TED2015
David Eagleman: Can we create new senses for humans?
David Eagleman: Podemos criar novos sentidos para os seres humanos?
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Como humanos, podemos perceber menos de dez trilionésimos de todas as ondas de luz. "Nossa experiência da realidade é limitada pela nossa biologia.", diz o neurocientista David Eagleman. Ele quer mudar isso. Sua pesquisa sobre os nossos processos cerebrais o levou a criar novas interfaces, como um colete sensorial, para assimilar informações anteriormente invisíveis sobre o mundo à nossa volta.
David Eagleman - Neuroscientist
David Eagleman decodes the mysteries of the tangled web of neurons and electricity that make our minds tick -- and also make us human. Full bio
David Eagleman decodes the mysteries of the tangled web of neurons and electricity that make our minds tick -- and also make us human. Full bio
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Somos feitos de partes bem pequenas,
00:12
We are built out of very small stuff,
0
973
4543
e estamos inseridos
num cosmos gigantesco,
num cosmos gigantesco,
00:17
and we are embedded in
a very large cosmos,
a very large cosmos,
1
5516
2515
00:20
and the fact is that we are not
very good at understanding reality
very good at understanding reality
2
8031
4551
e a questão é que não somos muito bons
em compreender a realidade
em compreender a realidade
00:24
at either of those scales,
3
12582
1579
em qualquer uma dessas escalas,
00:26
and that's because our brains
4
14161
1602
isso porque, nossos cérebros
00:27
haven't evolved to understand
the world at that scale.
the world at that scale.
5
15763
4394
não evoluíram para compreender
o mundo nesta escala.
o mundo nesta escala.
00:32
Instead, we're trapped on this
very thin slice of perception
very thin slice of perception
6
20157
4220
Em vez disso, estamos presos
nesta fatia bem fina de percepção,
nesta fatia bem fina de percepção,
00:36
right in the middle.
7
24377
1766
bem no meio.
Mas é estranho, porque mesmo nesta fatia
de realidade que chamamos de lar,
de realidade que chamamos de lar,
00:38
But it gets strange, because even at
that slice of reality that we call home,
that slice of reality that we call home,
8
26723
4468
não vemos a maioria das coisas
que estão acontecendo.
que estão acontecendo.
00:43
we're not seeing most
of the action that's going on.
of the action that's going on.
9
31191
2985
00:46
So take the colors of our world.
10
34176
3390
Considere as cores do nosso mundo.
00:49
This is light waves, electromagnetic
radiation that bounces off objects
radiation that bounces off objects
11
37566
4713
São ondas de luz, radiações
eletromagnéticas refletidas pelos objetos,
eletromagnéticas refletidas pelos objetos,
00:54
and it hits specialized receptors
in the back of our eyes.
in the back of our eyes.
12
42279
3437
que atingem receptores especiais
no fundo dos nossos olhos.
no fundo dos nossos olhos.
00:57
But we're not seeing
all the waves out there.
all the waves out there.
13
45716
3645
Mas não vemos
todas as ondas que existem.
todas as ondas que existem.
Na verdade, vemos
menos de 10 trilionésimos
menos de 10 trilionésimos
01:01
In fact, what we see
14
49361
1695
01:03
is less than a 10 trillionth
of what's out there.
of what's out there.
15
51056
4063
de todas que existem.
01:07
So you have radio waves and microwaves
16
55119
3367
Temos ondas de rádio e micro-ondas,
01:10
and X-rays and gamma rays
passing through your body right now
passing through your body right now
17
58486
3297
raios X e raios gama que atravessam
o seu corpo bem agora,
o seu corpo bem agora,
01:13
and you're completely unaware of it,
18
61783
2949
e você está completamente
inconsciente disto,
inconsciente disto,
01:16
because you don't come with
the proper biological receptors
the proper biological receptors
19
64732
3181
porque você não nasceu
com os receptores biológicos adequados
com os receptores biológicos adequados
01:19
for picking it up.
20
67913
1208
para capturá-los.
Há milhares de conversas
de telefones celulares
de telefones celulares
01:21
There are thousands
of cell phone conversations
of cell phone conversations
21
69631
2567
passando através de você bem agora,
01:24
passing through you right now,
22
72198
1556
01:25
and you're utterly blind to it.
23
73754
2301
e você está totalmente cego a isto.
01:28
Now, it's not that these things
are inherently unseeable.
are inherently unseeable.
24
76055
3898
Agora, não é que estas coisas
sejam inerentemente invisíveis.
sejam inerentemente invisíveis.
01:31
Snakes include some infrared
in their reality,
in their reality,
25
79953
4899
As cobras registram um pouco
de infravermelho em sua realidade;
de infravermelho em sua realidade;
01:36
and honeybees include ultraviolet
in their view of the world,
in their view of the world,
26
84852
3878
e abelhas registram o ultravioleta
em sua visão do mundo;
em sua visão do mundo;
01:40
and of course we build machines
in the dashboards of our cars
in the dashboards of our cars
27
88730
2925
e, é claro, construímos máquinas
nos painéis de nossos carros
nos painéis de nossos carros
01:43
to pick up on signals
in the radio frequency range,
in the radio frequency range,
28
91655
3228
para captar sinais
na faixa de frequência de rádio;
na faixa de frequência de rádio;
01:46
and we built machines in hospitals
to pick up on the X-ray range.
to pick up on the X-ray range.
29
94883
3692
e construímos máquinas nos hospitais
para captar a faixa de raio X.
para captar a faixa de raio X.
01:50
But you can't sense
any of those by yourself,
any of those by yourself,
30
98575
3390
Mas você não pode sentir
nenhuma destas faixas por si mesmo,
nenhuma destas faixas por si mesmo,
01:53
at least not yet,
31
101965
1509
pelo menos ainda não,
01:55
because you don't come equipped
with the proper sensors.
with the proper sensors.
32
103474
3947
porque você não vem equipado
com os sensores adequados.
com os sensores adequados.
01:59
Now, what this means is that
our experience of reality
our experience of reality
33
107421
4481
Agora, o que isto quer dizer
é que a nossa experiência da realidade
é que a nossa experiência da realidade
02:03
is constrained by our biology,
34
111902
3460
é limitada pela nossa biologia,
o que contraria
a ideia comumente aceita
a ideia comumente aceita
02:07
and that goes against
the common sense notion
the common sense notion
35
115362
2554
02:09
that our eyes and our ears
and our fingertips
and our fingertips
36
117916
2263
de que os olhos, ouvidos
e as pontas dos dedos
e as pontas dos dedos
02:12
are just picking up
the objective reality that's out there.
the objective reality that's out there.
37
120179
4215
captam a realidade objetiva
ao nosso redor.
ao nosso redor.
02:16
Instead, our brains are sampling
just a little bit of the world.
just a little bit of the world.
38
124394
5619
Em vez disso, nossos cérebros
mostram apenas um pouco do mundo.
mostram apenas um pouco do mundo.
Agora, no reino animal,
02:22
Now, across the animal kingdom,
39
130013
2067
02:24
different animals pick up
on different parts of reality.
on different parts of reality.
40
132080
3320
vários animais captam
partes diferentes da realidade.
partes diferentes da realidade.
02:27
So in the blind
and deaf world of the tick,
and deaf world of the tick,
41
135400
2949
Então, no mundo cego e surdo do carrapato,
02:30
the important signals
are temperature and butyric acid;
are temperature and butyric acid;
42
138349
4481
os sinais importantes são:
a temperatura e o ácido butírico;
a temperatura e o ácido butírico;
02:34
in the world of the black ghost knifefish,
43
142830
2926
no mundo do peixe fantasma negro,
02:37
its sensory world is lavishly colored
by electrical fields;
by electrical fields;
44
145756
4899
o mundo sensorial é ricamente
colorido por campos elétricos;
colorido por campos elétricos;
02:42
and for the echolocating bat,
45
150655
2461
e para o morcego,
que se orienta pelo eco,
que se orienta pelo eco,
02:45
its reality is constructed
out of air compression waves.
out of air compression waves.
46
153116
4040
a realidade é construída
a partir das ondas de compressão de ar.
a partir das ondas de compressão de ar.
02:49
That's the slice of their ecosystem
that they can pick up on,
that they can pick up on,
47
157156
4365
Essa é a fatia do ecossistema
que eles podem captar
que eles podem captar
e, na ciência, há uma palavra
para isto: "umwelt",
para isto: "umwelt",
02:53
and we have a word for this in science.
48
161521
1858
02:55
It's called the umwelt,
49
163403
1508
que é a palavra alemã
para "o mundo ao redor".
para "o mundo ao redor".
02:56
which is the German word
for the surrounding world.
for the surrounding world.
50
164911
3692
03:00
Now, presumably, every animal assumes
51
168603
2995
Provavelmente todo animal crê
03:03
that its umwelt is the entire
objective reality out there,
objective reality out there,
52
171598
4389
que o seu umwelt seja toda
a realidade objetiva existente,
a realidade objetiva existente,
pois, por que deveríamos imaginar
que há algo além do que podemos sentir?
que há algo além do que podemos sentir?
03:07
because why would you ever stop to imagine
53
175987
2294
03:10
that there's something beyond
what we can sense.
what we can sense.
54
178281
2521
03:13
Instead, what we all do
is we accept reality
is we accept reality
55
181412
2714
Em vez disso, o que fazemos
é aceitar a realidade
é aceitar a realidade
03:16
as it's presented to us.
56
184126
2646
do modo que nos é apresentada.
Vamos deixar isto mais claro.
03:19
Let's do a consciousness-raiser on this.
57
187222
2495
Imagine que você seja
um cão da raça sabujo.
um cão da raça sabujo.
03:21
Imagine that you are a bloodhound dog.
58
189717
2656
03:24
Your whole world is about smelling.
59
192973
2205
O seu mundo é só de cheiros.
03:27
You've got a long snout that has
200 million scent receptors in it,
200 million scent receptors in it,
60
195178
4412
Você tem um longo focinho
com 200 milhões de receptores de odor,
com 200 milhões de receptores de odor,
03:31
and you have wet nostrils
that attract and trap scent molecules,
that attract and trap scent molecules,
61
199590
4504
e narinas úmidas que atraem
e aprisionam moléculas de odor;
e aprisionam moléculas de odor;
03:36
and your nostrils even have slits
so you can take big nosefuls of air.
so you can take big nosefuls of air.
62
204094
3994
e suas narinas têm fendas
para que você possa tomar bastante ar.
para que você possa tomar bastante ar.
03:40
Everything is about smell for you.
63
208088
3274
Tudo está relacionado ao cheiro para você.
03:43
So one day, you stop in your tracks
with a revelation.
with a revelation.
64
211362
3901
Então um dia, você para
numa de suas trilhas com uma revelação.
numa de suas trilhas com uma revelação.
Olha para o seu dono e pensa:
03:47
You look at your human owner
and you think,
and you think,
65
215263
3320
"Como é ter este lamentável
e empobrecido nariz de humano?"
e empobrecido nariz de humano?"
03:50
"What is it like to have the pitiful,
impoverished nose of a human?
impoverished nose of a human?
66
218583
4810
03:55
(Laughter)
67
223393
1690
(Risos)
03:57
What is it like when you take
a feeble little noseful of air?
a feeble little noseful of air?
68
225083
3252
Como é inalar tão pouco ar?
04:00
How can you not know that there's
a cat 100 yards away,
a cat 100 yards away,
69
228335
4049
Como é possível não perceber que há
um gato a 90 metros de distância,
um gato a 90 metros de distância,
04:04
or that your neighbor was on
this very spot six hours ago?"
this very spot six hours ago?"
70
232384
3334
ou que o seu vizinho estava
neste mesmo lugar há seis horas?”
neste mesmo lugar há seis horas?”
04:07
(Laughter)
71
235718
2740
(Risos)
Então, porque somos humanos
04:10
So because we're humans,
72
238458
2299
e nunca experimentamos
esse mundo do cheiro,
esse mundo do cheiro,
04:12
we've never experienced
that world of smell,
that world of smell,
73
240757
2647
04:15
so we don't miss it,
74
243404
2679
não sentimos falta,
04:18
because we are firmly settled
into our umwelt.
into our umwelt.
75
246083
4031
pois estamos firmemente
adaptados ao nosso umwelt.
adaptados ao nosso umwelt.
04:22
But the question is,
do we have to be stuck there?
do we have to be stuck there?
76
250114
3663
Mas a questão é:
"Temos que ficar presos nele?"
"Temos que ficar presos nele?"
Como neurocientista, me interesso
no modo em que a tecnologia
no modo em que a tecnologia
04:26
So as a neuroscientist, I'm interested
in the way that technology
in the way that technology
77
254317
4528
04:30
might expand our umwelt,
78
258845
2623
pode expandir o nosso umwelt,
04:33
and how that's going to change
the experience of being human.
the experience of being human.
79
261468
3640
e como isto vai mudar
a experiência de ser humano.
a experiência de ser humano.
Já sabemos que podemos unir
a tecnologia à nossa biologia,
a tecnologia à nossa biologia,
04:38
So we already know that we can marry
our technology to our biology,
our technology to our biology,
80
266228
3553
04:41
because there are hundreds of thousands
of people walking around
of people walking around
81
269781
3784
porque há centenas de milhares
de pessoas andando por aí
de pessoas andando por aí
com audição e visão artificiais.
04:45
with artificial hearing
and artificial vision.
and artificial vision.
82
273565
3599
Funciona assim: você pega
um microfone e digitaliza o sinal;
um microfone e digitaliza o sinal;
04:49
So the way this works is, you take
a microphone and you digitize the signal,
a microphone and you digitize the signal,
83
277164
4389
04:53
and you put an electrode strip
directly into the inner ear.
directly into the inner ear.
84
281553
3738
e você coloca uma tira de eletrodo
diretamente no ouvido interno.
diretamente no ouvido interno.
Ou, com o implante de retina,
você pega uma câmera
você pega uma câmera
04:57
Or, with the retinal implant,
you take a camera
you take a camera
85
285291
2299
04:59
and you digitize the signal,
and then you plug an electrode grid
and then you plug an electrode grid
86
287590
3274
e digitaliza o sinal, então pluga
uma rede de eletrodos
uma rede de eletrodos
05:02
directly into the optic nerve.
87
290864
3018
diretamente no nervo ótico.
05:05
And as recently as 15 years ago,
88
293882
3924
E, há aproximadamente 15 anos,
05:09
there were a lot of scientists who thought
these technologies wouldn't work.
these technologies wouldn't work.
89
297806
3738
muitos cientistas pensavam
que estas tecnologias não funcionariam.
que estas tecnologias não funcionariam.
05:13
Why? It's because these technologies
speak the language of Silicon Valley,
speak the language of Silicon Valley,
90
301544
5179
Por quê? Porque estas tecnologias
falam a língua do Vale do Silício,
falam a língua do Vale do Silício,
05:18
and it's not exactly the same dialect
as our natural biological sense organs.
as our natural biological sense organs.
91
306723
5572
e este não é o mesmo dialeto
dos nossos órgãos sensoriais naturais.
dos nossos órgãos sensoriais naturais.
05:24
But the fact is that it works;
92
312295
2415
Mas o fato é que funciona;
05:26
the brain figures out
how to use the signals just fine.
how to use the signals just fine.
93
314710
4589
o cérebro descobre como usar
os sinais muito bem.
os sinais muito bem.
Agora, como conseguimos comprender?
05:31
Now, how do we understand that?
94
319719
1514
Bem, aqui está o grande segredo:
05:33
Well, here's the big secret:
95
321763
1695
05:35
Your brain is not hearing
or seeing any of this.
or seeing any of this.
96
323458
5270
o cérebro não ouve
nem vê nada disto.
nem vê nada disto.
05:40
Your brain is locked in a vault of silence
and darkness inside your skull.
and darkness inside your skull.
97
328728
6455
Ele está trancado num vácuo de silêncio
e escuridão dentro do seu crânio.
e escuridão dentro do seu crânio.
05:47
All it ever sees are
electrochemical signals
electrochemical signals
98
335183
3808
Tudo o que ele vê
são sinais eletroquímicos
são sinais eletroquímicos
que chegam até ele por meio
de vários cabos de dados,
de vários cabos de dados,
05:50
that come in along different data cables,
99
338991
2549
05:53
and this is all it has to work with,
and nothing more.
and nothing more.
100
341540
4452
e isto é tudo o que ele tem
para trabalhar e nada mais.
para trabalhar e nada mais.
Agora, surpreendentemente,
05:58
Now, amazingly,
101
346672
2252
o cérebro é muito eficiente
em captar estes sinais,
em captar estes sinais,
06:00
the brain is really good
at taking in these signals
at taking in these signals
102
348924
2763
extrair padrões deles
e dar-lhes significado,
e dar-lhes significado,
06:03
and extracting patterns
and assigning meaning,
and assigning meaning,
103
351687
3551
de modo que ele pega
o cosmos interno
o cosmos interno
06:07
so that it takes this inner cosmos
and puts together a story
and puts together a story
104
355238
4054
e monta uma história
do seu mundo subjetivo.
do seu mundo subjetivo.
06:11
of this, your subjective world.
105
359292
4887
06:16
But here's the key point:
106
364179
1950
Mas aqui esta o ponto-chave:
06:18
Your brain doesn't know,
and it doesn't care,
and it doesn't care,
107
366129
3390
o cérebro não sabe, e nem se importa
06:21
where it gets the data from.
108
369519
3042
com de onde ele retira as informações.
06:24
Whatever information comes in,
it just figures out what to do with it.
it just figures out what to do with it.
109
372561
4853
Ele tenta descobrir o que fazer
com qualquer informação que chega.
com qualquer informação que chega.
06:29
And this is a very efficient
kind of machine.
kind of machine.
110
377414
2438
É um tipo de máquina bem eficiente.
06:31
It's essentially a general purpose
computing device,
computing device,
111
379852
4156
É essencialmente um dispositivo
de computação de propósito geral,
de computação de propósito geral,
06:36
and it just takes in everything
112
384008
2415
e, simplesmente, capta tudo,
06:38
and figures out
what it's going to do with it,
what it's going to do with it,
113
386423
2600
e descobre o que tem que fazer,
06:41
and that, I think, frees up Mother Nature
114
389023
3646
e isto, creio eu, libera a Mãe Natureza
06:44
to tinker around with different
sorts of input channels.
sorts of input channels.
115
392669
4783
para experimentar
vários tipos de canais de entrada.
vários tipos de canais de entrada.
Eu chamo isto de modelo de evolução C.B.,
06:49
So I call this the P.H.
model of evolution,
model of evolution,
116
397452
2832
eu não quero ser muito técnico,
06:52
and I don't want to get
too technical here,
too technical here,
117
400284
2044
mas C.B. significa Cabeça de Batata,
06:54
but P.H. stands for Potato Head,
118
402328
3041
06:57
and I use this name to emphasize
that all these sensors
that all these sensors
119
405369
3831
e eu uso este nome para enfatizar
que todos estes sensores
que todos estes sensores
07:01
that we know and love, like our eyes
and our ears and our fingertips,
and our ears and our fingertips,
120
409200
3251
que nós conhecemos e amamos,
como nossos olhos, ouvidos e dedos,
como nossos olhos, ouvidos e dedos,
07:04
these are merely peripheral
plug-and-play devices:
plug-and-play devices:
121
412451
4319
são meramente dispositivos
periféricos “plug-and-play";
periféricos “plug-and-play";
07:08
You stick them in, and you're good to go.
122
416770
3274
você os conecta e estão prontos
para serem usados.
para serem usados.
07:12
The brain figures out what to do
with the data that comes in.
with the data that comes in.
123
420044
5109
O cérebro descobre o que fazer
com as informações que chegam.
com as informações que chegam.
07:18
And when you look across
the animal kingdom,
the animal kingdom,
124
426243
2206
E quando você olha para o reino animal,
07:20
you find lots of peripheral devices.
125
428449
2647
você encontra muitos
dispositivos periféricos.
dispositivos periféricos.
07:23
So snakes have heat pits
with which to detect infrared,
with which to detect infrared,
126
431096
4110
As cobras têm fendas de calor
que permitem detectar o infravermelho,
que permitem detectar o infravermelho,
07:27
and the ghost knifefish has
electroreceptors,
electroreceptors,
127
435206
3250
o fantasma negro tem receptores elétricos
07:30
and the star-nosed mole has this appendage
128
438456
2601
e a toupeira-nariz-de-estrela
tem um apêndice,
tem um apêndice,
07:33
with 22 fingers on it
129
441057
2647
com 22 tentáculos,
07:35
with which it feels around and constructs
a 3D model of the world,
a 3D model of the world,
130
443704
3669
que permite sentir o ambiente
e construir um modelo 3D do mundo;
e construir um modelo 3D do mundo;
07:39
and many birds have magnetite
so they can orient
so they can orient
131
447373
3924
vários pássaros têm magnetita,
e assim eles podem se orientar
e assim eles podem se orientar
07:43
to the magnetic field of the planet.
132
451297
2495
pelo campo magnético do planeta.
07:45
So what this means is that
nature doesn't have to continually
nature doesn't have to continually
133
453792
3872
Isto quer dizer que a natureza
não tem que, continuamente,
não tem que, continuamente,
07:49
redesign the brain.
134
457664
2415
reprojetar o cérebro.
07:52
Instead, with the principles
of brain operation established,
of brain operation established,
135
460079
4481
Em vez disso, com as bases
da operação cerebral estabelecidas,
da operação cerebral estabelecidas,
07:56
all nature has to worry about
is designing new peripherals.
is designing new peripherals.
136
464560
4679
tudo o que a natureza precisa
é projetar novos periféricos.
é projetar novos periféricos.
08:01
Okay. So what this means is this:
137
469239
2925
Certo. Isto quer dizer o seguinte:
08:04
The lesson that surfaces
138
472164
2020
a lição que fica
08:06
is that there's nothing
really special or fundamental
really special or fundamental
139
474184
3669
é que não há nada realmente
especial ou fundamental
especial ou fundamental
sobre a biologia
que nós precisamos discutir.
que nós precisamos discutir.
08:09
about the biology that we
come to the table with.
come to the table with.
140
477853
2995
É apenas o que nós herdamos
08:12
It's just what we have inherited
141
480848
2067
08:14
from a complex road of evolution.
142
482915
3227
de uma complexa estrada da evolução.
08:18
But it's not what we have to stick with,
143
486142
3529
Mas não somos obrigados
a continuar assim,
a continuar assim,
08:21
and our best proof of principle of this
144
489671
2044
e nossa melhor prova deste princípio
08:23
comes from what's called
sensory substitution.
sensory substitution.
145
491715
2600
vem do que é chamado
de substituição sensorial.
de substituição sensorial.
Isto refere-se a alimentar
o cérebro com informações
o cérebro com informações
08:26
And that refers to feeding
information into the brain
information into the brain
146
494315
3228
08:29
via unusual sensory channels,
147
497543
2786
via canais sensoriais incomuns,
08:32
and the brain just figures out
what to do with it.
what to do with it.
148
500329
2879
e o cérebro simplesmente
descobre o que fazer com elas.
descobre o que fazer com elas.
08:35
Now, that might sound speculative,
149
503208
2461
Bom, isto pode soar especulativo,
08:37
but the first paper demonstrating this was
published in the journal Nature in 1969.
published in the journal Nature in 1969.
150
505669
4952
mas o primeiro artigo demonstrando isso
foi publicado na revista Nature em 1969.
foi publicado na revista Nature em 1969.
Um cientista chamado Paul Bach-y-Rita
08:43
So a scientist named Paul Bach-y-Rita
151
511985
2368
08:46
put blind people
in a modified dental chair,
in a modified dental chair,
152
514353
3228
colocou pessoas cegas
numa cadeira de dentista modificada,
numa cadeira de dentista modificada,
08:49
and he set up a video feed,
153
517581
2345
montou uma transmissão de vídeo
08:51
and he put something
in front of the camera,
in front of the camera,
154
519926
2252
e colocou algo em frente à câmera,
08:54
and then you would feel that
155
522178
2461
então você sentiria
que a suas costas eram cutucadas
por uma rede de solenoides.
por uma rede de solenoides.
08:56
poked into your back
with a grid of solenoids.
with a grid of solenoids.
156
524639
2926
Então se você mexesse uma xícara
de café, em frente à câmera,
de café, em frente à câmera,
08:59
So if you wiggle a coffee cup
in front of the camera,
in front of the camera,
157
527565
2484
09:02
you're feeling that in your back,
158
530049
2345
você sentiria isso em suas costas
09:04
and amazingly, blind people
got pretty good
got pretty good
159
532394
3088
e, surpreendentemente,
as pessoas cegas foram muito bem
as pessoas cegas foram muito bem
09:07
at being able to determine
what was in front of the camera
what was in front of the camera
160
535482
3553
em descrever o que estava
em frente à câmera,
em frente à câmera,
apenas por sentir isso nas costas.
09:11
just by feeling it
in the small of their back.
in the small of their back.
161
539035
3785
Agora, há vários modelos modernos disso.
09:14
Now, there have been many
modern incarnations of this.
modern incarnations of this.
162
542820
3506
09:18
The sonic glasses take a video feed
right in front of you
right in front of you
163
546326
3274
Os óculos sônicos pegam
uma transmissão de vídeo na sua frente
uma transmissão de vídeo na sua frente
09:21
and turn that into a sonic landscape,
164
549600
2855
e a transformam numa paisagem sônica.
Conforme as coisas se movem ao redor,
09:24
so as things move around,
and get closer and farther,
and get closer and farther,
165
552455
2477
e se aproximam ou se afastam,
09:26
it sounds like "Bzz, bzz, bzz."
166
554956
2074
soa como "buzz, buzz, buzz."
09:29
It sounds like a cacophony,
167
557030
1973
Soa como uma cacofonia,
mas após algumas semanas,
as pessoas cegas
as pessoas cegas
09:31
but after several weeks, blind people
start getting pretty good
start getting pretty good
168
559003
3994
começam a ter um bom desempenho
09:34
at understanding what's in front of them
169
562997
2322
na compreensão
do que está à sua frente,
do que está à sua frente,
09:37
just based on what they're hearing.
170
565319
2647
baseando-se apenas no que estão ouvindo.
E não precisa ser através do ouvidos:
09:39
And it doesn't have to be
through the ears:
through the ears:
171
567966
2000
esse sistema usa
uma rede eletrotátil na testa;
uma rede eletrotátil na testa;
09:41
this system uses an electrotactile grid
on the forehead,
on the forehead,
172
569990
3364
09:45
so whatever's in front of the video feed,
you're feeling it on your forehead.
you're feeling it on your forehead.
173
573354
3690
e tudo o que estiver à frente da câmera
será sentido pela sua testa.
será sentido pela sua testa.
09:49
Why the forehead? Because you're not
using it for much else.
using it for much else.
174
577044
2853
Por que a testa? Porque você
não a usa para nada.
não a usa para nada.
09:51
The most modern incarnation
is called the brainport,
is called the brainport,
175
579897
4206
O modelo mais moderno
é chamado de BrainPort,
é chamado de BrainPort,
09:56
and this is a little electrogrid
that sits on your tongue,
that sits on your tongue,
176
584103
3749
uma pequena rede elétrica
colocada sobre a língua,
colocada sobre a língua,
09:59
and the video feed gets turned into
these little electrotactile signals,
these little electrotactile signals,
177
587852
4116
as imagens são transformadas
em pequenos sinais eletrotáteis;
em pequenos sinais eletrotáteis;
10:03
and blind people get so good at using this
that they can throw a ball into a basket,
that they can throw a ball into a basket,
178
591968
6487
e os cegos se adaptaram tão bem
que conseguem jogar uma bola na cesta,
que conseguem jogar uma bola na cesta,
10:10
or they can navigate
complex obstacle courses.
complex obstacle courses.
179
598455
4016
ou conseguem percorrer
rotas complexas com obstáculos.
rotas complexas com obstáculos.
10:15
They can come to see through their tongue.
180
603311
4214
Eles acabam vendo através da língua.
10:19
Now, that sounds completely insane, right?
181
607525
2206
Bem, isto soa completamente insano, não é?
10:21
But remember, all vision ever is
182
609731
2809
Mas lembre-se que toda visão
é feita de sinais eletroquímicos
é feita de sinais eletroquímicos
10:24
is electrochemical signals
coursing around in your brain.
coursing around in your brain.
183
612540
4017
que viajam pelo cérebro.
10:28
Your brain doesn't know
where the signals come from.
where the signals come from.
184
616557
2694
O cérebro não sabe de onde vêm os sinais,
10:31
It just figures out what to do with them.
185
619251
3436
apenas descobre o que fazer com eles.
10:34
So my interest in my lab
is sensory substitution for the deaf,
is sensory substitution for the deaf,
186
622687
5806
Então, meu interesse no meu laboratório
é a substituição sensorial para os surdos,
é a substituição sensorial para os surdos,
10:40
and this is a project I've undertaken
187
628493
2739
e este é um projeto
que eu tenho desenvolvido
que eu tenho desenvolvido
10:43
with a graduate student
in my lab, Scott Novich,
in my lab, Scott Novich,
188
631232
2995
com um aluno de pós-graduação
no meu laboratório, Scott Novich,
no meu laboratório, Scott Novich,
10:46
who is spearheading this for his thesis.
189
634227
2299
que está encabeçando-o para a sua tese.
10:48
And here is what we wanted to do:
190
636526
1996
E aqui está o que queríamos fazer:
10:50
we wanted to make it so that
sound from the world gets converted
sound from the world gets converted
191
638522
3994
queríamos que o som
do mundo fosse convertido
do mundo fosse convertido
10:54
in some way so that a deaf person
can understand what is being said.
can understand what is being said.
192
642516
4876
de modo que um surdo
pudesse entender o que lhe foi dito.
pudesse entender o que lhe foi dito.
10:59
And we wanted to do this, given the power
and ubiquity of portable computing,
and ubiquity of portable computing,
193
647392
4528
Dado o poder e a onipresença
da computação portátil;
da computação portátil;
11:03
we wanted to make sure that this
would run on cell phones and tablets,
would run on cell phones and tablets,
194
651920
4876
queríamos ter certeza de que isso
funcionaria em celulares e tablets;
funcionaria em celulares e tablets;
11:08
and also we wanted
to make this a wearable,
to make this a wearable,
195
656796
2298
e também queríamos torná-lo vestível,
11:11
something that you could wear
under your clothing.
under your clothing.
196
659094
3042
algo que se pudesse
usar por baixo das roupas.
usar por baixo das roupas.
11:14
So here's the concept.
197
662136
1680
Aqui está o conceito.
11:17
So as I'm speaking, my sound
is getting captured by the tablet,
is getting captured by the tablet,
198
665326
5076
Conforme eu falo, minha voz
é capturada pelo tablet
é capturada pelo tablet
11:22
and then it's getting mapped onto a vest
that's covered in vibratory motors,
that's covered in vibratory motors,
199
670402
5758
e, então, é mapeada sobre um colete
coberto por motores vibratórios,
coberto por motores vibratórios,
11:28
just like the motors in your cell phone.
200
676160
3437
iguais aos motores do seu celular.
11:31
So as I'm speaking,
201
679597
2391
Conforme eu falo,
11:33
the sound is getting translated
to a pattern of vibration on the vest.
to a pattern of vibration on the vest.
202
681988
6339
o som é traduzido para um padrão
de vibração sobre o colete.
de vibração sobre o colete.
Agora, isto não é apenas conceitual:
11:40
Now, this is not just conceptual:
203
688327
1579
11:41
this tablet is transmitting Bluetooth,
and I'm wearing the vest right now.
and I'm wearing the vest right now.
204
689906
5108
este tablet está transmitindo em Bluetooth
e eu estou usando o colete agora.
e eu estou usando o colete agora.
11:47
So as I'm speaking -- (Applause) --
205
695014
2309
Então, conforme eu falo,
11:50
the sound is getting translated
into dynamic patterns of vibration.
into dynamic patterns of vibration.
206
698033
5933
o som é traduzido em padrões
dinâmicos de vibração. (Aplausos)
dinâmicos de vibração. (Aplausos)
11:55
I'm feeling the sonic world around me.
207
703966
5374
Estou sentindo o mundo sônico
ao meu redor.
ao meu redor.
12:01
So, we've been testing this
with deaf people now,
with deaf people now,
208
709340
4064
Estamos testando isso com surdos agora,
12:05
and it turns out that after
just a little bit of time,
just a little bit of time,
209
713404
3506
e após um curto espaço de tempo,
12:08
people can start feeling,
they can start understanding
they can start understanding
210
716910
3390
as pessoas começaram a sentir,
elas começaram a entender
elas começaram a entender
12:12
the language of the vest.
211
720300
2670
a linguagem do colete.
12:14
So this is Jonathan. He's 37 years old.
He has a master's degree.
He has a master's degree.
212
722970
4783
Este é o Jonathan. Ele tem 37 anos
e possui mestrado.
e possui mestrado.
12:19
He was born profoundly deaf,
213
727753
2345
Nasceu com surdez profunda,
12:22
which means that there's a part
of his umwelt that's unavailable to him.
of his umwelt that's unavailable to him.
214
730098
4110
o que significa que uma parte
de seu umwelt está indisponível.
de seu umwelt está indisponível.
12:26
So we had Jonathan train with the vest
for four days, two hours a day,
for four days, two hours a day,
215
734208
4388
Então, treinamos Jonathan com o colete
por quatro dias, duas horas ao dia,
por quatro dias, duas horas ao dia,
12:30
and here he is on the fifth day.
216
738596
3280
e aqui está ele no quinto dia.
12:33
Scott Novich: You.
217
741876
2136
Scott Novich: Você.
David Eagleman: Scott diz uma palavra,
Jonathan a sente sobre o colete
Jonathan a sente sobre o colete
12:36
David Eagleman: So Scott says a word,
Jonathan feels it on the vest,
Jonathan feels it on the vest,
218
744012
3214
e a escreve no quadro.
12:39
and he writes it on the board.
219
747226
3056
12:42
SN: Where. Where.
220
750282
3886
SN: Onde. Onde.
12:46
DE: Jonathan is able to translate
this complicated pattern of vibrations
this complicated pattern of vibrations
221
754168
3637
DE: Jonathan é capaz de traduzir
este complicado padrão de vibrações
este complicado padrão de vibrações
12:49
into an understanding
of what's being said.
of what's being said.
222
757805
2879
para uma compreensão
do que está sendo dito.
do que está sendo dito.
SN: Toque. Toque.
12:52
SN: Touch. Touch.
223
760684
3599
12:56
DE: Now, he's not doing this --
224
764283
4440
DN: Bem, ele não faz isso...
(Aplausos)
13:00
(Applause) --
225
768723
6061
13:07
Jonathan is not doing this consciously,
because the patterns are too complicated,
because the patterns are too complicated,
226
775944
4086
Jonathan não faz isso conscientemente,
porque os padrões são bem complicados,
porque os padrões são bem complicados,
13:12
but his brain is starting to unlock
the pattern that allows it to figure out
the pattern that allows it to figure out
227
780030
5480
mas seu cérebro está começando a decifrar
o padrão que lhe permita descobrir
o padrão que lhe permita descobrir
13:17
what the data mean,
228
785510
2276
o que os dados significam,
13:19
and our expectation is that,
after wearing this for about three months,
after wearing this for about three months,
229
787786
4202
e nossa expectativa é de que,
após o uso do colete por três meses,
após o uso do colete por três meses,
13:23
he will have a direct
perceptual experience of hearing
perceptual experience of hearing
230
791988
4598
ele terá uma experiência
perceptiva direta de audição,
perceptiva direta de audição,
13:28
in the same way that when a blind person
passes a finger over braille,
passes a finger over braille,
231
796586
4179
do mesmo modo que uma pessoa cega,
ao passar o dedo sobre o braille,
ao passar o dedo sobre o braille,
13:32
the meaning comes directly off the page
without any conscious intervention at all.
without any conscious intervention at all.
232
800765
5597
entende o significado direto da página
sem nenhum tipo de intervenção consciente.
sem nenhum tipo de intervenção consciente.
Bom, essa tecnologia tem o potencial
para ser um divisor de águas,
para ser um divisor de águas,
13:38
Now, this technology has the potential
to be a game-changer,
to be a game-changer,
233
806941
3553
13:42
because the only other solution
for deafness is a cochlear implant,
for deafness is a cochlear implant,
234
810494
3784
porque a única outra solução
para a surdez é um implante coclear,
para a surdez é um implante coclear,
e isso requer uma cirurgia invasiva.
13:46
and that requires an invasive surgery.
235
814278
2903
13:49
And this can be built for 40 times cheaper
than a cochlear implant,
than a cochlear implant,
236
817181
5154
E isso pode ser feito 40 vezes mais barato
do que um implante coclear,
do que um implante coclear,
13:54
which opens up this technology globally,
even for the poorest countries.
even for the poorest countries.
237
822335
4899
o que torna essa tecnologia acessível,
mesmo para os países mais pobres.
mesmo para os países mais pobres.
14:00
Now, we've been very encouraged
by our results with sensory substitution,
by our results with sensory substitution,
238
828052
5119
Ficamos muito encorajados pelos resultados
com a substituição sensorial,
com a substituição sensorial,
14:05
but what we've been thinking a lot about
is sensory addition.
is sensory addition.
239
833171
4203
mas temos pensado muito
sobre a ampliação sensorial.
sobre a ampliação sensorial.
14:09
How could we use a technology like this
to add a completely new kind of sense,
to add a completely new kind of sense,
240
837374
5429
Como podemos usar uma tecnologia
como esta para adicionar novos sentidos,
como esta para adicionar novos sentidos,
14:14
to expand the human umvelt?
241
842803
3134
expandir o umwelt humano?
14:17
For example, could we feed
real-time data from the Internet
real-time data from the Internet
242
845937
4249
Por exemplo, poderíamos levar
dados da internet, em tempo real,
dados da internet, em tempo real,
14:22
directly into somebody's brain,
243
850186
1881
direto para o cérebro de alguém,
14:24
and can they develop a direct
perceptual experience?
perceptual experience?
244
852067
3878
e esse alguém seria capaz de desenvolver
uma experiência perceptiva direta?
uma experiência perceptiva direta?
Este é um experimento no laboratório:
14:27
So here's an experiment
we're doing in the lab.
we're doing in the lab.
245
855945
2537
um sujeito sente, em tempo real,
os dados transmitidos pela internet
os dados transmitidos pela internet
14:30
A subject is feeling a real-time
streaming feed from the Net of data
streaming feed from the Net of data
246
858482
3894
14:34
for five seconds.
247
862376
1811
por cinco segundos.
14:36
Then, two buttons appear,
and he has to make a choice.
and he has to make a choice.
248
864187
3269
Então, dois botões aparecem
e ele tem que fazer uma escolha.
e ele tem que fazer uma escolha.
Ele não sabe o que está acontecendo.
14:39
He doesn't know what's going on.
249
867456
1689
Ele faz uma escolha e recebe
feedback um segundo depois.
feedback um segundo depois.
14:41
He makes a choice,
and he gets feedback after one second.
and he gets feedback after one second.
250
869145
2696
Agora veja, o sujeito não tem ideia
do que todos os padrões querem dizer,
do que todos os padrões querem dizer,
14:43
Now, here's the thing:
251
871841
1205
14:45
The subject has no idea
what all the patterns mean,
what all the patterns mean,
252
873046
2644
14:47
but we're seeing if he gets better
at figuring out which button to press.
at figuring out which button to press.
253
875690
3671
mas estamos vendo se ele fica melhor
em descobrir qual botão deve apertar.
em descobrir qual botão deve apertar.
14:51
He doesn't know that what we're feeding
254
879361
2067
Ele não sabe que o que estamos fornecendo
14:53
is real-time data from the stock market,
255
881428
3181
são dados, em tempo real,
do mercado de ações,
do mercado de ações,
14:56
and he's making buy and sell decisions.
256
884609
2507
e ele toma decisões de compra e venda.
14:59
(Laughter)
257
887116
1754
(Risos)
15:01
And the feedback is telling him
whether he did the right thing or not.
whether he did the right thing or not.
258
889490
3302
O feedback lhe diz
se ele fez a coisa certa ou não.
se ele fez a coisa certa ou não.
15:04
And what we're seeing is,
can we expand the human umvelt
can we expand the human umvelt
259
892792
2869
Estamos vendo que podemos
expandir o umwelt humano
expandir o umwelt humano
15:07
so that he comes to have,
after several weeks,
after several weeks,
260
895661
2995
de modo que ele venha a ter,
após várias semanas,
após várias semanas,
15:10
a direct perceptual experience
of the economic movements of the planet.
of the economic movements of the planet.
261
898656
6107
uma experiência perceptiva direta
dos movimentos econômicos do planeta.
dos movimentos econômicos do planeta.
15:16
So we'll report on that later
to see how well this goes.
to see how well this goes.
262
904763
3366
Então nós apresentaremos um relatório
sobre isso depois para ver como foi.
sobre isso depois para ver como foi.
15:20
(Laughter)
263
908129
1821
(Risos)
15:22
Here's another thing we're doing:
264
910730
2090
Aqui está outra coisa que estamos fazendo:
15:24
During the talks this morning,
we've been automatically scraping Twitter
we've been automatically scraping Twitter
265
912820
4597
Durante as palestras esta manhã,
nós filtramos automaticamente o Twitter
nós filtramos automaticamente o Twitter
15:29
for the TED2015 hashtag,
266
917417
2438
com a hashtag TED2015,
e fizemos uma análise
automatizada de sentimentos,
automatizada de sentimentos,
15:31
and we've been doing
an automated sentiment analysis,
an automated sentiment analysis,
267
919855
2693
quer dizer: as pessoas usavam
palavras positivas, negativas ou neutras?
palavras positivas, negativas ou neutras?
15:34
which means, are people using positive
words or negative words or neutral?
words or negative words or neutral?
268
922548
4575
15:39
And while this has been going on,
269
927123
2444
E enquanto tudo acontecia,
15:41
I have been feeling this,
270
929567
2995
eu sentia tudo
15:44
and so I am plugged in
to the aggregate emotion
to the aggregate emotion
271
932562
4273
e por isso eu estou plugado
à emoção agregada
à emoção agregada
15:48
of thousands of people in real time,
272
936835
4156
de milhares de pessoas, em tempo real,
15:52
and that's a new kind of human experience,
because now I can know
because now I can know
273
940991
3738
e isto é um novo tipo de experiência
humana, porque agora eu posso saber
humana, porque agora eu posso saber
15:56
how everyone's doing
and how much you're loving this.
and how much you're loving this.
274
944729
3297
como todos se sentem
e o quanto vocês estão amando isso.
e o quanto vocês estão amando isso.
16:00
(Laughter) (Applause)
275
948026
5133
(Risos) (Aplausos)
É uma experiência maior
do que um humano normalmente pode ter.
do que um humano normalmente pode ter.
16:06
It's a bigger experience
than a human can normally have.
than a human can normally have.
276
954899
4356
16:11
We're also expanding the umvelt of pilots.
277
959845
2693
Também estamos expandindo
o umwelt de pilotos.
o umwelt de pilotos.
16:14
So in this case, the vest is streaming
nine different measures
nine different measures
278
962538
4086
Então, neste caso, o colete transmite
nove medidas diferentes
nove medidas diferentes
16:18
from this quadcopter,
279
966624
1626
a partir deste quadricóptero,
16:20
so pitch and yaw and roll
and orientation and heading,
and orientation and heading,
280
968250
3367
então balanço, movimento, giro,
orientação e o rumo
orientação e o rumo
16:23
and that improves
this pilot's ability to fly it.
this pilot's ability to fly it.
281
971617
4086
e isso melhora a habilidade
de voar do piloto.
de voar do piloto.
16:27
It's essentially like he's extending
his skin up there, far away.
his skin up there, far away.
282
975703
5295
É como se ele estendesse
a pele até lá em cima, bem longe.
a pele até lá em cima, bem longe.
16:32
And that's just the beginning.
283
980998
1555
E isto é só o começo.
Pretendemos pegar uma cabine
moderna, cheia de medidores,
moderna, cheia de medidores,
16:34
What we're envisioning is taking
a modern cockpit full of gauges
a modern cockpit full of gauges
284
982553
5804
e em vez de tentar ler tudo,
você o sentirá.
você o sentirá.
16:40
and instead of trying
to read the whole thing, you feel it.
to read the whole thing, you feel it.
285
988357
4551
Vivemos num mundo de informação agora,
16:44
We live in a world of information now,
286
992908
2485
e há uma diferença entre acessar
enormes quantidades de dados
enormes quantidades de dados
16:47
and there is a difference
between accessing big data
between accessing big data
287
995393
3808
16:51
and experiencing it.
288
999201
3088
e experimentá-los.
Então, eu acho que não existe
um fim para as possibilidades
um fim para as possibilidades
16:54
So I think there's really no end
to the possibilities
to the possibilities
289
1002289
3825
16:58
on the horizon for human expansion.
290
1006114
2322
no horizonte para a expansão humana.
17:00
Just imagine an astronaut
being able to feel
being able to feel
291
1008436
4922
Imagine um astronauta
sendo capaz de sentir
sendo capaz de sentir
17:05
the overall health
of the International Space Station,
of the International Space Station,
292
1013358
3321
a saúde geral da Estação Espacial
Internacional,
Internacional,
17:08
or, for that matter, having you feel
the invisible states of your own health,
the invisible states of your own health,
293
1016679
4876
ou, por falar nisso, você sentir
o status invisível da sua própria saúde,
o status invisível da sua própria saúde,
17:13
like your blood sugar
and the state of your microbiome,
and the state of your microbiome,
294
1021555
3939
como o açúcar no sangue
e o estado do seu microbioma;
e o estado do seu microbioma;
17:17
or having 360-degree vision
or seeing in infrared or ultraviolet.
or seeing in infrared or ultraviolet.
295
1025494
5627
ou ter uma visão de 360 graus;
ou ver em infravermelho, ou ultravioleta.
ou ver em infravermelho, ou ultravioleta.
17:23
So the key is this:
As we move into the future,
As we move into the future,
296
1031121
3495
Então a questão é que, conforme
nos movemos para o futuro,
nos movemos para o futuro,
17:26
we're going to increasingly be able
to choose our own peripheral devices.
to choose our own peripheral devices.
297
1034616
4899
seremos cada vez mais capazes de escolher
nossos dispositivos periféricos.
nossos dispositivos periféricos.
17:31
We no longer have to wait
for Mother Nature's sensory gifts
for Mother Nature's sensory gifts
298
1039515
3854
Não teremos mais que esperar
pelos presentes sensoriais da Mãe Natureza
pelos presentes sensoriais da Mãe Natureza
17:35
on her timescales,
299
1043369
1858
com seus prazos,
17:37
but instead, like any good parent,
she's given us the tools that we need
she's given us the tools that we need
300
1045227
4272
porém, como qualquer boa mãe,
ela nos deu as ferramentas necessárias
para definirmos nossa própria trajetória.
para definirmos nossa própria trajetória.
17:41
to go out and define our own trajectory.
301
1049499
4133
Então a questão agora é:
17:45
So the question now is,
302
1053632
1741
17:47
how do you want to go out
and experience your universe?
and experience your universe?
303
1055373
5225
Como você quer sair
e experimentar o seu universo?
e experimentar o seu universo?
17:52
Thank you.
304
1060598
2043
Obrigado.
(Aplausos)
17:54
(Applause)
305
1062641
8336
18:11
Chris Anderson: Can you feel it?
DE: Yeah.
DE: Yeah.
306
1079365
2188
Chris Anderson: Está sentindo isso?
DE: Estou.
DE: Estou.
18:13
Actually, this was the first time
I felt applause on the vest.
I felt applause on the vest.
307
1081553
3390
Na verdade, esta foi a primeira vez
que eu senti aplausos no colete.
que eu senti aplausos no colete.
18:16
It's nice. It's like a massage. (Laughter)
308
1084943
2159
É legal! É como uma massagem.
(Risos)
(Risos)
18:19
CA: Twitter's going crazy.
Twitter's going mad.
Twitter's going mad.
309
1087102
3645
CA: O Twitter está bombando.
18:22
So that stock market experiment.
310
1090747
2293
O experimento com o mercado de ações
seria o primeiro experimento a assegurar
o próprio financiamento para sempre,
o próprio financiamento para sempre,
18:25
This could be the first experiment
that secures its funding forevermore,
that secures its funding forevermore,
311
1093040
4528
se for bem-sucedido, certo?
18:29
right, if successful?
312
1097568
1995
18:31
DE: Well, that's right, I wouldn't
have to write to NIH anymore.
have to write to NIH anymore.
313
1099563
3152
DE: Isso mesmo. Eu não teria
que escrever mais para o INS.
que escrever mais para o INS.
CA: Veja, sendo um pouco cético,
quero dizer,
quero dizer,
18:34
CA: Well look, just to be
skeptical for a minute,
skeptical for a minute,
314
1102715
2817
18:37
I mean, this is amazing,
but isn't most of the evidence so far
but isn't most of the evidence so far
315
1105532
3170
isso é incrível, mas há
evidência até o momento
evidência até o momento
18:40
that sensory substitution works,
316
1108702
2347
de que a substituição sensorial funciona,
18:43
not necessarily
that sensory addition works?
that sensory addition works?
317
1111049
2107
mas não necessariamente
a adição sensorial.
a adição sensorial.
18:45
I mean, isn't it possible that the
blind person can see through their tongue
blind person can see through their tongue
318
1113156
3637
Bem, não é possível que uma pessoa cega
possa ver através da língua
possa ver através da língua
porque o córtex visual
ainda está lá, pronto para processar,
ainda está lá, pronto para processar,
18:48
because the visual cortex is still there,
ready to process,
ready to process,
319
1116793
5178
18:53
and that that is needed as part of it?
320
1121971
1819
e que isso seja uma parte necessária?
18:55
DE: That's a great question.
We actually have no idea
We actually have no idea
321
1123790
2644
DE: Ótima pergunta.
Na verdade, não temos ideia
Na verdade, não temos ideia
18:58
what the theoretical limits are of what
kind of data the brain can take in.
kind of data the brain can take in.
322
1126434
3896
de quais são os limites teóricos
de que tipos de dados
o cérebro pode assimilar.
o cérebro pode assimilar.
19:02
The general story, though,
is that it's extraordinarily flexible.
is that it's extraordinarily flexible.
323
1130330
3048
O fato é que ele é extremamente flexível.
Quando uma pessoa fica cega,
o que chamávamos de córtex visual
o que chamávamos de córtex visual
19:05
So when a person goes blind,
what we used to call their visual cortex
what we used to call their visual cortex
324
1133402
3805
19:09
gets taken over by other things,
by touch, by hearing, by vocabulary.
by touch, by hearing, by vocabulary.
325
1137207
5058
é ocupado por outras coisas,
pelo tato, audição, vocabulário.
pelo tato, audição, vocabulário.
19:14
So what that tells us is that
the cortex is kind of a one-trick pony.
the cortex is kind of a one-trick pony.
326
1142265
4062
Isto nos mostra que o córtex
tem um repertório limitado.
tem um repertório limitado.
Ele apenas faz alguns tipos
de cálculos sobre as coisas.
de cálculos sobre as coisas.
19:18
It just runs certain kinds
of computations on things.
of computations on things.
327
1146327
2648
E quando olhamos ao redor
para coisas como o braille, por exemplo,
para coisas como o braille, por exemplo,
19:20
And when we look around
at things like braille, for example,
at things like braille, for example,
328
1148975
3101
as pessoas obtém informações
nos dedos através de protuberâncias.
nos dedos através de protuberâncias.
19:24
people are getting information
through bumps on their fingers.
through bumps on their fingers.
329
1152076
3089
Então, eu não acho que há razão
para pensar em limites teóricos
para pensar em limites teóricos
19:27
So I don't thing we have any reason
to think there's a theoretical limit
to think there's a theoretical limit
330
1155165
3655
19:30
that we know the edge of.
331
1158820
1514
que nós conhecemos.
19:33
CA: If this checks out,
you're going to be deluged.
you're going to be deluged.
332
1161244
3264
CA: Se isto for comprovado,
você ficará sobrecarregado de trabalho.
você ficará sobrecarregado de trabalho.
19:36
There are so many
possible applications for this.
possible applications for this.
333
1164508
3251
Há muitas aplicações para isso.
19:39
Are you ready for this? What are you most
excited about, the direction it might go?
excited about, the direction it might go?
334
1167759
3931
Você está preparado? O que mais
o anima nisto, o rumo que pode tomar?
o anima nisto, o rumo que pode tomar?
19:43
DE: I mean, I think there's
a lot of applications here.
a lot of applications here.
335
1171690
2577
DE: Eu creio que há
várias aplicações aqui.
várias aplicações aqui.
19:46
In terms of beyond sensory substitution,
the things I started mentioning
the things I started mentioning
336
1174267
3448
Além da substituição sensorial,
as coisas que eu tinha começado a falar,
as coisas que eu tinha começado a falar,
19:49
about astronauts on the space station,
they spend a lot of their time
they spend a lot of their time
337
1177715
4370
sobre os astronautas na estação espacial;
eles gastam muito tempo
eles gastam muito tempo
monitorando coisas e, em vez disso,
poderiam sentir o que está acontecendo,
poderiam sentir o que está acontecendo,
19:54
monitoring things, and they could instead
just get what's going on,
just get what's going on,
338
1182085
3219
19:57
because what this is really good for
is multidimensional data.
is multidimensional data.
339
1185304
3460
porque isto é muito bom
para dados multidimensionais.
para dados multidimensionais.
20:00
The key is this: Our visual systems
are good at detecting blobs and edges,
are good at detecting blobs and edges,
340
1188764
4783
A questão é que nosso sistema visual
é bom em detectar manchas e bordas,
é bom em detectar manchas e bordas,
20:05
but they're really bad
at what our world has become,
at what our world has become,
341
1193547
2448
mas é péssimo para o nosso mundo atual
20:07
which is screens
with lots and lots of data.
with lots and lots of data.
342
1195995
2187
cheio de telas
com uma infinidade de dados.
com uma infinidade de dados.
Temos que rastrear isso
com o nosso sistema de atenção.
com o nosso sistema de atenção.
20:10
We have to crawl that
with our attentional systems.
with our attentional systems.
343
1198182
2403
20:12
So this is a way of just
feeling the state of something,
feeling the state of something,
344
1200585
2670
Isto é só um jeito de sentir
o estado de algo,
o estado de algo,
assim como você sabe qual é o estado
do seu corpo quando em repouso.
do seu corpo quando em repouso.
20:15
just like the way you know the state
of your body as you're standing around.
of your body as you're standing around.
345
1203255
3594
Eu acho que a maquinaria pesada,
segurança, sentir o estado de uma fábrica,
segurança, sentir o estado de uma fábrica,
20:18
So I think heavy machinery, safety,
feeling the state of a factory,
feeling the state of a factory,
346
1206849
3179
20:22
of your equipment, that's one place
it'll go right away.
it'll go right away.
347
1210028
3064
do seu equipamento,
é algo que acontecerá em breve.
é algo que acontecerá em breve.
CA: David Eagleman, esta foi uma palestra
alucinante. Muito obrigado.
alucinante. Muito obrigado.
20:25
CA: David Eagleman, that was one
mind-blowing talk. Thank you very much.
mind-blowing talk. Thank you very much.
348
1213092
3705
DE: Obrigado, Chris.
(Aplausos)
(Aplausos)
20:28
DE: Thank you, Chris.
(Applause)
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ABOUT THE SPEAKER
David Eagleman - NeuroscientistDavid Eagleman decodes the mysteries of the tangled web of neurons and electricity that make our minds tick -- and also make us human.
Why you should listen
As the creator of stacks of compelling research, books and now the 6-part PBS series The Brain, grey matter expert David Eagleman is our most visible evangelist for neuroscience. He has helmed ground-breaking studies on time perception, brain plasticity and neurolaw. His latest research explores technology that bypasses sensory impairment -- such as a smartphone-controlled vest that translates sound into patterns of vibration for the deaf.
Eagleman is also the author of Sum, an internationally bestselling short story collection speculating on life, death and what it means to be human. Translated into 28 languages, Sum has been turned into two separate operas at the Sydney Opera House and the Royal Opera House in London.
David Eagleman | Speaker | TED.com