TED2009
Bruce Bueno de Mesquita: A prediction for the future of Iran
Bruce Bueno de Mesquita faz uma previsão sobre o futuro do Irã
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Bruce Bueno de Mesquita usa a análise matemática para predizer (muitas vezes corretamente) eventos humanos complexos como a guerra, mudanças politicas, a Intifada... Depois de uma dificil explicação de como ele faz isso, ele faz três previsões sobre o futuro do Irâ.
Bruce Bueno de Mesquita - Political scientist
A consultant to the CIA and the Department of Defense, Bruce Bueno de Mesquita has built an intricate computer model that can predict the outcomes of international conflicts with bewildering accuracy. Full bio
A consultant to the CIA and the Department of Defense, Bruce Bueno de Mesquita has built an intricate computer model that can predict the outcomes of international conflicts with bewildering accuracy. Full bio
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00:18
What I'm going to try to do is explain to you
0
0
3000
O que vou tentar fazer é explicar a vocês
00:21
quickly how to predict,
1
3000
2000
rapidamente, como fazer previsões
00:23
and illustrate it with some predictions
2
5000
2000
e ilustrá-las com algumas previsões
00:25
about what Iran is going to do in the next couple of years.
3
7000
5000
sobre o que o Irã fará nos próximos dois anos
00:30
In order to predict effectively,
4
12000
3000
para se fazer uma previsão efetivamente,
00:33
we need to use science.
5
15000
3000
temos que usar a ciência
00:36
And the reason that we need to use science
6
18000
3000
E precisamos usar a ciência
00:39
is because then we can reproduce what we're doing;
7
21000
2000
porque assim poderemos reproduzir o que estamos fazendo,
00:41
it's not just wisdom or guesswork.
8
23000
3000
e não apenas sabedoria ou adivinhação.
00:44
And if we can predict,
9
26000
3000
E se podemos prever,
00:47
then we can engineer the future.
10
29000
2000
então poderemos arquitetar o futuro.
00:49
So if you are concerned to influence energy policy,
11
31000
4000
Se você se preocupa em influenciar as politicas para energia
00:53
or you are concerned to influence national security policy,
12
35000
5000
ou se sua preocupação é influenciar as politicas de segurança nacional
00:58
or health policy, or education,
13
40000
3000
ou saúde ou educação,
01:01
science -- and a particular branch of science -- is a way to do it,
14
43000
4000
a ciência, um ramo especifico da ciência, é o caminho para fazê-lo,
01:05
not the way we've been doing it,
15
47000
2000
mas não da forma que temos feito
01:07
which is seat-of-the-pants wisdom.
16
49000
2000
que é um tiro no escuro
01:09
Now before I get into how to do it
17
51000
2000
Mas antes de falar em como fazer
01:11
let me give you a little truth in advertising,
18
53000
3000
deixe-me dizer a verdade sobre a propaganda,
01:14
because I'm not engaged in the business of magic.
19
56000
3000
porque meu negócio não é mágica,
01:17
There are lots of thing that the approach I take can predict,
20
59000
4000
existem muitas coisas que minha abordagem pode prever
01:21
and there are some that it can't.
21
63000
2000
e outras que não pode.
01:23
It can predict complex negotiations
22
65000
3000
Ela pode prever sobre negociações complexas
01:26
or situations involving coercion --
23
68000
3000
ou situações que envolvem coerção,
01:29
that is in essence everything that has to do with politics,
24
71000
4000
isto é, em essência, tudo que tenha a ver com politica
01:33
much of what has to do with business,
25
75000
2000
ou seja, muitas das coisas que tem a ver com negócios,
01:35
but sorry, if you're looking to speculate in the stock market,
26
77000
6000
mas sinto muito, se o que você quer é especular no mercado de ações
01:41
I don't predict stock markets -- OK,
27
83000
2000
eu não faço esse tipo de previsão, OK
01:43
it's not going up any time really soon.
28
85000
3000
isso não vai acontecer muito logo.
01:46
But I'm not engaged in doing that.
29
88000
3000
Mas não me comprometo em fazer isso.
01:49
I'm not engaged in predicting random number generators.
30
91000
3000
Não faço previsões a respeito de geradores aleatorios de números,
01:52
I actually get phone calls from people
31
94000
2000
na verdade recebo telefonemas de pessoas
01:54
who want to know what lottery numbers are going to win.
32
96000
3000
que querem saber os números da loteria.
01:57
I don't have a clue.
33
99000
3000
Não faço a mínima ideia.
02:00
I engage in the use of game theory, game theory is a branch of mathematics
34
102000
4000
Estou engajado com o uso da teoria do jogo, a teoria do jogo é um ramo da matemática
02:04
and that means, sorry, that even in the study of politics,
35
106000
4000
e sinto muito, mas isso quer dizer que, ate no estudo da política
02:08
math has come into the picture.
36
110000
3000
a matemática está presente
02:11
We can no longer pretend that we just speculate about politics,
37
113000
4000
Não podemos mais fingir que apenas especulamos a respeito da política,
02:15
we need to look at this in a rigorous way.
38
117000
3000
precisamos olhar para isso de forma rigorosa.
02:18
Now, what is game theory about?
39
120000
3000
Agora, o que é a teoria do jogo?
02:21
It assumes that people are looking out for what's good for them.
40
123000
5000
Ela parte do ponto que as pessoas estão buscando o que é bom para elas.
02:26
That doesn't seem terribly shocking --
41
128000
2000
O que não parece ser terrivelmente chocante --
02:28
although it's controversial for a lot of people --
42
130000
2000
embora seja controverso para muitas pessoas --
02:30
that we are self-interested.
43
132000
4000
que somos interessados em nós mesmos.
02:34
In order to look out for what's best for them
44
136000
2000
Para buscar o que é melhor para eles
02:36
or what they think is best for them,
45
138000
2000
ou o que imaginam ser melhor,
02:38
people have values -- they identify what they want, and what they don't want.
46
140000
4000
as pessoas têm valores -- elas identificam o que querem e o que não querem.
02:42
And they have beliefs about what other people want,
47
144000
3000
E elas têm crenças a respeito do que as outras pessoas querem,
02:45
and what other people don't want, how much power other people have,
48
147000
3000
e o que elas não querem, e quanto poder elas têm
02:48
how much those people could get in the way of whatever it is that you want.
49
150000
4000
o quanto essas pessoas podem se pôr no caminho do que você quer.
02:52
And they face limitations, constraints,
50
154000
4000
E encaram limitações, constrangimentos,
02:56
they may be weak, they may be located in the wrong part of the world,
51
158000
3000
podem ser fracas, poder estar na parte errada do mundo
02:59
they may be Einstein, stuck away farming
52
161000
3000
podem ser Einstein, presos numa fazenda distante
03:02
someplace in a rural village in India not being noticed,
53
164000
4000
em algum lugar numa vila rural na India sem serem notados,
03:06
as was the case for Ramanujan for a long time,
54
168000
3000
como foi o caso de Ramanujan por muito tempo
03:09
a great mathematician but nobody noticed.
55
171000
3000
um grande matemático que ninguem notava.
03:12
Now who is rational?
56
174000
2000
Agora, quem é racional?
03:14
A lot of people are worried about what is rationality about?
57
176000
3000
Muitas pessoas se preocupam com o que é racionalidade?
03:17
You know, what if people are rational?
58
179000
2000
As pessoas são racionais
03:19
Mother Theresa, she was rational.
59
181000
3000
Madre Theresa, ela era racional.
03:22
Terrorists, they're rational.
60
184000
4000
os terroristas são racionais
03:26
Pretty much everybody is rational.
61
188000
3000
Quase todo mundo é racional.
03:29
I think there are only two exceptions that I'm aware of --
62
191000
3000
Acho que só existem duas exceções --
03:32
two-year-olds, they are not rational,
63
194000
2000
crianças de até dois anos, elas não são racionais,
03:34
they have very fickle preferences,
64
196000
3000
elas possuem preferências muito instáveis,
03:37
they switch what they think all the time,
65
199000
2000
mudam o que pensam o tempo todo,
03:39
and schizophrenics are probably not rational,
66
201000
3000
e os esquizofrênicos provavelmente não são racionais,
03:42
but pretty much everybody else is rational.
67
204000
2000
mas o resto das pessoas são.
03:44
That is, they are just trying to do
68
206000
2000
Ou seja, apenas estão tentando fazer
03:46
what they think is in their own best interest.
69
208000
5000
o que pensam ser do seu melhor interesse.
03:51
Now in order to work out what people are going to do
70
213000
2000
Agora, para descobrirmos o que as pessoas vão fazer
03:53
to pursue their interests,
71
215000
2000
para perseguir seus interesses
03:55
we have to think about who has influence in the world.
72
217000
2000
temos que pensar em quem exerce influência no mundo
03:57
If you're trying to influence corporations to change their behavior,
73
219000
5000
se está tentando influenciar corporações a mudar seu comportamento
04:02
with regard to producing pollutants,
74
224000
3000
em relação a produção de poluentes
04:05
one approach, the common approach,
75
227000
2000
uma abordagem, a mais comum,
04:07
is to exhort them to be better,
76
229000
2000
é aconselha-los a melhorar,
04:09
to explain to them what damage they're doing to the planet.
77
231000
3000
explicar o dano que estão fazendo ao planeta.
04:12
And many of you may have noticed that doesn't have
78
234000
2000
e muitos de vocês podem ter percebido que isto não tem
04:14
as big an effect, as perhaps you would like it to have.
79
236000
4000
um efeito tão grande quanto gostariamos
04:18
But if you show them that it's in their interest,
80
240000
3000
mas se mostrá-los que é do interesse deles
04:21
then they're responsive.
81
243000
2000
eles serão receptivos.
04:23
So, we have to work out who influences problems.
82
245000
3000
Então temos que saber quem exerce influência nos problemas.
04:26
If we're looking at Iran, the president of the United States
83
248000
2000
se estamos olhando para i Irã, o presidente dos Estados Unidos
04:28
we would like to think, may have some influence --
84
250000
3000
pode exercer alguma influência, gostariamos de pensar
04:31
certainly the president in Iran has some influence --
85
253000
4000
certamente o presidente no Irã tem alguma influência
04:35
but we make a mistake if we just pay attention
86
257000
3000
mas cometeremos um erro se prestarmos atenção apenas
04:38
to the person at the top of the power ladder
87
260000
3000
na pessoa no topo da escada do poder
04:41
because that person doesn't know much about Iran,
88
263000
3000
porque aquela pessoa não sabe muito sobre o Irã
04:44
or about energy policy,
89
266000
2000
sobre as politicas de energia
04:46
or about health care,
90
268000
2000
ou sobre assistencia medica
04:48
or about any particular policy.
91
270000
2000
ou sobre qualquer politica especifica
04:50
That person surrounds himself or herself with advisers.
92
272000
5000
aquela pessoa se cerca de conselheiros
04:55
If we're talking about national security problems,
93
277000
2000
se estamos falando de problemas de segurança nacional
04:57
maybe it's the Secretary of State,
94
279000
2000
talvez seja o secretario de estado
04:59
maybe it's the Secretary of Defense,
95
281000
2000
talvez seja o secretario defesa
05:01
the Director of National Intelligence,
96
283000
2000
o diretor de inteligência nacional
05:03
maybe the ambassador to the United Nations, or somebody else
97
285000
2000
talvez o embaixador das Nações Unidas, ou outra pessoa
05:05
who they think is going to know more about the particular problem.
98
287000
4000
quem eles pensam saber mais a respeito do problema em questão
05:09
But let's face it, the Secretary of State doesn't know much about Iran.
99
291000
3000
mas vamos encarar os fatos, o secretario de estado não sabe muito sobre o Irã
05:12
The secretary of defense doesn't know much about Iran.
100
294000
3000
o ministro da defesa tambem não
05:15
Each of those people in turn
101
297000
3000
cada uma dessas pessoas
05:18
has advisers who advise them,
102
300000
2000
tem um conselheiro que os aconselha
05:20
so they can advise the president.
103
302000
3000
para que possam aconselhar o presidente
05:23
There are lots of people shaping decisions
104
305000
3000
tem muita gente envolvida numa tomada de decisão
05:26
and so if we want to predict correctly
105
308000
2000
então se quisermos prever corretamente
05:28
we have to pay attention to everybody
106
310000
3000
temos que prestar atenção em todas as pessoas
05:31
who is trying to shape the outcome,
107
313000
2000
quem está tentando moldar o resultado,
05:33
not just the people at the pinnacle
108
315000
3000
não apenas as pessoas no topo
05:36
of the decision-making pyramid.
109
318000
4000
da pirâmide da tomada de decisão
05:40
Unfortunately, a lot of times we don't do that.
110
322000
2000
infelismente, muitas vezes não fazemos isso
05:42
There's a good reason that we don't do that,
111
324000
2000
existe um bom motivo para não fazermos isso
05:44
and there's a good reason that using game theory and computers,
112
326000
3000
e existe uma boa razão para que usando a teoria do jogo e computadores,
05:47
we can overcome the limitation
113
329000
3000
podemos superar a limitação
05:50
of just looking at a few people.
114
332000
2000
de olharmos para apenas poucas pessoas
05:52
Imagine a problem with just five decision-makers.
115
334000
4000
imagine um proplema com apenas cinco tomadores de decisão
05:56
Imagine for example
116
338000
2000
imagine por exemplo
05:58
that Sally over here,
117
340000
2000
que a Sally aqui
06:00
wants to know what Harry, and Jane,
118
342000
3000
quer saber o que Harry e Jane
06:03
and George and Frank are thinking,
119
345000
3000
e George e Frank estão pensando
06:06
and sends messages to those people.
120
348000
2000
e envia mensagens para essas pessoas
06:08
Sally's giving her opinion to them,
121
350000
2000
Sally está dando sua opinião a eles
06:10
and they're giving their opinion to Sally.
122
352000
3000
e eles estão dando as suas opiniões a Sally
06:13
But Sally also wants to know
123
355000
2000
mas Sally tambem quer saber
06:15
what Harry is saying to these three,
124
357000
3000
o que Harry está dizendo a estas pessoas
06:18
and what they're saying to Harry.
125
360000
2000
e o que eles estão dizendo ao Harry
06:20
And Harry wants to know
126
362000
2000
e Harry quer saber
06:22
what each of those people are saying to each other, and so on,
127
364000
3000
o que cada uma dessas pessoas está dizendo a cada um e assim por diante
06:25
and Sally would like to know what Harry thinks those people are saying.
128
367000
3000
e Sally gostaria de saber o que Harry pensa que estas pessoas estão dizendo
06:28
That's a complicated problem; that's a lot to know.
129
370000
3000
este é um problema complicado
06:31
With five decision-makers
130
373000
3000
com cinco tomadores de decisão
06:34
there are a lot of linkages --
131
376000
2000
existem muitas conexões
06:36
120, as a matter of fact,
132
378000
2000
120 por sinal
06:38
if you remember your factorials.
133
380000
2000
se vocês se lembram dos fatoriais
06:40
Five factorial is 120.
134
382000
2000
cinco fatorial é 120
06:42
Now you may be surprised to know
135
384000
2000
vocês podem estar surpresos em saber
06:44
that smart people can keep 120 things straight
136
386000
3000
que pessoas inteligentes podem manter 120 coisas corretas
06:47
in their head.
137
389000
2000
em suas cabeças
06:49
Suppose we double the number of influencers
138
391000
2000
suponham que dobramos esse numero
06:51
from five to 10.
139
393000
2000
de conco para 10
06:53
Does that mean we've doubled the number of pieces of information
140
395000
4000
isso significa que dobramos o numero de informações
06:57
we need to know, from 120 to 240?
141
399000
2000
que precisamos saber, de 120 para 240?
06:59
No. How about 10 times?
142
401000
2000
não, que tal 10 vezes?
07:01
To 1,200? No.
143
403000
3000
para 1200? não
07:04
We've increased it to 3.6 million.
144
406000
3000
almentamos para 3,6 milhões
07:07
Nobody can keep that straight in their head.
145
409000
2000
ninguem pode manter isso certo na cabeça
07:09
But computers,
146
411000
3000
mas computadores,
07:12
they can. They don't need coffee breaks,
147
414000
3000
eles podem. Eles não precisam de pausa para o café
07:15
they don't need vacations,
148
417000
3000
não precisam de ferias
07:18
they don't need to go to sleep at night,
149
420000
2000
não precisam dormir a noite
07:20
they don't ask for raises either.
150
422000
3000
tambem não pedem almento
07:23
They can keep this information straight
151
425000
2000
podem guardar essa informação corretamente
07:25
and that means that we can process the information.
152
427000
3000
e isso significa que podemos processar a informação
07:28
So I'm going to talk to you about how to process it,
153
430000
2000
então vou falar com vocês a respeito de como processar isto
07:30
and I'm going to give you some examples out of Iran,
154
432000
3000
e vou dar-lhes alguns exemplos com o Irã
07:33
and you're going to be wondering,
155
435000
2000
e vocês vão ficar imaginando
07:35
"Why should we listen to this guy?
156
437000
2000
por que devemos escutar esse cara?
07:37
Why should we believe what he's saying?"
157
439000
3000
por que devemos acreditar no que ele diz?
07:40
So I'm going to show you a factoid.
158
442000
4000
então vou mostra-los um fato
07:44
This is an assessment by the Central Intelligence Agency
159
446000
3000
esta é uma avaliação feita pela Agencia Central de Inteligencia
07:47
of the percentage of time
160
449000
2000
da percentagem de tempo
07:49
that the model I'm talking about
161
451000
2000
que o modelo de que estou falando
07:51
is right in predicting things whose outcome is not yet known,
162
453000
3000
está certo ao predizer coisas cujo esultados aida não são conhecidos
07:54
when the experts who provided the data inputs
163
456000
4000
quando o especiasta que forneceu os dados
07:58
got it wrong.
164
460000
2000
errou
08:00
That's not my claim, that's a CIA claim -- you can read it,
165
462000
3000
não é minha afirmação, é uma afirmação da CIA -- podem ler,
08:03
it was declassified a while ago. You can read it in a volume edited by
166
465000
3000
não é mis secreta faz gum tempo. Podem ler em um volume editado por
08:06
H. Bradford Westerfield, Yale University Press.
167
468000
3000
H.Bradford Westerfield, da Imprensa da Yale University
08:09
So, what do we need to know
168
471000
2000
então, o que temos que saber
08:11
in order to predict?
169
473000
2000
pra que possamos fazer a previsão?
08:13
You may be surprised to find out we don't need to know very much.
170
475000
3000
Vocês ficarão surpresos o descobrir que não temos que saber muito
08:16
We do need to know who has a stake
171
478000
3000
precisamo saber quem tem o risco
08:19
in trying to shape the outcome of a decision.
172
481000
5000
ao tentar moldar o resultado de uma decisão
08:24
We need to know what they say they want,
173
486000
3000
precisamos sber o que eles dizem querer
08:27
not what they want in their heart of hearts,
174
489000
3000
e não o que querem realmente
08:30
not what they think they can get,
175
492000
2000
e não o que pensam que podem ganhar
08:32
but what they say they want, because that is a strategically chosen position,
176
494000
3000
mas o que dizem querer, porque esta é a posição estrategicamente escolhida
08:35
and we can work backwards from that
177
497000
2000
e podemos trabalhar de trás para frente a partir dai
08:37
to draw inferences about important features of their decision-making.
178
499000
4000
para tirarmos inferencias das importantes carcteristicas da tomada de decisão
08:41
We need to know how focused they are
179
503000
2000
precisaos saber o quanto estão focados
08:43
on the problem at hand.
180
505000
2000
no probema em questão
08:45
That is, how willing are they to drop what they're doing when the issue comes up,
181
507000
3000
isto é, se eles estão dispostos a deixar o que estão fazendo quando esta questão surgir
08:48
and attend to it instead of something else that's on their plate --
182
510000
4000
e atande-la em lugar de outra coisa
08:52
how big a deal is it to them?
183
514000
2000
se é uma coisa muito grande para eles
08:54
And how much clout could they bring to bear
184
516000
3000
e quanto poder poderiam suportar
08:57
if they chose to engage on the issue?
185
519000
5000
se eles escolhessem se engajar na questão
09:02
If we know those things
186
524000
2000
se soubermos essas coisas
09:04
we can predict their behavior by assuming that everybody
187
526000
3000
poderemos prever o comportamento presumindo que todos
09:07
cares about two things on any decision.
188
529000
5000
se importam com duas coisas em qualquer decisão
09:12
They care about the outcome. They'd like an outcome as close to
189
534000
2000
eles se importamcom o resultado. Eles gotariam que o resultado fosse o mais proximo possivel
09:14
what they are interested in as possible.
190
536000
3000
de seus interesses
09:17
They're careerists, they also care about getting credit --
191
539000
3000
eles são carreiritas, se preocupam com o reconhecimento
09:20
there's ego involvement,
192
542000
2000
existe envolvimento de ego
09:22
they want to be seen as important in shaping the outcome,
193
544000
4000
querem ser vistos como parte importante do processo
09:26
or as important, if it's their druthers, to block an outcome.
194
548000
5000
ou como importantes, se for o interesse, no bloqueio do resultado
09:31
And so we have to figure out how they balance those two things.
195
553000
3000
então temos que descobrir como eles fazem o balanço dessas coisas
09:34
Different people trade off
196
556000
2000
pessoas diferentes mudam de ideia
09:36
between standing by their outcome,
197
558000
3000
entre defender o resultado desejado
09:39
faithfully holding to it, going down in a blaze of glory,
198
561000
3000
agrrando-se a ele fielmente, descendo em um marco glorioso
09:42
or giving it up, putting their finger in the wind,
199
564000
3000
ou desistindo dele, virando folha
09:45
and doing whatever they think is going to be a winning position.
200
567000
3000
e fazendo o que imaginam ser uma posição vitoriosa
09:48
Most people fall in between, and if we can work out where they fall
201
570000
3000
a maioria das pessoas ficam em cima do muro, e e pudermos deduzir onde vão cair
09:51
we can work out how to negotiate with them
202
573000
2000
poderemos deduzir como negociar com essas pessoas
09:53
to change their behavior.
203
575000
2000
para que mudem o comportamento
09:55
So with just that little bit of input
204
577000
3000
então com um pouco de informação
09:58
we can work out what the choices are that people have,
205
580000
3000
podemos deduzir quais são as escolhas das pessoas
10:01
what the chances are that they're willing to take,
206
583000
3000
quais riscos estão dispostos a correr
10:04
what they're after, what they value, what they want,
207
586000
3000
o que estão bucando, o que valorizam, o que querem
10:07
and what they believe about other people.
208
589000
3000
e o que pensam em relação a outras pessoas
10:10
You might notice what we don't need to know:
209
592000
4000
vocês podem perceber o que não precisamos saber
10:14
there's no history in here.
210
596000
2000
não existe historia aqui
10:16
How they got to where they are
211
598000
2000
como chegaram onde estão
10:18
may be important in shaping the input information,
212
600000
2000
pode ser importante na moldagem da informação fornecida
10:20
but once we know where they are
213
602000
2000
mas se ja sabemos onde estão
10:22
we're worried about where they're going to be headed in the future.
214
604000
3000
etamos preocupados em saber para onde estão indo no futuro
10:25
How they got there turns out not to be terribly critical in predicting.
215
607000
4000
como chegaram la não é tão importante para a previsão
10:29
I remind you of that 90 percent accuracy rate.
216
611000
4000
relembro vocês daquela media de 90 porcento de precisão
10:33
So where are we going to get this information?
217
615000
2000
então onde vamos conseguir eta informação
10:35
We can get this information
218
617000
3000
podemos conseguir esta informação
10:38
from the Internet, from The Economist,
219
620000
3000
na internet, da revista The Economit
10:41
The Financial Times, The New York Times,
220
623000
3000
do jornais The Financial Times, New York Times
10:44
U.S. News and World Report, lots of sources like that,
221
626000
3000
U. S. News e World Report, em muitas fontes como essas
10:47
or we can get it from asking experts
222
629000
2000
ou perguntando para um especialista
10:49
who spend their lives studying places and problems,
223
631000
3000
que passam a vida estudando lugares e problemas
10:52
because those experts know this information.
224
634000
3000
porque eles têm essa informação
10:55
If they don't know, who are the people trying to influence the decision,
225
637000
3000
se eles não sabem quem está tetando influenciar na decisão
10:58
how much clout do they have,
226
640000
2000
quanto poder eles têm
11:00
how much they care about this issue, and what do they say they want,
227
642000
3000
o quanto se emportam com esse assunto, e o que dizem querer
11:03
are they experts? That's what it means to be an expert,
228
645000
3000
são especialitas? isso é ser um especialista
11:06
that's the basic stuff an expert needs to know.
229
648000
4000
essas são as coisas basicas que um especialista deve saber
11:10
Alright, lets turn to Iran.
230
652000
2000
certo, vamos nos voltar para o Irã
11:12
Let me make three important predictions --
231
654000
3000
deixe-me faze três previsões
11:15
you can check this out, time will tell.
232
657000
3000
podem conferir, o tempo dirá
11:18
What is Iran going to do about its nuclear weapons program?
233
660000
8000
o que o Irã vai fazer com seu programa nuclear?
11:26
How secure is the theocratic regime in Iran?
234
668000
3000
quão seguro é o regime teocrático no Irã?
11:29
What's its future?
235
671000
2000
Qual será seu futuro?
11:31
And everybody's best friend,
236
673000
3000
e o melhor amigo de todo mundo,
11:34
Ahmadinejad. How are things going for him?
237
676000
3000
Ahmadi-Nejad. Como vão as coisas para ele?
11:37
How are things going to be working out for him in the next year or two?
238
679000
6000
como vão estar as coisas para ele nos proximos anos?
11:43
You take a look at this, this is not based on statistics.
239
685000
3000
dêm uma olhada nisso, isso não é baseado em esttística.
11:46
I want to be very clear here. I'm not projecting some past data into the future.
240
688000
5000
quero ser bem claro aqui. não estou projetando dados passados no futuro
11:51
I've taken inputs on positions and so forth,
241
693000
3000
tomei informações em posições e assim por diante,
11:54
run it through a computer model
242
696000
2000
processar em um modelo de computador
11:56
that had simulated the dynamics of interaction,
243
698000
3000
que tenha simulado a dinâmica da interação,
11:59
and these are the simulated dynamics,
244
701000
2000
e estas são as dinâmicas simuladas,
12:01
the predictions about the path of policy.
245
703000
3000
as previsões sobre o caminho das politicas
12:04
So you can see here on the vertical axis,
246
706000
3000
vocês podem ver aqui no eixo vertical
12:07
I haven't shown it all the way down to zero,
247
709000
2000
eu ainda não mostrei ate o zero,
12:09
there are lots of other options, but here I'm just showing you the prediction,
248
711000
3000
aqui estão varias outras opções, mas aqui estou apenas motrando a previsão
12:12
so I've narrowed the scale.
249
714000
2000
estreitei a escala,
12:14
Up at the top of the axis, "Build the Bomb."
250
716000
3000
no topo do eixo, "Construir a bomba"
12:17
At 130, we start somewhere above 130,
251
719000
4000
no 130, começamos em algum lugar acima de 130,
12:21
between building a bomb, and making enough weapons-grade fuel
252
723000
3000
entre construir a bomba e produzir combustivel nuclear suficiente
12:24
so that you could build a bomb.
253
726000
2000
para que seja possivel constrir a bomba.
12:26
That's where, according to my analyses,
254
728000
3000
é aí que, de acordo com minha analise,
12:29
the Iranians were at the beginning of this year.
255
731000
3000
os iranianos estavm no inicio desse ano.
12:32
And then the model makes predictions down the road.
256
734000
3000
e o modelo continua a fazer previsões,
12:35
At 115 they would only produce enough weapons grade fuel
257
737000
4000
em 115 eles produzirim apenas combustivel nuclear suficiente
12:39
to show that they know how, but they wouldn't build a weapon:
258
741000
2000
para mostrar que sabem, mas não vão construir a arma,
12:41
they would build a research quantity.
259
743000
2000
construiriam uma quantidade para pesquisa
12:43
It would achieve some national pride,
260
745000
2000
alcançaria algum orgulho nacional
12:45
but not go ahead and build a weapon.
261
747000
3000
mas não constuiriam uma arma
12:48
And down at 100 they would build civilian nuclear energy,
262
750000
2000
em 100 eles construiram energia nuclear civil,
12:50
which is what they say is their objective.
263
752000
4000
que é o que dizem ser o objetivo
12:54
The yellow line shows us the most likely path.
264
756000
3000
a linha amarela nos mostra o caminho mais provavel
12:57
The yellow line includes an analysis
265
759000
1000
a linha amarela inclui uma analise
12:58
of 87 decision makers in Iran,
266
760000
3000
de 87 tomadores dedecisão no Irã
13:01
and a vast number of outside influencers
267
763000
3000
e um vasto numero de pessoas exercendo influência de fora
13:04
trying to pressure Iran into changing its behavior,
268
766000
3000
tentando pressionar o Irã a mudar o comportamento
13:07
various players in the United States, and Egypt,
269
769000
3000
varios jogadores nos Estados Unidos e no Egito
13:10
and Saudi Arabia, and Russia, European Union,
270
772000
2000
e na Arabia Saudita,e a Russia, na União Europeia
13:12
Japan, so on and so forth.
271
774000
2000
Japão, e assim por diante.
13:14
The white line reproduces the analysis
272
776000
4000
a linha branca reproduz a analise
13:18
if the international environment
273
780000
2000
se o ambiente internacional
13:20
just left Iran to make its own internal decisions,
274
782000
3000
deixasse que o Irã tomasse suas proprias decisões internas,
13:23
under its own domestic political pressures.
275
785000
2000
sob sua própria pressão política
13:25
That's not going to be happening,
276
787000
2000
isso não vai acontecer--
13:27
but you can see that the line comes down faster
277
789000
4000
mas podem ver qe a linha desce mais rapidamente
13:31
if they're not put under international pressure,
278
793000
3000
se não são submetidos à pressão internacional
13:34
if they're allowed to pursue their own devices.
279
796000
2000
se lhes é permitido ter seus proprios recursos
13:36
But in any event, by the end of this year,
280
798000
3000
mas em qualquer evento, ate o final desse ano,
13:39
beginning of next year, we get to a stable equilibrium outcome.
281
801000
3000
inicio do ano que vem, chegamos a um resultado equilibrado
13:42
And that equilibrium is not what the United States would like,
282
804000
4000
e esse equilibrio não é o que os Estados Unidos gostaria
13:46
but it's probably an equilibrium that the United States can live with,
283
808000
3000
mas é provavelmente um equilibrio que os Estados Unidos pode conviver
13:49
and that a lot of others can live with.
284
811000
2000
e muitos outros tambem
13:51
And that is that Iran will achieve that nationalist pride
285
813000
4000
e isto é que o Irã ira alcançar o orgulho nacionalista
13:55
by making enough weapons-grade fuel, through research,
286
817000
4000
produzindo combustivel nuclear suficuente, atraves de pesquisa
13:59
so that they could show that they know how to make weapons-grade fuel,
287
821000
4000
para que possam mostrar que podem produzir combustivel nuclear
14:03
but not enough to actually build a bomb.
288
825000
5000
mas não o suficiente para construir uma bomba
14:08
How is this happening?
289
830000
2000
Como isso está acontecendo?
14:10
Over here you can see this is the distribution
290
832000
4000
aqui vocês podem ver que está é a distribuição
14:14
of power in favor of civilian nuclear energy today,
291
836000
5000
do poder em favor da energia nuclear civil hoje
14:19
this is what that power block is predicted to be like
292
841000
3000
assim é a previs!ao para esse bloco de poder
14:22
by the late parts of 2010, early parts of 2011.
293
844000
6000
pelo final de 2010, inicio de 2011.
14:28
Just about nobody supports research on weapons-grade fuel today,
294
850000
4000
quase ninguem apoia pesquisas sobre combustivel nuclear hoje em dia
14:32
but by 2011 that gets to be a big block,
295
854000
3000
ate 2011 terão se tornado um grande bloco
14:35
and you put these two together, that's the controlling influence in Iran.
296
857000
4000
e se você colocar os dois juntos, terá a influência que controlará o Irã
14:39
Out here today, there are a bunch of people --
297
861000
3000
por aqui hoje, existem varias pessoas--
14:42
Ahmadinejad for example --
298
864000
2000
Ahmadinejad por exemplo--
14:44
who would like not only to build a bomb,
299
866000
2000
que não gostaria apenas de construir uma bomba
14:46
but test a bomb.
300
868000
2000
mas testar uma bomba.
14:48
That power disappears completely;
301
870000
2000
Este poder desaparece completamente,
14:50
nobody supports that by 2011.
302
872000
3000
ninguem vai apoiar isso ate 2011.
14:53
These guys are all shrinking,
303
875000
2000
Esses caras estão encolhendo
14:55
the power is all drifting out here,
304
877000
3000
o poder edtá migrando para ca
14:58
so the outcome is going to be the weapons-grade fuel.
305
880000
3000
então o resultado será o combustivel nuclear
15:01
Who are the winners and who are the losers in Iran?
306
883000
3000
quem são os vencedores e os perdedores no Irã?
15:04
Take a look at these guys, they're growing in power,
307
886000
3000
dêm uma olhada nesses caras, o poder deles está crescendo,
15:07
and by the way, this was done a while ago
308
889000
3000
e a proposito, isso foi feito a algum tempo atras
15:10
before the current economic crisis,
309
892000
2000
antes da atual crise econômica
15:12
and that's probably going to get steeper.
310
894000
2000
e provavelmente vai piorar.
15:14
These folks are the moneyed interests in Iran,
311
896000
2000
esses caras estão monetariamente interessados no Irã
15:16
the bankers, the oil people, the bazaaries.
312
898000
4000
os banqueiros, as pessoas do petroleo, os bazaaries
15:20
They are growing in political clout,
313
902000
3000
estão crescendo em poder politico
15:23
as the mullahs are isolating themselves --
314
905000
3000
enquanto os mullahs estão se isolando
15:26
with the exception of one group of mullahs,
315
908000
2000
com a expectativa de um grupo de mullahs,
15:28
who are not well known to Americans.
316
910000
2000
que não são muito conhecidos pelos americanos
15:30
That's this line here, growing in power,
317
912000
2000
é esta linha aqui, crescendo em poder
15:32
these are what the Iranians call the quietists.
318
914000
4000
Estes são o que os iranianos chamam de Quietists.
15:36
These are the Ayatollahs, mostly based in Qom,
319
918000
3000
estes são os Ayathollahs, baseado principalmente em Qom,
15:39
who have great clout in the religious community,
320
921000
4000
que deram poder às comunidades religiosas,
15:43
have been quiet on politics and are going to be getting louder,
321
925000
3000
têm mantido o silêncio na politica e vão começar a fazer barulho
15:46
because they see Iran going in an unhealthy direction,
322
928000
2000
porque estão vendo o Irã indo em uma direção não muito saudavel,
15:48
a direction contrary
323
930000
2000
uma direção contraria
15:50
to what Khomeini had in mind.
324
932000
4000
à que Khomeini tinha em mente.
15:54
Here is Mr. Ahmadinejad.
325
936000
2000
Aqui está o senhor Ahmadinejad.
15:56
Two things to notice: he's getting weaker,
326
938000
3000
duas coisas chamam atenção, ele está ficando fraco
15:59
and while he gets a lot of attention in the United States,
327
941000
2000
e enquanto ganha muita atenção nos Estados Unidos
16:01
he is not a major player in Iran.
328
943000
2000
não é um grande jogador no Irã
16:03
He is on the way down.
329
945000
2000
está indo morro abaixo
16:05
OK, so I'd like you to take a little away from this.
330
947000
4000
ok, gostaria de mudar o foco um pouco
16:09
Everything is not predictable: the stock market
331
951000
2000
nem tudo é previsivel, o mercado de ações
16:11
is, at least for me, not predictable,
332
953000
3000
pelo menos para mim, não é previsivel
16:14
but most complicated negotiations are predictable.
333
956000
5000
mas a maior parte das negociações complicadas são
16:19
Again, whether we're talking health policy, education,
334
961000
4000
mais uma vez, se estivermos falando de politicas de saúde, educação
16:23
environment, energy,
335
965000
3000
meio ambiente, energia,
16:26
litigation, mergers,
336
968000
2000
litigio,
16:28
all of these are complicated problems
337
970000
2000
todos esses são problemas complicados
16:30
that are predictable,
338
972000
2000
previsíveis
16:32
that this sort of technology can be applied to.
339
974000
4000
onde esse tipo de tecnologia pode ser aplicada
16:36
And the reason that being able to predict those things is important,
340
978000
5000
e o motivo que torna esse tipo de previsão importante
16:41
is not just because you might run a hedge fund and make money off of it,
341
983000
3000
n!ao é apenas para garantir um investimento e ganhar dinheiro com isso
16:44
but because if you can predict what people will do,
342
986000
3000
mas porque se pudermos prever o que as pessoas podem fazer
16:47
you can engineer what they will do.
343
989000
3000
podemos arquitetar o que vão fazer
16:50
And if you engineer what they do you can change the world,
344
992000
2000
e se pudermos arquitetar o que podem fazer, podemos mudar o mundo,
16:52
you can get a better result.
345
994000
2000
podemos obter melhores resultados
16:54
I would like to leave you with one thought, which is
346
996000
3000
quero deixa-los com um pensamento
16:57
for me, the dominant theme of this gathering,
347
999000
5000
para mim, o tema dominante de tudo isso
17:02
and is the dominant theme of this way of thinking about the world.
348
1004000
3000
e o tema dominante dessa forma de pensar o mundo
17:05
When people say to you,
349
1007000
3000
quando as pessoas nos dizem
17:08
"That's impossible,"
350
1010000
2000
ïsso é impossível",
17:10
you say back to them,
351
1012000
2000
podemos responder,
17:12
"When you say 'That's impossible,'
352
1014000
2000
"quando você diz Isto é impossível,"
17:14
you're confused with,
353
1016000
2000
você está confuso com,
17:16
'I don't know how to do it.'"
354
1018000
3000
Ëu não sei como fazer"
17:19
Thank you.
355
1021000
2000
Obrigado.
17:21
(Applause)
356
1023000
4000
(aplausos)
17:25
Chris Anderson: One question for you.
357
1027000
2000
Chris Anderson: Uma pergunta para você.
17:27
That was fascinating.
358
1029000
3000
Isto foi fascinante.
17:30
I love that you put it out there.
359
1032000
3000
Adorei você ter tornado isso público.
17:33
I got very nervous halfway through the talk though,
360
1035000
2000
fiquei muito nervoso na metade da palestra,
17:35
just panicking whether you'd included in your model, the possibility that
361
1037000
3000
fiquei em pânico para saber se você incluiria no seu modelo a possibilidade de que
17:38
putting this prediction out there might change the result.
362
1040000
4000
tornar isso publico pode mudar os resultados
17:42
We've got 800 people in Tehran who watch TEDTalks.
363
1044000
3000
temos 800 pessoas no Tehran que assiste o TEDTalks.
17:45
Bruce Bueno de Mesquita: I've thought about that,
364
1047000
2000
Bruce Bueno de Mesquita: pensei sobre isso,
17:47
and since I've done a lot of work for the intelligence community,
365
1049000
4000
ja que ja fiz muito trabalho para o serviço de inteligencia
17:51
they've also pondered that.
366
1053000
2000
eles tambem ja ponderaram isso
17:53
It would be a good thing if
367
1055000
3000
seria bom se
17:56
people paid more attention, took seriously,
368
1058000
3000
as pessoas prestassem mais tenção, levassem a sério,
17:59
and engaged in the same sorts of calculations,
369
1061000
2000
e se engajassem no mesmo tipo de calculo,
18:01
because it would change things. But it would change things in two beneficial ways.
370
1063000
4000
porque isso mudaria as coisas. mas mudaria as coisas de duas formas benéficas.
18:05
It would hasten how quickly people arrive at an agreement,
371
1067000
6000
asceleraria o tempo que as pessoas levam para chegar a um acordo,
18:11
and so it would save everybody a lot of grief and time.
372
1073000
3000
e economizaria bastante o tempo de todos.
18:14
And, it would arrive at an agreement that everybody was happy with,
373
1076000
4000
e chegaria a um acordo que agradaria a todos
18:18
without having to manipulate them so much --
374
1080000
3000
sem que fosse necessario manipula-los tanto
18:21
which is basically what I do, I manipulate them.
375
1083000
3000
que é basicamente o que eu faço, eu os manipulo.
18:24
So it would be a good thing.
376
1086000
2000
então seria uma coisa boa.
18:26
CA: So you're kind of trying to say, "People of Iran, this is your destiny, lets go there."
377
1088000
4000
CA: Então você está tentando dizer, "povo do Irã, este é seu destino, vamos a ele".
18:30
BBM: Well, people of Iran, this is what many of you are going to evolve to want,
378
1092000
6000
BBM: Bem, povo do Irã, isto é o que muitos de vocês vão acabar querendo,
18:36
and we could get there a lot sooner,
379
1098000
2000
e podemos chegar bem mais rápido,
18:38
and you would suffer a lot less trouble from economic sanctions,
380
1100000
3000
e vocês sofreriam bem menos sançoes econômicas
18:41
and we would suffer a lot less fear of the use of military force on our end,
381
1103000
6000
e teriamos menos medo do uso da força militar no nosso lado,
18:47
and the world would be a better place.
382
1109000
2000
e o mundo seria um lugar melhor.
18:49
CA: Here's hoping they hear it that way. Thank you very much Bruce.
383
1111000
3000
CA: Esperamos que ouçam de qualquer forma. Obrigado Bruce.
18:52
BBM: Thank you.
384
1114000
2000
BBM: Obrigado
18:54
(Applause)
385
1116000
5000
aplausos
ABOUT THE SPEAKER
Bruce Bueno de Mesquita - Political scientistA consultant to the CIA and the Department of Defense, Bruce Bueno de Mesquita has built an intricate computer model that can predict the outcomes of international conflicts with bewildering accuracy.
Why you should listen
Every motive has a number, says Bruce Bueno de Mesquita. A specialist in foreign policy, international relations and state building, he is also a leading -- if controversial -- scholar of rational choice theory, which says math underlies the nation-scale consequences of individuals acting for personal benefit. He created forecasting technology that has, time and again, exceeded the accuracy of old-school analysis, even with thorny quarrels charged by obscure contenders, and often against odds. (One example: He called the second Intifada two years in advance.)
Bueno de Mesquita's company, Mesquita & Roundell, sells his system's predictions and analysis to influential government and private institutions that need heads-ups on policy. He teaches at NYU and is a senior fellow at the Hoover Institution.
Bruce Bueno de Mesquita | Speaker | TED.com