TEDGlobal 2011
Mark Pagel: How language transformed humanity
Mark Pagel: Como a linguagem transformou a Humanidade.
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O biólogo Mark Pagel partilha uma teoria intrigante sobre a razão por que nós, humanos, desenvolvemos o nosso complexo sistema de linguagem. Ele sugere que a linguagem é uma peça de "tecnologia social" que permitiu às tribos humanas primitivas terem acesso a uma poderosa nova ferramenta: a cooperação.
Mark Pagel - Evolutionary biologist
Using biological evolution as a template, Mark Pagel wonders how languages evolve. Full bio
Using biological evolution as a template, Mark Pagel wonders how languages evolve. Full bio
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00:15
Each of you possesses
0
0
2000
Cada um de vós possui
00:17
the most powerful, dangerous and subversive trait
1
2000
3000
o traço mais poderoso, perigoso e subversivo
00:20
that natural selection has ever devised.
2
5000
3000
que a selecção natural alguma vez inventou.
00:23
It's a piece of neural audio technology
3
8000
3000
É uma tecnologia áudio neural
00:26
for rewiring other people's minds.
4
11000
2000
para alterar a mente das outras pessoas.
00:28
I'm talking about your language, of course,
5
13000
3000
Refiro-me à vossa linguagem, evidentemente,
00:31
because it allows you to implant a thought from your mind
6
16000
3000
porque ela permite-vos implantar um pensamento, a partir da vossa mente,
00:34
directly into someone else's mind,
7
19000
3000
directamente na mente de outra pessoa,
00:37
and they can attempt to do the same to you,
8
22000
2000
e os outros podem tentar fazer o mesmo convosco,
00:39
without either of you having to perform surgery.
9
24000
3000
sem que qualquer de vós tenha de se submeter a uma cirurgia.
00:42
Instead, when you speak,
10
27000
2000
Em vez disso, quando vocês falam,
00:44
you're actually using a form of telemetry
11
29000
2000
estão realmente a usar uma forma de telemetria
00:46
not so different
12
31000
2000
não muito diferente
00:48
from the remote control device for your television.
13
33000
2000
do dispositivo de controlo remoto da vossa televisão.
00:50
It's just that, whereas that device
14
35000
2000
Só que, enquanto que aquele dispositivo
00:52
relies on pulses of infrared light,
15
37000
2000
funciona com base em ondas de luz infravermelha,
00:54
your language relies on pulses,
16
39000
3000
a vossa linguagem baseia-se em ondas,
00:57
discrete pulses, of sound.
17
42000
2000
ondas discretas, de som.
00:59
And just as you use the remote control device
18
44000
3000
E tal como usamos o controlo remoto
01:02
to alter the internal settings of your television
19
47000
2000
para alterar as configurações internas da nossa televisão
01:04
to suit your mood,
20
49000
2000
de acordo com a nossa vontade,
01:06
you use your language
21
51000
2000
usamos a nossa linguagem
01:08
to alter the settings inside someone else's brain
22
53000
2000
para alterar as configurações do cérebro de outra pessoa
01:10
to suit your interests.
23
55000
2000
de acordo com os nossos interesses.
01:12
Languages are genes talking,
24
57000
2000
As línguas são genes a falar,
01:14
getting things that they want.
25
59000
2000
obtendo coisas que querem.
01:16
And just imagine the sense of wonder in a baby
26
61000
3000
E imaginem só a sensação de encantamento de um bebé
01:19
when it first discovers that, merely by uttering a sound,
27
64000
3000
quando começa a descobrir que, com a simples produção de um som,
01:22
it can get objects to move across a room
28
67000
2000
consegue fazer mover os objectos através de um quarto
01:24
as if by magic,
29
69000
2000
como que por magia,
01:26
and maybe even into its mouth.
30
71000
3000
e talvez até para dentro da sua boca.
01:29
Now language's subversive power
31
74000
2000
Agora, o poder subversivo da linguagem
01:31
has been recognized throughout the ages
32
76000
2000
tem sido reconhecido através dos tempos
01:33
in censorship, in books you can't read,
33
78000
2000
na censura, nos livros que não podem ser lidos,
01:35
phrases you can't use
34
80000
2000
frases que não podem ser usadas
01:37
and words you can't say.
35
82000
2000
e palavras que não podem ser ditas.
01:39
In fact, the Tower of Babel story in the Bible
36
84000
3000
De facto, a história da Torre de Babel, na Bíblia,
01:42
is a fable and warning
37
87000
2000
é uma fábula e um aviso
01:44
about the power of language.
38
89000
2000
sobre o poder da linguagem.
01:46
According to that story, early humans developed the conceit
39
91000
3000
De acordo com essa história, os primeiros humanos desenvolveram o conceito
01:49
that, by using their language to work together,
40
94000
2000
de que, usando a linguagem para trabalhar juntos,
01:51
they could build a tower
41
96000
2000
podiam construir uma torre
01:53
that would take them all the way to heaven.
42
98000
2000
que os levaria até ao Céu.
01:55
Now God, angered at this attempt to usurp his power,
43
100000
3000
Deus, zangado com esta tentativa de usurpação do seu poder,
01:58
destroyed the tower,
44
103000
3000
destruiu a torre,
02:01
and then to ensure
45
106000
2000
e depois, para garantir
02:03
that it would never be rebuilt,
46
108000
2000
que ela não seria reconstruída,
02:05
he scattered the people by giving them different languages --
47
110000
3000
separou os povos dando-lhes línguas diferentes --
02:08
confused them by giving them different languages.
48
113000
3000
confundiu-os dando-lhes línguas diferentes.
02:11
And this leads to the wonderful irony
49
116000
2000
E isto conduz à espantosa ironia
02:13
that our languages exist to prevent us from communicating.
50
118000
3000
de que as nossas línguas existem para nos impedir de comunicar.
02:16
Even today,
51
121000
2000
Mesmo hoje,
02:18
we know that there are words we cannot use,
52
123000
2000
sabemos que há palavras que não podemos usar,
02:20
phrases we cannot say,
53
125000
2000
frases que não podemos dizer,
02:22
because if we do so,
54
127000
2000
porque se o fizermos
02:24
we might be accosted, jailed,
55
129000
3000
podemos ser abordados, presos,
02:27
or even killed.
56
132000
2000
ou mesmo mortos.
02:29
And all of this from a puff of air
57
134000
2000
E tudo isto a partir de uma leve agitação de ar
02:31
emanating from our mouths.
58
136000
2000
emanando das nossas bocas.
02:33
Now all this fuss about a single one of our traits
59
138000
3000
Toda esta agitação a propósito de um único dos nossos traços
02:36
tells us there's something worth explaining.
60
141000
2000
diz-nos que há qualquer coisa que vale a pena explicar.
02:38
And that is how and why
61
143000
2000
Como e por que razão
02:40
did this remarkable trait evolve,
62
145000
2000
este traço excepcional evoluiu,
02:42
and why did it evolve
63
147000
2000
e porquê que evoluiu
02:44
only in our species?
64
149000
2000
apenas na nossa espécie.
02:46
Now it's a little bit of a surprise
65
151000
2000
É um pouco surpreendente
02:48
that to get an answer to that question,
66
153000
2000
que, para obtermos uma resposta a essa questão,
02:50
we have to go to tool use
67
155000
2000
tenhamos de nos remeter ao uso de utensílios
02:52
in the chimpanzees.
68
157000
2000
pelos chimpanzés.
02:54
Now these chimpanzees are using tools,
69
159000
2000
Estes chimpanzés estão a usar utensílios,
02:56
and we take that as a sign of their intelligence.
70
161000
3000
e nós tomamos isso como um sinal da sua inteligência.
02:59
But if they really were intelligent,
71
164000
2000
Mas se eles fossem realmente inteligentes,
03:01
why would they use a stick to extract termites from the ground
72
166000
3000
porque usariam um pau para extrair térmitas do chão
03:04
rather than a shovel?
73
169000
2000
em vez de uma pá?
03:06
And if they really were intelligent,
74
171000
3000
Se eles realmente fossem inteligentes,
03:09
why would they crack open nuts with a rock?
75
174000
2000
porque abririam nozes com uma pedra?
03:11
Why wouldn't they just go to a shop and buy a bag of nuts
76
176000
3000
Porque não iriam simplesmente a uma loja e comprariam um saco com nozes
03:14
that somebody else had already cracked open for them?
77
179000
3000
que outra pessoa tivesse já aberto para eles?
03:17
Why not? I mean, that's what we do.
78
182000
2000
Porque não? Quero dizer, é o que nós fazemos.
03:19
Now the reason the chimpanzees don't do that
79
184000
2000
Agora, a razão por que os chimpanzés não fazem isso
03:21
is that they lack what psychologists and anthropologists call
80
186000
3000
é que lhes falta aquilo que os psicólogos e os antropólogos designam
03:24
social learning.
81
189000
2000
por aprendizagem social.
03:26
They seem to lack the ability
82
191000
2000
Parece faltar-lhes a habilidade
03:28
to learn from others
83
193000
2000
de aprender com os outros,
03:30
by copying or imitating
84
195000
2000
copiando ou imitando,
03:32
or simply watching.
85
197000
2000
ou simplesmente observando.
03:34
As a result,
86
199000
2000
Como resultado,
03:36
they can't improve on others' ideas
87
201000
2000
eles não podem melhorar as ideias dos outros
03:38
or learn from others' mistakes --
88
203000
2000
ou aprender com os erros dos outros --
03:40
benefit from others' wisdom.
89
205000
2000
beneficiar da sabedoria dos outros.
03:42
And so they just do the same thing
90
207000
2000
E por isso simplesmente fazem a mesma coisa
03:44
over and over and over again.
91
209000
2000
uma vez, e outra e outra.
03:46
In fact, we could go away for a million years and come back
92
211000
4000
De facto, podíamos ausentar-nos por um milhão de anos e regressar
03:50
and these chimpanzees would be doing the same thing
93
215000
3000
e estes chimpanzés estariam a fazer a mesma coisa
03:53
with the same sticks for the termites
94
218000
2000
com os mesmos paus para térmitas
03:55
and the same rocks to crack open the nuts.
95
220000
3000
e as mesmas pedras para abrir nozes.
03:58
Now this may sound arrogant, or even full of hubris.
96
223000
3000
Isto pode soar arrogante, ou mesmo parecer sobranceria.
04:01
How do we know this?
97
226000
2000
Como sabemos isto?
04:03
Because this is exactly what our ancestors, the Homo erectus, did.
98
228000
3000
Porque isto é exactamente o que os nossos ancestrais, os Homo erectus, fizeram.
04:06
These upright apes
99
231000
2000
Estes macacos na vertical
04:08
evolved on the African savanna
100
233000
2000
evoluíram na savana africana
04:10
about two million years ago,
101
235000
2000
há cerca de dois milhões de anos,
04:12
and they made these splendid hand axes
102
237000
2000
e fizeram estes esplêndidos machados de mão
04:14
that fit wonderfully into your hands.
103
239000
2000
que se encaixam maravilhosamente nas vossas mãos.
04:16
But if we look at the fossil record,
104
241000
2000
Mas se olharmos para o registo fóssil,
04:18
we see that they made the same hand axe
105
243000
3000
vemos que eles fizeram o mesmo machado de mão
04:21
over and over and over again
106
246000
2000
vezes sem conta
04:23
for one million years.
107
248000
2000
durante um milhão de anos.
04:25
You can follow it through the fossil record.
108
250000
2000
Pode-se observar isso através do registo fóssil.
04:27
Now if we make some guesses about how long Homo erectus lived,
109
252000
2000
Agora, se fizermos uma estimativa sobre o período de tempo que o Homo erectus viveu
04:29
what their generation time was,
110
254000
2000
e quanto tempo vivia uma geração,
04:31
that's about 40,000 generations
111
256000
3000
trata-se de cerca de 40.000 gerações
04:34
of parents to offspring, and other individuals watching,
112
259000
3000
de pais a gerar filhos, e outros indivíduos a observar,
04:37
in which that hand axe didn't change.
113
262000
2000
durante as quais aquele machado de mão não mudou.
04:39
It's not even clear
114
264000
2000
Nem sequer é claro
04:41
that our very close genetic relatives, the Neanderthals,
115
266000
2000
que os nossos parentes genéticos muito próximos, os Neandertais,
04:43
had social learning.
116
268000
2000
tivessem aprendizagem social.
04:45
Sure enough, their tools were more complicated
117
270000
3000
É certo que as suas ferramentas eram mais complicadas
04:48
than those of Homo erectus,
118
273000
2000
do que as do Homo erectus,
04:50
but they too showed very little change
119
275000
2000
mas também elas apresentaram muito poucas mudanças
04:52
over the 300,000 years or so
120
277000
3000
ao longo dos cerca de 300.000 anos
04:55
that those species, the Neanderthals,
121
280000
2000
que aquela espécie, os Neandertais,
04:57
lived in Eurasia.
122
282000
2000
viveu na Eurásia.
04:59
Okay, so what this tells us
123
284000
2000
Muito bem, portanto o que isto nos diz
05:01
is that, contrary to the old adage,
124
286000
3000
é que, contrariamente ao velho adágio,
05:04
"monkey see, monkey do,"
125
289000
3000
"macaco vê, macaco faz,"
05:07
the surprise really is
126
292000
2000
o que é realmente surpreendente
05:09
that all of the other animals
127
294000
2000
é que todos os outros animais
05:11
really cannot do that -- at least not very much.
128
296000
3000
realmente não conseguem fazer isso -- pelo menos, não muito.
05:14
And even this picture
129
299000
2000
E mesmo esta imagem
05:16
has the suspicious taint of being rigged about it --
130
301000
3000
tem a mancha suspeita de ter sido manipulada --
05:19
something from a Barnum & Bailey circus.
131
304000
2000
qualquer coisa de um circo Barnum & Bailey.
05:21
But by comparison,
132
306000
2000
Mas, em comparação,
05:23
we can learn.
133
308000
2000
nós conseguimos aprender.
05:25
We can learn by watching other people
134
310000
3000
Conseguimos aprender através da observação de outras pessoas
05:28
and copying or imitating
135
313000
2000
e copiando ou imitando
05:30
what they can do.
136
315000
2000
o que conseguem fazer.
05:32
We can then choose, from among a range of options,
137
317000
3000
Podemos então escolher, de entre uma gama de opções,
05:35
the best one.
138
320000
2000
a melhor.
05:37
We can benefit from others' ideas.
139
322000
2000
Podemos beneficiar das ideias dos outros.
05:39
We can build on their wisdom.
140
324000
2000
Podemos construir sobre a sua sabedoria.
05:41
And as a result, our ideas do accumulate,
141
326000
3000
E, como resultado, as nossas ideias acumulam-se,
05:44
and our technology progresses.
142
329000
4000
e a nossa tecnologia progride.
05:48
And this cumulative cultural adaptation,
143
333000
5000
E esta adaptação cultural cumulativa,
05:53
as anthropologists call
144
338000
2000
como os antropólogos denominam
05:55
this accumulation of ideas,
145
340000
2000
esta acumulação de ideias,
05:57
is responsible for everything around you
146
342000
2000
é responsável por tudo o que vos rodeia
05:59
in your bustling and teeming everyday lives.
147
344000
2000
na vossa movimentada vida diária, enquanto grupo.
06:01
I mean the world has changed out of all proportion
148
346000
2000
Quero dizer, o mundo mudou descomunalmente
06:03
to what we would recognize
149
348000
2000
em relação ao que reconheceríamos
06:05
even 1,000 or 2,000 years ago.
150
350000
3000
mesmo há 1.000 ou 2.000 anos.
06:08
And all of this because of cumulative cultural adaptation.
151
353000
3000
E tudo isto devido à adaptação cultural cumulativa.
06:11
The chairs you're sitting in, the lights in this auditorium,
152
356000
2000
As cadeiras em que vocês se sentam, as luzes deste auditório,
06:13
my microphone, the iPads and iPods that you carry around with you --
153
358000
3000
o meu microfone, os iPads e iPods que vocês trazem convosco
06:16
all are a result
154
361000
2000
tudo é o resultado
06:18
of cumulative cultural adaptation.
155
363000
2000
da adaptação cultural cumulativa.
06:20
Now to many commentators,
156
365000
4000
Para muitos comentadores,
06:24
cumulative cultural adaptation, or social learning,
157
369000
3000
a adaptação cultural cumulativa, ou aprendizagem social,
06:27
is job done, end of story.
158
372000
3000
é trabalho feito, fim de história.
06:30
Our species can make stuff,
159
375000
3000
A nossa espécie consegue fazer coisas,
06:33
therefore we prospered in a way that no other species has.
160
378000
3000
e portanto prosperámos como nenhuma outra espécie o fez.
06:36
In fact, we can even make the "stuff of life" --
161
381000
3000
De facto, conseguimos até fazer as "coisas da vida" --
06:39
as I just said, all the stuff around us.
162
384000
2000
como já disse, todas as coisas que nos rodeiam.
06:41
But in fact, it turns out
163
386000
2000
Mas, de facto, acontece que,
06:43
that some time around 200,000 years ago,
164
388000
3000
em dado momento, há cerca de 200.000 anos,
06:46
when our species first arose
165
391000
2000
quando a nossa espécie apareceu inicialmente
06:48
and acquired social learning,
166
393000
2000
e adquiriu a aprendizagem social,
06:50
that this was really the beginning of our story,
167
395000
2000
isso foi realmente o início da nossa história,
06:52
not the end of our story.
168
397000
2000
não o fim da nossa história.
06:54
Because our acquisition of social learning
169
399000
3000
Porque a nossa aquisição de aprendizagem social
06:57
would create a social and evolutionary dilemma,
170
402000
3000
viria a criar um dilema social e evolucionário,
07:00
the resolution of which, it's fair to say,
171
405000
3000
cuja resolução, é justo dizê-lo,
07:03
would determine not only the future course of our psychology,
172
408000
4000
determinaria não apenas o futuro curso da nossa psicologia,
07:07
but the future course of the entire world.
173
412000
2000
mas o futuro curso do mundo inteiro.
07:09
And most importantly for this,
174
414000
3000
E, o que é mais importante,
07:12
it'll tell us why we have language.
175
417000
3000
dir-nos-á porque é que temos linguagem.
07:15
And the reason that dilemma arose
176
420000
2000
E a razão por que tal dilema surgiu
07:17
is, it turns out, that social learning is visual theft.
177
422000
3000
foi, afinal, porque a aprendizagem social é roubo visual.
07:20
If I can learn by watching you,
178
425000
3000
Se eu puder aprender observando o que vocês fazem,
07:23
I can steal your best ideas,
179
428000
2000
posso roubar as vossas melhores ideias,
07:25
and I can benefit from your efforts,
180
430000
3000
e posso beneficiar dos vossos esforços,
07:28
without having to put in the time and energy that you did
181
433000
2000
sem ter que perder o tempo e a energia que vocês gastaram
07:30
into developing them.
182
435000
2000
a desenvolvê-los.
07:32
If I can watch which lure you use to catch a fish,
183
437000
3000
Se eu puder observar que isca vocês usam para apanhar um peixe,
07:35
or I can watch how you flake your hand axe
184
440000
2000
ou como fabricam o vosso machado de mão
07:37
to make it better,
185
442000
2000
para o melhorar,
07:39
or if I follow you secretly to your mushroom patch,
186
444000
3000
ou se vos seguir secretamente até ao vosso canteiro de cogumelos,
07:42
I can benefit from your knowledge and wisdom and skills,
187
447000
3000
posso beneficiar do vosso conhecimento e sabedoria e habilidades,
07:45
and maybe even catch that fish
188
450000
2000
e talvez até pescar aquele peixe
07:47
before you do.
189
452000
2000
antes de vocês.
07:49
Social learning really is visual theft.
190
454000
3000
A aprendizagem social é realmente roubo visual.
07:52
And in any species that acquired it,
191
457000
2000
E em qualquer espécie que a adquirisse
07:54
it would behoove you
192
459000
2000
isso dir-vos-ia respeito
07:56
to hide your best ideas,
193
461000
2000
para esconderem as vossas melhores ideias,
07:58
lest somebody steal them from you.
194
463000
3000
para impedir que alguém vo-las roubasse.
08:02
And so some time around 200,000 years ago,
195
467000
3000
E, portanto, há cerca de 200.000 anos,
08:05
our species confronted this crisis.
196
470000
3000
a nossa espécie foi confrontada com esta crise.
08:08
And we really had only two options
197
473000
3000
E, na realidade, nós só temos duas opções
08:11
for dealing with the conflicts
198
476000
2000
para lidar com os conflitos
08:13
that visual theft would bring.
199
478000
2000
trazidos pelo roubo visual.
08:15
One of those options
200
480000
2000
Uma das opções
08:17
was that we could have retreated
201
482000
3000
era que poderíamos ter-nos retraído
08:20
into small family groups.
202
485000
2000
para grupos de pequenas famílias.
08:22
Because then the benefits of our ideas and knowledge
203
487000
3000
Porque então os benefícios das nossas ideias e conhecimento
08:25
would flow just to our relatives.
204
490000
2000
fluiriam apenas para os nossos familiares.
08:27
Had we chosen this option,
205
492000
2000
Se tivéssemos escolhido esta opção,
08:29
sometime around 200,000 years ago,
206
494000
3000
há cerca de 200.000 anos,
08:32
we would probably still be living like the Neanderthals were
207
497000
3000
provavelmente ainda estaríamos a viver como os Neandertais viviam
08:35
when we first entered Europe 40,000 years ago.
208
500000
3000
quando chegaram à Europa, há 40.000 anos.
08:38
And this is because in small groups
209
503000
2000
E isto porque em grupos pequenos
08:40
there are fewer ideas, there are fewer innovations.
210
505000
3000
há menos ideias, menos inovações.
08:43
And small groups are more prone to accidents and bad luck.
211
508000
3000
E grupos pequenos são mais propensos a acidentes e má sorte.
08:46
So if we'd chosen that path,
212
511000
2000
Portanto, se tivéssemos escolhido essa via,
08:48
our evolutionary path would have led into the forest --
213
513000
3000
o nosso caminho evolucionário teria conduzido à floresta --
08:51
and been a short one indeed.
214
516000
2000
e teria sido curto, na realidade.
08:53
The other option we could choose
215
518000
2000
A outra opção que podíamos escolher
08:55
was to develop the systems of communication
216
520000
3000
era desenvolver os sistemas de comunicação
08:58
that would allow us to share ideas
217
523000
2000
que nos permitissem partilhar ideias
09:00
and to cooperate amongst others.
218
525000
3000
e cooperar uns com os outros.
09:03
Choosing this option would mean
219
528000
2000
Escolher esta opção significaria
09:05
that a vastly greater fund of accumulated knowledge and wisdom
220
530000
3000
que um muito maior fundo de sabedoria e conhecimento acumulados
09:08
would become available to any one individual
221
533000
3000
ficaria disponível para qualquer indivíduo
09:11
than would ever arise from within an individual family
222
536000
3000
comparado com o que surgiria no interior de uma única família
09:14
or an individual person on their own.
223
539000
3000
ou com uma pessoa sozinha.
09:18
Well, we chose the second option,
224
543000
3000
Bem, nós escolhemos a segunda opção,
09:21
and language is the result.
225
546000
3000
e a linguagem é o resultado.
09:24
Language evolved to solve the crisis
226
549000
2000
A linguagem evoluiu para resolver a crise
09:26
of visual theft.
227
551000
2000
do roubo visual.
09:28
Language is a piece of social technology
228
553000
3000
A linguagem é uma parte da tecnologia social
09:31
for enhancing the benefits of cooperation --
229
556000
3000
destinada a aumentar os benefícios da cooperação --
09:34
for reaching agreements, for striking deals
230
559000
3000
para alcançar acordos, para fechar negócios
09:37
and for coordinating our activities.
231
562000
4000
e para coordenarmos as nossas actividades.
09:41
And you can see that, in a developing society
232
566000
2000
Compreendem que numa sociedade em desenvolvimento
09:43
that was beginning to acquire language,
233
568000
2000
que estava a começar a adquirir a linguagem,
09:45
not having language
234
570000
2000
não ter linguagem
09:47
would be a like a bird without wings.
235
572000
2000
seria como um pássaro sem asas.
09:49
Just as wings open up this sphere of air
236
574000
3000
Tal como as asas abrem esta esfera de ar
09:52
for birds to exploit,
237
577000
2000
para os pássaros explorarem,
09:54
language opened up the sphere of cooperation
238
579000
2000
assim também a linguagem abriu a esfera da cooperação
09:56
for humans to exploit.
239
581000
2000
para os humanos explorarem.
09:58
And we take this utterly for granted,
240
583000
2000
E nós tomamos isto como um dado adquirido,
10:00
because we're a species that is so at home with language,
241
585000
3000
porque somos uma espécie que se sente muito confortável com a linguagem.
10:03
but you have to realize
242
588000
2000
Mas vocês têm de compreender
10:05
that even the simplest acts of exchange that we engage in
243
590000
3000
que mesmo os mais simples actos de troca em que nos envolvemos
10:08
are utterly dependent upon language.
244
593000
3000
estão enormemente dependentes da linguagem.
10:11
And to see why, consider two scenarios
245
596000
2000
E para verem porquê, considerem dois cenários
10:13
from early in our evolution.
246
598000
2000
no início da nossa evolução.
10:15
Let's imagine that you are really good
247
600000
2000
Imaginem que um de vós é realmente bom
10:17
at making arrowheads,
248
602000
2000
a fazer pontas de setas,
10:19
but you're hopeless at making the wooden shafts
249
604000
3000
mas tem dificuldades em fazer as hastes de madeira
10:22
with the flight feathers attached.
250
607000
3000
com as penas de voo agregadas.
10:25
Two other people you know are very good at making the wooden shafts,
251
610000
3000
Duas outras pessoas suas conhecidas são muito boas a fazer as hastes de madeira,
10:28
but they're hopeless at making the arrowheads.
252
613000
3000
mas têm dificuldade em fazer as pontas de setas.
10:31
So what you do is --
253
616000
2000
Portanto, o que você faz é --
10:33
one of those people has not really acquired language yet.
254
618000
3000
uma dessas pessoas ainda não adquiriu a linguagem.
10:36
And let's pretend the other one is good at language skills.
255
621000
2000
E vamos imaginar que a outra pessoa tem boa capacidade linguística.
10:38
So what you do one day is you take a pile of arrowheads,
256
623000
3000
Então, o que você faz um dia é pegar num monte de pontas de seta,
10:41
and you walk up to the one that can't speak very well,
257
626000
2000
e dirigir-se àquele que não sabe falar muito bem,
10:43
and you put the arrowheads down in front of him,
258
628000
2000
e colocar as pontas de seta diante dele,
10:45
hoping that he'll get the idea that you want to trade your arrowheads
259
630000
3000
esperando que ele compreenda que você quer trocar as suas pontas de seta
10:48
for finished arrows.
260
633000
2000
por flechas acabadas.
10:50
But he looks at the pile of arrowheads, thinks they're a gift,
261
635000
2000
Mas ele olha para o monte de pontas de seta, pensa que são uma oferta,
10:52
picks them up, smiles and walks off.
262
637000
3000
pega nelas, sorri e afasta-se.
10:55
Now you pursue this guy, gesticulating.
263
640000
2000
Agora, você segue o sujeito, gesticulando.
10:57
A scuffle ensues and you get stabbed
264
642000
2000
Segue-se uma briga e você é esfaqueado
10:59
with one of your own arrowheads.
265
644000
3000
com uma das suas próprias pontas de seta.
11:02
Okay, now replay this scene now, and you're approaching the one who has language.
266
647000
3000
Muito bem, agora voltemos ao início da cena, e você aproxima-se de um que usa linguagem.
11:05
You put down your arrowheads and say,
267
650000
2000
Você pousa as suas pontas de seta e diz:
11:07
"I'd like to trade these arrowheads for finished arrows. I'll split you 50/50."
268
652000
3000
"Gostaria de trocar estas pontas de seta por flechas acabadas. Dividimos 50/50."
11:10
The other one says, "Fine. Looks good to me.
269
655000
2000
O outro diz: " Muito bem. Parece-me bem.
11:12
We'll do that."
270
657000
3000
Faremos isso."
11:15
Now the job is done.
271
660000
3000
Agora, a tarefa foi cumprida.
11:18
Once we have language,
272
663000
2000
Tendo linguagem,
11:20
we can put our ideas together and cooperate
273
665000
2000
podemos unir as nossas ideias e cooperar
11:22
to have a prosperity
274
667000
2000
para termos uma prosperidade
11:24
that we couldn't have before we acquired it.
275
669000
3000
que não conseguiríamos antes de adquirirmos a linguagem.
11:27
And this is why our species
276
672000
2000
E é por isso que a nossa espécie
11:29
has prospered around the world
277
674000
2000
prosperou por todo o mundo
11:31
while the rest of the animals
278
676000
2000
enquanto o resto dos animais
11:33
sit behind bars in zoos, languishing.
279
678000
3000
se sentam atrás das grades, abatidos, nos jardins zoológicos.
11:36
That's why we build space shuttles and cathedrals
280
681000
3000
É por isso que nós construímos naves e catedrais
11:39
while the rest of the world sticks sticks into the ground
281
684000
2000
enquanto o resto do mundo se mantém agarrado ao solo
11:41
to extract termites.
282
686000
2000
a extrair térmitas.
11:43
All right, if this view of language
283
688000
3000
Está certo, se esta visão da linguagem
11:46
and its value
284
691000
2000
e o seu valor
11:48
in solving the crisis of visual theft is true,
285
693000
3000
na resolução da crise do roubo visual for verdadeira,
11:51
any species that acquires it
286
696000
2000
qualquer espécie que a adquira
11:53
should show an explosion of creativity and prosperity.
287
698000
3000
deveria mostrar uma explosão de criatividade e prosperidade.
11:56
And this is exactly what the archeological record shows.
288
701000
3000
E é exactamente isto o que o registo arqueológico mostra.
11:59
If you look at our ancestors,
289
704000
2000
Se olharem para os nossos ancestrais,
12:01
the Neanderthals and the Homo erectus, our immediate ancestors,
290
706000
3000
o Neandertal e o Homo erectus, nossos ancestrais imediatos,
12:04
they're confined to small regions of the world.
291
709000
3000
eles estão confinados a pequenas regiões do mundo.
12:07
But when our species arose
292
712000
2000
Mas, quando a nossa espécie surgiu,
12:09
about 200,000 years ago,
293
714000
2000
há cerca de 200.000 anos,
12:11
sometime after that we quickly walked out of Africa
294
716000
3000
algum tempo depois deixou rapidamente a África
12:14
and spread around the entire world,
295
719000
3000
e espalhou-se por todo o mundo,
12:17
occupying nearly every habitat on Earth.
296
722000
3000
ocupando praticamente todos os habitats da Terra.
12:20
Now whereas other species are confined
297
725000
3000
Agora, enquanto que as outras espécies estão confinadas
12:23
to places that their genes adapt them to,
298
728000
3000
aos locais aos quais os seus genes se adaptaram,
12:26
with social learning and language,
299
731000
2000
com a aprendizagem social e a linguagem
12:28
we could transform the environment
300
733000
2000
nós pudemos transformar o ambiente,
12:30
to suit our needs.
301
735000
2000
ajustando-o às nossas necessidades.
12:32
And so we prospered in a way
302
737000
2000
E então prosperámos
12:34
that no other animal has.
303
739000
2000
como nenhum outro animal o fez.
12:36
Language really is
304
741000
3000
A linguagem é realmente
12:39
the most potent trait that has ever evolved.
305
744000
3000
o traço mais potente que alguma vez evoluiu.
12:42
It is the most valuable trait we have
306
747000
3000
É o traço mais valioso que temos
12:45
for converting new lands and resources
307
750000
3000
para converter novas terras e recursos
12:48
into more people and their genes
308
753000
3000
em mais gente e respectivos genes
12:51
that natural selection has ever devised.
309
756000
2000
que a selecção natural alguma vez planeou.
12:53
Language really is
310
758000
2000
A linguagem é realmente
12:55
the voice of our genes.
311
760000
2000
a voz dos nossos genes.
12:57
Now having evolved language, though,
312
762000
2000
Agora, embora tenhamos desenvolvido a linguagem,
12:59
we did something peculiar,
313
764000
2000
fizemos uma coisa peculiar,
13:01
even bizarre.
314
766000
2000
bizarra até.
13:03
As we spread out around the world,
315
768000
2000
Quando nos espalhámos pelo mundo,
13:05
we developed thousands of different languages.
316
770000
3000
desenvolvemos milhares de línguas diferentes.
13:08
Currently, there are about seven or 8,000
317
773000
2000
Actualmente, há cerca de sete ou oito mil
13:10
different languages spoken on Earth.
318
775000
3000
diferentes línguas a serem faladas na Terra.
13:13
Now you might say, well, this is just natural.
319
778000
2000
Poder-se-ia dizer, bem, isso é natural.
13:15
As we diverge, our languages are naturally going to diverge.
320
780000
3000
Quando nos afastamos, é natural que as nossas línguas se afastem.
13:18
But the real puzzle and irony
321
783000
2000
Mas o verdadeiro quebra-cabeças, a ironia,
13:20
is that the greatest density of different languages on Earth
322
785000
3000
é que a maior densidade de diferentes línguas, na Terra,
13:23
is found where people are most tightly packed together.
323
788000
4000
encontra-se onde as pessoas estão mais juntas.
13:27
If we go to the island of Papua New Guinea,
324
792000
2000
Se formos à ilha de Papua Nova Guiné,
13:29
we can find about 800 to 1,000
325
794000
3000
podemos encontrar cerca de 800 a 1.000
13:32
distinct human languages,
326
797000
2000
línguas humanas distintas,
13:34
different human languages,
327
799000
2000
línguas humanas diferentes,
13:36
spoken on that island alone.
328
801000
2000
faladas apenas naquela ilha.
13:38
There are places on that island
329
803000
2000
Há lugares, naquela ilha,
13:40
where you can encounter a new language
330
805000
2000
onde se pode encontrar uma nova língua
13:42
every two or three miles.
331
807000
2000
a cada 3 ou 4,5 Km.
13:44
Now, incredible as this sounds,
332
809000
2000
Agora, por incrível que pareça,
13:46
I once met a Papuan man, and I asked him if this could possibly be true.
333
811000
3000
uma vez encontrei um nativo de Papua, e perguntei-lhe se isto era verdade.
13:49
And he said to me, "Oh no.
334
814000
2000
E ele disse-me: "Oh, não.
13:51
They're far closer together than that."
335
816000
3000
Estão muito mais próximas que isso."
13:54
And it's true; there are places on that island
336
819000
2000
E é verdade; há lugares na ilha
13:56
where you can encounter a new language in under a mile.
337
821000
3000
onde se pode encontrar uma nova língua a menos de 1,5 Km.
13:59
And this is also true of some remote oceanic islands.
338
824000
3000
E isto é também verdade em alguma ilhas oceânicas remotas.
14:03
And so it seems that we use our language,
339
828000
2000
E, assim, parece que usamos a nossa linguagem,
14:05
not just to cooperate,
340
830000
2000
não apenas para cooperar,
14:07
but to draw rings around our cooperative groups
341
832000
3000
mas para desenhar círculos à volta dos nossos grupos de cooperação
14:10
and to establish identities,
342
835000
2000
e para estabelecer identidades,
14:12
and perhaps to protect our knowledge and wisdom and skills
343
837000
3000
e talvez para proteger o nosso conhecimento e sabedoria e habilidades
14:15
from eavesdropping from outside.
344
840000
3000
da curiosidade de estranhos.
14:18
And we know this
345
843000
2000
E nós sabemos isto
14:20
because when we study different language groups
346
845000
2000
porque, quando estudamos diferentes grupos linguísticos,
14:22
and associate them with their cultures,
347
847000
2000
e os associamos às suas culturas,
14:24
we see that different languages
348
849000
2000
vemos que diferentes línguas
14:26
slow the flow of ideas between groups.
349
851000
3000
tornam mais lento o fluir das ideias entre os grupos.
14:29
They slow the flow of technologies.
350
854000
3000
Tornam mais lento o fluir das tecnologias.
14:32
And they even slow the flow of genes.
351
857000
3000
E até tornam mais lento o fluir dos genes.
14:35
Now I can't speak for you,
352
860000
2000
Claro, não posso falar por vocês,
14:37
but it seems to be the case
353
862000
2000
mas parece-me uma realidade
14:39
that we don't have sex with people we can't talk to.
354
864000
3000
que não temos sexo com pessoas com quem não podemos falar.
14:43
(Laughter)
355
868000
2000
(Risos)
14:45
Now we have to counter that, though,
356
870000
2000
Agora, porém, temos que contradizer isso
14:47
against the evidence we've heard
357
872000
2000
contra a evidência que ouvimos
14:49
that we might have had some rather distasteful genetic dalliances
358
874000
3000
de que podemos ter tido algumas alianças genéticas bastante desagradáveis
14:52
with the Neanderthals and the Denisovans.
359
877000
2000
com os Neandertais e os hominídeos de Denisova.
14:54
(Laughter)
360
879000
2000
(Risos)
14:56
Okay, this tendency we have,
361
881000
2000
Muito bem, esta nossa tendência,
14:58
this seemingly natural tendency we have,
362
883000
2000
esta nossa tendência aparentemente natural,
15:00
towards isolation, towards keeping to ourselves,
363
885000
3000
no sentido do isolamento, no sentido de guardarmos para nós,
15:03
crashes head first into our modern world.
364
888000
3000
colide de cabeça com o nosso mundo moderno.
15:06
This remarkable image
365
891000
2000
Esta imagem notável
15:08
is not a map of the world.
366
893000
2000
não é um mapa do mundo.
15:10
In fact, it's a map of Facebook friendship links.
367
895000
4000
De facto, é um mapa das ligações de amizade no Facebook.
15:14
And when you plot those friendship links
368
899000
2000
E quando se traça um mapa destas ligações de amizade
15:16
by their latitude and longitude,
369
901000
2000
pela sua latitude e longitude,
15:18
it literally draws a map of the world.
370
903000
3000
desenha-se literalmente um mapa do mundo.
15:21
Our modern world is communicating
371
906000
2000
O nosso mundo moderno está a comunicar
15:23
with itself and with each other
372
908000
2000
consigo mesmo e entre si
15:25
more than it has
373
910000
2000
mais do que alguma vez
15:27
at any time in its past.
374
912000
2000
aconteceu no passado.
15:29
And that communication, that connectivity around the world,
375
914000
3000
E essa comunicação, essa conectividade em todo o mundo,
15:32
that globalization
376
917000
2000
essa globalização
15:34
now raises a burden.
377
919000
3000
agora carrega um fardo.
15:37
Because these different languages
378
922000
2000
Porque estas línguas diferentes
15:39
impose a barrier, as we've just seen,
379
924000
2000
erguem uma barreira, como vimos,
15:41
to the transfer of goods and ideas
380
926000
2000
à transferência de bens e ideias
15:43
and technologies and wisdom.
381
928000
2000
e tecnologias e sabedoria.
15:45
And they impose a barrier to cooperation.
382
930000
3000
E impõem uma barreira à cooperação.
15:48
And nowhere do we see that more clearly
383
933000
3000
E em nenhum lado vemos isso tão claramente
15:51
than in the European Union,
384
936000
2000
como na União Europeia,
15:53
whose 27 member countries
385
938000
3000
cujos 27 países membros
15:56
speak 23 official languages.
386
941000
3000
falam 23 línguas oficiais.
15:59
The European Union
387
944000
2000
A União Europeia
16:01
is now spending over one billion euros annually
388
946000
4000
gasta actualmente mais de mil milhões de euros anuais
16:05
translating among their 23 official languages.
389
950000
3000
fazendo a tradução entre as suas 23 línguas oficiais.
16:08
That's something on the order
390
953000
2000
É qualquer coisa na ordem
16:10
of 1.45 billion U.S. dollars
391
955000
2000
de 1,45 mil milhões de dólares americanos
16:12
on translation costs alone.
392
957000
3000
apenas em custos de tradução.
16:15
Now think of the absurdity of this situation.
393
960000
2000
Agora pensem no absurdo desta situação.
16:17
If 27 individuals
394
962000
2000
Se 27 indivíduos
16:19
from those 27 member states
395
964000
2000
desses 27 estados membros
16:21
sat around table, speaking their 23 languages,
396
966000
3000
se sentarem à mesa, falando nas suas 23 línguas,
16:24
some very simple mathematics will tell you
397
969000
2000
alguns cálculos matemáticos simples dizem-nos
16:26
that you need an army of 253 translators
398
971000
4000
que é necessária uma armada de 235 tradutores
16:30
to anticipate all the pairwise possibilities.
399
975000
4000
para antecipar todas as combinações possíveis.
16:34
The European Union employs a permanent staff
400
979000
3000
A União Europeia emprega uma equipa permanente
16:37
of about 2,500 translators.
401
982000
2000
de cerca de 2.500 tradutores.
16:39
And in 2007 alone --
402
984000
2000
E em 2007, apenas --
16:41
and I'm sure there are more recent figures --
403
986000
2000
e estou certo de que existem números mais recentes --
16:43
something on the order of 1.3 million pages
404
988000
3000
algo na ordem de 1,3 milhões de páginas
16:46
were translated into English alone.
405
991000
3000
foi traduzido para inglês somente.
16:49
And so if language really is
406
994000
3000
E, portanto, se a linguagem é realmente
16:52
the solution to the crisis of visual theft,
407
997000
3000
a solução para a crise do roubo visual,
16:55
if language really is
408
1000000
2000
se a linguagem é na realidade
16:57
the conduit of our cooperation,
409
1002000
2000
o fio condutor da nossa cooperação,
16:59
the technology that our species derived
410
1004000
3000
a tecnologia que a nossa espécie destinou
17:02
to promote the free flow and exchange of ideas,
411
1007000
4000
à promoção da livre circulação e troca de ideias,
17:06
in our modern world,
412
1011000
2000
no nosso mundo moderno,
17:08
we confront a question.
413
1013000
2000
somos confrontados com uma questão.
17:10
And that question is whether
414
1015000
2000
E essa questão é se
17:12
in this modern, globalized world
415
1017000
2000
neste mundo moderno e globalizado
17:14
we can really afford to have all these different languages.
416
1019000
3000
podemos realmente dar-nos ao luxo de ter todas estas línguas diferentes.
17:17
To put it this way, nature knows no other circumstance
417
1022000
3000
Melhor dizendo, a Natureza não conhece outra circunstância
17:20
in which functionally equivalent traits coexist.
418
1025000
5000
em que traços funcionalmente equivalentes coexistam.
17:25
One of them always drives the other extinct.
419
1030000
3000
Um deles leva sempre o outro à extinção.
17:28
And we see this in the inexorable march
420
1033000
2000
E vemos isto na marcha inexorável
17:30
towards standardization.
421
1035000
2000
para a normalização.
17:32
There are lots and lots of ways of measuring things --
422
1037000
3000
Há muitas e muitas maneiras de medir as coisas --
17:35
weighing them and measuring their length --
423
1040000
2000
pesando-as e medindo-lhes o comprimento --
17:37
but the metric system is winning.
424
1042000
2000
mas o sistema métrico está a ganhar.
17:39
There are lots and lots of ways of measuring time,
425
1044000
3000
Há muitas e muitas maneiras de medir o tempo,
17:42
but a really bizarre base 60 system
426
1047000
3000
mas um sistema realmente bizarro de base 60
17:45
known as hours and minutes and seconds
427
1050000
2000
conhecido como horas e minutos e segundos
17:47
is nearly universal around the world.
428
1052000
3000
é praticamente universal em todo o mundo.
17:50
There are many, many ways
429
1055000
2000
Há muitas, muitas maneiras
17:52
of imprinting CDs or DVDs,
430
1057000
2000
de imprimir CDs e DVS,
17:54
but those are all being standardized as well.
431
1059000
3000
mas aqueles estão a ser todos normalizados também.
17:57
And you can probably think of many, many more
432
1062000
3000
E vocês podem provavelmente pensar em muitos, muitos mais
18:00
in your own everyday lives.
433
1065000
2000
na vossa própria vida diária.
18:02
And so our modern world now
434
1067000
3000
E, assim, o nosso mundo moderno
18:05
is confronting us with a dilemma.
435
1070000
2000
confronta-nos agora com um dilema.
18:07
And it's the dilemma
436
1072000
2000
E é o dilema
18:09
that this Chinese man faces,
437
1074000
2000
que este chinês encara,
18:11
who's language is spoken
438
1076000
2000
ele, cuja língua é falada
18:13
by more people in the world
439
1078000
2000
por mais pessoas no mundo
18:15
than any other single language,
440
1080000
3000
do que qualquer outra língua,
18:18
and yet he is sitting at his blackboard,
441
1083000
4000
e que, no entanto, se senta diante do seu quadro negro,
18:22
converting Chinese phrases
442
1087000
3000
convertendo frases chinesas
18:25
into English language phrases.
443
1090000
2000
em frases em língua inglesa.
18:27
And what this does is it raises the possibility to us
444
1092000
3000
E o que isto faz é criar-nos a possibilidade
18:30
that in a world in which we want to promote
445
1095000
2000
de, num mundo em que queremos promover
18:32
cooperation and exchange,
446
1097000
2000
a cooperação e as trocas,
18:34
and in a world that might be dependent more than ever before
447
1099000
3000
e num mundo que pode vir a depender, mais do que nunca,
18:37
on cooperation
448
1102000
2000
da cooperação,
18:39
to maintain and enhance our levels of prosperity,
449
1104000
3000
para mantermos e aumentarmos os nossos níveis de prosperidade,
18:42
his actions suggest to us
450
1107000
2000
as suas acções sugerem-nos
18:44
it might be inevitable
451
1109000
2000
que pode ser inevitável
18:46
that we have to confront the idea
452
1111000
2000
que tenhamos de enfrentar a ideia
18:48
that our destiny is to be one world with one language.
453
1113000
3000
de que o nosso destino é sermos um mundo com uma língua.
18:51
Thank you.
454
1116000
2000
Obrigado.
18:53
(Applause)
455
1118000
8000
(Aplausos)
19:01
Matt Ridley: Mark, one question.
456
1126000
2000
Matt Ridley: Mark, uma questão.
19:03
Svante found that the FOXP2 gene,
457
1128000
3000
Svante descobriu que o gene FOX2,
19:06
which seems to be associated with language,
458
1131000
2000
que parece estar associado à linguagem,
19:08
was also shared in the same form
459
1133000
2000
era também partilhado da mesma maneira
19:10
in Neanderthals as us.
460
1135000
2000
que em nós pelos Neandertais.
19:12
Do we have any idea
461
1137000
2000
Temos alguma ideia
19:14
how we could have defeated Neanderthals
462
1139000
2000
como podemos ter derrotado os Neandertais
19:16
if they also had language?
463
1141000
2000
se eles também tinham linguagem?
19:18
Mark Pagel: This is a very good question.
464
1143000
2000
Mark Pagel: Essa é uma boa questão.
19:20
So many of you will be familiar with the idea that there's this gene called FOXP2
465
1145000
3000
Muitos de vós estarão familiarizados com a ideia de que existe este gene chamado FOXP2
19:23
that seems to be implicated in some ways
466
1148000
3000
que parece estar implicado de várias formas
19:26
in the fine motor control that's associated with language.
467
1151000
3000
no controlo motor fino que está associado à linguagem.
19:29
The reason why I don't believe that tells us
468
1154000
2000
A razão por não acreditamos que isso nos diga
19:31
that the Neanderthals had language
469
1156000
2000
que os Neandertais tivessem linguagem
19:33
is -- here's a simple analogy:
470
1158000
3000
é -- eis uma analogia simples:
19:36
Ferraris are cars that have engines.
471
1161000
3000
Os Ferraris são carros que têm motores.
19:39
My car has an engine,
472
1164000
2000
O meu carro tem um motor,
19:41
but it's not a Ferrari.
473
1166000
2000
mas não é um Ferrari.
19:43
Now the simple answer then
474
1168000
2000
Agora, a resposta simples a essa questão
19:45
is that genes alone don't, all by themselves,
475
1170000
2000
é que os genes, por si sós,
19:47
determine the outcome
476
1172000
2000
não determinam o resultado
19:49
of very complicated things like language.
477
1174000
2000
de coisas muito complicadas, como a linguagem.
19:51
What we know about this FOXP2 and Neanderthals
478
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O que sabemos sobre o FOXP2 e os Neandertais
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is that they may have had fine motor control of their mouths -- who knows.
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é que eles podem ter tido o controlo motor fino das suas bocas -- quem sabe?
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But that doesn't tell us they necessarily had language.
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Mas isso não nos diz que eles tivessem linguagem necessariamente.
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MR: Thank you very much indeed.
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MR: Muitíssimo obrigado.
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(Applause)
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(Aplausos)
ABOUT THE SPEAKER
Mark Pagel - Evolutionary biologistUsing biological evolution as a template, Mark Pagel wonders how languages evolve.
Why you should listen
Mark Pagel builds statistical models to examine the evolutionary processes imprinted in human behavior, from genomics to the emergence of complex systems -- to culture. His latest work examines the parallels between linguistic and biological evolution by applying methods of phylogenetics, or the study of evolutionary relatedness among groups, essentially viewing language as a culturally transmitted replicator with many of the same properties we find in genes. He’s looking for patterns in the rates of evolution of language elements, and hoping to find the social factors that influence trends of language evolution.
At the University of Reading, Pagel heads the Evolution Laboratory in the biology department, where he explores such questions as, "Why would humans evolve a system of communication that prevents them with communicating with other members of the same species?" He has used statistical methods to reconstruct features of dinosaur genomes, and to infer ancestral features of genes and proteins.
He says: "Just as we have highly conserved genes, we have highly conserved words. Language shows a truly remarkable fidelity."
Mark Pagel | Speaker | TED.com