TEDGlobal 2011
Tim Harford: Trial, error and the God complex
Tim Hardford: Tentativa, erro e o complexo de Deus
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O escritor de economia Tim Hardford estuda sistemas complexos -- e encontra uma ligação surpreendente entre os bem sucedidos: foram construídos por tentativa e erro. Nesta brilhante palestra do TEDGlobal 2011, ele pede-nos para aceitarmos a nossa aleatoriedade e começarmos a fazer melhores erros.
Tim Harford - Economist, journalist, broadcaster
Tim Harford's writings reveal the economic ideas behind everyday experiences. Full bio
Tim Harford's writings reveal the economic ideas behind everyday experiences. Full bio
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00:15
It's the Second World War.
0
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2000
Estamos na Segunda Guerra Mundial,
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A German prison camp.
1
2000
3000
num campo de prisioneiros alemão,
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And this man,
2
5000
3000
e este homem,
00:23
Archie Cochrane,
3
8000
3000
Archie Cochrane,
00:26
is a prisoner of war and a doctor,
4
11000
3000
é prisioneiro de guerra e médico,
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and he has a problem.
5
14000
3000
e tem um problema.
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The problem is that the men under his care
6
17000
3000
O problema é que os homens sob os seus cuidados
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are suffering
7
20000
2000
estão a sofrer
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from an excruciating and debilitating condition
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22000
3000
de uma condição excruciante e debilitadora
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that Archie doesn't really understand.
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25000
3000
que Archie não compreende bem.
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The symptoms
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28000
2000
Os sintomas
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are this horrible swelling up of fluids under the skin.
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30000
3000
são um horrível inchaço de líquidos sob a pele.
00:48
But he doesn't know whether it's an infection, whether it's to do with malnutrition.
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33000
3000
Mas ele não sabe se é uma infecção, ou se tem a ver com subnutrição.
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He doesn't know how to cure it.
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36000
2000
Não sabe como curá-los.
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And he's operating in a hostile environment.
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38000
3000
E está a trabalhar num ambiente hostil.
00:56
And people do terrible things in wars.
15
41000
2000
E as pessoas fazem coisas terríveis na guerra.
00:58
The German camp guards, they've got bored.
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43000
3000
Os guardas alemães do campo entediavam-se,
01:01
They've taken to just firing into the prison camp at random
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46000
2000
começavam a disparar à toa em direcção ao campo
01:03
for fun.
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48000
2000
por diversão.
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On one particular occasion,
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50000
2000
Numa ocasião em particular,
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one of the guards threw a grenade into the prisoners' lavatory
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52000
3000
um dos guardas atirou uma granada para o lavabo dos prisioneiros
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while it was full of prisoners.
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55000
3000
quando estava cheio de prisioneiros.
01:13
He said he heard suspicious laughter.
22
58000
2000
Disse que tinha ouvido risos suspeitos.
01:15
And Archie Cochrane, as the camp doctor,
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60000
3000
E Archie Cochrane, como médico do campo,
01:18
was one of the first men in
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63000
2000
foi um dos primeiros a entrar
01:20
to clear up the mess.
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65000
2000
para limpar a confusão.
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And one more thing:
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67000
2000
E mais uma coisa:
01:24
Archie was suffering from this illness himself.
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69000
3000
Archie também sofria da mesma doença.
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So the situation seemed pretty desperate.
28
72000
3000
A situação parecia bastante desesperante.
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But Archie Cochrane
29
75000
2000
Mas Archie Cochrane
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was a resourceful person.
30
77000
3000
era uma pessoa de recursos.
01:35
He'd already smuggled vitamin C into the camp,
31
80000
3000
Já tinha contrabandeado vitamina C para dentro do campo,
01:38
and now he managed
32
83000
2000
e agora tinha conseguido
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to get hold of supplies of marmite
33
85000
2000
arranjar um fornecimento de marmite
01:42
on the black market.
34
87000
2000
no mercado negro.
01:44
Now some of you will be wondering what marmite is.
35
89000
3000
Alguns de vocês estarão a pensar o que é marmite.
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Marmite is a breakfast spread beloved of the British.
36
92000
3000
Marmite é um creme para barrar que os britânicos adoram.
01:50
It looks like crude oil.
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95000
2000
Parece petróleo bruto.
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It tastes ...
38
97000
2000
Tem um sabor...
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zesty.
39
99000
2000
forte.
01:56
And importantly,
40
101000
2000
E, mais importante,
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it's a rich source
41
103000
2000
é uma fonte rica
02:00
of vitamin B12.
42
105000
2000
de vitamina B12.
02:02
So Archie splits the men under his care as best he can
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107000
3000
Então Archie divide os seus homens o melhor que pode
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into two equal groups.
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110000
2000
em dois grupos iguais.
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He gives half of them vitamin C.
45
112000
2000
A metade deles dá vitamina C.
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He gives half of them vitamin B12.
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114000
3000
À outra metade dá vitamina B12.
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He very carefully and meticulously notes his results
47
117000
3000
Cuidadosa e meticulosamente anota os seus resultados
02:15
in an exercise book.
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120000
2000
num caderno.
02:17
And after just a few days,
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122000
2000
Passados apenas alguns dias,
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it becomes clear
50
124000
2000
torna-se claro
02:21
that whatever is causing this illness,
51
126000
3000
que o que quer que esteja a causar esta doença,
02:24
marmite is the cure.
52
129000
3000
a cura é marmite.
02:27
So Cochrane then goes to the Germans who are running the prison camp.
53
132000
3000
Então Cochrane vai ter com os alemães que dirigem o campo.
02:30
Now you've got to imagine at the moment --
54
135000
2000
Têm de imaginar o momento --
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forget this photo, imagine this guy
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137000
2000
esqueçam esta fotografia, imaginem este homem
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with this long ginger beard and this shock of red hair.
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139000
3000
com uma longa barba e uma farta cabeleira ruiva.
02:37
He hasn't been able to shave -- a sort of Billy Connolly figure.
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142000
3000
Não tem podido barbear-se -- uma espécie de figura à Billy Connoly.
02:40
Cochrane, he starts ranting at these Germans
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145000
2000
Cochrane começa numa gritaria com os alemães
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in this Scottish accent --
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147000
2000
no seu sotaque escocês --
02:44
in fluent German, by the way, but in a Scottish accent --
60
149000
3000
em alemão fluente, já agora, mas com sotaque escocês --
02:47
and explains to them how German culture was the culture
61
152000
3000
e explica-lhes como a cultura alemã
02:50
that gave Schiller and Goethe to the world.
62
155000
2000
foi a que trouxe Schiller e Goethe ao mundo
02:52
And he can't understand
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157000
2000
e não consegue entender
02:54
how this barbarism can be tolerated,
64
159000
2000
como aquela barbárie pode ser tolerada.
02:56
and he vents his frustrations.
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161000
3000
E dá largas às suas frustrações.
02:59
And then he goes back to his quarters,
66
164000
3000
Depois volta ao seu alojamento
03:02
breaks down and weeps
67
167000
3000
vai-se abaixo e chora,
03:05
because he's convinced that the situation is hopeless.
68
170000
3000
porque está convencido de que não há esperança.
03:10
But a young German doctor
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175000
3000
Mas um jovem médico alemão
03:13
picks up Archie Cochrane's exercise book
70
178000
3000
apanha o caderno de Archie Cochrane
03:16
and says to his colleagues,
71
181000
4000
e diz aos colegas
03:20
"This evidence is incontrovertible.
72
185000
5000
"Estas provas são irrefutáveis.
03:25
If we don't supply vitamins to the prisoners,
73
190000
3000
Se não fornecermos vitaminas aos prisioneiros,
03:28
it's a war crime."
74
193000
2000
cometemos um crime de guerra."
03:30
And the next morning,
75
195000
2000
E na manhã seguinte
03:32
supplies of vitamin B12 are delivered to the camp,
76
197000
3000
são entregues no campo carregamentos de vitamina B12,
03:35
and the prisoners begin to recover.
77
200000
3000
e os prisioneiros começam a recuperar.
03:39
Now I'm not telling you this story
78
204000
2000
Não vos estou a contar esta história
03:41
because I think Archie Cochrane is a dude,
79
206000
2000
porque acho que Archie Cochrane é um tipo porreiro,
03:43
although Archie Cochrane is a dude.
80
208000
4000
embora Archie Cochrane seja um tipo porreiro.
03:47
I'm not even telling you the story
81
212000
2000
Nem sequer vos estou a contar esta história
03:49
because I think we should be running
82
214000
2000
porque acho que devíamos estar a gerir
03:51
more carefully controlled randomized trials
83
216000
2000
ensaios aleatórios mais cuidadosos
03:53
in all aspects of public policy,
84
218000
2000
em todos os aspectos das políticas públicas,
03:55
although I think that would also be completely awesome.
85
220000
4000
embora ache que isso seria fantástico.
03:59
I'm telling you this story
86
224000
2000
Estou a contar-vos esta história
04:01
because Archie Cochrane, all his life,
87
226000
3000
porque Archie Cochrane, durante toda a vida,
04:04
fought against a terrible affliction,
88
229000
4000
lutou contra uma terrível doença.
04:08
and he realized it was debilitating to individuals
89
233000
4000
E apercebeu-se de que era debilitante para o indivíduo
04:12
and it was corrosive to societies.
90
237000
2000
e corrosiva para as sociedades.
04:14
And he had a name for it.
91
239000
2000
E tinha um nome para ela.
04:16
He called it the God complex.
92
241000
3000
Chamava-lhe complexo de Deus.
04:19
Now I can describe the symptoms of the God complex very, very easily.
93
244000
4000
Posso descrever os sintomas do complexo de Deus muito, muito facilmente.
04:23
So the symptoms of the complex
94
248000
3000
Os sintomas do complexo
04:26
are, no matter how complicated the problem,
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251000
3000
são que, independentemente da complexidade do problema,
04:29
you have an absolutely overwhelming belief
96
254000
3000
a pessoa tem uma crença absolutamente inabalável
04:32
that you are infallibly right in your solution.
97
257000
4000
que a sua solução é infalivelmente certa.
04:36
Now Archie was a doctor,
98
261000
2000
Archie era médico.
04:38
so he hung around with doctors a lot.
99
263000
2000
Dava-se muito com outros médicos.
04:40
And doctors suffer from the God complex a lot.
100
265000
3000
E os médicos sofrem muito de complexo de Deus.
04:43
Now I'm an economist, I'm not a doctor,
101
268000
2000
Eu sou economista, não sou médico,
04:45
but I see the God complex around me all the time
102
270000
2000
mas vejo constantemente o complexo de Deus à minha volta
04:47
in my fellow economists.
103
272000
2000
nos meus colegas economistas.
04:49
I see it in our business leaders.
104
274000
2000
Vejo-o nos nossos líderes empresariais.
04:51
I see it in the politicians we vote for --
105
276000
2000
Vejo-o nos políticos em quem votamos --
04:53
people who, in the face of an incredibly complicated world,
106
278000
4000
pessoas que, face a um mundo incrivelmente complicado,
04:57
are nevertheless absolutely convinced
107
282000
3000
estão ainda assim absolutamente convencidos
05:00
that they understand the way that the world works.
108
285000
3000
que compreendem como o mundo funciona.
05:03
And you know, with the future billions that we've been hearing about,
109
288000
3000
E sabem, com os futuros milhares de milhões de que temos ouvido falar,
05:06
the world is simply far too complex
110
291000
2000
o mundo é simplesmente complexo demais
05:08
to understand in that way.
111
293000
2000
para ser compreendido dessa forma.
05:10
Well let me give you an example.
112
295000
2000
Deixem-me dar-vos um exemplo.
05:12
Imagine for a moment
113
297000
2000
Imaginem por um momento
05:14
that, instead of Tim Harford in front of you,
114
299000
2000
que em vez de terem o Tim Harford à vossa frente
05:16
there was Hans Rosling presenting his graphs.
115
301000
3000
era o Hans Rosling a apresentar os seus gráficos.
05:19
You know Hans:
116
304000
2000
Vocês conhecem o Hans:
05:21
the Mick Jagger of TED.
117
306000
2000
o Mick Jagger do TED.
05:23
(Laughter)
118
308000
2000
(Risos)
05:25
And he'd be showing you these amazing statistics,
119
310000
2000
Ele estaria aqui mostrando umas estatísticas fantásticas,
05:27
these amazing animations.
120
312000
2000
umas animações fantásticas.
05:29
And they are brilliant; it's wonderful work.
121
314000
2000
E são brilhantes; é um trabalho excelente.
05:31
But a typical Hans Rosling graph:
122
316000
2000
Mas um típico gráfico Hans Rosling:
05:33
think for a moment, not what it shows,
123
318000
3000
pensem por um momento, não no que ele mostra,
05:36
but think instead about what it leaves out.
124
321000
3000
mas em vez disso no que deixa de fora.
05:39
So it'll show you GDP per capita,
125
324000
3000
Mostra-vos PIB per capita,
05:42
population, longevity,
126
327000
2000
população, longevidade,
05:44
that's about it.
127
329000
2000
e ficamos por aí.
05:46
So three pieces of data for each country --
128
331000
2000
Três variáveis por cada país --
05:48
three pieces of data.
129
333000
2000
três variáveis.
05:50
Three pieces of data is nothing.
130
335000
2000
Três variáveis não são nada.
05:52
I mean, have a look at this graph.
131
337000
2000
Vejam este gráfico.
05:54
This is produced by the physicist Cesar Hidalgo.
132
339000
2000
Foi elaborado pelo físico Cesar Hidalgo,
05:56
He's at MIT.
133
341000
2000
do MIT.
05:58
Now you won't be able to understand a word of it,
134
343000
2000
Não vão conseguir perceber nem uma palavra,
06:00
but this is what it looks like.
135
345000
2000
mas este é o aspecto que tem.
06:02
Cesar has trolled the database
136
347000
2000
Cesar controlou a base de dados
06:04
of over 5,000 different products,
137
349000
3000
de mais de 5 mil diferentes produtos,
06:07
and he's used techniques of network analysis
138
352000
5000
e usou técnicas de análise de rede
06:12
to interrogate this database
139
357000
2000
para interrogar a base de dados
06:14
and to graph relationships between the different products.
140
359000
2000
e mapear as relações entre os diversos produtos.
06:16
And it's wonderful, wonderful work.
141
361000
2000
E é um trabalho maravilhoso.
06:18
You show all these interconnections, all these interrelations.
142
363000
3000
Mostra todas as interligações, todas as interrelações,
06:21
And I think it'll be profoundly useful
143
366000
2000
e acho que será profundamente útil
06:23
in understanding how it is that economies grow.
144
368000
3000
para compreender como crescem as economias.
06:26
Brilliant work.
145
371000
2000
Um brilhante trabalho.
06:28
Cesar and I tried to write a piece for The New York Times Magazine
146
373000
2000
Cesar e eu tentámos escrever um artigo para a revista do New York Times
06:30
explaining how this works.
147
375000
2000
para explicar como isto funciona.
06:32
And what we learned
148
377000
2000
E o que ficámos a saber
06:34
is Cesar's work is far too good to explain
149
379000
2000
foi que o trabalho do Cesar é bom demais para explicar
06:36
in The New York Times Magazine.
150
381000
2000
na revista do New York Times.
06:40
Five thousand products --
151
385000
3000
Cinco mil produtos --
06:43
that's still nothing.
152
388000
2000
continua a não ser nada.
06:45
Five thousand products --
153
390000
2000
Cinco mil produtos --
06:47
imagine counting every product category
154
392000
2000
imaginem contar cada categoria de produto
06:49
in Cesar Hidalgo's data.
155
394000
2000
nos dados do Cesar Hidalgo.
06:51
Imagine you had one second
156
396000
2000
Imaginem que ouviram um segundo
06:53
per product category.
157
398000
2000
por categoria de produto.
06:55
In about the length of this session,
158
400000
3000
Durante a duração desta sessão,
06:58
you would have counted all 5,000.
159
403000
2000
poderíamos ter contado todos os cinco mil.
07:00
Now imagine doing the same thing
160
405000
2000
Imaginem agora fazer o mesmo
07:02
for every different type of product on sale in Walmart.
161
407000
3000
para cada tipo de produto à venda no Walmart.
07:05
There are 100,000 there. It would take you all day.
162
410000
3000
Têm 100 mil, levaria todo o dia.
07:08
Now imagine trying to count
163
413000
2000
Agora imaginem tentar contar
07:10
every different specific product and service
164
415000
3000
cada um dos diferentes produtos e serviços
07:13
on sale in a major economy
165
418000
2000
à venda numa grande economia
07:15
such as Tokyo, London or New York.
166
420000
2000
como Tóquio, Londres ou Nova Iorque.
07:17
It's even more difficult in Edinburgh
167
422000
2000
Ainda é mais difícil em Edimburgo
07:19
because you have to count all the whisky and the tartan.
168
424000
3000
porque temos de contar todo o whisky e tartã.
07:22
If you wanted to count every product and service
169
427000
2000
Se quiséssemos contar cada produto e serviço
07:24
on offer in New York --
170
429000
2000
disponível em Nova Iorque --
07:26
there are 10 billion of them --
171
431000
2000
existem 10 mil milhões --
07:28
it would take you 317 years.
172
433000
3000
levaríamos 317 anos.
07:31
This is how complex the economy we've created is.
173
436000
3000
Esta é a complexidade da economia que criámos.
07:34
And I'm just counting toasters here.
174
439000
2000
E eu estou só a contar torradeiras.
07:36
I'm not trying to solve the Middle East problem.
175
441000
2000
Nem estou a tentar resolver o problema do Médio Oriente.
07:39
The complexity here is unbelievable.
176
444000
3000
A complexidade aqui é inacreditável.
07:42
And just a piece of context --
177
447000
2000
Apenas um pequeno contexto:
07:44
the societies in which our brains evolved
178
449000
2000
as sociedades em que os nossos cérebros evoluíram
07:46
had about 300 products and services.
179
451000
2000
tinham cerca de 300 produtos e serviços.
07:48
You could count them in five minutes.
180
453000
3000
Poderíamos contá-los em cinco minutos.
07:51
So this is the complexity of the world that surrounds us.
181
456000
3000
Esta é a complexidade do mundo que nos rodeia.
07:54
This perhaps is why
182
459000
2000
Esta é talvez a razão
07:56
we find the God complex so tempting.
183
461000
3000
pela qual achamos o complexo de Deus tão tentador.
07:59
We tend to retreat and say, "We can draw a picture,
184
464000
3000
Tendemos a recuar e dizer "Podemos desenhar uma figura,
08:02
we can post some graphs,
185
467000
2000
publicar uns gráficos,
08:04
we get it, we understand how this works."
186
469000
3000
percebemos isto, entendemos como funciona."
08:07
And we don't.
187
472000
2000
E não entendemos.
08:09
We never do.
188
474000
2000
Nunca.
08:11
Now I'm not trying to deliver a nihilistic message here.
189
476000
2000
Não estou a tentar passar uma mensagem niilista,
08:13
I'm not trying to say we can't solve
190
478000
2000
não quero dizer que não podemos resolver
08:15
complicated problems in a complicated world.
191
480000
2000
problemas complicados num mundo complicado.
08:17
We clearly can.
192
482000
2000
Obviamente podemos.
08:19
But the way we solve them
193
484000
2000
Mas a forma de os resolver
08:21
is with humility --
194
486000
2000
é com humildade --
08:23
to abandon the God complex
195
488000
2000
abandonando o complexo de Deus
08:25
and to actually use a problem-solving technique that works.
196
490000
3000
e usando uma técnica de resolução de problemas que realmente funcione.
08:28
And we have a problem-solving technique that works.
197
493000
3000
E temos uma técnica que funciona.
08:31
Now you show me
198
496000
2000
Mostrem-me
08:33
a successful complex system,
199
498000
2000
um sistema complexo que funcione,
08:35
and I will show you a system
200
500000
3000
e eu mostrar-vos-ei um sistema
08:38
that has evolved through trial and error.
201
503000
2000
que evoluiu através de tentativa e erro.
08:40
Here's an example.
202
505000
2000
Um exemplo:
08:42
This baby was produced through trial and error.
203
507000
3000
este bebé foi produzido por tentativa e erro.
08:46
I realize that's an ambiguous statement.
204
511000
3000
Tenho noção de que é uma afirmação ambígua,
08:49
Maybe I should clarify it.
205
514000
2000
talvez deva esclarecê-la.
08:51
This baby is a human body: it evolved.
206
516000
3000
Este bebé é um corpo humano: evoluiu.
08:54
What is evolution?
207
519000
2000
O que é a evolução?
08:56
Over millions of years, variation and selection,
208
521000
3000
Ao longo de milhões de anos, variação e selecção,
08:59
variation and selection --
209
524000
3000
variação e selecção...
09:02
trial and error,
210
527000
2000
tentativa e erro,
09:04
trial and error.
211
529000
3000
tentativa e erro.
09:07
And it's not just biological systems
212
532000
2000
Não são só os sistemas biológicos
09:09
that produce miracles through trial and error.
213
534000
2000
que fazem milagres por tentativa e erro.
09:11
You could use it in an industrial context.
214
536000
2000
Podemos usar o conceito num contexto industrial.
09:13
So let's say you wanted to make detergent.
215
538000
2000
Digamos que queremos fazer detergente,
09:15
Let's say you're Unilever
216
540000
2000
somos a Unilever
09:17
and you want to make detergent in a factory near Liverpool.
217
542000
3000
e queremos fazer detergente numa fábrica perto de Liverpool.
09:20
How do you do it?
218
545000
2000
Como fazemos?
09:22
Well you have this great big tank full of liquid detergent.
219
547000
3000
Bem, temos um grande tanque cheio de detergente líquido.
09:25
You pump it at a high pressure through a nozzle.
220
550000
2000
Bombeamo-lo a alta pressão por um difusor
09:27
You create a spray of detergent.
221
552000
3000
e pulverizamos o detergente.
09:30
Then the spray dries. It turns into powder.
222
555000
2000
O borrifo seca, transforma-se em pó.
09:32
It falls to the floor.
223
557000
2000
Cai no chão.
09:34
You scoop it up. You put it in cardboard boxes.
224
559000
2000
Recolhemo-lo, pomo-lo em caixas de cartão,
09:36
You sell it at a supermarket.
225
561000
2000
vendemo-lo num supermercado.
09:38
You make lots of money.
226
563000
2000
E fazemos muito dinheiro.
09:40
How do you design that nozzle?
227
565000
3000
Como se desenha esse difusor?
09:43
It turns out to be very important.
228
568000
3000
Isso é muito importante.
09:46
Now if you ascribe to the God complex,
229
571000
2000
Se subscrevermos o complexo de Deus,
09:48
what you do is you find yourself a little God.
230
573000
3000
o que fazemos é ir à procura de um pequeno Deus.
09:51
You find yourself a mathematician; you find yourself a physicist --
231
576000
3000
Arranjamos um matemático, um físico...
09:54
somebody who understands the dynamics of this fluid.
232
579000
3000
alguém que entenda a dinâmica daquele líquido.
09:57
And he will, or she will,
233
582000
3000
E ele, ou ela,
10:00
calculate the optimal design of the nozzle.
234
585000
3000
irá calcular o desenho perfeito para aquele difusor.
10:03
Now Unilever did this and it didn't work --
235
588000
2000
A Unilever fez isso e não funcionou;
10:05
too complicated.
236
590000
2000
demasiado complicado.
10:07
Even this problem, too complicated.
237
592000
3000
Mesmo este problema, complicado demais.
10:10
But the geneticist Professor Steve Jones
238
595000
3000
Mas o professor de genética Steve Jones
10:13
describes how Unilever actually did solve this problem --
239
598000
3000
descreve como a Unilever acabou por resolver este problema:
10:16
trial and error,
240
601000
2000
tentativa e erro,
10:18
variation and selection.
241
603000
2000
variação e selecção.
10:20
You take a nozzle
242
605000
2000
Pegamos num difusor
10:22
and you create 10 random variations on the nozzle.
243
607000
4000
e criamos 10 variações aleatórias dele.
10:26
You try out all 10; you keep the one that works best.
244
611000
3000
Experimentamos as 10, mantemos a que funciona melhor,
10:29
You create 10 variations on that one.
245
614000
2000
criamos 10 variações dessa.
10:31
You try out all 10. You keep the one that works best.
246
616000
3000
Experimentamos as 10, mantemos a que funciona melhor,
10:34
You try out 10 variations on that one.
247
619000
2000
experimentamos 10 variações dessa.
10:36
You see how this works, right?
248
621000
2000
Estão a ver como funciona, certo?
10:38
And after 45 generations,
249
623000
2000
E após 45 gerações,
10:40
you have this incredible nozzle.
250
625000
2000
ficamos com este difusor incrível,
10:42
It looks a bit like a chess piece --
251
627000
2000
parecido com uma peça de xadrez,
10:44
functions absolutely brilliantly.
252
629000
3000
que funciona perfeitamente.
10:47
We have no idea
253
632000
2000
Não fazemos ideia
10:49
why it works,
254
634000
2000
porque é que funciona,
10:51
no idea at all.
255
636000
2000
nenhuma ideia.
10:53
And the moment you step back from the God complex --
256
638000
2000
E mal nos afastamos do complexo de Deus...
10:55
let's just try to have a bunch of stuff;
257
640000
2000
vamos tentar ter um monte de coisas,
10:57
let's have a systematic way of determining what's working and what's not --
258
642000
3000
vamos ter uma forma sistemática de determinar o que funciona e o que não --
11:00
you can solve your problem.
259
645000
2000
e podemos resolver o nosso problema.
11:02
Now this process of trial and error
260
647000
2000
Este processo de tentativa e erro
11:04
is actually far more common in successful institutions
261
649000
3000
é bastante mais comum em instituições de sucesso
11:07
than we care to recognize.
262
652000
2000
do que estamos dispostos a reconhecer.
11:09
And we've heard a lot about how economies function.
263
654000
3000
Já ouvimos muito sobre como funcionam as economias.
11:12
The U.S. economy is still the world's greatest economy.
264
657000
4000
A economia dos E.U.A. ainda é a maior do mundo.
11:16
How did it become the world's greatest economy?
265
661000
3000
Como é que se tornou na maior economia do mundo?
11:19
I could give you all kinds of facts and figures
266
664000
2000
Podia dar-vos todo o tipo de factos e números
11:21
about the U.S. economy,
267
666000
2000
sobre a economia dos Estados Unidos,
11:23
but I think the most salient one is this:
268
668000
3000
mas penso que o que mais sobressai é isto:
11:26
ten percent of American businesses
269
671000
3000
dez por cento das empresas norte-americanas
11:29
disappear every year.
270
674000
3000
desaparecem todos os anos.
11:32
That is a huge failure rate.
271
677000
3000
É uma taxa de insucesso enorme.
11:35
It's far higher than the failure rate of, say, Americans.
272
680000
2000
É muito mais alta do que a taxa de insucesso, digamos, dos norte-americanos.
11:37
Ten percent of Americans don't disappear every year.
273
682000
3000
Não desaparecem 10 por cento dos norte-americanos por ano.
11:40
Which leads us to conclude
274
685000
2000
O que nos leva a concluir
11:42
American businesses fail faster than Americans,
275
687000
3000
que as empresas fracassam mais do que as pessoas,
11:45
and therefore American businesses are evolving faster than Americans.
276
690000
3000
e portanto as empresas americanas estão a evoluir mais depressa que os americanos.
11:48
And eventually, they'll have evolved to such a high peak of perfection
277
693000
3000
Acabarão por atingir um tal nível de perfeição
11:51
that they will make us all their pets --
278
696000
3000
que farão de nós suas mascotes --
11:54
(Laughter)
279
699000
2000
(Risos)
11:56
if, of course, they haven't already done so.
280
701000
3000
se isso já não tiver acontecido, claro.
11:59
I sometimes wonder.
281
704000
3000
Às vezes questiono-me.
12:02
But it's this process of trial and error
282
707000
2000
Mas é este processo de tentativa e erro
12:04
that explains this great divergence,
283
709000
4000
que explica esta grande divergência,
12:08
this incredible performance of Western economies.
284
713000
3000
este incrível desempenho das economias ocidentais.
12:11
It didn't come because you put some incredibly smart person in charge.
285
716000
3000
Não surgiu por ter estado alguém super inteligente a mandar.
12:14
It's come through trial and error.
286
719000
2000
Surgiu através de tentativa e erro.
12:16
Now I've been sort of banging on about this
287
721000
2000
Tenho estado a martelar neste assunto
12:18
for the last couple of months,
288
723000
2000
nestes últimos meses,
12:20
and people sometimes say to me,
289
725000
2000
e às vezes dizem-me
12:22
"Well Tim, it's kind of obvious.
290
727000
2000
"Bem, Tim, isso é um bocado óbvio.
12:24
Obviously trial and error is very important.
291
729000
2000
É óbvio que tentativa e erro é muito importante.
12:26
Obviously experimentation is very important.
292
731000
2000
Obviamente a experimentação é muito importante.
12:28
Now why are you just wandering around saying this obvious thing?"
293
733000
3000
Porque é que andas a dizer uma coisa tão óbvia?"
12:31
So I say, okay, fine.
294
736000
2000
E então eu digo, pronto, está bem.
12:33
You think it's obvious?
295
738000
2000
Pensam que é óbvio?
12:35
I will admit it's obvious
296
740000
2000
Eu admitirei que é óbvio
12:37
when schools
297
742000
2000
quando as escolas
12:39
start teaching children
298
744000
3000
começarem a ensinar às crianças
12:42
that there are some problems that don't have a correct answer.
299
747000
3000
que há problemas que não têm uma resposta certa.
12:45
Stop giving them lists of questions
300
750000
3000
Párem de lhes dar listas de perguntas
12:48
every single one of which has an answer.
301
753000
2000
em que cada uma tem uma resposta,
12:50
And there's an authority figure in the corner
302
755000
2000
e há uma figura de autoridade ao canto
12:52
behind the teacher's desk who knows all the answers.
303
757000
2000
atrás da secretária do professor que tem todas as respostas.
12:54
And if you can't find the answers,
304
759000
2000
E se não souberes as respostas
12:56
you must be lazy or stupid.
305
761000
2000
deves ser preguiçoso ou burro.
12:58
When schools stop doing that all the time,
306
763000
2000
Quando as escolas pararem de fazer sempre isso,
13:00
I will admit that, yes,
307
765000
2000
admitirei que, sim,
13:02
it's obvious that trial and error is a good thing.
308
767000
2000
é evidente que tentativa e erro é uma coisa boa.
13:04
When a politician stands up
309
769000
3000
Quando um político se erguer,
13:07
campaigning for elected office
310
772000
2000
em campanha eleitoral,
13:09
and says, "I want to fix our health system.
311
774000
2000
e disser "Quero consertar o nosso sistema de saúde,
13:11
I want to fix our education system.
312
776000
2000
quero consertar o nosso sistema de educação.
13:13
I have no idea how to do it.
313
778000
3000
Não faço ideia como.
13:16
I have half a dozen ideas.
314
781000
2000
Tenho meia dúzia de ideias,
13:18
We're going to test them out. They'll probably all fail.
315
783000
3000
vamos testá-las todas, talvez todas falhem.
13:21
Then we'll test some other ideas out.
316
786000
2000
Depois tentamos mais algumas.
13:23
We'll find some that work. We'll build on those.
317
788000
2000
Vamos encontrar algumas que funcionam, trabalharemos a partir delas.
13:25
We'll get rid of the ones that don't." --
318
790000
2000
Livramo-nos das que não funcionarem."
13:27
when a politician campaigns on that platform,
319
792000
3000
Quando um político fizer campanha com esse programa,
13:30
and more importantly, when voters like you and me
320
795000
3000
e mais, quando eleitores como vocês e eu
13:33
are willing to vote for that kind of politician,
321
798000
2000
estiverem dispostos a eleger um político assim,
13:35
then I will admit
322
800000
2000
então aí admitirei
13:37
that it is obvious that trial and error works, and that -- thank you.
323
802000
3000
que é óbvio que o método tentativa e erro funciona, e que -- obrigado
13:40
(Applause)
324
805000
4000
(Aplausos)
13:44
Until then, until then
325
809000
3000
Até então,
13:47
I'm going to keep banging on about trial and error
326
812000
2000
continuarei a insistir no assunto tentativa e erro
13:49
and why we should abandon the God complex.
327
814000
3000
e porque devemos abandonar o complexo de Deus.
13:52
Because it's so hard
328
817000
3000
Porque é tão difícil
13:55
to admit our own fallibility.
329
820000
2000
admitir a nossa própria falibilidade.
13:57
It's so uncomfortable.
330
822000
2000
É tão desconfortável.
13:59
And Archie Cochrane understood this as well as anybody.
331
824000
3000
E Archie Cochrane compreendia isso tão bem quanto qualquer outra pessoa.
14:02
There's this one trial he ran
332
827000
2000
Um ensaio que dirigiu
14:04
many years after World War II.
333
829000
2000
muitos anos depois da Segunda Guerra Mundial
14:06
He wanted to test out
334
831000
3000
pretendia testar
14:09
the question of, where is it
335
834000
2000
a questão de onde
14:11
that patients should recover
336
836000
2000
deviam os pacientes recuperar
14:13
from heart attacks?
337
838000
2000
depois de um ataque cardíaco.
14:15
Should they recover in a specialized cardiac unit in hospital,
338
840000
3000
Deveriam recuperar numa unidade de cardiologia de um hospital,
14:18
or should they recover at home?
339
843000
3000
ou em casa?
14:21
All the cardiac doctors tried to shut him down.
340
846000
3000
Todos os cardiologistas tentaram acabar com o estudo.
14:24
They had the God complex in spades.
341
849000
3000
Tinham carradas de complexo de Deus.
14:27
They knew that their hospitals were the right place for patients,
342
852000
3000
Sabiam que os seus hospitais eram o sítio certo para os pacientes,
14:30
and they knew it was very unethical
343
855000
2000
e sabiam que não era ético
14:32
to run any kind of trial or experiment.
344
857000
3000
fazer qualquer espécie de ensaio ou experiência.
14:35
Nevertheless, Archie managed to get permission to do this.
345
860000
2000
Ainda assim, Archie conseguiu obter autorização para fazê-lo.
14:37
He ran his trial.
346
862000
2000
Conduziu o seu ensaio,
14:39
And after the trial had been running for a little while,
347
864000
2000
e quando já estava a decorrer há algum tempo,
14:41
he gathered together all his colleagues
348
866000
2000
reuniu todos os colegas
14:43
around his table,
349
868000
2000
em torno da sua mesa
14:45
and he said, "Well, gentlemen,
350
870000
2000
e disse "Bem, meus senhores,
14:47
we have some preliminary results.
351
872000
2000
temos alguns resultados preliminares.
14:49
They're not statistically significant.
352
874000
2000
Não são estatisticamente significativos,
14:51
But we have something.
353
876000
3000
mas temos alguma coisa.
14:54
And it turns out that you're right and I'm wrong.
354
879000
3000
E afinal parece que vocês estão certos e eu errado.
14:57
It is dangerous for patients
355
882000
2000
É perigoso para os pacientes
14:59
to recover from heart attacks at home.
356
884000
2000
recuperar de ataques cardíacos em casa.
15:01
They should be in hospital."
357
886000
3000
Devem ficar no hospital."
15:04
And there's this uproar, and all the doctors start pounding the table
358
889000
2000
Gera-se uma agitação, os médicos dão murros na mesa
15:06
and saying, "We always said you were unethical, Archie.
359
891000
3000
e dizem "Sempre soubemos que não eras ético, Archie.
15:09
You're killing people with your clinical trials. You need to shut it down now.
360
894000
3000
Estás a matar pessoas com os teus ensaios clínicos. Tens de parar já com isso,
15:12
Shut it down at once."
361
897000
2000
Acaba com isso de uma vez."
15:14
And there's this huge hubbub.
362
899000
2000
E há um enorme burburinho.
15:16
Archie lets it die down.
363
901000
2000
Archie deixou que acalmasse,
15:18
And then he says, "Well that's very interesting, gentlemen,
364
903000
2000
e então disse "Bem, isso é muito interessante, meus senhores,
15:20
because when I gave you the table of results,
365
905000
3000
porque quando vos dei a tabela de resultados,
15:23
I swapped the two columns around.
366
908000
4000
troquei as duas colunas.
15:27
It turns out your hospitals are killing people,
367
912000
2000
Afinal são os vossos hospitais que estão a matar pessoas,
15:29
and they should be at home.
368
914000
2000
e elas deviam estar em casa.
15:31
Would you like to close down the trial now,
369
916000
3000
Querem terminar o ensaio agora,
15:34
or should we wait until we have robust results?"
370
919000
3000
ou será que devemos esperar até termos resultados expressivos?"
15:38
Tumbleweed
371
923000
2000
Um silêncio tumular
15:40
rolls through the meeting room.
372
925000
3000
cai sobre a sala de reuniões.
15:43
But Cochrane would do that kind of thing.
373
928000
3000
Mas Cochrane fazia esse tipo de coisas.
15:46
And the reason he would do that kind of thing
374
931000
2000
E fazia-as porque
15:48
is because he understood
375
933000
2000
entendia bem
15:50
it feels so much better
376
935000
2000
que sabe muito melhor
15:52
to stand there and say,
377
937000
2000
estar ali a dizer
15:54
"Here in my own little world,
378
939000
2000
"Aqui no meu pequenino mundo,
15:56
I am a god, I understand everything.
379
941000
2000
sou um deus, entendo tudo.
15:58
I do not want to have my opinions challenged.
380
943000
2000
Não quero que contestem as minhas opiniões,
16:00
I do not want to have my conclusions tested."
381
945000
3000
não quero que testem as minhas conclusões."
16:03
It feels so much more comfortable
382
948000
2000
É muito mais confortável
16:05
simply to lay down the law.
383
950000
3000
simplesmente determinar as regras.
16:08
Cochrane understood
384
953000
2000
Cochrane compreendia
16:10
that uncertainty, that fallibility,
385
955000
2000
que a incerteza, a falibilidade,
16:12
that being challenged, they hurt.
386
957000
2000
o ser contestado, magoa.
16:14
And you sometimes need to be shocked out of that.
387
959000
4000
E às vezes precisamos que nos forcem a sair dessa posição.
16:18
Now I'm not going to pretend that this is easy.
388
963000
3000
Não vou fingir que é fácil.
16:21
It isn't easy.
389
966000
2000
Não é fácil.
16:23
It's incredibly painful.
390
968000
2000
É incrivelmente doloroso.
16:25
And since I started talking about this subject
391
970000
2000
E desde que comecei a falar sobre este assunto
16:27
and researching this subject,
392
972000
2000
e a pesquisar sobre ele,
16:29
I've been really haunted by something
393
974000
2000
tenho sido perseguido por algo
16:31
a Japanese mathematician said on the subject.
394
976000
2000
que um matemático japonês disse sobre o tema.
16:33
So shortly after the war,
395
978000
2000
Logo após a guerra,
16:35
this young man, Yutaka Taniyama,
396
980000
3000
um jovem, Yutaka Taniyama,
16:38
developed this amazing conjecture
397
983000
2000
desenvolveu uma fantástica conjectura,
16:40
called the Taniyama-Shimura Conjecture.
398
985000
2000
chamada Conjectura de Taniyama-Shimura.
16:42
It turned out to be absolutely instrumental
399
987000
3000
Acabou por vir a ser absolutamente essencial
16:45
many decades later
400
990000
2000
muitas décadas mais tarde
16:47
in proving Fermat's Last Theorem.
401
992000
2000
para demonstrar o Último Teorema de Fermat.
16:49
In fact, it turns out it's equivalent
402
994000
2000
Na verdade, acaba por ser equivalente
16:51
to proving Fermat's Last Theorem.
403
996000
2000
a demonstrar o Último Teorema de Fermat.
16:53
You prove one, you prove the other.
404
998000
4000
Ao demonstrarmos um, demonstramos o outro.
16:57
But it was always a conjecture.
405
1002000
3000
Mas foi sempre uma conjectura.
17:00
Taniyama tried and tried and tried
406
1005000
3000
Taniyama tentou, tentou e tentou
17:03
and he could never prove that it was true.
407
1008000
3000
e nunca conseguiu demonstrar que era verdade.
17:06
And shortly before his 30th birthday in 1958,
408
1011000
3000
Pouco antes do seu 30º aniversário, em 1958,
17:09
Yutaka Taniyama killed himself.
409
1014000
4000
Yutaka Taniyama suicidou-se.
17:13
His friend, Goro Shimura --
410
1018000
2000
O seu amigo, Goro Shimura --
17:15
who worked on the mathematics with him --
411
1020000
2000
que tinha trabalhado com ele nas matemáticas --
17:17
many decades later, reflected on Taniyama's life.
412
1022000
3000
reflectiu sobre a vida de Taniyama, muitas décadas depois.
17:22
He said,
413
1027000
3000
E disse:
17:25
"He was not a very careful person
414
1030000
2000
"Ele não era uma pessoa muito cuidadosa
17:27
as a mathematician.
415
1032000
2000
como matemático.
17:29
He made a lot of mistakes.
416
1034000
3000
Cometia muitos erros.
17:32
But he made mistakes in a good direction.
417
1037000
4000
Mas cometia erros no bom caminho.
17:36
I tried to emulate him,
418
1041000
3000
Eu tentei imitá-lo,
17:39
but I realized
419
1044000
2000
mas apercebi-me
17:41
it is very difficult
420
1046000
2000
que é muito difícil
17:43
to make good mistakes."
421
1048000
3000
cometer bons erros."
17:46
Thank you.
422
1051000
2000
Obrigado.
17:48
(Applause)
423
1053000
12000
(Aplausos)
ABOUT THE SPEAKER
Tim Harford - Economist, journalist, broadcasterTim Harford's writings reveal the economic ideas behind everyday experiences.
Why you should listen
In the Undercover Economist column he writes for the Financial Times, Tim Harford looks at familiar situations in unfamiliar ways and explains the fundamental principles of the modern economy. He illuminates them with clear writing and a variety of examples borrowed from daily life.
His book, Adapt: Why Success Always Starts With Failure, argues that the world has become far too unpredictable and complex for today's challenges to be tackled with ready-made solutions and expert opinions. Instead, Harford suggests, we need to learn to embrace failure and to constantly adapt, to improvise rather than plan, to work from the bottom up rather than the top down. His next book, Messy: Thriving in a Tidy-Minded World will be published in September 2016.
Harford also presents the BBC radio series More or Less, a rare broadcast program devoted, as he says, to "the powerful, sometimes beautiful, often abused but ever ubiquitous world of numbers."
He says: "I’d like to see many more complex problems approached with a willingness to experiment."
Tim Harford | Speaker | TED.com