TEDxPeachtree
Frans de Waal: Moral behavior in animals
Frans de Waal: Comportamento moral em animais
Filmed:
Readability: 3.2
4,770,589 views
Empatia, cooperação, justiça e reciprocidade -- se importar com o bem estar de outros parece ser uma característica muito humana. Mas Frans de Waals nos mostra vídeos surpreendentes de testes comportamentais, sobre primatas e outros mamíferos, que demonstram quantas características morais compartilhamos.
Frans de Waal - Primatologist
Frans de Waal studies primate social behavior -- how they fight and reconcile, share and cooperate. Full bio
Frans de Waal studies primate social behavior -- how they fight and reconcile, share and cooperate. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:15
I was born in Den Bosch,
0
0
2000
Eu nasci em Den Bosch,
00:17
where the painter Hieronymus Bosch named himself after.
1
2000
3000
de onde o pintor Hieronymus Bosch tirou seu sobrenome.
00:20
And so I've always been very fond of this painter
2
5000
2000
E eu sempre gostei muito desse pintor
00:22
who lived and worked in the 15th century.
3
7000
3000
que viveu e trabalhou no século 15.
00:25
And what is interesting about him in relation to morality
4
10000
2000
Uma coisa interessante sobre ele em relação à moralidade
00:27
is that he lived at a time where religion's influence was waning,
5
12000
3000
é que viveu numa época em que a influência religiosa estava diminuindo,
00:30
and he was sort of wondering, I think,
6
15000
2000
e ele imaginava, creio,
00:32
what would happen with society
7
17000
2000
o que aconteceria com a socidade
00:34
if there was no religion or if there was less religion.
8
19000
3000
se não houvesse ou se houvesse menos religião.
00:37
And so he painted this famous painting, "The Garden of Earthly Delights,"
9
22000
3000
E então ele pintou sua famosa obra "O Jardim das Delícias Terrenas",
00:40
which some have interpreted
10
25000
2000
a qual alguns interpretam
00:42
as being humanity before the Fall,
11
27000
2000
como sendo a humanidade antes da Queda,
00:44
or being humanity without any Fall at all.
12
29000
3000
ou a humanidade sem que houvesse a Queda.
00:47
And so it makes you wonder,
13
32000
2000
E isso nos faz imaginar,
00:49
what would happen if we hadn't tasted the fruit of knowledge, so to speak,
14
34000
3000
o que aconteceria se não tivéssemos provado a fruta do conhecimento, por assim dizer,
00:52
and what kind of morality would we have?
15
37000
3000
e que tipo de moralidade teríamos?
00:55
Much later, as a student,
16
40000
2000
Bem mais tarde, quando era estudante,
00:57
I went to a very different garden,
17
42000
2000
eu fui a um jardim muito diferente,
00:59
a zoological garden in Arnhem
18
44000
3000
um jardim zoológico em Arnhem
01:02
where we keep chimpanzees.
19
47000
2000
onde mantemos chimpanzés.
01:04
This is me at an early age with a baby chimpanzee.
20
49000
2000
Esse sou eu mais jovem com um bebê chimpanzé.
01:06
(Laughter)
21
51000
3000
(Risos)
01:09
And I discovered there
22
54000
2000
E eu descobri ali
01:11
that the chimpanzees are very power hungry and wrote a book about it.
23
56000
3000
que os chimpanzés são famintos por poder e escrevi um livro sobre isso.
01:14
And at that time the focus in a lot of animal research
24
59000
3000
E na época o foco da pesquisa animal
01:17
was on aggression and competition.
25
62000
2000
estava na agressão e na competição.
01:19
I painted a whole picture of the animal kingdom,
26
64000
2000
Eu desenhei um quadro geral sobre o reino animal,
01:21
and humanity included,
27
66000
2000
incluindo a humanidade,
01:23
was that deep down we are competitors,
28
68000
2000
de que no fundo somos todos competidores,
01:25
we are aggressive,
29
70000
2000
somos agressivos,
01:27
we're all out for our own profit basically.
30
72000
3000
estamos em busca de nosso próprio benefício.
01:30
This is the launch of my book.
31
75000
2000
Esse foi o lançamento de meu livro.
01:32
I'm not sure how well the chimpanzees read it,
32
77000
2000
Eu não tenho certeza como os chimpanzés o leram,
01:34
but they surely seemed interested in the book.
33
79000
3000
mas certamente pareciam bastante interessados no livro.
01:39
Now in the process
34
84000
2000
Durante o processo
01:41
of doing all this work on power and dominance
35
86000
2000
de fazer todo esse trabalho sobre poder e dominância
01:43
and aggression and so on,
36
88000
2000
e agressão e daí pode diante,
01:45
I discovered that chimpanzees reconcile after fights.
37
90000
3000
eu descobri que chimpanzés se reconciliam depois das brigas.
01:48
And so what you see here is two males who have had a fight.
38
93000
3000
E o que vocês veem aqui são dois machos que tiveram uma briga.
01:51
They ended up in a tree, and one of them holds out a hand to the other.
39
96000
3000
Eles acabaram numa árvore e um estende a mão para o outro.
01:54
And about a second after I took the picture, they came together in the fork of the tree
40
99000
3000
E um segundo depois que tirei a foto, eles se juntaram na forquilha da árvore,
01:57
and they kissed and embraced each other.
41
102000
2000
se beijaram e se abraçaram.
01:59
Now this is very interesting
42
104000
2000
Agora isso é muito interessante
02:01
because at the time everything was about competition and aggression,
43
106000
3000
porque na época tudo era sobre competição e agressão,
02:04
and so it wouldn't make any sense.
44
109000
2000
e isso não faria nenhum sentido.
02:06
The only thing that matters is that you win or that you lose.
45
111000
2000
A única coisa que importa é que ou você ganha ou perde.
02:08
But why would you reconcile after a fight?
46
113000
2000
Mas por que se reconciliar depois de uma briga?
02:10
That doesn't make any sense.
47
115000
2000
Isso não faz nenhum sentido.
02:12
This is the way bonobos do it. Bonobos do everything with sex.
48
117000
3000
Isso é o jeito dos bonobos. Os bonobos fazem tudo com sexo.
02:15
And so they also reconcile with sex.
49
120000
2000
E eles também se reconciliam com sexo.
02:17
But the principle is exactly the same.
50
122000
2000
Mas o princípio é exatamente o mesmo.
02:19
The principle is that you have
51
124000
2000
O princípio é que você tem
02:21
a valuable relationship
52
126000
2000
uma relação valiosa
02:23
that is damaged by conflict,
53
128000
2000
que é danificada por um conflito,
02:25
so you need to do something about it.
54
130000
2000
então você precisa fazer algo a respeito.
02:27
So my whole picture of the animal kingdom,
55
132000
2000
Então, meu quadro geral sobre o reino animal,
02:29
and including humans also,
56
134000
2000
incluindo os humanos,
02:31
started to change at that time.
57
136000
2000
começou a mudar naquela época.
02:33
So we have this image
58
138000
2000
Então, temos uma imagem
02:35
in political science, economics, the humanities,
59
140000
2000
nas ciências políticas e econômicas, nas humanidades,
02:37
philosophy for that matter,
60
142000
2000
na filosofia sobre isso,
02:39
that man is a wolf to man.
61
144000
2000
de que o homem é o lobo do homem.
02:41
And so deep down our nature's actually nasty.
62
146000
3000
E lá no fundo nossa natureza é realmente repugnante.
02:44
I think it's a very unfair image for the wolf.
63
149000
3000
Eu acho que é uma imagem muito ruim para o lobo.
02:47
The wolf is, after all,
64
152000
2000
O lobo é, afinal,
02:49
a very cooperative animal.
65
154000
2000
um animal muito cooperativo.
02:51
And that's why many of you have a dog at home,
66
156000
2000
E é por isso que muitos de vocês têm um cão em casa,
02:53
which has all these characteristics also.
67
158000
2000
que tem todas essas características também.
02:55
And it's really unfair to humanity,
68
160000
2000
E é muito injusto com a humanidade,
02:57
because humanity is actually much more cooperative and empathic
69
162000
4000
porque a humanidade é muito mais cooperativa e empática
03:01
than given credit for.
70
166000
2000
do que se supõe.
03:03
So I started getting interested in those issues
71
168000
2000
Então, comecei a me interessar nessas questões
03:05
and studying that in other animals.
72
170000
2000
e a estudar outros animais.
03:07
So these are the pillars of morality.
73
172000
2000
Esses são os pilares da moralidade.
03:09
If you ask anyone, "What is morality based on?"
74
174000
4000
Se você perguntasse: "Qual é a base da moralidade?"
03:13
these are the two factors that always come out.
75
178000
2000
Há dois fatores que sempre aparecem.
03:15
One is reciprocity,
76
180000
2000
Um é a reciprocidade,
03:17
and associated with it is a sense of justice and a sense of fairness.
77
182000
3000
e associada a ela está um senso de justiça e igualdade.
03:20
And the other one is empathy and compassion.
78
185000
2000
E o outro fator é empatia e compaixão.
03:22
And human morality is more than this,
79
187000
3000
E a moralidade humana é mais do que isso,
03:25
but if you would remove these two pillars,
80
190000
2000
mas se você remover esses dois pilares,
03:27
there would be not much remaining I think.
81
192000
2000
creio que não sobraria muita coisa.
03:29
And so they're absolutely essential.
82
194000
2000
Então, eles são absolutamente essenciais.
03:31
So let me give you a few examples here.
83
196000
2000
Deixem-me dar alguns exemplos.
03:33
This is a very old video from the Yerkes Primate Center
84
198000
2000
Esse é um video bem antigo do Centro de Primatas de Yerkes
03:35
where they train chimpanzees to cooperate.
85
200000
3000
onde eles treinam chimpanzés a cooperar.
03:38
So this is already about a hundred years ago
86
203000
3000
Isso mostra que há quase cem anos
03:41
that we were doing experiments on cooperation.
87
206000
3000
estamos fazendo experimentos sobre cooperação.
03:44
What you have here is two young chimpanzees who have a box,
88
209000
3000
O que você tem aqui são dois jovens chimpanzés que têm um caixa,
03:47
and the box is too heavy for one chimp to pull in.
89
212000
3000
e a caixa é muito pesada para um chimpanzé puxar.
03:50
And of course, there's food on the box.
90
215000
2000
E é claro, tem comida na caixa.
03:52
Otherwise they wouldn't be pulling so hard.
91
217000
2000
Senão, eles não puxariam com tanta vontade.
03:54
And so they're bringing in the box.
92
219000
2000
E eles trazem a caixa.
03:56
And you can see that they're synchronized.
93
221000
2000
E você pode ver que estão sincronizados.
03:58
You can see that they work together, they pull at the same moment.
94
223000
3000
Você pode ver que trabalham juntos, eles puxam no mesmo momento.
04:01
It's already a big advance over many other animals
95
226000
3000
Isso já é um grande avanço sobre outros animais
04:04
who wouldn't be able to do that.
96
229000
2000
que não são capazes de fazer isso.
04:06
And now you're going to get a more interesting picture,
97
231000
2000
E agora você verá uma situação mais interessante,
04:08
because now one of the two chimps has been fed.
98
233000
3000
pois agora um dos chimpanzés foi alimentado.
04:11
So one of the two is not really interested
99
236000
2000
Então um deles não está muito interessado
04:13
in the task anymore.
100
238000
3000
na tarefa.
04:16
(Laughter)
101
241000
3000
(Risos)
04:23
(Laughter)
102
248000
5000
(Risos)
04:34
(Laughter)
103
259000
3000
(Risos)
04:50
Now look at what happens at the very end of this.
104
275000
3000
Agora veja o que acontece bem no fim do vídeo.
04:56
(Laughter)
105
281000
2000
(Risos)
05:07
He takes basically everything.
106
292000
2000
Ele pega praticamente tudo.
05:09
(Laughter)
107
294000
3000
(Risos)
05:12
So there are two interesting parts about this.
108
297000
2000
Então, há duas coisas interessantes sobre isso.
05:14
One is that the chimp on the right
109
299000
2000
Uma é que o chimpanzé da direita
05:16
has a full understanding he needs the partner --
110
301000
2000
tem o entendimento que precisa do parceiro --
05:18
so a full understanding of the need for cooperation.
111
303000
2000
logo o entendimento da necessidade da cooperação.
05:20
The second one is that the partner is willing to work
112
305000
3000
A segunda é que o parceiro está disposto a ajudar
05:23
even though he's not interested in the food.
113
308000
2000
mesmo que não esteja interessado na comida.
05:25
Why would that be? Well that probably has to do with reciprocity.
114
310000
3000
Por que isso acontece? Provavelmente tem a ver com reciprocidade.
05:28
There's actually a lot of evidence in primates and other animals
115
313000
2000
Há várias evidências em primatas e outros animais
05:30
that they return favors.
116
315000
2000
mostrando que eles trocam favores.
05:32
So he will get a return favor
117
317000
2000
Então ele vai devolver o favor
05:34
at some point in the future.
118
319000
2000
em algum momento no futuro.
05:36
And so that's how this all operates.
119
321000
2000
E então é assim que tudo funciona.
05:38
We do the same task with elephants.
120
323000
2000
Nós fizemos a mesma tarefa com elefantes.
05:40
Now with elephants, it's very dangerous to work with elephants.
121
325000
3000
A questão é que é muito perigoso trabalhar com elefantes.
05:43
Another problem with elephants
122
328000
2000
Outro problema com elefantes
05:45
is that you cannot make an apparatus
123
330000
2000
é que você não pode construir um aparato
05:47
that is too heavy for a single elephant.
124
332000
2000
que seja muito pesado para um só elefante.
05:49
Now you can probably make it,
125
334000
2000
Você provavelmente pode construí-lo,
05:51
but it's going to be a pretty flimsy apparatus I think.
126
336000
2000
mas será um aparato muito frágil, creio.
05:53
And so what we did in that case --
127
338000
2000
Eis o que fizemos nessa situação --
05:55
we do these studies in Thailand for Josh Plotnik --
128
340000
3000
fizemos esses estudos na Tailândia com Josh Plotnik --
05:58
is we have an apparatus around which there is a rope, a single rope.
129
343000
3000
nós temos um aparato ao redor do qual tem uma corda, uma corda só.
06:01
And if you pull on this side of the rope,
130
346000
2000
E ao puxar um lado da corda,
06:03
the rope disappears on the other side.
131
348000
2000
a corda desaparece do outro lado.
06:05
So two elephants need to pick it up at exactly the same time and pull.
132
350000
3000
Então dois elefantes precisam pegá-la ao mesmo tempo e puxá-la.
06:08
Otherwise nothing is going to happen
133
353000
2000
Senão nada vai acontecer
06:10
and the rope disappears.
134
355000
2000
e a corda desaparece.
06:12
And the first tape you're going to see
135
357000
2000
E o primeiro vídeo que vocês vão ver
06:14
is two elephants who are released together
136
359000
2000
é de dois elefantes que são liberados juntos
06:16
arrive at the apparatus.
137
361000
2000
e chegam no aparato.
06:18
The apparatus is on the left with food on it.
138
363000
3000
O aparato está à esquerda com comida dentro.
06:21
And so they come together, they arrive together,
139
366000
3000
E assim eles vão juntos, chegam juntos,
06:24
they pick it up together and they pull together.
140
369000
2000
eles pegam e puxam a corda juntos.
06:26
So it's actually fairly simple for them.
141
371000
3000
Então isso é bem simples para eles.
06:30
There they are.
142
375000
2000
Aí vão eles.
06:39
And so that's how they bring it in.
143
384000
2000
E é assim que eles trazem o aparato.
06:41
But now we're going to make it more difficult.
144
386000
2000
Mas agora vamos dificultar as coisas.
06:43
Because the whole purpose of this experiment
145
388000
2000
Porque a proposta geral do experimento
06:45
is to see how well they understand cooperation.
146
390000
2000
é ver como eles entendem cooperação.
06:47
Do they understand that as well as the chimps, for example?
147
392000
3000
Eles entendem da mesma forma que os chimpanzés, por exemplo?
06:50
And so what we do in the next step
148
395000
2000
E assim o que fizemos na próxima etapa
06:52
is we release one elephant before the other,
149
397000
2000
foi liberar um elefante antes do outro,
06:54
and that elephant needs to be smart enough
150
399000
2000
e esse elefante precisa ser esperto o bastante
06:56
to stay there and wait and not pull at the rope --
151
401000
2000
para ficar lá esperando e não puxar a corda --
06:58
because if he pulls at the rope, it disappears and the whole test is over.
152
403000
3000
pois se ele puxa a corda, ela desaparece e o teste acabou.
07:01
Now this elephant does something illegal
153
406000
2000
Agora esse elefante faz uma coisa ilegal
07:03
that we did not teach it.
154
408000
2000
que não ensinamos.
07:05
But it shows the understanding that he has,
155
410000
2000
Mas que mostra o entendimento que ele tem,
07:07
because he puts his big foot on the rope,
156
412000
3000
pois ele pisa com sua pata enorme na corda,
07:10
stands on the rope and waits there for the other,
157
415000
2000
fica sobre a corda e espera pelo outro,
07:12
and then the other is going to do all the work for him.
158
417000
3000
e depois o outro vai fazer todo trabalho para ele.
07:15
So it's what we call freeloading.
159
420000
3000
Isso é o que chamamos de exploração.
07:18
(Laughter)
160
423000
2000
(Risos)
07:20
But it shows the intelligence that the elephants have.
161
425000
3000
Mas isso mostra a inteligência que os elefantes têm.
07:23
They develop several of these alternative techniques
162
428000
3000
Eles desenvolvem várias dessas técnicas alternativas
07:26
that we did not approve of necessarily.
163
431000
3000
que não aprovamos necessariamente.
07:29
So the other elephant is now coming
164
434000
5000
Então, o outro elefante está chegando
07:34
and is going to pull it in.
165
439000
3000
e vai puxar a corda.
07:53
Now look at the other. The other doesn't forget to eat, of course.
166
458000
3000
Agora veja o outro. O outro não se esquece de comer, claro.
07:56
(Laughter)
167
461000
4000
(Risos)
08:00
This was the cooperation, reciprocity part.
168
465000
2000
Essa foi a parte de cooperação e reciprocidade.
08:02
Now something on empathy.
169
467000
2000
Agora algo sobre empatia.
08:04
Empathy is my main topic at the moment of research.
170
469000
2000
A empatia é meu principal tópico de pesquisa no momento.
08:06
And empathy has sort of two qualities.
171
471000
2000
E a empatia tem duas qualidades.
08:08
One is the understanding part of it. This is just a regular definition:
172
473000
3000
Uma é a parte de compreensão. Essa é sua definição geral:
08:11
the ability to understand and share the feelings of another.
173
476000
2000
a habilidade de compreender e compartilhar os sentimentos do outro.
08:13
And the emotional part.
174
478000
2000
E a parte emocional.
08:15
And so empathy has basically two channels.
175
480000
2000
Assim a empatia tem basicamente dois canais.
08:17
One is the body channel.
176
482000
2000
Um é o canal corporal.
08:19
If you talk with a sad person,
177
484000
2000
Se você conversar com uma pessoa triste,
08:21
you're going to adopt a sad expression and a sad posture,
178
486000
3000
você vai adotar uma expressão triste e uma postura triste,
08:24
and before you know it you feel sad.
179
489000
2000
e antes que perceba você se sentirá triste.
08:26
And that's sort of the body channel of emotional empathy,
180
491000
3000
E assim funciona o canal corporal de empatia emocional,
08:29
which many animals have.
181
494000
2000
que muitos animais têm.
08:31
Your average dog has that also.
182
496000
2000
Seu cachorro também tem isso.
08:33
That's actually why people keep mammals in the home
183
498000
2000
É por isso que as pessoas têm mamíferos em casa
08:35
and not turtles or snakes or something like that
184
500000
2000
e não tartarugas ou cobras e bichos do tipo
08:37
who don't have that kind of empathy.
185
502000
2000
que não têm esse tipo de empatia.
08:39
And then there's a cognitive channel,
186
504000
2000
E depois há o canal cognitivo,
08:41
which is more that you can take the perspective of somebody else.
187
506000
2000
que é quando você assume a perspectiva do outro.
08:43
And that's more limited.
188
508000
2000
E é mais limitada.
08:45
There's few animals -- I think elephants and apes can do that kind of thing --
189
510000
2000
Há poucos animais -- creio que elefantes e primatas podem fazer algo assim --
08:47
but there are very few animals who can do that.
190
512000
3000
mas há pouquíssimos animais que podem fazer isso.
08:50
So synchronization,
191
515000
2000
A sincronização,
08:52
which is part of that whole empathy mechanism
192
517000
2000
que faz parte do mecanismo da empatia,
08:54
is a very old one in the animal kingdom.
193
519000
2000
é uma característica antiga no reino animal.
08:56
And in humans, of course, we can study that
194
521000
2000
E em humanos, claro, podemos estudar isso
08:58
with yawn contagion.
195
523000
2000
com o contágio do bocejo.
09:00
Humans yawn when others yawn.
196
525000
2000
Os humanos bocejam quando outros bocejam.
09:02
And it's related to empathy.
197
527000
2000
E está relacionado com empatia.
09:04
It activates the same areas in the brain.
198
529000
2000
Ela ativa as mesmas áreas do cérebro.
09:06
Also, we know that people who have a lot of yawn contagion
199
531000
2000
Além disso, sabemos que pessoas que têm muito contágio de bocejo
09:08
are highly empathic.
200
533000
2000
são muito empáticas.
09:10
People who have problems with empathy, such as autistic children,
201
535000
2000
Pessoas que têm problemas de empatia, como crianças autistas,
09:12
they don't have yawn contagion.
202
537000
2000
não têm contágio de bocejo.
09:14
So it is connected.
203
539000
2000
Então, está tudo ligado.
09:16
And we study that in our chimpanzees by presenting them with an animated head.
204
541000
3000
E estudamos isso em nossos chimpanzés ao mostrá-los uma cabeça animada.
09:19
So that's what you see on the upper-left,
205
544000
2000
Então, isso que vocês veem à esquerda em cima,
09:21
an animated head that yawns.
206
546000
2000
é uma cabeça animada que boceja.
09:23
And there's a chimpanzee watching,
207
548000
2000
E há um chimpanzé olhando,
09:25
an actual real chimpanzee watching a computer screen
208
550000
3000
um chimpanzé de verdade olhando uma tela de computador
09:28
on which we play these animations.
209
553000
3000
onde mostramos essas animações.
09:35
(Laughter)
210
560000
2000
(Risos)
09:37
So yawn contagion
211
562000
2000
Então o contágio de bocejo
09:39
that you're probably all familiar with --
212
564000
2000
que vocês provavelmente estão habituados --
09:41
and maybe you're going to start yawning soon now --
213
566000
3000
e talvez vocês comecem a bocejar daqui a pouco --
09:44
is something that we share with other animals.
214
569000
3000
é algo que compartilhamos com outros animais.
09:47
And that's related to that whole body channel of synchronization
215
572000
3000
E está relacionado com o canal corporal de sincronização
09:50
that underlies empathy
216
575000
2000
que fundamenta a empatia
09:52
and that is universal in the mammals basically.
217
577000
3000
e é universal em praticamente todos os mamíferos.
09:55
Now we also study more complex expressions. This is consolation.
218
580000
3000
Nós também estudamos expressões mais complexas. Esse é o consolo.
09:58
This is a male chimpanzee who has lost a fight and he's screaming,
219
583000
3000
Esse é um chimpanzé macho que perdeu uma briga e está gritando,
10:01
and a juvenile comes over and puts an arm around him
220
586000
2000
e um jovem chega e põe seu braço ao redor dele
10:03
and calms him down.
221
588000
2000
e o acalma.
10:05
That's consolation. It's very similar to human consolation.
222
590000
3000
Isso é consolo. É muito similar com o consolo humano.
10:08
And consolation behavior,
223
593000
3000
E o comportamento de consolo
10:11
it's empathy driven.
224
596000
2000
é movido por empatia.
10:13
Actually the way to study empathy in human children
225
598000
3000
Na verdade a forma de estudar a empatia em crianças
10:16
is to instruct a family member to act distressed,
226
601000
2000
é instruir um membro da família a fingir nervosismo,
10:18
and then they see what young children do.
227
603000
2000
e depois vemos o que as crianças fazem.
10:20
And so it is related to empathy,
228
605000
2000
E isso está relacionado com a empatia,
10:22
and that's the kind of expressions we look at.
229
607000
3000
e esse é o tipo de expressão que observamos.
10:25
We also recently published an experiment you may have heard about.
230
610000
3000
Recentemente publicamos um experimento que vocês devem ter ouvido falar.
10:28
It's on altruism and chimpanzees
231
613000
3000
É sobre altruísmo e chimpanzés
10:31
where the question is, do chimpanzees care
232
616000
2000
onde a questão era: os chimpanzés se importam
10:33
about the welfare of somebody else?
233
618000
2000
com o bem estar do outro?
10:35
And for decades it had been assumed
234
620000
2000
E por décadas foi suposto
10:37
that only humans can do that,
235
622000
2000
que apenas os humanos fazem isso,
10:39
that only humans worry about the welfare of somebody else.
236
624000
3000
que apenas os humanos se preocupam com o bem estar do outro.
10:42
Now we did a very simple experiment.
237
627000
2000
Nós fizemos um experimento muito simples.
10:44
We do that on chimpanzees that live in Lawrenceville,
238
629000
3000
Fizemos isso com chimpanzés fêmeas que vivem em Lawrenceville,
10:47
in the field station of Yerkes.
239
632000
2000
na estação de campo de Yerkes.
10:49
And so that's how they live.
240
634000
2000
E é assim que elas vivem.
10:51
And we call them into a room and do experiments with them.
241
636000
3000
E as trazemos para uma sala e fazemos experimentos com elas.
10:54
In this case, we put two chimpanzees side-by-side.
242
639000
2000
Nesse caso, nós colocamos duas chimpanzés lado a lado,
10:56
and one has a bucket full of tokens, and the tokens have different meanings.
243
641000
3000
e uma delas tem um balde cheio de fichas, e as fichas têm significados diferentes.
10:59
One kind of token feeds only the partner who chooses,
244
644000
3000
Um tipo de ficha alimenta apenas a parceira que escolhe,
11:02
the other one feeds both of them.
245
647000
2000
e o outro tipo alimenta as duas.
11:04
So this is a study we did with Vicky Horner.
246
649000
3000
Esse é um estudo que fizemos com Vicky Horner.
11:08
And here you have the two color tokens.
247
653000
2000
E aqui vemos as fichas de duas cores.
11:10
So they have a whole bucket full of them.
248
655000
2000
E elas têm um balde cheio delas.
11:12
And they have to pick one of the two colors.
249
657000
3000
E elas precisam escolher uma das duas cores.
11:15
You will see how that goes.
250
660000
3000
Vocês verão o que acontece.
11:18
So if this chimp makes the selfish choice,
251
663000
3000
Se essa chimpanzé fizer a escolha egoísta,
11:21
which is the red token in this case,
252
666000
3000
que é a ficha vermelha no caso,
11:24
he needs to give it to us.
253
669000
2000
ela precisa dar para gente.
11:26
So we pick it up, we put it on a table where there's two food rewards,
254
671000
3000
Então a pegamos, colocamos na mesa onde há duas recompensas,
11:29
but in this case only the one on the right gets food.
255
674000
3000
mas nesse caso apenas a da direita ganha comida.
11:32
The one on the left walks away because she knows already.
256
677000
2000
A da esquerda se afasta pois ela já percebeu
11:34
that this is not a good test for her.
257
679000
3000
que não é um bom teste para ela.
11:37
Then the next one is the pro-social token.
258
682000
2000
Então a próxima ficha é a pró-social.
11:39
So the one who makes the choices -- that's the interesting part here --
259
684000
3000
Então para quem faz a escolha -- essa é a parte interessante --
11:42
for the one who makes the choices,
260
687000
2000
para quem faz a escolha,
11:44
it doesn't really matter.
261
689000
2000
não importa muito.
11:46
So she gives us now a pro-social token and both chimps get fed.
262
691000
3000
Ela nos dá a ficha pró-social e ambas chimpanzés ganham comida.
11:49
So the one who makes the choices always gets a reward.
263
694000
3000
Então quem faz a escolha sempre ganha uma recompensa.
11:52
So it doesn't matter whatsoever.
264
697000
2000
Não importa o que aconteça.
11:54
And she should actually be choosing blindly.
265
699000
2000
E ela poderia escolher aleatoriamente.
11:56
But what we find
266
701000
2000
Mas o que descobrimos
11:58
is that they prefer the pro-social token.
267
703000
2000
foi que ela prefere a ficha pró-social.
12:00
So this is the 50 percent line that's the random expectation.
268
705000
3000
Então aqui está a linha dos 50 % que é a escolha aleatória.
12:03
And especially if the partner draws attention to itself, they choose more.
269
708000
3000
E especialmente quando a parceira chama atenção, ela escolhe mais.
12:06
And if the partner puts pressure on them --
270
711000
3000
E se a parceira faz pressão nela --
12:09
so if the partner starts spitting water and intimidating them --
271
714000
3000
ou seja, se a parceira começa a cuspir e intimidar a outra --
12:12
then the choices go down.
272
717000
3000
então ela escolhe menos.
12:15
It's as if they're saying,
273
720000
2000
Como se estivesse dizendo:
12:17
"If you're not behaving, I'm not going to be pro-social today."
274
722000
2000
"Se você não se comportar, não vou ser pró-social hoje."
12:19
And this is what happens without a partner,
275
724000
2000
E isso é o que acontece sem uma parceira,
12:21
when there's no partner sitting there.
276
726000
2000
quando não há uma parceira ao lado.
12:23
And so we found that the chimpanzees do care
277
728000
2000
E assim descobrimos que os chimpanzés se importam
12:25
about the well-being of somebody else --
278
730000
2000
com o bem-estar do outro --
12:27
especially, these are other members of their own group.
279
732000
3000
especialmente se outro for membro de seu grupo.
12:30
So the final experiment that I want to mention to you
280
735000
3000
Então o último experimento que gostaria de mostrar a vocês
12:33
is our fairness study.
281
738000
2000
é o nosso estudo sobre justiça.
12:35
And so this became a very famous study.
282
740000
3000
Que se tornou um estudo muito famoso.
12:38
And there's now many more,
283
743000
2000
E agora há muito mais,
12:40
because after we did this about 10 years ago,
284
745000
2000
porque depois que fizemos esse há 10 anos atrás,
12:42
it became very well known.
285
747000
2000
ele ficou muito conhecido.
12:44
And we did that originally with capuchin monkeys.
286
749000
2000
E o fizemos originalmente com macacos-prego.
12:46
And I'm going to show you the first experiment that we did.
287
751000
3000
E vou mostrar a vocês o primeiro experimento que fizemos.
12:49
It has now been done with dogs and with birds
288
754000
3000
Agora isso já foi feito em cães, pássaros
12:52
and with chimpanzees.
289
757000
2000
e em chimpanzés.
12:54
But with Sarah Brosnan we started out with capuchin monkeys.
290
759000
4000
Mas começamos a fazer em macacos-prego com Sarah Brosnan.
12:58
So what we did
291
763000
2000
O que fizemos
13:00
is we put two capuchin monkeys side-by-side.
292
765000
2000
foi colocar dois macacos-prego fêmeas lado a lado.
13:02
Again, these animals, they live in a group, they know each other.
293
767000
2000
De novo, esses animais vivem em grupo, elas se conhecem.
13:04
We take them out of the group, put them in a test chamber.
294
769000
3000
Nós as separamos do grupo e colocamos numa câmara de teste.
13:07
And there's a very simple task
295
772000
2000
E há uma tarefa muito simples
13:09
that they need to do.
296
774000
2000
que elas precisam fazer.
13:11
And if you give both of them cucumber for the task,
297
776000
3000
E se você oferecer pepinos pela tarefa,
13:14
the two monkeys side-by-side,
298
779000
2000
para as duas macacas lado a lado,
13:16
they're perfectly willing to do this 25 times in a row.
299
781000
2000
elas a farão voluntariamente 25 vezes seguidas.
13:18
So cucumber, even though it's only really water in my opinion,
300
783000
4000
Então o pepino, mesmo que seja apenas água na minha opinião,
13:22
but cucumber is perfectly fine for them.
301
787000
3000
é uma recompensa razoável para elas.
13:25
Now if you give the partner grapes --
302
790000
3000
Agora se você der uvas a uma das parceiras --
13:28
the food preferences of my capuchin monkeys
303
793000
2000
a comida preferida dos macacos-prego
13:30
correspond exactly with the prices in the supermarket --
304
795000
3000
corresponde exatamente aos preços do supermercado --
13:33
and so if you give them grapes -- it's a far better food --
305
798000
3000
então se você der uvas -- que é uma comida bem melhor --
13:36
then you create inequity between them.
306
801000
3000
daí você cria desigualdade entre elas.
13:39
So that's the experiment we did.
307
804000
2000
Então, esse é o experimento que fizemos.
13:41
Recently we videotaped it with new monkeys who'd never done the task,
308
806000
3000
Recentemente gravamos isso com macacas que nunca fizeram a tarefa,
13:44
thinking that maybe they would have a stronger reaction,
309
809000
2000
pensando que talvez teriam uma reação mais intensa,
13:46
and that turned out to be right.
310
811000
2000
e isso se comprovou.
13:48
The one on the left is the monkey who gets cucumber.
311
813000
2000
A da esquerda é a macaca que recebe pepinos.
13:50
The one on the right is the one who gets grapes.
312
815000
3000
A da direita é a que recebe as uvas.
13:53
The one who gets cucumber,
313
818000
2000
A que ganha o pepino,
13:55
note that the first piece of cucumber is perfectly fine.
314
820000
2000
percebe que o primeiro pedaço está bom.
13:57
The first piece she eats.
315
822000
3000
E ela come o primeiro pedaço.
14:00
Then she sees the other one getting grape, and you will see what happens.
316
825000
3000
Então ela vê a outra ganhando uvas e você vai ver o que acontece.
14:03
So she gives a rock to us. That's the task.
317
828000
3000
Então ela nos dá uma pedra. Essa é a tarefa.
14:06
And we give her a piece of cucumber and she eats it.
318
831000
3000
E nos damos a ela um pedaço de pepino e ela come.
14:09
The other one needs to give a rock to us.
319
834000
3000
A outra precisa nos dar um pedra.
14:12
And that's what she does.
320
837000
3000
E é isso que ela faz.
14:15
And she gets a grape and she eats it.
321
840000
3000
E ela ganha uma uva e a come.
14:18
The other one sees that.
322
843000
2000
A outra percebe isso.
14:20
She gives a rock to us now,
323
845000
2000
Ela nos dá uma pedra
14:22
gets, again, cucumber.
324
847000
3000
e ganha um pepino de novo.
14:27
(Laughter)
325
852000
15000
(Risos)
14:42
She tests a rock now against the wall.
326
867000
3000
Ela testa uma pedra contra a parede.
14:45
She needs to give it to us.
327
870000
2000
Ela precisa dar para gente.
14:47
And she gets cucumber again.
328
872000
3000
E ela ganha um pepino de novo.
14:52
(Laughter)
329
877000
4000
(Risos)
14:58
So this is basically the Wall Street protest that you see here.
330
883000
4000
O que vocês veem aqui, é praticamente o protesto de Wall Street
15:02
(Laughter)
331
887000
3000
(Risos)
15:05
(Applause)
332
890000
3000
(Aplausos)
15:08
Let me tell you --
333
893000
2000
Deixem eu dizer a vocês --
15:10
I still have two minutes left, let me tell you a funny story about this.
334
895000
2000
eu ainda tenho dois minutos, deixem eu dizer uma história engraçada sobre isso.
15:12
This study became very famous
335
897000
2000
Esse estudo ficou muito famoso
15:14
and we got a lot of comments,
336
899000
2000
e tivemos vários comentários,
15:16
especially anthropologists, economists,
337
901000
2000
especialmente de antropólogos, economistas
15:18
philosophers.
338
903000
2000
e filósofos.
15:20
They didn't like this at all.
339
905000
2000
Eles não gostaram nada disso.
15:22
Because they had decided in their minds, I believe,
340
907000
3000
Pois eles tinham a convicção, acredito,
15:25
that fairness is a very complex issue
341
910000
2000
de que a justiça é um tópico muito complexo
15:27
and that animals cannot have it.
342
912000
2000
e que os animais não a teriam.
15:29
And so one philosopher even wrote us
343
914000
2000
E então um filósofo nos escreveu
15:31
that it was impossible that monkeys had a sense of fairness
344
916000
3000
que era impossível que os macacos tivessem senso de justiça
15:34
because fairness was invented during the French Revolution.
345
919000
3000
pois a justiça foi inventada durante a Revolução Francesa.
15:37
(Laughter)
346
922000
2000
(Risos)
15:39
Now another one wrote a whole chapter
347
924000
3000
Outro nos escreveu um capítulo inteiro
15:42
saying that he would believe it had something to do with fairness
348
927000
4000
dizendo que ele acreditaria que isso tivesse algo a ver com justiça
15:46
if the one who got grapes would refuse the grapes.
349
931000
2000
se a macaca que ganha as uvas as recusasse.
15:48
Now the funny thing is that Sarah Brosnan,
350
933000
2000
Agora algo curioso é que Sarah Brosnan,
15:50
who's been doing this with chimpanzees,
351
935000
2000
que esteve fazendo isso com chimpanzés,
15:52
had a couple of combinations of chimpanzees
352
937000
2000
observou algumas combinações de chimpanzés
15:54
where, indeed, the one who would get the grape would refuse the grape
353
939000
3000
onde, de fato, a que ganha as uvas as recusaria
15:57
until the other guy also got a grape.
354
942000
2000
até que a outra chimpanzé ganhasse uma uva.
15:59
So we're getting very close to the human sense of fairness.
355
944000
3000
Então estamos muito próximos ao senso de justiça humano.
16:02
And I think philosophers need to rethink their philosophy for awhile.
356
947000
4000
E acho que os filósofos precisam repensar sua filosofia por um tempo.
16:06
So let me summarize.
357
951000
2000
Deixem-me concluir.
16:08
I believe there's an evolved morality.
358
953000
2000
Eu acredito que há uma moralidade evoluída.
16:10
I think morality is much more than what I've been talking about,
359
955000
2000
Eu acho que a moralidade é muito mais do que falei aqui,
16:12
but it would be impossible without these ingredients
360
957000
3000
mas ela seria impossível sem esses ingredientes
16:15
that we find in other primates,
361
960000
2000
que encontramos em outros primatas,
16:17
which are empathy and consolation,
362
962000
2000
que são empatia e consolo,
16:19
pro-social tendencies and reciprocity and a sense of fairness.
363
964000
3000
tendências pró-sociais, reciprocidade e senso de justiça.
16:22
And so we work on these particular issues
364
967000
3000
E nós trabalhamos nesses tópicos particulares
16:25
to see if we can create a morality from the bottom up, so to speak,
365
970000
3000
para ver se podemos criar uma moralidade de baixo para cima, por assim dizer,
16:28
without necessarily God and religion involved,
366
973000
2000
sem necessariamente um Deus ou religião,
16:30
and to see how we can get to an evolved morality.
367
975000
3000
e ver como podemos chegar a essa moralidade evoluída.
16:33
And I thank you for your attention.
368
978000
3000
Agradeço a vocês pela atenção.
16:36
(Applause)
369
981000
9000
(Aplausos)
ABOUT THE SPEAKER
Frans de Waal - PrimatologistFrans de Waal studies primate social behavior -- how they fight and reconcile, share and cooperate.
Why you should listen
Dutch/American biologist and ethologist Frans de Waal draws parallels between primate and human behavior, from peacemaking and morality to culture. Looking at human society through the lens of animal behavior, de Waal's first book, Chimpanzee Politics (1982), compares the schmoozing and scheming of chimpanzees involved in power struggles with that of human politicians. Named one of the 100 Most Influential People Today by Time Magazine, de Waal has written hundreds of peer-reviewed scientific articles, and his popular books have been translated in over 20 languages. He is a professor in Emory University's psychology department and Director of the Living Links Center at the Yerkes National Primate Research Center, in Atlanta. His next book is on animal and human emotions, entitled Mama's Last Hug (Norton, 2019).
Frans de Waal | Speaker | TED.com