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Mariano Sigman: Your words may predict your future mental health
Mariano Sigman: As vossas palavras podem prever a vossa saúde mental futura
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Será que a forma como falamos e escrevemos hoje pode prever o nosso estado de saúde mental futuro, até mesmo o início de uma psicose? Nesta conversa fascinante, o neurocientista Mariano Sigman reflete sobre a Grécia antiga e a origem da introspeção para investigar como é que as nossas palavras sugerem a nossa vida interior e detalha um algoritmo mapeador de palavras que poderá prever o desenvolvimento de esquizofrenia. "Nós podemos estar a ver uma forma de saúde mental muito diferente no futuro" diz Sigman, "com base na análise objetiva, quantitativa e automatizada das palavras que escrevemos, das palavras que proferimos."
Mariano Sigman - Neuroscientist
In his provocative, mind-bending book "The Secret Life of the Mind," neuroscientist Mariano Sigman reveals his life’s work exploring the inner workings of the human brain. Full bio
In his provocative, mind-bending book "The Secret Life of the Mind," neuroscientist Mariano Sigman reveals his life’s work exploring the inner workings of the human brain. Full bio
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00:13
We have historical records that allow us
to know how the ancient Greeks dressed,
to know how the ancient Greeks dressed,
0
1006
5150
Nós temos registos históricos
que nos permitem saber
que nos permitem saber
como é que os gregos antigos se vestiam
00:18
how they lived,
1
6180
1254
como viviam, como lutavam...
00:19
how they fought ...
2
7458
1522
00:21
but how did they think?
3
9004
1524
Mas, como é que eles pensavam?
00:23
One natural idea is that the deepest
aspects of human thought --
aspects of human thought --
4
11432
4440
Uma ideia comum é de que
os aspetos mais profundos
do pensamento humano
do pensamento humano
00:27
our ability to imagine,
5
15896
1872
— a nossa capacidade de imaginar,
00:29
to be conscious,
6
17792
1397
de ser consciente,
de sonhar —
de sonhar —
00:31
to dream --
7
19213
1231
00:32
have always been the same.
8
20468
1619
têm sido sempre os mesmos.
00:34
Another possibility
9
22872
1499
Outra possibilidade
00:36
is that the social transformations
that have shaped our culture
that have shaped our culture
10
24395
3723
é que as transformações sociais
que modelaram a nossa cultura
que modelaram a nossa cultura
00:40
may have also changed
the structural columns of human thought.
the structural columns of human thought.
11
28142
3785
podem ter, também, modificado
as estruturas do pensamento humano.
as estruturas do pensamento humano.
00:44
We may all have different
opinions about this.
opinions about this.
12
32911
2524
Todos nós podemos ter
opiniões diferentes sobre isto.
opiniões diferentes sobre isto.
00:47
Actually, it's a long-standing
philosophical debate.
philosophical debate.
13
35459
2717
Na verdade, é um debate filosófico
de longa data.
de longa data.
00:50
But is this question
even amenable to science?
even amenable to science?
14
38644
2727
Mas será que esta questão
poderá ser tratada pela ciência?
poderá ser tratada pela ciência?
00:54
Here I'd like to propose
15
42834
2506
Aqui, eu gostaria de propor que,
00:57
that in the same way we can reconstruct
how the ancient Greek cities looked
how the ancient Greek cities looked
16
45364
4772
da mesma forma
que conseguimos reconstruir
que conseguimos reconstruir
como eram as antigas cidades gregas
01:02
just based on a few bricks,
17
50160
2388
com base apenas nalguns tijolos,
01:04
that the writings of a culture
are the archaeological records,
are the archaeological records,
18
52572
4126
as escritas de uma cultura
são os registos arqueológicos,
são os registos arqueológicos,
01:08
the fossils, of human thought.
19
56722
2143
os fósseis do pensamento humano.
01:11
And in fact,
20
59905
1174
E, de facto,
01:13
doing some form of psychological analysis
21
61103
2206
ao realizar uma certa forma
de análise psicológica
de análise psicológica
01:15
of some of the most ancient
books of human culture,
books of human culture,
22
63333
3544
de alguns dos livros mais antigos
da cultura humana,
da cultura humana,
01:18
Julian Jaynes came up in the '70s
with a very wild and radical hypothesis:
with a very wild and radical hypothesis:
23
66901
5955
Julian Jaynes apresentou nos anos 70,
uma hipótese louca e radical:
uma hipótese louca e radical:
01:24
that only 3,000 years ago,
24
72880
2413
que há apenas 3000 anos,
01:27
humans were what today
we would call schizophrenics.
we would call schizophrenics.
25
75317
4888
os humanos eram o que, atualmente,
chamaríamos de esquizofrénicos.
chamaríamos de esquizofrénicos.
01:33
And he made this claim
26
81753
1508
E ele fez essa afirmação
01:35
based on the fact that the first
humans described in these books
humans described in these books
27
83285
3301
baseado no facto de que os primeiros
humanos descritos nesses livros
humanos descritos nesses livros
01:38
behaved consistently,
28
86610
1904
comportavam-se de forma consistente,
01:40
in different traditions
and in different places of the world,
and in different places of the world,
29
88538
3016
em tradições diferentes e
em lugares diferentes do mundo,
em lugares diferentes do mundo,
01:43
as if they were hearing and obeying voices
30
91578
3532
como se estivessem a ouvir
e a obedecer a vozes
e a obedecer a vozes
01:47
that they perceived
as coming from the Gods,
as coming from the Gods,
31
95134
3040
que acreditavam vir dos Deuses,
01:50
or from the muses ...
32
98198
1198
ou das musas...
01:52
what today we would call hallucinations.
33
100063
2769
aquilo a que hoje chamaríamos alucinações.
01:55
And only then, as time went on,
34
103888
2626
E só depois, com o passar do tempo,
01:58
they began to recognize
that they were the creators,
that they were the creators,
35
106538
3651
começaram a reconhecer
que eles eram os criadores,
que eles eram os criadores,
02:02
the owners of these inner voices.
36
110213
2515
os donos dessas vozes interiores.
02:05
And with this, they gained introspection:
37
113316
2715
E, com isso, adquiriram introspeção:
02:08
the ability to think
about their own thoughts.
about their own thoughts.
38
116055
2483
a capacidade de pensar sobre
os próprios pensamentos.
os próprios pensamentos.
02:11
So Jaynes's theory is that consciousness,
39
119785
3397
A teoria de Jaynes é de que a consciência
02:15
at least in the way we perceive it today,
40
123206
3166
— pelo menos da forma
que a entendemos hoje,
que a entendemos hoje,
02:18
where we feel that we are the pilots
of our own existence --
of our own existence --
41
126396
3540
em que sentimos que somos os pilotos
de nossa própria existência —
de nossa própria existência —
02:21
is a quite recent cultural development.
42
129960
2737
é um desenvolvimento cultural
bastante recente.
bastante recente.
Esta teoria é bastante espetacular,
mas tem um problema óbvio
mas tem um problema óbvio
02:25
And this theory is quite spectacular,
43
133456
1786
02:27
but it has an obvious problem
44
135266
1433
que é o facto de ser construída com base
em poucos exemplos muito específicos.
em poucos exemplos muito específicos.
02:28
which is that it's built on just a few
and very specific examples.
and very specific examples.
45
136723
3992
02:33
So the question is whether the theory
46
141085
1763
Então, a questão é:
Poderá a teoria de que a introspeção
02:34
that introspection built up in human
history only about 3,000 years ago
history only about 3,000 years ago
47
142872
4751
foi construída na história humana
há 3000 anos
há 3000 anos
02:39
can be examined in a quantitative
and objective manner.
and objective manner.
48
147647
2984
ser examinada de uma maneira
quantitativa e objetiva?
quantitativa e objetiva?
02:43
And the problem of how
to go about this is quite obvious.
to go about this is quite obvious.
49
151543
3563
O problema de como fazer isso
é bastante óbvio.
é bastante óbvio.
02:47
It's not like Plato woke up one day
and then he wrote,
and then he wrote,
50
155130
3460
Não é como se Platão
acordasse um dia e escrevesse:
acordasse um dia e escrevesse:
02:50
"Hello, I'm Plato,
51
158614
1659
"Olá, eu sou Platão,
e, a partir de hoje,
e, a partir de hoje,
02:52
and as of today, I have
a fully introspective consciousness."
a fully introspective consciousness."
52
160297
2889
"a minha consciência
é totalmente introspetiva".
é totalmente introspetiva".
02:55
(Laughter)
53
163210
2293
(Risos)
02:57
And this tells us actually
what is the essence of the problem.
what is the essence of the problem.
54
165527
3333
Isto, na verdade, diz-nos
qual é a essência do problema.
qual é a essência do problema.
03:01
We need to find the emergence
of a concept that's never said.
of a concept that's never said.
55
169467
4055
Precisamos de encontrar o aparecimento
de um conceito nunca antes dito.
de um conceito nunca antes dito.
03:06
The word introspection
does not appear a single time
does not appear a single time
56
174434
4310
A palavra introspeção
não aparece uma única vez
não aparece uma única vez
03:10
in the books we want to analyze.
57
178768
1919
nos livros que queremos analisar.
03:13
So our way to solve this
is to build the space of words.
is to build the space of words.
58
181728
4087
Então, a nossa forma de resolver isso
é construir o espaço das palavras.
é construir o espaço das palavras.
03:18
This is a huge space
that contains all words
that contains all words
59
186571
3287
Isto é um enorme espaço
que contém todas as palavras
que contém todas as palavras
03:21
in such a way that the distance
between any two of them
between any two of them
60
189882
2802
de tal modo que a distância
entre quaisquer duas delas
entre quaisquer duas delas
03:24
is indicative of how
closely related they are.
closely related they are.
61
192708
2883
é indicativo do quão estreitamente
elas estão relacionadas.
elas estão relacionadas.
Por exemplo,
03:28
So for instance,
62
196460
1151
queremos que as palavras "cão" e
"gato" estejam muito próximas,
"gato" estejam muito próximas,
03:29
you want the words "dog" and "cat"
to be very close together,
to be very close together,
63
197635
2897
03:32
but the words "grapefruit" and "logarithm"
to be very far away.
to be very far away.
64
200556
3831
mas as palavras "toranja" e "logaritmo"
muito distantes.
muito distantes.
03:36
And this has to be true
for any two words within the space.
for any two words within the space.
65
204809
3896
Isto tem que ser verdade para quaisquer
duas palavras dentro do espaço.
duas palavras dentro do espaço.
03:41
And there are different ways
that we can construct the space of words.
that we can construct the space of words.
66
209626
3341
Há diferentes maneiras
de construir o espaço das palavras.
de construir o espaço das palavras.
Uma é apenas perguntar aos especialistas
03:44
One is just asking the experts,
67
212991
1643
03:46
a bit like we do with dictionaries.
68
214658
1896
um pouco como fazemos com os dicionários.
03:48
Another possibility
69
216896
1428
Outra possibilidade
é seguir o simples pressuposto de que,
quando duas palavras estão relacionadas,
quando duas palavras estão relacionadas,
03:50
is following the simple assumption
that when two words are related,
that when two words are related,
70
218348
3715
03:54
they tend to appear in the same sentences,
71
222087
2349
elas tendem a aparecer nas mesmas frases,
03:56
in the same paragraphs,
72
224460
1453
nos mesmos parágrafos,
nos mesmos documentos,
nos mesmos documentos,
03:57
in the same documents,
73
225937
1770
03:59
more often than would be expected
just by pure chance.
just by pure chance.
74
227731
3182
mais frequentemente do que seria
de esperar apenas por puro acaso.
de esperar apenas por puro acaso.
04:04
And this simple hypothesis,
75
232231
2050
Esta simples hipótese,
este simples método,
este simples método,
04:06
this simple method,
76
234305
1306
04:07
with some computational tricks
77
235635
1607
com alguns truques informáticos
04:09
that have to do with the fact
78
237266
1389
que têm a ver com o facto
04:10
that this is a very complex
and high-dimensional space,
and high-dimensional space,
79
238679
3064
de que isto é um espaço muito complexo
e altamente dimensional,
e altamente dimensional,
04:13
turns out to be quite effective.
80
241767
1665
acaba por ser bastante eficaz.
04:16
And just to give you a flavor
of how well this works,
of how well this works,
81
244155
2802
Só para vos dar uma amostra
do quão bem isto funciona,
do quão bem isto funciona,
04:18
this is the result we get when
we analyze this for some familiar words.
we analyze this for some familiar words.
82
246981
3912
este é o resultado que temos quando
analisamos algumas palavras conhecidas.
analisamos algumas palavras conhecidas.
Primeiro, conseguimos ver
04:23
And you can see first
83
251607
1185
04:24
that words automatically organize
into semantic neighborhoods.
into semantic neighborhoods.
84
252816
3278
que as palavras se organizam
automaticamente
automaticamente
em grupos semânticos
04:28
So you get the fruits, the body parts,
85
256118
2217
Temos as frutas, as partes do corpo,
as peças dos computadores,
as peças dos computadores,
04:30
the computer parts,
the scientific terms and so on.
the scientific terms and so on.
86
258359
2425
os termos científicos,
e por aí fora.
e por aí fora.
04:33
The algorithm also identifies
that we organize concepts in a hierarchy.
that we organize concepts in a hierarchy.
87
261119
4222
O algoritmo também identifica que
organizamos os conceitos numa hierarquia.
organizamos os conceitos numa hierarquia.
04:37
So for instance,
88
265852
1151
Assim, por exemplo,
04:39
you can see that the scientific terms
break down into two subcategories
break down into two subcategories
89
267027
3597
vemos que os termos científicos
dividem-se em duas subcategorias
dividem-se em duas subcategorias
04:42
of the astronomic and the physics terms.
90
270648
2100
dos termos físicos e astronómicos.
04:45
And then there are very fine things.
91
273338
2246
Depois, há descobertas
muito interessantes.
muito interessantes.
04:47
For instance, the word astronomy,
92
275608
1905
Por exemplo, a palavra astronomia,
04:49
which seems a bit bizarre where it is,
93
277537
1815
que parece estar um pouco deslocada,
04:51
is actually exactly where it should be,
94
279376
2048
está, de facto, exatamente
onde deveria estar,
onde deveria estar,
04:53
between what it is,
95
281448
1595
entre o que é
— uma ciência moderna —
— uma ciência moderna —
04:55
an actual science,
96
283067
1270
e o que descreve
— os termos astronómicos.
— os termos astronómicos.
04:56
and between what it describes,
97
284361
1536
04:57
the astronomical terms.
98
285921
1492
Poderíamos continuar com isto o dia todo.
05:00
And we could go on and on with this.
99
288182
1891
05:02
Actually, if you stare
at this for a while,
at this for a while,
100
290097
2060
Se olharmos para isto
durante algum tempo
durante algum tempo
e construirmos trajetórias aleatórias,
05:04
and you just build random trajectories,
101
292181
1858
veremos que se parece um pouco
com fazer poesia.
com fazer poesia.
05:06
you will see that it actually feels
a bit like doing poetry.
a bit like doing poetry.
102
294063
3166
05:10
And this is because, in a way,
103
298018
1882
Isto porque, de certa forma,
05:11
walking in this space
is like walking in the mind.
is like walking in the mind.
104
299924
2940
caminhar no espaço
é como caminhar na mente.
é como caminhar na mente.
05:16
And the last thing
105
304027
1617
E a última coisa
05:17
is that this algorithm also identifies
what are our intuitions,
what are our intuitions,
106
305668
4040
é que este algoritmo também identifica
quais são as nossas intuições
quais são as nossas intuições
05:21
of which words should lead
in the neighborhood of introspection.
in the neighborhood of introspection.
107
309732
3896
de quais as palavras que devem liderar
na vizinhança da introspeção.
na vizinhança da introspeção.
05:25
So for instance,
108
313652
1223
Assim, por exemplo,
05:26
words such as "self," "guilt,"
"reason," "emotion,"
"reason," "emotion,"
109
314899
3979
as palavras como "próprio",
"culpa", "razão", "emoção"
"culpa", "razão", "emoção"
05:30
are very close to "introspection,"
110
318902
1889
estão muito próximas de "introspeção".
05:32
but other words,
111
320815
1151
Mas outras palavras,
05:33
such as "red," "football,"
"candle," "banana,"
"candle," "banana,"
112
321990
2167
como "vermelho", "futebol",
"vela", "banana",
"vela", "banana",
05:36
are just very far away.
113
324181
1452
estão, simplesmente, muito distantes.
05:38
And so once we've built the space,
114
326054
2762
Então, assim que construímos o espaço,
05:40
the question of the history
of introspection,
of introspection,
115
328840
2826
a questão da história da introspeção
05:43
or of the history of any concept
116
331690
2333
ou a história de qualquer conceito
05:46
which before could seem abstract
and somehow vague,
and somehow vague,
117
334047
4779
que antes pareceria abstrata
ou, de certa forma, vaga
ou, de certa forma, vaga
05:50
becomes concrete --
118
338850
1604
torna-se concreta,
05:52
becomes amenable to quantitative science.
119
340478
2738
torna-se passível
para a ciência quantitativa.
para a ciência quantitativa.
05:56
All that we have to do is take the books,
120
344216
2762
Tudo o que temos que fazer
é pegar nos livros,
é pegar nos livros,
05:59
we digitize them,
121
347002
1381
digitalizá-los,
06:00
and we take this stream
of words as a trajectory
of words as a trajectory
122
348407
2809
pegar neste fluxo de palavras
como uma trajetória
como uma trajetória
06:03
and project them into the space,
123
351240
1969
e projetá-las no espaço.
06:05
and then we ask whether this trajectory
spends significant time
spends significant time
124
353233
3754
Depois perguntamos se esta trajetória
despende tempo significativo
despende tempo significativo
06:09
circling closely to the concept
of introspection.
of introspection.
125
357011
2992
a circular perto do conceito
de introspeção.
de introspeção.
06:12
And with this,
126
360760
1196
E, com isto,
06:13
we could analyze
the history of introspection
the history of introspection
127
361980
2112
podemos analisar a história da introspeção
na tradição da Grécia antiga.
na tradição da Grécia antiga.
06:16
in the ancient Greek tradition,
128
364116
1921
06:18
for which we have the best
available written record.
available written record.
129
366061
2602
para a qual temos os melhores
registos escritos disponíveis.
registos escritos disponíveis.
06:21
So what we did is we took all the books --
130
369631
2255
O que fizemos, então,
foi pegar em todos os livros,
foi pegar em todos os livros,
06:23
we just ordered them by time --
131
371910
2284
e ordenámo-los pelo tempo
06:26
for each book we take the words
132
374218
1752
— para cada livro, pegamos nas palavras
e projetamo-las no espaço.
e projetamo-las no espaço.
06:27
and we project them to the space,
133
375994
1961
Depois, perguntamos, para cada palavra,
06:29
and then we ask for each word
how close it is to introspection,
how close it is to introspection,
134
377979
3032
o quão próxima está da introspeção
e fazemos uma média disso.
e fazemos uma média disso.
06:33
and we just average that.
135
381035
1230
06:34
And then we ask whether,
as time goes on and on,
as time goes on and on,
136
382590
3198
Depois perguntamos,
à medida que o tempo passa,
à medida que o tempo passa,
06:37
these books get closer,
and closer and closer
and closer and closer
137
385812
3252
se estes livros se aproximam
cada vez mais
cada vez mais
do conceito de introspeção.
06:41
to the concept of introspection.
138
389088
1754
06:42
And this is exactly what happens
in the ancient Greek tradition.
in the ancient Greek tradition.
139
390866
3801
Isto é, exatamente, o que acontece
na tradição da Grécia antiga.
na tradição da Grécia antiga.
Vemos que, para os livros
mais antigos na tradição homérica,
mais antigos na tradição homérica,
06:47
So you can see that for the oldest books
in the Homeric tradition,
in the Homeric tradition,
140
395698
3127
há um pequeno aumento de livros
a chegarem mais perto da introspeção.
a chegarem mais perto da introspeção.
06:50
there is a small increase with books
getting closer to introspection.
getting closer to introspection.
141
398849
3412
06:54
But about four centuries before Christ,
142
402285
2206
Mas cerca de quatro séculos
antes de Cristo,
antes de Cristo,
06:56
this starts ramping up very rapidly
to an almost five-fold increase
to an almost five-fold increase
143
404515
4708
isto começou aumentar rapidamente
até quase a um aumento quíntuplo
até quase a um aumento quíntuplo
de livros a ficarem cada vez mais perto
07:01
of books getting closer,
and closer and closer
and closer and closer
144
409247
2500
07:03
to the concept of introspection.
145
411771
1682
do conceito de introspeção.
Uma das melhores coisas disto
07:06
And one of the nice things about this
146
414159
2424
é que agora podemos perguntar
07:08
is that now we can ask
147
416607
1198
07:09
whether this is also true
in a different, independent tradition.
in a different, independent tradition.
148
417829
4147
se isto também é verdade,
numa tradição diferente e independente.
numa tradição diferente e independente.
07:14
So we just ran this same analysis
on the Judeo-Christian tradition,
on the Judeo-Christian tradition,
149
422962
3176
Então, fizemos esta mesma análise
na tradição judaico-cristã
07:18
and we got virtually the same pattern.
150
426162
2721
e, obtivemos, praticamente
o mesmo padrão.
o mesmo padrão.
Novamente, vemos um pequeno aumento
07:21
Again, you see a small increase
for the oldest books in the Old Testament,
for the oldest books in the Old Testament,
151
429548
4635
dos livros antigos do Velho Testamento.
07:26
and then it increases much more rapidly
152
434207
1914
Depois, aumenta muito rapidamente
07:28
in the new books of the New Testament.
153
436145
1839
nos novos livros do Novo Testamento.
07:30
And then we get the peak of introspection
154
438008
2032
E, assim, temos o pico da introspeção
07:32
in "The Confessions of Saint Augustine,"
155
440064
2127
nas "Confissões de Santo Agostinho",
cerca de quatro séculos depois de Cristo.
07:34
about four centuries after Christ.
156
442215
1857
07:36
And this was very important,
157
444897
1944
Isto foi muito importante,
07:38
because Saint Augustine
had been recognized by scholars,
had been recognized by scholars,
158
446865
3373
porque Santo Agostinho tinha sido
reconhecido por académicos,
reconhecido por académicos,
07:42
philologists, historians,
159
450262
2172
filólogos e historiadores
07:44
as one of the founders of introspection.
160
452458
2078
como um dos criadores da introspeção.
Na realidade, alguns acreditam
que ele foi o pai da psicologia moderna.
que ele foi o pai da psicologia moderna.
07:47
Actually, some believe him to be
the father of modern psychology.
the father of modern psychology.
161
455060
3297
Então, o nosso algoritmo
07:51
So our algorithm,
162
459012
1839
que tem a virtude de ser quantitativo,
de ser objetivo,
de ser objetivo,
07:52
which has the virtue
of being quantitative,
of being quantitative,
163
460875
2842
07:55
of being objective,
164
463741
1263
e, claro, de ser extremamente rápido
07:57
and of course of being extremely fast --
165
465028
2016
07:59
it just runs in a fraction of a second --
166
467068
2397
— corre apenas numa fração de segundo —
08:01
can capture some of the most
important conclusions
important conclusions
167
469489
3503
consegue captar algumas
das conclusões mais importantes
das conclusões mais importantes
08:05
of this long tradition of investigation.
168
473016
2222
desta longa tradição de investigação.
08:08
And this is in a way
one of the beauties of science,
one of the beauties of science,
169
476317
3651
Isto é, de certa forma,
uma das belezas da ciência,
uma das belezas da ciência,
08:11
which is that now this idea
can be translated
can be translated
170
479992
3476
que é de que esta ideia agora
pode ser traduzida
pode ser traduzida
08:15
and generalized to a whole lot
of different domains.
of different domains.
171
483492
2571
e generalizada a um conjunto
total de diferentes domínios.
total de diferentes domínios.
Então, da mesma forma
que nos questionámos
que nos questionámos
08:18
So in the same way that we asked
about the past of human consciousness,
about the past of human consciousness,
172
486769
4767
sobre o passado da consciência humana,
talvez a pergunta mais desafiante
que podemos fazer a nós próprios
que podemos fazer a nós próprios
08:23
maybe the most challenging question
we can pose to ourselves
we can pose to ourselves
173
491560
3406
08:26
is whether this can tell us something
about the future of our own consciousness.
about the future of our own consciousness.
174
494990
4137
é se isto nos consegue dizer algo
sobre o futuro da nossa consciência.
sobre o futuro da nossa consciência.
Mais precisamente,
08:31
To put it more precisely,
175
499550
1470
08:33
whether the words we say today
176
501044
2416
se as palavras que dizemos hoje
nos podem dizer algo sobre
onde as nossas mentes estarão
onde as nossas mentes estarão
08:35
can tell us something
of where our minds will be in a few days,
of where our minds will be in a few days,
177
503484
5197
daqui a alguns dias,
daqui a alguns meses,
daqui a alguns meses,
08:40
in a few months
178
508705
1151
ou daqui a alguns anos.
08:41
or a few years from now.
179
509880
1182
08:43
And in the same way many of us
are now wearing sensors
are now wearing sensors
180
511597
3020
Da mesma forma que agora
alguns de nós usamos sensores
alguns de nós usamos sensores
08:46
that detect our heart rate,
181
514641
1786
que detetam a nossa pulsação,
a nossa respiração,
a nossa respiração,
08:48
our respiration,
182
516451
1269
08:49
our genes,
183
517744
1667
os nossos genes,
08:51
on the hopes that this may
help us prevent diseases,
help us prevent diseases,
184
519435
3651
na esperança que isso
nos ajude a evitar doenças,
nos ajude a evitar doenças,
podemos perguntar se
monitorizar e analisar
monitorizar e analisar
08:55
we can ask whether monitoring
and analyzing the words we speak,
and analyzing the words we speak,
185
523110
3521
as palavras que proferimos, as que usamos
no twitter e e-mail e as que escrevemos
no twitter e e-mail e as que escrevemos
08:58
we tweet, we email, we write,
186
526655
2683
09:01
can tell us ahead of time whether
something may go wrong with our minds.
something may go wrong with our minds.
187
529362
4808
nos podem dizer, à partida, se algo
poderá correr mal com as nossas mentes.
poderá correr mal com as nossas mentes.
Com Guillermo Cecchi,
09:07
And with Guillermo Cecchi,
188
535087
1534
— que tem sido meu irmão nesta aventura —
09:08
who has been my brother in this adventure,
189
536645
3001
aceitámos esta tarefa.
09:11
we took on this task.
190
539670
1555
09:14
And we did so by analyzing
the recorded speech of 34 young people
the recorded speech of 34 young people
191
542228
5532
Fizemo-lo através da análise
do discurso gravado de 34 jovens
do discurso gravado de 34 jovens
que estavam com um risco elevado
de desenvolver esquizofrenia.
de desenvolver esquizofrenia.
09:19
who were at a high risk
of developing schizophrenia.
of developing schizophrenia.
192
547784
2801
O que fizemos foi medir
o discurso no primeiro dia.
o discurso no primeiro dia.
09:23
And so what we did is,
we measured speech at day one,
we measured speech at day one,
193
551434
2881
09:26
and then we asked whether the properties
of the speech could predict,
of the speech could predict,
194
554339
3242
Depois, perguntámos se as propriedades
do discurso podiam prever,
do discurso podiam prever,
no espaço de três anos,
09:29
within a window of almost three years,
195
557605
2496
o desenvolvimento futuro de uma psicose.
09:32
the future development of psychosis.
196
560125
2035
Mas, apesar das nossas esperanças,
09:35
But despite our hopes,
197
563427
2366
09:37
we got failure after failure.
198
565817
3117
tivemos fracasso atrás de fracasso.
09:41
There was just not enough
information in semantics
information in semantics
199
569793
3882
Simplesmente não existia
informação suficiente na semântica
informação suficiente na semântica
para prever a organização
futura da mente.
futura da mente.
09:45
to predict the future
organization of the mind.
organization of the mind.
200
573699
2793
Serviu bastante bem
09:48
It was good enough
201
576516
1809
09:50
to distinguish between a group
of schizophrenics and a control group,
of schizophrenics and a control group,
202
578349
4175
para distinguir entre um grupo
de esquizofrénicos e um de controlo
de esquizofrénicos e um de controlo
— um pouco como fizemos
com os textos antigos —
com os textos antigos —
09:54
a bit like we had done
for the ancient texts,
for the ancient texts,
203
582548
2712
mas não para prever
o futuro início de uma psicose.
o futuro início de uma psicose.
09:57
but not to predict the future
onset of psychosis.
onset of psychosis.
204
585284
2994
10:01
But then we realized
205
589164
1706
Então, apercebemo-nos
10:02
that maybe the most important thing
was not so much what they were saying,
was not so much what they were saying,
206
590894
4088
de que talvez a coisa mais importante
não era tanto o que diziam,
10:07
but how they were saying it.
207
595006
1673
mas sim como o diziam.
10:09
More specifically,
208
597679
1220
Mais especificamente,
10:10
it was not in which semantic
neighborhoods the words were,
neighborhoods the words were,
209
598923
2827
não era em que vizinhanças semânticas
as palavras estavam,
as palavras estavam,
10:13
but how far and fast they jumped
210
601774
2600
mas quão rápido e longe saltavam
de uma vizinhança semântica para outra.
de uma vizinhança semântica para outra.
10:16
from one semantic neighborhood
to the other one.
to the other one.
211
604398
2301
10:19
And so we came up with this measure,
212
607247
1731
Assim, chegámos a esta medida
que definimos de "coerência semântica",
que definimos de "coerência semântica",
10:21
which we termed semantic coherence,
213
609002
2389
10:23
which essentially measures the persistence
of speech within one semantic topic,
of speech within one semantic topic,
214
611415
4804
que mede, essencialmente,
a persistência do discurso
a persistência do discurso
dentro de um tópico semântico,
10:28
within one semantic category.
215
616243
1529
dentro de uma categoria semântica.
10:31
And it turned out to be
that for this group of 34 people,
that for this group of 34 people,
216
619294
4047
Aconteceu que,
para este grupo de 34 pessoas,
para este grupo de 34 pessoas,
10:35
the algorithm based on semantic
coherence could predict,
coherence could predict,
217
623365
3659
o algoritmo baseado na coerência semântica
conseguiu prever, com 100% de precisão,
10:39
with 100 percent accuracy,
218
627048
2500
10:41
who developed psychosis and who will not.
219
629572
2507
quem desenvolveu uma psicose
e quem não a desenvolveu.
e quem não a desenvolveu.
10:44
And this was something
that could not be achieved --
that could not be achieved --
220
632976
2937
Isto foi algo que não poderia
ser alcançado, nem de perto,
ser alcançado, nem de perto,
10:47
not even close --
221
635937
1508
10:49
with all the other
existing clinical measures.
existing clinical measures.
222
637469
3126
com qualquer outra medida clínica
existente.
existente.
10:54
And I remember vividly,
while I was working on this,
while I was working on this,
223
642525
3579
Lembro-me vividamente,
enquanto estava a trabalhar nisto,
enquanto estava a trabalhar nisto,
10:58
I was sitting at my computer
224
646128
2317
que estava sentado ao computador
11:00
and I saw a bunch of tweets by Polo --
225
648469
2635
e vi uns tweets do Polo.
11:03
Polo had been my first student
back in Buenos Aires,
back in Buenos Aires,
226
651128
3167
Polo foi o meu primeiro aluno
em Buenos Aires,
em Buenos Aires,
11:06
and at the time
he was living in New York.
he was living in New York.
227
654319
2070
e nessa altura ele vivia em Nova Iorque.
11:08
And there was something in this tweets --
228
656413
2088
Havia algo nos seus tweets...
Não conseguia dizer exatamente o quê
porque nada era dito explicitamente,
porque nada era dito explicitamente,
11:10
I could not tell exactly what
because nothing was said explicitly --
because nothing was said explicitly --
229
658525
3501
11:14
but I got this strong hunch,
230
662050
2021
mas tive um forte pressentimento,
11:16
this strong intuition,
that something was going wrong.
that something was going wrong.
231
664095
2955
uma forte intuição de que algo
estava a correr mal.
estava a correr mal.
11:20
So I picked up the phone,
and I called Polo,
and I called Polo,
232
668347
2723
Então, peguei no telefone
e liguei para o Polo.
e liguei para o Polo.
11:23
and in fact he was not feeling well.
233
671094
1919
De facto, ele não se estava
a sentir bem.
a sentir bem.
11:25
And this simple fact,
234
673362
1937
Este simples facto de,
ao ler nas entrelinhas,
ao ler nas entrelinhas,
11:27
that reading in between the lines,
235
675323
2491
eu ter conseguido sentir
11:29
I could sense,
through words, his feelings,
through words, his feelings,
236
677838
4262
os sentimentos dele,
através das palavras,
através das palavras,
11:34
was a simple, but very
effective way to help.
effective way to help.
237
682124
2619
foi uma forma simples
mas muito eficaz de ajudar.
mas muito eficaz de ajudar.
11:37
What I tell you today
238
685987
1638
O que vos digo hoje
11:39
is that we're getting
close to understanding
close to understanding
239
687649
2508
é que estamos perto de entender
11:42
how we can convert this intuition
that we all have,
that we all have,
240
690181
4286
como podemos converter
esta intuição que todos temos,
esta intuição que todos temos,
11:46
that we all share,
241
694491
1365
que todos partilhamos,
11:47
into an algorithm.
242
695880
1197
num algoritmo.
11:50
And in doing so,
243
698102
1461
E ao fazê-lo,
11:51
we may be seeing in the future
a very different form of mental health,
a very different form of mental health,
244
699587
4650
poderemos ver, no futuro, uma forma
muito diferente de saúde mental,
muito diferente de saúde mental,
11:56
based on objective, quantitative
and automated analysis
and automated analysis
245
704261
5621
baseada na análise objetiva,
quantitativa e automatizada
quantitativa e automatizada
12:01
of the words we write,
246
709906
1709
das palavras que escrevemos,
das palavras que proferimos.
das palavras que proferimos.
12:03
of the words we say.
247
711639
1537
12:05
Gracias.
248
713200
1151
Gracias.
12:06
(Applause)
249
714375
6883
(Aplausos)
ABOUT THE SPEAKER
Mariano Sigman - NeuroscientistIn his provocative, mind-bending book "The Secret Life of the Mind," neuroscientist Mariano Sigman reveals his life’s work exploring the inner workings of the human brain.
Why you should listen
Mariano Sigman, a physicist by training, is a leading figure in the cognitive neuroscience of learning and decision making. Sigman was awarded a Human Frontiers Career Development Award, the National Prize of Physics, the Young Investigator Prize of "College de France," the IBM Scalable Data Analytics Award and is a scholar of the James S. McDonnell Foundation. In 2016 he was made a Laureate of the Pontifical Academy of Sciences.
In The Secret Life of the Mind, Sigman's ambition is to explain the mind so that we can understand ourselves and others more deeply. He shows how we form ideas during our first days of life, how we give shape to our fundamental decisions, how we dream and imagine, why we feel certain emotions, how the brain transforms and how who we are changes with it. Spanning biology, physics, mathematics, psychology, anthropology, linguistics, philosophy and medicine, as well as gastronomy, magic, music, chess, literature and art, The Secret Life of the Mind revolutionizes how neuroscience serves us in our lives, revealing how the infinity of neurons inside our brains manufacture how we perceive, reason, feel, dream and communicate.
Mariano Sigman | Speaker | TED.com