TEDGlobal 2012
Beau Lotto + Amy O'Toole: Science is for everyone, kids included
Beau Lotto + Amy O'Toole: A ciência é para todos, crianças incluídas
Filmed:
Readability: 3.5
1,504,898 views
O que têm a ciência e a brincadeira em comum? O neurocientista Beau Lotto acha que todas as pessoas (crianças incluídas) devem participar na ciência e, pelo processo da descoberta, mudar perceções. É apoiado por Amy O'Toole, uma menina de 12 anos que, juntamente com 25 dos seus colegas de turma, publicou o primeiro artigo científico feito por crianças em idade escolar, revisto pelos seus pares, sobre o "Blackawton Bee Project" ["Projeto de Abelhas de Blackawton"]. Começa por: "Era uma vez...".
Beau Lotto - Neuroscientist, Artist
Beau Lotto is founder of Lottolab, a hybrid art studio and science lab. With glowing, interactive sculpture -- and old-fashioned peer-reviewed research--he's illuminating the mysteries of the brain's visual system. Full bioAmy O'Toole - Student
Amy O'Toole is a 12-year-old student who helped run a science experiment inspired by Beau Lotto's participative science approach. At age 10 she became one of the youngest people ever to publish a peer-reviewed science paper. Full bio
Beau Lotto is founder of Lottolab, a hybrid art studio and science lab. With glowing, interactive sculpture -- and old-fashioned peer-reviewed research--he's illuminating the mysteries of the brain's visual system. Full bioAmy O'Toole - Student
Amy O'Toole is a 12-year-old student who helped run a science experiment inspired by Beau Lotto's participative science approach. At age 10 she became one of the youngest people ever to publish a peer-reviewed science paper. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:17
Beau Lotto: So, this game is very simple.
0
1487
2169
Então, este jogo é muito simples.
00:19
All you have to do is read what you see. Right?
1
3656
4047
Têm apenas que ler o que veem. Ok?
00:23
So, I'm going to count to you, so we don't all do it together.
2
7703
3201
Vou contar, para que
o façamos todos ao mesmo tempo.
o façamos todos ao mesmo tempo.
00:26
Okay, one, two, three.Audience: Can you read this?
3
10904
2499
Ok, um, dois, três...
Audiência: "Conseguem ler isto?"
Audiência: "Conseguem ler isto?"
00:29
BL: Amazing. What about this one? One, two, three.Audience: You are not reading this.
4
13403
4379
Fantástico. E este? Um, dois, três...
Audiência: "Vocês não estão a ler isto."
Audiência: "Vocês não estão a ler isto."
00:33
BL: All right. One, two, three. (Laughter)
5
17782
5316
Ok. Um, dois, três...
(Risos)
(Risos)
00:38
If you were Portuguese, right? How about this one? One, two, three.
6
23098
4797
Se fossem portugueses, certo?
E este? Um, dois, três...
E este? Um, dois, três...
00:43
Audience: What are you reading?
7
27895
1978
Audiência: "O que é que estão a ler?"
00:45
BL: What are you reading? There are no words there.
8
29873
3458
O que é que estão a ler?
Ali não há palavras.
Ali não há palavras.
00:49
I said, read what you're seeing. Right?
9
33331
2537
Eu disse, leiam o que veem.
Certo?
Certo?
00:51
It literally says, "Wat ar ou rea in?" (Laughter) Right?
10
35868
3850
Diz ali literalmente:
"Wat ar ou rea in?" Certo?
"Wat ar ou rea in?" Certo?
00:55
That's what you should have said. Right? Why is this?
11
39718
3828
É o que deveriam ter dito. Certo?
E porque é que isto acontece?
E porque é que isto acontece?
00:59
It's because perception is grounded in our experience.
12
43546
3536
Porque a perceção baseia-se
na nossa experiência.
na nossa experiência.
01:02
Right? The brain takes meaningless information
13
47082
2897
O cérebro pega em
informação sem sentido
informação sem sentido
01:05
and makes meaning out of it, which means we never see
14
49979
2959
e faz sentido a partir disso,
o que significa que nunca vemos
o que significa que nunca vemos
01:08
what's there, we never see information,
15
52938
2256
o que lá está,
nunca vemos informação,
nunca vemos informação,
01:11
we only ever see what was useful to see in the past.
16
55194
3275
só vemos o que
nos foi útil ver no passado.
nos foi útil ver no passado.
01:14
All right? Which means, when it comes to perception,
17
58469
2736
O que quer dizer que,
no que toca à perceção,
no que toca à perceção,
01:17
we're all like this frog.
18
61205
6795
somos todos como este sapo.
01:23
(Laughter)
19
68000
912
(Risos)
01:24
Right? It's getting information. It's generating behavior
20
68912
3395
Certo? Está a obter informação.
Está a gerar comportamento
Está a gerar comportamento
01:28
that's useful. (Laughter)
21
72307
4468
que é útil.
01:32
(Laughter)
22
76775
7032
(Risos)
01:39
(Video) Man: Ow! Ow! (Laughter) (Applause)
23
83807
5982
Pessoa no vídeo: "Ai! Ai!"
01:45
BL: And sometimes, when things don't go our way,
24
89789
2712
B.L.: E às vezes, quando as coisas
não correm como queremos,
não correm como queremos,
01:48
we get a little bit annoyed, right?
25
92501
2259
ficamos um pouco aborrecidos, certo?
01:50
But we're talking about perception here, right?
26
94760
2730
Mas estamos a falar de perceção.
01:53
And perception underpins everything we think, we know,
27
97490
4365
E a perceção sustenta
tudo o que pensamos, conhecemos,
tudo o que pensamos, conhecemos,
01:57
we believe, our hopes, our dreams, the clothes we wear,
28
101855
2871
acreditamos, as nossas esperanças,
os nossos sonhos, as roupas que usamos,
os nossos sonhos, as roupas que usamos,
02:00
falling in love, everything begins with perception.
29
104726
3743
apaixonarmo-nos, tudo começa
com a perceção.
com a perceção.
02:04
Now if perception is grounded in our history, it means
30
108469
2945
Se a perceção se fundamenta
na nossa história, isso significa
na nossa história, isso significa
02:07
we're only ever responding according to what we've done before.
31
111414
3459
que só respondemos de acordo
com o que fizemos antes.
com o que fizemos antes.
02:10
But actually, it's a tremendous problem,
32
114873
3076
Mas, na verdade,
isso cria um problema enorme,
isso cria um problema enorme,
02:13
because how can we ever see differently?
33
117949
3617
porque como podemos alguma vez
ver de modo diferente?
ver de modo diferente?
02:17
Now, I want to tell you a story about seeing differently,
34
121566
4063
Quero contar-vos uma história
sobre ver de forma diferente.
sobre ver de forma diferente.
02:21
and all new perceptions begin in the same way.
35
125629
3988
E todas as novas perceções
começam da mesma forma.
começam da mesma forma.
02:25
They begin with a question.
36
129617
2582
Começam com uma pergunta.
02:28
The problem with questions is they create uncertainty.
37
132199
3238
O problema com as perguntas
é que criam incerteza.
é que criam incerteza.
02:31
Now, uncertainty is a very bad thing. It's evolutionarily
38
135437
2729
A incerteza é uma coisa muito má.
É evolucionariamente
É evolucionariamente
02:34
a bad thing. If you're not sure that's a predator, it's too late.
39
138166
3601
uma coisa má. Se não temos a certeza
que é um predador, é tarde demais.
que é um predador, é tarde demais.
02:37
Okay? (Laughter)
40
141767
1360
Ok? (Risos)
02:39
Even seasickness is a consequence of uncertainty.
41
143127
3160
Até os enjoos no mar são
uma consequência da incerteza.
uma consequência da incerteza.
02:42
Right? If you go down below on a boat, your inner ears
42
146287
2252
Se entrarmos dentro de um barco,
o nosso ouvido interno
o nosso ouvido interno
02:44
are you telling you you're moving. Your eyes, because
43
148539
2176
está a dizer-nos que estamos em movimento.
Os nossos olhos, porque
Os nossos olhos, porque
02:46
it's moving in register with the boat, say I'm standing still.
44
150715
2316
se movem ao mesmo tempo que o barco,
dizem que estamos parados.
dizem que estamos parados.
02:48
Your brain cannot deal with the uncertainty of that information, and it gets ill.
45
153031
4655
O cérebro não consegue lidar com a incerteza
destas informações, e fica indisposto.
destas informações, e fica indisposto.
02:53
The question "why?" is one of the most dangerous things you can do,
46
157686
3929
A pergunta "porquê?" é uma das coisas
mais perigosas que podemos fazer,
mais perigosas que podemos fazer,
02:57
because it takes you into uncertainty.
47
161615
2992
porque nos conduz à incerteza.
03:00
And yet, the irony is, the only way we can ever
48
164607
2879
E, no entanto, a ironia é que
a única maneira de podermos
a única maneira de podermos
03:03
do anything new is to step into that space.
49
167486
3536
fazer qualquer coisa nova é
dar um passo nessa direção.
dar um passo nessa direção.
03:06
So how can we ever do anything new? Well fortunately,
50
171022
3224
Como poderemos fazer algo novo?
Bem, felizmente,
Bem, felizmente,
03:10
evolution has given us an answer, right?
51
174246
3584
a evolução deu-nos a resposta, certo?
03:13
And it enables us to address even the most difficult
52
177830
3595
E permite-nos lidar mesmo com a mais difícil
03:17
of questions. The best questions are the ones that create the most uncertainty.
53
181425
4679
das questões. As melhores questões são
as que geram mais incerteza.
as que geram mais incerteza.
03:22
They're the ones that question the things we think to be true already. Right?
54
186104
3956
São as que questionam as coisas
que pensamos serem verdade. Certo?
que pensamos serem verdade. Certo?
03:25
It's easy to ask questions about how did life begin,
55
190060
1989
É fácil fazer perguntas sobre
como é que a vida começou,
como é que a vida começou,
03:27
or what extends beyond the universe, but to question what you think to be true already
56
192049
3308
ou o que está para lá do universo,
mas questionar o que pensamos ser verdade
mas questionar o que pensamos ser verdade
03:31
is really stepping into that space.
57
195357
3001
é realmente dar um salto em frente.
03:34
So what is evolution's answer to the problem of uncertainty?
58
198358
4810
Então qual é a resposta evolutiva
ao problema da incerteza?
ao problema da incerteza?
03:39
It's play.
59
203168
1773
É brincar.
03:40
Now play is not simply a process. Experts in play will tell you
60
204941
4193
Brincar não é simplesmente um processo.
Especialistas em brincadeira dir-vos-ão
Especialistas em brincadeira dir-vos-ão
03:45
that actually it's a way of being.
61
209134
2615
que se trata de uma forma de ser.
03:47
Play is one of the only human endeavors where uncertainty
62
211749
2891
Brincar é uma das únicas tentativas humanas
em que a incerteza
em que a incerteza
03:50
is actually celebrated. Uncertainty is what makes play fun.
63
214640
4326
é de facto celebrada. A incerteza
é o que torna o brincar divertido.
é o que torna o brincar divertido.
03:54
Right? It's adaptable to change. Right? It opens possibility,
64
218966
4275
É flexível à mudança.
Abre uma possibilidade.
Abre uma possibilidade.
03:59
and it's cooperative. It's actually how we do our social bonding,
65
223241
4109
E é cooperativo. É na verdade
a maneira como criamos laços sociais.
a maneira como criamos laços sociais.
04:03
and it's intrinsically motivated. What that means
66
227350
1726
E é intrinsecamente motivante.
O que significa que
O que significa que
04:04
is that we play to play. Play is its own reward.
67
229076
4606
brincamos para brincar.
Brincar é a sua própria recompensa.
Brincar é a sua própria recompensa.
04:09
Now if you look at these five ways of being,
68
233682
3891
Se olharmos para estas 5 formas de ser,
04:13
these are the exact same ways of being you need
69
237573
2721
são exatamente as mesmas formas
de ser que precisamos
de ser que precisamos
04:16
in order to be a good scientist.
70
240294
2036
para sermos bons cientistas.
04:18
Science is not defined by the method section of a paper.
71
242330
3027
A ciência não é definida pela parte do método
de um artigo científico.
de um artigo científico.
04:21
It's actually a way of being, which is here, and this is true
72
245357
3140
É, na verdade, uma forma de ser,
que está aqui e é verdadeira
que está aqui e é verdadeira
04:24
for anything that is creative.
73
248497
2653
para qualquer coisa que seja criativa.
04:27
So if you add rules to play, you have a game.
74
251150
4203
Por isso, se juntarmos regras
ao brincar, temos um jogo.
ao brincar, temos um jogo.
04:31
That's actually what an experiment is.
75
255353
2790
Isso é exatamente o que é uma experiência.
04:34
So armed with these two ideas,
76
258143
1919
Por isso, com estas duas ideias,
04:35
that science is a way of being and experiments are play,
77
260062
4322
que a ciência é uma forma de ser
e que as experiências são brincadeiras,
e que as experiências são brincadeiras,
04:40
we asked, can anyone become a scientist?
78
264384
3453
perguntámos: "pode qualquer um
tornar-se um cientista?"
tornar-se um cientista?"
04:43
And who better to ask than 25 eight- to 10-year-old children?
79
267837
3500
E a quem melhor perguntar do que
a 25 crianças entre os 8 e os 10 anos?
a 25 crianças entre os 8 e os 10 anos?
04:47
Because they're experts in play. So I took my bee arena
80
271337
3507
Porque eles são especialistas em brincar.
Por isso, levei a minha "arena de abelhas"
Por isso, levei a minha "arena de abelhas"
04:50
down to a small school in Devon, and the aim of this
81
274844
3547
a uma pequena escola em Devon,
e o objetivo disto
e o objetivo disto
04:54
was to not just get the kids to see science differently,
82
278391
4244
era não só levar os miúdos a ver
a ciência de maneira diferente,
a ciência de maneira diferente,
04:58
but, through the process of science, to see themselves differently. Right?
83
282635
4598
mas, através do processo da ciência,
levá-los a verem-se de maneira diferente.
levá-los a verem-se de maneira diferente.
05:03
The first step was to ask a question.
84
287233
3408
O primeiro passo foi fazer uma pergunta.
05:06
Now, I should say that we didn't get funding for this study
85
290641
2880
Agora, eu devia dizer que não tivemos
financiamento para este estudo
financiamento para este estudo
05:09
because the scientists said small children couldn't make
86
293521
3330
porque os cientistas disseram que
as crianças pequenas não poderiam fazer
as crianças pequenas não poderiam fazer
05:12
a useful contribution to science, and the teachers said kids couldn't do it.
87
296851
4302
uma contribuição útil para a ciência, e os professores disseram que os miúdos não o conseguiriam fazer.
05:17
So we did it anyway. Right? Of course.
88
301153
3734
De qualquer forma, fizemos o estudo.
Certo? Com certeza.
Certo? Com certeza.
05:20
So, here are some of the questions. I put them in small print
89
304887
2819
Aqui estão algumas das perguntas.
Pu-las em letras pequenas
Pu-las em letras pequenas
05:23
so you wouldn't bother reading it. Point is that five of the questions that the kids came up with
90
307706
4440
para não se darem ao trabalho de ler.
O importante é que 5 das perguntas dos miúdos
O importante é que 5 das perguntas dos miúdos
05:28
were actually the basis of science publication the last five to 15 years. Right?
91
312146
4618
eram, na verdade, a base das publicações científicas
dos últimos cinco a quinze anos.
dos últimos cinco a quinze anos.
05:32
So they were asking questions that were significant
92
316764
2660
Estavam a colocar perguntas que eram importantes
05:35
to expert scientists.
93
319424
2130
para peritos cientistas.
05:37
Now here, I want to share the stage with someone quite special. Right?
94
321554
4134
Agora, quero partilhar o palco com
alguém muito especial.
alguém muito especial.
05:41
She was one of the young people who was involved in this study,
95
325688
2612
Ela é uma das crianças que estiveram
envolvidas neste estudo
envolvidas neste estudo
05:44
and she's now one of the youngest published scientists
96
328300
2334
e é agora uma das mais novas cientistas publicadas
05:46
in the world. Right? She will now, once she comes onto stage,
97
330634
3883
no mundo.
Ela, assim que chegar ao palco,
Ela, assim que chegar ao palco,
05:50
will be the youngest person to ever speak at TED. Right?
98
334517
3698
vai ser a mais jovem pessoa a falar na TED.
05:54
Now, science and asking questions is about courage.
99
338215
2875
A ciência e colocar perguntas é sobre coragem.
05:56
Now she is the personification of courage, because she's
100
341090
3200
Ela é a personificação da coragem, porque
06:00
going to stand up here and talk to you all.
101
344290
1387
vai estar aqui e falar para todos vocês.
06:01
So Amy, would you please come up? (Applause)
102
345677
5254
Então Amy, podes aparecer?
06:06
(Applause)
103
350931
7185
(Aplausos)
06:14
So Amy's going to help me tell the story of what we call
104
358116
2519
A Amy vai ajudar-me a contar a história
daquilo a que chamamos
daquilo a que chamamos
06:16
the Blackawton Bees Project, and first she's going to tell you
105
360635
2666
o "Blackawton Bees Project" e,
em primeiro lugar, vai dizer-vos
em primeiro lugar, vai dizer-vos
06:19
the question that they came up with. So go ahead, Amy.
106
363301
2545
a pergunta que eles colocaram.
Força, Amy.
Força, Amy.
06:21
Amy O'Toole: Thank you, Beau. We thought
107
365846
1719
A.O'T.: Obrigada, Beau. Nós pensámos
06:23
that it was easy to see the link between humans and apes
108
367565
3401
que era fácil ver a ligação entre
humanos e macacos
humanos e macacos
06:26
in the way that we think, because we look alike.
109
370966
3024
na nossa maneira de pensar,
porque somos parecidos.
porque somos parecidos.
06:29
But we wondered if there's a possible link
110
373990
2689
Mas perguntámo-nos se haveria
uma possível ligação
uma possível ligação
06:32
with other animals. It'd be amazing if humans and bees
111
376679
4704
com outros animais.
Seria maravilhoso se os humanos e as abelhas
Seria maravilhoso se os humanos e as abelhas
06:37
thought similar, since they seem so different from us.
112
381383
4113
pensassem de forma similar, pois parecem
tão diferentes de nós.
tão diferentes de nós.
06:41
So we asked if humans and bees might solve
113
385496
3053
Por isso perguntámos se os humanos
e as abelhas poderiam solucionar
e as abelhas poderiam solucionar
06:44
complex problems in the same way.
114
388549
2407
problemas complexos da mesma forma.
06:46
Really, we wanted to know if bees can also adapt
115
390956
3287
Na verdade, queríamos saber se as abelhas
também se podem adaptar
também se podem adaptar
06:50
themselves to new situations using previously learned rules
116
394243
3707
elas próprias a novas situações
usando regras e condições
usando regras e condições
06:53
and conditions. So what if bees can think like us?
117
397950
4214
previamente aprendidas.
E se as abelhas puderem pensar como nós?
E se as abelhas puderem pensar como nós?
06:58
Well, it'd be amazing, since we're talking about an insect
118
402164
2552
Bem, isso seria espantoso
porque estamos a falar de um inseto
porque estamos a falar de um inseto
07:00
with only one million brain cells.
119
404716
2525
apenas com um milhão de células cerebrais.
07:03
But it actually makes a lot of sense they should,
120
407241
2142
Mas, na verdade, faz todo o sentido
que assim seja,
que assim seja,
07:05
because bees, like us, can recognize a good flower
121
409383
3277
porque as abelhas, tal como nós,
podem reconhecer uma boa flor
podem reconhecer uma boa flor
07:08
regardless of the time of day, the light, the weather,
122
412660
3613
independentemente
da altura do dia, da luz, do tempo,
da altura do dia, da luz, do tempo,
07:12
or from any angle they approach it from. (Applause)
123
416273
5742
ou do ângulo pelo qual a abordem.
(Aplausos)
(Aplausos)
07:17
BL: So the next step was to design an experiment,
124
422015
3782
B.L.: O próximo passo foi
delinear uma experiência,
delinear uma experiência,
07:21
which is a game. So the kids went off and they designed
125
425797
3302
que é um jogo. Por isso,
os miúdos foram desenhar
os miúdos foram desenhar
07:24
this experiment, and so -- well, game -- and so,
126
429099
3301
esta experiência, e — bem, jogo — e,
07:28
Amy, can you tell us what the game was,
127
432400
1466
Amy, podes dizer-nos como era o jogo
07:29
and the puzzle that you set the bees?
128
433866
2143
e o puzzle que prepararam para as abelhas?
07:31
AO: The puzzle we came up with was an if-then rule.
129
436009
3023
A.O'T.: O puzzle que preparámos era
uma condição "se-então".
uma condição "se-então".
07:34
We asked the bees to learn not just to go to a certain color,
130
439032
3645
Pedimos às abelhas para aprenderem
não só a irem para uma determinada cor,
não só a irem para uma determinada cor,
07:38
but to a certain color flower only
131
442677
2668
mas a irem ter com uma flor
de determinada cor
de determinada cor
07:41
when it's in a certain pattern.
132
445345
1632
apenas quando está num determinado padrão.
07:42
They were only rewarded if they went to the yellow flowers
133
446977
3259
Apenas eram recompensadas
se se dirigissem para as flores amarelas
se se dirigissem para as flores amarelas
07:46
if the yellow flowers were surrounded by the blue,
134
450236
3060
se as flores amarelas estivessem
rodeadas de azul,
rodeadas de azul,
07:49
or if the blue flowers were surrounded by the yellow.
135
453296
3268
ou se as flores azuis estivessem
rodeadas de amarelo.
rodeadas de amarelo.
07:52
Now there's a number of different rules the bees can learn
136
456564
2585
Há uma série de regras diferentes
que as abelhas podem aprender
que as abelhas podem aprender
07:55
to solve this puzzle. The interesting question is, which?
137
459149
3425
para resolverem este puzzle.
A questão que interessa é: "Quais?"
A questão que interessa é: "Quais?"
07:58
What was really exciting about this project was we,
138
462574
2780
O que era realmente empolgante
neste projeto era que nós,
neste projeto era que nós,
08:01
and Beau, had no idea whether it would work.
139
465354
2343
e o Beau, não tínhamos ideia
se iria funcionar.
se iria funcionar.
08:03
It was completely new, and no one had done it before,
140
467697
2454
Era completamente novo,
e ninguém tinha feito isto antes,
e ninguém tinha feito isto antes,
08:06
including adults. (Laughter)
141
470151
3723
incluindo os adultos.
(Risos)
(Risos)
08:09
BL: Including the teachers, and that was really hard for the teachers.
142
473874
3464
B.L.: Incluindo os professores, e isso foi
muito difícil para os professores,
muito difícil para os professores,
08:13
It's easy for a scientist to go in and not have a clue what he's doing,
143
477338
2904
É fácil para um cientista atirar-se
sem ter ideia do que está a fazer
sem ter ideia do que está a fazer
08:16
because that's what we do in the lab, but for a teacher
144
480242
2544
porque isso é o que fazemos no laboratório,
mas para um professor
mas para um professor
08:18
not to know what's going to happen at the end of the day --
145
482786
1625
não saber o que vai acontecer no final do dia...
08:20
so much of the credit goes to Dave Strudwick, who was
146
484411
2599
Muitos dos créditos vão para
Dave Strudwick, que
Dave Strudwick, que
08:22
the collaborator on this project. Okay?
147
487010
2209
colaborou neste projeto. Ok?
08:25
So I'm not going to go through the whole details of the study
148
489219
2732
Não vou passar por todos
os detalhes deste estudo
os detalhes deste estudo
08:27
because actually you can read about it, but the next step
149
491951
2638
porque podem ler sobre ele,
mas o passo seguinte
mas o passo seguinte
08:30
is observation. So here are some of the students
150
494589
3645
é observar.
Aqui estão alguns dos alunos
Aqui estão alguns dos alunos
08:34
doing the observations. They're recording the data
151
498234
2768
a fazer as observações.
Estão a registar os dados
Estão a registar os dados
08:36
of where the bees fly.
152
501002
5044
do lugar para onde as abelhas voam.
08:41
(Video) Dave Strudwick: So what we're going to do —Student: 5C.
153
506046
2023
(Vídeo) D.S.: "Então o que vamos fazer?"
Aluno: "5C."
Aluno: "5C."
08:43
Dave Strudwick: Is she still going up here?Student: Yeah.
154
508069
3990
D.S.: "Ainda está a vir para aqui?"
Aluno: "Sim."
Aluno: "Sim."
08:47
Dave Strudwick: So you keep track of each.Student: Henry, can you help me here?
155
512059
3597
D.S.: "Então segue o rasto de cada uma."
Aluno: "Henry, podes ajudar-me?"
Aluno: "Henry, podes ajudar-me?"
08:51
BL: "Can you help me, Henry?" What good scientist says that, right?
156
515656
2904
B.L.: "Podes ajudar-me, Henry?"
Qual é o bom cientista que diz isto, certo?
Qual é o bom cientista que diz isto, certo?
08:54
Student: There's two up there.
157
518560
4710
Aluno: "Há duas ali em cima."
08:59
And three in here.
158
523270
2874
Aluno: "E três aqui."
09:02
BL: Right? So we've got our observations. We've got our data.
159
526144
2275
B.L.: Certo? Obtivemos as nossas observações.
Obtivemos os nossos dados.
Obtivemos os nossos dados.
09:04
They do the simple mathematics, averaging, etc., etc.
160
528419
3773
Fizeram a matemática simples,
a média, etc.
a média, etc.
09:08
And now we want to share. That's the next step.
161
532192
1931
E agora queremos partilhar.
Esse é o passo seguinte.
Esse é o passo seguinte.
09:10
So we're going to write this up and try to submit this
162
534123
1608
Vamos escrever isto
e tentar submetê-lo
e tentar submetê-lo
09:11
for publication. Right? So we have to write it up.
163
535731
2856
para publicação.
Por isso temos de escrever.
Por isso temos de escrever.
09:14
So we go, of course, to the pub. All right? (Laughter)
164
538587
4513
Por isso vamos, para o bar ("pub").
(Risos)
(Risos)
09:19
The one on the left is mine, okay? (Laughter)
165
543100
2284
O da esquerda é meu.
(Risos)
(Risos)
09:21
Now, I tell them, a paper has four different sections:
166
545384
2086
Eu disse-lhes, um artigo científico
tem quatro partes diferentes.
tem quatro partes diferentes.
09:23
an introduction, a methods, a results, a discussion.
167
547470
2807
Uma introdução, os métodos,
os resultados, a discussão.
os resultados, a discussão.
09:26
The introduction says, what's the question and why?
168
550277
2604
A introdução diz qual é
a pergunta e porquê.
a pergunta e porquê.
09:28
Methods, what did you do? Results, what was the observation?
169
552881
3119
Métodos: o que é que fizemos.
Resultados: o que foi observado.
Resultados: o que foi observado.
09:31
And the discussion is, who cares? Right?
170
556000
2143
E a discussão é: o que é que isso interessa.
09:34
That's a science paper, basically. (Laughter)
171
558143
2459
Isto é um artigo científico,
basicamente.
basicamente.
09:36
So the kids give me the words, right? I put it into a narrative,
172
560602
4529
Então os miúdos deram-me as palavras.
Eu pu-las numa narrativa,
Eu pu-las numa narrativa,
09:41
which means that this paper is written in kidspeak.
173
565131
3247
o que significa que este artigo
foi escrito em linguagem de miúdos.
foi escrito em linguagem de miúdos.
09:44
It's not written by me. It's written by Amy
174
568378
2528
Não foi escrito por mim.
Foi escrito pela Amy
Foi escrito pela Amy
09:46
and the other students in the class. As a consequence,
175
570906
3320
e pelos outros alunos da turma.
Como consequência,
Como consequência,
09:50
this science paper begins, "Once upon a time ... " (Laughter)
176
574226
6017
este artigo começa por
"Era uma vez..." (Risos)
"Era uma vez..." (Risos)
09:56
The results section, it says: "Training phase, the puzzle ... duh duh duuuuuhhh." Right? (Laughter)
177
580243
5312
Na parte dos resultados, diz: "Fase de treino,
o puzzle... tam, taram, tam" (Risos)
o puzzle... tam, taram, tam" (Risos)
10:01
And the methods, it says, "Then we put the bees
178
585555
2196
E nos métodos diz:
"Depois colocámos as abelhas
"Depois colocámos as abelhas
10:03
into the fridge (and made bee pie)," smiley face. Right? (Laughter)
179
587751
3317
"no frigorífico e fizemos tarte de abelhas",
um smile (sorriso) Certo? (Risos)
um smile (sorriso) Certo? (Risos)
10:06
This is a science paper. We're going to try to get it published.
180
591068
3833
É um artigo científico.
Vamos tentar publicá-lo.
Vamos tentar publicá-lo.
10:10
So here's the title page. We have a number of authors there.
181
594901
2834
Aqui está a página do título.
Temos muitos autores ali.
Temos muitos autores ali.
10:13
All the ones in bold are eight to 10 years old.
182
597735
2851
Todos aqueles a negrito são de crianças
entre os 8 e os 10 anos.
entre os 8 e os 10 anos.
10:16
The first author is Blackawton Primary School, because
183
600586
2050
O primeiro autor é a Escola Primária
Blackawton, porque
Blackawton, porque
10:18
if it were ever referenced, it would be "Blackawton et al,"
184
602636
3246
se alguma vez for referido,
será "Blackawton et al.",
será "Blackawton et al.",
10:21
and not one individual. So we submit it to a public access journal,
185
605882
3057
e não de um indivíduo. Submetemo-lo
a uma revista de acesso livre,
a uma revista de acesso livre,
10:24
and it says this. It said many things, but it said this.
186
608939
3332
e disseram isto.
Disseram muitas coisas, mas disseram isto:
Disseram muitas coisas, mas disseram isto:
10:28
"I'm afraid the paper fails our initial quality control checks in several different ways." (Laughter)
187
612271
3919
"O artigo não passou no nosso controlo de qualidade
inicial de variadas e diferentes formas". (Risos)
inicial de variadas e diferentes formas". (Risos)
10:32
In other words, it starts off "once upon a time,"
188
616190
2560
Noutras palavras,
começa com "Era uma vez",
começa com "Era uma vez",
10:34
the figures are in crayon, etc. (Laughter)
189
618750
2526
as imagens são a lápis de cor, etc.
(Risos)
(Risos)
10:37
So we said, we'll get it reviewed. So I sent it to Dale Purves,
190
621276
4353
Então resolvemos que seria revisto.
Por isso, enviámo-lo ao Dale Purves,
Por isso, enviámo-lo ao Dale Purves,
10:41
who is at the National Academy of Science, one of the leading neuroscientists in the world,
191
625629
3533
que está na Academia Nacional da Ciência,
um dos grandes neurocientistas no mundo,
um dos grandes neurocientistas no mundo,
10:45
and he says, "This is the most original science paper I have ever read" — (Laughter) —
192
629162
3449
e ele disse: "Este é o artigo cientifico
mais original que alguma vez li... (Risos)
mais original que alguma vez li... (Risos)
10:48
"and it certainly deserves wide exposure."
193
632611
2097
"...e merece certamente uma ampla exposição".
10:50
Larry Maloney, expert in vision, says, "The paper is magnificent.
194
634708
4271
Larry Maloney, especialista em Visão,
disse: "O artigo é magnífico.
disse: "O artigo é magnífico.
10:54
The work would be publishable if done by adults."
195
638979
3366
"O trabalho seria publicável
se tivesse sido feito por adultos."
se tivesse sido feito por adultos."
10:58
So what did we do? We send it back to the editor.
196
642345
1979
O que é que nós fizemos?
Enviámo-lo de volta ao editor.
Enviámo-lo de volta ao editor.
11:00
They say no.
197
644324
1589
Disseram que não.
11:01
So we asked Larry and Natalie Hempel to write
198
645913
2454
Então perguntámos ao Larry e
a Natalie Hempel para escreverem
a Natalie Hempel para escreverem
11:04
a commentary situating the findings for scientists, right,
199
648367
4007
um comentário enquadrando
as descobertas para os cientistas,
as descobertas para os cientistas,
11:08
putting in the references, and we submit it to Biology Letters.
200
652374
4128
colocando as referências,
e submetemo-lo à revista Biology Letters.
e submetemo-lo à revista Biology Letters.
11:12
And there, it was reviewed by five independent referees,
201
656502
3327
E aí, foi revisto por
5 árbitos independentes,
5 árbitos independentes,
11:15
and it was published. Okay? (Applause)
202
659829
4421
e foi publicado. Ok?
(Aplausos)
(Aplausos)
11:20
(Applause)
203
664250
6000
(Aplausos)
11:26
It took four months to do the science,
204
670250
3021
Demorámos quatro meses
para fazer a ciência,
para fazer a ciência,
11:29
two years to get it published. (Laughter)
205
673271
3228
dois anos para a publicar.
(Risos)
(Risos)
11:32
Typical science, actually, right? So this makes Amy and
206
676499
4835
Típica ciência, certo?
Isto faz da Amy
Isto faz da Amy
11:37
her friends the youngest published scientists in the world.
207
681334
2433
e dos seus amigos os mais jovens
cientistas publicados no mundo.
cientistas publicados no mundo.
11:39
What was the feedback like?
208
683767
2016
Quais foram as reações?
11:41
Well, it was published two days before Christmas,
209
685783
2885
Bem, foi publicado dois dias
antes do Natal,
antes do Natal,
11:44
downloaded 30,000 times in the first day, right?
210
688668
4003
descarregado 30 000 vezes
no primeiro dia.
no primeiro dia.
11:48
It was the Editors' Choice in Science, which is a top science magazine.
211
692671
4040
Foi "Escolha do Editor" na revista Science,
que é uma revista científica de topo.
que é uma revista científica de topo.
11:52
It's forever freely accessible by Biology Letters.
212
696711
2542
Estará para sempre disponível livremente
através da revista Biology Letters.
através da revista Biology Letters.
11:55
It's the only paper that will ever be freely accessible by this journal.
213
699253
3680
É o único artigo desta revista
que será sempre de livre acesso.
que será sempre de livre acesso.
11:58
Last year, it was the second-most downloaded paper
214
702933
2699
No ano passado, foi o segundo
artigo científico mais descarregado
artigo científico mais descarregado
12:01
by Biology Letters, and the feedback from not just scientists
215
705632
4104
na revista Biology Letters,
e as reações são não apenas dos cientistas
e as reações são não apenas dos cientistas
12:05
and teachers but the public as well.
216
709736
2548
e dos professores,
mas também do público em geral...
mas também do público em geral...
12:08
And I'll just read one.
217
712284
1772
Vou ler só um:
12:09
"I have read 'Blackawton Bees' recently. I don't have
218
714056
2490
"Li Blackawton Bees recentemente.
Não tenho
Não tenho
12:12
words to explain exactly how I am feeling right now.
219
716546
2313
"palavras para explicar
exatamente como me estou a sentir."
exatamente como me estou a sentir."
12:14
What you guys have done is real, true and amazing.
220
718859
2479
"O que vocês fizeram é real,
verdadeiro e espantoso.
verdadeiro e espantoso.
12:17
Curiosity, interest, innocence and zeal are the most basic
221
721338
3109
"Curiosidade, interesse,
inocência e zelo são as coisas
inocência e zelo são as coisas
12:20
and most important things to do science.
222
724447
1724
"mais básicas e mais importantes
para se fazer ciência.
para se fazer ciência.
12:22
Who else can have these qualities more than children?
223
726171
2478
"Quem mais pode ter estas qualidades
além das crianças?
além das crianças?
12:24
Please congratulate your children's team from my side."
224
728649
3541
"Por favor deem os parabéns
à vossa equipa de crianças da minha parte."
à vossa equipa de crianças da minha parte."
12:28
So I'd like to conclude with a physical metaphor.
225
732190
3383
Gostaria de acabar
com uma metáfora física.
com uma metáfora física.
12:31
Can I do it on you? (Laughter)
226
735573
2968
Posso fazê-lo em si? (Risos)
12:34
Oh yeah, yeah, yeah, come on. Yeah yeah. Okay.
227
738541
3093
Sim, sim, sim. Venha daí.
Sim, sim. Ok.
Sim, sim. Ok.
12:37
Now, science is about taking risks, so this is an incredible risk, right? (Laughter)
228
741634
5177
A ciência é correr riscos,
e este é um risco incrível, certo?
e este é um risco incrível, certo?
12:42
For me, not for him. Right? Because we've only done this once before. (Laughter)
229
746811
6098
Para mim, não para ele. Certo?
Porque só fizemos isto antes uma vez.
Porque só fizemos isto antes uma vez.
12:48
And you like technology, right?
230
752909
1576
Você gosta de tecnologia, certo?
12:50
Shimon Schocken: Right, but I like myself.
231
754485
2176
Shimon Schocken: Certo, mas gosto
de mim próprio...
de mim próprio...
12:52
BL: This is the epitome of technology. Right. Okay.
232
756661
2951
B.L.: Isto é o suprassumo da tecnologia.
Certo. Ok.
Certo. Ok.
12:55
Now ... (Laughter)
233
759612
3608
Agora... (Risos)
12:59
Okay. (Laughter)
234
763220
2880
Ok. (Risos)
13:02
Now, we're going to do a little demonstration, right?
235
766100
4084
Agora vamos fazer
uma pequena demonstração.
uma pequena demonstração.
13:06
You have to close your eyes, and you have to point
236
770184
4019
Tem de fechar os seus olho,
e tem de apontar
e tem de apontar
13:10
where you hear me clapping. All right?
237
774203
3157
para onde me ouvir
a bater palmas? Está bem?
a bater palmas? Está bem?
13:13
(Clapping)
238
777360
4398
(Palmas)
13:17
(Clapping)
239
781758
3144
(Palmas)
13:20
Okay, how about if everyone over there shouts. One, two, three?
240
784902
2903
Ok, e se toda a gente aqui deste lado
gritasse. Um, dois, três...
gritasse. Um, dois, três...
13:23
Audience: (Shouts)
241
787805
2901
Audiência: (Gritos)
13:26
(Laughter)
242
790706
4446
(Risos)
13:31
(Shouts) (Laughter)
243
795152
3171
(Gritos) (Risos)
13:34
Brilliant. Now, open your eyes. We'll do it one more time.
244
798323
3641
Fantástico. Agora abra os olhos.
Vamos repetir.
Vamos repetir.
13:37
Everyone over there shout. (Shouts)
245
801964
2802
Toda a gente desse lado grite.
13:40
Where's the sound coming from? (Laughter) (Applause)
246
804766
5932
De onde vem o som?
(Risos) (Aplausos)
(Risos) (Aplausos)
13:46
Thank you very much. (Applause)
247
810698
4230
Muito obrigado.
(Aplausos)
(Aplausos)
13:50
What's the point? The point is what science does for us.
248
814928
3713
E para que serve isto? Para que
percebam o que a ciência faz por nós.
percebam o que a ciência faz por nós.
13:54
Right? We normally walk through life responding,
249
818641
2406
Normalmente passamos a vida a reagir,
13:56
but if we ever want to do anything different, we have to
250
821047
2212
mas se queremos fazer
alguma coisa diferente, temos que
alguma coisa diferente, temos que
13:59
step into uncertainty. When he opened his eyes,
251
823259
2689
passar à incerteza.
Quando ele abriu os olhos,
Quando ele abriu os olhos,
14:01
he was able to see the world in a new way.
252
825948
2382
foi capaz de ver o mundo
de uma maneira diferente.
de uma maneira diferente.
14:04
That's what science offers us. It offers the possibility
253
828330
3168
É isso que a ciência nos dá.
Dá-nos a possibilidade
Dá-nos a possibilidade
14:07
to step on uncertainty through the process of play, right?
254
831498
4016
por um pézinho na incerteza
usando o processo da brincadeira, certo?
usando o processo da brincadeira, certo?
14:11
Now, true science education I think should be about
255
835514
3024
Acho que a verdadeira
educação em ciência devia
educação em ciência devia
14:14
giving people a voice and enabling to express that voice,
256
838538
3399
dar voz às pessoas e a capacidade
de expressarem essa voz.
de expressarem essa voz.
14:17
so I've asked Amy to be the last voice in this short story.
257
841937
4369
Por isso pedi à Amy para ser
a última voz nesta pequena história.
a última voz nesta pequena história.
14:22
So, Amy?
258
846306
3105
Por isso, Amy?
14:25
AO: This project was really exciting for me,
259
849411
2553
A.O'T.: Este projeto foi
muito empolgante para mim,
muito empolgante para mim,
14:27
because it brought the process of discovery to life,
260
851964
2671
porque deu vida
ao processo de descoberta,
ao processo de descoberta,
14:30
and it showed me that anyone, and I mean anyone,
261
854635
2911
e mostrou-me que qualquer pessoa,
qualquer pessoa mesmo,
qualquer pessoa mesmo,
14:33
has the potential to discover something new,
262
857546
2753
tem o potencial de descobrir
qualquer coisa nova,
qualquer coisa nova,
14:36
and that a small question can lead into a big discovery.
263
860299
4072
e que uma pequena pergunta
pode conduzir a uma grande descoberta.
pode conduzir a uma grande descoberta.
14:40
Changing the way a person thinks about something
264
864371
2652
Mudar a forma como uma pessoa
pensa sobre qualquer coisa
pensa sobre qualquer coisa
14:42
can be easy or hard. It all depends on the way the person
265
867023
3712
pode ser fácil ou difícil.
Tudo depende da forma como a pessoa
Tudo depende da forma como a pessoa
14:46
feels about change.
266
870735
1488
se sente com a mudança.
14:48
But changing the way I thought about science was
267
872223
2452
Mas mudar a forma de
eu pensar sobre a ciência foi
eu pensar sobre a ciência foi
14:50
surprisingly easy. Once we played the games
268
874675
2275
surpreendentemente fácil.
Assim que jogámos os jogos
Assim que jogámos os jogos
14:52
and then started to think about the puzzle,
269
876950
2418
e depois começámos
a pensar no puzzle,
a pensar no puzzle,
14:55
I then realized that science isn't just a boring subject,
270
879368
3857
percebi que a ciência não é
apenas uma disciplina aborrecida,
apenas uma disciplina aborrecida,
14:59
and that anyone can discover something new.
271
883225
3194
e que qualquer pessoa
pode descobrir algo novo.
pode descobrir algo novo.
15:02
You just need an opportunity. My opportunity came
272
886419
3200
Só precisam de uma oportunidade.
A minha oportunidade surgiu
A minha oportunidade surgiu
15:05
in the form of Beau, and the Blackawton Bee Project.
273
889619
2636
na forma do Beau e do
"Blackawton Bee Project".
"Blackawton Bee Project".
15:08
Thank you.BL: Thank you very much. (Applause)
274
892255
4361
Obrigada.
B.L.: Muito obrigado. (Aplausos)
B.L.: Muito obrigado. (Aplausos)
15:12
(Applause)
275
896616
7747
(Aplausos)
ABOUT THE SPEAKERS
Beau Lotto - Neuroscientist, ArtistBeau Lotto is founder of Lottolab, a hybrid art studio and science lab. With glowing, interactive sculpture -- and old-fashioned peer-reviewed research--he's illuminating the mysteries of the brain's visual system.
Why you should listen
"Let there be perception," was evolution's proclamation, and so it was that all creatures, from honeybees to humans, came to see the world not as it is, but as was most useful. This uncomfortable place--where what an organism's brain sees diverges from what is actually out there--is what Beau Lotto and his team at Lottolab are exploring through their dazzling art-sci experiments and public illusions. Their Bee Matrix installation, for example, places a live bee in a transparent enclosure where gallerygoers may watch it seek nectar in a virtual meadow of luminous Plexiglas flowers. (Bees, Lotto will tell you, see colors much like we humans do.) The data captured isn't just discarded, either: it's put to good use in probing scientific papers, and sometimes in more exhibits.
At their home in London’s Science Museum, the lab holds "synesthetic workshops" where kids and adults make abstract paintings that computers interpret into music, and they host regular Lates--evenings of science, music and "mass experiments." Lotto is passionate about involving people from all walks of life in research on perception--both as subjects and as fellow researchers. One such program, called "i,scientist," in fact led to the publication of the first ever peer-reviewed scientific paper written by schoolchildren ("Blackawton Bees," December 2010). It starts, "Once upon a time ..."
These and Lotto's other conjurings are slowly, charmingly bending the science of perception--and our perceptions of what science can be.
Beau Lotto | Speaker | TED.com
Amy O'Toole - Student
Amy O'Toole is a 12-year-old student who helped run a science experiment inspired by Beau Lotto's participative science approach. At age 10 she became one of the youngest people ever to publish a peer-reviewed science paper.
Why you should listen
Amy O'Toole is a 12-year-old student with a peer-reviewed scientific publication under her belt. She took part in a participative science program led by Beau Lotto , called "i, scientist," which inspired a science experiment by a group of 26 primary school students in Blackawton, Devon, UK. O'Toole was never interested in science before this project, but now intends to study the human mind and body. The project led to the publication of the first ever peer-reviewed scientific paper written by schoolchildren ("Blackawton Bees," Royal Society's Biology Letters, December 2010). It starts: "Once upon a time ... ."
Amy O'Toole | Speaker | TED.com