TED2006
Michael Shermer: Why people believe weird things
Michael Shermer: Porque é que as pessoas acreditam em coisas estranhas
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Porque é que as pessoas vêem a Virgem Maria numa sanduíche de queijo ou ouvem letras demoníacas na música "Stairway to Heaven"? Utilizando filme e música, o céptico Michael Shermer mostra como nos convencemos a acreditar — e a ignorar os factos.
Michael Shermer - Skeptic
Michael Shermer debunks myths, superstitions and urban legends -- and explains why we believe them. Along with publishing Skeptic Magazine, he's author of Why People Believe Weird Things and The Mind of the Market. Full bio
Michael Shermer debunks myths, superstitions and urban legends -- and explains why we believe them. Along with publishing Skeptic Magazine, he's author of Why People Believe Weird Things and The Mind of the Market. Full bio
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00:24
I'm Michael Shermer,
director of the Skeptics Society,
director of the Skeptics Society,
0
0
2532
Sou Michael Shermer,
director da Sociedade de Cépticos,
director da Sociedade de Cépticos,
00:27
publisher of "Skeptic" magazine.
1
2556
1532
que publica a revista Skeptic.
00:28
We investigate claims of the paranormal,
2
4112
1913
Investigamos alegações do paranormal,
da pseudo-ciência,
da pseudo-ciência,
00:30
pseudo-science, fringe groups and cults,
and claims of all kinds between,
and claims of all kinds between,
3
6049
3682
de grupos e cultos estranhos
e alegações de todo o tipo nesta área
e alegações de todo o tipo nesta área
— ciência e pseudo-ciência, não-ciência
e ciência que não presta,
e ciência que não presta,
00:34
science and pseudo-science
and non-science and junk science,
and non-science and junk science,
4
9755
2894
ciência do vudu, ciência patológica,
má ciência, não-ciência
má ciência, não-ciência
00:37
voodoo science, pathological science,
bad science, non-science,
bad science, non-science,
5
12673
3303
00:40
and plain old non-sense.
6
16000
1887
e a simples e velha tolice.
00:42
And unless you've been on Mars recently,
7
17911
1917
A não ser que tenham estado
em Marte recentemente,
em Marte recentemente,
00:44
you know there's a lot of that out there.
8
19852
2018
encontram muito disso por aí.
00:46
Some people call us debunkers,
which is kind of a negative term.
which is kind of a negative term.
9
21894
3022
Algumas pessoas chamam-nos desenganadores,
o que é um termo um bocado negativo.
o que é um termo um bocado negativo.
00:49
But let's face it, there's a lot of bunk.
10
24940
2108
Mas convenhamos — há muita aldrabice.
00:51
We are like the bunko squads
of the police departments out there --
of the police departments out there --
11
27072
3453
Somos como os investigadores da polícia,
00:55
well, we're sort of like
the Ralph Naders of bad ideas,
the Ralph Naders of bad ideas,
12
30549
3427
somos uma espécie
de Ralph Naders das más ideias...
de Ralph Naders das más ideias...
00:58
(Laughter)
13
34000
1230
(Risos)
01:00
trying to replace bad ideas
with good ideas.
with good ideas.
14
35254
2722
... a tentar substituir as más ideias
por boas ideias.
por boas ideias.
01:02
I'll show you an example of a bad idea.
15
38000
1863
Vou mostrar-vos um exemplo duma má ideia.
01:04
I brought this with me,
16
39887
1158
Eu trouxe isto comigo.
01:05
this was given to us
by NBC Dateline to test.
by NBC Dateline to test.
17
41069
3907
Foi a NBC Dateline que nos deu para testar.
01:09
It's produced by the Quadro
Corporation of West Virginia.
Corporation of West Virginia.
18
45000
3286
É produzido pela Quadro Corporation
da Virginia Ocidental.
da Virginia Ocidental.
01:13
It's called the Quadro 2000 Dowser Rod.
19
48310
2910
Chama-se Vara de Detecção Quadro 2000.
01:16
(Laughter)
20
51244
1446
(Risos)
01:17
This was being sold to high-school
administrators for $900 apiece.
administrators for $900 apiece.
21
52714
5262
Isto estava a ser vendido a directores
de liceu a 900 dólares cada.
de liceu a 900 dólares cada.
01:22
It's a piece of plastic with a Radio
Shack antenna attached to it.
Shack antenna attached to it.
22
58000
4327
É um bocado de plástico com uma antena
de rádio presa ao mesmo.
de rádio presa ao mesmo.
Podem detectar-se todo o tipo de coisas,
mas este em particular
mas este em particular
01:27
You could dowse for all sorts of things,
23
62351
1966
01:29
but this particular one was built
to dowse for marijuana
to dowse for marijuana
24
64341
3393
foi construído para detectar marijuana
nos cacifos dos estudantes.
nos cacifos dos estudantes.
01:32
in students' lockers.
25
67758
1218
01:33
(Laughter)
26
69000
2460
(Risos)
Portanto funciona assim:
vamos andando pelo corredor
vamos andando pelo corredor
01:36
So the way it works
is you go down the hallway,
is you go down the hallway,
27
71484
3545
01:39
and you see if it tilts
toward a particular locker,
toward a particular locker,
28
75053
2999
e, se ele se inclinar na direcção dum cacifo
em particular, abrimos o cacifo.
em particular, abrimos o cacifo.
01:42
and then you open the locker.
29
78076
1444
01:44
So it looks something like this.
30
79544
1577
Portanto parece-se mais ou menos com isto.
01:45
I'll show you.
31
81145
1183
Eu mostro-vos.
(Risos)
01:48
(Laughter)
32
83809
1167
01:49
Well, it has kind of a right-leaning bias.
33
85000
3391
Não, isto tem uma certa tendência
para se inclinar para a direita.
para se inclinar para a direita.
Isto é ciência, portanto vamos fazer
uma experiência controlada.
uma experiência controlada.
01:53
Well, this is science,
so we'll do a controlled experiment.
so we'll do a controlled experiment.
34
88415
2805
Vai para este lado de certeza.
01:56
It'll go this way for sure.
35
91244
1582
01:57
(Laughter)
36
92850
3934
(Risos)
02:01
Sir, do you want to empty
your pockets, please, sir?
your pockets, please, sir?
37
96808
2526
O senhor, quer fazer o favor
de esvaziar os bolsos?
de esvaziar os bolsos?
02:04
(Laughter)
38
99358
1838
(Risos)
02:06
So the question was, can it actually
find marijuana in students' lockers?
find marijuana in students' lockers?
39
101220
3457
A pergunta era: "Isto consegue encontrar
marijuana nos cacifos dos estudantes?"
marijuana nos cacifos dos estudantes?"
02:09
And the answer is,
if you open enough of them, yes.
if you open enough of them, yes.
40
104701
2598
A resposta é:
"Se abrirem um número suficiente, consegue".
"Se abrirem um número suficiente, consegue".
02:12
(Laughter)
41
107323
1023
(Risos)
02:13
(Applause)
42
108370
1606
(Aplausos)
02:14
But in science, we have to keep track
of the misses, not just the hits.
of the misses, not just the hits.
43
110000
3381
Em ciência, temos que anotar
as falhas, não apenas os sucessos.
as falhas, não apenas os sucessos.
02:18
And that's probably the key lesson
to my short talk here:
to my short talk here:
44
113405
3266
Isso é provavelmente a lição chave
da minha curta conversa aqui.
da minha curta conversa aqui.
É assim que funcionam os psíquicos ,
02:21
This is how psychics work, astrologers,
tarot card readers and so on.
tarot card readers and so on.
45
116695
3734
os astrólogos,
os leitores de cartas de tarot, etc.
os leitores de cartas de tarot, etc.
02:25
People remember the hits
and forget the misses.
and forget the misses.
46
120453
2219
As pessoas registam apenas os sucessos.
Na ciência temos que manter
toda a base de dados,
toda a base de dados,
02:27
In science, we keep the whole database,
47
122696
1895
02:29
and look to see if the number
of hits somehow stands out
of hits somehow stands out
48
124615
2661
e reparar se o número de sucessos
é de algum modo relevante
é de algum modo relevante
02:32
from the total number
you'd expect by chance.
you'd expect by chance.
49
127300
2213
perante o número total
que podemos esperar devido ao acaso.
que podemos esperar devido ao acaso.
02:34
In this case, we tested it.
50
129537
1294
Neste caso, nós testámo-lo.
02:35
We had two opaque boxes:
51
130855
1492
Tínhamos duas caixas opacas,
02:37
one with government-approved THC
marijuana, and one with nothing.
marijuana, and one with nothing.
52
132371
3634
uma com marijuana THC
aprovada pelo governo, e outra vazia.
aprovada pelo governo, e outra vazia.
02:40
And it got it 50 percent of the time --
53
136029
1881
Acertou 50% das vezes
02:42
(Laughter)
54
137934
1093
o que é exactamente o que esperaríamos
com um modelo de moeda ao ar.
com um modelo de moeda ao ar.
02:43
which is exactly what you'd expect
with a coin-flip model.
with a coin-flip model.
55
139051
2925
02:46
So that's just a fun little example
here of the sorts of things we do.
here of the sorts of things we do.
56
142000
3991
Portanto este é só um pequeno e engraçado
exemplo do tipo de coisas que fazemos.
exemplo do tipo de coisas que fazemos.
Skeptic é uma publicação trimestral.
02:50
"Skeptic" is the quarterly publication.
Each one has a particular theme.
Each one has a particular theme.
57
146015
3468
Cada uma tem um tema em particular.
Esta é sobre o futuro da inteligência.
Esta é sobre o futuro da inteligência.
02:54
This one is on the future of intelligence.
58
149507
2074
Estarão as pessoas a tornar-se
mais espertas ou mais burras?
mais espertas ou mais burras?
02:56
Are people getting smarter or dumber?
59
151605
1771
02:58
I have an opinion of this myself
because of the business I'm in,
because of the business I'm in,
60
153400
3048
Tenho a minha opinião sobre isto
por causa do ramo em que estou.
por causa do ramo em que estou.
Segundo parece, as pessoas
estão a ficar mais espertas.
estão a ficar mais espertas.
03:01
but in fact, people, it turns out,
are getting smarter.
are getting smarter.
61
156472
2667
Sobem três pontos de QI em cada 10 anos.
03:03
Three IQ points per 10 years, going up.
62
159163
2813
03:06
Sort of an interesting thing.
63
162000
1651
Uma coisa interessante.
03:08
With science, don't think of skepticism
as a thing, or science as a thing.
as a thing, or science as a thing.
64
163675
3547
Em ciência, não se pensa no cepticismo
como uma coisa
como uma coisa
nem na ciência como uma coisa.
03:12
Are science and religion compatible?
65
167246
1730
A religião será compatível com a ciência?
03:13
It's like, are science
and plumbing compatible?
and plumbing compatible?
66
169000
2231
A ciência será compatível
com a canalização?
com a canalização?
03:16
They're just two different things.
67
171255
1634
São duas coisas diferentes.
03:17
Science is not a thing. It's a verb.
68
172913
1739
A ciência não é uma coisa. É um verbo.
03:19
It's a way of thinking about things.
69
174676
1722
É uma maneira de pensar sobre as coisas,
03:21
It's a way of looking for natural
explanations for all phenomena.
explanations for all phenomena.
70
176422
3070
de procurar explicações
naturais para todos os fenómenos.
naturais para todos os fenómenos.
Ou seja, o que é mais provável?
03:24
I mean, what's more likely:
71
179516
1350
03:25
that extraterrestrial intelligences
or multi-dimensional beings
or multi-dimensional beings
72
180890
3563
Uma inteligência extraterrestre,
seres multi-dimensionais,
seres multi-dimensionais,
a viajar através de vastas distâncias
do espaço interestelar
do espaço interestelar
03:29
travel across vast distances
of interstellar space
of interstellar space
73
184477
2390
para deixar um círculo na seara
da quinta do fazendeiro Bob
da quinta do fazendeiro Bob
03:31
to leave a crop circle in Farmer Bob's
field in Puckerbrush, Kansas
field in Puckerbrush, Kansas
74
186891
3180
em Puckerbrush, no Kansas,
03:34
to promote skeptic.com, our web page?
75
190095
1810
para promover o site skeptic.com,
a nossa página na web?
a nossa página na web?
03:36
Or is it more likely that a reader
of "Skeptic" did this with Photoshop?
of "Skeptic" did this with Photoshop?
76
191929
4478
Ou um leitor da Skeptic ter feito
isto com o Photoshop?
isto com o Photoshop?
Em todos os casos
temos que perguntar...
temos que perguntar...
03:41
And in all cases we have to ask --
77
196431
1650
03:42
(Laughter)
78
198105
1824
(Risos)
03:44
What's the more likely explanation?
79
199953
2023
... qual é a explicação mais provável?
03:46
Before we say something
is out of this world,
is out of this world,
80
202000
2167
Antes de dizermos
que uma coisa é de outro mundo,
que uma coisa é de outro mundo,
03:48
we should first make sure
that it's not in this world.
that it's not in this world.
81
204191
2664
primeiro temos que garantir
que não existe neste mundo.
que não existe neste mundo.
O que é mais provável?
03:51
What's more likely:
82
206879
1151
Arnold ter tido ajuda de extraterrestres
03:52
that Arnold had extraterrestrial help
in his run for the governorship,
in his run for the governorship,
83
208054
3326
na campanha para o cargo de governador?
03:56
or that the "World Weekly News"
makes stuff up?
makes stuff up?
84
211404
2498
Ou a World Weekly News
ter inventado coisas?
ter inventado coisas?
03:58
(Laughter)
85
213926
1389
(Risos)
04:00
The same theme is expressed nicely
here in this Sidney Harris cartoon.
here in this Sidney Harris cartoon.
86
215339
4662
O mesmo tema é expresso de forma notável
aqui neste cartune de Sidney Harris, que diz:
04:04
For those of you in the back,
it says here: "Then a miracle occurs.
it says here: "Then a miracle occurs.
87
220025
3215
"Depois acontece um milagre.
04:08
I think you need to be more
explicit here in step two."
explicit here in step two."
88
223264
2712
"Acho que precisas de ser mais explícito
aqui no segundo passo."
aqui no segundo passo."
04:10
This single slide completely dismantles
the intelligent design arguments.
the intelligent design arguments.
89
226000
4496
Este único cartune desmonta completamente
os argumentos do Design Inteligente.
os argumentos do Design Inteligente.
Não existe mais nada para isso do que isto.
04:15
There's nothing more to it than that.
90
230520
1848
(Aplausos)
04:17
(Applause)
91
232392
1050
Podem dizer que acontece um milagre.
04:18
You can say a miracle occurs,
92
233466
1388
04:19
it's just that it doesn't explain
anything or offer anything.
anything or offer anything.
93
234878
2966
Só que isso não explica nada.
Não há nada para testar.
04:22
There's nothing to test.
94
237868
1150
É o fim da conversa para os criacionistas
do Design Inteligente.
do Design Inteligente.
04:23
It's the end of the conversation
for intelligent design creationists.
for intelligent design creationists.
95
239042
3448
04:27
And it's true, scientists sometimes throw
terms out as linguistic place fillers --
terms out as linguistic place fillers --
96
242514
4886
É verdade que os cientistas por vezes usam
termos como tapa-buracos linguísticos
termos como tapa-buracos linguísticos
— energia negra, matéria negra
ou coisa assim —
ou coisa assim —
04:32
dark energy or dark matter,
something like that --
something like that --
97
247424
2348
até descobrirmos o que isso é,
chamamos-lhes assim.
chamamos-lhes assim.
04:34
until we figure out what it is,
we'll call it this.
we'll call it this.
98
249796
2460
04:37
It's the beginning of the causal
chain for science.
chain for science.
99
252280
2701
É o início da cadeia causal para a ciência.
04:39
For intelligent design creationists,
it's the end of the chain.
it's the end of the chain.
100
255005
4075
Para os criacionistas do Design Inteligente,
é o fim da cadeia.
é o fim da cadeia.
Portanto, voltamos a perguntar:
o que é mais provável?
o que é mais provável?
04:43
So again, we can ask this:
what's more likely?
what's more likely?
101
259104
2172
04:46
Are UFOs alien spaceships, or perceptual
cognitive mistakes, or even fakes?
cognitive mistakes, or even fakes?
102
261300
4391
Os OVNIs são naves espaciais,
erros de percepção cognitiva, ou vigarices?
erros de percepção cognitiva, ou vigarices?
04:50
This is a UFO shot from my house
in Altadena, California,
in Altadena, California,
103
265715
3261
Esta é uma foto de um OVNI tirada
da minha casa em Altadena, na Califórnia,
da minha casa em Altadena, na Califórnia,
04:53
looking down over Pasadena.
104
269000
1976
na direcção de Pasadena.
04:55
And if it looks a lot like a Buick
hubcap, it's because it is.
hubcap, it's because it is.
105
271000
3521
Se isto se parece com uma grelha
de um Buick, é porque é.
de um Buick, é porque é.
04:59
You don't even need Photoshop
or high-tech equipment,
or high-tech equipment,
106
274545
2738
Não precisam de Photoshop,
nem de equipamento de alta tecnologia,
nem de equipamento de alta tecnologia,
05:02
you don't need computers.
107
277307
1198
não precisam de computador.
05:03
This was shot with a throwaway
Kodak Instamatic camera.
Kodak Instamatic camera.
108
278529
3447
Isto foi tirado com uma
câmara descartável da Kodak.
câmara descartável da Kodak.
05:06
You just have somebody off on the side
with a hubcap ready to go.
with a hubcap ready to go.
109
282000
3096
Só é preciso ter alguém ao pé
com uma grelha pronto para atirar.
com uma grelha pronto para atirar.
A câmara está pronta — já está.
05:09
Camera's ready -- that's it.
110
285120
1898
05:11
(Laughter)
111
287042
1437
(Risos)
05:13
So, although it's possible
that most of these things are fake
that most of these things are fake
112
288503
3473
Portanto, apesar de a maior parte
destas coisas poder ser vigarice,
destas coisas poder ser vigarice,
05:16
or illusions or so on,
and that some of them are real,
and that some of them are real,
113
292000
3714
ilusões ou algo do género,
e algumas delas serem reais,
e algumas delas serem reais,
é mais provável que todas sejam falsas,
tal como os círculos das searas.
tal como os círculos das searas.
05:20
it's more likely that all of them
are fake, like the crop circles.
are fake, like the crop circles.
114
295738
3133
Agora a sério, na ciência
procuramos um equilíbrio
procuramos um equilíbrio
05:23
On a more serious note, in all of science
we're looking for a balance
we're looking for a balance
115
298895
3381
entre dados e teoria.
05:27
between data and theory.
116
302300
1676
05:28
In the case of Galileo,
he had two problems
he had two problems
117
304000
3976
No caso de Galileu, ele teve dois problemas
05:32
when he turned his telescope to Saturn.
118
308000
2361
quando apontou o telescópio a Saturno.
05:35
First of all, there was no
theory of planetary rings.
theory of planetary rings.
119
310385
3122
Primeiro, não existia nenhuma
teoria de anéis planetários.
teoria de anéis planetários.
Segundo, os seus dados
eram desfocados e confusos,
eram desfocados e confusos,
05:38
Second of all, his data
was grainy and fuzzy,
was grainy and fuzzy,
120
313531
2193
e ele não conseguiu compreender
o que é que estava a observar.
o que é que estava a observar.
05:40
and he couldn't quite make out
what he was looking at.
what he was looking at.
121
315748
2528
Assim, escreveu o que vira:
05:43
So he wrote that he had seen --
122
318300
1676
05:44
"I have observed that the furthest
planet has three bodies."
planet has three bodies."
123
320000
3507
"Observei que o planeta mais longínquo
tem três corpos."
tem três corpos."
05:48
And this is what he ended up
concluding that he saw.
concluding that he saw.
124
323531
2865
E esta foi a conclusão
que ele tirou sobre o que viu.
que ele tirou sobre o que viu.
05:51
So without a theory of planetary
rings and with only grainy data,
rings and with only grainy data,
125
326420
3556
Portanto, sem uma teoria de anéis planetários
e apenas com dados desfocados,
e apenas com dados desfocados,
05:54
you can't have a good theory.
126
330000
1918
não se pode ter uma boa teoria.
05:56
It wasn't solved until 1655.
127
331942
1619
Isto só ficou resolvido em 1655.
05:58
This is Christiaan Huygens's book
that catalogs all the mistakes
that catalogs all the mistakes
128
333585
3014
Este é o livro em que Christiaan Huygens
catalogou todos os erros
catalogou todos os erros
06:01
people made trying to figure out
what was going on with Saturn.
what was going on with Saturn.
129
336623
2962
das pessoas ao tentar perceber
o que se passava com Saturno.
o que se passava com Saturno.
Só foi possível
quando Huygens teve duas coisas:
quando Huygens teve duas coisas:
06:04
It wasn't till Huygens had two things:
130
339609
1856
06:06
He had a good theory of planetary rings
and how the solar system operated,
and how the solar system operated,
131
341489
4486
uma boa teoria de anéis planetários
e como funcionava o sistema solar.
e como funcionava o sistema solar.
06:10
and he had better telescopic,
more fine-grain data
more fine-grain data
132
345999
2863
Também tinha um telescópio melhor,
dados mais nítidos
dados mais nítidos
06:13
in which he could figure out that
as the Earth is going around faster --
as the Earth is going around faster --
133
348886
3543
em que ele pôde perceber que a Terra
se move mais rapidamente
se move mais rapidamente
— de acordo com as Leis de Kepler —
do que Saturno, portanto aproximamo-nos dele.
do que Saturno, portanto aproximamo-nos dele.
06:17
according to Kepler's Laws --
than Saturn, then we catch up with it.
than Saturn, then we catch up with it.
134
352453
3228
Vemos as perspectivas dos anéis
sob ângulos diferentes.
sob ângulos diferentes.
06:20
And we see the angles of the rings
at different angles, there.
at different angles, there.
135
355705
3271
06:23
And that, in fact, turns out to be true.
136
359000
2220
Isso acabou por ser verdade.
06:26
The problem with having a theory is that
it may be loaded with cognitive biases.
it may be loaded with cognitive biases.
137
361244
5297
O problema de ter uma teoria
é que a teoria pode estar cheia
de preconceitos cognitivos.
de preconceitos cognitivos.
06:31
So one of the problems of explaining
why people believe weird things
why people believe weird things
138
366565
3267
O problema em explicar porque é
que as pessoas acreditam em coisas estranhas
que as pessoas acreditam em coisas estranhas
06:34
is that we have things, on a simple level,
139
369856
2068
é que temos coisas a um nível simples
e depois eu passo para níveis mais sérios.
06:36
and then I'll go to more serious ones.
140
371948
1828
Por exemplo, temos tendência
para ver caras.
para ver caras.
06:38
Like, we have a tendency to see faces.
141
373800
1876
Esta é a face em Marte.
06:40
This is the face on Mars.
142
375700
1776
Em 1976 houve uma grande pressão
para que a NASA fotografasse esta área
para que a NASA fotografasse esta área
06:42
In 1976, where there was a whole movement
to get NASA to photograph that area
to get NASA to photograph that area
143
377500
4512
porque as pessoas pensavam que seria
06:46
because people thought this was monumental
architecture made by Martians.
architecture made by Martians.
144
382036
3916
uma arquitectura monumental
feita por marcianos.
feita por marcianos.
06:50
Here's the close-up of it from 2001.
145
385976
2771
Esta é uma ampliação de 2001.
06:53
If you squint, you can still see the face.
146
388771
2460
Se semicerrarem os olhos,
conseguem ver a cara.
conseguem ver a cara.
06:56
And when you're squinting,
147
391255
1302
Quando o fazem, passam
de focado para desfocado.
de focado para desfocado.
06:57
you're turning that from fine-grain
to coarse-grain,
to coarse-grain,
148
392581
3023
Portanto, reduzem a qualidade dos dados.
07:00
so you're reducing
the quality of your data.
the quality of your data.
149
395628
2287
Se eu não vos dissesse o que procurar,
veriam a cara na mesma,
veriam a cara na mesma,
07:02
And if I didn't tell you what to look for,
you'd still see the face,
you'd still see the face,
150
397939
3229
porque estamos programados
pela evolução para ver caras.
pela evolução para ver caras.
07:05
because we're programmed
by evolution to see faces.
by evolution to see faces.
151
401192
2429
07:08
Faces are important for us socially.
152
403645
2151
As caras são importantes
para nós, socialmente.
para nós, socialmente.
07:10
And of course, happy faces,
faces of all kinds are easy to see.
faces of all kinds are easy to see.
153
405820
3468
E, claro, caras felizes, de todo o tipo, são fáceis de ver.
07:14
You see the happy face on Mars, there.
154
409312
1896
Aqui vemos uma cara feliz em Marte.
07:16
(Laughter)
155
411232
1151
(Risos)
07:17
If astronomers were frogs,
perhaps they'd see Kermit the Frog.
perhaps they'd see Kermit the Frog.
156
412407
2913
Se os astrónomos fossem sapos
talvez vissem o Sapo Cocas.
talvez vissem o Sapo Cocas.
07:20
Do you see him there? Little froggy legs.
157
415344
1953
Vêem-no ali? Pernas pequeninas de sapo.
07:22
Or if geologists were elephants?
158
417688
2195
Ou se os geólogos fossem elefantes?
07:25
Religious iconography.
159
420736
3240
Iconografia religiosa.
(Risos)
07:28
(Laughter)
160
424000
2801
07:31
Discovered by a Tennessee baker in 1996.
161
426825
2151
Descoberto por um padeiro
do Tennessee em 1996.
do Tennessee em 1996.
07:33
He charged five bucks a head
to come see the nun bun
to come see the nun bun
162
429000
2477
Cobrava cinco dólares por cabeça
para se ver a freira de pão
para se ver a freira de pão
07:36
till he got a cease-and-desist
from Mother Teresa's lawyer.
from Mother Teresa's lawyer.
163
431501
3713
até que recebeu ordem do advogado
da Madre Teresa para acabar com isso.
da Madre Teresa para acabar com isso.
07:40
Here's Our Lady of Guadalupe and Our
Lady of Watsonville, just down the street,
Lady of Watsonville, just down the street,
164
435238
3738
Esta é a Nossa Senhora de Guadalupe
e a Nossa Senhora de Watsonville,
e a Nossa Senhora de Watsonville,
07:43
or is it up the street from here?
165
439000
1604
mesmo aquim ao fim da rua,
ou é no início da rua?
ou é no início da rua?
07:45
Tree bark is particularly good
because it's nice and grainy, branchy,
because it's nice and grainy, branchy,
166
440628
3348
A casca de árvore é especialmente boa
porque é desfocada, difusa,
porque é desfocada, difusa,
07:48
black-and-white splotchy and you can
get the pattern-seeking --
get the pattern-seeking --
167
444000
3000
manchas a preto-e-branco
e conseguimos obter o padrão
e conseguimos obter o padrão
— o Homem é um animal
que procura padrões.
que procura padrões.
07:51
humans are pattern-seeking animals.
168
447024
1952
07:53
Here's the Virgin Mary on the side
of a glass window in Sao Paulo.
of a glass window in Sao Paulo.
169
449000
3563
Esta é a Virgem Maria
a uma janela em São Paulo.
a uma janela em São Paulo.
Esta é a Virgem Maria quando apareceu
numa sanduíche de queijo
numa sanduíche de queijo
07:57
Here's when the Virgin Mary made
her appearance on a cheese sandwich --
her appearance on a cheese sandwich --
170
452587
3414
— que tive na minha mão
num casino de Las Vegas.
num casino de Las Vegas.
08:00
which I got to actually
hold in a Las Vegas casino --
hold in a Las Vegas casino --
171
456025
2490
08:03
of course, this being America.
172
458539
1537
É óbvio, isto passa-se na América.
08:04
(Laughter)
173
460100
1525
(Risos)
08:06
This casino paid $28,500
on eBay for the cheese sandwich.
on eBay for the cheese sandwich.
174
461649
4327
Este casino pagou 28 500 dólares
no eBay pela sanduíche de queijo.
no eBay pela sanduíche de queijo.
08:10
(Laughter)
175
466000
1976
(Risos)
08:12
But who does it really look like?
The Virgin Mary?
The Virgin Mary?
176
468000
2381
Mas com quem é que se parece?
Com a Virgem Maria?
Com a Virgem Maria?
08:15
(Laughter)
177
470405
1979
(Risos)
08:17
It has that sort of
puckered lips, 1940s-era look.
puckered lips, 1940s-era look.
178
472408
3865
Tem os lábios apertados,
um ar da década de 40.
um ar da década de 40.
08:21
Virgin Mary in Clearwater, Florida.
179
476297
1679
A Virgem Maria em Clearwater, na Flórida.
08:22
I actually went to see this one.
180
478000
1976
Eu fui lá ver esta.
08:24
There was a lot of people there.
181
480000
1834
Havia lá muita gente — apareciam fiéis
em cadeiras de roda e de muletas.
em cadeiras de roda e de muletas.
08:26
The faithful come in their wheelchairs
and crutches, and so on.
and crutches, and so on.
182
481858
4652
Nós fomos lá investigar.
08:31
We went down and investigated.
183
486534
1861
Está Dawkins, eu e The Amazing Randi,
08:33
Just to give you a size, that's Dawkins,
me and The Amazing Randi,
me and The Amazing Randi,
184
488419
3173
08:36
next to this two,
two and a half story-sized image.
two and a half story-sized image.
185
491616
2413
ao pé desta imagem
com dois andares e meio de altura.
com dois andares e meio de altura.
08:38
All these candles, thousands of candles
people had lit in tribute to this.
people had lit in tribute to this.
186
494053
3502
Todos estes milhares de velas
que as pessoas tinham acendido.
que as pessoas tinham acendido.
08:42
So we walked around the backside,
to see what was going on.
to see what was going on.
187
497579
2805
Fomos às traseiras, só para ver
o que se passava.
o que se passava.
Acontece que, sempre que há
um aspersor e uma palmeira,
um aspersor e uma palmeira,
08:45
It turns out wherever there's
a sprinkler head and a palm tree,
a sprinkler head and a palm tree,
188
500408
3331
obtém-se o mesmo efeito.
08:48
you get the effect.
189
503763
1213
08:49
Here's the Virgin Mary on the backside,
which they started to wipe off.
which they started to wipe off.
190
505000
3381
Esta é a Virgem Maria nas traseiras,
que eles começavam a apagar.
que eles começavam a apagar.
08:53
I guess you can only have
one miracle per building.
one miracle per building.
191
508405
2571
Acho que só pode haver
um milagre por edifício.
um milagre por edifício.
08:55
(Laughter)
192
511000
3333
(Risos)
08:59
So is it really a miracle of Mary,
or is it a miracle of Marge?
or is it a miracle of Marge?
193
514357
3679
Portanto é mesmo um milagre de Maria,
ou é um milagre da Marge?
ou é um milagre da Marge?
09:02
(Laughter)
194
518060
1001
(Risos)
09:03
And now I'm going to finish up
with another example of this,
with another example of this,
195
519085
3603
Finalmente vou terminar
com outro exemplo,
com outro exemplo,
com ilusões auditivas.
09:07
with auditory illusions.
196
522712
2777
Há um filme, "White Noise",
com Michael Keaton,
com Michael Keaton,
09:10
There's this film, "White Noise,"
with Michael Keaton,
with Michael Keaton,
197
525513
2526
09:12
about the dead talking back to us.
198
528063
2534
sobre os mortos que falam connosco.
Já agora, este negócio de falar
com os mortos, não é lá grande coisa,
com os mortos, não é lá grande coisa,
09:15
By the way, the whole business of talking
to the dead is not that big a deal.
to the dead is not that big a deal.
199
530621
3665
toda a gente consegue fazê-lo.
09:19
Anybody can do it, turns out.
200
534310
1485
O que é difícil é fazer
os mortos responderem.
os mortos responderem.
09:20
It's getting the dead to talk
back that's the really hard part.
back that's the really hard part.
201
535819
3088
(Risos)
09:23
(Laughter)
202
538931
1098
Neste caso, supostamente, estas mensagens
estão ocultas em fenómenos electrónicos.
estão ocultas em fenómenos electrónicos.
09:24
In this case, supposedly, these messages
are hidden in electronic phenomena.
are hidden in electronic phenomena.
203
540053
3782
09:28
There's a ReverseSpeech.com web page
where I downloaded this stuff.
where I downloaded this stuff.
204
543859
3285
Há uma página ReverseSpeech.com,
onde fiz o download destas coisas.
onde fiz o download destas coisas.
09:31
This is the most famous one
of all of these.
of all of these.
205
547168
3151
Esta é a mais famosa de todas.
Esta é a versão normal
da canção muito conhecida.
da canção muito conhecida.
09:35
Here's the forward version
of the very famous song.
of the very famous song.
206
550343
2801
09:37
(Music with lyrics)
207
553168
1071
(Canção)
09:39
If there's a bustle in your hedgerow
don't be alarmed now.
don't be alarmed now.
208
554263
5158
09:44
It's just a spring clean
for the May Queen.
for the May Queen.
209
560089
3795
09:50
Yes, there are two paths you
can go by, but in the long run,
can go by, but in the long run,
210
565764
4987
09:56
There's still time to change
the road you're on
the road you're on
211
571870
3564
10:03
Couldn't you just listen to that all day?
212
578733
2611
Não conseguiam ouvir isto o dia inteiro?
(Risos)
10:06
All right, here it is backwards,
213
581368
1607
Tudo bem, agora ao contrário.
10:07
and see if you can hear the hidden
messages that are supposedly in there.
messages that are supposedly in there.
214
582999
4030
Vejam se conseguem ouvir as mensagens
que supostamente estão ocultas.
que supostamente estão ocultas.
(Canção com letra ininteligível)
10:12
(Music with unintelligible lyrics)
215
587513
6778
10:26
(Lyrics) Satan!
216
601450
1294
10:27
(Unintelligible lyrics continue)
217
602768
6477
O que é que ouviram?
10:41
What did you get?
Audience: Satan!
Audience: Satan!
218
616934
1620
(Audiência): Satanás!
10:43
Satan. OK, at least we got "Satan".
219
618578
1712
Satanás? Ok, pelo menos ouviram Satanás.
10:45
Now, I'll prime the auditory
part of your brain
part of your brain
220
620314
2302
Agora, vou aprimorar a parte auditiva
do vosso cérebro.
do vosso cérebro.
10:47
to tell you what you're supposed
to hear, and then hear it again.
to hear, and then hear it again.
221
622640
3437
Vou mostrar o que é suposto ouvirem,
e depois oiçam outra vez.
e depois oiçam outra vez.
10:50
(Music with lyrics)
222
626101
3801
(Canção com letra ininteligível)
11:17
(Music ends)
223
652673
1086
11:18
(Laughter)
224
653783
1207
(Aplausos)
11:19
(Applause)
225
655014
6389
11:26
You can't miss it
when I tell you what's there.
when I tell you what's there.
226
661427
2549
Não falham quando eu digo o que lá está.
11:28
(Laughter)
227
664000
3250
(Risos)
11:32
I'm going to just end
with a positive, nice little story.
with a positive, nice little story.
228
667274
4035
Vou terminar com uma pequena
e simpática história positiva
e simpática história positiva
11:36
The Skeptics is a nonprofit
educational organization.
educational organization.
229
671333
2845
A Skeptics é uma organização
educativa não lucrativa.
educativa não lucrativa.
11:39
We're always looking for little
good things that people do.
good things that people do.
230
674202
2820
Estamos sempre à procura de coisas
pequenas e boas que as pessoas fazem.
pequenas e boas que as pessoas fazem.
11:41
And in England, there's a pop singer.
231
677046
2009
Em Inglaterra, há uma cantora pop.
11:43
One of the top popular singers
in England today, Katie Melua.
in England today, Katie Melua.
232
679079
3745
Uma das cantoras mais populares
hoje em Inglaterra, Katie Melua.
hoje em Inglaterra, Katie Melua.
Ela escreveu uma canção linda.
11:47
And she wrote a beautiful song.
233
682848
1528
11:49
It was in the top five in 2005, called,
"Nine Million Bicycles in Beijing."
"Nine Million Bicycles in Beijing."
234
684400
5576
Esteve no top cinco em 2005, chamada
"Nine Million Bicycles in Beijing."
"Nine Million Bicycles in Beijing."
11:54
It's a love story -- she's sort
of the Norah Jones of the UK --
of the Norah Jones of the UK --
235
690000
3096
É uma história de amor — ela é uma espécie
de Norah Jones do Reino Unido —
de Norah Jones do Reino Unido —
11:57
about how she much loves her guy,
236
693120
1621
sobre quanto ela amava o seu homem,
11:59
and compared to nine million
bicycles, and so forth.
bicycles, and so forth.
237
694765
2476
e compara-o com nove milhões
de bicicletas, etc..
de bicicletas, etc..
Tem esta passagem aqui:
12:02
And she has this one passage here.
238
697265
2225
12:04
(Music)
239
699514
1036
12:05
(Lyrics) We are 12 billion
light-years from the edge
light-years from the edge
240
700574
5771
♪ Estamos a 12 mil milhões
de anos-luz da berma ♪
de anos-luz da berma ♪
12:11
That's a guess,
241
706369
2325
♪ Isso é uma estimativa ♪
12:13
No one can ever say it's true,
242
708718
3711
♪ Ninguém pode dizer que é verdade ♪
♪ Mas eu sei que irei
estar sempre contigo ♪
estar sempre contigo ♪
12:17
But I know that I will always be with you.
243
712453
4603
Isto é bonito. Pelo menos ela esteve perto.
12:22
Michael Shermer: Well, that's nice.
At least she got it close.
At least she got it close.
244
717731
2965
Na América seria:
"Estamos a 6000 anos luz da berma."
"Estamos a 6000 anos luz da berma."
12:25
In America it'd be,
"We're 6,000 light years from the edge."
"We're 6,000 light years from the edge."
245
720720
2923
(Risos)
12:28
(Laughter)
246
723667
1036
Mas o meu amigo, Simon Singh,
o físico de partículas,
o físico de partículas,
12:29
But my friend, Simon Singh, the particle
physicist now turned science educator,
physicist now turned science educator,
247
724727
3769
que é agora um educador científico
e escreveu o livro "The Big Bang",
e escreveu o livro "The Big Bang",
12:33
who wrote the book
"The Big Bang," and so on,
"The Big Bang," and so on,
248
728520
2127
usa todas as oportunidades que tem
para promover a boa ciência.
para promover a boa ciência.
12:35
uses every chance he gets
to promote good science.
to promote good science.
249
730671
2405
12:37
And so he wrote an op-ed piece
in "The Guardian" about Katie's song,
in "The Guardian" about Katie's song,
250
733100
3286
Assim, escreveu um artigo de opinião
no The Guardian sobre a canção da Katie,
no The Guardian sobre a canção da Katie,
e disse: "Nós sabemos exactamente
a que distância estamos da berma.
a que distância estamos da berma.
12:41
in which he said, well, we know exactly
how far from the edge.
how far from the edge.
251
736410
5036
12:46
You know, it's 13.7 billion light years,
and it's not a guess.
and it's not a guess.
252
741470
3818
São 13,7 mil milhões de anos-luz,
não é uma estimativa.
não é uma estimativa.
12:50
We know within precise
error bars how close it is.
error bars how close it is.
253
745312
4264
Sabemos como ela está próxima,
com uma margem de erro muito pequena.
com uma margem de erro muito pequena.
Portanto, podemos dizer que, não sendo
uma verdade absoluta, está muito perto da verdade".
uma verdade absoluta, está muito perto da verdade".
12:54
So we can say, although not absolutely
true, it's pretty close to being true.
true, it's pretty close to being true.
254
749600
3810
12:58
And, to his credit, Katie called him up
after this op-ed piece came out, and said,
after this op-ed piece came out, and said,
255
753434
4739
Katie ligou-lhe, depois de ter saído este artigo e disse:
"Estou tão envergonhada.
13:02
"I'm so embarrassed.
I was in the astronomy club.
I was in the astronomy club.
256
758197
2371
Eu pertenci ao clube de astronomia.
Devia saber."
Devia saber."
13:05
I should've known better."
257
760592
1278
E corrigiu a canção.
13:06
And she re-cut the song.
258
761894
1222
13:07
So I will end with the new version.
259
763140
1848
Portanto vou terminar com a nova versão.
13:09
(Music with lyrics)
260
765012
1264
♪ Estamos a 13,7 mil milhões de anos-luz ♪
13:11
We are 13.7 billion light years
261
766300
2421
13:13
from the edge of the observable universe.
262
768745
3491
♪ da berma do universo observável ♪
♪ É uma boa estimativa com uma margem
de erro bem definida ♪
de erro bem definida ♪
13:17
That's a good estimate
with well-defined error bars.
with well-defined error bars.
263
772260
3769
♪ E com a informação disponível ♪
13:20
And with the available information,
264
776053
3152
13:24
I predict that I will always be with you.
265
779229
4343
♪ Prevejo que irei estar sempre contigo ♪
13:28
(Laughter)
266
783596
1157
Não é fixe?
13:29
How cool is that?
267
784777
1168
13:30
(Applause)
268
785969
2031
(Aplausos)
ABOUT THE SPEAKER
Michael Shermer - SkepticMichael Shermer debunks myths, superstitions and urban legends -- and explains why we believe them. Along with publishing Skeptic Magazine, he's author of Why People Believe Weird Things and The Mind of the Market.
Why you should listen
As founder and publisher of Skeptic Magazine, Michael Shermer has exposed fallacies behind intelligent design, 9/11 conspiracies, the low-carb craze, alien sightings and other popular beliefs and paranoias. But it's not about debunking for debunking's sake. Shermer defends the notion that we can understand our world better only by matching good theory with good science.
Shermer's work offers cognitive context for our often misguided beliefs: In the absence of sound science, incomplete information can powerfully combine with the power of suggestion (helping us hear Satanic lyrics when "Stairway to Heaven" plays backwards, for example). In fact, a common thread that runs through beliefs of all sorts, he says, is our tendency to convince ourselves: We overvalue the shreds of evidence that support our preferred outcome, and ignore the facts we aren't looking for.
He writes a monthly column for Scientific American, and is an adjunct at Claremont Graduate University and Chapman University. His latest book is The Believing Brain: From Ghosts and Gods to Politics and Conspiracies—How We Construct Beliefs and Reinforce Them as Truths. He is also the author of The Mind of the Market, on evolutionary economics, Why Darwin Matters: Evolution and the Case Against Intelligent Design, and The Science of Good and Evil. And his next book is titled The Moral Arc of Science.
Michael Shermer | Speaker | TED.com