TEDxMidAtlantic
Charles Limb: Your brain on improv
Charles Limb: Seu cérebro no improviso
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O músico e pesquisador Charles Limb se perguntava como o cérebro funciona durante a improvisação musical – então ele colocou jazzistas e rappers num scanner de fMRI (imagem de ressonância magnética funcional) para descobrir. O que ele e sua equipe desvendaram tem implicações profundas na compreensão da criatividade de todos os tipos.
Charles Limb - Researcher
Charles Limb is a doctor and a musician who researches the way musical creativity works in the brain. Full bio
Charles Limb is a doctor and a musician who researches the way musical creativity works in the brain. Full bio
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So I am a surgeon who studies creativity,
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Eu sou um cirurgião que estuda a criatividade,
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and I have never had a patient tell me
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3000
3000
e eu nunca tive um paciente que me dissesse:
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that "I really want you to be creative during surgery,"
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6000
3000
"Eu quero que você seja criativo na cirurgia".
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and so I guess there's a little bit of irony to it.
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Então acho que há um pouco de ironia nisso.
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I will say though that, after having done surgery a lot,
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12000
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Eu diria que apesar disso, depois de ter feito muitas cirurgias,
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it's somewhat similar to playing a musical instrument.
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isso é meio parecido com tocar um instrumento musical.
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And for me, this sort of deep and enduring fascination with sound
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17000
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E para mim, esse tipo de fascinação profunda e constante com o som
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is what led me to both be a surgeon
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é o que me levou a ser um cirurgião
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and also to study the science of sound, particularly music.
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e também a estudar a ciência do som, em especial a música.
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And so I'm going to try to talk to you over the next few minutes
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Então nos próximos minutos eu vou tentar falar a vocês
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about my career
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sobre minha carreira
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in terms of how I'm able to actually try to study music
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em termos de como eu posso realmente estudar música
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and really try to grapple with all these questions
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e tentar me embrenhar nessas questões
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of how the brain is able to be creative.
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de como o cérebro é capaz de ser criativo.
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I've done most of this work at Johns Hopkins University,
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Eu fiz a maior parte desse trabalho na Universidade Johns Hopkins,
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but also at the National Institute of Health where I was previously.
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37000
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mas também no National Institute of Health onde estava antes.
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I'm going to go over some science experiments
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Eu vou mostrar alguns experimentos científicos
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and try to cover three musical experiments.
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e tentar cobrir três experimentos musicais.
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I'm going to start off by playing a video for you.
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Eu vou começar passando um vídeo para vocês.
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And this video is a video of Keith Jarrett, who's a well-known jazz improviser
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E esse vídeo é um vídeo de Keith Jarret, um improvisador de jazz famoso
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and probably the most well-known, iconic example
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e provavelmente o exemplo icônico mais conhecido
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of someone who takes improvisation to a really higher level.
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de alguém que leva a improvisação para um nível mais elevado.
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And he'll improvise entire concerts
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53000
2000
E ele vai improvisar concertos inteiros
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off the top of his head,
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55000
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só de cabeça,
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and he'll never play it exactly the same way again,
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e ele nunca tocará isso exatamente do mesmo jeito de novo.
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and so, as a form of intense creativity,
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2000
E assim, como uma forma de criatividade intensa,
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I think this is a great example.
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eu acho que esse é um grande exemplo.
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And so why don't we go and click the video.
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Então vamos clicar no vídeo.
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(Music)
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66000
4000
(Música)
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It's really a remarkable, awesome thing that happens there.
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É realmente uma coisa notável e incrível que acontece aqui.
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I've always -- just as a listener, as just a fan --
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125000
2000
Sempre que eu – tanto como ouvinte e como fã –
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I listen to that, and I'm just astounded.
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ouço isso, fico assombrado.
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I think -- how can this possibly be?
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2000
Eu penso: como isso é possível?
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How can the brain generate that much information,
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2000
Como o cérebro gera esse tanto de informação,
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that much music, spontaneously?
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133000
2000
esse tanto de música espontaneamente?
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And so I set out with this concept, scientifically,
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135000
3000
E assim eu investiguei esse conceito, cientificamente,
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that artistic creativity, it's magical, but it's not magic,
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138000
3000
que é a criatividade artística, ela é mágica, mas não é magia.
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meaning that it's a product of the brain.
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2000
Significa que ela é um produto do cérebro.
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There's not too many brain-dead people creating art.
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Não há muitas pessoas sem cérebro criando arte.
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And so with this notion that artistic creativity
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2000
E daí vem a noção de que a criatividade artística
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is in fact a neurologic product,
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148000
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é de fato um produto neurológico.
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I took this thesis that we could study it
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3000
Eu assumi a tese de que nós podemos estudá-la
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just like we study any other complex neurologic process.
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3000
da mesma forma que podemos estudar qualquer processo neurológico complexo.
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And I think there's some sub-questions there that I put there.
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156000
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E acho que há algumas sub-perguntas que eu coloquei lá.
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Is it truly possible to study creativity scientifically?
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É realmente possível estudar a criatividade cientificamente?
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And I think that's a good question.
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2000
E eu acho que essa é uma boa questão.
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And I'll tell you that most scientific studies of music,
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E vou dizer a vocês que da maioria dos estudos científicos sobre música,
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they're very dense,
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eles são muito densos.
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and when you actually go through them, it's very hard to recognize the music in it.
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3000
E quando você os estuda, é muito difícil reconhecer a música neles.
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In fact, they seem to be very unmusical entirely
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2000
De fato, eles parecem ser totalmente não musicais
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and to miss the whole point of the music.
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172000
2000
e perdem todo o foco da música.
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And so it brings the second question:
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E isso leva à segunda questão:
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Why should scientists study creativity?
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2000
Por que os cientistas deviam estudar a criatividade?
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Maybe we're not the right people to do it.
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2000
Talvez a gente não seja a pessoa certa para fazer isso.
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Well it may be,
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Bem, talvez seja,
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but I will say that, from a scientific perspective --
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2000
mas eu diria que, de uma perspectiva científica –
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we talked a lot about innovation today --
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nós falamos muito sobre inovação hoje –
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the science of innovation,
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186000
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a ciência da inovação,
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how much we understand about how the brain is able to innovate
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188000
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o quanto sabemos sobre como o cérebro é capaz de inovar
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is in its infancy,
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190000
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está só no começo.
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and truly, we know very little about how we are able to be creative.
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192000
3000
Realmente, sabemos muito pouco sobre como somos capazes de ser criativos.
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And so I think that we're going to see
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195000
2000
E por isso eu acho que nós vamos ver
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over the next 10, 20, 30 years
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197000
2000
nos próximos 10, 20, 30 anos
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a real science of creativity that's burgeoning and is going to flourish.
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199000
3000
uma verdadeira ciência da criatividade que está começando a prosperar.
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Because we now have new methods that can enable us
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202000
2000
Porque agora temos novos métodos que nos permitem
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to take this process of something like this,
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204000
2000
tomar esse processo de algo como isso,
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complex jazz improvisation, and study it rigorously.
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206000
2000
improvisão complexa de jazz, e estudá-lo rigorosamente.
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And so it gets down to the brain.
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208000
2000
E assim isso chega ao cérebro.
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And so all of us have this remarkable brain,
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210000
2000
E assim todos nós temos esse cérebro notável,
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which is poorly understood to say the least.
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212000
3000
que é pouco compreendido para dizer o mínimo.
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I think that neuroscientists
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215000
2000
Eu acho que neurocientistas
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have many more questions than answers,
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2000
têm muito mais perguntas do que respostas.
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and I myself, I'm not going to give you many answers today,
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219000
2000
E eu mesmo não vou dar a vocês muitas respostas hoje,
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just ask a lot of questions.
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221000
2000
só fazer um monte de perguntas.
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And fundamentally that's what I do in my lab.
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223000
2000
E fundamentalmente isso é que eu faço no meu laboratório.
04:00
I ask questions about what is this brain doing to enable us to do this.
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225000
2000
Eu faço perguntas sobre o que esse cérebro faz que nos permite fazer isso.
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This is the main method that I use. This is called functional MRI.
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227000
3000
Isso é o principal método que eu uso. É chamado de fMRI.
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If you've been in an MRI scanner, it's very much the same,
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230000
3000
Se você esteve num scanner de MRI, é basicamente a mesma coisa,
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but this one is outfitted in a special way
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233000
2000
mas esse aqui é feito de um jeito especial
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to not just take pictures of your brain,
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235000
2000
para não só tirar fotos de seu cérebro,
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but to also take pictures of active areas of the brain.
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237000
3000
mas para tirar fotos das áreas ativas do cérebro.
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Now the way that's done is by the following.
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240000
2000
Agora a forma como isso é feito é a seguinte:
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There's something called BOLD imaging,
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242000
2000
há uma coisa chamada imageamento por BOLD,
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which is Blood Oxygen Level Dependent imaging.
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244000
2000
que é imageamento pelo nível de oxigênio no sangue.
04:21
Now when you're in an fMRI scanner,
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246000
2000
Quando você está num scanner de fMRI,
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you're in a big magnet
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248000
2000
você está num grande imã
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that's aligning your molecules in certain areas.
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250000
2000
que alinha suas moléculas em certas áreas.
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When an area of the brain is active, meaning a neural area is active,
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252000
3000
Quando uma área do cérebro está ativa, ou seja, uma área neural está ativa,
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it gets blood flow shunted to that area.
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255000
3000
ela desvia o fluxo de sangue para aquela área.
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That blood flow causes an increase
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258000
2000
Esse fluxo de sangue causa um aumento
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in local blood to that area
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260000
2000
do sangue local para aquela área
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with a deoxyhemoglobin change in concentration.
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262000
3000
com uma mudança na concentração de deoxihemoglobina.
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Deoxyhemoglobin can be detected by MRI,
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265000
2000
A deoxihemoglobina pode ser detectada pelo fMRI,
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whereas oxyhemoglobin can't.
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267000
2000
enquanto que a oxihemoglobina não.
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So through this method of inference --
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269000
2000
Então com esse método de inferência –
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and we're measuring blood flow, not neural activity --
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271000
2000
estamos medindo fluxo sanguíneo, não atividade neural –
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we say that an area of the brain that's getting more blood
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273000
2000
dizemos que uma área do cérebro que recebe mais sangue
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was active during a particular task,
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275000
2000
estava ativa durante uma tarefa particular.
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and that's the crux of how fMRI works.
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277000
2000
E é assim que o fMRI funciona.
04:54
And it's been used since the '90s
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279000
2000
E isso foi usado desde os anos 90
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to study really complex processes.
100
281000
3000
para estudar processos muito complexos.
04:59
Now I'm going to review a study that I did,
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284000
2000
Agora eu vou revisar um estudo que eu fiz,
05:01
which was jazz in an fMRI scanner.
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286000
2000
que era sobre jazz num scanner de fMRI.
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And this was done with a colleague of mine, Alan Braun, at the NIH.
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288000
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E isso foi feito junto com um colega meu, Alan Braun, no NIH.
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This is a short video of how we did this project.
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290000
3000
Esse é um pequeno vídeo de como fizemos esse projeto.
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(Video) Charles Limb: This is a plastic MIDI piano keyboard
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293000
2000
(Video) Charles Limb: Isso é um teclado de piano MIDI de plástico
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that we use for the jazz experiments.
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295000
2000
que usamos para os experimentos de jazz.
05:12
And it's a 35-key keyboard
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297000
2000
E é um teclado de 35 teclas
05:14
that is designed to fit both inside the scanner,
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299000
2000
que foi projetado para caber dentro do scanner,
05:16
be magnetically safe,
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301000
2000
ser magneticamente seguro,
05:18
have minimal interference
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303000
2000
gerar uma interferência mínima
05:20
that would contribute to any artifact
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305000
2000
que poderia contribuir com algum artefato
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and have this cushion so that it can rest on the players' legs
112
307000
3000
e tem essa almofada para que possa ficar nas pernas do músico
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while they're lying down in the scanner, playing on their back.
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310000
3000
enquanto está dentro do scanner, tocando deitado de costas.
05:28
And it works like this -- this doesn't actually produce any sound.
114
313000
3000
E isso funciona assim – na verdade isso não produz som algum.
05:31
It sends out what's called a MIDI signal --
115
316000
2000
Ele emite o que é chamado de sinal MIDI –
05:33
or a Musical Instrument Digital Interface --
116
318000
2000
ou interface digital de instrumento de música –
05:35
through these wires into the box and then the computer,
117
320000
3000
através desses fios para a caixa e daí para o computador,
05:38
which then trigger high-quality piano samples like this.
118
323000
3000
que então aciona amostras de piano de alta qualidade como essa.
05:41
(Music)
119
326000
3000
(Música)
05:47
(Music)
120
332000
20000
(Música)
06:09
CL: Okay, so it works.
121
354000
2000
CL: Ok, então isso funciona.
06:11
And so through this piano keyboard,
122
356000
2000
E assim com esse teclado de piano,
06:13
we now have the means to take a musical process and study it.
123
358000
2000
nós temos agora os meios para tomar o processo musical e estudá-lo.
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So what do you do now that you have this cool piano keyboard?
124
360000
3000
Então o que você faz agora que você tem esse teclado maneiro?
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You can't just sort of -- "It's great we've got this keyboard."
125
363000
2000
Você não pode tipo – "Que ótimo que temos esse teclado."
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We actually have to come up with a scientific experiment.
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365000
2000
Na verdade nós temos que bolar um experimento científico.
06:22
And so the experiment really rests on the following:
127
367000
3000
E o experimento se baseia no seguinte:
06:26
What happens in the brain during something that's memorized and over-learned,
128
371000
3000
O que acontece no cérebro durante algo que é memorizado e muito aprendido,
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and what happens in the brain during something
129
374000
2000
e o que acontece no cérebro durante algo
06:31
that is spontaneously generated, or improvised,
130
376000
2000
que é espontaneamente gerado, ou improvisado,
06:33
in a way that's matched motorically
131
378000
2000
de maneira que é pareado motoricamente
06:35
and in terms of lower-level sensory motor features?
132
380000
3000
e em termos de características sensório motoras inferiores?
06:38
And so, I have here what we call the "paradigms."
133
383000
3000
E assim, eu tenho aqui o que chamamos de paradigmas.
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There's a scale paradigm, which is just playing a scale up and down, memorized.
134
386000
3000
Há um paradigma de escala, que é apenas tocar uma escala para cima e para baixo, memorizada.
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And then there's improvising on a scale --
135
389000
2000
E depois há improvisos numa escala –
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quarter notes, metronome, right hand --
136
391000
2000
semínimas, metrônomo, mão direita –
06:48
scientifically very safe,
137
393000
2000
muito seguro cientificamente,
06:50
but musically really boring.
138
395000
2000
mas muito chato musicalmente.
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And then there's the bottom one, which is called the jazz paradigm.
139
397000
2000
E daí há um embaixo, que é chamado de paradigma de jazz.
06:54
And so what we did was we brought professional jazz players to the NIH,
140
399000
2000
Então o que fizemos foi trazer músicos profissionais de jazz para o NIH,
06:56
and we had them memorize this piece of music on the left, the lower-left --
141
401000
3000
e nós o fizemos memorizar esse trecho de música à esquerda, embaixo –
06:59
which is what you heard me playing --
142
404000
2000
que é o que vocês me ouviram tocar –
07:01
and then we had them improvise to the same exact chord changes.
143
406000
3000
e depois o fizemos improvisar as mesmas mudanças de acordes.
07:04
And if you can hit that lower-right sound icon,
144
409000
2000
E se você puder clicar naquele ícone de som embaixo à direita,
07:06
that's an example of what was recorded in the scanner.
145
411000
2000
isso é um exemplo do que foi registrado no scanner.
07:08
(Music)
146
413000
5000
(Música)
07:36
So in the end, it's not the most natural environment,
147
441000
2000
Então no final, não é o ambiente mais natural,
07:38
but they're able to play real music.
148
443000
2000
mas eles são capazes de tocar música de verdade.
07:40
And I've listened to that solo 200 times,
149
445000
2000
E eu escutei esse solo umas 200 vezes,
07:42
and I still like it.
150
447000
2000
e ainda gosto dele.
07:44
And the musicians, they were comfortable in the end.
151
449000
2000
E os músicos, eles estavam confortáveis no final.
07:46
And so we first measured the number of notes.
152
451000
2000
E então medimos o número de notas primeiro.
07:48
Were they in fact just playing a lot more notes when they were improvising?
153
453000
2000
Eles estavam só tocando mais notas quando estavam improvisando?
07:50
That was not what was going on.
154
455000
2000
Não era isso o que estava acontecendo.
07:52
And then we looked at the brain activity.
155
457000
2000
E depois observamos a atividade cerebral.
07:54
I'm going to try to condense this for you.
156
459000
2000
Eu vou tentar resumir isso para vocês.
07:56
These are contrast maps that are showing subtractions
157
461000
3000
Esses são mapas de contraste que mostram subtrações
07:59
between what changes when you're improvising
158
464000
2000
entre o que muda quando você improvisa
08:01
versus when you're doing something memorized.
159
466000
2000
contra quando você faz algo memorizado.
08:03
In red is an area that active in the prefrontal cortex,
160
468000
2000
Em vermelho é uma área que está ativa no córtex pré-frontal,
08:05
the frontal lobe of the brain,
161
470000
2000
o lobo frontal do cérebro.
08:07
and in blue is this area that was deactivated.
162
472000
2000
E em azul é a área que estava desativada.
08:09
And so we had this focal area called the medial prefrontal cortex
163
474000
2000
E assim encontramos essa área focal chamada de
08:11
that went way up in activity.
164
476000
2000
córtex pré-frontal medial que entrou em atividade.
08:13
We had this broad patch of area called the lateral prefrontal cortex
165
478000
3000
Nós temos essa área ampla chamada de córtex pré-frontal lateral
08:16
that went way down in activity, and I'll summarize that for you here.
166
481000
3000
que diminui de atividade, e vou resumir isso para vocês aqui.
08:19
Now these are multifunctional areas of the brain.
167
484000
2000
Essas são as áreas multifuncionais do cérebro.
08:21
As I like to say, these are not the "jazz areas" of the brain.
168
486000
3000
Como eu disse, essas não são as áreas de jazz do cérebro.
08:24
They do a whole host of things
169
489000
2000
Elas fazem um monte de coisas
08:26
that have to do with self-reflection,
170
491000
2000
que têm a ver com auto-reflexão,
08:28
introspection, working memory and so forth.
171
493000
2000
instrospecção, memória operacional, etc.
08:30
Really, consciousness is seated in the frontal lobe.
172
495000
3000
A verdadeira consciência está localizada no lobo frontal.
08:33
But we have this combination
173
498000
2000
Mas nós temos essa combinação
08:35
of an area that's thought to be involved in self-monitoring, turning off,
174
500000
3000
de uma área que supõe-se estar envolvida no auto-monitoramento desligando,
08:38
and this area that's thought to be autobiographical,
175
503000
2000
e essa área que supõe-se ser autobiográfica,
08:40
or self-expressive, turning on.
176
505000
2000
ou auto-expressiva, se ligando.
08:42
And we think, at least in this preliminary --
177
507000
2000
E pensamos, ao menos nesse esboço –
08:44
it's one study; it's probably wrong,
178
509000
2000
é só um estudo. Provavelmente está errado.
08:46
but it's one study --
179
511000
2000
Mas é um estudo.
08:48
we think that at least a reasonable hypothesis
180
513000
3000
Pensamos que no mínimo uma hipótese razoável
08:51
is that, to be creative,
181
516000
2000
é que, para ser criativo,
08:53
you have to have this weird dissociation in your frontal lobe.
182
518000
2000
você precisa ter essa dissociação esquisita no lobo frontal.
08:55
One area turns on, and a big area shuts off,
183
520000
2000
Uma área se liga, e uma área grande se desliga,
08:57
so that you're not inhibited, so that you're willing to make mistakes,
184
522000
3000
de forma que você não é inibido, que você pretende fazer erros,
09:00
so that you're not constantly shutting down
185
525000
2000
de forma que você não está bloqueando
09:02
all of these new generative impulses.
186
527000
3000
todos esses novos impulsos geradores.
09:05
Now a lot of people know that music is not always a solo activity --
187
530000
3000
Um monte de gente sabe que a música nem sempre é uma atividade solitária –
09:08
sometimes it's done communicatively.
188
533000
2000
algumas vezes é feita de forma comunicativa.
09:10
And so the next question was:
189
535000
2000
E a próxima questão foi:
09:12
What happens when musicians are trading back and forth,
190
537000
2000
O que acontece quando músicos estão revezando entre si,
09:14
something called "trading fours,"
191
539000
2000
algo chamado de troca de quadras,
09:16
which is something they do normally in a jazz experiment?
192
541000
2000
que é algo que eles fazem normalmente num experimento de jazz?
09:18
So this is a twelve-bar blues.
193
543000
2000
Então isso é um jazz blues.
09:20
And I've broken it down into four-bar groups here,
194
545000
2000
E eu o separei em quatro grupos de quatro compassos,
09:22
so you would know how you would trade.
195
547000
2000
então vocês saberiam como revezariam.
09:24
Now what we did was we brought a musician into the scanner -- same way --
196
549000
2000
Agora o que fizemos foi levar um músico ao scanner – do mesmo jeito –
09:26
had them memorize this melody
197
551000
2000
fazê-lo memorizar essa melodia
09:28
and then had another musician out in the control room
198
553000
2000
e dispor de outro músico fora da sala de experimento
09:30
trading back and forth interactively.
199
555000
3000
revezando interativamente.
09:33
So this is a musician, Mike Pope,
200
558000
2000
Então esse é um músico, Mike Pope,
09:35
one of the world's best bassists and a fantastic piano player.
201
560000
3000
um dos melhores baixistas do mundo e um pianista fantástico.
09:43
So he's now playing the piece
202
568000
2000
Então agora ele está tocando esse trecho
09:45
that we just saw
203
570000
2000
que acabamos de ver
09:47
just a little better than I wrote it.
204
572000
2000
um pouco melhor do que eu escrevi.
09:49
(Video) CL: Mike, come on in. Mike Pope: May the force be with you.
205
574000
2000
(Video) CL: Mike, pode entrar. (Homem: Que a força esteja com você.)
09:51
Nurse: Nothing's in your pockets, right Mike?
206
576000
2000
Enfermeira: Nada em seus bolsos, certo Mike?
09:53
MP: Nope. Nothing's in my pockets. Nurse: Okay.
207
578000
3000
Mike Pope: Não. Nada em meus bolsos. (Enfermeira: Ok.)
10:05
CL: You have to have the right attitude to agree to it.
208
590000
2000
CL: Você precisa ter a atitude certa para aceitar isso.
10:07
(Laughter)
209
592000
2000
(Risos)
10:09
It's kind of fun actually.
210
594000
2000
É meio engraçado na verdade.
10:11
And so now we're playing back and forth.
211
596000
3000
E agora estamos tocando e revezando.
10:14
He's in there. You can see his legs up there.
212
599000
3000
Ele está lá. Você pode ver suas pernas lá.
10:18
And then I'm in the control room here, playing back and forth.
213
603000
3000
E lá estou na sala de controle, tocando sem parar.
10:21
(Music)
214
606000
3000
(Música)
10:33
(Video) Mike Pope: This is a pretty good representation
215
618000
3000
(Video) Mike Pope: Essa é uma ótima representação
10:36
of what it's like.
216
621000
2000
do como ela é.
10:38
And it's good that it's not too quick.
217
623000
2000
E é bom que não esteja muito rápida.
10:40
The fact that we do it over and over again
218
625000
2000
O fato de tocarmos de novo e de novo
10:42
lets you acclimate to your surroundings.
219
627000
3000
leva você a se acostumar com o ambiente.
10:46
So the hardest thing for me was the kinesthetic thing,
220
631000
3000
A coisa mais difícil para mim foi a coisa cinestésica,
10:49
of looking at my hands
221
634000
2000
de olhar minhas mãos
10:51
through two mirrors,
222
636000
2000
por dois espelhos,
10:53
laying on my back
223
638000
2000
deitado de costas
10:55
and not able to move at all except for my hand.
224
640000
2000
e não poder mexer nada além da minha mão.
10:57
That was challenging.
225
642000
2000
Isso foi desafiador.
10:59
But again,
226
644000
2000
Mas de novo,
11:01
there were moments, for sure,
227
646000
3000
houve momentos, com certeza,
11:04
there were moments
228
649000
2000
houve momentos
11:06
of real, honest-to-God musical interplay, for sure.
229
651000
4000
de interação verdadeira, honesta mesmo.
11:10
CL: At this point, I'll take a few moments.
230
655000
2000
CL: Nesse momento, vou fazer uma pausa.
11:12
And so what you're seeing here --
231
657000
2000
E o que vocês estão vendo aqui –
11:14
and I'm doing a cardinal sin in science,
232
659000
2000
E estou fazendo um pecado cardinal na ciência,
11:16
which is to show you preliminary data.
233
661000
2000
que é mostrar seus dados preliminares.
11:18
This is one subject's data.
234
663000
2000
Isso são os dados de um sujeito.
11:20
This is, in fact, Mike Pope's data.
235
665000
2000
Isso são os dados de Mike Pope, na verdade.
11:22
So what am I showing you here?
236
667000
2000
O que estou mostrando a vocês aqui?
11:24
When he was trading fours with me, improvising versus memorized,
237
669000
3000
Quando ele estava revezando quadras comigo, improvisando contra o memorizado,
11:27
his language areas lit up, his Broca's area,
238
672000
3000
suas áreas de linguagem se acendem, sua área de Broca,
11:30
which is inferior frontal gyrus on the left.
239
675000
2000
que é o giro frontal inferior à esquerda.
11:32
He actually had it also homologous on the right.
240
677000
2000
Ele também tem isso homólogo à direita
11:34
This is an area thought to be involved in expressive communication.
241
679000
3000
Essa uma área que supõe-se estar envolvida na comunicação expressiva.
11:37
This whole notion that music is a language --
242
682000
2000
A noção de que música é uma linguagem,
11:39
well maybe there's a neurologic basis to it in fact after all,
243
684000
3000
bem talvez haja uma base neurológica para isso afinal,
11:42
and we can see it when two musicians are having a musical conversation.
244
687000
3000
e podemos ver isso quando dois músicos estão tendo uma conversa musical.
11:45
And so we've done this actually on eight subjects now,
245
690000
2000
E já fizemos isso em oito sujeitos até agora,
11:47
and we're just getting all the data together,
246
692000
2000
e nós estamos juntando todos os dados.
11:49
so hopefully we'll have something to say about it meaningfully.
247
694000
2000
Então espero que possamos afirmar isso de forma significativa.
11:51
Now when I think about improvisation and the language, well what's next?
248
696000
3000
Quando eu penso sobre improviso e linguagem, o que há a seguir?
11:54
Rap, of course, rap --
249
699000
2000
Rap, claro, o rap –
11:56
free-style.
250
701000
2000
estilo livre.
11:58
And so I've always been fascinated by free-style.
251
703000
2000
E sempre fui fascinado pelo estilo livre.
12:00
And let's go ahead and play this video here.
252
705000
2000
Vamos em frente e passar esse vídeo aqui.
12:02
(Video) Mos Def: ♫ ... brown skin I be, standing five-ten I be ♫
253
707000
2000
(Video) Mos Def: ♫ Moreno sou eu, um metro e oitenta sou eu ♫
12:04
♫ Rockin' it when I be, in your vicinity ♫
254
709000
3000
♫ Agitando tudo quando estou no pedaço teu ♫
12:07
♫ Whole-style synergy, recognize symmetry ♫
255
712000
2000
♫ sinergia de estilo, simetria do coliseu ♫
12:09
♫ Go and try to injure me, broke 'em down chemically ♫
256
714000
3000
♫ Vem e tenta me pegar, me quebrar feito plebeu ♫
12:12
♫ Ain't the number 10 MC, talk about how been I be ♫
257
717000
2000
♫ Não é o melhor M.C., me pergunta como estou eu ♫
12:14
♫ Styled it like Kennedy, late like a 10 to three ♫
258
719000
3000
♫ Estiloso como o Kennedy, atrasado que nem museu ♫
12:17
♫ When I say when I be, girls say bend that key cut ♫
259
722000
3000
♫ Quando falo quando estou, as minas viram um jubileu ♫
12:20
CL: And so there's a lot of analogy
260
725000
2000
CL: Então há muita analogia
12:22
between what takes place in free-style rap and jazz.
261
727000
2000
entre o que acontece no estilo livre de rap e o jazz.
12:24
There are, in fact, a lot of correlations between the two forms of music
262
729000
2000
Há, de fato, vários correlatos entre as duas formas de música
12:26
I think in different time periods.
263
731000
2000
em épocas diferentes, acho.
12:28
In a lot a ways, rap serves the same social function
264
733000
2000
De várias formas, o rap faz a mesma função social
12:30
that jazz used to serve.
265
735000
2000
que o jazz fazia.
12:32
So how do you study rap scientifically?
266
737000
2000
Então como estudar o rap cientificamente?
12:34
And my colleagues kind of think I'm crazy,
267
739000
2000
E meus colegas achavam que eu era meio louco,
12:36
but I think it's very viable.
268
741000
2000
mas acho que é muito viável.
12:38
And so this is what you do: you have a free-style artist
269
743000
2000
Então isso é o que se faz: você faz um artista de estilo livre
12:40
come in and memorize a rap that you write for them,
270
745000
2000
memorizar um rap que você escreveu para ele,
12:42
that they've never heard before,
271
747000
2000
que ele nunca ouviu antes,
12:44
and then you have them free-style.
272
749000
2000
e depois deixa ele fazer o estilo livre.
12:46
So I told my lab members that I would rap for TED,
273
751000
2000
Eu disse aos meus colegas que eu ia fazer um rap no TED,
12:48
and they said, "No, you won't."
274
753000
2000
e eles disseram: "Não, você não vai."
12:50
And then I thought --
275
755000
2000
E daí eu pensei –
12:52
(Applause)
276
757000
6000
(Aplausos)
12:58
But here's the thing.
277
763000
2000
Mas tem uma coisa.
13:00
With this big screen, you can all rap with me. Okay?
278
765000
3000
Com essa tela grande, todos vocês podem rapear comigo. Ok?
13:03
So what we had them do
279
768000
2000
Então o que fizemos ele fazer
13:05
was memorize this lower-left sound icon, please.
280
770000
2000
foi memorizar esse ícone embaixo à esquerda.
13:07
This is the control condition. This is what they memorized.
281
772000
3000
Essa é a condição controle. Isso é o que ele memorizou.
13:10
Computer: ♫ Memory, thump. ♫
282
775000
2000
Computador: ♫ Memória: toque. ♫
13:12
CL: ♫ Thump of the beat in a known repeat ♫
283
777000
3000
CL: ♫ O 'toque' da batida num sabido repeteco ♫
13:15
♫ Rhythm and rhyme, they make me complete ♫
284
780000
3000
♫ Ritmo e rimas me deixam completo ♫
13:18
♫ The climb is sublime when I'm on the mic ♫
285
783000
2000
♫ A subida é sublime quando estou com microfone ♫
13:20
♫ Spittin' rhymes that hit you like a lightning strike ♫
286
785000
3000
♫ Jogando rimas que te pegam como um rinoceronte ♫
13:23
♫ I search for the truth in this eternal quest ♫
287
788000
2000
♫ Eu 'procuro' a verdade nessa eterna busca ♫
13:25
♫ My passion's not fashion, you can see how I'm dressed ♫
288
790000
3000
♫ Estou fora da moda, olha só a minha blusa ♫
13:28
♫ Psychopathic words in my head appear ♫
289
793000
3000
♫ Palavras psicóticas em minha cabeça vão brotar ♫
13:31
♫ Whisper these lyrics only I can hear ♫
290
796000
3000
♫ Sursussam essas letras que só eu posso escutar ♫
13:34
♫ The art of discovering and that which is hovering ♫
291
799000
2000
♫ A 'arte' de descobrir o que é isso que flutua ♫
13:36
♫ Inside the mind of those unconfined ♫
292
801000
3000
♫ Dentro da cabeça desses confinados ♫
13:39
♫ All of these words keep pouring out like rain ♫
293
804000
3000
♫ Todas essas palavras estão vazando numa enchente ♫
13:42
♫ I need a mad scientist to check my brain ♫
294
807000
3000
♫ Preciso de um cientista para abrir a minha mente ♫
13:45
(Applause)
295
810000
9000
(Aplausos)
13:54
I guarantee you that will never happen again.
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819000
3000
Eu garanto a vocês, isso não vai mais acontecer.
13:57
(Laughter)
297
822000
2000
(Risos)
13:59
So now, what's great about these free-stylers,
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2000
Agora, o que é interessante nesses artistas,
14:01
they will get cued different words.
299
826000
2000
é que eles têm dicas de palavras diferentes.
14:03
They don't know what's coming, but they'll hear something off the cuff.
300
828000
2000
Eles não sabem o que vem pela frente, mas eles escutam algo por fora.
14:05
Go ahead and hit that right sound icon.
301
830000
2000
Vá e frente e clique no ícone de som.
14:07
They are going to be cued these three square words: "like," "not" and "head."
302
832000
3000
Eles vão ter dicas dessas três palavras: 'tipo', 'nem' e 'cabeça'.
14:10
He doesn't know what's coming.
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835000
2000
Ele não sabe o que vem pela frente.
14:12
Free-styler: ♫ I'm like some kind of [unclear] ♫
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2000
Artista: ♫ Eu sou um 'tipo' de [inaudível] ♫
14:14
♫ [unclear] extraterrestrial, celestial scene ♫
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3000
♫ [inaudível] extraterrestre, cena celestial ♫
14:17
♫ Back in the days, I used to sit in pyramids and meditate ♫
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3000
♫ Naqueles dias, eu sentava nas pirâmides e meditava ♫
14:20
♫ With two microphones hovering over my head ♫
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3000
♫ Com dois microfones flutuando na 'cabeça' ♫
14:23
♫ See if I could still listen, spittin' off the sound ♫
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3000
♫ Veja se ainda posso escutar, soltando o som ♫
14:26
♫ See what you grinning ♫
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2000
♫ Veja para que você sorri ♫
14:28
♫ I teach the children in the back of the classroom ♫
310
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2000
♫ Eu ensino as crianças no fundo da classe ♫
14:30
♫ About the message of apocalyptical ♫
311
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3000
♫ a mensagem do apocalíptico ♫
14:33
♫ Not really though, 'cause I've got to keep it simple ♫
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858000
3000
♫ Mas 'nem' tudo, porque eu sei que é mítico ♫
14:36
♫ [unclear] instrumental ♫
313
861000
2000
♫ [inaudível] instrumental ♫
14:38
♫ Detrimental playing Super Mario ♫
314
863000
3000
♫ Mixagem tocando Super Mario ♫
14:41
♫ [unclear] boxes [unclear] hip hop ♫
315
866000
4000
♫ [inaudível] caixas [inaudível] hip hop ♫
14:45
CL: So again, it's an incredible thing that's taking place.
316
870000
2000
CL: Então novamente, é algo incrível que acontece.
14:47
It's doing something that, neurologically, is remarkable.
317
872000
2000
É algo que, neurologicamente, é notável.
14:49
Whether or not you like the music is irrelevant.
318
874000
2000
Se você gosta da música ou não é irrelevante.
14:51
Creatively speaking, it's just a phenomenal thing.
319
876000
2000
Falar criativamente é apenas uma coisa fenomenal.
14:53
This is a short video of how we actually do this in a scanner.
320
878000
3000
Esse é um pequeno vídeo de como nós fizemos isso no scanner.
14:56
(Laughter)
321
881000
3000
(Risos)
14:59
(Video) CL: We're here with Emmanuel.
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884000
2000
(Video) CL: Nós estamos aqui com o Emmanuel.
15:01
CL: That was recorded in the scanner, by the way.
323
886000
2000
CL: Isso foi registrado no scanner, por acaso.
15:03
(Video) CL: That's Emmanuel in the scanner.
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888000
2000
(Video) CL: Esse é o Emmanuel no scanner.
15:06
He's just memorized a rhyme for us.
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891000
3000
Ele acabou de memorizar uma rima para nós.
15:12
Emmanuel: ♫ Top of the beat with no repeat ♫
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3000
Emmanuel: ♫ O 'toque' da batida sem repeteco ♫
15:15
♫ Rhythm and rhyme make me complete ♫
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3000
♫ Ritmo e rimas me deixam completo ♫
15:18
♫ Climb is sublime when I'm on the mic ♫
328
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3000
♫ A subida é sublime quando estou com microfone ♫
15:21
♫ Spittin' rhymes that'll hit you like a lightning strike ♫
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2000
♫ Jogando rimas que te pegam como um rinoceronte ♫
15:23
♫ I search for the truth in this eternal quest ♫
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3000
♫ Eu 'procuro' a verdade nessa eterna busca ♫
15:26
♫ I'm passing on fashion; you can see how I'm dressed ♫
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911000
3000
♫ Eu estou na moda, olha só a minha blusa ♫
15:29
CL: Okay. So I'm going to stop that there. So what do we see in his brain?
332
914000
3000
CL: Ok. Eu vou parar por aqui. Então o que vemos no seu cérebro?
15:32
Well, this is actually four rappers' brains.
333
917000
2000
Bem, isso são quatro cérebros de rappers.
15:34
And what we see, we do see language areas lighting up,
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2000
E o que vemos, são áreas de linguagem se acendendo,
15:36
but then -- eyes closed --
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2000
mas depois – de olhos fechados –
15:38
when you are free-styling versus memorizing,
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923000
3000
quando você está no estilo livre contra a memorização,
15:41
you've got major visual areas lighting up.
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926000
2000
você vê áreas visuais se acendendo.
15:43
You've got major cerebellar activity, which is involved in motor coordination.
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928000
3000
Você tem atividade cerebelar, que é envolvida na coordenação motora.
15:46
You have heightened brain activity when you're doing a comparable task,
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3000
Você tem atividade cerebral aumentada quando você faz uma tarefa de comparação,
15:49
when that one task is creative and the other task is memorized.
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quando essa tarefa é criativa e a outra é memorizada.
15:53
It's very preliminary, but I think it's kind of cool.
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2000
É muito preliminar, mas eu acho que é super interessante.
15:55
So just to conclude, we've got a lot of questions to ask,
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940000
3000
Então só para concluir, nós temos um monte de questões.
15:58
and like I said, we'll ask questions here, not answer them.
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E como eu disse, nós vamos fazer perguntas, não respondê-las.
16:01
But we want to get at the root of what is creative genius, neurologically,
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Mas queremos chegar na raiz do que é o gênio criativo, neurologicamente.
16:04
and I think, with these methods, we're getting close to being there.
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E eu acho, com esses métodos, estamos perto de chegar lá.
16:07
And I think hopefully in the next 10, 20 years
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2000
E eu acho que nos próximos 10, 20 anos
16:09
you'll actually see real, meaningful studies
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vamos ver estudos significativos
16:11
that say science has to catch up to art,
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que dirão que a ciência precisa se unir com a arte,
16:15
and maybe we're starting now to get there.
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e talvez nós estamos começando agora a chegar lá.
16:17
And so I want to thank you for your time. I appreciate it.
350
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2000
E gostaria de agradecer a vocês por seu tempo. Eu gostei disso.
16:19
(Applause)
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5000
(Aplausos)
ABOUT THE SPEAKER
Charles Limb - ResearcherCharles Limb is a doctor and a musician who researches the way musical creativity works in the brain.
Why you should listen
Charles Limb is the Francis A. Sooy, MD Professor and Chief of Otology/Neurotology and Skull Base Surgery at the University of California, San Francisco, and he's a Faculty Member at the Peabody Conservatory of Music. He combines his two passions to study the way the brain creates and perceives music. He's a hearing specialist and surgeon at Johns Hopkins who performs cochlear implantations on patients who have lost their hearing. And he plays sax, piano and bass.
In search of a better understanding of how the mind perceives complex auditory stimuli such as music, he's been working with Allen Braun to look at the brains of improvising musicians and study what parts of the brain are involved in the kind of deep creativity that happens when a musician is really in the groove.
Read our Q&A about hip-hop studies with Charles Limb on the TED Blog >>
Plus our quick catchup Q&A at TEDMED 2011 -- including his top 5 songs of all time >>
Read the 2014 paper "Neural Substrates of Interactive Musical Improvisation: An fMRI Study of ‘Trading Fours’ in Jazz" >>
Charles Limb | Speaker | TED.com