ABOUT THE SPEAKER
Uri Alon - Systems biologist
Uri Alon studies how cells work, using an array of tools (including improv theater) to understand the biological circuits that perform the functions of life.

Why you should listen
First trained as a physicist, Uri Alon found a passion for biological systems. At the Weizmann Institute of Science in Israel, he and his lab investigate the protein circuits within a cell (they focus on E. coli), looking for basic interaction patterns that recur throughout biological networks. It's a field full of cross-disciplinary thinking habits and interesting problems. And in fact, Alon is the author of a classic paper on lab behavior called "How to Choose a Good Scientific Problem," which takes a step back from the rush to get grants and publish papers to ask: How can a good lab foster growth and self-motivated research?
 
In Alon's lab, students use tools from physics, neurobiology and computer science -- and concepts from improv theatre -- to study basic principles of interactions. Using a theater practice called the "mirror game," they showed that two people can create complex novel motion together without a designated leader or follower. He also works on an addicting site called BioNumbers -- all the measurements you need to know about biology. The characteristic heart rate of a pond mussel? Why it's 4-6 beats per minute.
More profile about the speaker
Uri Alon | Speaker | TED.com
TEDGlobal 2013

Uri Alon: Why science demands a leap into the unknown

Uri Alon: Porque é que a ciência realmente inovadora exige um salto em direção ao desconhecido

Filmed:
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Enquanto estudava para o seu doutoramento em Física, Uri Alon sentiu-se um falhado porque todos os caminhos da sua investigação o levavam a becos sem saída. Mas, com a ajuda do teatro de improvisação, acabou por perceber que podia haver alegria em se sentir perdido. Uma chamada de atenção para que os cientistas deixem de pensar nas suas investigações como uma linha direta entre pergunta e resposta, mas como uma coisa mais criativa. É uma mensagem que irá ecoar, independentemente da nossa área.
- Systems biologist
Uri Alon studies how cells work, using an array of tools (including improv theater) to understand the biological circuits that perform the functions of life. Full bio

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00:12
In the middlemeio of my PhPH.D.,
0
325
2063
Durante o meu doutoramento
00:14
I was hopelesslyirremediavelmente stuckpreso.
1
2388
3462
fiquei desesperadamente bloqueado.
00:17
EveryCada researchpesquisa directiondireção that I triedtentou
2
5850
1780
Cada direcção de investigação que experimentava
00:19
led to a deadmorto endfim.
3
7630
1616
levava-me a um beco sem saída.
00:21
It seemedparecia like my basicbásico assumptionspremissas
4
9246
1902
Parecia que os meus pressupostos básicos
00:23
just stoppedparado workingtrabalhando.
5
11148
1928
tinham deixado de funcionar.
00:25
I feltsentiu like a pilotpiloto flyingvôo throughatravés the mistnévoa,
6
13076
2999
Sentia-me como um piloto
no meio do nevoeiro
00:28
and I lostperdido all sensesentido of directiondireção.
7
16075
2795
e perdi todo o meu sentido de orientação.
00:30
I stoppedparado shavingfazer a barba.
8
18870
1481
Dexei de me barbear,
00:32
I couldn'tnão podia get out of bedcama in the morningmanhã.
9
20351
2741
não conseguia levantar-me
da cama de manhã.
00:35
I feltsentiu unworthyindigno
10
23092
1733
Sentia-me indigno
00:36
of steppingpisando acrossatravés the gatesportões of the universityuniversidade,
11
24825
3153
de atravessar os portões da universidade,
00:39
because I wasn'tnão foi like EinsteinEinstein or NewtonNewton
12
27978
2148
porque não era como Einstein ou Newton
00:42
or any other scientistcientista whosede quem resultsresultados
13
30126
2153
ou qualquer outro cientista
que eu tivesse estudado,
00:44
I had learnedaprendido about, because in scienceCiência,
14
32279
1531
porque, na ciência, aprendemos apenas sobre os resultados
00:45
we just learnaprender about the resultsresultados, not the processprocesso.
15
33810
3382
mas não sobre o processo.
00:49
And so obviouslyobviamente, I couldn'tnão podia be a scientistcientista.
16
37192
4701
E por isso, obviamente,eu não podia ser um cientista.
00:53
But I had enoughsuficiente supportApoio, suporte
17
41893
1664
Mas tive bastante apoio
00:55
and I madefeito it throughatravés
18
43557
1397
e consegui seguir em frente.
00:56
and discovereddescobriu something newNovo about naturenatureza.
19
44954
2220
Descobri uma coisa nova sobre a Natureza.
00:59
This is an amazingsurpreendente feelingsentindo-me of calmnessCalma,
20
47174
2743
Há um maravilhoso sentimento de calma,
01:01
beingser the only personpessoa in the worldmundo
21
49917
1332
quando se é a única pessoa no mundo
01:03
who knowssabe a newNovo lawlei of naturenatureza.
22
51249
2225
que conhece uma nova lei da Natureza.
01:05
And I startedcomeçado the secondsegundo projectprojeto in my PhPH.D,
23
53474
3042
Comecei o meu segundo projeto
de doutoramento,
01:08
and it happenedaconteceu again.
24
56516
1364
e voltou a acontecer o mesmo.
01:09
I got stuckpreso and I madefeito it throughatravés.
25
57880
2289
Senti-me bloqueado
mas consegui seguir em frente.
01:12
And I startedcomeçado thinkingpensando,
26
60169
1386
E comecei a pensar:
01:13
maybe there's a patternpadronizar here.
27
61555
1157
"Talvez haja aqui um padrão".
01:14
I askedperguntei the other graduategraduado studentsalunos, and they said,
28
62712
1841
Perguntei a outros estudantes
e eles disseram:
01:16
"Yeah, that's exactlyexatamente what happenedaconteceu to us,
29
64553
2043
"Sim, isso também acontece connosco,
01:18
exceptexceto nobodyninguém told us about it."
30
66596
2349
"mas nunca ninguém nos falou sobre isso."
01:20
We'dGostaríamos all studiedestudou scienceCiência as if it's a seriesSeries
31
68945
1950
Todos nós estudamos ciência
como uma série de passos lógicos
entre perguntas e respostas,
01:22
of logicallógico stepspassos betweenentre questionquestão and answerresponda,
32
70895
3576
01:26
but doing researchpesquisa is nothing like that.
33
74471
2746
mas fazer investigação não é nada disso.
01:29
At the samemesmo time, I was alsoAlém disso studyingestudando
34
77217
2334
Ao mesmo tempo,
eu também andava a estudar
01:31
to be an improvisationimprovisação theaterteatro actorator.
35
79551
2087
a arte da improvisação.
01:33
So physicsfísica by day,
36
81638
1434
Assim, era físico durante o dia,
01:35
and by night, laughingrindo, jumpingsaltando, singingcantando,
37
83072
2018
e à noite ria, pulava, cantava
01:37
playingjogando my guitarguitarra.
38
85090
1312
e tocava viola.
01:38
ImprovisationImprovisação theaterteatro,
39
86402
1479
O teatro de improvisação,
tal como a ciência,
01:39
just like scienceCiência, goesvai into the unknowndesconhecido,
40
87881
3009
caminha para o desconhecido,
01:42
because you have to make a scenecena onstageno palco
41
90890
1412
porque é preciso fazer uma cena no palco
01:44
withoutsem a directordiretor, withoutsem a scriptroteiro,
42
92302
1703
sem diretor, sem guião,
01:46
withoutsem havingtendo any ideaidéia what you'llvocê vai portrayretratar
43
94005
2278
sem ter uma ideia do que se vai representar
01:48
or what the other characterspersonagens will do.
44
96283
2406
ou do que é que os outros vão fazer.
01:50
But unlikeao contrário scienceCiência,
45
98689
1849
Mas, ao contrário da ciência,
01:52
in improvisationimprovisação theaterteatro, they tell you from day one
46
100538
3023
no teatro de improvisação,
dizem-nos logo no primeiro dia
01:55
what's going to happenacontecer to
you when you get onstageno palco.
47
103561
2215
o que vai acontecer connosco
quando estivermos no palco.
01:57
You're going to failfalhou miserablymiseravelmente.
48
105776
2772
Vamos falhar miseravelmente.
02:00
You're going to get stuckpreso.
49
108548
1177
Vamos ficar bloqueados.
02:01
And we would practiceprática stayingficando creativecriativo
50
109725
2118
Temos que praticar mantendo-nos criativos
02:03
insidedentro that stuckpreso placeLugar, colocar.
51
111843
1203
no sítio onde estamos bloqueados.
02:05
For exampleexemplo, we had an exerciseexercício
52
113046
1905
Por exemplo, tínhamos um exercício
02:06
where we all stoodficou in a circlecírculo,
53
114951
1142
em que formávamos um círculo.
02:08
and eachcada personpessoa had to do
the world'sos mundos worstpior taptoque dancedança,
54
116093
2965
Cada pessoa tinha que fazer
a pior dança de sapateado do mundo
02:11
and everybodytodo mundo elseoutro applaudedaplaudido
55
119058
1586
e todos os outros aplaudiam
e felicitavam-nos,
02:12
and cheeredaplaudiram you on,
56
120644
1242
02:13
supportingde apoio you onstageno palco.
57
121886
2763
apoiando-nos em cena.
02:16
When I becamepassou a ser a professorprofessor
58
124649
1908
Quando me tornei professor
02:18
and had to guideguia my ownpróprio studentsalunos
59
126557
1381
e tive que guiar os meus alunos
02:19
throughatravés theirdeles researchpesquisa projectsprojetos,
60
127938
1973
nos seus projetos de investigação,
02:21
I realizedpercebi again,
61
129911
1367
dei-me conta novamente:
02:23
I don't know what to do.
62
131278
1712
"Não sei o que fazer".
02:24
I'd studiedestudou thousandsmilhares of hourshoras of physicsfísica,
63
132990
1994
Estudei física, biologia, química
durante milhares de horas
02:26
biologybiologia, chemistryquímica,
64
134984
1614
02:28
but not one hourhora, not one conceptconceito
65
136598
2372
mas nem uma hora, nem um conceito
02:30
on how to mentormentor, how to guideguia someonealguém
66
138970
2586
sobre como ser mentor, como guiar alguém
02:33
to go togetherjuntos into the unknowndesconhecido,
67
141556
1737
para avançar em conjunto
para o desconhecido ,
02:35
about motivationmotivação.
68
143293
1921
sobre motivação.
02:37
So I turnedvirou to improvisationimprovisação theaterteatro,
69
145214
1930
Virei-me para
o teatro de improvisação
02:39
and I told my studentsalunos from day one
70
147144
2173
e disse aos meus alunos,
logo no primeiro dia,
02:41
what's going to happenacontecer when you startcomeçar researchpesquisa,
71
149317
2901
o que acontece
quando iniciamos a investigação
e o que isso tem a ver
com o nosso esquema mental
02:44
and this has to do with our mentalmental schemaesquema
72
152218
1726
02:45
of what researchpesquisa will be like.
73
153944
2012
sobre como deve ser uma investigação.
02:47
Because you see, wheneversempre que people do anything,
74
155956
2278
Porque, sempre que as pessoas
fazem qualquer coisa,
02:50
for exampleexemplo if I want to touchtocar this blackboardquadro-negro,
75
158234
2642
— por exemplo, se eu quiser tocar
neste quadro negro —
02:52
my braincérebro first buildsconstrói up a schemaesquema,
76
160876
1660
primeiro, o cérebro constrói um esquema,
02:54
a predictionpredição of exactlyexatamente what my musclesmúsculos will do
77
162536
1859
uma previsão do que os músculos vão fazer
02:56
before I even startcomeçar movingmovendo-se my handmão,
78
164395
2156
antes de eu começar a mexer a minha mão.
02:58
and if I get blockedbloqueado,
79
166551
1848
Se eu ficar bloqueado,
03:00
if my schemaesquema doesn't matchpartida realityrealidade,
80
168399
1875
se o meu esquema
não corresponder à realidade,
03:02
that causescausas extraextra stressestresse calledchamado cognitivecognitivo dissonancedissonância.
81
170274
2284
isso provoca uma tensão extra
e uma dissonância cognitiva.
03:04
That's why your schemasesquemas had better matchpartida realityrealidade.
82
172558
2909
Por isso é melhor que os esquemas
correspondam à realidade.
03:07
But if you believe the way scienceCiência is taughtensinado,
83
175467
3155
Mas se acreditarmos na forma
como a ciência é ensinada
03:10
and if you believe textbookslivros de texto, you're liableresponsável
84
178622
1897
e se acreditarmos nos manuais,
03:12
to have the followingSegue schemaesquema of researchpesquisa.
85
180519
6294
teremos possibilidade de seguir
este esquema de investigação:
03:18
If A is the questionquestão,
86
186813
3318
"A" é a pergunta,
03:22
and B is the answerresponda,
87
190131
3400
"B" é a resposta.
03:25
then researchpesquisa is a directdireto pathcaminho.
88
193531
4593
A investigação é um caminho direto.
03:30
The problemproblema is that if an experimentexperimentar doesn't work,
89
198127
3115
O problema é que,
se uma experiência não resulta,
03:33
or a studentaluna getsobtém depresseddepressivo,
90
201242
3662
ou se um estudante fica deprimido,
03:36
it's perceivedpercebida as something utterlycompletamente wrongerrado
91
204904
2086
isso é encarado como um erro crasso
03:38
and causescausas tremendoustremendo stressestresse.
92
206990
3030
o que provoca uma tensão tremenda.
03:42
And that's why I teachEnsinar my studentsalunos
93
210020
1783
É por isso que eu ensino aos meus alunos
03:43
a more realisticrealista schemaesquema.
94
211803
3862
um esquema mais realista
03:50
Here'sAqui é an exampleexemplo
95
218860
1524
— isto é um exemplo de quando as coisas
03:52
where things don't matchpartida your schemaesquema.
96
220384
3136
não correspondem ao nosso esquema —
(Risos)
03:58
(LaughterRiso)
97
226379
3262
04:01
(ApplauseAplausos)
98
229641
3199
(Aplausos)
04:13
So I teachEnsinar my studentsalunos a differentdiferente schemaesquema.
99
241564
3446
Ensino aos meus alunos
um esquema diferente.
04:17
If A is the questionquestão,
100
245010
2194
Se "A" é a pergunta,
04:19
B is the answerresponda,
101
247204
2181
"B" é a resposta.
(Risos)
04:25
stayfique creativecriativo in the cloudnuvem,
102
253320
1535
— mantenhamo-nos criativos na nuvem
e continuemos —
04:26
and you startcomeçar going,
103
254855
1975
04:28
and experimentsexperiências don't work, experimentsexperiências don't work,
104
256830
2363
As experiências não resultam,
não resultam,
04:31
experimentsexperiências don't work, experimentsexperiências don't work,
105
259193
2535
as experiências não resultam,
não resultam,
04:33
untilaté you reachalcance a placeLugar, colocar linkedligado
with negativenegativo emotionsemoções
106
261728
2676
até que chegamos a um lugar
ligado a emoções negativas
04:36
where it seemsparece like your basicbásico assumptionspremissas
107
264404
2278
em que parece que
os nossos pressupostos básicos
04:38
have stoppedparado makingfazer sensesentido,
108
266682
1116
deixaram de fazer sentido,
04:39
like somebodyalguém yankedpuxado the carpettapete beneathabaixo your feetpés.
109
267798
3055
como se alguém puxasse
o tapete debaixo dos nossos pés.
04:42
And I call this placeLugar, colocar the cloudnuvem.
110
270853
3328
Chamo a esse lugar a "nuvem".
[Nuvem]
04:59
Now you can be lostperdido in the cloudnuvem
111
287685
2678
Podemos perder-nos na nuvem
durante um dia,
05:02
for a day, a weeksemana, a monthmês, a yearano,
112
290363
2508
uma semana, um mês,
um ano, uma carreira inteira.
05:04
a wholetodo careercarreira,
113
292871
1498
05:06
but sometimesas vezes, if you're luckypor sorte enoughsuficiente
114
294369
2162
Mas, às vezes, se tivermos sorte
05:08
and you have enoughsuficiente supportApoio, suporte,
115
296531
1856
e tivermos apoio suficiente,
05:10
you can see in the materialsmateriais at handmão,
116
298387
1990
ao observar os materiais que temos à mão
05:12
or perhapspossivelmente meditatingmeditando on the shapeforma of the cloudnuvem,
117
300377
3248
ou a meditar talvez sobre a forma da nuvem,
05:15
a newNovo answerresponda,
118
303625
2002
conseguimos ver uma nova resposta:
05:19
C, and you decidedecidir to go for it.
119
307285
3684
"C", e decidimos ir atrás dela.
05:22
And experimentsexperiências don't work, experimentsexperiências don't work,
120
310969
2369
As experiências não resultam,
não resultam,
05:25
but you get there,
121
313338
1469
mas chegamos lá.
05:26
and then you tell everyonetodos about it
122
314807
1220
Aí, contamos tudo isso a toda a gente
05:28
by publishingpublicação a paperpapel that reads A arrowflecha C,
123
316027
3502
publicando um artigo em que se lê:
"A" --> "C",
05:31
whichqual is a great way to communicatecomunicar,
124
319529
1959
o que é uma ótima forma de comunicar,
05:33
but as long as you don't forgetesqueço the pathcaminho
125
321488
2344
desde que não esqueçamos o caminho
05:35
that broughttrouxe you there.
126
323832
1799
que nos levou até lá.
05:37
Now this cloudnuvem is an inherentinerente partparte
127
325631
1975
Ora bem, esta nuvem
é uma parte inerente da investigação,
05:39
of researchpesquisa, an inherentinerente partparte of our craftconstruir,
128
327606
2604
uma parte inerente do nosso ofício,
05:42
because the cloudnuvem standsfica guardguarda at the boundaryfronteira.
129
330210
3210
porque a nuvem fica de guarda na fronteira.
05:49
It standsfica guardguarda at the boundaryfronteira
130
337721
2269
Fica de guarda na fronteira
05:51
betweenentre the knownconhecido
131
339990
2972
entre o conhecido
05:57
and the unknowndesconhecido,
132
345795
3604
e o desconhecido.
06:05
because in orderordem to discoverdescobrir something trulyverdadeiramente newNovo,
133
353110
2275
Porque, para descobrir algo
realmente novo,
06:07
at leastpelo menos one of your basicbásico
assumptionspremissas has to changemudança,
134
355385
3577
pelo menos um dos nossos pressupostos
básicos tem que mudar.
06:10
and that meanssignifica that in scienceCiência,
135
358962
1254
Isto significa que, na ciência,
06:12
we do something quitebastante heroicheroico.
136
360216
1962
fazemos uma coisa muito heróica.
06:14
EveryCada day, we try to bringtrazer ourselvesnós mesmos
137
362178
1821
Todos os dias, tentamos chegar à fronteira
06:15
to the boundaryfronteira betweenentre
the knownconhecido and the unknowndesconhecido
138
363999
1812
entre o conhecido e o desconhecido
06:17
and facecara the cloudnuvem.
139
365811
1821
e encarar a nuvem.
06:19
Now noticeaviso prévio that I put B
140
367632
1705
Agora, notem que eu pus "B"
06:21
in the landterra of the knownconhecido,
141
369337
743
do lado do conhecido,
06:22
because we knewsabia about it in the beginningcomeçando,
142
370080
1811
porque já o conhecíamos desde o início,
06:23
but C is always more interestinginteressante
143
371891
3649
mas "C" é sempre mais interessante
06:27
and more importantimportante than B.
144
375540
2723
e mais importante do que "B".
06:30
So B is essentialessencial in orderordem to get going,
145
378263
2193
Então, "B" é essencial para progredirmos
06:32
but C is much more profoundprofundo,
146
380456
1818
mas "C" é muito mais profundo.
06:34
and that's the amazingsurpreendente thing about resesarchresesarch.
147
382274
4497
É essa a maravilha da investigação.
06:38
Now just knowingsabendo that wordpalavra, the cloudnuvem,
148
386771
2188
Só por aprender esta palavra, "a nuvem",
06:40
has been transformationaltransformacional in my researchpesquisa groupgrupo,
149
388959
2555
o meu grupo de investigação
sofreu uma grande transformação.
06:43
because studentsalunos come to me and say,
150
391514
1870
Os estudantes vêm ter comigo e dizem:
06:45
"UriURI, I'm in the cloudnuvem,"
151
393384
1598
"Uri, estou na nuvem"
06:46
and I say, "Great, you mustdevo be feelingsentindo-me miserablemiserável."
152
394982
3166
e eu respondo:
"Ótimo! devem estar a sentir-se péssimos!"
06:50
(LaughterRiso)
153
398148
2142
(Risos)
06:52
But I'm kindtipo of happyfeliz,
154
400290
1913
Mas eu sinto-me, digamos, feliz,
06:54
because we mightpoderia be closefechar to the boundaryfronteira
155
402203
1678
porque podemos estar
mais perto da fronteira
06:55
betweenentre the knownconhecido and the unknowndesconhecido,
156
403881
1896
entre o conhecido e o desconhecido.
06:57
and we standficar de pé a chancechance of discoveringdescobrindo
157
405777
1546
Temos a possibilidade de descobrir
algo verdadeiramente novo,
06:59
something trulyverdadeiramente newNovo,
158
407323
1861
07:01
sinceDesde a the way our mindmente workstrabalho,
159
409184
1342
pois a forma como a nossa mente funciona,
07:02
it's just knowingsabendo that the cloudnuvem
160
410526
3148
é saber que a nuvem é normal, é essencial,
07:05
is normalnormal, it's essentialessencial,
161
413674
4426
e, na verdade, maravilhoso.
07:10
and in factfacto beautifulbonita,
162
418100
1205
07:11
we can joinJunte-se the CloudNuvem AppreciationApreciação SocietySociedade,
163
419305
3623
Podemos aderir
à Sociedade de Apreço da Nuvem.
07:14
and it detoxifiesdesintoxica the feelingsentindo-me that something
164
422928
1918
Isso desentoxica o sentimento de que
07:16
is deeplyprofundamente wrongerrado with me.
165
424846
2562
algo está muito errado comigo.
07:19
And as a mentormentor, I know what to do,
166
427408
2450
E como mentor, eu sei o que fazer,
07:21
whichqual is to stepdegrau up my supportApoio, suporte for the studentaluna,
167
429858
2202
é intensificar o meu apoio aos estudantes,
07:24
because researchpesquisa in psychologyPsicologia showsmostra
168
432060
1481
porque a investigação em psicologia
07:25
that if you're feelingsentindo-me fearmedo and despairdesespero,
169
433541
3559
mostra que, se sentirmos medo e desespero,
07:29
your mindmente narrowsNarrows down
170
437100
997
o nosso espírito fecha-se
07:30
to very safeseguro and conservativeconservador waysmaneiras of thinkingpensando.
171
438097
2831
em formas de pensar
muito seguras e conservadoras.
07:32
If you'dvocê gostaria like to exploreexplorar the riskyarriscado pathscaminhos
172
440928
1575
Se desejamos explorar
os caminhos arriscados
07:34
needednecessário to get out of the cloudnuvem,
173
442503
1388
necessários para sair da nuvem,
07:35
you need other emotionsemoções --
174
443891
1761
precisamos de outras emoções
07:37
solidaritysolidariedade, supportApoio, suporte, hopeesperança
175
445652
2201
— solidariedade, apoio, esperança —
07:39
that come with your connectionconexão from somebodyalguém elseoutro,
176
447853
1737
que vêm da nossa ligação a outra pessoa.
07:41
so like in improvisationimprovisação theaterteatro,
177
449590
1550
Tal como no teatro de improvisação,
07:43
in scienceCiência, it's bestmelhor to walkandar into the unknowndesconhecido
178
451140
2301
na ciência, é melhor andarmos juntos
na direção do desconhecido.
07:45
togetherjuntos.
179
453441
1969
07:47
So knowingsabendo about the cloudnuvem,
180
455410
2442
Portanto, ao ter conhecimento da nuvem,
07:49
you alsoAlém disso learnaprender from improvisationimprovisação theaterteatro
181
457852
3324
também aprendemos
com o teatro de improvisação
07:53
a very effectiveeficaz way to have conversationsconversas
182
461176
2602
um modo muito eficaz de ter conversas
07:55
insidedentro the cloudnuvem.
183
463778
1760
dentro da nuvem.
07:57
It's basedSediada on the centralcentral principleprincípio
184
465538
1977
Baseia-se no princípio central
07:59
of improvisationimprovisação theaterteatro,
185
467515
1767
do teatro de improvisação.
08:01
so here improvisationimprovisação theaterteatro
186
469282
1093
Aqui o teatro de improvisação
08:02
cameveio to my help again.
187
470375
1296
veio novamente em minha ajuda.
08:03
It's calledchamado sayingdizendo "Yes, and"
188
471671
2291
Chama-se dizer: "Sim, e..."
08:05
to the offersofertas madefeito by other actorsatores.
189
473962
3465
às deixas feitas por outros atores.
08:16
That meanssignifica acceptingaceitando the offersofertas
190
484297
2894
Ou seja, aceitar as deixas
08:19
and buildingconstrução on them, sayingdizendo, "Yes, and."
191
487191
2511
e construir a partir delas,
dizendo: "Sim, e...".
08:21
For exampleexemplo, if one actorator saysdiz,
192
489702
1239
Por exemplo, se um ator diz:
08:22
"Here is a poolpiscina of wateragua,"
193
490941
1155
"Isto é uma piscina",
08:24
and the other actorator saysdiz,
194
492096
1045
e outro ator diz:
08:25
"No, that's just a stageetapa,"
195
493141
1869
"Não, é apenas um palco",
08:27
the improvisationimprovisação is over.
196
495010
1738
a improvisação acaba, morre
08:28
It's deadmorto, and everybodytodo mundo feelssente frustratedfrustrado.
197
496748
3772
e todos se sentem frustados.
Chama-se a isso "bloqueio".
08:32
That's calledchamado blockingbloqueio.
198
500520
1348
08:33
If you're not mindfulatento of communicationscomunicações,
199
501868
1607
Se não nos preocuparmos com a comunicação,
08:35
scientificcientífico conversationsconversas can have a lot of blockingbloqueio.
200
503475
2937
as conversas científicas
podem ter muitos bloqueios.
08:38
SayingDizendo "Yes, and" soundssoa like this.
201
506412
2236
Dizer "Sim, e..." é assim:
08:40
"Here is a poolpiscina of wateragua."
"Yeah, let's jumpsaltar in."
202
508648
2508
"Isto é uma piscina ."
"Sim, vamos saltar lá para dentro".
08:43
"Look, there's a whalebaleia! Let's grabagarrar it by its tailrabo.
203
511156
3009
"Olhem, uma baleia!
Vamos agarrar-nos à cauda dela.
08:46
It's pullingpuxar us to the moonlua!"
204
514165
2101
"Está a levar-nos até à lua!"
08:48
So sayingdizendo "Yes, and" bypassesignora our innerinterior criticcrítico.
205
516266
3020
Então, ao dizer "Sim, e...",
ultrapassamos o nosso crítico interior.
08:51
We all have an innerinterior criticcrítico
206
519286
1694
Todos temos um crítico interior,
08:52
that kindtipo of guardsguardas what we say,
207
520980
1241
um guardião do que dizemos,
08:54
so people don't think that we're obsceneobsceno
208
522221
1923
para os outros não pensarem
que somos obtusos
08:56
or crazylouco or unoriginalsem originalidade,
209
524144
1115
loucos ou pouco originais.
08:57
and scienceCiência is fullcheio of the fearmedo
210
525259
1260
08:58
of appearingaparecendo unoriginalsem originalidade.
211
526519
1557
A ciência tem muito medo
de parecer pouco original.
09:00
SayingDizendo "Yes, and" bypassesignora the criticcrítico
212
528076
2167
Ao dizermos "Sim, e...",
ao ultrapassarmos o critico
09:02
and unlocksdesbloqueia hiddenescondido voicesvozes of creativitycriatividade
213
530243
2612
e ao libertar as vozes
ocultas da criatividade,
09:04
you didn't even know that you had,
214
532855
1525
que nem sabíamos que tínhamos,
09:06
and they oftenfrequentemente carrylevar the answerresponda
215
534380
2030
elas geralmente trazem a resposta
09:08
about the cloudnuvem.
216
536410
2405
sobre a nuvem.
09:10
So you see, knowingsabendo about the cloudnuvem
217
538815
2601
Saber que a nuvem existe
09:13
and about sayingdizendo "Yes, and"
218
541416
1404
e que existe dizer "Sim, e..."
09:14
madefeito my lablaboratório very creativecriativo.
219
542820
2859
tornou o meu laboratório muito criativo.
09:17
StudentsAlunos startedcomeçado playingjogando off of eachcada others'dos outros ideasidéias,
220
545679
2528
Os estudantes começaram a brincar
com as ideias uns dos outros.
09:20
and we madefeito surprisingsurpreendente discoveriesdescobertas
221
548207
2114
Fizemos descobertas surpreendentes
09:22
in the interfaceinterface betweenentre physicsfísica and biologybiologia.
222
550321
2869
no "interface" entre a física e a biologia.
09:25
For exampleexemplo, we were stuckpreso for a yearano
223
553190
2950
Por exemplo, há um ano
que estávamos bloqueados
09:28
tryingtentando to understandCompreendo the intricateintrincada
224
556140
1149
tentando entender
a intrincada rede bioquímica
09:29
biochemicalbioquímico networksredes insidedentro our cellscélulas,
225
557289
2693
dentro das nossas células, e dissemos:
09:31
and we said, "We are deeplyprofundamente in the cloudnuvem,"
226
559982
2457
"Estamos mergulhados na nuvem".
09:34
and we had a playfulbrincalhão conversationconversação
227
562439
1980
Tivemos uma conversa divertida.
09:36
where my studentaluna ShaiShai ShenShen OrrOrr said,
228
564419
1788
O meu aluno Shai Shen Orr disse:
09:38
"Let's just drawdesenhar this on a
piecepeça of paperpapel, this networkrede,"
229
566207
2843
"Vamos desenhar esta rede num papel".
09:41
and insteadem vez de of sayingdizendo,
230
569050
1453
Eu, em vez de dizer:
09:42
"But we'venós temos donefeito that so manymuitos timesvezes
231
570503
2151
"Já fizemos isso imensas vezes
09:44
and it doesn't work,"
232
572654
1034
09:45
I said, "Yes, and
233
573688
2943
e não resulta,"
disse: "Sim, e...vamos usar
um papel bem grande".
09:48
let's use a very biggrande piecepeça of paperpapel,"
234
576631
2041
09:50
and then RonRon MiloMilo said,
235
578672
1092
Aí Ron Milo disse:
09:51
"Let's use a giganticgigantesco architect'sdo arquiteto
236
579764
2220
"Vamos usar o papel gigante de arquiteto
09:53
blueprintBlueprint kindtipo of paperpapel, and I know where to printimpressão it,"
237
581984
1796
e eu sei onde imprimi-lo".
09:55
and we printedimpresso out the networkrede and lookedolhou at it,
238
583780
2500
Imprimimos a rede e olhámos para ela.
09:58
and that's where we madefeito
our mosta maioria importantimportante discoverydescoberta,
239
586280
2509
Foi então que fizemos
a nossa descoberta mais importante.
10:00
that this complicatedcomplicado networkrede is just madefeito
240
588789
2201
Aquela rede complicada é feita
10:02
of a handfulmão cheia of simplesimples, repeatingRepetindo interactioninteração patternspadrões
241
590990
3463
por meia-dúzia de padrões simples,
de interação repetitiva
10:06
like motifsmotivos in a stainedmanchado glassvidro windowjanela.
242
594453
3163
como motivos num vitral.
10:09
We call them networkrede motifsmotivos,
243
597616
2048
Chamámos-lhes "motivos de rede".
10:11
and they're the elementaryelementar circuitscircuitos
244
599664
2152
São circuitos elementares
10:13
that help us understandCompreendo
245
601816
1385
que nos ajudam a entender
10:15
the logiclógica of the way cellscélulas make decisionsdecisões
246
603201
2700
a lógica da forma como
as células tomam decisões
10:17
in all organismsorganismos, includingIncluindo our bodycorpo.
247
605901
2849
em todos os organismos,
incluindo o nosso corpo.
10:20
SoonEm breve enoughsuficiente, after this,
248
608750
1925
Logo depois disso,
10:22
I startedcomeçado beingser invitedconvidamos to give talksfala
249
610675
1620
comecei a ser convidado
para fazer palestras
10:24
to thousandsmilhares of scientistscientistas acrossatravés the worldmundo,
250
612295
3011
para milhares de cientistas
em todo o mundo.
10:27
but the knowledgeconhecimento about the cloudnuvem
251
615306
1833
Mas o conhecimento sobre a nuvem
10:29
and sayingdizendo "Yes, and"
252
617139
1132
e sobre dizer "Sim, e..."
10:30
just stayedfiquei withindentro my ownpróprio lablaboratório,
253
618271
1839
continuou apenas dentro do meu laboratório
10:32
because you see, in scienceCiência,
we don't talk about the processprocesso,
254
620110
2131
porque, em ciência,
não se fala sobre o processo,
10:34
anything subjectivesubjetivo or emotionalemocional.
255
622241
2433
nada de subjetivo ou emocional.
10:36
We talk about the resultsresultados.
256
624674
1863
Falamos apenas dos resultados.
10:38
So there was no way to talk about it in conferencesconferências.
257
626537
2069
Portanto não ia falar nisso
nas conferências,
10:40
That was unthinkableimpensável.
258
628606
1924
era impensável.
10:42
And I saw scientistscientistas in other groupsgrupos get stuckpreso
259
630530
2076
Vi cientistas noutros grupos, bloqueados,
10:44
withoutsem even havingtendo a wordpalavra to describedescrever
260
632606
1774
sem terem sequer uma palavra
10:46
what they're seeingvendo,
261
634380
1321
para descrever o que estavam a ver.
10:47
and theirdeles waysmaneiras of thinkingpensando
262
635701
1355
Como estavam a pensar
10:49
narrowedestreitado down to very safeseguro pathscaminhos,
263
637056
1528
encerrados em caminhos muito seguros,
10:50
theirdeles scienceCiência didn't reachalcance its fullcheio potentialpotencial,
264
638584
1660
não atingiam todo o seu potencial
10:52
and they were miserablemiserável.
265
640244
1753
e sentiam-se péssimos.
10:53
I thought, that's the way it is.
266
641997
1939
Eu pensei, é isso mesmo.
10:55
I'll try to make my lablaboratório as creativecriativo as possiblepossível,
267
643936
2021
Tentei tornar o meu laboratório
o mais criativo possível.
10:57
and if everybodytodo mundo elseoutro does the samemesmo,
268
645957
1680
Se todos fizerem a mesma coisa,
10:59
scienceCiência will eventuallyeventualmente becometornar-se
269
647637
2190
a ciência acabará por tornar-se
11:01
more and more better and better.
270
649827
2214
cada vez melhor.
11:04
That way of thinkingpensando got turnedvirou on its headcabeça
271
652041
2920
Esse ponto de vista acabou por consolidar-se
11:06
when by chancechance I wentfoi to hearouvir EvelynEvelyn FoxFox KellerKeller
272
654961
2339
quando, por acaso, assisti
à palestra de Evelyn Fox Keller,
11:09
give a talk about her experiencesexperiências
273
657300
1358
sobre as suas experiências
como mulher cientista.
11:10
as a womanmulher in scienceCiência.
274
658658
1691
11:12
And she askedperguntei,
275
660349
1823
Ela perguntou:
11:14
"Why is it that we don't talk about the subjectivesubjetivo
276
662172
1948
"Porque é que não falamos sobre os aspectos
11:16
and emotionalemocional aspectsaspectos of doing scienceCiência?
277
664120
2186
"subjetivos e emocionais de fazer ciência?
11:18
It's not by chancechance. It's a matterimportam of valuesvalores."
278
666306
3992
"Não acontece por acaso.
É uma questão de valores.
11:22
You see, scienceCiência seeksprocura knowledgeconhecimento
279
670298
2178
"Sabem, a ciência procura um conhecimento
11:24
that's objectiveobjetivo and rationalracional.
280
672476
1795
"que é objetivo e racional.
11:26
That's the beautifulbonita thing about scienceCiência.
281
674271
2198
"Essa é a beleza da ciência.
11:28
But we alsoAlém disso have a culturalcultural mythmito
282
676469
1956
"Mas também temos um mito cultural
11:30
that the doing of scienceCiência,
283
678425
1254
"de que o processo científico,
11:31
what we do everycada day to get that knowledgeconhecimento,
284
679679
2300
"o que fazemos diariamente
para obter esse conhecimento,
11:33
is alsoAlém disso only objectiveobjetivo and rationalracional,
285
681979
2440
"também é apenas objetivo e racional,
11:36
like MrSenhor deputado. SpockSpock.
286
684419
2432
"como Mr. Spock.
11:38
And when you labelrótulo something
287
686851
1414
"Quando rotulamos qualquer coisa
de objetivo e racional,
11:40
as objectiveobjetivo and rationalracional,
288
688265
1813
11:42
automaticallyautomaticamente, the other sidelado,
289
690078
1642
"automaticamente, o outro lado,
11:43
the subjectivesubjetivo and emotionalemocional,
290
691720
1457
"o subjetivo e o emocional
11:45
becometornar-se labeledrotulado as non-sciencenão ciência
291
693177
2102
"são rotulados de não-ciência
11:47
or anti-scienceanticiência or threateningameaçando to scienceCiência,
292
695279
1971
"ou de anti-ciência
ou de ameaças à ciência.
11:49
and we just don't talk about it.
293
697250
1811
"Não falamos sobre isso".
11:51
And when I heardouviu that,
294
699061
1954
Quando eu ouvi isto,
11:53
that scienceCiência has a culturecultura,
295
701015
2167
que a ciência tem uma cultura,
11:55
everything clickedclicado into placeLugar, colocar for me,
296
703182
1547
tudo se encaixou no lugar certo.
11:56
because if scienceCiência has a culturecultura,
297
704729
1664
Porque, se a ciência tem uma cultura,
11:58
culturecultura can be changedmudou,
298
706393
1256
a cultura pode ser mudada
11:59
and I can be a changemudança agentAgente
299
707649
1593
e eu posso ser um agente da mudança
12:01
workingtrabalhando to changemudança the culturecultura
of scienceCiência whereveronde quer que I could.
300
709242
2712
trabalhando para mudar
a cultura da ciência onde puder.
12:03
And so the very nextPróximo lecturepalestra I gavedeu in a conferenceconferência,
301
711954
3069
Na palestra seguinte que fiz
numa conferência,
12:07
I talkedfalou about my scienceCiência,
302
715023
1612
falei sobre a minha ciência
12:08
and then I talkedfalou about the importanceimportância
303
716635
1512
e falei sobre a importância
12:10
of the subjectivesubjetivo and emotionalemocional
aspectsaspectos of doing scienceCiência
304
718147
2182
dos aspectos subjetivos
e emocionais de fazer ciência
12:12
and how we should talk about them,
305
720329
1120
e de como devemos falar deles.
12:13
and I lookedolhou at the audiencepúblico,
306
721449
1234
Olhei para a audiência.
12:14
and they were coldfrio.
307
722683
2360
Estavam frios.
(Risos)
12:17
They couldn'tnão podia hearouvir what I was sayingdizendo
308
725043
3291
Não podiam perceber o que eu dizia
12:20
in the contextcontexto of a 10 back-to-backcostas com costas
309
728334
1251
no contexto de uma apresentação
12:21
PowerPointPowerPoint presentationapresentação conferenceconferência.
310
729585
1839
de 10 diapositivos em PowerPoint.
12:23
And I triedtentou again and again,
conferenceconferência after conferenceconferência,
311
731424
2482
Tentei várias vezes,
conferência após conferência,
12:25
but I wasn'tnão foi gettingobtendo throughatravés.
312
733906
2373
mas não consegui fazer-me entender.
12:28
I was in the cloudnuvem.
313
736279
2906
Eu estava dentro da nuvem.
12:31
And eventuallyeventualmente I managedgerenciou to get out the cloudnuvem
314
739185
3514
Acabei por conseguir sair da nuvem
12:34
usingusando improvisationimprovisação and musicmúsica.
315
742699
2811
usando a improvisação e a música.
12:37
SinceDesde then, everycada conferenceconferência I go to,
316
745510
2739
A partir daí, a cada conferência que vou,
12:40
I give a scienceCiência talk and a secondsegundo, specialespecial talk
317
748249
2862
faço uma palestra sobre a ciência
e faço uma segunda palestra, especial,
12:43
calledchamado "Love and fearmedo in the lablaboratório,"
318
751111
1993
chamada "Amor e medo no laboratório".
12:45
and I startcomeçar it off by doing a songcanção
319
753104
2217
Começo cantando uma canção
12:47
about scientists'dos cientistas greatestmaior fearmedo,
320
755321
2572
sobre o maior medo dos cientistas,
12:49
whichqual is that we work hardDifícil,
321
757893
2912
que é trabalharmos arduamente,
12:52
we discoverdescobrir something newNovo,
322
760805
2342
descobrirmos uma coisa nova,
12:55
and somebodyalguém elseoutro publishespublica it before we do.
323
763147
3357
e alguém publicar isso antes de nós.
12:58
We call it beingser scoopedescavou,
324
766504
2616
Chamamos-lhe ser "scooped"
[ultrapassado].
13:01
and beingser scoopedescavou feelssente horriblehorrível.
325
769120
3214
Sentir-se "scooped" é terrível.
13:04
It makesfaz com que us afraidreceoso to talk to eachcada other,
326
772334
2213
Deixa-nos com medo de conversar
uns com os outros,
13:06
whichqual is no funDiversão,
327
774547
833
o que não é nada divertido,
13:07
because we cameveio to scienceCiência to sharecompartilhar our ideasidéias
328
775380
2760
porque viemos para a ciência
para partilhar ideias,
13:10
and to learnaprender from eachcada other,
329
778140
1311
para aprender uns com os outros.
13:11
and so I do a bluesBlues songcanção,
330
779451
3489
Então eu canto uma canção de "blues"...
13:17
whichqual — (ApplauseAplausos) —
331
785040
5504
(Aplausos)
13:22
calledchamado "ScoopedEscavou Again,"
332
790544
3223
que se chama "Novamente scooped".
(Risos)
13:25
and I askpergunte the audiencepúblico to be my backupcópia de segurança singerscantores,
333
793767
2658
Peço para a audiência cantar comigo e digo:
13:28
and I tell them, "Your texttexto is 'Scoop' Scoop, ScoopFuro de reportagem.'"
334
796425
3980
"A vossa parte é "Scoop, Scoop".
13:32
It soundssoa like this: "ScoopFuro de reportagem, scoopfuro de reportagem!"
335
800405
2645
Soa assim: "Scoop, Scoop!"
13:35
SoundsSons like this.
336
803050
963
Soa assim.
13:36
♪ I've been scoopedescavou again ♪
337
804013
2219
♪ Fui "scooped" novamente. ♪
13:38
ScoopFuro de reportagem! ScoopFuro de reportagem! ♪
338
806232
1743
♪ "Scoop! Scoop!" ♪
13:39
And then we go for it.
339
807975
1278
E cantamos:
13:41
♪ I've been scoopedescavou again ♪
340
809253
2045
♪ Fui "scooped" novamente. ♪
13:43
ScoopFuro de reportagem! ScoopFuro de reportagem! ♪
341
811298
1286
♪ "Scoop! Scoop! "♪
13:44
♪ I've been scoopedescavou again ♪
342
812584
1895
♪ Fui "scooped" novamente. ♪
13:46
ScoopFuro de reportagem! ScoopFuro de reportagem! ♪
343
814479
1306
♪ "Scoop! Scoop!" ♪
13:47
♪ I've been scoopedescavou again ♪
344
815785
1783
♪ Fui "scooped" novamente ♪
13:49
ScoopFuro de reportagem! ScoopFuro de reportagem! ♪
345
817568
1639
♪ "Scoop! Scoop!" ♪
13:51
♪ I've been scoopedescavou again ♪
346
819207
1668
♪ Fui "scooped" novamente ♪
13:52
ScoopFuro de reportagem! ScoopFuro de reportagem! ♪
347
820875
1762
♪ "Scoop! Scoop!" ♪
13:54
♪ Oh mamaMamãe, can't you feel my paindor
348
822637
3275
♪ Oh mamã, não sentes a minha dor? ♪
13:57
HeavensCéus help me, I've been scoopedescavou again ♪
349
825912
3786
♪ Que o Céu me ajude,
fui "scooped" novamente ♪
14:02
(ApplauseAplausos)
350
830925
6391
(Aplausos)
14:09
Thank you.
351
837735
1230
Obrigado.
14:10
Thank you for your backupcópia de segurança singingcantando.
352
838965
1499
Obrigado por fazerem o coro.
14:12
So everybodytodo mundo startscomeça laughingrindo, startscomeça breathingrespiração,
353
840464
2084
Toda a gente começa a rir,
começa a respirar,
14:14
noticesavisos that there's other scientistscientistas around them
354
842548
2012
percebe que tem outros cientistas à volta
14:16
with sharedcompartilhado issuesproblemas,
355
844560
1307
que têm os mesmo problemas.
14:17
and we startcomeçar talkingfalando about the emotionalemocional
356
845867
1805
Começamos a falar sobre
os aspectos emotivos e subjetivos
14:19
and subjectivesubjetivo things that go on in researchpesquisa.
357
847672
1850
do processo de investigação.
14:21
It feelssente like a hugeenorme tabootabu has been liftedlevantado.
358
849522
2184
Sente-se que foi afastado um grande tabu.
14:23
FinallyFinalmente, we can talk about
this in a scientificcientífico conferenceconferência.
359
851706
2799
Finalmente, podemos falar disso
numa conferência científica.
14:26
And scientistscientistas have gonefoi on to formFormato peerpar groupsgrupos
360
854505
2186
Os cientistas começaram
a formar grupos de iguais
14:28
where they meetConheça regularlyregularmente
361
856691
1610
que se encontram com frequência
14:30
and createcrio a spaceespaço to talk about the emotionalemocional
362
858301
1629
criando um espaço para falar
das coisas emocionais e subjetivas
14:31
and subjectivesubjetivo things that
happenacontecer as they're mentoringtutoria,
363
859930
2301
que acontecem quando são mentores,
14:34
as they're going into the unknowndesconhecido,
364
862231
1363
quando caminham rumo ao desconhecido.
14:35
and even startedcomeçado coursescursos
365
863594
1570
Até iniciaram cursos
sobre o processo de fazer ciência,
14:37
about the processprocesso of doing scienceCiência,
366
865164
1675
14:38
about going into the unknowndesconhecido togetherjuntos,
367
866839
1895
sobre caminhar juntos
rumo ao desconhecido, e outras coisas.
14:40
and manymuitos other things.
368
868734
1416
14:42
So my visionvisão is that,
369
870150
1334
Então, a minha visão é que,
14:43
just like everycada scientistcientista knowssabe the wordpalavra "atomátomo,"
370
871484
3462
tal como todos os cientistas
conhecem a palavra "átomo"
14:46
that matterimportam is madefeito out of atomsátomos,
371
874946
1967
e que a matéria é feita de átomos,
14:48
everycada scientistcientista would know the wordspalavras
372
876913
1484
todos os cientistas deviam
conhecer as palavras
14:50
like "the cloudnuvem," sayingdizendo "Yes, and,"
373
878397
2344
como "a nuvem" e dizer "Sim, e...",
14:52
and scienceCiência will becometornar-se much more creativecriativo,
374
880741
3079
A ciência tornar-se-ia muito mais criativa,
14:55
make manymuitos, manymuitos more unexpectedinesperado discoveriesdescobertas
375
883820
3004
faríamos muito mais descobertas inesperadas
14:58
for the benefitbeneficiar of us all,
376
886824
2536
para benefício de todos nós.
15:01
and would alsoAlém disso be much more playfulbrincalhão.
377
889360
2216
Conseguiríamos divertir-nos muito mais.
15:03
And what I mightpoderia askpergunte you to rememberlembrar from this talk
378
891576
2590
O que eu peço que recordem desta palestra
15:06
is that nextPróximo time you facecara
379
894166
2696
é que, da próxima vez
que enfrentarem um problema
15:08
a problemproblema you can't solveresolver
380
896862
1726
que não conseguem resolver,
15:10
in work or in life,
381
898588
2592
no trabalho ou na vossa vida,
15:13
there's a wordpalavra for what you're going to see:
382
901180
1876
existe uma palavra para isso:
15:15
the cloudnuvem.
383
903056
1177
a "nuvem".
15:16
And you can go throughatravés the cloudnuvem
384
904233
1533
E podem atravessar a nuvem
15:17
not alonesozinho but togetherjuntos
385
905766
1408
não sozinhos, mas juntamente com alguém
15:19
with someonealguém who is your sourcefonte of supportApoio, suporte
386
907174
2038
que seja a vossa fonte de apoio
15:21
to say "Yes, and" to your ideasidéias,
387
909212
2048
que diga "Sim, e..." às vossas ideias,
15:23
to help you say "Yes, and" to your ownpróprio ideasidéias,
388
911260
2317
que vos ajude a dizer
"Sim, e..." às vossas ideias,
15:25
to increaseaumentar the chancechance that,
389
913577
1887
para aumentar a possibilidade de,
15:27
throughatravés the wispsWisps of the cloudnuvem,
390
915464
1726
através dos farrapos da nuvem,
15:29
you'llvocê vai find that momentmomento of calmnessCalma
391
917190
1498
encontrarem momentos de calma
15:30
where you get your first glimpsevislumbre
392
918688
1803
em que vislumbrarão pela primeira vez
15:32
of your unexpectedinesperado discoverydescoberta,
393
920491
3250
a vossa descoberta inesperada,
15:35
your C.
394
923741
2724
o vosso "C".
15:38
Thank you.
395
926465
2320
Obrigado.
(Aplausos)
15:40
(ApplauseAplausos)
396
928785
4000
Translated by Ana Mourao
Reviewed by Margarida Ferreira

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ABOUT THE SPEAKER
Uri Alon - Systems biologist
Uri Alon studies how cells work, using an array of tools (including improv theater) to understand the biological circuits that perform the functions of life.

Why you should listen
First trained as a physicist, Uri Alon found a passion for biological systems. At the Weizmann Institute of Science in Israel, he and his lab investigate the protein circuits within a cell (they focus on E. coli), looking for basic interaction patterns that recur throughout biological networks. It's a field full of cross-disciplinary thinking habits and interesting problems. And in fact, Alon is the author of a classic paper on lab behavior called "How to Choose a Good Scientific Problem," which takes a step back from the rush to get grants and publish papers to ask: How can a good lab foster growth and self-motivated research?
 
In Alon's lab, students use tools from physics, neurobiology and computer science -- and concepts from improv theatre -- to study basic principles of interactions. Using a theater practice called the "mirror game," they showed that two people can create complex novel motion together without a designated leader or follower. He also works on an addicting site called BioNumbers -- all the measurements you need to know about biology. The characteristic heart rate of a pond mussel? Why it's 4-6 beats per minute.
More profile about the speaker
Uri Alon | Speaker | TED.com

Data provided by TED.

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