TED2011
Kathryn Schulz: On being wrong
Kathryn Schulz: A estar equivocado
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A maioria de nós faz de tudo para evitar estar equivocado. Mas se estivermos errados a este respeito? A "Errologista" Katheryn Schulz apresenta convincentes argumentos para além de admitirmos, apostarmos nossa falibilidade.
Kathryn Schulz - Wrongologist
Kathryn Schulz is a staff writer for the New Yorker and is the author of "Being Wrong: Adventures in the Margin of Error." Full bio
Kathryn Schulz is a staff writer for the New Yorker and is the author of "Being Wrong: Adventures in the Margin of Error." Full bio
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00:15
So it's 1995,
0
0
3000
É 1995,
00:18
I'm in college,
1
3000
2000
estou na faculdade,
00:20
and a friend and I go on a road trip
2
5000
3000
e uma amiga e eu estamos a viajar
00:23
from Providence, Rhode Island
3
8000
2000
de Providence, Rhode Island
00:25
to Portland, Oregon.
4
10000
2000
até Portland, Oregon.
00:27
And you know, we're young and unemployed,
5
12000
3000
E sabe como é, somos jovens e desempregadas,
00:30
so we do the whole thing on back roads
6
15000
2000
dessa forma viajamos pelas rodovias secundárias
00:32
through state parks
7
17000
2000
pelos parques estaduais
00:34
and national forests --
8
19000
3000
e florestas nacionais -
00:37
basically the longest route we can possibly take.
9
22000
3000
enfim, o maior trajeto que podemos escolher.
00:41
And somewhere in the middle of South Dakota,
10
26000
3000
Em algum lugar em meio a Dakota do Sul,
00:44
I turn to my friend
11
29000
3000
Dirijo-me para minha amiga
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and I ask her a question
12
32000
2000
e pergunto
00:49
that's been bothering me
13
34000
2000
que estava a incomodar-me
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for 2,000 miles.
14
36000
3000
há 3.200km.
00:55
"What's up with the Chinese character I keep seeing by the side of the road?"
15
40000
4000
"Que acontece com este símbolo chinês, não paro de vê-lo na lateral da estrada?"
01:02
My friend looks at me totally blankly.
16
47000
4000
Minha amiga me olhou confusa.
01:06
There's actually a gentleman in the front row
17
51000
2000
Há um senhor na primeira fila
01:08
who's doing a perfect imitation of her look.
18
53000
3000
que está a imitar perfeitamente seu olhar.
01:11
(Laughter)
19
56000
3000
(Risos)
01:14
And I'm like, "You know,
20
59000
2000
Sou como, "Sabe,
01:16
all the signs we keep seeing
21
61000
2000
toda sinalização que estamos a ver
01:18
with the Chinese character on them."
22
63000
3000
com o símbolo chinês."
01:22
She just stares at me for a few moments,
23
67000
3000
Ela arregalou os olhos por um momento,
01:25
and then she cracks up,
24
70000
3000
e desatou a rir,
01:28
because she figures out what I'm talking about.
25
73000
2000
porque ela entendeu sobre o que eu falava.
01:30
And what I'm talking about is this.
26
75000
3000
E eu estava a falar disto.
01:33
(Laughter)
27
78000
6000
(Risos)
01:39
Right, the famous Chinese character for picnic area.
28
84000
4000
Exato, o famoso símbolo chinês para local de piqueniques.
01:43
(Laughter)
29
88000
2000
(Risos)
01:45
I've spent the last five years of my life
30
90000
4000
Dediquei os últimos cinco anos
01:49
thinking about situations
31
94000
2000
a pensar em situações
01:51
exactly like this --
32
96000
3000
exatamente como esta -
01:54
why we sometimes misunderstand
33
99000
2000
por que as vezes interpretamos mal
01:56
the signs around us,
34
101000
2000
os sinais que nos rodeiam,
01:58
and how we behave when that happens,
35
103000
3000
e como nos comportamos quando isso acontece,
02:01
and what all of this can tell us about human nature.
36
106000
4000
e tudo que isto revela sobre a natureza humana.
02:05
In other words, as you heard Chris say,
37
110000
2000
Em outras palaves, como Chris vos disse,
02:07
I've spent the last five years
38
112000
2000
dediquei os últimos cinco anos
02:09
thinking about being wrong.
39
114000
3000
a pensar sobre estar equivocado.
02:12
This might strike you as a strange career move,
40
117000
3000
Isto talvez pareçe uma mudança de carreira estranha,
02:15
but it actually has one great advantage:
41
120000
3000
mas na verdade tem uma grande vantagem:
02:18
no job competition.
42
123000
2000
não há competição.
02:20
(Laughter)
43
125000
2000
(Risos)
02:22
In fact, most of us do everything we can
44
127000
3000
De fato, a maioria de nós faz de tudo
02:25
to avoid thinking about being wrong,
45
130000
3000
para evitar de pensar sobre estar equivocada.
02:28
or at least to avoid thinking about the possibility
46
133000
2000
ou pelo menos tentado evitar pensar na possibilidade
02:30
that we ourselves are wrong.
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135000
2000
de que estamos equivocados.
02:32
We get it in the abstract.
48
137000
2000
Nós aceitamos isto no abstracto.
02:34
We all know everybody in this room makes mistakes.
49
139000
2000
Sabemos que todos nós neste auditório cometemos erros.
02:37
The human species, in general, is fallible -- okay fine.
50
142000
3000
A espécie humana, em geral, é falível - tudo bem.
02:41
But when it comes down to me, right now,
51
146000
3000
Mas quando se fala do eu, agora,
02:44
to all the beliefs I hold,
52
149000
2000
de todas as crenças que tenho,
02:46
here in the present tense,
53
151000
3000
aqui no presente do indicativo,
02:49
suddenly all of this abstract appreciation of fallibility
54
154000
4000
de repente todo esta abstração da falibilidade
02:53
goes out the window --
55
158000
3000
desaparece -
02:56
and I can't actually think of anything I'm wrong about.
56
161000
3000
e não posso realmente pensar em algo que eu esteja equivocado.
03:00
And the thing is, the present tense is where we live.
57
165000
3000
E o caso é que nós vivemos no presente do indicativo.
03:03
We go to meetings in the present tense;
58
168000
3000
Nós vamos a encontros no presente do indicativo;
03:06
we go on family vacations in the present tense;
59
171000
2000
nós saimos de férias com a família no presente do indicativo;
03:08
we go to the polls and vote in the present tense.
60
173000
4000
nós vamos às urnas e votamos no presente do indicativo.
03:12
So effectively, we all kind of wind up traveling through life,
61
177000
3000
Portanto, nós 'passamos' pela vida,
03:15
trapped in this little bubble
62
180000
2000
presos nesta pequena bolha
03:17
of feeling very right about everything.
63
182000
3000
a sentir que estamos certos sobre tudo.
03:21
I think this is a problem.
64
186000
2000
Acho que este é o problema.
03:23
I think it's a problem for each of us as individuals,
65
188000
3000
Acho que é um problema para cada um de nós indivíduos,
03:26
in our personal and professional lives,
66
191000
3000
em nossa vida pessoal e profissional,
03:29
and I think it's a problem for all of us collectively as a culture.
67
194000
3000
acho que é um problema de todos nós coletivamente,
03:32
So what I want to do today
68
197000
2000
Portanto o que quero fazer hoje
03:34
is, first of all, talk about why we get stuck
69
199000
3000
é, em primeiro lugar, falar do porquê nós empacamos
03:37
inside this feeling of being right.
70
202000
2000
dentro deste sentimento de estar certo.
03:39
And second, why it's such a problem.
71
204000
3000
Em segundo lugar, por que isto é um problema.
03:42
And finally, I want to convince you
72
207000
2000
E finalmente, quero convencê-los
03:44
that it is possible
73
209000
2000
de que é possível
03:46
to step outside of that feeling
74
211000
2000
libertar-se de tal sentimento,
03:48
and that if you can do so,
75
213000
2000
e, se conseguir,
03:50
it is the single greatest
76
215000
2000
será o maior salto
03:52
moral, intellectual and creative leap you can make.
77
217000
3000
moral, intelectual e criativo que pode realizar.
03:57
So why do we get stuck
78
222000
2000
Então, por que empacamos
03:59
in this feeling of being right?
79
224000
2000
neste sentimento de estar certo?
04:01
One reason, actually, has to do with a feeling of being wrong.
80
226000
3000
Uma das razões relaciona-se com o sentimento de estarmos errados.
04:04
So let me ask you guys something --
81
229000
2000
Então, deixe-me perguntar uma coisa -
04:06
or actually, let me ask you guys something, because you're right here:
82
231000
4000
ou melhor, deixem-me perguntar a vocês que estão aqui:
04:10
How does it feel -- emotionally --
83
235000
3000
Como se sentem - emocionalmente -
04:13
how does it feel to be wrong?
84
238000
3000
Como se sentem ao estarem equivocados?
04:16
Dreadful. Thumbs down.
85
241000
3000
Terrível. Para baixo.
04:19
Embarrassing. Okay, wonderful, great.
86
244000
2000
Envergonhados. Ótimo, maravilhoso, bom.
04:21
Dreadful, thumbs down, embarrassing --
87
246000
2000
Terrível, para baixo, envergonhados -
04:23
thank you, these are great answers,
88
248000
3000
obrigado, são ótimas respostas,
04:26
but they're answers to a different question.
89
251000
3000
mas são respostas para uma outra pergunta.
04:29
You guys are answering the question:
90
254000
2000
Vocês estão respondendo a seguinte pergunta:
04:31
How does it feel to realize you're wrong?
91
256000
3000
Como se sentem ao perceber que equivocados?
04:34
(Laughter)
92
259000
4000
(Risos)
04:38
Realizing you're wrong can feel like all of that and a lot of other things, right?
93
263000
3000
Perceber que estão equivocados nos faz perceber tudo isto e mais outras coisas, certo?
04:41
I mean it can be devastating, it can be revelatory,
94
266000
3000
Quero dizer que pode ser devastador, pode ser revelador,
04:44
it can actually be quite funny,
95
269000
2000
pode ser na verdade muito divertido,
04:46
like my stupid Chinese character mistake.
96
271000
3000
como meu estúpido equivoco sobre o símbolo chinês.
04:49
But just being wrong
97
274000
3000
Porém, só estar errado
04:52
doesn't feel like anything.
98
277000
2000
não traz qualquer sensação.
04:54
I'll give you an analogy.
99
279000
3000
Vou fazer uma analogia.
04:57
Do you remember that Loony Tunes cartoon
100
282000
2000
Lembram dos desenhos animados do Loony Tunes
04:59
where there's this pathetic coyote
101
284000
2000
aquele do patético coiote
05:01
who's always chasing and never catching a roadrunner?
102
286000
2000
que sempre caça mas nunca pega o papa-léguas?
05:03
In pretty much every episode of this cartoon,
103
288000
3000
Na maioria dos capítulos deste desenho animado,
05:06
there's a moment where the coyote is chasing the roadrunner
104
291000
2000
há o momento em que o coiote caça o papa-léguas
05:08
and the roadrunner runs off a cliff,
105
293000
2000
e o papa-légua sai do penhasco,
05:10
which is fine -- he's a bird, he can fly.
106
295000
3000
o que está certo, ele é um pássaro, ele pode voar.
05:13
But the thing is, the coyote runs off the cliff right after him.
107
298000
4000
Mas o caso é que, o coiote sai do penhasco atrás dele.
05:17
And what's funny --
108
302000
2000
O que é engraçado -
05:19
at least if you're six years old --
109
304000
2000
pelo menos quando se tem seis anos de idade -
05:21
is that the coyote's totally fine too.
110
306000
2000
é que o coiote também esta muito bem.
05:23
He just keeps running --
111
308000
2000
Ele continua a correr -
05:25
right up until the moment that he looks down
112
310000
2000
até o momento em que olha para baixo
05:27
and realizes that he's in mid-air.
113
312000
3000
e descobre que está no meio do nada.
05:30
That's when he falls.
114
315000
3000
É quando ele cai.
05:34
When we're wrong about something --
115
319000
2000
Quando estamos equivocados sobre algo -
05:36
not when we realize it, but before that --
116
321000
3000
não quando descobrimos, mas antes disso -
05:39
we're like that coyote
117
324000
3000
somos como o coiote
05:42
after he's gone off the cliff and before he looks down.
118
327000
3000
depois de ter saido do penhasco e antes de olhar para baixo.
05:46
You know, we're already wrong,
119
331000
3000
Sabe, nós já estamos equivocados,
05:49
we're already in trouble,
120
334000
2000
nós já estamos em apuros,
05:51
but we feel like we're on solid ground.
121
336000
3000
mas nos sentimos como se estivessemos em terra firme.
05:55
So I should actually correct something I said a moment ago.
122
340000
3000
Devo então corrigir algo que disse momentos atrás.
05:58
It does feel like something to be wrong;
123
343000
3000
Não se sente como se algo estivesse equivocado;
06:01
it feels like being right.
124
346000
3000
se sente como se estivesse certo.
06:04
(Laughter)
125
349000
3000
(Risos)
06:07
So this is one reason, a structural reason,
126
352000
3000
Portanto é uma razão, uma razão estructural,
06:10
why we get stuck inside this feeling of rightness.
127
355000
2000
pelo qual nós empacamos sentindo a certeza.
06:12
I call this error blindness.
128
357000
2000
Eu chamo isto de cegueira ao erro.
06:14
Most of the time,
129
359000
2000
Na maioria das vezes,
06:16
we don't have any kind of internal cue
130
361000
3000
não temos uma deixa interna
06:19
to let us know that we're wrong about something,
131
364000
2000
que nos permita saber que estamos equivocados sobre algo,
06:21
until it's too late.
132
366000
3000
até ser tarde demais.
06:24
But there's a second reason that we get stuck inside this feeling as well --
133
369000
3000
Mas há uma segunda razão de porque ficamos preso a este sentimento -
06:27
and this one is cultural.
134
372000
2000
e este é cultural.
06:30
Think back for a moment to elementary school.
135
375000
3000
Pense nos tempos da escola primária.
06:33
You're sitting there in class,
136
378000
2000
Você está na sala de aula,
06:35
and your teacher is handing back quiz papers,
137
380000
3000
e seu professor está a devolver as provas,
06:38
and one of them looks like this.
138
383000
2000
e um dos alunos reage assim.
06:40
This is not mine, by the way.
139
385000
2000
Esta prova não é minha.
06:42
(Laughter)
140
387000
2000
(Risos)
06:44
So there you are in grade school,
141
389000
3000
Então, você está lá no primário,
06:47
and you know exactly what to think
142
392000
2000
e você sabe exatamente no que pensar
06:49
about the kid who got this paper.
143
394000
3000
sobre o aluno que recebeu a prova.
06:52
It's the dumb kid, the troublemaker,
144
397000
3000
Ele é burro, encrenqueiro,
06:55
the one who never does his homework.
145
400000
3000
não faz seu dever de casa.
06:58
So by the time you are nine years old,
146
403000
3000
Quando se tem nove anos,
07:01
you've already learned, first of all,
147
406000
2000
você já aprendeu, primeiro,
07:03
that people who get stuff wrong
148
408000
2000
que pessoas que comentem equivocos
07:05
are lazy, irresponsible dimwits --
149
410000
3000
são toupeiras preguiçosas, irresponsáveis -
07:08
and second of all,
150
413000
2000
e em segundo lugar,
07:10
that the way to succeed in life
151
415000
2000
que para se ter sucesso na vida
07:12
is to never make any mistakes.
152
417000
3000
não se deve cometer equivocos.
07:16
We learn these really bad lessons really well.
153
421000
4000
Nós aprendemos estas lições más muito bem.
07:21
And a lot of us --
154
426000
2000
E muitos de nós -
07:23
and I suspect, especially a lot of us in this room --
155
428000
4000
e suspeito, especialmente muitos de nós aqui no auditório,
07:27
deal with them by just becoming
156
432000
2000
resolvemos isto nos tornando
07:29
perfect little A students,
157
434000
2000
alunos nota 10,
07:31
perfectionists, over-achievers.
158
436000
3000
perfeccionistas, alunos acima da média.
07:34
Right,
159
439000
2000
Certo,
07:36
Mr. CFO, astrophysicist, ultra-marathoner?
160
441000
4000
senhor CFO, astrofísico, ultra maratonista?
07:40
(Laughter)
161
445000
7000
(Risos)
07:47
You're all CFO, astrophysicists, ultra-marathoners, it turns out.
162
452000
4000
Parece-me que todos são CFO, astrofísicos e ultra maratonistas.
07:51
Okay, so fine.
163
456000
2000
Tudo bem.
07:53
Except that then we freak out
164
458000
3000
Exceto que nos apavoramos
07:56
at the possibility that we've gotten something wrong.
165
461000
2000
com a possibilidade de cometermos algum equivoco.
07:58
Because according to this,
166
463000
3000
Pois, de acordo com isso,
08:01
getting something wrong
167
466000
2000
cometer um equivoco
08:03
means there's something wrong with us.
168
468000
3000
significa que há algo de errado conosco.
08:06
So we just insist that we're right,
169
471000
2000
Portanto você insiste que está certo,
08:08
because it makes us feel smart and responsible
170
473000
2000
pois, isto nos faz sentir inteligentes e responsáveis
08:10
and virtuous and safe.
171
475000
3000
virtuosos e seguros.
08:14
So let me tell you a story.
172
479000
2000
Deixe-me contar uma história.
08:16
A couple of years ago,
173
481000
2000
Há alguns anos,
08:18
a woman comes into Beth Israel Deaconess Medical Center for a surgery.
174
483000
3000
uma mulher deu entrada no centro médico Beth Israel Deaconess para uma cirurgia.
08:21
Beth Israel's in Boston.
175
486000
2000
O Beth Israel fica em Boston.
08:23
It's the teaching hospital for Harvard --
176
488000
2000
É um hospital universitário de Harvard -
08:25
one of the best hospitals in the country.
177
490000
2000
um dos melhores hospitais do país.
08:27
So this woman comes in and she's taken into the operating room.
178
492000
3000
Portanto esta mulher deu entrada e foi levada para a sala de operação.
08:30
She's anesthetized, the surgeon does his thing --
179
495000
2000
Foi anestesiada, e o cirurgião a operou -
08:32
stitches her back up, sends her out to the recovery room.
180
497000
3000
sutura e a encaminha para a sala de recuperação.
08:35
Everything seems to have gone fine.
181
500000
3000
Tudo parece que ocorreu bem.
08:38
And she wakes up, and she looks down at herself,
182
503000
3000
Aí ela acorda, e se olha,
08:41
and she says, "Why is the wrong side of my body in bandages?"
183
506000
4000
e diz: 'Por que as ataduras estão do lado errado do meu corpo?'
08:45
Well the wrong side of her body is in bandages
184
510000
3000
Bom, o corpo dela está com as ataduras do lado errado
08:48
because the surgeon has performed a major operation
185
513000
2000
porque o cirurgião a operou
08:50
on her left leg instead of her right one.
186
515000
3000
da perna esqueda em lugar da direita.
08:54
When the vice president for health care quality at Beth Israel
187
519000
3000
Quando o vice presidente de qualidade do centro de saúde Beth Israel
08:57
spoke about this incident,
188
522000
3000
comentou sobre o incidente,
09:00
he said something very interesting.
189
525000
3000
ele disse algo muito interessante.
09:03
He said, "For whatever reason,
190
528000
3000
Ele disse, 'Por alguma razão,
09:06
the surgeon simply felt
191
531000
2000
o cirurgião achou
09:08
that he was on the correct side of the patient."
192
533000
2000
que ele estava no lado certo da paciente.'
09:10
(Laughter)
193
535000
3000
(Risos)
09:15
The point of this story
194
540000
2000
A moral da história
09:17
is that trusting too much in the feeling
195
542000
3000
é que confiar no seu instinto
09:20
of being on the correct side of anything
196
545000
3000
de estar do lado certo de algo
09:23
can be very dangerous.
197
548000
3000
pode ser muito perigoso.
09:26
This internal sense of rightness
198
551000
3000
Esta sensação interna de certeza
09:29
that we all experience so often
199
554000
2000
que experimentamos muitas vezes
09:31
is not a reliable guide
200
556000
2000
nao é um guia confiável
09:33
to what is actually going on in the external world.
201
558000
3000
para o que realmente está acontecendo no mundo.
09:36
And when we act like it is,
202
561000
2000
E quando assim agimos,
09:38
and we stop entertaining the possibility that we could be wrong,
203
563000
4000
e não pensamos na possibilidade de estarmo errados
09:42
well that's when we end up doing things
204
567000
2000
é quando acabamos fazendo coisas
09:44
like dumping 200 million gallons of oil into the Gulf of Mexico,
205
569000
4000
como derramar 200 milhões de galões de petróleo no Golfo do México,
09:48
or torpedoing the global economy.
206
573000
3000
ou arrasarmos a economia mundial.
09:52
So this is a huge practical problem.
207
577000
3000
Daí isto é um grande problema prático.
09:55
But it's also a huge social problem.
208
580000
3000
Mas também é um grande problema social.
09:58
Think for a moment about what it means to feel right.
209
583000
4000
Pense por um momento sobre o que significa achar que esta certo.
10:02
It means that you think that your beliefs
210
587000
2000
Significa que você acha que sua crença
10:04
just perfectly reflect reality.
211
589000
3000
reflete perfeitamente a realidade.
10:07
And when you feel that way,
212
592000
2000
E quando você se sente assim
10:09
you've got a problem to solve,
213
594000
2000
você tem um problema a resolver,
10:11
which is, how are you going to explain
214
596000
2000
que é: como você vai explicar
10:13
all of those people who disagree with you?
215
598000
3000
para todas as pessoas que discordam de você?
10:16
It turns out, most of us explain those people the same way,
216
601000
3000
Acontece, que muitos de nós explicamos a estas pessoas da mesma maneira,
10:19
by resorting to a series of unfortunate assumptions.
217
604000
3000
recorrendo a uma série de infelizes suposições.
10:23
The first thing we usually do when someone disagrees with us
218
608000
3000
A primeira coisa que fazemos, geralmente, quando alguém discorda de nós
10:26
is we just assume they're ignorant.
219
611000
3000
é assumirmos que elas são ignorantes.
10:29
They don't have access to the same information that we do,
220
614000
2000
Que não tem acesso às informações que nós temos,
10:31
and when we generously share that information with them,
221
616000
3000
e quando generosamente compartilhamos as informações com elas,
10:34
they're going to see the light and come on over to our team.
222
619000
3000
elas verão a luz e passarão para o nosso lado.
10:37
When that doesn't work,
223
622000
3000
Quando isto não funciona,
10:40
when it turns out those people have all the same facts that we do
224
625000
2000
quando percebemos que aquelas pessoas tem acesso às informações que temos
10:42
and they still disagree with us,
225
627000
2000
e elas continuam discordando de nós,
10:44
then we move on to a second assumption,
226
629000
2000
partimos para uma segunda hipótese,
10:46
which is that they're idiots.
227
631000
2000
a que eles são idiotas.
10:48
(Laughter)
228
633000
2000
(Risos)
10:50
They have all the right pieces of the puzzle,
229
635000
2000
Eles tem todas as peças do puzzle,
10:52
and they are too moronic to put them together correctly.
230
637000
3000
mas são muito burros para montá-lo corretamente.
10:55
And when that doesn't work,
231
640000
2000
E quando isso não funciona,
10:57
when it turns out that people who disagree with us
232
642000
3000
quando descobrimos que as pessoas que discordam de nós
11:00
have all the same facts we do
233
645000
2000
tem os mesmos dados que nós
11:02
and are actually pretty smart,
234
647000
3000
que são muito inteligentes
11:05
then we move on to a third assumption:
235
650000
3000
nos leva a uma terceira hipótese:
11:08
they know the truth,
236
653000
3000
eles conhecem a verdade,
11:11
and they are deliberately distorting it
237
656000
2000
e estão deliberadamente distorcendo-a
11:13
for their own malevolent purposes.
238
658000
3000
por algum propósito do mal.
11:17
So this is a catastrophe.
239
662000
2000
Isso é catastrófico.
11:19
This attachment to our own rightness
240
664000
3000
Este apego às nossas certezas
11:22
keeps us from preventing mistakes
241
667000
2000
nos previnem de cometer erros
11:24
when we absolutely need to
242
669000
2000
quando mais precisamos
11:26
and causes us to treat each other terribly.
243
671000
3000
e isso nós leva a trata uns aos outros tão mal.
11:30
But to me, what's most baffling
244
675000
2000
Mas para mim, o que é mais desconcertante
11:32
and most tragic about this
245
677000
3000
o mais trágico de tudo isso
11:35
is that it misses the whole point of being human.
246
680000
4000
é que perde todo o sentido do ser humano.
11:39
It's like we want to imagine
247
684000
2000
É como se acreditássemos
11:41
that our minds are just these perfectly translucent windows
248
686000
3000
que nossas mentes são estas janelas perfeitamente transparentes
11:44
and we just gaze out of them
249
689000
2000
que olhamos através delas
11:46
and describe the world as it unfolds.
250
691000
3000
e vemos o mundo exatamente como ele é.
11:49
And we want everybody else to gaze out of the same window
251
694000
2000
Queremos que todos vejam as coisas do mesmo prisma
11:51
and see the exact same thing.
252
696000
2000
e vejam exatamente a mesma coisa.
11:53
That is not true,
253
698000
2000
Isso não é verdade,
11:55
and if it were, life would be incredibly boring.
254
700000
3000
e se fosse, a vida seria incrivelmente maçante.
11:58
The miracle of your mind
255
703000
3000
O milagre de sua mente
12:01
isn't that you can see the world as it is.
256
706000
3000
não está no fato de você poder ver o mundo como ele é.
12:05
It's that you can see the world as it isn't.
257
710000
3000
Está no fato de você poder vê-lo como ele não é.
12:09
We can remember the past,
258
714000
2000
Nós podemos lembrar do passado,
12:11
and we can think about the future,
259
716000
3000
e podemos pensar sobre o futuro,
12:14
and we can imagine what it's like
260
719000
2000
e podemos imaginar como é
12:16
to be some other person in some other place.
261
721000
3000
ser outra pessoa em outro lugar.
12:19
And we all do this a little differently,
262
724000
2000
E nós todos fazemos isto de modo ligeiramente diferente,
12:21
which is why we can all look up at the same night sky
263
726000
2000
por isso cada um de nós olha o mesmo céu à noite
12:23
and see this
264
728000
2000
e vê isto
12:25
and also this
265
730000
2000
e isto
12:27
and also this.
266
732000
3000
e isto.
12:30
And yeah, it is also why we get things wrong.
267
735000
3000
Sim, é por isso que nós assumimos coisas erradas.
12:34
1,200 years before Descartes said his famous thing
268
739000
2000
1200 anos antes Descartes dizer a famosa frase
12:36
about "I think therefore I am,"
269
741000
2000
'Penso, logo existo.'
12:38
this guy, St. Augustine, sat down
270
743000
2000
este tal, Santo Agostinho, sentou-se
12:40
and wrote "Fallor ergo sum" --
271
745000
3000
e escreveu 'Fallor ergo sum' -
12:43
"I err therefore I am."
272
748000
4000
Erro, logo existo.'
12:47
Augustine understood
273
752000
2000
Agostinho entendeu
12:49
that our capacity to screw up,
274
754000
2000
que nossa capacidade de estragar,
12:51
it's not some kind of embarrassing defect
275
756000
2000
não um defeito vergonhoso
12:53
in the human system,
276
758000
2000
do sistema humano
12:55
something we can eradicate or overcome.
277
760000
3000
algo que podemos erradicar ou superar.
12:58
It's totally fundamental to who we are.
278
763000
3000
É inerente ao que somos.
13:01
Because, unlike God,
279
766000
2000
Pois, diferente de Deus,
13:03
we don't really know what's going on out there.
280
768000
3000
não sabemos o que acontece lá fora.
13:06
And unlike all of the other animals,
281
771000
3000
E diferente de todos os outros animais,
13:09
we are obsessed with trying to figure it out.
282
774000
4000
somos obssecados em tentar entender.
13:13
To me, this obsession
283
778000
2000
Para mim, esta obsessão
13:15
is the source and root
284
780000
2000
é a fonte e raiz
13:17
of all of our productivity and creativity.
285
782000
3000
de toda nossa produtividade e criatividade.
13:20
Last year, for various reasons,
286
785000
3000
Ano passado, por vários motivos,
13:23
I found myself listening to a lot of episodes
287
788000
2000
escutei vários episódios
13:25
of the Public Radio show This American Life.
288
790000
2000
na rádio estatal do programa 'This American Life' (Esta vida americana).
13:27
And so I'm listening and I'm listening,
289
792000
3000
Escutei, escutei
13:30
and at some point, I start feeling
290
795000
3000
e em determinado momento, eu comecei a perceber
13:33
like all the stories are about being wrong.
291
798000
3000
que todas as histórias eram sobre estar equivocado.
13:37
And my first thought was,
292
802000
2000
Meu primeiro pensamento foi,
13:39
"I've lost it.
293
804000
2000
'Enlouqueci
13:41
I've become the crazy wrongness lady.
294
806000
2000
Tornei-me a louca dos equivocos
13:43
I just imagined it everywhere,"
295
808000
2000
vejo equivocos em todo lugar,'
13:45
which has happened.
296
810000
2000
o que é um fato.
13:47
But a couple of months later,
297
812000
2000
Mas alguns meses depois,
13:49
I actually had a chance to interview Ira Glass, who's the host of the show.
298
814000
2000
tive a oportunidade de entrevistar Ira Glass, que apresenta o programa.
13:51
And I mentioned this to him,
299
816000
2000
Comentei isto com ele,
13:53
and he was like, "No actually, that's true.
300
818000
3000
e ele disse, 'Sim, de facto
13:56
In fact," he says,
301
821000
2000
é verdade'
13:58
"as a staff, we joke
302
823000
2000
'como membro da equipa, nós brincamos
14:00
that every single episode of our show
303
825000
2000
que cada episódios do programa
14:02
has the same crypto-theme.
304
827000
3000
tem o mesmo tema oculto.
14:05
And the crypto-theme is:
305
830000
2000
E o tema oculto é:
14:07
'I thought this one thing was going to happen
306
832000
3000
'Pensei que ia acontecer uma coisa
14:10
and something else happened instead.'
307
835000
3000
e em vez disso aconteceu outra coisa aconteceu.'
14:13
And the thing is," says Ira Glass, "we need this.
308
838000
3000
e de facto, fala Ira Glass, 'nós precisamos disso.
14:16
We need these moments
309
841000
2000
Precisamos destes momentos
14:18
of surprise and reversal and wrongness
310
843000
2000
de surpresa, de reveses e equívocos
14:20
to make these stories work."
311
845000
2000
para fazer a história funcionar.'
14:22
And for the rest of us, audience members,
312
847000
2000
E os demais, a audiência,
14:24
as listeners, as readers,
313
849000
3000
ouvintes, leitores
14:27
we eat this stuff up.
314
852000
2000
devoramos tudo isso.
14:29
We love things like plot twists
315
854000
3000
Adoramos reviravoltas
14:32
and red herrings and surprise endings.
316
857000
3000
pistas falsas e finais inesperados.
14:35
When it comes to our stories,
317
860000
3000
Quando se trata de nossas histórias,
14:38
we love being wrong.
318
863000
3000
adoramos estar equivocados.
14:41
But, you know, our stories are like this
319
866000
2000
Mas, nossas histórias são assim
14:43
because our lives are like this.
320
868000
3000
porque nossas vidas são assim.
14:46
We think this one thing is going to happen
321
871000
3000
Nós achamos que uma coisa vai acontecer
14:49
and something else happens instead.
322
874000
3000
mas outra coisa acontece no lugar.
14:52
George Bush thought he was going to invade Iraq,
323
877000
2000
George Bush pensou que ia invadir o Iraque,
14:54
find a bunch of weapons of mass destruction,
324
879000
2000
e encontrar um monte de armas de destruição em massa,
14:56
liberate the people and bring democracy to the Middle East.
325
881000
3000
libertar o povo e levar a democracia para o Oriente Médio.
15:00
And something else happened instead.
326
885000
2000
Mas aconteceu algo diferente.
15:03
And Hosni Mubarak
327
888000
2000
Hosni Mubarak
15:05
thought he was going to be the dictator of Egypt for the rest of his life,
328
890000
2000
pensou que ele ia a ser o ditador do Egito pelo resto de sua vida,
15:07
until he got too old or too sick
329
892000
2000
até ficar velhinho e muito doente
15:09
and could pass the reigns of power onto his son.
330
894000
3000
e transmitir as rédeas do poder para seu filho.
15:12
And something else happened instead.
331
897000
3000
Mas aconteceu algo diferente.
15:16
And maybe you thought
332
901000
2000
Talvez você pense
15:18
you were going to grow up and marry your high school sweetheart
333
903000
2000
que iriamos crescer e se casar com nossa namorada do colégio
15:20
and move back to your hometown and raise a bunch of kids together.
334
905000
3000
voltar para nossa cidade natal e criar um monte de crianças juntos.
15:24
And something else happened instead.
335
909000
3000
Mas aconteceu algo diferente.
15:27
And I have to tell you
336
912000
2000
Tenho de contar para vocês
15:29
that I thought I was writing an incredibly nerdy book
337
914000
2000
pensei que estava a escrever um incrível livro nerd
15:31
about a subject everybody hates
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916000
2000
sobre um assunto que todos odeiam
15:33
for an audience that would never materialize.
339
918000
3000
para um público que nunca apareceria.
15:36
And something else happened instead.
340
921000
2000
Mas aconteceu algo diferente.
15:38
(Laughter)
341
923000
2000
(Risos)
15:40
I mean, this is life.
342
925000
2000
Quero dizer, que isto é a vida.
15:42
For good and for ill,
343
927000
2000
Para o bem e para o mal,
15:44
we generate these incredible stories
344
929000
3000
nós criamos histórias incríveis
15:47
about the world around us,
345
932000
2000
sobre o mundo que nos cerca,
15:49
and then the world turns around and astonishes us.
346
934000
3000
e daí o mundo gira e nos surpreende.
15:55
No offense, but this entire conference
347
940000
3000
sem ofensas, mas toda essa conferência
15:58
is an unbelievable monument
348
943000
2000
é um inacreditável monumento
16:00
to our capacity to get stuff wrong.
349
945000
2000
à nossa capacidade de ver as coisas erradas.
16:02
We just spent an entire week
350
947000
2000
Nós passamos a semana toda
16:04
talking about innovations and advancements
351
949000
2000
falando sobre inovações, avanços
16:06
and improvements,
352
951000
2000
e melhorias,
16:08
but you know why we need all of those innovations
353
953000
3000
mas sabemos por que precisamos dessas inovações,
16:11
and advancements and improvements?
354
956000
2000
avanços e melhorias?
16:13
Because half the stuff
355
958000
2000
Porque metade dessas coisas
16:15
that's the most mind-boggling and world-altering --
356
960000
3000
inacreditáveis e de vanguarda -
16:18
TED 1998 --
357
963000
2000
TED 1998 -
16:20
eh.
358
965000
2000
ihhh
16:22
(Laughter)
359
967000
4000
(Risos)
16:26
Didn't really work out that way, did it?
360
971000
2000
Não aconteceram como previsto, não é.
16:28
(Laughter)
361
973000
2000
(Risos)
16:30
Where's my jet pack, Chris?
362
975000
3000
Onde está a minha mochila a jato, Chris?
16:33
(Laughter)
363
978000
4000
(Risos)
16:37
(Applause)
364
982000
5000
(Aplausos)
16:42
So here we are again.
365
987000
3000
E aqui estamos nós de novo
16:45
And that's how it goes.
366
990000
2000
E é assim que acontece.
16:47
We come up with another idea.
367
992000
2000
Teremos outra idéia.
16:49
We tell another story.
368
994000
3000
Contaremos outra história.
16:52
We hold another conference.
369
997000
3000
Daremos outra conferência.
16:55
The theme of this one,
370
1000000
2000
O tema desta,
16:57
as you guys have now heard seven million times,
371
1002000
2000
como vocês já ouviram sete milhões de vezes,
16:59
is the rediscovery of wonder.
372
1004000
2000
é sobre a redescoberta da maravilha.
17:01
And to me,
373
1006000
2000
E para mim,
17:03
if you really want to rediscover wonder,
374
1008000
3000
se você quer realmente redescobrir a maravilha,
17:06
you need to step outside
375
1011000
2000
você precisa sair
17:08
of that tiny, terrified space of rightness
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1013000
6000
desse estreito, aterrador espeço das certezas
17:14
and look around at each other
377
1019000
3000
e olhar ao redor, uma para o outro
17:17
and look out at the vastness
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1022000
3000
fitar a vastidão
17:20
and complexity and mystery
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3000
a complexidade o mistério
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of the universe
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1028000
3000
do universo
17:26
and be able to say,
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3000
e ser capaz de dizer:
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"Wow, I don't know.
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4000
"Opa, não sei.
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Maybe I'm wrong."
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Talvez eu esteja equivocada."
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Thank you.
384
1040000
2000
Obrigada.
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(Applause)
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1042000
3000
(Aplausos)
17:40
Thank you guys.
386
1045000
2000
Obrigada a todos.
17:42
(Applause)
387
1047000
3000
(Aplausos)
ABOUT THE SPEAKER
Kathryn Schulz - WrongologistKathryn Schulz is a staff writer for the New Yorker and is the author of "Being Wrong: Adventures in the Margin of Error."
Why you should listen
Kathryn Schulz is a journalist, author, and public speaker with a credible (if not necessarily enviable) claim to being the world's leading wrongologist. She is the author of Being Wrong: Adventures in the Margin of Error. She was previously the book critic for New York Magazine; her writing has also appeared in the New York Times Magazine, Rolling Stone, TIME Magazine, the Boston Globe, the "Freakonomics" blog of The New York Times, The Nation, Foreign Policy, and the New York Times Book Review, among other publications. She is the former editor of the online environmental magazine Grist, and a former reporter and editor for The Santiago Times, of Santiago, Chile, where she covered environmental, labor, and human rights issues. She was a 2004 recipient of the Pew Fellowship in International Journalism (now the International Reporting Project), and has reported from throughout Central and South America, Japan, and, most recently, the Middle East. A graduate of Brown University and a former Ohioan, Oregonian and Brooklynite, she currently lives in New York's Hudson Valley.
Kathryn Schulz | Speaker | TED.com