TED2016
Mariano Sigman: Your words may predict your future mental health
Mariano Sigman: Suas palavras podem predizer o futuro da sua saúde mental
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Será que a forma como falamos e escrevemos atualmente pode nos ajudar a prever um estado mental futuro, ou até mesmo um princípio de psicose? Nesta palestra fascinante, o neurocientista Mariano Sigman fala sobre a Grécia antiga e sobre as origens da introspecção, para investigar como nossas palavras podem dar dicas sobre nosso estado interior, e explica um algoritmo de mapeamento de palavras capaz de prever o desenvolvimento da esquizofrenia. "Talvez vejamos no futuro uma forma bem diferente de saúde mental", diz Sigman, "baseada em uma análise objetiva, quantitativa e automatizada das palavras que escrevemos e das palavras que dizemos".
Mariano Sigman - Neuroscientist
In his provocative, mind-bending book "The Secret Life of the Mind," neuroscientist Mariano Sigman reveals his life’s work exploring the inner workings of the human brain. Full bio
In his provocative, mind-bending book "The Secret Life of the Mind," neuroscientist Mariano Sigman reveals his life’s work exploring the inner workings of the human brain. Full bio
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00:13
We have historical records that allow us
to know how the ancient Greeks dressed,
to know how the ancient Greeks dressed,
0
1006
5150
Temos registros históricos que nos mostram
como os gregos antigos se vestiam,
como os gregos antigos se vestiam,
como viviam, como lutavam;
mas como será que eles pensavam?
mas como será que eles pensavam?
00:18
how they lived,
1
6180
1254
00:19
how they fought ...
2
7458
1522
00:21
but how did they think?
3
9004
1524
Uma ideia natural é a de que os aspectos
mais profundos do pensamento humano,
mais profundos do pensamento humano,
00:23
One natural idea is that the deepest
aspects of human thought --
aspects of human thought --
4
11432
4440
nossa capacidade de imaginar,
de ter consciência, de sonhar,
de ter consciência, de sonhar,
00:27
our ability to imagine,
5
15896
1872
00:29
to be conscious,
6
17792
1397
00:31
to dream --
7
19213
1231
sempre foram os mesmos.
00:32
have always been the same.
8
20468
1619
00:34
Another possibility
9
22872
1499
Outra possibilidade
00:36
is that the social transformations
that have shaped our culture
that have shaped our culture
10
24395
3723
é a de que as transformações sociais
que moldaram nossa cultura
que moldaram nossa cultura
possam talvez ter mudado as estruturas
basilares do pensamento humano.
basilares do pensamento humano.
00:40
may have also changed
the structural columns of human thought.
the structural columns of human thought.
11
28142
3785
00:44
We may all have different
opinions about this.
opinions about this.
12
32911
2524
Talvez tenhamos opiniões
diferentes sobre isso.
diferentes sobre isso.
00:47
Actually, it's a long-standing
philosophical debate.
philosophical debate.
13
35459
2717
Na verdade, esse é um debate
filosófico de longa data.
filosófico de longa data.
00:50
But is this question
even amenable to science?
even amenable to science?
14
38644
2727
Mas será que essa pode ser
uma questão científica?
uma questão científica?
00:54
Here I'd like to propose
15
42834
2506
Aqui, eu gostaria de propor
00:57
that in the same way we can reconstruct
how the ancient Greek cities looked
how the ancient Greek cities looked
16
45364
4772
que, da mesma forma que podemos recriar
as cidades gregas antigas, tal como eram,
as cidades gregas antigas, tal como eram,
com base apenas em alguns tijolos,
01:02
just based on a few bricks,
17
50160
2388
os escritos de uma cultura
também são registros arqueológicos,
também são registros arqueológicos,
01:04
that the writings of a culture
are the archaeological records,
are the archaeological records,
18
52572
4126
01:08
the fossils, of human thought.
19
56722
2143
ou "fósseis", do pensamento humano.
Na verdade,
01:11
And in fact,
20
59905
1174
01:13
doing some form of psychological analysis
21
61103
2206
ao realizar uma espécie
de análise psicológica
de análise psicológica
01:15
of some of the most ancient
books of human culture,
books of human culture,
22
63333
3544
de alguns dos livros mais antigos
da cultura humana,
da cultura humana,
01:18
Julian Jaynes came up in the '70s
with a very wild and radical hypothesis:
with a very wild and radical hypothesis:
23
66901
5955
Julian Jaynes criou, nos anos 70,
uma hipótese bem radical:
uma hipótese bem radical:
a de que, há apenas 3 mil anos,
01:24
that only 3,000 years ago,
24
72880
2413
os humanos eram o que hoje
chamamos de "esquizofrênicos".
chamamos de "esquizofrênicos".
01:27
humans were what today
we would call schizophrenics.
we would call schizophrenics.
25
75317
4888
01:33
And he made this claim
26
81753
1508
Ele fez essa afirmação
01:35
based on the fact that the first
humans described in these books
humans described in these books
27
83285
3301
com base no fato de que os primeiros
humanos descritos nesses livros
humanos descritos nesses livros
01:38
behaved consistently,
28
86610
1904
se comportavam de forma condizente,
01:40
in different traditions
and in different places of the world,
and in different places of the world,
29
88538
3016
em diferentes tradições
e em diferentes lugares do mundo,
e em diferentes lugares do mundo,
01:43
as if they were hearing and obeying voices
30
91578
3532
com alguém que ouve vozes e lhes obedece,
acreditando que elas vinham
dos deuses ou das musas,
dos deuses ou das musas,
01:47
that they perceived
as coming from the Gods,
as coming from the Gods,
31
95134
3040
01:50
or from the muses ...
32
98198
1198
algo que hoje chamaríamos de alucinação.
01:52
what today we would call hallucinations.
33
100063
2769
01:55
And only then, as time went on,
34
103888
2626
Somente então, com o passar do tempo,
eles começaram a reconhecer
que eram os próprios criadores,
que eram os próprios criadores,
01:58
they began to recognize
that they were the creators,
that they were the creators,
35
106538
3651
02:02
the owners of these inner voices.
36
110213
2515
os donos dessas vozes interiores.
02:05
And with this, they gained introspection:
37
113316
2715
Com isso, eles ganharam introspecção,
02:08
the ability to think
about their own thoughts.
about their own thoughts.
38
116055
2483
a capacidade de refletir
sobre seus próprios pensamentos.
sobre seus próprios pensamentos.
02:11
So Jaynes's theory is that consciousness,
39
119785
3397
A teoria de Jayne
é a de que a consciência,
é a de que a consciência,
pelo menos na forma
como a percebemos hoje,
como a percebemos hoje,
02:15
at least in the way we perceive it today,
40
123206
3166
na qual sentimos que somos os comandantes
da nossa própria existência,
da nossa própria existência,
02:18
where we feel that we are the pilots
of our own existence --
of our own existence --
41
126396
3540
é uma evolução cultural bastante recente.
02:21
is a quite recent cultural development.
42
129960
2737
Essa teoria é bastante espetacular,
mas apresenta um problema óbvio,
mas apresenta um problema óbvio,
02:25
And this theory is quite spectacular,
43
133456
1786
02:27
but it has an obvious problem
44
135266
1433
pois é construída com base em apenas
alguns poucos exemplos específicos.
alguns poucos exemplos específicos.
02:28
which is that it's built on just a few
and very specific examples.
and very specific examples.
45
136723
3992
Então, a questão é se a teoria
de que a introspecção
de que a introspecção
02:33
So the question is whether the theory
46
141085
1763
02:34
that introspection built up in human
history only about 3,000 years ago
history only about 3,000 years ago
47
142872
4751
surgiu na história humana
há apenas uns 3 mil anos
há apenas uns 3 mil anos
02:39
can be examined in a quantitative
and objective manner.
and objective manner.
48
147647
2984
pode ser examinada
de forma quantitativa e objetiva.
de forma quantitativa e objetiva.
O problema de como lidar
com isso é bem óbvio.
com isso é bem óbvio.
02:43
And the problem of how
to go about this is quite obvious.
to go about this is quite obvious.
49
151543
3563
02:47
It's not like Plato woke up one day
and then he wrote,
and then he wrote,
50
155130
3460
Não é como se Platão
acordasse um dia e escrevesse:
acordasse um dia e escrevesse:
02:50
"Hello, I'm Plato,
51
158614
1659
"Olá, sou Platão,
02:52
and as of today, I have
a fully introspective consciousness."
a fully introspective consciousness."
52
160297
2889
e hoje tenho uma consciência
completamente introspectiva".
completamente introspectiva".
02:55
(Laughter)
53
163210
2293
(Risos)
02:57
And this tells us actually
what is the essence of the problem.
what is the essence of the problem.
54
165527
3333
Isso na verdade nos mostra
qual é a essência do problema.
qual é a essência do problema.
03:01
We need to find the emergence
of a concept that's never said.
of a concept that's never said.
55
169467
4055
Precisamos achar a origem
de um conceito que nunca é dito.
de um conceito que nunca é dito.
03:06
The word introspection
does not appear a single time
does not appear a single time
56
174434
4310
A palavra "introspecção"
não aparece uma vez sequer
não aparece uma vez sequer
03:10
in the books we want to analyze.
57
178768
1919
nos livros que queremos analisar.
03:13
So our way to solve this
is to build the space of words.
is to build the space of words.
58
181728
4087
Nossa forma de solucionar a questão
é criar o espaço das palavras,
é criar o espaço das palavras,
03:18
This is a huge space
that contains all words
that contains all words
59
186571
3287
um espaço enorme
que contém todas as palavras,
que contém todas as palavras,
03:21
in such a way that the distance
between any two of them
between any two of them
60
189882
2802
de tal forma que a distância entre elas
03:24
is indicative of how
closely related they are.
closely related they are.
61
192708
2883
indique o grau de relação
existente entre elas.
existente entre elas.
Por exemplo,
03:28
So for instance,
62
196460
1151
você quer que as palavras "cão" e "gato"
estejam bem próximas,
estejam bem próximas,
03:29
you want the words "dog" and "cat"
to be very close together,
to be very close together,
63
197635
2897
e que as palavras "laranja" e "logaritmo"
estejam bem distantes uma da outra.
estejam bem distantes uma da outra.
03:32
but the words "grapefruit" and "logarithm"
to be very far away.
to be very far away.
64
200556
3831
03:36
And this has to be true
for any two words within the space.
for any two words within the space.
65
204809
3896
Isso deve se aplicar a qualquer
par de palavras dentro do espaço.
par de palavras dentro do espaço.
03:41
And there are different ways
that we can construct the space of words.
that we can construct the space of words.
66
209626
3341
Existem diferentes formas
de construirmos o espaço das palavras.
de construirmos o espaço das palavras.
03:44
One is just asking the experts,
67
212991
1643
Uma é perguntar aos especialistas,
tal como fazemos com os dicionários.
tal como fazemos com os dicionários.
03:46
a bit like we do with dictionaries.
68
214658
1896
03:48
Another possibility
69
216896
1428
Outra possibilidade
é seguir a simples premissa de que,
quando duas palavras estão relacionadas,
quando duas palavras estão relacionadas,
03:50
is following the simple assumption
that when two words are related,
that when two words are related,
70
218348
3715
tendem a aparecer nas mesmas frases,
nos mesmos parágrafos,
nos mesmos parágrafos,
03:54
they tend to appear in the same sentences,
71
222087
2349
03:56
in the same paragraphs,
72
224460
1453
nos mesmos documentos,
03:57
in the same documents,
73
225937
1770
com mais frequência do que
se esperaria de um mero acaso.
se esperaria de um mero acaso.
03:59
more often than would be expected
just by pure chance.
just by pure chance.
74
227731
3182
04:04
And this simple hypothesis,
75
232231
2050
Essa hipótese simples,
esse método simples,
esse método simples,
04:06
this simple method,
76
234305
1306
com alguns truques computacionais
que têm a ver com o fato
que têm a ver com o fato
04:07
with some computational tricks
77
235635
1607
04:09
that have to do with the fact
78
237266
1389
de que esse é um espaço
muito complexo e de alta dimensão,
muito complexo e de alta dimensão,
04:10
that this is a very complex
and high-dimensional space,
and high-dimensional space,
79
238679
3064
acaba sendo bastante eficaz.
04:13
turns out to be quite effective.
80
241767
1665
Só pra vocês terem uma ideia
de como isso funciona bem,
de como isso funciona bem,
04:16
And just to give you a flavor
of how well this works,
of how well this works,
81
244155
2802
este é o resultado obtido ao analisarmos
algumas palavras familiares.
algumas palavras familiares.
04:18
this is the result we get when
we analyze this for some familiar words.
we analyze this for some familiar words.
82
246981
3912
Dá pra ver primeiro
04:23
And you can see first
83
251607
1185
que as palavras automaticamente
se organizam em grupos semânticos.
se organizam em grupos semânticos.
04:24
that words automatically organize
into semantic neighborhoods.
into semantic neighborhoods.
84
252816
3278
Então, temos frutas, partes do corpo,
04:28
So you get the fruits, the body parts,
85
256118
2217
partes do computador,
termos científicos, e por aí vai.
termos científicos, e por aí vai.
04:30
the computer parts,
the scientific terms and so on.
the scientific terms and so on.
86
258359
2425
O algoritmo também identifica
04:33
The algorithm also identifies
that we organize concepts in a hierarchy.
that we organize concepts in a hierarchy.
87
261119
4222
que organizamos conceitos
de forma hierárquica.
de forma hierárquica.
Por exemplo, dá pra ver
que os termos científicos
que os termos científicos
04:37
So for instance,
88
265852
1151
04:39
you can see that the scientific terms
break down into two subcategories
break down into two subcategories
89
267027
3597
se dividem em duas subcategorias
de termos da astronomia e da física.
de termos da astronomia e da física.
04:42
of the astronomic and the physics terms.
90
270648
2100
Depois, temos algumas coisas bem legais.
04:45
And then there are very fine things.
91
273338
2246
Por exemplo, a palavra "astronomia",
que parece um pouco bizarra onde está,
que parece um pouco bizarra onde está,
04:47
For instance, the word astronomy,
92
275608
1905
04:49
which seems a bit bizarre where it is,
93
277537
1815
na verdade está exatamente
onde deveria estar,
onde deveria estar,
04:51
is actually exactly where it should be,
94
279376
2048
04:53
between what it is,
95
281448
1595
entre o que ela é, uma ciência,
04:55
an actual science,
96
283067
1270
e o que ela descreve,
termos astronômicos.
termos astronômicos.
04:56
and between what it describes,
97
284361
1536
04:57
the astronomical terms.
98
285921
1492
E poderíamos citar vários exemplos.
05:00
And we could go on and on with this.
99
288182
1891
Na verdade, se observarem bem isso aqui
e traçarem trajetórias aleatórias,
e traçarem trajetórias aleatórias,
05:02
Actually, if you stare
at this for a while,
at this for a while,
100
290097
2060
05:04
and you just build random trajectories,
101
292181
1858
verão que se parece um pouco
com fazer poesia.
com fazer poesia.
05:06
you will see that it actually feels
a bit like doing poetry.
a bit like doing poetry.
102
294063
3166
Isso porque, de certa forma,
05:10
And this is because, in a way,
103
298018
1882
passear por esse espaço
é como passear pela mente.
é como passear pela mente.
05:11
walking in this space
is like walking in the mind.
is like walking in the mind.
104
299924
2940
Por último, esse algoritmo
também identifica
também identifica
05:16
And the last thing
105
304027
1617
05:17
is that this algorithm also identifies
what are our intuitions,
what are our intuitions,
106
305668
4040
quais são nossas intuições
de que palavras devem ficar
no grupo da introspecção.
no grupo da introspecção.
05:21
of which words should lead
in the neighborhood of introspection.
in the neighborhood of introspection.
107
309732
3896
Por exemplo,
05:25
So for instance,
108
313652
1223
palavras como "eu", "culpa",
"razão" e "emoção"
"razão" e "emoção"
05:26
words such as "self," "guilt,"
"reason," "emotion,"
"reason," "emotion,"
109
314899
3979
estão muito próximas de "introspecção",
05:30
are very close to "introspection,"
110
318902
1889
mas palavras como "vermelho",
"futebol", "vela" e "banana"
"futebol", "vela" e "banana"
05:32
but other words,
111
320815
1151
05:33
such as "red," "football,"
"candle," "banana,"
"candle," "banana,"
112
321990
2167
estão muito distantes.
05:36
are just very far away.
113
324181
1452
Então, depois de construirmos o espaço,
05:38
And so once we've built the space,
114
326054
2762
a questão da história da introspecção,
ou da história de qualquer conceito,
ou da história de qualquer conceito,
05:40
the question of the history
of introspection,
of introspection,
115
328840
2826
05:43
or of the history of any concept
116
331690
2333
que antes poderia parecer abstrata,
e de alguma forma vaga,
e de alguma forma vaga,
05:46
which before could seem abstract
and somehow vague,
and somehow vague,
117
334047
4779
torna-se concreta e receptiva
à ciência quantitativa.
à ciência quantitativa.
05:50
becomes concrete --
118
338850
1604
05:52
becomes amenable to quantitative science.
119
340478
2738
Tudo que precisamos fazer
é pegar os livros, digitalizá-los
é pegar os livros, digitalizá-los
05:56
All that we have to do is take the books,
120
344216
2762
05:59
we digitize them,
121
347002
1381
e pegar esse fluxo de palavras
como se fosse um caminho
como se fosse um caminho
06:00
and we take this stream
of words as a trajectory
of words as a trajectory
122
348407
2809
e projetá-las no espaço,
06:03
and project them into the space,
123
351240
1969
e aí perguntamos se essa trajetória
passa tempo suficiente
passa tempo suficiente
06:05
and then we ask whether this trajectory
spends significant time
spends significant time
124
353233
3754
06:09
circling closely to the concept
of introspection.
of introspection.
125
357011
2992
no entorno do conceito de introspecção.
Dessa forma, poderíamos analisar
a história da introspecção
a história da introspecção
06:12
And with this,
126
360760
1196
06:13
we could analyze
the history of introspection
the history of introspection
127
361980
2112
na tradição grega antiga,
06:16
in the ancient Greek tradition,
128
364116
1921
para a qual possuímos
o melhor registro escrito disponível.
o melhor registro escrito disponível.
06:18
for which we have the best
available written record.
available written record.
129
366061
2602
Então, pegamos todos os livros
e os ordenamos por época.
e os ordenamos por época.
06:21
So what we did is we took all the books --
130
369631
2255
06:23
we just ordered them by time --
131
371910
2284
Pegamos as palavras de cada livro
e as projetamos no espaço,
e as projetamos no espaço,
06:26
for each book we take the words
132
374218
1752
06:27
and we project them to the space,
133
375994
1961
vemos a distância de cada palavra
em relação a introspecção
em relação a introspecção
06:29
and then we ask for each word
how close it is to introspection,
how close it is to introspection,
134
377979
3032
e calculamos a média.
06:33
and we just average that.
135
381035
1230
06:34
And then we ask whether,
as time goes on and on,
as time goes on and on,
136
382590
3198
Então, vemos se, com o passar do tempo,
esses livros se aproximam, cada vez mais,
do conceito de introspecção.
do conceito de introspecção.
06:37
these books get closer,
and closer and closer
and closer and closer
137
385812
3252
06:41
to the concept of introspection.
138
389088
1754
É exatamente isso que acontece
na tradição grega antiga.
na tradição grega antiga.
06:42
And this is exactly what happens
in the ancient Greek tradition.
in the ancient Greek tradition.
139
390866
3801
Dá pra ver que, para os livros
mais antigos, na tradição homérica,
mais antigos, na tradição homérica,
06:47
So you can see that for the oldest books
in the Homeric tradition,
in the Homeric tradition,
140
395698
3127
há um pequeno aumento, com livros
se aproximando da introspecção.
se aproximando da introspecção.
06:50
there is a small increase with books
getting closer to introspection.
getting closer to introspection.
141
398849
3412
Porém, cerca de quatro séculos a.C.,
06:54
But about four centuries before Christ,
142
402285
2206
isso começa a acelerar muito rapidamente,
06:56
this starts ramping up very rapidly
to an almost five-fold increase
to an almost five-fold increase
143
404515
4708
quase cinco vezes mais livros
se aproximando cada vez mais
se aproximando cada vez mais
07:01
of books getting closer,
and closer and closer
and closer and closer
144
409247
2500
do conceito de introspecção.
07:03
to the concept of introspection.
145
411771
1682
Uma das coisas legais nisso
07:06
And one of the nice things about this
146
414159
2424
é que agora podemos perguntar
se isso também é verdadeiro
se isso também é verdadeiro
07:08
is that now we can ask
147
416607
1198
07:09
whether this is also true
in a different, independent tradition.
in a different, independent tradition.
148
417829
4147
numa tradição diferente e independente.
Então, fizemos a mesma análise
na tradição judaico-cristã
na tradição judaico-cristã
07:14
So we just ran this same analysis
on the Judeo-Christian tradition,
on the Judeo-Christian tradition,
149
422962
3176
e obtivemos praticamente o mesmo padrão.
07:18
and we got virtually the same pattern.
150
426162
2721
Novamente, vemos um pequeno aumento
07:21
Again, you see a small increase
for the oldest books in the Old Testament,
for the oldest books in the Old Testament,
151
429548
4635
para os livros mais antigos
do Novo Testamento
do Novo Testamento
07:26
and then it increases much more rapidly
152
434207
1914
e aumenta ainda mais rapidamente
nos livros novos do Novo Testamento.
nos livros novos do Novo Testamento.
07:28
in the new books of the New Testament.
153
436145
1839
E aí vemos um pico de introspecção
em "Confissões", de Santo Agostinho,
em "Confissões", de Santo Agostinho,
07:30
And then we get the peak of introspection
154
438008
2032
07:32
in "The Confessions of Saint Augustine,"
155
440064
2127
cerca de quatro séculos d.C.
07:34
about four centuries after Christ.
156
442215
1857
Isso foi muito importante
07:36
And this was very important,
157
444897
1944
porque Santo Agostinho era
reconhecido por estudiosos,
reconhecido por estudiosos,
07:38
because Saint Augustine
had been recognized by scholars,
had been recognized by scholars,
158
446865
3373
filólogos e historiadores
como um dos fundadores da introspecção.
como um dos fundadores da introspecção.
07:42
philologists, historians,
159
450262
2172
07:44
as one of the founders of introspection.
160
452458
2078
Na verdade, alguns o consideram
como o pai da psicologia moderna.
como o pai da psicologia moderna.
07:47
Actually, some believe him to be
the father of modern psychology.
the father of modern psychology.
161
455060
3297
Então, nosso algoritmo,
que tem o privilégio de ser quantitativo,
que tem o privilégio de ser quantitativo,
07:51
So our algorithm,
162
459012
1839
07:52
which has the virtue
of being quantitative,
of being quantitative,
163
460875
2842
de ser objetivo e, claro,
de ser extremamente rápido,
de ser extremamente rápido,
07:55
of being objective,
164
463741
1263
07:57
and of course of being extremely fast --
165
465028
2016
ele roda em apenas
uma fração de segundo,
uma fração de segundo,
07:59
it just runs in a fraction of a second --
166
467068
2397
é capaz de chegar a algumas
das conclusões mais importantes
das conclusões mais importantes
08:01
can capture some of the most
important conclusions
important conclusions
167
469489
3503
dessa longa tradição de investigação.
08:05
of this long tradition of investigation.
168
473016
2222
Essa, de certa forma,
é uma das belezas da ciência,
é uma das belezas da ciência,
08:08
And this is in a way
one of the beauties of science,
one of the beauties of science,
169
476317
3651
o fato de essa ideia
agora poder ser traduzida
agora poder ser traduzida
08:11
which is that now this idea
can be translated
can be translated
170
479992
3476
e generalizada a diversas
outras áreas de conhecimento.
outras áreas de conhecimento.
08:15
and generalized to a whole lot
of different domains.
of different domains.
171
483492
2571
Da mesma forma que perguntamos
sobre o passado da consciência humana,
sobre o passado da consciência humana,
08:18
So in the same way that we asked
about the past of human consciousness,
about the past of human consciousness,
172
486769
4767
talvez a pergunta mais desafiadora
que possamos fazer a nós mesmos
que possamos fazer a nós mesmos
08:23
maybe the most challenging question
we can pose to ourselves
we can pose to ourselves
173
491560
3406
seja se isso pode nos dizer algo sobre
o futuro da nossa própria consciência;
o futuro da nossa própria consciência;
08:26
is whether this can tell us something
about the future of our own consciousness.
about the future of our own consciousness.
174
494990
4137
para ser mais preciso,
se as palavras que dizemos hoje
se as palavras que dizemos hoje
08:31
To put it more precisely,
175
499550
1470
08:33
whether the words we say today
176
501044
2416
podem nos dizer algo sobre onde
nossa mente estará em alguns dias,
nossa mente estará em alguns dias,
08:35
can tell us something
of where our minds will be in a few days,
of where our minds will be in a few days,
177
503484
5197
em alguns meses ou em alguns anos.
08:40
in a few months
178
508705
1151
08:41
or a few years from now.
179
509880
1182
E, da mesma maneira que muitos de nós
hoje usamos sensores
hoje usamos sensores
08:43
And in the same way many of us
are now wearing sensors
are now wearing sensors
180
511597
3020
que detectam nosso ritmo cardíaco,
nossa respiração, nossos genes,
nossa respiração, nossos genes,
08:46
that detect our heart rate,
181
514641
1786
08:48
our respiration,
182
516451
1269
08:49
our genes,
183
517744
1667
na esperança de que isso
nos ajude a prevenir doenças,
nos ajude a prevenir doenças,
08:51
on the hopes that this may
help us prevent diseases,
help us prevent diseases,
184
519435
3651
podemos perguntar se monitorar
e analisar as palavras que falamos,
e analisar as palavras que falamos,
08:55
we can ask whether monitoring
and analyzing the words we speak,
and analyzing the words we speak,
185
523110
3521
que tuitamos, que mandamos
por e-mail, que escrevemos,
por e-mail, que escrevemos,
08:58
we tweet, we email, we write,
186
526655
2683
pode nos dizer com antecedência
se nossa mente pode adoecer.
se nossa mente pode adoecer.
09:01
can tell us ahead of time whether
something may go wrong with our minds.
something may go wrong with our minds.
187
529362
4808
Eu e Guillermo Cecchi,
que foi meu parceiro nessa aventura,
que foi meu parceiro nessa aventura,
09:07
And with Guillermo Cecchi,
188
535087
1534
09:08
who has been my brother in this adventure,
189
536645
3001
assumimos essa tarefa,
09:11
we took on this task.
190
539670
1555
e fizemos isso analisando
a fala gravada de 34 jovens,
a fala gravada de 34 jovens,
09:14
And we did so by analyzing
the recorded speech of 34 young people
the recorded speech of 34 young people
191
542228
5532
09:19
who were at a high risk
of developing schizophrenia.
of developing schizophrenia.
192
547784
2801
que tinham alto risco
de desenvolver esquizofrenia.
de desenvolver esquizofrenia.
Avaliamos a fala deles no primeiro dia
09:23
And so what we did is,
we measured speech at day one,
we measured speech at day one,
193
551434
2881
e verificamos se as propriedades
da fala poderiam prever,
da fala poderiam prever,
09:26
and then we asked whether the properties
of the speech could predict,
of the speech could predict,
194
554339
3242
num período de quase três anos,
09:29
within a window of almost three years,
195
557605
2496
um possível desenvolvimento
de psicose no futuro.
de psicose no futuro.
09:32
the future development of psychosis.
196
560125
2035
Apesar das nossas esperanças,
tivemos vários fracassos.
tivemos vários fracassos.
09:35
But despite our hopes,
197
563427
2366
09:37
we got failure after failure.
198
565817
3117
Não havia informação
suficiente na semântica
suficiente na semântica
09:41
There was just not enough
information in semantics
information in semantics
199
569793
3882
para prevermos uma
configuração mental futura.
configuração mental futura.
09:45
to predict the future
organization of the mind.
organization of the mind.
200
573699
2793
Foi bom o suficiente para diferenciarmos
09:48
It was good enough
201
576516
1809
09:50
to distinguish between a group
of schizophrenics and a control group,
of schizophrenics and a control group,
202
578349
4175
um grupo de esquizofrênicos
de um grupo de controle,
de um grupo de controle,
mais ou menos como o que fizemos
com os textos antigos,
com os textos antigos,
09:54
a bit like we had done
for the ancient texts,
for the ancient texts,
203
582548
2712
09:57
but not to predict the future
onset of psychosis.
onset of psychosis.
204
585284
2994
mas não para prever
um futuro princípio de psicose.
um futuro princípio de psicose.
10:01
But then we realized
205
589164
1706
Então, percebemos
que talvez a coisa mais importante
não fosse tanto o que eles diziam,
não fosse tanto o que eles diziam,
10:02
that maybe the most important thing
was not so much what they were saying,
was not so much what they were saying,
206
590894
4088
mas a forma como diziam.
10:07
but how they were saying it.
207
595006
1673
Sendo mais específico,
10:09
More specifically,
208
597679
1220
o importante não era o grupo
semântico em que as palavras estavam,
semântico em que as palavras estavam,
10:10
it was not in which semantic
neighborhoods the words were,
neighborhoods the words were,
209
598923
2827
mas a que distância e velocidade
10:13
but how far and fast they jumped
210
601774
2600
elas pulavam de um grupo
semântico para o outro.
semântico para o outro.
10:16
from one semantic neighborhood
to the other one.
to the other one.
211
604398
2301
Então, conseguimos bolar uma medida
que chamamos de "coerência semântica",
que chamamos de "coerência semântica",
10:19
And so we came up with this measure,
212
607247
1731
10:21
which we termed semantic coherence,
213
609002
2389
que basicamente mede a persistência
da fala dentro de um tópico semântico,
da fala dentro de um tópico semântico,
10:23
which essentially measures the persistence
of speech within one semantic topic,
of speech within one semantic topic,
214
611415
4804
dentro de uma categoria semântica.
10:28
within one semantic category.
215
616243
1529
E aconteceu que, com esse
grupo de 34 pessoas,
grupo de 34 pessoas,
10:31
And it turned out to be
that for this group of 34 people,
that for this group of 34 people,
216
619294
4047
o algoritmo baseado na coerência
semântica foi capaz de prever,
semântica foi capaz de prever,
10:35
the algorithm based on semantic
coherence could predict,
coherence could predict,
217
623365
3659
com 100% de precisão,
10:39
with 100 percent accuracy,
218
627048
2500
quem desenvolveria psicose ou não.
10:41
who developed psychosis and who will not.
219
629572
2507
Isso foi algo que não poderia
ter sido alcançado, nem de perto,
ter sido alcançado, nem de perto,
10:44
And this was something
that could not be achieved --
that could not be achieved --
220
632976
2937
10:47
not even close --
221
635937
1508
com quaisquer das outras
avaliações clínicas existentes.
avaliações clínicas existentes.
10:49
with all the other
existing clinical measures.
existing clinical measures.
222
637469
3126
Lembro claramente,
enquanto trabalhava nesse projeto,
enquanto trabalhava nesse projeto,
10:54
And I remember vividly,
while I was working on this,
while I was working on this,
223
642525
3579
de estar sentado ao computador
e ver um monte de tuítes do Polo.
e ver um monte de tuítes do Polo.
10:58
I was sitting at my computer
224
646128
2317
11:00
and I saw a bunch of tweets by Polo --
225
648469
2635
Polo tinha sido meu primeiro
aluno em Buenos Aires
aluno em Buenos Aires
11:03
Polo had been my first student
back in Buenos Aires,
back in Buenos Aires,
226
651128
3167
e, na época, ele estava
morando em Nova Iorque.
morando em Nova Iorque.
11:06
and at the time
he was living in New York.
he was living in New York.
227
654319
2070
Havia algo nos tuítes dele.
11:08
And there was something in this tweets --
228
656413
2088
Não sabia dizer exatamente o quê,
porque nada foi dito de forma explícita,
porque nada foi dito de forma explícita,
11:10
I could not tell exactly what
because nothing was said explicitly --
because nothing was said explicitly --
229
658525
3501
mas tive um forte pressentimento,
uma forte intuição,
uma forte intuição,
11:14
but I got this strong hunch,
230
662050
2021
11:16
this strong intuition,
that something was going wrong.
that something was going wrong.
231
664095
2955
de que algo não estava bem.
Então, peguei o telefone, liguei para ele,
e ele realmente não estava bem.
e ele realmente não estava bem.
11:20
So I picked up the phone,
and I called Polo,
and I called Polo,
232
668347
2723
11:23
and in fact he was not feeling well.
233
671094
1919
O simples fato de ler as entrelinhas,
11:25
And this simple fact,
234
673362
1937
11:27
that reading in between the lines,
235
675323
2491
de poder sentir as emoções dele
através das palavras,
através das palavras,
11:29
I could sense,
through words, his feelings,
through words, his feelings,
236
677838
4262
foi uma forma simples,
mas muito eficaz de ajudar.
mas muito eficaz de ajudar.
11:34
was a simple, but very
effective way to help.
effective way to help.
237
682124
2619
O que digo a vocês hoje
é que estamos perto de entender
é que estamos perto de entender
11:37
What I tell you today
238
685987
1638
11:39
is that we're getting
close to understanding
close to understanding
239
687649
2508
como podemos transformar essa intuição
que todos temos, da qual compartilhamos,
que todos temos, da qual compartilhamos,
11:42
how we can convert this intuition
that we all have,
that we all have,
240
690181
4286
11:46
that we all share,
241
694491
1365
em um algoritmo.
11:47
into an algorithm.
242
695880
1197
Fazendo isso,
11:50
And in doing so,
243
698102
1461
talvez vejamos no futuro uma forma
bem diferente de saúde mental,
bem diferente de saúde mental,
11:51
we may be seeing in the future
a very different form of mental health,
a very different form of mental health,
244
699587
4650
baseada numa análise objetiva,
quantitativa e automatizada
quantitativa e automatizada
11:56
based on objective, quantitative
and automated analysis
and automated analysis
245
704261
5621
das palavras que escrevemos
e das palavras que dizemos.
e das palavras que dizemos.
12:01
of the words we write,
246
709906
1709
12:03
of the words we say.
247
711639
1537
(Espanhol) Obrigado.
12:05
Gracias.
248
713200
1151
12:06
(Applause)
249
714375
6883
(Aplausos)
ABOUT THE SPEAKER
Mariano Sigman - NeuroscientistIn his provocative, mind-bending book "The Secret Life of the Mind," neuroscientist Mariano Sigman reveals his life’s work exploring the inner workings of the human brain.
Why you should listen
Mariano Sigman, a physicist by training, is a leading figure in the cognitive neuroscience of learning and decision making. Sigman was awarded a Human Frontiers Career Development Award, the National Prize of Physics, the Young Investigator Prize of "College de France," the IBM Scalable Data Analytics Award and is a scholar of the James S. McDonnell Foundation. In 2016 he was made a Laureate of the Pontifical Academy of Sciences.
In The Secret Life of the Mind, Sigman's ambition is to explain the mind so that we can understand ourselves and others more deeply. He shows how we form ideas during our first days of life, how we give shape to our fundamental decisions, how we dream and imagine, why we feel certain emotions, how the brain transforms and how who we are changes with it. Spanning biology, physics, mathematics, psychology, anthropology, linguistics, philosophy and medicine, as well as gastronomy, magic, music, chess, literature and art, The Secret Life of the Mind revolutionizes how neuroscience serves us in our lives, revealing how the infinity of neurons inside our brains manufacture how we perceive, reason, feel, dream and communicate.
Mariano Sigman | Speaker | TED.com