TEDGlobal 2013
Uri Alon: Why science demands a leap into the unknown
Uri Alon: Por que a ciência inovadora exige um mergulho no desconhecido.
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Enquanto estudava para seu doutorado em Física, Uri Alon achava que ele era um fracasso, porque todos os caminhos de sua pesquisa levavam a becos sem saída. Mas, com a ajuda da improvisação teatral, ele percebeu que poderia haver alegria em ficar perdido. Um convite aos cientistas para que parem de pensar em pesquisa como uma linha direta da pergunta para a resposta, mas como algo mais criativo. É uma mensagem que vai ressoar, não importa o seu campo de trabalho ou pesquisa.
Uri Alon - Systems biologist
Uri Alon studies how cells work, using an array of tools (including improv theater) to understand the biological circuits that perform the functions of life. Full bio
Uri Alon studies how cells work, using an array of tools (including improv theater) to understand the biological circuits that perform the functions of life. Full bio
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00:12
In the middle of my Ph.D.,
0
325
2063
No meio do meu doutorado,
00:14
I was hopelessly stuck.
1
2388
3462
eu estava irremediavelmente emperrado.
Cada direção de pesquisa que eu tentei,
00:17
Every research direction that I tried
2
5850
1780
00:19
led to a dead end.
3
7630
1616
levou a um beco sem saída.
00:21
It seemed like my basic assumptions
4
9246
1902
Parecia que meus pressupostos básicos,
00:23
just stopped working.
5
11148
1928
simplesmente pararam de funcionar.
00:25
I felt like a pilot flying through the mist,
6
13076
2999
Eu me sentia como um piloto
voando através da neblina,
voando através da neblina,
00:28
and I lost all sense of direction.
7
16075
2795
e eu perdi todo o senso de direção.
00:30
I stopped shaving.
8
18870
1481
Eu parei de fazer a barba.
00:32
I couldn't get out of bed in the morning.
9
20351
2741
Eu não conseguia sair da cama, pela manhã.
00:35
I felt unworthy
10
23092
1733
Eu me sentia indigno
00:36
of stepping across the gates of the university,
11
24825
3153
de cruzar os portões da universidade,
00:39
because I wasn't like Einstein or Newton
12
27978
2148
porque eu não era como Einstein ou Newton,
00:42
or any other scientist whose results
13
30126
2153
ou qualquer outro cientista
que eu tinha estudado, porque na ciência
00:44
I had learned about, because in science,
14
32279
1531
00:45
we just learn about the results, not the process.
15
33810
3382
nós só aprendemos sobre os resultados,
mas não sobre o processo.
mas não sobre o processo.
00:49
And so obviously, I couldn't be a scientist.
16
37192
4701
E obviamente, eu não
poderia ser um cientista.
poderia ser um cientista.
00:53
But I had enough support
17
41893
1664
Mas eu tive bastante apoio,
00:55
and I made it through
18
43557
1397
e eu perseverei,
00:56
and discovered something new about nature.
19
44954
2220
e descobri algo novo sobre a natureza.
00:59
This is an amazing feeling of calmness,
20
47174
2743
Esta é uma incrível sensação de calma,
ser a única pessoa no mundo,
01:01
being the only person in the world
21
49917
1332
01:03
who knows a new law of nature.
22
51249
2225
que sabe uma nova lei da natureza.
01:05
And I started the second project in my Ph.D,
23
53474
3042
E eu comecei o segundo projeto
do meu doutorado,
do meu doutorado,
01:08
and it happened again.
24
56516
1364
e aconteceu novamente.
01:09
I got stuck and I made it through.
25
57880
2289
Eu fiquei emperrado, e eu perseverei.
E eu comecei a pensar:
01:12
And I started thinking,
26
60169
1386
"Talvez haja um padrão aqui".
01:13
maybe there's a pattern here.
27
61555
1157
01:14
I asked the other graduate students, and they said,
28
62712
1841
Falei com outros doutorandos,
e eles disseram:
e eles disseram:
01:16
"Yeah, that's exactly what happened to us,
29
64553
2043
"Sim, foi exatamente isso que
aconteceu conosco,
aconteceu conosco,
01:18
except nobody told us about it."
30
66596
2349
só que ninguém nos falou disso".
01:20
We'd all studied science as if it's a series
31
68945
1950
Estudamos a ciência,
como se fosse uma série
como se fosse uma série
01:22
of logical steps between question and answer,
32
70895
3576
de etapas lógicas,
entre pergunta e resposta,
entre pergunta e resposta,
01:26
but doing research is nothing like that.
33
74471
2746
mas fazer pesquisa, não é nada disso.
01:29
At the same time, I was also studying
34
77217
2334
Ao mesmo tempo, eu também estava estudando
01:31
to be an improvisation theater actor.
35
79551
2087
para ser um ator de teatro
de improvisação.
de improvisação.
01:33
So physics by day,
36
81638
1434
Então, física de dia,
01:35
and by night, laughing, jumping, singing,
37
83072
2018
e à noite, sorrir, pular, cantar,
01:37
playing my guitar.
38
85090
1312
e tocar meu violão.
01:38
Improvisation theater,
39
86402
1479
Teatro de improvisação,
01:39
just like science, goes into the unknown,
40
87881
3009
Assim como a ciência,
te leva ao desconhecido,
te leva ao desconhecido,
porque você tem que fazer uma cena,
01:42
because you have to make a scene onstage
41
90890
1412
01:44
without a director, without a script,
42
92302
1703
sem um diretor, sem um script,
01:46
without having any idea what you'll portray
43
94005
2278
sem a mínima ideia do que
você vai representar,
você vai representar,
01:48
or what the other characters will do.
44
96283
2406
ou o que os outros personagens vão fazer.
01:50
But unlike science,
45
98689
1849
Mas, ao contrário da ciência,
01:52
in improvisation theater, they tell you from day one
46
100538
3023
no teatro de improvisação, eles
te avisam desde o primeiro dia,
te avisam desde o primeiro dia,
01:55
what's going to happen to
you when you get onstage.
you when you get onstage.
47
103561
2215
o que vai acontecer
quando você estiver no palco.
quando você estiver no palco.
01:57
You're going to fail miserably.
48
105776
2772
Você vai falhar feio.
02:00
You're going to get stuck.
49
108548
1177
Você vai ficar travado.
02:01
And we would practice staying creative
50
109725
2118
E tínhamos que praticar a criatividade,
sob aquela pressão.
02:03
inside that stuck place.
51
111843
1203
02:05
For example, we had an exercise
52
113046
1905
Por exemplo, tivemos um exercício
onde formamos um círculo,
02:06
where we all stood in a circle,
53
114951
1142
02:08
and each person had to do
the world's worst tap dance,
the world's worst tap dance,
54
116093
2965
e cada pessoa tinha que fazer
o pior sapateado do mundo,
o pior sapateado do mundo,
02:11
and everybody else applauded
55
119058
1586
e todos aplaudiam
02:12
and cheered you on,
56
120644
1242
e incentivavam,
02:13
supporting you onstage.
57
121886
2763
dando suporte no palco.
Quando tornei-me um professor,
02:16
When I became a professor
58
124649
1908
e tive que orientar meus próprios alunos
02:18
and had to guide my own students
59
126557
1381
02:19
through their research projects,
60
127938
1973
em seus projetos de pesquisa,
02:21
I realized again,
61
129911
1367
eu percebi novamente.
02:23
I don't know what to do.
62
131278
1712
Eu não sei o que fazer.
Eu tinha estudado milhares
de horas de física,
de horas de física,
02:24
I'd studied thousands of hours of physics,
63
132990
1994
02:26
biology, chemistry,
64
134984
1614
biologia, química,
02:28
but not one hour, not one concept
65
136598
2372
mas nenhuma hora, nenhum conceito
02:30
on how to mentor, how to guide someone
66
138970
2586
de como orientar, como guiar alguém,
ir junto rumo ao desconhecido,
02:33
to go together into the unknown,
67
141556
1737
02:35
about motivation.
68
143293
1921
ou sobre motivação.
Então lembrei-me da improvisação teatral,
02:37
So I turned to improvisation theater,
69
145214
1930
02:39
and I told my students from day one
70
147144
2173
e eu disse a meus alunos
desde o primeiro dia,
desde o primeiro dia,
02:41
what's going to happen when you start research,
71
149317
2901
o que vai acontecer quando
começarem a pesquisa,
começarem a pesquisa,
e isso tem a ver com o
nosso esquema mental
nosso esquema mental
02:44
and this has to do with our mental schema
72
152218
1726
02:45
of what research will be like.
73
153944
2012
de como será a pesquisa.
Porque, vejam, quando
se faz qualquer coisa,
se faz qualquer coisa,
02:47
Because you see, whenever people do anything,
74
155956
2278
por exemplo, se eu quero
tocar este quadro,
tocar este quadro,
02:50
for example if I want to touch this blackboard,
75
158234
2642
primeiro, meu cérebro
cria um esquema,
cria um esquema,
02:52
my brain first builds up a schema,
76
160876
1660
prevê o que meus músculos
vão fazer exatamente,
vão fazer exatamente,
02:54
a prediction of exactly what my muscles will do
77
162536
1859
antes mesmo de eu começar
a mover minha mão,
a mover minha mão,
02:56
before I even start moving my hand,
78
164395
2156
02:58
and if I get blocked,
79
166551
1848
e se eu ficar travado,
se meu esquema não
corresponde à realidade,
corresponde à realidade,
03:00
if my schema doesn't match reality,
80
168399
1875
03:02
that causes extra stress called cognitive dissonance.
81
170274
2284
causa uma tensão
chamada dissonância cognitiva.
chamada dissonância cognitiva.
03:04
That's why your schemas had better match reality.
82
172558
2909
Por isso é melhor que seus
esquemas condigam com a realidade.
esquemas condigam com a realidade.
03:07
But if you believe the way science is taught,
83
175467
3155
Mas se você acredita no modo
como a ciência é ensinada,
como a ciência é ensinada,
03:10
and if you believe textbooks, you're liable
84
178622
1897
e acredita em livros didáticos,
você está sujeito
você está sujeito
03:12
to have the following schema of research.
85
180519
6294
ao seguinte esquema de pesquisa.
03:18
If A is the question,
86
186813
3318
Se "A" é a pergunta,
03:22
and B is the answer,
87
190131
3400
e "B" é a resposta,
03:25
then research is a direct path.
88
193531
4593
a pesquisa é um caminho reto.
03:30
The problem is that if an experiment doesn't work,
89
198127
3115
O problema é que, se
um experimento não funcionar,
um experimento não funcionar,
03:33
or a student gets depressed,
90
201242
3662
ou o estudante ficar deprimido,
03:36
it's perceived as something utterly wrong
91
204904
2086
isso é considerado
algo totalmente errado,
algo totalmente errado,
03:38
and causes tremendous stress.
92
206990
3030
e causa uma enorme tensão.
E é por isso que eu ensino
aos meus alunos
aos meus alunos
03:42
And that's why I teach my students
93
210020
1783
03:43
a more realistic schema.
94
211803
3862
um esquema mais realista.
03:50
Here's an example
95
218860
1524
Eis um exemplo
03:52
where things don't match your schema.
96
220384
3136
onde as coisas não condizem
com seu esquema.
com seu esquema.
03:58
(Laughter)
97
226379
3262
(Risos)
04:01
(Applause)
98
229641
3199
(Aplausos)
04:13
So I teach my students a different schema.
99
241564
3446
Então, eu ensino aos meus alunos,
um esquema diferente.
um esquema diferente.
04:17
If A is the question,
100
245010
2194
Se "A" é a pergunta,
04:19
B is the answer,
101
247204
2181
"B" é a resposta,
04:25
stay creative in the cloud,
102
253320
1535
mantenha-se criativo na nuvem,
04:26
and you start going,
103
254855
1975
e você começa a caminhar,
04:28
and experiments don't work, experiments don't work,
104
256830
2363
e as experiências não funcionam,
e não funcionam,
e não funcionam,
04:31
experiments don't work, experiments don't work,
105
259193
2535
e não funcionam,
e não funcionam,
e não funcionam,
até que você chega a um lugar
ligado as emoções negativas,
ligado as emoções negativas,
04:33
until you reach a place linked
with negative emotions
with negative emotions
106
261728
2676
04:36
where it seems like your basic assumptions
107
264404
2278
onde parece que os seus
pressupostos básicos
pressupostos básicos
04:38
have stopped making sense,
108
266682
1116
deixaram de fazer sentido,
04:39
like somebody yanked the carpet beneath your feet.
109
267798
3055
como se alguém puxasse o
tapete debaixo dos seus pés.
tapete debaixo dos seus pés.
04:42
And I call this place the cloud.
110
270853
3328
E eu chamo este lugar de "a nuvem".
04:59
Now you can be lost in the cloud
111
287685
2678
Você pode ficar perdido na nuvem
05:02
for a day, a week, a month, a year,
112
290363
2508
por um dia, uma semana, um mês, um ano,
05:04
a whole career,
113
292871
1498
por toda a sua carreira,
mas às vezes, se você
tiver sorte o suficiente
tiver sorte o suficiente
05:06
but sometimes, if you're lucky enough
114
294369
2162
05:08
and you have enough support,
115
296531
1856
e tiver apoio suficiente,
05:10
you can see in the materials at hand,
116
298387
1990
você pode ver no material que tem à mão,
05:12
or perhaps meditating on the shape of the cloud,
117
300377
3248
ou talvez meditando
sobre a forma da nuvem,
sobre a forma da nuvem,
05:15
a new answer,
118
303625
2002
uma nova resposta,
05:19
C, and you decide to go for it.
119
307285
3684
"C", e você decide ir atrás disso.
05:22
And experiments don't work, experiments don't work,
120
310969
2369
E as experiências não funcionam,
e não funcionam,
e não funcionam,
05:25
but you get there,
121
313338
1469
mas você chega lá,
e então, você conta a todos sobre isso,
05:26
and then you tell everyone about it
122
314807
1220
05:28
by publishing a paper that reads A arrow C,
123
316027
3502
publicando um artigo
que diz "A" flecha "C",
que diz "A" flecha "C",
05:31
which is a great way to communicate,
124
319529
1959
que é uma ótima maneira de se comunicar,
05:33
but as long as you don't forget the path
125
321488
2344
contanto que você não
se esqueça do caminho
se esqueça do caminho
05:35
that brought you there.
126
323832
1799
que o levou até lá.
05:37
Now this cloud is an inherent part
127
325631
1975
Agora, esta nuvem é uma parte inerente
05:39
of research, an inherent part of our craft,
128
327606
2604
à pesquisa, uma parte inerente
ao nosso ofício,
ao nosso ofício,
05:42
because the cloud stands guard at the boundary.
129
330210
3210
porque a nuvem
fica de guarda na fronteira.
fica de guarda na fronteira.
05:49
It stands guard at the boundary
130
337721
2269
Ela fica de guarda na fronteira,
05:51
between the known
131
339990
2972
entre o conhecido
05:57
and the unknown,
132
345795
3604
e o desconhecido,
06:05
because in order to discover something truly new,
133
353110
2275
porque, a fim de descobrir
algo realmente novo,
algo realmente novo,
06:07
at least one of your basic
assumptions has to change,
assumptions has to change,
134
355385
3577
pelo menos uma de nossas suposições
básicas tem que mudar,
básicas tem que mudar,
e isso significa que, em ciência
06:10
and that means that in science,
135
358962
1254
06:12
we do something quite heroic.
136
360216
1962
fazemos algo bastante heroico.
06:14
Every day, we try to bring ourselves
137
362178
1821
Todos os dias, nós tentamos nos levar
06:15
to the boundary between
the known and the unknown
the known and the unknown
138
363999
1812
à fronteira entre o conhecido
e o desconhecido,
e o desconhecido,
06:17
and face the cloud.
139
365811
1821
e enfrentar a nuvem.
Percebam que eu coloquei "B"
no lado do conhecido,
no lado do conhecido,
06:19
Now notice that I put B
140
367632
1705
06:21
in the land of the known,
141
369337
743
06:22
because we knew about it in the beginning,
142
370080
1811
porque sabíamos sobre ele desde o começo,
06:23
but C is always more interesting
143
371891
3649
mas "C" é sempre mais interessante
06:27
and more important than B.
144
375540
2723
e mais importante do que "B".
"B" é essencial, para
que se possa continuar,
que se possa continuar,
06:30
So B is essential in order to get going,
145
378263
2193
06:32
but C is much more profound,
146
380456
1818
mas "C" é muito mais profundo,
06:34
and that's the amazing thing about resesarch.
147
382274
4497
e é isso que é surpreendente
sobre a pesquisa.
sobre a pesquisa.
06:38
Now just knowing that word, the cloud,
148
386771
2188
Só conhecer aquela palavra: a nuvem,
06:40
has been transformational in my research group,
149
388959
2555
foi transformador no
meu grupo de pesquisa,
meu grupo de pesquisa,
06:43
because students come to me and say,
150
391514
1870
porque os alunos vieram me dizer,
06:45
"Uri, I'm in the cloud,"
151
393384
1598
"Uri, estou na nuvem,"
06:46
and I say, "Great, you must be feeling miserable."
152
394982
3166
e eu disse: "Ótimo, você deve
estar se sentindo terrível."
estar se sentindo terrível."
06:50
(Laughter)
153
398148
2142
(Risos)
06:52
But I'm kind of happy,
154
400290
1913
Mas eu fico feliz,
porque talvez estejamos perto da fronteira
06:54
because we might be close to the boundary
155
402203
1678
06:55
between the known and the unknown,
156
403881
1896
entre o conhecido e o desconhecido,
06:57
and we stand a chance of discovering
157
405777
1546
e temos uma chance de descobrir
06:59
something truly new,
158
407323
1861
algo realmente novo,
já que para o funcionamento
de nossa mente,
de nossa mente,
07:01
since the way our mind works,
159
409184
1342
07:02
it's just knowing that the cloud
160
410526
3148
basta saber que a nuvem
07:05
is normal, it's essential,
161
413674
4426
é normal, é essencial,
07:10
and in fact beautiful,
162
418100
1205
e de fato, bela,
07:11
we can join the Cloud Appreciation Society,
163
419305
3623
podemos nos juntar à Sociedade
de Apreciação das Nuvens,
de Apreciação das Nuvens,
e isso desintoxica a sensação de que algo
07:14
and it detoxifies the feeling that something
164
422928
1918
07:16
is deeply wrong with me.
165
424846
2562
está profundamente errado comigo.
07:19
And as a mentor, I know what to do,
166
427408
2450
E como um mentor, eu sei o que fazer,
07:21
which is to step up my support for the student,
167
429858
2202
que é intensificar o meu apoio ao aluno,
07:24
because research in psychology shows
168
432060
1481
porque pesquisas em psicologia mostram
07:25
that if you're feeling fear and despair,
169
433541
3559
que se você está sentindo
medo e desespero,
medo e desespero,
07:29
your mind narrows down
170
437100
997
sua mente se reduz
07:30
to very safe and conservative ways of thinking.
171
438097
2831
a formas seguras e
conservadores de pensar.
conservadores de pensar.
Se quiser explorar os caminhos arriscados,
07:32
If you'd like to explore the risky paths
172
440928
1575
07:34
needed to get out of the cloud,
173
442503
1388
vai ter que sair da nuvem,
07:35
you need other emotions --
174
443891
1761
precisa de outras emoções,
07:37
solidarity, support, hope —
175
445652
2201
solidariedade, apoio, esperança,
que vêm do relacionamento
com outra pessoa,
com outra pessoa,
07:39
that come with your connection from somebody else,
176
447853
1737
07:41
so like in improvisation theater,
177
449590
1550
então, como no teatro de improvisação,
07:43
in science, it's best to walk into the unknown
178
451140
2301
na ciência, é melhor caminhar
07:45
together.
179
453441
1969
juntos para o desconhecido.
07:47
So knowing about the cloud,
180
455410
2442
Então, tendo conhecimento da nuvem,
07:49
you also learn from improvisation theater
181
457852
3324
a improvisação teatral também te ensina
07:53
a very effective way to have conversations
182
461176
2602
uma forma bem efetiva de ter conversas
07:55
inside the cloud.
183
463778
1760
dentro da nuvem.
07:57
It's based on the central principle
184
465538
1977
Ela é baseada no princípio central
07:59
of improvisation theater,
185
467515
1767
do teatro de improvisação,
e o teatro de improvisação
08:01
so here improvisation theater
186
469282
1093
08:02
came to my help again.
187
470375
1296
me ajudou novamente.
08:03
It's called saying "Yes, and"
188
471671
2291
Chama-se dizer "Sim, e",
08:05
to the offers made by other actors.
189
473962
3465
às ofertas feitas por outros atores.
08:16
That means accepting the offers
190
484297
2894
Isso significa aceitar as ofertas
08:19
and building on them, saying, "Yes, and."
191
487191
2511
e contribuir com elas, dizendo: "Sim, e".
Por exemplo, se um ator diz:
08:21
For example, if one actor says,
192
489702
1239
08:22
"Here is a pool of water,"
193
490941
1155
"Eis uma piscina de água",
08:24
and the other actor says,
194
492096
1045
e o outro ator diz,
"Não, isso é só um palco",
"Não, isso é só um palco",
08:25
"No, that's just a stage,"
195
493141
1869
08:27
the improvisation is over.
196
495010
1738
este é o fim da improvisação.
08:28
It's dead, and everybody feels frustrated.
197
496748
3772
É o fim, e todos sentem-se frustrados.
08:32
That's called blocking.
198
500520
1348
Isso é chamado de bloqueio.
08:33
If you're not mindful of communications,
199
501868
1607
Se não estiver consciente
das comunicações,
das comunicações,
08:35
scientific conversations can have a lot of blocking.
200
503475
2937
conversas científicas podem
ter vários bloqueios.
ter vários bloqueios.
08:38
Saying "Yes, and" sounds like this.
201
506412
2236
Dizer "Sim, e", é mais ou menos assim.
08:40
"Here is a pool of water."
"Yeah, let's jump in."
"Yeah, let's jump in."
202
508648
2508
"Eis uma piscina de água."
"Sim, vamos entrar nela"
"Sim, vamos entrar nela"
08:43
"Look, there's a whale! Let's grab it by its tail.
203
511156
3009
"Olha, é uma baleia!
Vamos agarrá-la pelo rabo.
Vamos agarrá-la pelo rabo.
08:46
It's pulling us to the moon!"
204
514165
2101
Ela está nos puxando para a lua!"
08:48
So saying "Yes, and" bypasses our inner critic.
205
516266
3020
Dizer "Sim, e", ignora nosso
criticismo interior.
criticismo interior.
08:51
We all have an inner critic
206
519286
1694
Todos temos um criticismo interior
08:52
that kind of guards what we say,
207
520980
1241
que vigia o que dizemos,
08:54
so people don't think that we're obscene
208
522221
1923
para que não pensem que somos
obscenos ou loucos ou não originais,
obscenos ou loucos ou não originais,
08:56
or crazy or unoriginal,
209
524144
1115
08:57
and science is full of the fear
210
525259
1260
e a ciência está cheia de medo
de parecer não original.
de parecer não original.
08:58
of appearing unoriginal.
211
526519
1557
09:00
Saying "Yes, and" bypasses the critic
212
528076
2167
Dizer "Sim, e" ignora o criticismo
09:02
and unlocks hidden voices of creativity
213
530243
2612
e libera vozes ocultas da criatividade
09:04
you didn't even know that you had,
214
532855
1525
que você nem sabia que tinha,
09:06
and they often carry the answer
215
534380
2030
e elas muitas vezes carregam a resposta
09:08
about the cloud.
216
536410
2405
a respeito da nuvem.
09:10
So you see, knowing about the cloud
217
538815
2601
Então vejam, saber sobre a nuvem
09:13
and about saying "Yes, and"
218
541416
1404
e sobre dizer "Sim, e"
09:14
made my lab very creative.
219
542820
2859
tornou meu laboratório muito criativo.
Os alunos começaram a brincar
com as ideias uns dos outros,
com as ideias uns dos outros,
09:17
Students started playing off of each others' ideas,
220
545679
2528
09:20
and we made surprising discoveries
221
548207
2114
e fizemos descobertas surpreendentes,
09:22
in the interface between physics and biology.
222
550321
2869
na interface entre a física e a biologia.
09:25
For example, we were stuck for a year
223
553190
2950
Por exemplo, ficamos presos por um ano
tentando entender as intrincadas
09:28
trying to understand the intricate
224
556140
1149
09:29
biochemical networks inside our cells,
225
557289
2693
redes bioquímicas dentro
de nossas células,
de nossas células,
09:31
and we said, "We are deeply in the cloud,"
226
559982
2457
e nós dissemos: "Estamos
profundamente na nuvem",
profundamente na nuvem",
09:34
and we had a playful conversation
227
562439
1980
e tivemos uma conversa divertida,
09:36
where my student Shai Shen Orr said,
228
564419
1788
onde meu aluno Shai Shen Orr disse,
09:38
"Let's just draw this on a
piece of paper, this network,"
piece of paper, this network,"
229
566207
2843
"Vamos desenhar isso em um
pedaço de papel, esta rede",
pedaço de papel, esta rede",
09:41
and instead of saying,
230
569050
1453
e em vez de dizer,
09:42
"But we've done that so many times
231
570503
2151
"Mas nós fizemos isso tantas vezes
09:44
and it doesn't work,"
232
572654
1034
e não funcionou",
09:45
I said, "Yes, and
233
573688
2943
Eu disse "Sim, e
vamos usar um grande pedaço de papel",
09:48
let's use a very big piece of paper,"
234
576631
2041
e então, o Ron Milo disse,
09:50
and then Ron Milo said,
235
578672
1092
09:51
"Let's use a gigantic architect's
236
579764
2220
"Vamos usar uma planta
de arquitetura gigantesca,
de arquitetura gigantesca,
09:53
blueprint kind of paper, and I know where to print it,"
237
581984
1796
e eu sei onde imprimi-la",
09:55
and we printed out the network and looked at it,
238
583780
2500
e nós imprimimos a rede
e olhamos para ela,
e olhamos para ela,
e foi aí que fizemos nossa
descoberta mais importante,
descoberta mais importante,
09:58
and that's where we made
our most important discovery,
our most important discovery,
239
586280
2509
10:00
that this complicated network is just made
240
588789
2201
que aquela rede complicada, é feita apenas
10:02
of a handful of simple, repeating interaction patterns
241
590990
3463
de um punhado de simples repetições
de padrões de interação,
de padrões de interação,
10:06
like motifs in a stained glass window.
242
594453
3163
como motivos em um vitral.
10:09
We call them network motifs,
243
597616
2048
Nós os chamamos de motivos de rede,
10:11
and they're the elementary circuits
244
599664
2152
e eles são os circuitos elementares
10:13
that help us understand
245
601816
1385
que nos ajudam a compreender
10:15
the logic of the way cells make decisions
246
603201
2700
a lógica de como as células tomam decisões
10:17
in all organisms, including our body.
247
605901
2849
em todos os organismos,
incluindo o nosso corpo.
incluindo o nosso corpo.
10:20
Soon enough, after this,
248
608750
1925
Logo depois disso,
eu comecei a ser convidado a dar palestras
10:22
I started being invited to give talks
249
610675
1620
10:24
to thousands of scientists across the world,
250
612295
3011
para milhares de cientistas
em todo o mundo,
em todo o mundo,
10:27
but the knowledge about the cloud
251
615306
1833
mas saber sobre a nuvem
10:29
and saying "Yes, and"
252
617139
1132
e sobre dizer "Sim, e"
10:30
just stayed within my own lab,
253
618271
1839
ficou dentro do meu laboratório,
10:32
because you see, in science,
we don't talk about the process,
we don't talk about the process,
254
620110
2131
porque, sabem, na ciência
não falamos do processo,
não falamos do processo,
10:34
anything subjective or emotional.
255
622241
2433
nem sobre nada subjetivo ou emocional.
10:36
We talk about the results.
256
624674
1863
Nós falamos sobre os resultados.
Não tinha como falar
sobre isso em conferências.
sobre isso em conferências.
10:38
So there was no way to talk about it in conferences.
257
626537
2069
10:40
That was unthinkable.
258
628606
1924
Era impensável.
10:42
And I saw scientists in other groups get stuck
259
630530
2076
E eu via cientistas
de outros grupos travados,
de outros grupos travados,
10:44
without even having a word to describe
260
632606
1774
sem sequer uma palavra para descrever
10:46
what they're seeing,
261
634380
1321
o que estavam vendo,
10:47
and their ways of thinking
262
635701
1355
e suas formas de pensar
reduzidas a caminhos seguros,
reduzidas a caminhos seguros,
10:49
narrowed down to very safe paths,
263
637056
1528
10:50
their science didn't reach its full potential,
264
638584
1660
sua ciência não atingiu
todo seu potencial,
todo seu potencial,
10:52
and they were miserable.
265
640244
1753
e eles estavam arrasados.
10:53
I thought, that's the way it is.
266
641997
1939
Eu pensei: "é assim que as coisas são".
10:55
I'll try to make my lab as creative as possible,
267
643936
2021
Vou tentar deixar meu laboratório
o mais criativo possível,
o mais criativo possível,
10:57
and if everybody else does the same,
268
645957
1680
e se todos fizerem o mesmo,
10:59
science will eventually become
269
647637
2190
a ciência acabará por se tornar
11:01
more and more better and better.
270
649827
2214
cada vez melhor.
Essa forma de pensar foi virada
de cabeça para baixo,
de cabeça para baixo,
11:04
That way of thinking got turned on its head
271
652041
2920
quando por acaso, fui ouvir
a Evelyn Fox Keller
a Evelyn Fox Keller
11:06
when by chance I went to hear Evelyn Fox Keller
272
654961
2339
dar uma palestra sobre sua experiência
11:09
give a talk about her experiences
273
657300
1358
11:10
as a woman in science.
274
658658
1691
como uma mulher na ciência.
11:12
And she asked,
275
660349
1823
E ela perguntou:
"Por que é que nós não
falamos sobre os aspectos
falamos sobre os aspectos
11:14
"Why is it that we don't talk about the subjective
276
662172
1948
11:16
and emotional aspects of doing science?
277
664120
2186
subjetivo e emocional, de fazer ciência?
11:18
It's not by chance. It's a matter of values."
278
666306
3992
Não é por acaso. É uma
questão de valores".
questão de valores".
11:22
You see, science seeks knowledge
279
670298
2178
Vejam, a ciência busca o conhecimento
11:24
that's objective and rational.
280
672476
1795
que é objetivo e racional.
11:26
That's the beautiful thing about science.
281
674271
2198
Essa é a beleza da ciência.
11:28
But we also have a cultural myth
282
676469
1956
Mas também temos um mito cultural
de que a prática da ciência,
11:30
that the doing of science,
283
678425
1254
11:31
what we do every day to get that knowledge,
284
679679
2300
o que fazemos todos os dias
para obter esse conhecimento,
para obter esse conhecimento,
11:33
is also only objective and rational,
285
681979
2440
também é apenas objetivo e racional,
11:36
like Mr. Spock.
286
684419
2432
como o Sr. Spock.
11:38
And when you label something
287
686851
1414
E quando definimos algo
11:40
as objective and rational,
288
688265
1813
como objetivo e racional,
11:42
automatically, the other side,
289
690078
1642
automaticamente, o outro lado,
11:43
the subjective and emotional,
290
691720
1457
o subjetivo e o emocional,
11:45
become labeled as non-science
291
693177
2102
fica definido como não-ciência,
ou anti-científico, ou uma
ameaça à ciência,
ameaça à ciência,
11:47
or anti-science or threatening to science,
292
695279
1971
11:49
and we just don't talk about it.
293
697250
1811
só que a gente não fala sobre isso.
11:51
And when I heard that,
294
699061
1954
E quando eu ouvi aquilo,
11:53
that science has a culture,
295
701015
2167
que a ciência tem uma cultura,
11:55
everything clicked into place for me,
296
703182
1547
tudo se encaixou para mim,
porque, se a ciência tem uma cultura,
11:56
because if science has a culture,
297
704729
1664
11:58
culture can be changed,
298
706393
1256
a cultura pode ser mudada,
11:59
and I can be a change agent
299
707649
1593
e eu posso ser um agente de mudança,
12:01
working to change the culture
of science wherever I could.
of science wherever I could.
300
709242
2712
para mudar a cultura
da ciência, onde for possível.
da ciência, onde for possível.
12:03
And so the very next lecture I gave in a conference,
301
711954
3069
E depois disso, assim que dei
uma palestra em uma conferência,
uma palestra em uma conferência,
12:07
I talked about my science,
302
715023
1612
eu falei sobre a minha ciência
e falei sobre a importância
e falei sobre a importância
12:08
and then I talked about the importance
303
716635
1512
dos aspectos subjetivos e
emocionais da ciência,
emocionais da ciência,
12:10
of the subjective and emotional
aspects of doing science
aspects of doing science
304
718147
2182
12:12
and how we should talk about them,
305
720329
1120
e como deveríamos falar deles,
12:13
and I looked at the audience,
306
721449
1234
e eu olhei para a platéia,
12:14
and they were cold.
307
722683
2360
e eles estavam distraídos.
12:17
They couldn't hear what I was saying
308
725043
3291
Eles não conseguiam ouvir
o que eu estava dizendo
o que eu estava dizendo
no contexto de uma apresentação de
12:20
in the context of a 10 back-to-back
309
728334
1251
dez slides de PowerPoint
numa conferência.
numa conferência.
12:21
PowerPoint presentation conference.
310
729585
1839
12:23
And I tried again and again,
conference after conference,
conference after conference,
311
731424
2482
E eu tentei de novo,
conferência após conferência,
conferência após conferência,
12:25
but I wasn't getting through.
312
733906
2373
mas eu não estava conseguindo.
12:28
I was in the cloud.
313
736279
2906
Eu estava na nuvem.
12:31
And eventually I managed to get out the cloud
314
739185
3514
E finalmente, eu consegui sair da nuvem
12:34
using improvisation and music.
315
742699
2811
usando improvisação e música.
12:37
Since then, every conference I go to,
316
745510
2739
Desde então, para todas as
conferências que eu vou,
conferências que eu vou,
12:40
I give a science talk and a second, special talk
317
748249
2862
eu dou uma palestra científica,
e uma outra palestra especial chamada
"Amor e medo no laboratório",
"Amor e medo no laboratório",
12:43
called "Love and fear in the lab,"
318
751111
1993
12:45
and I start it off by doing a song
319
753104
2217
e eu começo tocando uma canção,
12:47
about scientists' greatest fear,
320
755321
2572
sobre o maior medo dos cientistas,
12:49
which is that we work hard,
321
757893
2912
que é, quando nós trabalhamos duro,
12:52
we discover something new,
322
760805
2342
descobrimos algo novo,
12:55
and somebody else publishes it before we do.
323
763147
3357
e alguém o publica antes de nós.
12:58
We call it being scooped,
324
766504
2616
Nós chamamos isso de "ser escavado",
13:01
and being scooped feels horrible.
325
769120
3214
e ser escavado é horrível.
Faz-nos ter medo de falar
uns com os outros,
uns com os outros,
13:04
It makes us afraid to talk to each other,
326
772334
2213
o que não é legal,
13:06
which is no fun,
327
774547
833
13:07
because we came to science to share our ideas
328
775380
2760
porque viemos para a ciência
para compartilhar nossas ideias,
para compartilhar nossas ideias,
13:10
and to learn from each other,
329
778140
1311
e aprender uns com os outros,
13:11
and so I do a blues song,
330
779451
3489
e então eu toco um "blues",
13:17
which — (Applause) —
331
785040
5504
que -- (Aplausos) --
13:22
called "Scooped Again,"
332
790544
3223
chamado "Escavado Novamente",
13:25
and I ask the audience to be my backup singers,
333
793767
2658
e peço a platéia para serem meu coral,
13:28
and I tell them, "Your text is 'Scoop, Scoop.'"
334
796425
3980
e eu digo a eles, "Sua parte é
'Escavado! Escavado!'"
'Escavado! Escavado!'"
13:32
It sounds like this: "Scoop, scoop!"
335
800405
2645
Soa desse jeito: "Escavado! Escavado!"
13:35
Sounds like this.
336
803050
963
Soa desse jeito.
13:36
♪ I've been scooped again ♪
337
804013
2219
♪ Eu fui escavado novamente ♪
13:38
♪ Scoop! Scoop! ♪
338
806232
1743
♪ Escavado! Escavado! ♪
13:39
And then we go for it.
339
807975
1278
E assim, começamos.
13:41
♪ I've been scooped again ♪
340
809253
2045
♪ Eu fui escavado novamente ♪
13:43
♪ Scoop! Scoop! ♪
341
811298
1286
♪ Escavado! Escavado! ♪
13:44
♪ I've been scooped again ♪
342
812584
1895
♪ Eu fui escavado novamente ♪
13:46
♪ Scoop! Scoop! ♪
343
814479
1306
♪ Escavado! Escavado! ♪
13:47
♪ I've been scooped again ♪
344
815785
1783
♪ Eu fui escavado novamente ♪
13:49
♪ Scoop! Scoop! ♪
345
817568
1639
♪ Escavado! Escavado! ♪
13:51
♪ I've been scooped again ♪
346
819207
1668
♪ Eu fui escavado novamente ♪
13:52
♪ Scoop! Scoop! ♪
347
820875
1762
♪ Escavado! Escavado! ♪
13:54
♪ Oh mama, can't you feel my pain ♪
348
822637
3275
♪ Oh mama, você não consegue
sentir a minha dor ♪
sentir a minha dor ♪
13:57
♪ Heavens help me, I've been scooped again ♪
349
825912
3786
♪ Céus, ajudem-me!
Eu fui escavado novamente ♪
Eu fui escavado novamente ♪
14:02
(Applause)
350
830925
6391
(Aplausos)
Obrigado.
14:09
Thank you.
351
837735
1230
Obrigado por serem meu vocal de apoio.
14:10
Thank you for your backup singing.
352
838965
1499
E todos começam a rir, começam a inspirar,
14:12
So everybody starts laughing, starts breathing,
353
840464
2084
percebem que há
outros cientistas ao redor,
outros cientistas ao redor,
14:14
notices that there's other scientists around them
354
842548
2012
com problemas em comum,
14:16
with shared issues,
355
844560
1307
e começamos a falar
sobre as coisas emocionais
sobre as coisas emocionais
14:17
and we start talking about the emotional
356
845867
1805
14:19
and subjective things that go on in research.
357
847672
1850
e subjetivas, que ocorrem na pesquisa.
14:21
It feels like a huge taboo has been lifted.
358
849522
2184
É como se um enorme tabu fosse quebrado.
14:23
Finally, we can talk about
this in a scientific conference.
this in a scientific conference.
359
851706
2799
Finalmente, podemos falar disso
numa conferência científica.
numa conferência científica.
14:26
And scientists have gone on to form peer groups
360
854505
2186
E os cientistas passaram a
formar grupos,
formar grupos,
onde se reúnem regularmente,
14:28
where they meet regularly
361
856691
1610
e criam um espaço para falar das coisas
14:30
and create a space to talk about the emotional
362
858301
1629
14:31
and subjective things that
happen as they're mentoring,
happen as they're mentoring,
363
859930
2301
emocionais e subjetivas
de quando estão orientando,
de quando estão orientando,
14:34
as they're going into the unknown,
364
862231
1363
entrando no desconhecido,
14:35
and even started courses
365
863594
1570
e até começaram cursos
14:37
about the process of doing science,
366
865164
1675
sobre o processo de fazer ciência,
14:38
about going into the unknown together,
367
866839
1895
sobre entrar no desconhecido juntos,
14:40
and many other things.
368
868734
1416
e muitas outras coisas.
14:42
So my vision is that,
369
870150
1334
A minha visão é a seguinte,
14:43
just like every scientist knows the word "atom,"
370
871484
3462
assim como todo cientista
conhece a palavra "átomo",
conhece a palavra "átomo",
e sabe que a matéria é feita de átomos,
14:46
that matter is made out of atoms,
371
874946
1967
todo cientista deveria conhecer palavras
14:48
every scientist would know the words
372
876913
1484
14:50
like "the cloud," saying "Yes, and,"
373
878397
2344
como "a nuvem", dizer "Sim, e",
14:52
and science will become much more creative,
374
880741
3079
e a ciência vai se tornar
muito mais criativa,
muito mais criativa,
14:55
make many, many more unexpected discoveries
375
883820
3004
fazer muitas outras
descobertas inesperadas
descobertas inesperadas
14:58
for the benefit of us all,
376
886824
2536
em benefício de todos nós,
15:01
and would also be much more playful.
377
889360
2216
e também será muito mais divertida.
15:03
And what I might ask you to remember from this talk
378
891576
2590
E o que eu lhes peço para
guardarem desta palestra,
guardarem desta palestra,
15:06
is that next time you face
379
894166
2696
é que da próxima vez que enfrentarem
um problema que não conseguirem resolver,
15:08
a problem you can't solve
380
896862
1726
15:10
in work or in life,
381
898588
2592
no trabalho ou na vida,
15:13
there's a word for what you're going to see:
382
901180
1876
há uma palavra para o que você vai ver:
15:15
the cloud.
383
903056
1177
a nuvem.
15:16
And you can go through the cloud
384
904233
1533
E você pode atravessar a nuvem
15:17
not alone but together
385
905766
1408
não sozinho, mas junto
15:19
with someone who is your source of support
386
907174
2038
com alguém que seja sua fonte ou suporte,
15:21
to say "Yes, and" to your ideas,
387
909212
2048
para dizer "Sim, e" para suas ideias,
para ajudá-lo a dizer "Sim, e"
para suas próprias ideias,
para suas próprias ideias,
15:23
to help you say "Yes, and" to your own ideas,
388
911260
2317
15:25
to increase the chance that,
389
913577
1887
para aumentar a chance de,
através dos pedaços de nuvem,
15:27
through the wisps of the cloud,
390
915464
1726
encontra aquele momento de calma,
15:29
you'll find that moment of calmness
391
917190
1498
15:30
where you get your first glimpse
392
918688
1803
onde você terá o primeiro vislumbre
15:32
of your unexpected discovery,
393
920491
3250
de sua descoberta inesperada,
15:35
your C.
394
923741
2724
o seu "C".
15:38
Thank you.
395
926465
2320
Obrigado.
15:40
(Applause)
396
928785
4000
(Aplausos)
ABOUT THE SPEAKER
Uri Alon - Systems biologistUri Alon studies how cells work, using an array of tools (including improv theater) to understand the biological circuits that perform the functions of life.
Why you should listen
First trained as a physicist, Uri Alon found a passion for biological systems. At the Weizmann Institute of Science in Israel, he and his lab investigate the protein circuits within a cell (they focus on E. coli), looking for basic interaction patterns that recur throughout biological networks. It's a field full of cross-disciplinary thinking habits and interesting problems. And in fact, Alon is the author of a classic paper on lab behavior called "How to Choose a Good Scientific Problem," which takes a step back from the rush to get grants and publish papers to ask: How can a good lab foster growth and self-motivated research?
In Alon's lab, students use tools from physics, neurobiology and computer science -- and concepts from improv theatre -- to study basic principles of interactions. Using a theater practice called the "mirror game," they showed that two people can create complex novel motion together without a designated leader or follower. He also works on an addicting site called BioNumbers -- all the measurements you need to know about biology. The characteristic heart rate of a pond mussel? Why it's 4-6 beats per minute.
More profile about the speakerIn Alon's lab, students use tools from physics, neurobiology and computer science -- and concepts from improv theatre -- to study basic principles of interactions. Using a theater practice called the "mirror game," they showed that two people can create complex novel motion together without a designated leader or follower. He also works on an addicting site called BioNumbers -- all the measurements you need to know about biology. The characteristic heart rate of a pond mussel? Why it's 4-6 beats per minute.
Uri Alon | Speaker | TED.com