on the mind,
133
345000
4000
E este efeito é muito agradável para a mente,
06:04
and it helps the sentence
134
349000
2000
e ajuda a frase
06:06
to feel right.
135
351000
3000
a soar bem.
06:09
Let's go back to the questions
136
354000
2000
Vamos regressar às questões
06:11
I posed you a moment ago.
137
356000
3000
que coloquei para vocês há pouco.
06:14
64 multiplied by 75.
138
359000
3000
64 multiplicado por 75.
06:17
If some of you play chess,
139
362000
3000
Se alguns de vocês jogarem xadrez,
06:20
you'll know that 64
140
365000
2000
saberão que 64
06:22
is a square number,
141
367000
3000
é um número quadrado,
06:25
and that's why chessboards,
142
370000
2000
e é por isso que os tabuleiros de xadrez,
06:27
eight by eight,
143
372000
2000
oito por oito,
06:29
have 64 squares.
144
374000
3000
têm 64 quadrados.
06:32
So that gives us a form
145
377000
2000
Isso dá-nos uma forma
06:34
that we can picture, that we can perceive.
146
379000
3000
que podemos visualizar, que podemos perceber.
06:37
What about 75?
147
382000
3000
Que tal 75?
06:40
Well if 100,
148
385000
2000
Bem, se 100,
06:42
if we think of 100 as being like a square,
149
387000
3000
se pensarmos em 100 como sendo um quadrado,
06:45
75 would look like this.
150
390000
3000
75 teria este aspecto.
06:48
So what we need to do now
151
393000
2000
Portanto, o que precisamos fazer agora
06:50
is put those two pictures
152
395000
2000
é unir estas duas imagens
06:52
together in our mind --
153
397000
2000
na nossa mente --
06:54
something like this.
154
399000
3000
algo assim.
06:57
64 becomes 6,400.
155
402000
4000
64 torna-se em 6.400.
07:01
And in the right-hand corner,
156
406000
4000
E no canto direito,
07:05
you don't have to calculate anything.
157
410000
2000
vocês não têm que calcular nada.
07:07
Four across, four up and down --
158
412000
2000
Quatro, quatro para cima e para baixo --
07:09
it's 16.
159
414000
3000
é 16.
07:12
So what the sum is actually asking you to do
160
417000
2000
Portanto, o que a soma está realmente pedindo a vocês
07:14
is 16,
161
419000
2000
é 16,
07:16
16, 16.
162
421000
3000
16, 16.
07:19
That's a lot easier
163
424000
2000
É muito mais fácil
07:21
than the way that the school taught you to do math, I'm sure.
164
426000
3000
do que a matemática que a escola ensinou a vocês, tenho certeza.
07:24
It's 16, 16, 16, 48,
165
429000
2000
É 16, 16, 16, 48,
07:26
4,800 --
166
431000
2000
4.800 --
07:28
4,800,
167
433000
2000
4.000,
07:30
the answer to the sum.
168
435000
3000
a resposta à soma.
07:33
Easy when you know how.
169
438000
2000
É fácil quando se sabe como fazer.
07:35
(Laughter)
170
440000
3000
(Risos)
07:38
The second question was an Icelandic word.
171
443000
3000
A segunda questão era uma palavra islandesa.
07:41
I'm assuming there are not many people here
172
446000
3000
Presumo que não haja muitas pessoas aqui
07:44
who speak Icelandic.
173
449000
2000
que falem islandês.
07:46
So let me narrow the choices down to two.
174
451000
3000
Por isso, deixem-me reduzir as escolhas a duas.
07:51
Hnugginn:
175
456000
2000
Hnugginn:
07:53
is it a happy word,
176
458000
2000
é uma palavra feliz,
07:55
or a sad word?
177
460000
2000
ou uma palavra triste?
07:57
What do you say?
178
462000
2000
O que é que vocês dizem?
08:00
Okay.
179
465000
2000
Certo.
08:02
Some people say it's happy.
180
467000
2000
Algumas pessoas disseram que é feliz.
08:04
Most people, a majority of people,
181
469000
2000
Grande parte, a maioria das pessoas,
08:06
say sad.
182
471000
2000
diz que é triste.
08:08
And it actually means sad.
183
473000
4000
E realmente ela significa "triste".
08:12
(Laughter)
184
477000
3000
(Risos)
08:15
Why do, statistically,
185
480000
3000
Por que razão, estatisticamente,
08:18
a majority of people
186
483000
2000
a maioria das pessoas
08:20
say that a word is sad, in this case,
187
485000
2000
diz que a palavra é triste, neste caso,
08:22
heavy in other cases?
188
487000
3000
pesada, noutros casos?
08:25
In my theory, language evolves in such a way
189
490000
3000
De acordo com a minha teoria, a linguagem evolui de maneira
08:28
that sounds match,
190
493000
2000
a que os sons combinem,
08:30
correspond with, the subjective,
191
495000
3000
correspondam ao subjetivo,
08:33
with the personal,
192
498000
2000
à experiência intuitiva
08:35
intuitive experience
193
500000
2000
pessoal
08:37
of the listener.
194
502000
2000
do ouvinte.
08:40
Let's have a look at the third question.
195
505000
3000
Vamos ver a terceira questão.
08:44
It's a line from a poem by John Keats.
196
509000
3000
É um verso de um poema de John Keats.
08:47
Words, like numbers,
197
512000
3000
As palavras, como os números,
08:50
express fundamental relationships
198
515000
3000
expressam relações fundamentais
08:53
between objects
199
518000
2000
entre objetos
08:55
and events and forces
200
520000
2000
e acontecimentos e forças
08:57
that constitute our world.
201
522000
2000
que constituem o nosso mundo.
08:59
It stands to reason that we, existing in this world,
202
524000
3000
É lógico que nós, existindo neste mundo,
09:02
should in the course of our lives
203
527000
2000
deveríamos, ao longo das nossas vidas,
09:04
absorb intuitively those relationships.
204
529000
3000
absorver intuitivamente essas relações.
09:07
And poets, like other artists,
205
532000
3000
E os poetas, como outros artistas,
09:10
play with those intuitive understandings.
206
535000
3000
jogam com essa compreensão intuitiva.
09:13
In the case of hare,
207
538000
3000
No caso de lebre (hare)
09:16
it's an ambiguous sound in English.
208
541000
2000
trata-se de um som ambíguo, em inglês.
09:18
It can also mean the fibers that grow from a head.
209
543000
3000
Pode também significar as fibras que crescem numa cabeça.
09:21
And if we think of that --
210
546000
2000
E se pensarmos nisso --
09:23
let me put the picture up --
211
548000
2000
deixem-me compor a imagem --
09:25
the fibers represent vulnerability.
212
550000
3000
as fibras representam vulnerabilidade.
09:29
They yield to the slightest movement
213
554000
3000
Submetem-se ao menor movimento
09:32
or motion or emotion.
214
557000
3000
ou gesto ou emoção.
09:35
So what you have is an atmosphere
215
560000
4000
Portanto, o que temos é uma atmosfera
09:39
of vulnerability and tension.
216
564000
2000
de vulnerabilidade e tensão.
09:41
The hare itself, the animal --
217
566000
2000
A lebre, em si mesma, o animal --
09:43
not a cat, not a dog, a hare --
218
568000
3000
não um gato, não um cão, uma lebre --
09:46
why a hare?
219
571000
2000
por que uma lebre?
09:48
Because think of the picture --
220
573000
2000
Porque, pensem na imagem,
09:50
not the word, the picture.
221
575000
2000
não na palavra, na imagem.
09:52
The overlong ears,
222
577000
2000
As longuíssimas orelhas,
09:54
the overlarge feet,
223
579000
2000
os pés desmesurados,
09:56
helps us to picture, to feel intuitively,
224
581000
3000
ajudam-nos a visualizar, a sentir intuitivamente,
09:59
what it means to limp
225
584000
3000
o que significa coxear
10:02
and to tremble.
226
587000
3000
e tremer.
10:05
So in these few minutes,
227
590000
2000
Assim, nestes poucos minutos,
10:07
I hope I've been able to share
228
592000
2000
espero ter conseguido partilhar
10:09
a little bit of my vision of things
229
594000
3000
um bocadinho da minha visão das coisas,
10:12
and to show you
230
597000
3000
e mostrar a vocês
10:15
that words can have colors and emotions,
231
600000
3000
que as palavras podem ter cores e emoções,
10:18
numbers, shapes and personalities.
232
603000
3000
números, formas e personalidades.
10:21
The world is richer,
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606000
2000
O mundo é mais rico,
10:23
vaster
234
608000
2000
mais vasto
10:25
than it too often seems to be.
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610000
3000
do que demasiadas vezes parece ser.
10:28
I hope that I've given you the desire
236
613000
3000
Espero tê-los suscitado o desejo
10:31
to learn to see the world with new eyes.
237
616000
3000
de aprender a ver o mundo com novos olhos.
10:34
Thank you.
238
619000
2000
Obrigado.
10:36
(Applause)
239
621000
11000
(Aplausos)
ABOUT THE SPEAKER
Daniel Tammet - Linguist, educatorDaniel Tammet is the author of "Born on a Blue Day," about his life with high-functioning autistic savant syndrome. He runs the language-learning site Optimnem, and his new book is "Embracing the Wide Sky: A Tour Across the Horizons of the Mind."
Why you should listen
Daniel Tammet is a writer, linguist and educator. He is the creator of Optimnem, a website that has provided language learning instruction to thousands around the globe. His 2006 memoir Born on a Blue Day describes his life with high-functioning autistic savant syndrome; his new book, Embracing the Wide Sky: A Tour Across the Horizons of the Mind, is a personal and scientific exploration of how the brain works and the differences and similarities between savant and non-savant minds.
Tammet set a European record on March 14, 2004, when he recited the mathematical constant pi (3.141...) to 22,514 decimal places from memory in a time of 5 hours, 9 minutes.
Daniel Tammet | Speaker | TED.com