TEDGlobal 2010
Steven Johnson: Where good ideas come from
Steven Johnson. De onde vêm as boas idéias.
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As pessoas geralmente creditam suas idéias a momentos de inspiração individual. Mas Steven Johnson mostra como a história conta uma versão diferente. Sua fascinante excursão nos leva das "redes líquidas" dos cafés de Londres ao longo e vagaroso palpite de Charles Darwin para as atuais e velocíssimas conexões de comunicação.
Steven Johnson - Writer
Steven Berlin Johnson examines the intersection of science, technology and personal experience. Full bio
Steven Berlin Johnson examines the intersection of science, technology and personal experience. Full bio
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Just a few minutes ago, I took this picture
0
0
3000
Há poucos minutos, eu tirei esta foto
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about 10 blocks from here.
1
3000
2000
a cerca de 10 quarteirões daqui.
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This is the Grand Cafe here in Oxford.
2
5000
3000
Este é o Grande Café aqui em Oxford.
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I took this picture because this turns out to be
3
8000
3000
Eu tirei esta foto porque esta acontece de ser
00:26
the first coffeehouse to open
4
11000
2000
o primeiro café aberto
00:28
in England in 1650.
5
13000
2000
na Inglaterra em 1650.
00:30
That's its great claim to fame,
6
15000
2000
É a sua grande reivindicação para a fama.
00:32
and I wanted to show it to you,
7
17000
2000
E eu queria mostrá-lo a vocês
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not because I want to give you the kind of Starbucks tour
8
19000
2000
não porque eu queira lhes dar o tipo de passeio turístico da Starbucks
00:36
of historic England,
9
21000
2000
na histórica Inglaterra,
00:38
but rather because
10
23000
2000
mas principalmente porque
00:40
the English coffeehouse was crucial
11
25000
2000
os cafés ingleses foram decisivos
00:42
to the development and spread
12
27000
3000
para o desenvolvimento e propagação
00:45
of one of the great intellectual flowerings of the last 500 years,
13
30000
3000
de um dos maiores florescimentos intelectuais dos últimos 500 anos,
00:48
what we now call the Enlightenment.
14
33000
3000
o que chamamos agora de Iluminismo.
00:51
And the coffeehouse played such a big role
15
36000
2000
E o café representou um grande papel
00:53
in the birth of the Enlightenment,
16
38000
2000
no nascimento do Iluminismo,
00:55
in part, because of what people were drinking there.
17
40000
2000
em parte por causa do que as pessoas estavam bebendo lá.
00:57
Because, before the spread
18
42000
3000
Porque, antes da propagação
01:00
of coffee and tea through British culture,
19
45000
3000
do café e do chá através da cultura Britânica,
01:03
what people drank -- both elite and mass folks drank --
20
48000
3000
o que as pessoas bebiam -- tanto a elite quanto as massas populares bebiam -
01:06
day-in and day-out, from dawn until dusk
21
51000
2000
dia sim e outro também, do amanhecer ao cair da noite
01:08
was alcohol.
22
53000
2000
era álcool.
01:10
Alcohol was the daytime beverage of choice.
23
55000
2000
Álcool era a bebida diurna preferida.
01:12
You would drink a little beer with breakfast and have a little wine at lunch,
24
57000
3000
Vocês beberiam um pouco de cerveja com a refeição da manhã, um pouco de vinho no almoço.
01:15
a little gin -- particularly around 1650 --
25
60000
3000
um pouco de gin -- principalmente por volta de 1650 --
01:18
and top it off with a little beer and wine at the end of the day.
26
63000
2000
e arrematar com um pouco de cerveja e vinho no final do dia.
01:20
That was the healthy choice -- right --
27
65000
2000
Esta era a opção saudável, certo,
01:22
because the water wasn't safe to drink.
28
67000
2000
porque a água não era segura para beber.
01:24
And so, effectively until the rise of the coffeehouse,
29
69000
3000
E então, efetivamente, até o surgimento dos cafés,
01:27
you had an entire population
30
72000
2000
havia uma população inteira
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that was effectively drunk all day.
31
74000
3000
que estava efetivamente bêbada o dia todo.
01:32
And you can imagine what that would be like, right, in your own life --
32
77000
2000
E vocês podem imaginar o que aquilo poderia ser, certo, em suas próprias vidas -
01:34
and I know this is true of some of you --
33
79000
2000
e eu sei que isto é verdade para alguns de vocês --
01:36
if you were drinking all day,
34
81000
3000
se vocês estivessem bebendo todo o dia
01:39
and then you switched from a depressant to a stimulant in your life,
35
84000
3000
e então trocassem de um depressor para um estimulante nas suas vidas,
01:42
you would have better ideas.
36
87000
2000
vocês teriam idéias melhores.
01:44
You would be sharper and more alert.
37
89000
2000
Vocês estariam mais vivos e alertas.
01:46
And so it's not an accident that a great flowering of innovation happened
38
91000
3000
E então não foi um acidente que um grande florescimento de inovação acontecesse.
01:49
as England switched to tea and coffee.
39
94000
3000
quando a Inglaterra trocou para o chá e o café.
01:52
But the other thing that makes the coffeehouse important
40
97000
3000
Mas a outra coisa que tornou os cafés importantes,
01:55
is the architecture of the space.
41
100000
2000
foi a arquitetura do espaço.
01:57
It was a space where people would get together
42
102000
2000
Era um espaço onde as pessoas se encontravam
01:59
from different backgrounds,
43
104000
2000
de diferentes camadas sociais,
02:01
different fields of expertise, and share.
44
106000
2000
diferentes campos de conhecimento e compartilhavam.
02:03
It was a space, as Matt Ridley talked about, where ideas could have sex.
45
108000
3000
Era um espaço, como Matt Ridley falou a respeito, onde as idéias poderiam fazer sexo.
02:06
This was their conjugal bed, in a sense --
46
111000
2000
Este era o seu leito conjugal, num certo sentido.
02:08
ideas would get together there.
47
113000
2000
As idéias se encontravam lá.
02:10
And an astonishing number of innovations from this period
48
115000
3000
E um surpreendente número de inovações daquele período
02:13
have a coffeehouse somewhere in their story.
49
118000
3000
têm um café em algum momento da sua história.
02:16
I've been spending a lot of time thinking about coffeehouses
50
121000
3000
Eu tenho passado muito tempo pensando a respeito dos cafés
02:19
for the last five years,
51
124000
2000
nos últimos cinco anos,
02:21
because I've been kind of on this quest
52
126000
2000
porque eu tenho estado num tipo de busca
02:23
to investigate this question
53
128000
2000
para investigar este assunto
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of where good ideas come from.
54
130000
2000
de onde vêm as boas idéias.
02:27
What are the environments
55
132000
2000
Quais são os ambientes
02:29
that lead to unusual levels of innovation,
56
134000
3000
que conduzem a níveis incomuns de inovação,
02:32
unusual levels of creativity?
57
137000
3000
níveis incomuns de criatividade?
02:35
What's the kind of environmental --
58
140000
2000
Qual é o tipo de ambiente --
02:37
what is the space of creativity?
59
142000
2000
qual é o espaço da criatividade?
02:39
And what I've done is
60
144000
2000
E o que eu fiz foi
02:41
I've looked at both environments like the coffeehouse;
61
146000
2000
Eu estudei tanto ambientes como os cafés.
02:43
I've looked at media environments, like the world wide web,
62
148000
2000
Eu estudei ambientes de comunicação, como a rede mundial de internet,
02:45
that have been extraordinarily innovative;
63
150000
2000
que têm sido extraordinariamente inovadores.
02:47
I've gone back to the history of the first cities;
64
152000
3000
Eu me voltei a história das primeiras cidades,
02:50
I've even gone to biological environments,
65
155000
2000
eu fui aos ambientes biológicos,
02:52
like coral reefs and rainforests,
66
157000
2000
como os recifes de corais e as florestas tropicais,
02:54
that involve unusual levels of biological innovation;
67
159000
3000
que envolvem níveis incomuns de inovações biológicas,
02:57
and what I've been looking for is shared patterns,
68
162000
3000
e o que eu tenho procurado são padrões compartilhados,
03:00
kind of signature behavior that shows up
69
165000
2000
um tipo de comportamento comum que se mostre
03:02
again and again in all of these environments.
70
167000
3000
repetidamente em todos estes ambientes.
03:05
Are there recurring patterns that we can learn from,
71
170000
3000
Existem padrões recorrentes dos quais nós podemos aprender,
03:08
that we can take and kind of apply to our own lives,
72
173000
2000
que podemos tomar e de certa forma aplicar em nossas próprias vidas,
03:10
or our own organizations,
73
175000
2000
em nossas próprias organizações,
03:12
or our own environments to make them more creative and innovative?
74
177000
2000
em nosso próprio ambiente para torná-lo mais criativo e inovador?
03:14
And I think I've found a few.
75
179000
2000
E eu penso que eu encontrei alguns.
03:16
But what you have to do to make sense of this
76
181000
3000
Mas o que vocês têm que fazer para dar sentido a isto
03:19
and to really understand these principles
77
184000
2000
e para verdadeiramente entender estes princícios
03:21
is you have to do away
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186000
2000
é vocês têm que jogar fora
03:23
with a lot of the way in which our conventional metaphors and language
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188000
3000
muito da maneira como metáforas convencionais e a linguagem
03:26
steers us towards
80
191000
2000
nos conduzem em direção
03:28
certain concepts of idea-creation.
81
193000
2000
certos conceitos de criação de idéias.
03:30
We have this very rich vocabulary
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195000
2000
Nós temos este rico vocabulário
03:32
to describe moments of inspiration.
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197000
2000
para descrever momentos de inspiração.
03:34
We have the kind of the flash of insight,
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199000
3000
Nós temos o tipo de relâmpago de compreensão
03:37
the stroke of insight,
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202000
2000
o golpe da compreensão,
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we have epiphanies, we have "eureka!" moments,
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204000
3000
nós temos epifanias, nós temos momentos de inspiração,
03:42
we have the lightbulb moments, right?
87
207000
2000
nós temos momentos em que a luz acende, certo?
03:44
All of these concepts,
88
209000
2000
E todos estes conceitos,
03:46
as kind of rhetorically florid as they are,
89
211000
3000
como um tipo retóricamente florido como eles são,
03:49
share this basic assumption,
90
214000
2000
compartilham a presunção básica
03:51
which is that an idea is a single thing,
91
216000
3000
de que uma idéia é uma coisa simples,
03:54
it's something that happens often
92
219000
2000
é uma coisa que acontece frequentemente
03:56
in a wonderful illuminating moment.
93
221000
3000
em um momento magnífico de iluminação.
03:59
But in fact, what I would argue and what you really need to kind of begin with
94
224000
3000
Mas de fato, o que eu vou argumentar, e o que vocês realmente precisam para começar,
04:02
is this idea that an idea is a network
95
227000
3000
é esta idéia que uma idéia é uma rede
04:05
on the most elemental level.
96
230000
2000
no nível mais elemental.
04:07
I mean, this is what is happening inside your brain.
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232000
2000
Eu quero dizer, isto é o que está acontecendo dentro do seu cérebro.
04:09
An idea -- a new idea -- is a new network of neurons
98
234000
3000
Uma idéia, uma nova idéia, é uma nova rede de neurônios
04:12
firing in sync with each other inside your brain.
99
237000
3000
estabelecendo uma sincronia um com o outro dentro do seu cérebro.
04:15
It's a new configuration that has never formed before.
100
240000
3000
É uma nova configuração que nunca se formou antes
04:18
And the question is: how do you get your brain into environments
101
243000
3000
E a pergunta é: como vocês colocam o seu cérebro dentro de ambientes
04:21
where these new networks are going to be more likely to form?
102
246000
3000
onde estas novas conexões sejam mais propícias a acontecer?
04:24
And it turns out that, in fact, the kind of network patterns of the outside world
103
249000
3000
E acontece que, de fato, o tipo de padrão de conecção do mundo exterior
04:27
mimic a lot of the network patterns
104
252000
2000
imita muito os padrões de conecção
04:29
of the internal world of the human brain.
105
254000
3000
do mundo interno do cérebro humano.
04:32
So the metaphor I'd like the use
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257000
2000
Então a metáfora que eu gostaria de usar
04:34
I can take
107
259000
2000
eu posso tomar
04:36
from a story of a great idea that's quite recent --
108
261000
3000
de uma história de uma grande idéia que é relativamente recente --
04:39
a lot more recent than the 1650s.
109
264000
3000
bem mais recente do que os anos de 1650.
04:43
A wonderful guy named Timothy Prestero,
110
268000
2000
Um cara magnífico chamado Timothy Prestero,
04:45
who has a company called ... an organization called Design That Matters.
111
270000
3000
que tinha uma companhia chamada... uma organização chamada Design That Matters.
04:48
They decided to tackle this really pressing problem
112
273000
3000
Ele decidiu combater este probelma urgente
04:53
of, you know, the terrible problems we have with infant mortality rates
113
278000
2000
vocês sabem, o terrível problema que temos com as taxas de mortalidade infantil
04:55
in the developing world.
114
280000
2000
no mundo em desenvolvimento.
04:57
One of the things that's very frustrating about this is that we know,
115
282000
3000
Uma das coisas que é muito frustrante sobre isto é que nós sabemos
05:00
by getting modern neonatal incubators
116
285000
3000
levando incubadoras neonatais modernas
05:03
into any context,
117
288000
2000
em qualquer contexto,
05:05
if we can keep premature babies warm, basically -- it's very simple --
118
290000
3000
se nós mantermos bebes prematuros aquecidos, basicamente -- isto é muito simples --
05:08
we can halve infant mortality rates in those environments.
119
293000
3000
nós podemos reduzir a metade as taxas de mortalidade naqueles ambientes.
05:11
So, the technology is there.
120
296000
2000
Então, a tecnologia já existe.
05:13
These are standard in all the industrialized worlds.
121
298000
3000
Estes são padrões em todo o mundo industrializado.
05:16
The problem is, if you buy a $40,000 incubator,
122
301000
3000
O problema é, se você compra uma incubadora de 40 mil dólares,
05:19
and you send it off
123
304000
2000
e a despacha
05:21
to a mid-sized village in Africa,
124
306000
2000
para uma cidade média na África
05:23
it will work great for a year or two years,
125
308000
2000
ela vai trabalhar muito bem por um ano ou dois,
05:25
and then something will go wrong and it will break,
126
310000
3000
então alguma coisa dará errado e ela vai quebrar,
05:28
and it will remain broken forever,
127
313000
2000
e vai permanecer quebrada para sempre,
05:30
because you don't have a whole system of spare parts,
128
315000
3000
porque não existe um sistema completo de peças sobresalentes,
05:33
and you don't have the on-the-ground expertise
129
318000
2000
e não tem alguém local com conhecimento técnico
05:35
to fix this $40,000 piece of equipment.
130
320000
2000
para consertar esta peça de um equipamento de 40 mil dólares.
05:37
And so you end up having this problem where you spend all this money
131
322000
2000
Então você acaba tendo este tipo de problema, onde você gastou todo este dinheito
05:39
getting aid and all these advanced electronics to these countries,
132
324000
3000
conseguindo ajuda e todo este equipamento eletrônico avançado para estes países,
05:42
and then it ends up being useless.
133
327000
2000
e então ele acaba sem proveito.
05:44
So what Prestero and his team decided to do
134
329000
2000
Então o que Prestero e sua equipe decidiram fazer
05:46
is to look around and see: what are the abundant resources
135
331000
3000
foi olhar ao redor e ver quais são os recursos abundantes
05:49
in these developing world contexts?
136
334000
2000
no contexto destes países em desenvolvimento?
05:51
And what they noticed was they don't have a lot of DVRs,
137
336000
3000
E o que lhes perceberam era que eles não têm muitos aparelhos eletrônicos,
05:54
they don't have a lot of microwaves,
138
339000
2000
eles não têm muitos microondas,
05:56
but they seem to do a pretty good job of keeping their cars on the road.
139
341000
3000
mas eles fazem um excelente trabalho ao manter seus carros rodando.
05:59
There's a Toyota Forerunner
140
344000
2000
Há uma Toyota Forerunner
06:01
on the street in all these places.
141
346000
2000
nas ruas de todos estes países.
06:03
They seem to have the expertise to keep cars working.
142
348000
3000
Else parecem ter o conhecimento para manter os carros funcionando.
06:06
So they started to think,
143
351000
2000
Entáo eles começaram a pensar,
06:08
"Could we build a neonatal incubator
144
353000
2000
"Nós poderiamos construir uma incubadora neonatal
06:10
that's built entirely out of automobile parts?"
145
355000
3000
que fosse construída totalmente com peças de automóveis?"
06:13
And this is what they ended up coming with.
146
358000
2000
E foi o que eles acabaram fazendo.
06:15
It's called a "neonurture device."
147
360000
2000
Ele é chamado de dispositivo neoalimentador.
06:17
From the outside, it looks like a normal little thing
148
362000
2000
Pelo lado de fora, parece uma pequena coisa normal
06:19
you'd find in a modern, Western hospital.
149
364000
2000
que você encontraria em um hospital moderno no ocidente.
06:21
In the inside, it's all car parts.
150
366000
2000
No interior, é todo de partes de carros.
06:23
It's got a fan, it's got headlights for warmth,
151
368000
2000
Tem um ventilador, tem farois dianteiros para aquecimento,
06:25
it's got door chimes for alarm --
152
370000
2000
tem campainhas como alarme,
06:27
it runs off a car battery.
153
372000
2000
Funciona com uma bateria de carro.
06:29
And so all you need is the spare parts from your Toyota
154
374000
2000
E tudo que se precisa são das partes sobresalentes do Toyota
06:31
and the ability to fix a headlight,
155
376000
2000
e da abilidade para consertar um farol,
06:33
and you can repair this thing.
156
378000
2000
e você pode consertar esta coisa.
06:35
Now, that's a great idea, but what I'd like to say is that, in fact,
157
380000
3000
Agora, isto foi uma grande idéia, mas o que eu gostaria de dizer é que, de fato
06:38
this is a great metaphor for the way that ideas happen.
158
383000
2000
esta é uma grande metáfora da maneira como as idéias acontecem.
06:40
We like to think our breakthrough ideas, you know,
159
385000
2000
Nós gostamos de pensar que nossas idéias revolucionárias, vocês sabem,
06:42
are like that $40,000, brand new incubator,
160
387000
2000
são como aquela nova incubadora de 40 mil dólares,
06:44
state-of-the-art technology,
161
389000
2000
a mais avançada tecnologia,.
06:46
but more often than not, they're cobbled together
162
391000
2000
mas com mais frequência do que nunca, elas são remendadas juntas
06:48
from whatever parts that happen to be around nearby.
163
393000
2000
com quaisquer outras que aconteçam estar por perto.
06:50
We take ideas from other people,
164
395000
2000
Nós pegamos idéias de outras pessoas,
06:52
from people we've learned from, from people we run into in the coffee shop,
165
397000
3000
de pessoas com as quais temos aprendido, de pessoas que encontramos no café,
06:55
and we stitch them together into new forms and we create something new.
166
400000
3000
e nós as costuramos juntas em novas formas, e nós criamos alguma coisa nova.
06:58
That's really where innovation happens.
167
403000
3000
Isto é realmente onde as inovações acontecem.
07:01
And that means that we have to change some of our models
168
406000
2000
E isto singifica que nos temos que mudar alguns dos nossos modelos
07:03
of what innovation and deep thinking really looks like, right.
169
408000
3000
do que realmente é inovação e pensamento profundo, certo.
07:06
I mean, this is one vision of it.
170
411000
2000
Eu quero dizer, isto é uma visão da coisa.
07:08
Another is Newton and the apple, when Newton was at Cambridge.
171
413000
3000
Outra é Newton e a maçã, quando Newton estava em Cambridge.
07:11
This is a statue from Oxford.
172
416000
2000
Esta é uma estatua de Oxford.
07:13
You know, you're sitting there thinking a deep thought,
173
418000
2000
Vocês sabem, você está lá sentado em profundos pensamentos
07:15
and the apple falls from the tree, and you have the theory of gravity.
174
420000
3000
e a maçã cai da árvore, e aí vem a teoria da gravidade.
07:18
In fact, the spaces that have historically led to innovation
175
423000
3000
Na verdade, os espaços que historicamente conduziram à inovações
07:21
tend to look like this, right.
176
426000
2000
tendem a parecer como isto, certo.
07:23
This is Hogarth's famous painting of a kind of political dinner at a tavern,
177
428000
3000
Esta é uma famosa pintura de Hogarth de um tipo de de jantar político, em uma taverna,
07:26
but this is what the coffee shops looked like back then.
178
431000
3000
mas isto é o que as cafeterias eram naquele tempo.
07:29
This is the kind of chaotic environment
179
434000
2000
Este é o tipo de ambiente caótico
07:31
where ideas were likely to come together,
180
436000
2000
onde as idéias eram suscetíveis de se juntarem,
07:33
where people were likely to have
181
438000
2000
onde as pessoas eram suscetíveis de terem
07:35
new, interesting, unpredictable collisions -- people from different backgrounds.
182
440000
3000
encontros novos, interessantes, imprevisíveis -- pessoas com experiências diferentes.
07:38
So, if we're trying to build organizations that are more innovative,
183
443000
2000
Então, se nós estamos tentando construir organizações que sejam mais inovadoras
07:40
we have to build spaces that -- strangely enough -- look a little bit more like this.
184
445000
3000
nós temos que construir espaços que, estranhamente, pareçam um pouco com isso.
07:43
This is what your office should look like,
185
448000
2000
Assim deveria ser o seu escritório,
07:45
is part of my message here.
186
450000
2000
é parte da minha mensagem aqui.
07:47
And one of the problems with this is that
187
452000
2000
E um dos problemas com isto é que
07:49
people are actually -- when you research this field --
188
454000
3000
as pessoas são na verdade -- quando você pesquisa este campo --
07:52
people are notoriously unreliable,
189
457000
2000
as pessoas são notoriamente pouco confiáveis,
07:54
when they actually kind of self-report
190
459000
2000
quando elas, de fato, fazem uma auto avaliação
07:56
on where they have their own good ideas,
191
461000
2000
sobre onde elas tiveram suas boas idéias,
07:58
or their history of their best ideas.
192
463000
2000
ou da história das suas melhores idéias.
08:00
And a few years ago, a wonderful researcher named Kevin Dunbar
193
465000
3000
E alguns anos atrás, um notável pesquisador chamado Kevin Dunbar
08:03
decided to go around
194
468000
2000
decidiu sair em busca
08:05
and basically do the Big Brother approach
195
470000
2000
e basicamente fez a abordagem Big Brother
08:07
to figuring out where good ideas come from.
196
472000
2000
para descobrir de onde as boas idéias vêm.
08:09
He went to a bunch of science labs around the world
197
474000
3000
Ele foi a um monte de laborátorios científicos por todo o mundo
08:12
and videotaped everyone
198
477000
2000
e gravou em vídeo cada pessoa
08:14
as they were doing every little bit of their job.
199
479000
2000
à medida que elas executavam cada parte do seu trabalho.
08:16
So when they were sitting in front of the microscope,
200
481000
2000
Então quando elas sentavam em frente a um microscópio
08:18
when they were talking to their colleague at the water cooler, and all these things.
201
483000
2000
quando elas conversavam com seus colegas perto do bebedouro, e todas estas coisas.
08:20
And he recorded all of these conversations
202
485000
2000
E ele gravou todas estas conversas
08:22
and tried to figure out where the most important ideas,
203
487000
2000
e tentou descobrir onde as idéias mais importantes,
08:24
where they happened.
204
489000
2000
onde elas aconteciam.
08:26
And when we think about the classic image of the scientist in the lab,
205
491000
3000
E quando nós pensamos sobre a clássica imagem do cientísta no laboratório,
08:29
we have this image -- you know, they're pouring over the microscope,
206
494000
3000
nós temos esta imagem -- vocês sabem, eles estão inclinados sobre o microscópio,
08:32
and they see something in the tissue sample.
207
497000
2000
e eles vêem alguma coisa na lâmina de amostra.
08:34
And "oh, eureka," they've got the idea.
208
499000
3000
E "oh, eureka" eles tiveram a idéia.
08:37
What happened actually when Dunbar kind of looked at the tape
209
502000
3000
O que aconteceu na realidade quando Dunbar olhou para as gravações
08:40
is that, in fact, almost all of the important breakthrough ideas
210
505000
3000
é que, na verdade, quase todas as idéias mais inovadoras
08:43
did not happen alone in the lab, in front of the microscope.
211
508000
3000
não aconteceram sozinhas no laboratório, na frente de um microscópio.
08:46
They happened at the conference table
212
511000
2000
Elas aconteceram na mesa de conferência
08:48
at the weekly lab meeting,
213
513000
2000
no encontro semanal do laboratório,
08:50
when everybody got together and shared their kind of latest data and findings,
214
515000
3000
quando todo mundo se junta e compartilha seus mais recentes dados e descobrimentos,
08:53
oftentimes when people shared the mistakes they were having,
215
518000
2000
na maioria das vezes quando as pessoas compartilham os erros que elas cometeram
08:55
the error, the noise in the signal they were discovering.
216
520000
3000
o erro, o barulho no sinal que elas estavam descobrindo.
08:58
And something about that environment --
217
523000
3000
E alguma coisa sobre aquele ambiente =-
09:01
and I've started calling it the "liquid network,"
218
526000
2000
e eu o tenho chamado de "rede de líquidos"
09:03
where you have lots of different ideas that are together,
219
528000
3000
onde você tem montes de diferentes idéias que estão juntas,
09:06
different backgrounds, different interests,
220
531000
2000
diferentes níveis, diferentes interesses
09:08
jostling with each other, bouncing off each other --
221
533000
2000
empurrando umas as outras, saltando umas sobre as outras --
09:10
that environment is, in fact,
222
535000
2000
aquele ambiente é de fato
09:12
the environment that leads to innovation.
223
537000
2000
o ambiente que conduz a inovações.
09:14
The other problem that people have
224
539000
2000
O outro problema que as pessoas têm
09:16
is they like to condense their stories of innovation down
225
541000
2000
é que elas gostam de condensar suas histórias de inovação para
09:18
to kind of shorter time frames.
226
543000
2000
tipo de curtos espaços de tempo.
09:20
So they want to tell the story of the "eureka!" moment.
227
545000
3000
Então elas querem contar a história do momento de "inspiração".
09:23
They want to say, "There I was, I was standing there
228
548000
2000
Elas querem dizer, "Lá estava eu, parado
09:25
and I had it all suddenly clear in my head."
229
550000
2000
e eu a tive subitamente com toda clareza na minha cabeça".
09:27
But in fact, if you go back and look at the historical record,
230
552000
3000
Mas de fato, se você voltar o tempo e olhar o registro histórico
09:30
it turns out that a lot of important ideas
231
555000
3000
acontece que muitas idéias importantes
09:33
have very long incubation periods --
232
558000
3000
tem períodos longos de incubação.
09:36
I call this the "slow hunch."
233
561000
2000
Eu chamo isso de a "vagarosa intuição".
09:38
We've heard a lot recently
234
563000
2000
Nós ouvimos muito recentemente
09:40
about hunch and instinct
235
565000
2000
sobre intuição e instinto
09:42
and blink-like sudden moments of clarity,
236
567000
3000
e repentinos momentos de clareza
09:45
but in fact, a lot of great ideas
237
570000
2000
mas, na realidade, muitas das grandes idéias
09:47
linger on, sometimes for decades,
238
572000
2000
demoram mutias vezes por décadas
09:49
in the back of people's minds.
239
574000
2000
no fundo da mente das pessoas.
09:51
They have a feeling that there's an interesting problem,
240
576000
2000
Elas tem um pressentimento de que há um problema interessante,
09:53
but they don't quite have the tools yet to discover them.
241
578000
3000
mas elas não têm ainda as ferramentas para descobrí-lo.
09:56
They spend all this time working on certain problems,
242
581000
3000
Elas passam todo o tempo trabalhando em certos problemas
09:59
but there's another thing lingering there
243
584000
2000
mas há uma outra coisa latente lá
10:01
that they're interested in, but they can't quite solve.
244
586000
2000
em que elas estão interessadas mas ainda não podem resolver.
10:03
Darwin is a great example of this.
245
588000
2000
Darwin é um grande exemplo disso.
10:05
Darwin himself, in his autobiography,
246
590000
2000
Darwin mesmo, em sua autobiografia,
10:07
tells the story of coming up with the idea
247
592000
2000
conta a história do surgimento da idéia
10:09
for natural selection
248
594000
2000
para a seleção natural
10:11
as a classic "eureka!" moment.
249
596000
2000
como o clássico momento de inspiração.
10:13
He's in his study,
250
598000
2000
Ele está em seu escritório,
10:15
it's October of 1838,
251
600000
2000
é outubro de 1838
10:17
and he's reading Malthus, actually, on population.
252
602000
2000
e ele está lendo Malthus, sobre a população.
10:19
And all of a sudden,
253
604000
2000
E, de repente,
10:21
the basic algorithm of natural selection kind of pops into his head
254
606000
3000
o algoritmo básico da seleção natural meio que surge dentro de sua cabeça,
10:24
and he says, "Ah, at last, I had a theory with which to work."
255
609000
3000
e ele diz, "Ah até que enfim, eu tinha uma teoria com a qual trabalhar."
10:27
That's in his autobiography.
256
612000
2000
É como está na sua autobiografia.
10:29
About a decade or two ago,
257
614000
2000
Cerca de uma ou duas decadas atrás,
10:31
a wonderful scholar named Howard Gruber went back
258
616000
2000
um catedrático maravilhoso chamado Howard Gruber voltou
10:33
and looked at Darwin's notebooks from this period.
259
618000
3000
e olhou os cadernos de Darwin deste período.
10:36
And Darwin kept these copious notebooks
260
621000
2000
E Darwin mantinha estes cadernos de anotações volumosos
10:38
where he wrote down every little idea he had, every little hunch.
261
623000
3000
onde ele escrevia qualquer pequena idéia que ele tinha, qualquer pequena intuição.
10:41
And what Gruber found was
262
626000
2000
E o que Gruber encontrou foi
10:43
that Darwin had the full theory of natural selection
263
628000
3000
que Darwin já tinha a teoria da seleção natural completa
10:46
for months and months and months
264
631000
2000
por meses e meses e meses
10:48
before he had his alleged epiphany,
265
633000
2000
antes que tivesse sua alegada epifania
10:50
reading Malthus in October of 1838.
266
635000
3000
lendo Malthus em outubro de 1838.
10:53
There are passages where you can read it,
267
638000
2000
Há passagens onde se pode ler
10:55
and you think you're reading from a Darwin textbook,
268
640000
3000
e você pensa que está lendo de um texto de Darwin,
10:58
from the period before he has this epiphany.
269
643000
3000
do período anterior a que ele teve a sua compreensão do assunto.
11:01
And so what you realize is that Darwin, in a sense,
270
646000
2000
E então o que você entende é que Darwin, num certo sentido,
11:03
had the idea, he had the concept,
271
648000
2000
teve a idéia, ele teve o conceito,
11:05
but was unable of fully thinking it yet.
272
650000
3000
mas era incapaz de pensar plenamente nele.
11:08
And that is actually how great ideas often happen;
273
653000
3000
E isto é na verdade como as grandes idéias muitas vezes acontecem,
11:11
they fade into view over long periods of time.
274
656000
2000
elas elas vão ganhando nitidez ao longo de um grande período de tempo.
11:13
Now the challenge for all of us is:
275
658000
2000
Agora o desafio para todos nós é
11:15
how do you create environments
276
660000
2000
como você cria ambientes
11:17
that allow these ideas to have this kind of long half-life, right?
277
662000
2000
que permitam que estas idéias tenham este tipo de meia vida longa, certo?
11:19
It's hard to go to your boss and say,
278
664000
2000
É difícil ir até o seu chefe e dizer
11:21
"I have an excellent idea for our organization.
279
666000
2000
"Eu tenho uma excelente idéia para a nossa organização
11:23
It will be useful in 2020.
280
668000
3000
ela será útil em 2020.
11:26
Could you just give me some time to do that?"
281
671000
2000
Você poderia me dar um tempo para concretizá-la?"
11:28
Now a couple of companies -- like Google --
282
673000
2000
Agora algumas companias, como a Google,
11:30
they have innovation time off, 20 percent time,
283
675000
2000
têm licensa de inovação, 20 por cento do tempo,
11:32
where, in a sense, those are hunch-cultivating mechanisms in an organization.
284
677000
3000
onde, de alguma forma, estes são mecanismos de cultivo de intuições em uma organização.
11:35
But that's a key thing.
285
680000
3000
Mas isto é uma coisa fundamental.
11:38
And the other thing is to allow those hunches
286
683000
2000
E outra a coisa é permitir que essas intuições
11:40
to connect with other people's hunches; that's what often happens.
287
685000
3000
se conectem com as intuições de outras pessoas, o que muitas vezes acontece.
11:43
You have half of an idea, somebody else has the other half,
288
688000
2000
Você tem medade de uma ideía, outra pessoa tem a outra metade,
11:45
and if you're in the right environment,
289
690000
2000
e se você estiver no ambiente certo,
11:47
they turn into something larger than the sum of their parts.
290
692000
2000
elas se transformam em alguma coisa maior do que a soma das suas partes.
11:49
So, in a sense,
291
694000
2000
Então num sentido,
11:51
we often talk about the value
292
696000
2000
nós frequentemente falamos sobre o valor
11:53
of protecting intellectual property,
293
698000
2000
da proteção da propriedade intelectual,
11:55
you know, building barricades,
294
700000
2000
vocês sabem, construindo barreiras,
11:57
having secretive R&D labs, patenting everything that we have,
295
702000
3000
tendo laboratórios de Pesquisa e Desenvolvimento secretos, patenteando tudo o que temos,
12:00
so that those ideas will remain valuable,
296
705000
3000
de forma tal que aquelas idéias permaneçam valiosas
12:03
and people will be incentivized to come up with more ideas,
297
708000
2000
e as pessoas sejam incentivadas a virem com mais idéias,
12:05
and the culture will be more innovative.
298
710000
3000
e a cultura será mais inovadora.
12:08
But I think there's a case to be made
299
713000
2000
Mas eu acho que há um argumento,
12:10
that we should spend at least as much time, if not more,
300
715000
3000
de que nos deveríamos dispor pelo menos de tanto tempo, se não mais
12:13
valuing the premise of connecting ideas
301
718000
2000
valorizando a premisa de conexão de idéias
12:15
and not just protecting them.
302
720000
2000
e não apenas protegendo-as.
12:17
And I'll leave you with this story,
303
722000
2000
E eu vou deixá-los com esta história
12:19
which I think captures a lot of these values,
304
724000
3000
que eu penso, engloba muito desses valores,
12:22
and it's just wonderful kind of tale of innovation
305
727000
2000
e é uma maravilhosa fábula de inovação,
12:24
and how it happens in unlikely ways.
306
729000
3000
e como ela acontece de maneiras improváveis.
12:27
It's October of 1957,
307
732000
3000
É outubro de 1957
12:30
and Sputnik has just launched,
308
735000
2000
e o Sputnik acabou de ser lançado,
12:32
and we're in Laurel Maryland,
309
737000
2000
e nós estamos em Laurel, Maryland,
12:34
at the applied physics lab
310
739000
2000
no laboratório de física aplicada APL
12:36
associated with Johns Hopkins University.
311
741000
2000
associado a Universidade de John Hopkins.
12:38
And it's Monday morning,
312
743000
2000
É segunda-feira de manhã,
12:40
and the news has just broken about this satellite
313
745000
2000
e as notícias começam a surgir sobre este satélite
12:42
that's now orbiting the planet.
314
747000
3000
que agora está orbitando o planeta.
12:45
And of course, this is nerd heaven, right?
315
750000
2000
E sem dúvida, isto é um paraíso para os nerds, certo?
12:47
There are all these physics geeks who are there thinking,
316
752000
2000
Há todos estes físicos desajeitados que estão lá pensando,
12:49
"Oh my gosh! This is incredible. I can't believe this has happened."
317
754000
3000
"Oh meu Deus! Isto é incrível. Eu não posso acreditar que está acontecendo"
12:52
And two of them,
318
757000
2000
E dois deles,
12:54
two 20-something researchers at the APL
319
759000
2000
dois pesquisadores de 20 e poucos anos no APL
12:56
are there at the cafeteria table
320
761000
2000
estão lá na mesa do refeitório
12:58
having an informal conversation with a bunch of their colleagues.
321
763000
3000
tendo uma conversa informal com um grupo de colegas.
13:01
And these two guys are named Guier and Weiffenbach.
322
766000
3000
E estes dois caras são chamados Guier e Weiffenbach.
13:04
And they start talking, and one of them says,
323
769000
2000
E eles começam a falar e um deles diz,
13:06
"Hey, has anybody tried to listen for this thing?
324
771000
2000
"Ei, alguém tentou ouvir esta coisa?
13:08
There's this, you know, man-made satellite up there in outer space
325
773000
3000
Há isto, vocês sabem, um satelite artificial lá no espaço sideral
13:11
that's obviously broadcasting some kind of signal.
326
776000
2000
que obviamente está transmitindo algum tipo de sinal.
13:13
We could probably hear it, if we tune in."
327
778000
3000
Nós provavelmente poderíamos ouví-lo se sintonizássemos".
13:16
And so they ask around to a couple of their colleagues,
328
781000
2000
E então eles perguntaram para alguns dos seus colegas,
13:18
and everybody's like, "No, I hadn't thought of doing that.
329
783000
2000
e todos disseram. "Não, eu não tinha pensado nisso.
13:20
That's an interesting idea."
330
785000
2000
É uma idéia interessante".
13:22
And it turns out Weiffenbach is kind of an expert
331
787000
3000
E acontece que nosso Weiffenbach era um tipo de perito
13:25
in microwave reception,
332
790000
2000
em recepção de microondas,
13:27
and he's got a little antennae set up
333
792000
2000
e ele tinha uma pequena antena
13:29
with an amplifier in his office.
334
794000
2000
com um amplificador no seu escritório.
13:31
And so Guier and Weiffenbach go back to Weiffenbach's office,
335
796000
2000
E Guier e Weiffenbach voltaram ao escritório de Weiffenbach
13:33
and they start kind of noodling around -- hacking, as we might call it now.
336
798000
3000
e eles começaram a mexer com isso -- tentando burlar o sistema de segurança.
13:36
And after a couple of hours, they actually start picking up the signal,
337
801000
3000
E depois de umas duas horas, eles começaram a captar o sinal,
13:39
because the Soviets made Sputnik
338
804000
2000
porque os soviéticos fizeram o Sputnik
13:41
very easy to track.
339
806000
2000
muito fácil de rastrear.
13:43
It was right at 20 MHz, so you could pick it up really easily,
340
808000
3000
Eram exatamente 20 MegaHertz, então você podia captá-lo facilmente,
13:46
because they were afraid that people would think it was a hoax, basically.
341
811000
2000
porque eles tinham receio que as pessoas pudessem pensar que fosse uma farsa.
13:48
So they made it really easy to find it.
342
813000
2000
Então eles o fizeram para ser facilmente encontrado.
13:50
So these two guys are sitting there listening to this signal,
343
815000
3000
Então estes dois caras estão sentados lá ouvindo o sinal,
13:53
and people start kind of coming into the office and saying,
344
818000
2000
e as pessoas começam a entrar no escritório e dizerem,
13:55
"Wow, that's pretty cool. Can I hear? Wow, that's great."
345
820000
3000
"Uau, isto é muito legal... Posso Ouvir? Uau, isto é fantástico"".
13:58
And before long, they think, "Well jeez, this is kind of historic.
346
823000
3000
E logo depois eles pensam, "Bem, incrível, isto é histórico.
14:01
We may be the first people in the United States to be listening to this.
347
826000
2000
Nós podemos ser as primeiras pessoas nos Estados Unidos a estar ouvindo isto.
14:03
We should record it."
348
828000
2000
Nós deveríamos gravar."
14:05
And so they bring in this big, clunky analog tape recorder
349
830000
2000
E então eles trouxeram este gravador analógico grande e desajeitado
14:07
and they start recording these little bleep, bleeps.
350
832000
3000
e começaram a gravar estes pequenos sons eletrônicos.
14:10
And they start writing the kind of date stamp, time stamps
351
835000
3000
E começaram a escrever um tipo de carimbo de data, carimbo de tempo
14:13
for each little bleep that they record.
352
838000
3000
para cada pequeno som que eles gravavam.
14:16
And they they start thinking, "Well gosh, you know, we're noticing
353
841000
2000
E eles começaram a pensar, "Bem, você sabe, nós estamos notando
14:18
small little frequency variations here.
354
843000
3000
uma pequena variação de frequência aqui.
14:21
We could probably calculate the speed
355
846000
3000
Nós poderiamos provavelmente calcular a velocidade
14:24
that the satellite is traveling,
356
849000
2000
que o satélite está viajando,
14:26
if we do a little basic math here
357
851000
2000
se nós aplicarmos um pouco de matemática básica aqui
14:28
using the Doppler effect."
358
853000
2000
usando o efeito Doppler".
14:30
And then they played around with it a little bit more,
359
855000
2000
E então eles brincaram um pouco mais com aquilo
14:32
and they talked to a couple of their colleagues
360
857000
2000
e falaram com dois colegas
14:34
who had other kind of specialties.
361
859000
2000
que tinham outros tipos de especialidades.
14:36
And they said, "Jeez, you know,
362
861000
2000
E eles disseram, "Olha, vocês sabem,
14:38
we think we could actually take a look at the slope of the Doppler effect
363
863000
2000
nós pensamos que poderíamos na verdade dar uma olhada na inclinação do efeito Doppler
14:40
to figure out the points at which
364
865000
2000
para entender os pontos nos quais
14:42
the satellite is closest to our antennae
365
867000
2000
o satélite está mais próximo das nossas antenas
14:44
and the points at which it's farthest away.
366
869000
2000
e nos pontos em que está mais distante.
14:46
That's pretty cool."
367
871000
2000
Isto é muito legal".
14:48
And eventually, they get permission --
368
873000
2000
E finalmente, eles conseguiram permissão --
14:50
this is all a little side project that hadn't been officially part of their job description.
369
875000
3000
isso tudo é um pequeno projeto lateral que não era oficialmente parte do seu trabalho oficialmente.
14:53
They get permission to use the new, you know, UNIVAC computer
370
878000
3000
Eles conseguiram permissão para o novo computador UNIVAC
14:56
that takes up an entire room that they'd just gotten at the APL.
371
881000
3000
que ocupa uma sala inteira, e que eles tinham acabado de conseguir para o APL.
14:59
They run some more of the numbers, and at the end of about three or four weeks,
372
884000
3000
Eles analisaram mais alguns números e no final de umas três ou quatro semanas,
15:02
turns out they have mapped the exact trajectory
373
887000
3000
aconteceu que eles tinham mapeado a trajetória exata
15:05
of this satellite around the Earth,
374
890000
2000
deste satélite ao redor da Terra,
15:07
just from listening to this one little signal,
375
892000
2000
somente ouvindo este pequeno sinal,
15:09
going off on this little side hunch that they'd been inspired to do
376
894000
3000
saído desta pequena intuição que os tinha inspirado
15:12
over lunch one morning.
377
897000
3000
no almoço, uma manhã.
15:15
A couple weeks later their boss, Frank McClure,
378
900000
3000
Duas semanas mais tarde, o chefe deles, Frank McClure,
15:18
pulls them into the room and says,
379
903000
2000
os levou para uma sala e disse,
15:20
"Hey, you guys, I have to ask you something
380
905000
2000
"Ei, vocês, eu tenho que lhes perguntar uma coisa
15:22
about that project you were working on.
381
907000
2000
sobre aquele projeto que vocês estão trabalhando.
15:24
You've figured out an unknown location
382
909000
2000
Vocês descobriram uma localização desconhecida
15:26
of a satellite orbiting the planet
383
911000
3000
de um satélite orbitando o planeta
15:29
from a known location on the ground.
384
914000
2000
a partir de uma localização conhecida no sólo.
15:31
Could you go the other way?
385
916000
2000
Vocês poderiam ir no sentido contrário?
15:33
Could you figure out an unknown location on the ground,
386
918000
2000
Vocês poderiam descobrir uma localização desconhecida no sólo
15:35
if you knew the location of the satellite?"
387
920000
3000
se vocês soubessem a localização do satélite?".
15:38
And they thought about it and they said,
388
923000
2000
E eles pensaram a respeito e disseram,
15:40
"Well, I guess maybe you could. Let's run the numbers here."
389
925000
3000
"Bem, eu suponho que você poderia. Deixe-nos analisar os números aqui"
15:43
So they went back, and they thought about it.
390
928000
2000
Então eles saíram e pensaram a respeito.
15:45
And they came back and said, "Actually, it'll be easier."
391
930000
2000
E eles voltaram e disseram. "Na verdade vai ser mais fácil".
15:47
And he said, "Oh, that's great.
392
932000
2000
E ele disse, "Oh isto é ótimo.
15:49
Because see, I have these new nuclear submarines
393
934000
3000
Porque, vejam só, eu tenho estes novos submarinos nucleares
15:52
that I'm building.
394
937000
2000
que eu estou construindo.
15:54
And it's really hard to figure out how to get your missile
395
939000
3000
E é realmente difícil descobrir como calcular que o seu míssil
15:57
so that it will land right on top of Moscow,
396
942000
2000
aterisse direto em cima de Moscou,
15:59
if you don't know where the submarine is in the middle of the Pacific Ocean.
397
944000
3000
se você não sabe onde o submarino está no meio do oceano Pacífico
16:02
So we're thinking, we could throw up a bunch of satellites
398
947000
3000
Então nós estamos pensando, nós poderiamos lançar um punhado de satélites
16:05
and use it to track our submarines
399
950000
3000
e usá-los para rastrear os submarinos
16:08
and figure out their location in the middle of the ocean.
400
953000
2000
e descobrir sua localização no meio do oceano.
16:10
Could you work on that problem?"
401
955000
2000
Vocês poderiam trabalhar neste problema?".
16:12
And that's how GPS was born.
402
957000
3000
E foi como o GPS nasceu.
16:15
30 years later,
403
960000
2000
30 anos depois.
16:17
Ronald Reagan actually opened it up and made it an open platform
404
962000
3000
Ronald Reagan na verdade liberou o GPS e tornou-o uma plataforma aberta
16:20
that anybody could kind of build upon
405
965000
2000
onde qualquer um pudesse construir em cima
16:22
and anybody could come along and build new technology
406
967000
3000
e qualquer um pudesse vir e construir novas tecnologias
16:25
that would create and innovate
407
970000
2000
que criassem e inovassem
16:27
on top of this open platform,
408
972000
2000
em cima desta plataforma aberta,
16:29
left it open for anyone to do
409
974000
2000
deixando-a aberta para qualquer um fazer
16:31
pretty much anything they wanted with it.
410
976000
2000
qualquer coisa que quisesse com ela.
16:33
And now, I guarantee you
411
978000
2000
E agora, eu garanto para vocês
16:35
certainly half of this room, if not more,
412
980000
2000
certamente, metade desta sala, se não mais,
16:37
has a device sitting in their pocket right now
413
982000
2000
tem um aparelho agora no seu bolso
16:39
that is talking to one of these satellites in outer space.
414
984000
3000
que está se comunicando com um desses satélites no espaço exterior.
16:42
And I bet you one of you, if not more,
415
987000
3000
E eu aposto que cada um de vocês, se não mais,
16:45
has used said device and said satellite system
416
990000
3000
tem usando este dispositivo e sua comunicação com o sistema de satélites
16:48
to locate a nearby coffeehouse somewhere in the last --
417
993000
3000
para localizar o café mais próximo em algum momento no último --
16:51
(Laughter)
418
996000
2000
(Risadas)
16:53
in the last day or last week, right?
419
998000
3000
no último dia ou última semana, certo?
16:56
(Applause)
420
1001000
3000
(Aplausos)
16:59
And that, I think,
421
1004000
2000
E isso, penso eu,
17:01
is a great case study, a great lesson
422
1006000
3000
é um grande caso para estudo, uma grande lição,
17:04
in the power, the marvelous, kind of unplanned
423
1009000
2000
no poder, o maravilhoso, não planejado
17:06
emergent, unpredictable power
424
1011000
3000
emergente, imprevisível poder
17:09
of open innovative systems.
425
1014000
2000
da abertura de sistemas inovadores.
17:11
When you build them right, they will be led to completely new directions
426
1016000
2000
Quando você os constroi certo, eles conduzirão plenamente a novas direções
17:13
that the creators never even dreamed of.
427
1018000
2000
que os criadores nunca haviam sonhado.
17:15
I mean, here you have these guys
428
1020000
2000
Quer dizer, aqui vocês tem estes caras
17:17
who basically thought they were just following this hunch,
429
1022000
2000
que basicamente pensavam que estavam seguindo sua intuição,
17:19
this little passion that had developed,
430
1024000
2000
esta pequena paixão que tinha se desenvolvido,
17:21
then they thought they were fighting the Cold War,
431
1026000
2000
então eles pensaram que estavam lutando a Guerra Fria
17:23
and then it turns out they're just helping somebody
432
1028000
2000
e então aconteceu que eles estavam apenas ajudando alguém
17:25
find a soy latte.
433
1030000
2000
a achar um café de soja.
17:27
(Laughter)
434
1032000
2000
Risadas
17:29
That is how innovation happens.
435
1034000
2000
É assim que as inovações acontecem.
17:31
Chance favors the connected mind.
436
1036000
2000
A sorte favorece as mentes conectadas.
17:33
Thank you very much.
437
1038000
2000
Muito obrigado a todos.
17:35
(Applause)
438
1040000
3000
(Aplausos)
ABOUT THE SPEAKER
Steven Johnson - WriterSteven Berlin Johnson examines the intersection of science, technology and personal experience.
Why you should listen
Steven Johnson is a leading light of today's interdisciplinary and collaborative approach to innovation. His writings have influenced everything from cutting-edge ideas in urban planning to the battle against 21st-century terrorism. Johnson was chosen by Prospect magazine as one of the top ten brains of the digital future, and The Wall Street Journal calls him "one of the most persuasive advocates for the role of collaboration in innovation."
Johnson's work on the history of innovation inspired the Emmy-nominated six-part series on PBS, "How We Got To Now with Steven Johnson," which aired in the fall of 2014. The book version of How We Got To Now was a finalist for the PEN/E.O. Wilson Literary Science Writing Award. His new book, Wonderland: How Play Made the Modern World, revolves around the creative power of play and delight: ideas and innovations that set into motion many momentous changes in science, technology, politics and society.
Johnson is also the author of the bestselling Where Good Ideas Come From: The Natural History of Innovation, one of his many books celebrating progress and innovation. Others include The Invention of Air and The Ghost Map. Everything Bad Is Good For You, one of the most discussed books of 2005, argued that the increasing complexity of modern media is training us to think in more complex ways. Emergence and Future Perfect explore the power of bottom-up intelligence in both nature and contemporary society.
An innovator himself, Johnson has co-created three influential sites: the pioneering online magazine FEED, the Webby-Award-winning community site, Plastic.com, and the hyperlocal media site outside.in, which was acquired by AOL in 2011.
Johnson is a regular contributor to WIRED magazine, as well as the New York Times, The Wall Street Journal and many other periodicals. He has appeared on many high-profile television programs, including "The Charlie Rose Show," "The Daily Show with Jon Stewart" and "The NewsHour with Jim Lehrer."
Steven Johnson | Speaker | TED.com