ABOUT THE SPEAKER
Read Montague - Behavioral Neuroscientist
What does "normal behavior" look like? To find out, Read Montague is imaging thousands of brains at work.

Why you should listen

Until recently, the world's curiosity about our brains seemed to focus on abnormal behavior. Which of course left a big question unanswered: Do we even know what "normal behavior" is? Through the landmark Roanoke Brain Study, Read Montague is hoping to find that out, exploring the everyday tasks of brains -- making decisions, understanding social context, and relating to others -- by neuroimaging some 5,000 people, ages 18-85, over a period of many years.

Montague's teams in Virginia and in London lead fascinating research in computational neuroscience (how the brain's "machinery" works), offering insight into the relationship between the social and cognitive functions. For instance, a recent study from his group found that in small social groups, some people will alter the expression of their IQ in reaction to social pressures -- revising, in almost all cases, downward.

More profile about the speaker
Read Montague | Speaker | TED.com
TEDGlobal 2012

Read Montague: What we're learning from 5,000 brains

Read Montague: O que estamos a aprender a partir de 5000 cérebros

Filmed:
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Ratos, insetos e hamsters já não são a única forma de estudar o cérebro. A Imagiologia por Ressonância Magnética funcional (IRMf) permite aos cientistas mapear a atividade cerebral em seres humanos vivos, capazes de respirar e tomar decisões. Read Montague dá-nos uma visão global sobre como esta tecnologia nos está a ajudar a compreender as formas complicadas de como interagimos uns com os outros.
- Behavioral Neuroscientist
What does "normal behavior" look like? To find out, Read Montague is imaging thousands of brains at work. Full bio

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00:16
Other people. EveryoneToda a gente is interestedinteressado in other people.
0
474
2809
Os outros. Toda a gente
se interessa pelos outros.
00:19
EveryoneToda a gente has relationshipsrelacionamentos with other people,
1
3283
2123
Toda a gente se relaciona
com outras pessoas
00:21
and they're interestedinteressado in these relationshipsrelacionamentos
2
5406
1592
e tem interesse nessas relações,
por diversas razões.
00:22
for a varietyvariedade of reasonsrazões.
3
6998
1855
00:24
Good relationshipsrelacionamentos, badmau relationshipsrelacionamentos,
4
8853
2012
Boas relações, más relações,
00:26
annoyingirritante relationshipsrelacionamentos, agnosticagnóstico relationshipsrelacionamentos,
5
10865
3146
relações chatas,
relações agnósticas.
00:29
and what I'm going to do is focusfoco on the centralcentral piecepeça
6
14011
3424
Vou concentrar-me nos aspetos centrais
00:33
of an interactioninteração that goesvai on in a relationshiprelação.
7
17435
3303
da interação que ocorre numa relação.
00:36
So I'm going to take as inspirationinspiração the factfacto that we're all
8
20738
2336
Vou usar como fonte
de inspiração o facto de que
00:38
interestedinteressado in interactinginteragindo with other people,
9
23074
2425
todos temos interesse em interagir
com outras pessoas,
00:41
I'm going to completelycompletamente stripfaixa it of all its complicatingcomplicando a featurescaracterísticas,
10
25499
3832
Vou abstrair-me por completo
dos detalhes mais complicados
00:45
and I'm going to turnvirar that objectobjeto, that simplifiedsimplificado objectobjeto,
11
29331
3894
vou transformar esse objeto simplificado
00:49
into a scientificcientífico probesonda, and provideprovidenciar the earlycedo stagesestágios,
12
33225
4150
numa amostragem científica
e fornecerei as etapas iniciais,
00:53
embryonicembrionário stagesestágios of newNovo insightsintuições into what happensacontece
13
37375
2449
as etapas embrionárias
das novas perspetivas
sobre o que ocorre em dois cérebros
00:55
in two brainscérebro while they simultaneouslysimultaneamente interactinteragir.
14
39824
3650
enquanto interagem ao mesmo tempo.
00:59
But before I do that, let me tell you a couplecasal of things
15
43474
2293
Mas, antes de fazê-lo,
vou dizer-vos algumas coisas
01:01
that madefeito this possiblepossível.
16
45767
1699
que tornaram isso fosse possível.
01:03
The first is we can now eavesdropbisbilhotar safelycom segurança
17
47466
2781
A primeira é que agora podemos
auscultar com segurança
01:06
on healthysaudável braincérebro activityatividade.
18
50247
2711
a atividade de um cérebro saudável,
01:08
WithoutSem needlesagulhas and radioactivityradioactividade,
19
52958
2577
sem agulhas, sem radioatividade,
01:11
withoutsem any kindtipo of clinicalclínico reasonrazão, we can go down the streetrua
20
55535
2863
sem qualquer tipo de justificação clínica,
podemos andar pela rua
01:14
and recordregistro from your friends'dos amigos and neighbors'dos vizinhos brainscérebro
21
58398
3127
e registar a atividade cerebral
dos nossos amigos e vizinhos
01:17
while they do a varietyvariedade of cognitivecognitivo taskstarefas, and we use
22
61525
2538
enquanto executam uma série
de tarefas cognitivas.
01:19
a methodmétodo calledchamado functionalfuncional magneticmagnético resonanceressonância imagingimagem latente.
23
64063
3734
Usamos um método chamado
Imagiologia de Ressonância
Magnética functional [IRMf]
01:23
You've probablyprovavelmente all readler about it or heardouviu about in some
24
67797
2325
É provável que já tenham
lido ou ouvido falar nele.
01:26
incarnationencarnação. Let me give you a two-sentenceduas frases versionversão of it.
25
70122
4378
Vou apresentá-lo numa versão resumida.
01:30
So we'venós temos all heardouviu of MRIsRessonâncias magnéticas. MRIsRessonâncias magnéticas use magneticmagnético fieldsCampos
26
74500
3484
Já todos ouvimos falar em IRMf.
Essas imagens usam campos magnéticos
01:33
and radiorádio wavesondas and they take snapshotsinstantâneos of your braincérebro
27
77984
2029
e ondas de rádio
para fotografar o cérebro,
01:35
or your kneejoelho or your stomachestômago,
28
80013
2361
os joelhos ou o estômago.
01:38
grayscaletons de cinza imagesimagens that are frozencongeladas in time.
29
82374
2045
São imagens a preto e branco
paradas no tempo.
01:40
In the 1990s, it was discovereddescobriu you could use
30
84419
2321
Nos anos 90, descobriu-se
que podíamos usar
01:42
the samemesmo machinesmáquinas in a differentdiferente modemodo,
31
86740
2659
os mesmos aparelhos de um modo diferente.
Era possível fazer filmes microscópicos
da circulação sanguínea
01:45
and in that modemodo, you could make microscopicmicroscópica bloodsangue flowfluxo
32
89399
2346
01:47
moviesfilmes from hundredscentenas of thousandsmilhares of sitessites independentlyindependentemente in the braincérebro.
33
91745
3300
a partir de centenas de milhares
de zonas independentes no cérebro.
01:50
Okay, so what? In factfacto, the so what is, in the braincérebro,
34
95045
3200
Pois bem. E daí?
Daí que no cérebro,
as alterações na atividade neural
01:54
changesalterar in neuralneural activityatividade, the things that make your braincérebro work,
35
98245
3832
— aquilo que faz
o nosso cérebro funcionar,
01:57
the things that make your softwareProgramas work in your braincérebro,
36
102077
2010
o que ativa o "software" cerebral —
01:59
are tightlybem correlatedcorrelacionado with changesalterar in bloodsangue flowfluxo.
37
104087
2489
estão ligadas às alterações
na circulação sanguínea.
02:02
You make a bloodsangue flowfluxo moviefilme, you have an independentindependente
38
106576
1973
Ao filmar a circulação sanguínea,
02:04
proxyproxy of braincérebro activityatividade.
39
108549
2339
ficamos com o registo independente
da atividade cerebral.
02:06
This has literallyliteralmente revolutionizedrevolucionou cognitivecognitivo scienceCiência.
40
110888
3034
Isto veio revolucionar
as ciências cognitivas.
02:09
Take any cognitivecognitivo domaindomínio you want, memorymemória,
41
113922
1991
Em qualquer domínio cognitivo:
a memória, o planeamento motor,
um pensamento sobre a sogra,
02:11
motormotor planningplanejamento, thinkingpensando about your mother-in-lawsogra,
42
115913
2141
02:13
gettingobtendo angryBravo at people, emotionalemocional responseresposta, it goesvai on and on,
43
118054
3715
uma zanga com outros,
uma resposta emocional, etc.,
02:17
put people into functionalfuncional MRIRESSONÂNCIA MAGNÉTICA devicesdispositivos, and
44
121769
3089
pomos as pessoas em aparelhos
de IRM funcional
02:20
imageimagem how these kindstipos of variablesvariáveis mapmapa ontopara braincérebro activityatividade.
45
124858
3383
e vemos como este tipo de variáveis
desenham um mapa da atividade cerebral.
02:24
It's in its earlycedo stagesestágios, and it's crudebruto by some measuresmedidas,
46
128241
2849
Ainda está no início
e é de algum modo incipiente,
02:26
but in factfacto, 20 yearsanos agoatrás, we were at nothing.
47
131090
2568
mas há 20 anos não tínhamos nada.
02:29
You couldn'tnão podia do people like this. You couldn'tnão podia do healthysaudável people.
48
133658
2359
Não podíamos analisar
as pessoas saudáveis.
02:31
That's causedcausou a literalliteral revolutionrevolução, and it's openedaberto us up
49
136017
2488
Isto causou uma verdadeira revolução
e abriu-nos para uma nova
preparação experimental.
02:34
to a newNovo experimentalexperimental preparationpreparação. NeurobiologistsNeurobiologists,
50
138505
2818
02:37
as you well know, have lots of experimentalexperimental prepsPreps,
51
141323
3760
Os neurobiologistas, como sabem,
fazem muitas preparações experimentais,
02:40
wormsvermes and rodentsroedores and fruitfruta fliesmoscas and things like this.
52
145083
3141
com larvas, roedores,
moscas da fruta e coisas do género.
02:44
And now, we have a newNovo experimentalexperimental prepPrep: humanhumano beingsseres.
53
148224
3397
Mas agora temos uma nova preparação
experimental com seres humanos.
02:47
We can now use humanhumano beingsseres to studyestude and modelmodelo
54
151621
3761
Podemos usar seres humanos
para estudar
e criar modelos
do "software" dos seres humanos
02:51
the softwareProgramas in humanhumano beingsseres, and we have a fewpoucos
55
155382
2950
e temos algumas medidas biológicas
em florescimento.
02:54
burgeoningflorescente biologicalbiológico measuresmedidas.
56
158332
2835
02:57
Okay, let me give you one exampleexemplo of the kindstipos of experimentsexperiências that people do,
57
161167
3887
Muito bem, vou dar-vos um exemplo
dos tipos de experiências que se fazem
03:00
and it's in the areaárea of what you'dvocê gostaria call valuationAvaliaà § ã £.
58
165054
2677
na área a que chamamos de avaliação.
A avaliação é justamente aquilo
que vocês acham que é.
03:03
ValuationAvaliaà § ã £ is just what you think it is, you know?
59
167731
2135
03:05
If you wentfoi and you were valuingvalorizando two companiesempresas againstcontra
60
169866
2804
Se avaliarmos duas empresas
em comparação uma com a outra,
03:08
one anotheroutro, you'dvocê gostaria want to know whichqual was more valuablevalioso.
61
172670
2736
desejamos saber qual é a mais valiosa.
03:11
CulturesCulturas discovereddescobriu the keychave featurecaracterística of valuationAvaliaà § ã £ thousandsmilhares of yearsanos agoatrás.
62
175406
3879
As culturas descobriram há milhares de anos
o aspeto mais importante da avaliação
03:15
If you want to comparecomparar orangeslaranjas to windshieldsPara-brisas, what do you do?
63
179285
2690
Para comparar laranjas
com para-brisas, como fazemos?
03:17
Well, you can't comparecomparar orangeslaranjas to windshieldsPara-brisas.
64
181975
2356
Não podemos comparar
laranjas com para-brisas.
03:20
They're immiscibleimiscíveis. They don't mixmisturar with one anotheroutro.
65
184331
2255
São imiscíveis.
Não se podem misturar entre si.
03:22
So insteadem vez de, you convertconverter them to a commoncomum currencymoeda scaleescala,
66
186586
2351
Assim, convertemo-los
à escala de uma moeda comum,
03:24
put them on that scaleescala, and valuevalor them accordinglyem conformidade.
67
188937
2706
e avaliamo-los de acordo com essa escala.
03:27
Well, your braincérebro has to do something just like that as well,
68
191643
3436
O cérebro também tem de fazer
algo parecido com isso.
03:30
and we're now beginningcomeçando to understandCompreendo and identifyidentificar
69
195079
2488
Estamos agora a começar
a entender e a identificar
03:33
braincérebro systemssistemas involvedenvolvido in valuationAvaliaà § ã £,
70
197567
2137
os sistemas cerebrais
envolvidos na avaliação.
03:35
and one of them includesinclui a neurotransmitterneurotransmissor systemsistema
71
199704
2632
Um deles inclui
um sistema neurotransmissor,
03:38
whosede quem cellscélulas are locatedlocalizado in your brainstemtronco cerebral
72
202336
2632
cujas células estão situadas
no tronco encefálico
03:40
and deliverentregar the chemicalquímico dopaminedopamina to the restdescansar of your braincérebro.
73
204968
3175
e que distribui a dopamina química
pelo resto do cérebro.
03:44
I won'tnão vai go throughatravés the detailsdetalhes of it, but that's an importantimportante
74
208143
2442
Não vou entrar em detalhes,
mas foi uma descoberta importante
03:46
discoverydescoberta, and we know a good bitpouco about that now,
75
210585
2157
e agora sabemos
um bom bocado do assunto.
03:48
and it's just a smallpequeno piecepeça of it, but it's importantimportante because
76
212742
2230
É apenas uma parte, mas é importante
03:50
those are the neuronsneurônios that you would loseperder if you had Parkinson'sA doença de Parkinson diseasedoença,
77
214972
3275
porque são os neurónios que perdemos,
se tivermos a doença de Parkinson
03:54
and they're alsoAlém disso the neuronsneurônios that are hijackedsequestrado by literallyliteralmente
78
218247
2016
e são também os neurónios
que são sequestrados
03:56
everycada drugdroga of abuseAbuso, and that makesfaz com que sensesentido.
79
220263
2232
pels drogas ilícitas e isso faz sentido.
03:58
DrugsDrogas of abuseAbuso would come in, and they would changemudança
80
222495
2336
As drogas ilícitas vieram transformar
a forma de avaliarmos o mundo.
04:00
the way you valuevalor the worldmundo. They changemudança the way
81
224831
1789
Mudam a forma como avaliamos
04:02
you valuevalor the symbolssímbolos associatedassociado with your drugdroga of choiceescolha,
82
226620
3199
os símbolos associados
à nossa droga de eleição
04:05
and they make you valuevalor that over everything elseoutro.
83
229819
2514
e levam-nos a valorizar isso
acima de todas as coisas.
04:08
Here'sAqui é the keychave featurecaracterística thoughApesar. These neuronsneurônios are alsoAlém disso
84
232333
3021
Mas o aspeto central é o seguinte.
Estes neurónios também estão envolvidos
04:11
involvedenvolvido in the way you can assignatribuir valuevalor to literallyliteralmente abstractabstrato ideasidéias,
85
235354
3501
na forma como podemos
atribuir valor a ideias abstratas.
04:14
and I put some symbolssímbolos up here that we assignatribuir valuevalor to
86
238855
2041
Coloquei aqui alguns símbolos
a que atribuímos valor,
04:16
for variousvários reasonsrazões.
87
240896
2720
por diversas razões.
04:19
We have a behavioralcomportamentais superpowersuperpotência in our braincérebro,
88
243616
2689
Possuímos uma superpotência
comportamental no cérebro,
04:22
and it at leastpelo menos in partparte involvesenvolve dopaminedopamina.
89
246305
1753
que envolve, pelo menos em parte,
a dopamina.
04:23
We can denynegar everycada instinctinstinto we have for survivalsobrevivência for an ideaidéia,
90
248058
4189
Podemos negar todo o instinto
de sobrevivência por causa de uma ideia.
04:28
for a meremero ideaidéia. No other speciesespécies can do that.
91
252247
4005
Nenhuma outra espécie o consegue fazer.
04:32
In 1997, the cultculto Heaven'sDo céu GatePortão committedcomprometido massmassa suicidesuicídio
92
256252
3606
Em 1997, a seita do Heaven's Gate
perpetrou um suicídio coletivo
04:35
predicatedpredicado on the ideaidéia that there was a spaceshipnave espacial
93
259858
2215
com base na ideia de que havia
uma nave espacial
04:37
hidingse escondendo in the tailrabo of the then-visibleEntão-visível cometcometa Hale-BoppHale-Bopp
94
262073
3785
escondida na cauda do então visível
cometa Hale-Bopp,
04:41
waitingesperando to take them to the nextPróximo levelnível. It was an incrediblyincrivelmente tragictrágico eventevento.
95
265858
4272
à espera de levá-los
para o nível seguinte.
Foi um acontecimento
incrivelmente trágico.
04:46
More than two thirdsterços of them had collegeFaculdade degreesgraus.
96
270130
3485
Mais de dois terços deles
possuíam graus académicos.
04:49
But the pointponto here is they were ablecapaz to denynegar theirdeles instinctsinstintos for survivalsobrevivência
97
273615
3723
Mas o que interessa é que foram capazes
de negar os seus instintos de sobrevivência
04:53
usingusando exactlyexatamente the samemesmo systemssistemas that were put there
98
277338
2866
usando os mesmos sistemas
que lá foram colocados
para os fazer sobreviver.
04:56
to make them survivesobreviver. That's a lot of controlao controle, okay?
99
280204
4042
É um enorme poder de controlo.
05:00
One thing that I've left out of this narrativenarrativa
100
284246
2089
Deixei de fora desta narrativa o óbvio
05:02
is the obviousóbvio thing, whichqual is the focusfoco of the restdescansar of my
101
286335
2234
— o foco do resto
da minha pequena palestra —
05:04
little talk, and that is other people.
102
288569
2159
que é: as outras pessoas.
05:06
These samemesmo valuationAvaliaà § ã £ systemssistemas are redeployedreimplantado
103
290728
2996
Estes mesmos sistemas de
avaliação são transferidos
05:09
when we're valuingvalorizando interactionsinterações with other people.
104
293724
2492
quando avaliamos as interações
com outras pessoas.
05:12
So this samemesmo dopaminedopamina systemsistema that getsobtém addictedviciado to drugsdrogas,
105
296216
3271
Assim, o mesmo sistema de
dopamina que se vicia em drogas,
05:15
that makesfaz com que you freezecongelar when you get Parkinson'sA doença de Parkinson diseasedoença,
106
299487
2524
que nos congela quando
temos a doença de Parkinson
05:17
that contributescontribui to variousvários formsformas of psychosispsicose,
107
302011
3077
que contribui para diversas
formas de psicose,
05:20
is alsoAlém disso redeployedreimplantado to valuevalor interactionsinterações with other people
108
305088
3920
é igualmente transferido para
a avaliação das interações com outros
05:24
and to assignatribuir valuevalor to gesturesgestos that you do
109
309008
2896
e para atribuir valor
aos gestos que fazemos
05:27
when you're interactinginteragindo with somebodyalguém elseoutro.
110
311904
2574
quando interagimos com alguém.
05:30
Let me give you an exampleexemplo of this.
111
314478
2577
Vou dar-vos um exemplo disto.
05:32
You bringtrazer to the tablemesa suchtal enormousenorme processingem processamento powerpoder
112
317055
2967
Trazemos para cima da mesa
um tal poder de processamento
05:35
in this domaindomínio that you hardlydificilmente even noticeaviso prévio it.
113
320022
2624
neste domínio, que quase nem notamos.
05:38
Let me just give you a fewpoucos examplesexemplos. So here'saqui está a babybebê.
114
322646
1467
Eis uns exemplos.
Temos aqui um bebé.
05:40
She's threetrês monthsmeses oldvelho. She still poopsfaz cocô in her diapersfraldas and she can't do calculuscálculo.
115
324113
3730
Tem três meses. Faz cocó na fralda
e não sabe efetuar cálculos.
05:43
She's relatedrelacionado to me. SomebodyAlguém will be very gladfeliz that she's up here on the screentela.
116
327843
3353
Ela é da minha família. Vão ficar
contentes por ela aarecer aqui.
05:47
You can covertampa up one of her eyesolhos, and you can still readler
117
331196
2376
Podemos tapar-lhe um olho
e continuar a ler algo no outro.
05:49
something in the other eyeolho, and I see sortordenar of curiositycuriosidade
118
333572
2755
Estou a ver alguma curiosidade num olho
e talvez um pouco de surpresa, no outro.
05:52
in one eyeolho, I see maybe a little bitpouco of surprisesurpresa in the other.
119
336327
3597
05:55
Here'sAqui é a couplecasal. They're sharingcompartilhando a momentmomento togetherjuntos,
120
339924
3179
Este casal está a partilhar
um momento.
05:59
and we'venós temos even donefeito an experimentexperimentar where you can cutcortar out
121
343103
1318
Fizemos uma experiência
em que cortámos pedaços desta foto
06:00
differentdiferente piecespeças of this framequadro, armação and you can still see
122
344421
3007
e continuamos
a ver que eles o estão a partilhar
06:03
that they're sharingcompartilhando it. They're sharingcompartilhando it sortordenar of in parallelparalelo.
123
347428
2504
mais ou menos, em paralelo.
06:05
Now, the elementselementos of the scenecena alsoAlém disso communicatecomunicar this
124
349932
2463
Os elementos da cena
também nos comunicam isso,
06:08
to us, but you can readler it straightdireto off theirdeles facesrostos,
125
352395
2235
mas podemos lê-lo nos seus rostos.
06:10
and if you comparecomparar theirdeles facesrostos to normalnormal facesrostos, it would be a very subtlesutil cuecue.
126
354630
3503
Se os compararmos com rostos normais,
é uma pista muito subtil.
06:14
Here'sAqui é anotheroutro couplecasal. He's projectingprojetando out at us,
127
358133
3347
Aqui está outro casal.
Ele está a projetar-se para nós
06:17
and she's clearlyclaramente projectingprojetando, you know,
128
361480
2888
e ela está claramente a projetar
amor e admiração em relação a ele.
06:20
love and admirationadmiração at him.
129
364368
2263
06:22
Here'sAqui é anotheroutro couplecasal. (LaughterRiso)
130
366631
3635
Este é outro par.
(Risos)
06:26
And I'm thinkingpensando I'm not seeingvendo love and admirationadmiração on the left. (LaughterRiso)
131
370266
5150
No vejo amor nem admiração,
do lado esquerdo.
(Risos)
06:31
In factfacto, I know this is his sisterirmã, and you can just see
132
375416
2560
Sei que ela é irmã dele
e o que vemos na cara dele é:
06:33
him sayingdizendo, "Okay, we're doing this for the cameraCâmera,
133
377976
2513
"Estamos a fazer isto para a fotografia,
06:36
and then afterwardsdepois you stealroubar my candydoces and you punchsoco me in the facecara." (LaughterRiso)
134
380489
5702
"mas depois roubas-me os doces
e dás-me uma chapada na cara."
(Risos)
06:42
He'llEle vai killmatar me for showingmostrando that.
135
386191
2106
Ele vai matar-me por mostrar isto.
06:44
All right, so what does this mean?
136
388297
2797
Muito bem, então o que quer isto dizer?
06:46
It meanssignifica we bringtrazer an enormousenorme amountmontante of processingem processamento powerpoder to the problemproblema.
137
391094
3350
Quer dizer que inserimos
muito poder de processamento na questão
06:50
It engagesse envolve deepprofundo systemssistemas in our braincérebro, in dopaminergicdopaminergic
138
394444
3648
que relaciona sistemas nas profundezas
do cérebro com sistemas dopaminérgicos
06:53
systemssistemas that are there to make you chaseChase sexsexo, foodComida and saltsal.
139
398092
2818
que existem para nós irmos
atrás de sexo, comida e sal.
06:56
They keep you alivevivo. It gives them the pietorta, it gives
140
400910
2894
Mantêm-nos vivos.
Dão-lhe o alimento, dão-lhe
o tipo de impulso comportamental
06:59
that kindtipo of a behavioralcomportamentais punchsoco whichqual we'venós temos calledchamado a superpowersuperpotência.
141
403804
2904
a que chamamos superpotência.
07:02
So how can we take that and arrangeorganizar a kindtipo of stagedencenado
142
406708
3654
Como é que podemos pegar nisto
e fazer uma espécie de encenação
07:06
socialsocial interactioninteração and turnvirar that into a scientificcientífico probesonda?
143
410362
2698
e transformá-lo
numa amostragem científica?
07:08
And the shortcurto answerresponda is gamesjogos.
144
413060
2691
A resposta mais curta é: Jogos.
07:11
EconomicEconómico gamesjogos. So what we do is we go into two areasáreas.
145
415751
4404
Jogos económicos.
Divididos em duas áreas.
07:16
One areaárea is calledchamado experimentalexperimental economicseconomia. The other areaárea is calledchamado behavioralcomportamentais economicseconomia.
146
420155
3336
Um é a economia experimental.
A outra é a economia comportamental.
07:19
And we stealroubar theirdeles gamesjogos. And we contriveinventar them to our ownpróprio purposesfins.
147
423491
4078
Roubamos-lhes os jogos e concebemo-los
de acordo com os nossos objetivos.
07:23
So this showsmostra you one particularespecial gamejogos calledchamado an ultimatumultimato gamejogos.
148
427569
2967
Isto mostra-nos um jogo em especial,
chamado o Jogo do Ultimato.
07:26
RedVermelho personpessoa is givendado a hundredcem dollarsdólares and can offeroferta
149
430536
1845
A pessoa vermelha recebe cem dólares
e pode dar uma parte à azul.
07:28
a splitDividido to blueazul. Let's say redvermelho wants to keep 70,
150
432381
3723
Digamos que a vermelha quer ficar com 70
e oferece 30 à azul.
07:32
and offersofertas blueazul 30. So he offersofertas a 70-30 splitDividido with blueazul.
151
436104
4086
Então propõe uma divisão de 70-30 à azul.
07:36
ControlControle passespassa to blueazul, and blueazul saysdiz, "I acceptaceitar it,"
152
440190
2851
É dado o controlo à azul que diz "Aceito",
07:38
in whichqual casecaso he'dele teria get the moneydinheiro, or blueazul saysdiz,
153
443041
1956
caso em que recebe o dinheiro
ou a azul diz "Rejeito",
caso em que ninguém recebe nada.
07:40
"I rejectrejeitar it," in whichqual casecaso no one getsobtém anything. Okay?
154
444997
4307
07:45
So a rationalracional choiceescolha economisteconomista would say, well,
155
449304
3392
Um economista que escolhesse
de forma racional, diria:
"Devíamos optar pelas ofertas
em que ninguém fica com nada".
07:48
you should take all non-zerodiferente de zero offersofertas.
156
452696
2056
07:50
What do people do? People are indifferentindiferente at an 80-20 splitDividido.
157
454752
3762
O que fazem as pessoas?
Não aceitam uma proposta de 80-20.
07:54
At 80-20, it's a coinmoeda flipgiro whetherse you acceptaceitar that or not.
158
458514
3524
Numa de 80-20, lança-se uma moeda
ao ar para decidir se aceitamos ou não.
07:57
Why is that? You know, because you're pissedchateado off.
159
462038
2891
Porquê? Porque estamos irritados.
08:00
You're madlouco. That's an unfairinjusto offeroferta, and you know what an unfairinjusto offeroferta is.
160
464929
3609
Estamos zangados. Trata-se de uma
oferta injusta e nós sabemos disso.
08:04
This is the kindtipo of gamejogos donefeito by my lablaboratório and manymuitos around the worldmundo.
161
468538
2704
É o tipo de jogos
que o meu laboratório faz.
08:07
That just gives you an exampleexemplo of the kindtipo of thing that
162
471242
2544
Isto dá-nos um exemplo do tipo de coisas
que estes jogos atestam.
08:09
these gamesjogos probesonda. The interestinginteressante thing is, these gamesjogos
163
473786
3738
O que é interessante é que estes jogos
08:13
requireexigem that you have a lot of cognitivecognitivo apparatusaparelho on linelinha.
164
477524
3707
exigem que tenhamos um enorme
aparato cognitivo em linha.
08:17
You have to be ablecapaz to come to the tablemesa with a properadequada modelmodelo of anotheroutro personpessoa.
165
481231
2928
Temos de nos sentar à mesa
com um modelo adequado da outra pessoa.
08:20
You have to be ablecapaz to rememberlembrar what you've donefeito.
166
484159
3213
Temos de nos lembrar do que fizemos.
08:23
You have to standficar de pé up in the momentmomento to do that.
167
487372
1420
Temos de nos erguer para o fazermos.
08:24
Then you have to updateatualizar your modelmodelo basedSediada on the signalssinais comingchegando back,
168
488792
3350
Temos de atualizar o nosso modelo
com base nos sinais que nos são devolvidos
08:28
and you have to do something that is interestinginteressante,
169
492142
2972
e temos de fazer algo interessante,
08:31
whichqual is you have to do a kindtipo of depthprofundidade of thought assayensaio.
170
495114
2597
que é uma espécie de avaliação
da profundidade do pensamento.
08:33
That is, you have to decidedecidir what that other personpessoa expectsEspera que of you.
171
497711
3333
Temos de pensar no que
qa outra pessoa espera de nós.
08:36
You have to sendenviar signalssinais to managegerir your imageimagem in theirdeles mindmente.
172
501044
2954
Temos de enviar-lhe sinais para
gerir a nossa imagem na sua cabeça.
08:39
Like a jobtrabalho interviewentrevista. You sitsentar acrossatravés the deskescrivaninha from somebodyalguém,
173
503998
2853
Como numa entrevista de emprego.
Estamos diante de alguém
que tem uma imagem a nosso respeito,
08:42
they have some prioranterior imageimagem of you,
174
506851
1369
08:44
you sendenviar signalssinais acrossatravés the deskescrivaninha to movemover theirdeles imageimagem
175
508220
2751
enviamos-lhe sinais para
deslocar essa imagem
08:46
of you from one placeLugar, colocar to a placeLugar, colocar where you want it to be.
176
510971
3920
a nosso respeito de um ponto
para o ponto em que queremos que fique.
08:50
We're so good at this we don't really even noticeaviso prévio it.
177
514891
3385
Somos tão bons nisto
que nem sequer notamos.
08:54
These kindstipos of probessondas exploitexplorar it. Okay?
178
518276
3767
Estes tipos de testes exploram isso.
08:57
In doing this, what we'venós temos discovereddescobriu is that humanshumanos
179
522043
1807
Ao fazê-lo, descobrimos que os homens
08:59
are literalliteral canariesIlhas Canárias in socialsocial exchangestrocas.
180
523850
2331
são autênticos canários
nos intercâmbios sociais.
09:02
CanariesIlhas Canárias used to be used as kindtipo of biosensorsbiossensores in minesminas.
181
526181
3397
Os canários eram usados como
uma espécie de biossensores nas minas.
09:05
When methanemetano builtconstruído up, or carboncarbono dioxidedióxido builtconstruído up,
182
529578
3560
Quando o metano ou
o dióxido de carbono se concentravam
09:09
or oxygenoxigênio was diminisheddiminuído, the birdspássaros would swoondesmaiar
183
533138
4186
ou o oxigénio diminuía, os pássaros
desmaiavam antes das pessoas
09:13
before people would -- so it actedatuou as an earlycedo warningAtenção systemsistema:
184
537324
2326
— era um sistema de aviso prévio:
09:15
Hey, get out of the minemeu. Things aren'tnão são going so well.
185
539650
2980
"Olhem, saiam da mina.
As coisas não estão muito bem".
09:18
People come to the tablemesa, and even these very bluntsem corte,
186
542630
2954
As pessoas sentam-se à mesa e, até para
estas bruscas interações sociais encenadas
09:21
stagedencenado socialsocial interactionsinterações, and they, and there's just
187
545584
2990
em que só existem números a passar
de uma pessoa para outra,
09:24
numbersnúmeros going back and forthadiante betweenentre the people,
188
548574
3016
09:27
and they bringtrazer enormousenorme sensitivitiessensibilidades to it.
189
551590
2199
elas contribuem com enorme sensibilidade.
09:29
So we realizedpercebi we could exploitexplorar this, and in factfacto,
190
553789
2689
Então, percebemos que podíamos
explorar isso e, de facto,
09:32
as we'venós temos donefeito that, and we'venós temos donefeito this now in
191
556478
2556
enquanto o fizemos
— já o fizemos com
milhares de pessoas,
09:34
manymuitos thousandsmilhares of people, I think on the orderordem of
192
559034
2694
penso que na ordem
dos cinco ou seis milhares.
09:37
fivecinco or sixseis thousandmil. We actuallyna realidade, to make this
193
561728
2165
Para transformar isto
numa amostra biológica,
09:39
a biologicalbiológico probesonda, need biggerMaior numbersnúmeros than that,
194
563893
2224
necessitamos de números
muito maiores que esses.
09:42
remarkablynotavelmente so. But anywayde qualquer forma,
195
566117
3674
Mas de qualquer modo,
09:45
patternspadrões have emergedemergiu, and we'venós temos been ablecapaz to take
196
569791
2004
há padrões que emergem e
somos capazes de pegar nesses padrões,
09:47
those patternspadrões, convertconverter them into mathematicalmatemático modelsmodelos,
197
571795
3836
convertê-los em modelos matemáticos
09:51
and use those mathematicalmatemático modelsmodelos to gainganho newNovo insightsintuições
198
575631
2689
e usá-los para ganharmos
novas perspetivas sobre essas alterações.
09:54
into these exchangestrocas. Okay, so what?
199
578320
2131
Pois bem. E daí?
09:56
Well, the so what is, that's a really nicebom behavioralcomportamentais measurea medida,
200
580451
3313
Trata-se de uma bela
forma de medir comportamentos,
09:59
the economiceconômico gamesjogos bringtrazer to us notionsnoções of optimalideal playToque.
201
583764
3319
os jogos económicos trazem-nos
conceitos de interação ideal.
10:02
We can computecalcular that duringdurante the gamejogos.
202
587083
2484
Podemos computá-los durante um jogo.
10:05
And we can use that to sortordenar of carveesculpir up the behaviorcomportamento.
203
589567
2953
E podemos usar isso para
dissecar um comportamento.
10:08
Here'sAqui é the coollegal thing. SixSeis or sevenSete yearsanos agoatrás,
204
592520
4330
Há seis ou sete anos, formámos uma equipa.
10:12
we developeddesenvolvido a teamequipe. It was at the time in HoustonHouston, TexasTexas.
205
596850
2550
Na altura, em Houston, no Texas.
Está agora na Virgínia e em Londres.
10:15
It's now in VirginiaVirginia and LondonLondres. And we builtconstruído softwareProgramas
206
599400
3394
Desenvolvemos programas que ligarão
10:18
that'llisso vai linkligação functionalfuncional magneticmagnético resonanceressonância imagingimagem latente devicesdispositivos
207
602794
3207
os aparelhos de IRM funcional,
através da Internet.
10:21
up over the InternetInternet. I guessacho we'venós temos donefeito up to sixseis machinesmáquinas
208
606001
4035
Penso que fizemos
cerca de seis máquinas de cada vez,
10:25
at a time, but let's just focusfoco on two.
209
610036
1981
mas foquemo-nos apenas em duas.
10:27
So it synchronizessincroniza machinesmáquinas anywherequalquer lugar in the worldmundo.
210
612017
3058
Sincronizam-se máquinas
em qualquer parte do mundo.
10:30
We synchronizesincronizar the machinesmáquinas, setconjunto them into these
211
615075
3169
Sincronizamos as máquinas, ligamo-las
a estas interações sociais improvisadas
10:34
stagedencenado socialsocial interactionsinterações, and we eavesdropbisbilhotar on bothambos
212
618244
1983
e auscultamos ambos
os cérebros interativos.
10:36
of the interactinginteragindo brainscérebro. So for the first time,
213
620227
1666
Assim, na primeira vez, não temos
de olhar para as médias dos indivíduos
10:37
we don't have to look at just averagesmédias over singlesolteiro individualsindivíduos,
214
621893
3607
ou colocá-los a jogar no computador
ou tentar interferir desse modo.
10:41
or have individualsindivíduos playingjogando computerscomputadores, or try to make
215
625500
2897
10:44
inferencesinferências that way. We can studyestude individualIndividual dyadsdíades.
216
628397
2763
Podemos estudar os pares de indivíduos,
10:47
We can studyestude the way that one personpessoa interactsinterage with anotheroutro personpessoa,
217
631160
2785
estudar a forma como
uma pessoa interage com a outra,
10:49
turnvirar the numbersnúmeros up, and startcomeçar to gainganho newNovo insightsintuições
218
633945
2564
revirar os números e começar
a ganhar novas perspetivas
10:52
into the boundariesfronteiras of normalnormal cognitionconhecimento,
219
636509
2515
sobre os limites da cognição normal,
10:54
but more importantlyimportante, we can put people with
220
639024
2732
mas o mais importante é que
podemos pôr pessoas
10:57
classicallyclassicamente defineddefiniram mentalmental illnessesdoenças, or braincérebro damagedanificar,
221
641756
3337
com doenças definidas
como mentais ou com danos cerebrais
11:00
into these socialsocial interactionsinterações, and use these as probessondas of that.
222
645093
3551
nestas interações sociais e
usá-las como amostras disso.
11:04
So we'venós temos startedcomeçado this effortesforço. We'veTemos madefeito a fewpoucos hitsexitos,
223
648644
2350
Iniciámos este esforço.
Alcançámos alguns êxitos.
11:06
a fewpoucos, I think, embryonicembrionário discoveriesdescobertas.
224
650994
2449
Penso que fizemos algumas
descobertas embrionárias.
11:09
We think there's a futurefuturo to this. But it's our way
225
653443
2812
Pensamos que isto tem futuro.
É a nossa forma de penetrar e redefinir
através de um novo léxico,
11:12
of going in and redefiningRedefinindo o, with a newNovo lexiconléxico,
226
656255
2560
11:14
a mathematicalmatemático one actuallyna realidade, as opposedopôs-se to the standardpadrão
227
658815
4022
um léxico matemático,
oposto às formas padronizadas
11:18
waysmaneiras that we think about mentalmental illnessdoença,
228
662837
2578
como pensamos nas doenças mentais,
11:21
characterizingcaracterizando these diseasesdoenças, by usingusando the people
229
665415
2067
caraterizando estas doenças,
utilizando pessoas
11:23
as birdspássaros in the exchangestrocas. That is, we exploitexplorar the factfacto
230
667482
3007
como as aves nos intercâmbios.
Isto é, exploramos o facto
de que o parceiro saudável,
11:26
that the healthysaudável partnerparceiro, playingjogando somebodyalguém with majorprincipal depressiondepressão,
231
670489
4244
ao representar alguém com depressão major
11:30
or playingjogando somebodyalguém with autismautismo spectrumespectro disorderdesordem,
232
674733
2910
ou ao representar alguém com
perturbações do espetro autista
11:33
or playingjogando somebodyalguém with attentionatenção deficitdéficit hyperactivityhiperatividade disorderdesordem,
233
677643
3850
ou alguém com distúrbio
da hiperatividade com défice de atenção,
11:37
we use that as a kindtipo of biosensorBiosensor, and then we use
234
681493
3219
é usado como uma espécie de biossensor.
Utilizamos os programas informáticos
como modelos dessa pessoa
11:40
computercomputador programsprogramas to modelmodelo that personpessoa, and it gives us
235
684712
2644
11:43
a kindtipo of assayensaio of this.
236
687356
2470
e eles dão-nos uma espécie
de análise disso.
11:45
EarlyMais cedo daysdias, and we're just beginningcomeçando, we're settingconfiguração up sitessites
237
689826
2131
Ainda estamos no princípio,
a construir "sites" à volta do mundo.
11:47
around the worldmundo. Here are a fewpoucos of our collaboratingcolaborando sitessites.
238
691957
3410
Temos aqui alguns dos "sites"
que colaboram connosco.
11:51
The hubcubo, ironicallyironicamente enoughsuficiente,
239
695367
2309
A rede, ironicamente,
11:53
is centeredcentrado in little RoanokeRoanoke, VirginiaVirginia.
240
697676
2889
tem um centro
na pequena Roanoke, na Virgínia.
11:56
There's anotheroutro hubcubo in LondonLondres, now, and the restdescansar
241
700565
2269
Temos agora outro centro, em Londres
e o resto ainda está em construção.
11:58
are gettingobtendo setconjunto up. We hopeesperança to give the datadados away
242
702834
4009
Esperamos dar mais dados em algum momento.
12:02
at some stageetapa. That's a complicatedcomplicado issuequestão
243
706843
3673
É um assunto complicado
12:06
about makingfazer it availableacessível to the restdescansar of the worldmundo.
244
710516
2994
no que toca à sua disponibilização
para o resto do mundo.
12:09
But we're alsoAlém disso studyingestudando just a smallpequeno partparte
245
713510
1847
Mas também estamos a
estudar uma pequena parte
12:11
of what makesfaz com que us interestinginteressante as humanhumano beingsseres, and so
246
715357
2267
do que nos torna interessantes
como seres humanos
12:13
I would inviteconvite other people who are interestedinteressado in this
247
717624
2041
e convido outras pessoas
interessadas nisto,
12:15
to askpergunte us for the softwareProgramas, or even for guidanceorientação
248
719665
2569
a colocarem-nos questões
sobre os programas
12:18
on how to movemover forwardprogressivo with that.
249
722234
2219
ou a pedirem-nos orientação
sobre como avançar com isso.
12:20
Let me leavesair you with one thought in closingfechando.
250
724453
2341
Um pensamento, para concluir.
12:22
The interestinginteressante thing about studyingestudando cognitionconhecimento
251
726794
1942
O interessante no estudo da cognição
12:24
has been that we'venós temos been limitedlimitado, in a way.
252
728736
3732
é que temos estado limitados,
de certo modo.
12:28
We just haven'tnão tem had the toolsFerramentas to look at interactinginteragindo brainscérebro
253
732468
2943
Não temos tido as ferramentas
para observar cérebros interativos,
12:31
simultaneouslysimultaneamente.
254
735411
1200
em simultâneo.
12:32
The factfacto is, thoughApesar, that even when we're alonesozinho,
255
736611
2470
Mesmo quando estamos sozinhos,
somos criaturas profundamente sociais.
12:34
we're a profoundlyprofundamente socialsocial creaturecriatura. We're not a solitarysolitária mindmente
256
739081
4111
Não somos uma mente solitária
construída a partir de propriedades
12:39
builtconstruído out of propertiespropriedades that keptmanteve it alivevivo in the worldmundo
257
743192
4373
que a mantiveram viva num mundo
independente de outras pessoas.
12:43
independentindependente of other people. In factfacto, our mindsmentes
258
747565
3948
De facto, a nossa mente
depende das outras pessoas
12:47
dependdepender on other people. They dependdepender on other people,
259
751513
2870
e está expressa noutras pessoas,
12:50
and they're expressedexpresso in other people,
260
754383
1541
12:51
so the notionnoção of who you are, you oftenfrequentemente don't know
261
755924
3652
por isso é que não temos normalmente
noção de quem somos
12:55
who you are untilaté you see yourselfvocê mesmo in interactioninteração with people
262
759576
2688
até nos vermos
numa interação com pessoas
12:58
that are closefechar to you, people that are enemiesinimigos of you,
263
762264
2406
que nos são próximas,
que são nossas inimigas,
13:00
people that are agnosticagnóstico to you.
264
764670
2545
que são agnósticas em relação a nós.
13:03
So this is the first sortordenar of stepdegrau into usingusando that insightdiscernimento
265
767215
3776
Isto é uma espécie de primeiro passo
para utilizar esta perspetiva
13:06
into what makesfaz com que us humanhumano beingsseres, turninggiro it into a toolferramenta,
266
770991
3295
sobre o que faz de nós seres humanos,
como uma ferramenta
para adquirir novas perspetivas
sobre as doenças mentais.
13:10
and tryingtentando to gainganho newNovo insightsintuições into mentalmental illnessdoença.
267
774286
1978
13:12
ThanksObrigado for havingtendo me. (ApplauseAplausos)
268
776264
3121
Obrigado por me convidarem.
(Aplausos)
13:15
(ApplauseAplausos)
269
779385
3089
Translated by Rute Joaquim
Reviewed by Margarida Ferreira

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ABOUT THE SPEAKER
Read Montague - Behavioral Neuroscientist
What does "normal behavior" look like? To find out, Read Montague is imaging thousands of brains at work.

Why you should listen

Until recently, the world's curiosity about our brains seemed to focus on abnormal behavior. Which of course left a big question unanswered: Do we even know what "normal behavior" is? Through the landmark Roanoke Brain Study, Read Montague is hoping to find that out, exploring the everyday tasks of brains -- making decisions, understanding social context, and relating to others -- by neuroimaging some 5,000 people, ages 18-85, over a period of many years.

Montague's teams in Virginia and in London lead fascinating research in computational neuroscience (how the brain's "machinery" works), offering insight into the relationship between the social and cognitive functions. For instance, a recent study from his group found that in small social groups, some people will alter the expression of their IQ in reaction to social pressures -- revising, in almost all cases, downward.

More profile about the speaker
Read Montague | Speaker | TED.com

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