TED2015
Donald Hoffman: Do we see reality as it is?
Donald Hoffman: Vemos a realidade como ela é?
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Donald Hoffman, cientista cognitivo, tenta responder a uma pergunta importante: Apercebemo-nos do mundo como ele é realmente... ou como precisamos de que ele seja? Nesta palestra sempre levemente estonteante, pondera como o nosso espírito constrói a realidade de que precisamos.
Donald Hoffman - Cognitive scientist
Donald Hoffman studies how our visual perception, guided by millions of years of natural selection, authors every aspect of our everyday reality. Full bio
Donald Hoffman studies how our visual perception, guided by millions of years of natural selection, authors every aspect of our everyday reality. Full bio
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00:12
I love a great mystery,
0
835
2066
Adoro um bom mistério.
00:14
and I'm fascinated by the greatest
unsolved mystery in science,
unsolved mystery in science,
1
2901
4412
Tenho um fascínio pelo maior mistério
não resolvido da ciência,
não resolvido da ciência,
00:19
perhaps because it's personal.
2
7313
1958
talvez porque seja pessoal.
00:21
It's about who we are,
3
9681
1858
É sobre quem somos
00:23
and I can't help but be curious.
4
11539
2117
e não posso deixar de estar curioso.
00:26
The mystery is this:
5
14186
2089
O mistério é este:
00:28
What is the relationship
between your brain
between your brain
6
16275
3435
Qual é a relação entre o nosso cérebro
e as nossas experiências conscientes,
00:31
and your conscious experiences,
7
19710
1511
00:33
such as your experience
of the taste of chocolate
of the taste of chocolate
8
21221
2670
como a experiência
de saborearmos chocolates
de saborearmos chocolates
00:35
or the feeling of velvet?
9
23891
1774
ou de tocarmos veludo?
00:38
Now, this mystery is not new.
10
26805
1584
Este mistério não é novo.
00:40
In 1868, Thomas Huxley wrote,
11
28999
3599
Em 1868, Thomas Huxley escreveu:
00:44
"How it is that anything so remarkable
as a state of consciousness comes about
as a state of consciousness comes about
12
32598
5294
"Como é que algo tão marcante
como um estado de consciência,
como um estado de consciência,
"resultante de irritar tecido nervoso,
00:49
as the result of irritating nervous tissue
13
37892
3367
00:53
is just as unaccountable
14
41259
2066
"é tão inexplicável
00:55
as the appearance of the genie
when Aladdin rubbed his lamp."
when Aladdin rubbed his lamp."
15
43325
4053
"como a aparição do génio
quando Aladino esfregou a lâmpada?"
quando Aladino esfregou a lâmpada?"
01:01
Now, Huxley knew that brain activity
16
49268
2277
Huxley sabia que a atividade cerebral
01:03
and conscious experiences are correlated,
17
51545
3274
e as experiências conscientes
estão relacionadas,
estão relacionadas,
01:06
but he didn't know why.
18
54819
2159
mas não sabia porquê.
01:08
To the science of his day,
it was a mystery.
it was a mystery.
19
56978
3321
Na ciência da sua época,
isso era um mistério.
isso era um mistério.
01:12
In the years since Huxley,
20
60299
2136
Nos anos após Huxley,
01:14
science has learned a lot
about brain activity,
about brain activity,
21
62435
3366
a ciência descobriu muita coisa
sobre a atividade cerebral
sobre a atividade cerebral
01:17
but the relationship
between brain activity
between brain activity
22
65801
2021
mas a relação entre a atividade cerebral
01:19
and conscious experiences
is still a mystery.
is still a mystery.
23
67822
3088
e as experiências conscientes
ainda são um mistério.
ainda são um mistério.
01:22
Why? Why have we made so little progress?
24
70910
3645
Porquê? Porque é que fizemos
tão pouco progresso?
tão pouco progresso?
01:26
Well, some experts think
that we can't solve this problem
that we can't solve this problem
25
74555
4859
Alguns especialistas acham
que não podemos resolver este problema
que não podemos resolver este problema
01:31
because we lack the necessary
concepts and intelligence.
concepts and intelligence.
26
79414
3799
porque nos faltam
os conceitos e a inteligência necessários.
os conceitos e a inteligência necessários.
01:35
We don't expect monkeys to solve
problems in quantum mechanics,
problems in quantum mechanics,
27
83883
4069
Não esperamos que os macacos resolvam
os problemas da física quântica,
os problemas da física quântica,
01:39
and as it happens, we can't expect
our species to solve this problem either.
our species to solve this problem either.
28
87952
4165
e também não podemos esperar
que a nossa espécie resolva este problema.
que a nossa espécie resolva este problema.
01:44
Well, I disagree. I'm more optimistic.
29
92527
3134
Bem, eu discordo. Sou mais otimista.
01:47
I think we've simply
made a false assumption.
made a false assumption.
30
95661
3042
Acho que simplesmente
partimos duma falsa suposição.
partimos duma falsa suposição.
01:50
Once we fix it, we just
might solve this problem.
might solve this problem.
31
98703
3506
Depois de a corrigirmos,
talvez possamos resolver este problema.
talvez possamos resolver este problema.
01:54
Today, I'd like tell you
what that assumption is,
what that assumption is,
32
102209
2417
Hoje, gostaria de vos dizer
qual é essa suposição,
qual é essa suposição,
01:56
why it's false, and how to fix it.
33
104626
2758
porque é que ela é falsa
e como resolvê-la.
e como resolvê-la.
01:59
Let's begin with a question:
34
107874
1694
Vamos começar com uma pergunta:
02:01
Do we see reality as it is?
35
109778
3088
Vemos a realidade como ela é?
02:04
I open my eyes
36
112866
1695
Abro os olhos e tenho uma experiência
02:06
and I have an experience that I describe
as a red tomato a meter away.
as a red tomato a meter away.
37
114561
4937
que descrevo como um tomate vermelho
a um metro de distância.
a um metro de distância.
02:12
As a result, I come to believe
that in reality,
that in reality,
38
120606
3243
Portanto, acredito que, na realidade,
02:15
there's a red tomato a meter away.
39
123849
2642
há um tomate vermelho
a um metro de distância.
a um metro de distância.
02:18
I then close my eyes, and my experience
changes to a gray field,
changes to a gray field,
40
126751
4864
Depois, fecho os olhos e a experiência
muda para um campo cinza,
muda para um campo cinza,
02:24
but is it still the case that in reality,
there's a red tomato a meter away?
there's a red tomato a meter away?
41
132425
5166
mas será que, na realidade, ainda há um
tomate vermelho a um metro de distância?
tomate vermelho a um metro de distância?
02:30
I think so, but could I be wrong?
42
138361
3552
Acho que sim, mas poderei estar errado?
02:33
Could I be misinterpreting
the nature of my perceptions?
the nature of my perceptions?
43
141913
4598
Será que estou a interpretar erradamente
a natureza das minhas perceções?
a natureza das minhas perceções?
02:39
We have misinterpreted
our perceptions before.
our perceptions before.
44
147351
3200
Já interpretámos, em tempos,
erradamente, as nossas sensações.
erradamente, as nossas sensações.
02:42
We used to think the Earth is flat,
because it looks that way.
because it looks that way.
45
150551
3459
Pensávamos que a Terra era plana
porque ela parece ser assim.
porque ela parece ser assim.
02:46
Pythagorus discovered that we were wrong.
46
154707
2879
Pitágoras descobriu que estávamos errados.
02:49
Then we thought that the Earth
is the unmoving center of the Universe,
is the unmoving center of the Universe,
47
157586
4012
Pensávamos também que a Terra
era o centro imóvel do Universo,
era o centro imóvel do Universo,
02:53
again because it looks that way.
48
161603
1903
de novo porque parece ser assim.
02:56
Copernicus and Galileo discovered,
again, that we were wrong.
again, that we were wrong.
49
164406
4906
Copérnico e Galileu descobriram,
de novo, que estávamos errados.
de novo, que estávamos errados.
03:01
Galileo then wondered if we might
be misinterpreting our experiences
be misinterpreting our experiences
50
169312
4088
Galileu pôs em questão se podíamos
estar a interpretar erradamente
estar a interpretar erradamente
as nossas experiências noutras áreas.
03:05
in other ways.
51
173400
1508
03:06
He wrote: "I think that tastes,
odors, colors, and so on
odors, colors, and so on
52
174908
5009
Escreveu: "Acho que os gostos,
os odores, as cores e assim por diante...
os odores, as cores e assim por diante...
03:11
reside in consciousness.
53
179917
2004
"residem na consciência.
03:14
Hence if the living creature were removed,
all these qualities would be annihilated."
all these qualities would be annihilated."
54
182291
5752
"Assim, se a criatura viva desaparecesse,
essas qualidades seriam aniquiladas."
essas qualidades seriam aniquiladas."
03:20
Now, that's a stunning claim.
55
188955
1839
Esta é uma afirmação espantosa.
03:23
Could Galileo be right?
56
191184
1811
Será que Galileu tinha razão?
03:24
Could we really be misinterpreting
our experiences that badly?
our experiences that badly?
57
192995
4598
Podíamos estar a interpretar
as nossas experiências assim tão mal?
as nossas experiências assim tão mal?
03:29
What does modern science
have to say about this?
have to say about this?
58
197593
2561
O que é que a ciência moderna
tem a dizer sobre isso?
tem a dizer sobre isso?
03:32
Well, neuroscientists tell us
that about a third of the brain's cortex
that about a third of the brain's cortex
59
200704
5224
Os neurocientistas dizem que
cerca de 1/3 do córtex cerebral
cerca de 1/3 do córtex cerebral
03:37
is engaged in vision.
60
205928
1858
está envolvido na visão.
03:39
When you simply open your eyes
and look about this room,
and look about this room,
61
207786
3506
Quando abrimos os olhos
e olhamos para esta sala,
e olhamos para esta sala,
03:43
billions of neurons
and trillions of synapses are engaged.
and trillions of synapses are engaged.
62
211292
4272
estão envolvidos milhares de milhões
de neurónios e biliões de sinapses .
de neurónios e biliões de sinapses .
03:47
Now, this is a bit surprising,
63
215564
1608
Isso é bastante surpreendente,
03:49
because to the extent that
we think about vision at all,
we think about vision at all,
64
217172
2641
porque imaginamos a visão
03:51
we think of it as like a camera.
65
219813
2837
como uma máquina fotográfica.
03:54
It just takes a picture
of objective reality as it is.
of objective reality as it is.
66
222650
3940
Só tira uma foto da realidade objetiva
tal como ela é.
tal como ela é.
03:58
Now, there is a part of vision
that's like a camera:
that's like a camera:
67
226590
3700
Mas há uma parte da visão
que é como a câmara:
que é como a câmara:
04:02
the eye has a lens that focuses
an image on the back of the eye
an image on the back of the eye
68
230290
4639
o olho tem uma lente que foca uma imagem
na parte traseira,
na parte traseira,
04:06
where there are 130 million
photoreceptors,
photoreceptors,
69
234929
3390
onde há 130 milhões de fotorrecetores.
04:10
so the eye is like a 130-megapixel camera.
70
238319
3900
Assim, o olho é como
uma câmara de 130 megapixéis.
uma câmara de 130 megapixéis.
04:14
But that doesn't explain
the billions of neurons
the billions of neurons
71
242219
3483
Mas isso não explica
os milhares de milhões de neurónios
os milhares de milhões de neurónios
04:17
and trillions of synapses
that are engaged in vision.
that are engaged in vision.
72
245702
3622
e os biliões de sinapses
que estão envolvidos na visão.
que estão envolvidos na visão.
04:21
What are these neurons up to?
73
249324
2299
O que é que esses neurónios estão a fazer?
04:23
Well, neuroscientists tell us
that they are creating, in real time,
that they are creating, in real time,
74
251623
4207
Os neurocientistas dizem
que estão a criar, em tempo real,
que estão a criar, em tempo real,
04:27
all the shapes, objects, colors,
and motions that we see.
and motions that we see.
75
255830
4330
todas as formas, os objetos, as cores
e os movimentos que vemos.
e os movimentos que vemos.
04:32
It feels like we're just taking a snapshot
of this room the way it is,
of this room the way it is,
76
260160
3491
É como estarmos a tirar fotografias
desta sala tal como ela está
desta sala tal como ela está
04:35
but in fact, we're constructing
everything that we see.
everything that we see.
77
263651
3575
mas, na realidade,
estamos a construir tudo o que vemos.
estamos a construir tudo o que vemos.
04:39
We don't construct
the whole world at once.
the whole world at once.
78
267226
3181
Não construímos
o mundo inteiro imediatamente.
o mundo inteiro imediatamente.
04:42
We construct what we need in the moment.
79
270407
2765
Só construímos aquilo
de que precisamos no momento.
de que precisamos no momento.
04:45
Now, there are many demonstrations
that are quite compelling
that are quite compelling
80
273542
3367
Há várias demonstrações
que são bastante convincentes
que são bastante convincentes
04:48
that we construct what we see.
81
276909
1811
de que construímos o que vemos.
04:50
I'll just show you two.
82
278720
2043
Vou mostrar-vos só duas.
04:52
In this example, you see some red discs
with bits cut out of them,
with bits cut out of them,
83
280763
5766
Neste exemplo, vemos discos vermelhos
com pequenos cortes
com pequenos cortes
04:58
but if I just rotate
the disks a little bit,
the disks a little bit,
84
286529
2941
mas, se eu girar o disco só um pouquinho,
05:01
suddenly, you see a 3D cube
pop out of the screen.
pop out of the screen.
85
289470
4737
de repente vemos um cubo a 3D
a sair do ecrã.
a sair do ecrã.
05:06
Now, the screen of course is flat,
86
294207
2833
Ora o ecrã é plano,
05:09
so the three-dimensional cube
that you're experiencing
that you're experiencing
87
297040
2600
portanto, o cubo tridimensional
que estamos a ver
que estamos a ver
05:11
must be your construction.
88
299640
2977
tem que ser uma construção nossa.
05:15
In this next example,
89
303397
1913
No próximo exemplo,
05:17
you see glowing blue bars
with pretty sharp edges
with pretty sharp edges
90
305310
4224
vemos barras azuis brilhantes
com bordas afiadas
com bordas afiadas
05:21
moving across a field of dots.
91
309534
3184
que se movem através
dum campo de pontos.
dum campo de pontos.
Na verdade, nenhum ponto se move.
05:25
In fact, no dots move.
92
313708
3137
05:28
All I'm doing from frame to frame
is changing the colors of dots
is changing the colors of dots
93
316845
4621
Só mudo a cor dos pontos
de um quadro para o outro,
de um quadro para o outro,
05:33
from blue to black or black to blue.
94
321466
2461
do azul para o preto
ou do preto para o azul.
ou do preto para o azul.
05:35
But when I do this quickly,
95
323927
1834
Mas quando faço isso rapidamente,
05:37
your visual system creates
the glowing blue bars
the glowing blue bars
96
325761
3715
o nosso sistema visual
cria as barras azuis brilhantes
cria as barras azuis brilhantes
05:41
with the sharp edges and the motion.
97
329476
2671
com as bordas afiadas e o movimento.
05:44
There are many more examples,
but these are just two
but these are just two
98
332147
2670
Há muitos mais exemplos.
Estes são apenas dois que mostram
que construímos o que vemos.
que construímos o que vemos.
05:46
that you construct what you see.
99
334817
2763
05:49
But neuroscientists go further.
100
337580
2375
Mas os neurocientistas vão mais longe.
05:53
They say that we reconstruct reality.
101
341395
5101
Dizem que reconstruímos a realidade.
05:58
So, when I have an experience
that I describe as a red tomato,
that I describe as a red tomato,
102
346496
4226
Então, quando experimento o que descrevo
como um tomate vermelho,
como um tomate vermelho,
06:02
that experience is actually
an accurate reconstruction
an accurate reconstruction
103
350722
4133
essa experiência é, na verdade,
uma reconstrução precisa
uma reconstrução precisa
06:06
of the properties of a real red tomato
104
354855
2115
das propriedades
de um tomate vermelho real
de um tomate vermelho real
06:08
that would exist
even if I weren't looking.
even if I weren't looking.
105
356970
3295
que existiria mesmo
que eu não estivesse a olhar.
que eu não estivesse a olhar.
06:13
Now, why would neuroscientists
say that we don't just construct,
say that we don't just construct,
106
361595
3221
Mas porque é que os neurocientistas
dizem que não só construímos,
dizem que não só construímos,
06:16
we reconstruct?
107
364816
1880
mas que reconstruímos?
06:18
Well, the standard argument given
108
366696
2531
Bom, o argumento padrão apresentado
06:21
is usually an evolutionary one.
109
369227
2554
normalmente é um padrão evolutivo.
Os nossos antepassados,
que tinham uma visão mais apurada,
que tinham uma visão mais apurada,
06:24
Those of our ancestors
who saw more accurately
who saw more accurately
110
372941
2439
06:27
had a competitive advantage compared
to those who saw less accurately,
to those who saw less accurately,
111
375380
4853
tinham vantagem competitiva em comparação
com os que viam menos apuradamente,
com os que viam menos apuradamente,
06:32
and therefore they were more likely
to pass on their genes.
to pass on their genes.
112
380233
2756
portanto estavam mais propensos
a passar os seus genes.
a passar os seus genes.
06:34
We are the offspring of those
who saw more accurately,
who saw more accurately,
113
382989
3391
Somos descendentes dos
que viam com mais precisão,
que viam com mais precisão,
06:38
and so we can be confident that,
in the normal case,
in the normal case,
114
386380
2769
portanto, podemos confiar
que, normalmente,
que, normalmente,
06:41
our perceptions are accurate.
115
389149
2531
as nossas perceções são rigorosas.
06:43
You see this in the standard textbooks.
116
391680
3695
Vemos isso nos manuais didáticos.
06:47
One textbook says, for example,
117
395375
1994
Um manual diz, por exemplo:
06:49
"Evolutionarily speaking,
118
397369
1971
"Falando em termos evolutivos...
06:51
vision is useful precisely
because it is so accurate."
because it is so accurate."
119
399340
4043
"a visão é útil por ser tão precisa."
06:55
So the idea is that accurate perceptions
are fitter perceptions.
are fitter perceptions.
120
403383
4798
Então a ideia é que as perceções rigorosas
são perceções mais adequadas.
são perceções mais adequadas.
07:00
They give you a survival advantage.
121
408181
2144
Dão-nos uma vantagem de sobrevivência.
07:02
Now, is this correct?
122
410325
1915
Isto estará correto?
Será a interpretação correta
da teoria da evolução?
da teoria da evolução?
07:04
Is this the right interpretation
of evolutionary theory?
of evolutionary theory?
123
412240
2659
07:06
Well, let's first look at a couple
of examples in nature.
of examples in nature.
124
414899
3381
Vejamos alguns exemplos na natureza.
07:10
The Australian jewel beetle
125
418800
2438
O besouro australiano buprestídeo
07:13
is dimpled, glossy and brown.
126
421238
3111
tem reentrâncias, é lustroso e castanho.
07:16
The female is flightless.
127
424349
2345
As fêmeas não têm asas.
07:18
The male flies, looking,
of course, for a hot female.
of course, for a hot female.
128
426694
4017
O macho voa, procurando, é claro,
uma fêmea com cio.
uma fêmea com cio.
07:22
When he finds one, he alights and mates.
129
430711
3948
Quando encontra uma,
pousa e acasala.
pousa e acasala.
07:26
There's another species in the outback,
130
434659
2471
Há uma outra espécie
no interior australiano,
no interior australiano,
07:29
Homo sapiens.
131
437130
1334
o Homo Sapiens.
07:30
The male of this species
has a massive brain
has a massive brain
132
438464
3067
O macho desta espécie
tem um grande cérebro
tem um grande cérebro
07:33
that he uses to hunt for cold beer.
133
441531
3948
que usa para caçar cerveja gelada.
07:37
(Laughter)
134
445889
1279
(Risos)
07:39
And when he finds one, he drains it,
135
447168
2374
Quando encontra uma, bebe-a
07:41
and sometimes throws the bottle
into the outback.
into the outback.
136
449542
3390
e, por vezes, deita fora a garrafa.
07:44
Now, as it happens, these bottles
are dimpled, glossy,
are dimpled, glossy,
137
452932
4248
Acontece que essas garrafas
têm reentrâncias, são lustrosas
têm reentrâncias, são lustrosas
07:49
and just the right shade of brown
to tickle the fancy of these beetles.
to tickle the fancy of these beetles.
138
457180
4140
e têm o mesmo tom de castanho
que atrai esses besouros.
que atrai esses besouros.
07:54
The males swarm all over
the bottles trying to mate.
the bottles trying to mate.
139
462772
3463
Os machos enxameiam por cima das garrafas
tentando acasalar.
tentando acasalar.
07:59
They lose all interest
in the real females.
in the real females.
140
467582
2787
Desinteressam-se das fêmeas reais.
08:02
Classic case of the male
leaving the female for the bottle.
leaving the female for the bottle.
141
470369
4203
É o caso clássico do macho
que troca a fêmea por uma garrafa.
que troca a fêmea por uma garrafa.
08:06
(Laughter) (Applause)
142
474572
2947
(Risos)
(Aplausos)
08:11
The species almost went extinct.
143
479402
2371
Esta espécie quase entrou em extinção.
08:14
Australia had to change its bottles
to save its beetles.
to save its beetles.
144
482443
4309
A Austrália teve que mudar as garrafas
para salvar os seus besouros.
para salvar os seus besouros.
08:18
(Laughter)
145
486752
3000
(Risos)
08:21
Now, the males had successfully
found females for thousands,
found females for thousands,
146
489752
4208
Assim, os machos foram bem-sucedidos
em encontrar fêmeas
em encontrar fêmeas
durante milhares ou mesmo milhões de anos.
08:25
perhaps millions of years.
147
493960
2438
08:28
It looked like they saw reality
as it is, but apparently not.
as it is, but apparently not.
148
496398
4434
Parecia que eles viam a realidade
tal como ela era, mas aparentemente não.
tal como ela era, mas aparentemente não.
08:32
Evolution had given them a hack.
149
500832
2857
A evolução tinha dado um golpe neles.
08:35
A female is anything dimpled,
glossy and brown,
glossy and brown,
150
503689
4736
Uma fêmea devia ser uma coisa sólida,
lustrosa e castanha,
lustrosa e castanha,
08:40
the bigger the better.
151
508425
2276
e quanto maior melhor.
08:42
(Laughter)
152
510701
1834
(Risos)
08:44
Even when crawling all over the bottle,
the male couldn't discover his mistake.
the male couldn't discover his mistake.
153
512535
4840
Mesmo quando se arrastava pela garrafa,
o macho não conseguia descobrir o erro.
o macho não conseguia descobrir o erro.
08:49
Now, you might say, beetles, sure,
they're very simple creatures,
they're very simple creatures,
154
517945
3645
Claro que vocês podem dizer:
"Os besouros são criaturas muito simples,
"Os besouros são criaturas muito simples,
08:53
but surely not mammals.
155
521590
1858
"mas certamente não são mamíferos".
08:55
Mammals don't rely on tricks.
156
523448
2717
Os mamíferos não confiam nessas ilusões.
08:58
Well, I won't dwell on this,
but you get the idea. (Laughter)
but you get the idea. (Laughter)
157
526165
6013
Não me vou demorar nisso,
mas vocês já entenderam.
mas vocês já entenderam.
(Risos)
09:04
So this raises an important
technical question:
technical question:
158
532178
3158
Isso cria uma pergunta técnica importante:
09:07
Does natural selection really favor
seeing reality as it is?
seeing reality as it is?
159
535336
5991
"A seleção natural favorece
ver a realidade como ela é?"
ver a realidade como ela é?"
09:13
Fortunately, we don't have
to wave our hands and guess;
to wave our hands and guess;
160
541877
3536
Felizmente, não temos que
levantar a mão e adivinhar.
levantar a mão e adivinhar.
09:17
evolution is a mathematically
precise theory.
precise theory.
161
545413
3181
A evolução é uma
teoria matemática precisa.
teoria matemática precisa.
09:20
We can use the equations of evolution
to check this out.
to check this out.
162
548594
3553
Podemos usar as equações da evolução
para verificar isso.
para verificar isso.
09:24
We can have various organisms
in artificial worlds compete
in artificial worlds compete
163
552147
4153
Podemos fazer com que vários organismos
concorram em mundos artificiais
concorram em mundos artificiais
09:28
and see which survive and which thrive,
164
556300
1953
e vermos quais sobrevivem
e quais prosperam,
e quais prosperam,
09:30
which sensory systems are more fit.
165
558253
3553
quais são os sistemas
sensoriais mais aptos.
sensoriais mais aptos.
09:33
A key notion in those
equations is fitness.
equations is fitness.
166
561806
4085
A noção chave nestas equações é a aptidão.
09:37
Consider this steak:
167
565891
2695
Considerem este bife.
Em que é que esse bife contribui
para a aptidão física de um animal?
para a aptidão física de um animal?
09:41
What does this steak do
for the fitness of an animal?
for the fitness of an animal?
168
569956
2962
09:45
Well, for a hungry lion looking to eat,
it enhances fitness.
it enhances fitness.
169
573438
6016
Para um leão faminto que procura comida,
reforça a sua aptidão.
reforça a sua aptidão.
09:52
For a well-fed lion looking to mate,
it doesn't enhance fitness.
it doesn't enhance fitness.
170
580179
4594
Para um leão alimentado que quer acasalar,
não reforça a sua aptidão.
não reforça a sua aptidão.
09:58
And for a rabbit in any state,
it doesn't enhance fitness,
it doesn't enhance fitness,
171
586053
3871
Para um coelho em qualquer estado,
não reforça aptidão nenhuma.
não reforça aptidão nenhuma.
10:01
so fitness does depend
on reality as it is, yes,
on reality as it is, yes,
172
589924
4124
Portanto, a aptidão depende
da realidade como ela é
da realidade como ela é
mas também do organismo,
da sua condição e da sua ação.
da sua condição e da sua ação.
10:06
but also on the organism,
its state and its action.
its state and its action.
173
594048
4188
10:10
Fitness is not the same thing
as reality as it is,
as reality as it is,
174
598236
3553
A aptidão não é a mesma coisa
que a realidade tal como ela é.
que a realidade tal como ela é.
10:13
and it's fitness,
and not reality as it is,
and not reality as it is,
175
601789
3483
É a aptidão, e não a realidade
tal como ela é,
tal como ela é,
10:17
that figures centrally
in the equations of evolution.
in the equations of evolution.
176
605272
4179
que é a parte central
nas equações da evolução.
nas equações da evolução.
10:21
So, in my lab,
177
609451
3191
Então, no meu laboratório,
pomos a funcionar centenas de milhares
de simuladores evolutivos
de simuladores evolutivos
10:24
we have run hundreds of thousands
of evolutionary game simulations
of evolutionary game simulations
178
612642
3775
10:28
with lots of different
randomly chosen worlds
randomly chosen worlds
179
616417
3065
com muitos mundos diferentes,
escolhidos aleatoriamente,
escolhidos aleatoriamente,
10:31
and organisms that compete
for resources in those worlds.
for resources in those worlds.
180
619482
4179
e organismos que competem
pelos recursos nesses mundos.
pelos recursos nesses mundos.
10:35
Some of the organisms
see all of the reality,
see all of the reality,
181
623661
4319
Alguns dos organismos
veem toda a realidade,
veem toda a realidade,
outros veem somente uma parte dela,
10:39
others see just part of the reality,
182
627980
1889
10:41
and some see none of the reality,
183
629869
2105
e alguns não veem nada dessa realidade,
10:43
only fitness.
184
631974
1766
somente aptidão.
10:46
Who wins?
185
634240
1580
Quem ganha?
10:48
Well, I hate to break it to you,
but perception of reality goes extinct.
but perception of reality goes extinct.
186
636290
5965
Odeio ter que dizer isto,
mas a perceção da realidade extingue-se.
mas a perceção da realidade extingue-se.
10:54
In almost every simulation,
187
642255
1909
Em quase todas as simulações
10:56
organisms that see none of reality
188
644164
2182
os organismos que não veem
nada da realidade
nada da realidade
10:58
but are just tuned to fitness
189
646346
2090
e estão somente atentos à aptidão
11:00
drive to extinction all the organisms
that perceive reality as it is.
that perceive reality as it is.
190
648436
5224
levam à extinção todos os organismos
que percebem a realidade como ela é.
que percebem a realidade como ela é.
11:05
So the bottom line is, evolution
does not favor vertical,
does not favor vertical,
191
653660
4590
Em resumo, a evolução não favorece
as perceções verídicas ou precisas.
as perceções verídicas ou precisas.
11:10
or accurate perceptions.
192
658250
1656
11:11
Those perceptions of reality go extinct.
193
659906
3762
Essas perceções da realidade extinguem-se.
11:15
Now, this is a bit stunning.
194
663668
2020
Isto é um pouco incrível.
11:17
How can it be that not seeing
the world accurately
the world accurately
195
665688
3682
Como pode ser que
não ver o mundo com precisão
não ver o mundo com precisão
11:21
gives us a survival advantage?
196
669370
1820
nos dá uma vantagem de sobrevivência?
11:23
That is a bit counterintuitive.
197
671190
2113
Isto é um pouco contraintuitivo.
11:25
But remember the jewel beetle.
198
673303
1835
Mas lembrem-se do besouro.
11:27
The jewel beetle survived
for thousands, perhaps millions of years,
for thousands, perhaps millions of years,
199
675138
3761
O besouro sobreviveu durante milhares
ou milhões, de anos,
ou milhões, de anos,
11:30
using simple tricks and hacks.
200
678899
2694
usando simples truques e cortes.
11:33
What the equations
of evolution are telling us
of evolution are telling us
201
681593
3177
O que as equações da evolução nos dizem
11:36
is that all organisms, including us,
are in the same boat as the jewel beetle.
are in the same boat as the jewel beetle.
202
684770
5643
é que todos os organismos, incluindo nós,
estão no mesmo barco que o besouro.
estão no mesmo barco que o besouro.
Não vemos a realidade como ela é.
11:42
We do not see reality as it is.
203
690413
1930
11:44
We're shaped with tricks
and hacks that keep us alive.
and hacks that keep us alive.
204
692343
4272
Somos modelados por truques e cortes
que nos mantêm vivos.
que nos mantêm vivos.
11:48
Still,
205
696615
2020
Apesar disso,
11:50
we need some help with our intuitions.
206
698635
2067
precisamos de ajuda
com as nossas intuições.
com as nossas intuições.
11:52
How can not perceiving
reality as it is be useful?
reality as it is be useful?
207
700702
4783
Como pode ser útil
não perceber a realidade?
não perceber a realidade?
11:57
Well, fortunately, we have
a very helpful metaphor:
a very helpful metaphor:
208
705485
3669
Felizmente,
temos uma metáfora muito útil:
temos uma metáfora muito útil:
12:01
the desktop interface on your computer.
209
709154
2832
a interface do ambiente de trabalho
do computador.
do computador.
12:03
Consider that blue icon
for a TED Talk that you're writing.
for a TED Talk that you're writing.
210
711986
4133
Reparem naquele ícone azul
para um TED Talk que estão a escrever.
para um TED Talk que estão a escrever.
12:08
Now, the icon is blue and rectangular
211
716119
4004
O ícone é azul e retangular
12:12
and in the lower right corner
of the desktop.
of the desktop.
212
720123
2381
e está no canto direito inferior do ecrã.
12:15
Does that mean that the text file itself
in the computer is blue,
in the computer is blue,
213
723324
4186
Isso significará que o arquivo de texto
no computador é azul, retangular,
no computador é azul, retangular,
12:20
rectangular, and in the lower
right-hand corner of the computer?
right-hand corner of the computer?
214
728200
3755
e está no canto direito inferior
do computador?
do computador?
12:23
Of course not.
215
731955
1323
Claro que não.
12:25
Anyone who thought that misinterprets
the purpose of the interface.
the purpose of the interface.
216
733278
4709
Quem quer que tenha pensado nisso
interpretou mal o objetivo da interface.
interpretou mal o objetivo da interface.
12:29
It's not there to show you
the reality of the computer.
the reality of the computer.
217
737987
2768
Não está lá para mostrar
a realidade do computador.
a realidade do computador.
12:32
In fact, it's there to hide that reality.
218
740755
2925
Está lá para esconder essa realidade.
12:35
You don't want to know about the diodes
219
743680
1875
Não nos interessam
os díodos, as resistências
os díodos, as resistências
12:37
and resistors and all
the megabytes of software.
the megabytes of software.
220
745555
2250
e todos os megabites do software.
12:39
If you had to deal with that,
you could never write your text file
you could never write your text file
221
747805
3131
Se tivéssemos que lidar com isso
não escreveríamos os textos
não escreveríamos os textos
12:42
or edit your photo.
222
750936
1475
e nāo editaríamos as fotos.
12:44
So the idea is that evolution
has given us an interface
has given us an interface
223
752411
4717
A ideia é que a evolução
deu-nos uma interface
deu-nos uma interface
12:49
that hides reality and guides
adaptive behavior.
adaptive behavior.
224
757128
4315
que oculta a realidade e guia
o comportamento adaptável.
o comportamento adaptável.
12:53
Space and time, as you
perceive them right now,
perceive them right now,
225
761443
3018
O espaço e o tempo,
tal como os percebemos neste momento,
tal como os percebemos neste momento,
12:56
are your desktop.
226
764461
2174
são o nosso ambiente de trabalho.
12:58
Physical objects are simply icons
in that desktop.
in that desktop.
227
766635
4737
Os objetos físicos são simplesmente
ícones nesse ambiente de trabalho.
ícones nesse ambiente de trabalho.
13:04
There's an obvious objection.
228
772192
2221
Há uma objeção óbvia.
13:06
Hoffman, if you think that train
coming down the track at 200 MPH
coming down the track at 200 MPH
229
774413
3948
Hoffman, se achas que aquele comboio
que vem a 320 quilómetros à hora
que vem a 320 quilómetros à hora
13:10
is just an icon of your desktop,
230
778361
2461
é apenas um ícone
no teu ambiente de trabalho,
no teu ambiente de trabalho,
13:12
why don't you step in front of it?
231
780822
2125
porque é que não te pões à frente dele?
13:14
And after you're gone,
and your theory with you,
and your theory with you,
232
782947
2293
Depois de morreres,
e a tua teoria contigo,
e a tua teoria contigo,
13:17
we'll know that there's more
to that train than just an icon.
to that train than just an icon.
233
785240
3314
ficamos a saber que o comboio
era mais que do um simples ícone.
era mais que do um simples ícone.
13:20
Well, I wouldn't step
in front of that train
in front of that train
234
788554
2043
Eu não me poria à frente do comboio
13:22
for the same reason
235
790597
1556
pela mesma razão
13:24
that I wouldn't carelessly drag
that icon to the trash can:
that icon to the trash can:
236
792153
4295
que não arrastaria imprudentemente
aquele ícone para o caixote do lixo.
aquele ícone para o caixote do lixo.
13:28
not because I take the icon literally --
237
796448
3181
Não porque considere o ícone literalmente
13:31
the file is not literally blue
or rectangular --
or rectangular --
238
799629
3005
— o ficheiro não é literalmente
azul ou retangular,
azul ou retangular,
13:34
but I do take it seriously.
239
802934
2326
mas porque o levo a sério.
Eu podia perder semanas de trabalho.
13:37
I could lose weeks of work.
240
805260
2031
13:39
Similarly, evolution has shaped us
241
807291
2554
Do mesmo modo, a evolução formou-nos
13:41
with perceptual symbols
that are designed to keep us alive.
that are designed to keep us alive.
242
809845
4436
com símbolos percetuais
que são concebidos para nos manter vivos.
que são concebidos para nos manter vivos.
13:46
We'd better take them seriously.
243
814811
2465
É importante levá-los a sério.
13:49
If you see a snake, don't pick it up.
244
817276
2205
Se vemos uma cobra, não lhe pegamos.
13:52
If you see a cliff, don't jump off.
245
820391
2759
Se vemos um penhasco, não saltamos.
13:55
They're designed to keep us safe,
and we should take them seriously.
and we should take them seriously.
246
823150
3576
Eles são criados para nos manter seguros,
temos que levá-los a sério.
temos que levá-los a sério.
13:58
That does not mean that we
should take them literally.
should take them literally.
247
826726
2691
Não significa que tenhamos
que os levar à letra.
que os levar à letra.
Isso é um erro lógico.
14:01
That's a logical error.
248
829417
2254
14:03
Another objection: There's
nothing really new here.
nothing really new here.
249
831671
3205
Outra objeção:
Não há nada de novo aqui.
Não há nada de novo aqui.
14:06
Physicists have told us for a long time
that the metal of that train looks solid
that the metal of that train looks solid
250
834876
3924
Os físicos já nos disseram há muito tempo
que o metal daquele comboio parece sólido
que o metal daquele comboio parece sólido
14:10
but really it's mostly empty space
with microscopic particles zipping around.
with microscopic particles zipping around.
251
838800
4388
mas é sobretudo espaço vazio
com partículas microscópicas em circulação
com partículas microscópicas em circulação
14:15
There's nothing new here.
252
843188
1488
Não há nada de novo aqui.
14:16
Well, not exactly.
253
844676
2204
Bem, não exatamente. É como dizer:
14:18
It's like saying, I know that
that blue icon on the desktop
that blue icon on the desktop
254
846880
4040
"Sei que aquele ícone azul
no ambiente de trabalho
no ambiente de trabalho
14:22
is not the reality of the computer,
255
850920
2299
"não é a realidade do computador,
14:25
but if I pull out my trusty
magnifying glass and look really closely,
magnifying glass and look really closely,
256
853219
3459
"mas olhando bem de perto
com a minha lupa de confiança,
com a minha lupa de confiança,
14:28
I see little pixels,
257
856678
1811
"vejo pequenos pixéis,
14:30
and that's the reality of the computer.
258
858489
2461
"e essa é a realidade do computador."
14:32
Well, not really -- you're still
on the desktop, and that's the point.
on the desktop, and that's the point.
259
860950
3808
Bem, não exatamente, continuamos
no ambiente de trabalho e a questão é essa.
no ambiente de trabalho e a questão é essa.
14:36
Those microscopic particles
are still in space and time:
are still in space and time:
260
864758
2996
Aquelas partículas microscópicas
ainda estão no espaço e no tempo,
ainda estão no espaço e no tempo,
14:39
they're still in the user interface.
261
867754
2391
ainda estão na interface do utilizador.
14:42
So I'm saying something far more radical
than those physicists.
than those physicists.
262
870145
3762
Assim, estou a dizer uma coisa
muito mais radical do que aqueles físicos.
muito mais radical do que aqueles físicos.
14:46
Finally, you might object,
263
874727
1473
Finalmente, vocês podem dizer:
14:48
look, we all see the train,
264
876200
2559
"Atenção, estamos todos a ver o comboio,
14:50
therefore none of us constructs the train.
265
878759
3042
"portanto não foi nenhum de nós
que construiu o comboio".
que construiu o comboio".
14:53
But remember this example.
266
881801
2090
Mas lembrem-se deste exemplo.
14:55
In this example, we all see a cube,
267
883891
2716
Neste exemplo, todos vemos um cubo,
mas o ecrã é plano.
14:59
but the screen is flat,
268
887597
2093
Então o cubo que vemos
é o cubo que construímos.
é o cubo que construímos.
15:01
so the cube that you see
is the cube that you construct.
is the cube that you construct.
269
889690
2737
15:05
We all see a cube
270
893736
2043
Todos nós vemos um cubo
15:07
because we all, each one of us,
constructs the cube that we see.
constructs the cube that we see.
271
895779
4859
porque cada um de nós
constrói o cubo que vê.
constrói o cubo que vê.
15:12
The same is true of the train.
272
900638
2060
O mesmo acontece com o comboio.
15:14
We all see a train because
we each see the train that we construct,
we each see the train that we construct,
273
902698
4482
Todos vemos um comboio porque cada um
de nós vê o comboio que constrói,
de nós vê o comboio que constrói,
15:19
and the same is true
of all physical objects.
of all physical objects.
274
907180
3553
e o mesmo acontece
com todos os objetos físicos.
com todos os objetos físicos.
Temos tendência a pensar que a perceção
15:24
We're inclined to think that perception
is like a window on reality as it is.
is like a window on reality as it is.
275
912343
5053
é como uma janela da realidade
tal como ela é.
tal como ela é.
15:29
The theory of evolution is telling us
that this is an incorrect interpretation
that this is an incorrect interpretation
276
917396
5004
A teoria da evolução diz-nos
que essa é uma interpretação incorreta
que essa é uma interpretação incorreta
15:34
of our perceptions.
277
922400
1465
das nossas perceções.
Pelo contrário, a realidade é mais
como um ambiente de trabalho a 3D
como um ambiente de trabalho a 3D
15:37
Instead, reality is more like a 3D desktop
278
925095
3544
15:40
that's designed to hide
the complexity of the real world
the complexity of the real world
279
928639
3297
que foi concebido para esconder
a complexidade do mundo real
a complexidade do mundo real
15:43
and guide adaptive behavior.
280
931936
1866
e guiar o comportamento adaptativo.
15:46
Space as you perceive it is your desktop.
281
934282
2928
O espaço como o apercebemos
é o nosso ambiente de trabalho.
é o nosso ambiente de trabalho.
15:49
Physical objects are just
the icons in that desktop.
the icons in that desktop.
282
937210
3026
Os objetos físicos são só os ícones
nesse ambiente de trabalho.
nesse ambiente de trabalho.
15:53
We used to think that the Earth is flat
because it looks that way.
because it looks that way.
283
941456
3670
Estamos acostumados a pensar
que a Terra é plana porque assim parece.
que a Terra é plana porque assim parece.
15:57
Then we thought that the Earth
is the unmoving center of reality
is the unmoving center of reality
284
945520
3134
Então pensamos que a Terra é o centro
que não se move da realidade
que não se move da realidade
16:00
because it looks that way.
285
948654
1724
porque assim parece.
16:02
We were wrong.
286
950378
1142
Estávamos errados.
16:03
We had misinterpreted our perceptions.
287
951520
2670
Interpretámos mal as nossas perceções.
16:06
Now we believe that spacetime and objects
288
954910
3409
Agora acreditamos
que o espaço-tempo e os objetos
que o espaço-tempo e os objetos
16:10
are the nature of reality as it is.
289
958319
2614
são a natureza da realidade
tal como ela é.
tal como ela é.
16:13
The theory of evolution is telling us
that once again, we're wrong.
that once again, we're wrong.
290
961453
3924
A teoria da evolução diz-nos
que, mais uma vez, estamos errados.
que, mais uma vez, estamos errados.
16:17
We're misinterpreting the content
of our perceptual experiences.
of our perceptual experiences.
291
965377
5039
Estamos a interpretar mal o conteúdo
das nossas experiências percetivas.
das nossas experiências percetivas.
16:22
There's something that exists
when you don't look,
when you don't look,
292
970416
2531
Há algo que existe
quando não estamos a olhar,
quando não estamos a olhar,
16:24
but it's not spacetime
and physical objects.
and physical objects.
293
972947
3403
mas não é o espaço-tempo
nem os objetos físicos.
nem os objetos físicos.
É-nos tão difícil esquecer
o espaço-tempo e os objetos
o espaço-tempo e os objetos
16:28
It's as hard for us to let go
of spacetime and objects
of spacetime and objects
294
976350
3028
16:31
as it is for the jewel beetle
to let go of its bottle.
to let go of its bottle.
295
979378
3483
como é para os besouros
ignorar as suas garrafas.
ignorar as suas garrafas.
16:34
Why? Because we're blind
to our own blindnesses.
to our own blindnesses.
296
982861
4418
Porquê? Porque somos cegos
à nossa própria cegueira.
à nossa própria cegueira.
16:40
But we have an advantage
over the jewel beetle:
over the jewel beetle:
297
988409
2347
Mas temos uma vantagem
em relação aos besouros:
em relação aos besouros:
16:42
our science and technology.
298
990756
1788
a nossa ciência e tecnologia.
16:44
By peering through the lens of a telescope
299
992544
2391
Ao espreitar pelas lentes de um telescópio
16:46
we discovered that the Earth
is not the unmoving center of reality,
is not the unmoving center of reality,
300
994935
4636
descobrimos que a Terra
não é o centro imóvel da realidade.
não é o centro imóvel da realidade.
16:51
and by peering through the lens
of the theory of evolution
of the theory of evolution
301
999571
2878
Ao espreitar pelas lentes
da teoria da evolução,
da teoria da evolução,
16:54
we discovered that spacetime and objects
302
1002449
2322
descobrimos
que o espaço-tempo e os objetos
que o espaço-tempo e os objetos
16:56
are not the nature of reality.
303
1004771
2368
não são a natureza da realidade.
16:59
When I have a perceptual experience
that I describe as a red tomato,
that I describe as a red tomato,
304
1007139
4285
Quando eu tenho uma experiência percetual
que descrevo como um tomate vermelho,
que descrevo como um tomate vermelho,
17:03
I am interacting with reality,
305
1011424
2937
estou a interagir com a realidade,
17:06
but that reality is not a red tomato
and is nothing like a red tomato.
and is nothing like a red tomato.
306
1014361
5210
mas essa realidade não é um tomate vermelho
e não é nada como um tomate vermelho.
e não é nada como um tomate vermelho.
17:11
Similarly, when I have an experience
that I describe as a lion or a steak,
that I describe as a lion or a steak,
307
1019571
5401
Igualmente, quando tenho uma experiência
que descrevo como um leão ou um bife,
que descrevo como um leão ou um bife,
17:16
I'm interacting with reality,
308
1024972
1848
estou a interagir com a realidade,
17:18
but that reality is not a lion or a steak.
309
1026820
3158
mas essa realidade
não é um leão nem um bife.
não é um leão nem um bife.
17:21
And here's the kicker:
310
1029978
2020
E aqui está o problema:
17:23
When I have a perceptual experience
that I describe as a brain, or neurons,
that I describe as a brain, or neurons,
311
1031998
4690
Quando tenho uma experiência percetual
que descrevo como um cérebro ou neurónios,
que descrevo como um cérebro ou neurónios,
17:28
I am interacting with reality,
312
1036688
2090
estou a interagir com a realidade.
17:30
but that reality is not a brain or neurons
313
1038778
3529
mas essa realidade não é
um cérebro nem neurónios,
um cérebro nem neurónios,
17:34
and is nothing like a brain or neurons.
314
1042307
3498
não é nada como um cérebro ou neurónios.
17:37
And that reality, whatever it is,
315
1045805
4779
Essa realidade, qualquer que seja,
17:42
is the real source of cause and effect
316
1050584
3611
é a fonte real da causa e do efeito
no mundo,
no mundo,
17:46
in the world -- not brains, not neurons.
317
1054195
4032
não os cérebros nem os neurónios.
17:50
Brains and neurons
have no causal powers.
have no causal powers.
318
1058227
2600
Cérebros e neurónios
não têm poderes causais.
não têm poderes causais.
17:52
They cause none of our
perceptual experiences,
perceptual experiences,
319
1060827
2601
Não causam nenhuma
das nossas experiências percetuais,
das nossas experiências percetuais,
17:55
and none of our behavior.
320
1063428
1788
nenhum dos nossos comportamentos.
17:57
Brains and neurons are a species-specific
set of symbols, a hack.
set of symbols, a hack.
321
1065216
5376
Cérebros e neurónios
são uma espécie específica
são uma espécie específica
de símbolos, um corte.
18:02
What does this mean
for the mystery of consciousness?
for the mystery of consciousness?
322
1070592
2681
O que significa isso
para o mistério da consciência?
para o mistério da consciência?
18:05
Well, it opens up new possibilities.
323
1073923
3993
Bem, isso abre-nos novas possibilidades.
18:09
For instance,
324
1077916
1695
Por exemplo,
18:11
perhaps reality is some vast machine
that causes our conscious experiences.
that causes our conscious experiences.
325
1079611
6979
talvez a realidade seja uma vasta máquina
que causa as nossas
experiências conscientes.
experiências conscientes.
18:18
I doubt this, but it's worth exploring.
326
1086590
3670
Eu duvido, mas é um caminho a explorar.
18:22
Perhaps reality is some vast,
interacting network of conscious agents,
interacting network of conscious agents,
327
1090260
5349
Talvez a realidade seja uma vasta rede
interativa dos agentes da consciência,
interativa dos agentes da consciência,
18:27
simple and complex, that cause
each other's conscious experiences.
each other's conscious experiences.
328
1095609
5573
simples e complexa que causa em cada um
experiências conscientes.
experiências conscientes.
18:33
Actually, this isn't as crazy
an idea as it seems,
an idea as it seems,
329
1101182
3250
Na verdade, não é uma ideia
tão maluca como parece,
tão maluca como parece,
18:36
and I'm currently exploring it.
330
1104432
1620
e atualmente estou a explorá-la.
18:38
But here's the point:
331
1106592
2066
Mas a questão é esta:
18:40
Once we let go of our massively intuitive
332
1108658
3321
Se abandonarmos
a nossa intuição maciça mas falsa
a nossa intuição maciça mas falsa
18:43
but massively false assumption
about the nature of reality,
about the nature of reality,
333
1111979
3924
sobre a natureza da realidade,
18:47
it opens up new ways to think
about life's greatest mystery.
about life's greatest mystery.
334
1115903
4388
abrem-se novas maneiras de pensar
sobre o maior mistério da vida.
sobre o maior mistério da vida.
18:53
I bet that reality will end up
turning out to be more fascinating
turning out to be more fascinating
335
1121251
4609
Eu aposto que a realidade acabará
por revelar-se mais fascinante
por revelar-se mais fascinante
18:57
and unexpected than we've ever imagined.
336
1125860
3974
e inesperada do que nós jamais imaginámos.
19:01
The theory of evolution presents us
with the ultimate dare:
with the ultimate dare:
337
1129834
4388
A teoria da evolução
apresenta-nos o supremo desafio.
apresenta-nos o supremo desafio.
19:06
Dare to recognize that perception
is not about seeing truth,
is not about seeing truth,
338
1134222
5142
Desafia-nos a reconhecer que a perceção
não é ver a verdade,
não é ver a verdade,
19:11
it's about having kids.
339
1139364
4096
é ter filhos.
E a propósito, até este TED
está na nossa cabeça.
está na nossa cabeça.
19:15
And by the way, even this TED
is just in your head.
is just in your head.
340
1143460
4740
19:20
Thank you very much.
341
1148200
2044
Muito obrigado.
19:22
(Applause)
342
1150244
3388
(Aplausos)
19:32
Chris Anderson: If that's
really you there, thank you.
really you there, thank you.
343
1160786
3435
Chris Anderson:
Se é você que está aqui, obrigado.
Se é você que está aqui, obrigado.
19:36
So there's so much from this.
344
1164221
2931
Há tanta coisa a dizer.
19:39
I mean, first of all, some people
may just be profoundly depressed
may just be profoundly depressed
345
1167152
3269
Quero dizer, primeiro que tudo,
há pessoas que podem ficar deprimidas
há pessoas que podem ficar deprimidas
19:42
at the thought that,
if evolution does not favor reality,
if evolution does not favor reality,
346
1170421
5549
só de pensar que a evolução
não favorece a realidade.
não favorece a realidade.
19:47
I mean, doesn't that to some extent
undermine all our endeavors here,
undermine all our endeavors here,
347
1175970
3330
Ou seja, isso não enfraquecerá
todas as nossas tentativas,
todas as nossas tentativas,
toda a nossa capacidade de pensar
que podemos pensar na verdade,
que podemos pensar na verdade,
19:51
all our ability to think
that we can think the truth,
that we can think the truth,
348
1179300
2684
19:53
possibly even including
your own theory, if you go there?
your own theory, if you go there?
349
1181984
3506
talvez mesmo incluindo
a sua teoria se você lá chegar?
a sua teoria se você lá chegar?
19:57
Donald Hoffman: Well, this does not
stop us from a successful science.
stop us from a successful science.
350
1185490
4454
Donald Hoffman: Bem, isso não nos impede
de êxito na ciência.
de êxito na ciência.
20:01
What we have is one theory
that turned out to be false,
that turned out to be false,
351
1189944
2812
O que temos é uma teoria
que não corresponde à realidade,
que não corresponde à realidade,
20:04
that perception is like reality
and reality is like our perceptions.
and reality is like our perceptions.
352
1192756
4459
que a perceção é como a realidade
e a realidade é como as nossas perceções.
e a realidade é como as nossas perceções.
20:09
That theory turns out to be false.
353
1197215
1685
Essa teoria não corresponde à realidade.
20:10
Okay, throw that theory away.
354
1198900
1418
Então, deitemos fora essa teoria.
20:12
That doesn't stop us from now postulating
all sorts of other theories
all sorts of other theories
355
1200318
3254
Mas isso não nos impede de postular
todo o tipo de outras teorias
todo o tipo de outras teorias
20:15
about the nature of reality,
356
1203572
1358
sobre a natureza da realidade,
20:16
so it's actually progress to recognize
that one of our theories was false.
that one of our theories was false.
357
1204930
3605
É um progresso reconhecer
que uma das nossas teorias era falsa.
que uma das nossas teorias era falsa.
20:20
So science continues as normal.
There's no problem here.
There's no problem here.
358
1208535
2658
Mas a ciência continua normalmente.
Não há qualquer problema.
Não há qualquer problema.
20:23
CA: So you think it's possible
-- (Laughter) --
-- (Laughter) --
359
1211193
2601
CA: Acha que é possível...
(Risos)
20:25
This is cool, but what you're saying
I think is it's possible that evolution
I think is it's possible that evolution
360
1213794
4110
Isso é ótimo, mas parece-me
que está a dizer
que está a dizer
que é possível que a evolução
ainda possa levar-nos a raciocinar.
ainda possa levar-nos a raciocinar.
20:29
can still get you to reason.
361
1217904
2647
20:32
DH: Yes. Now that's a very,
very good point.
very good point.
362
1220551
2313
DH: Sim. Essa é uma questão muito boa.
20:34
The evolutionary game simulations that I
showed were specifically about perception,
showed were specifically about perception,
363
1222864
4527
As simulações do jogo evolutivo que mostrei
foram especificamente sobre a perceção,
foram especificamente sobre a perceção,
20:39
and they do show that our perceptions
have been shaped
have been shaped
364
1227391
2578
e mostram que as nossas perceções
não se formaram
não se formaram
20:41
not to show us reality as it is,
365
1229969
1880
para nos mostrar a realidade
tal como ela é,
tal como ela é,
20:43
but that does not mean the same thing
about our logic or mathematics.
about our logic or mathematics.
366
1231849
4273
mas isso não significa a mesma coisa
quanto à lógica ou matemática.
quanto à lógica ou matemática.
20:48
We haven't done these simulations,
but my bet is that we'll find
but my bet is that we'll find
367
1236122
3622
Nós não fizemos essas simulações,
mas aposto que encontraremos
mas aposto que encontraremos
20:51
that there are some selection pressures
for our logic and our mathematics
for our logic and our mathematics
368
1239744
3622
que há algumas pressões de seleção
para que a nossa lógica e matemática
para que a nossa lógica e matemática
20:55
to be at least in the direction of truth.
369
1243366
2206
estejam, pelo menos,
na direção da verdade.
na direção da verdade.
20:57
I mean, if you're like me,
math and logic is not easy.
math and logic is not easy.
370
1245572
2647
Quer dizer, para mim,
a matemática e a lógica não são fáceis.
a matemática e a lógica não são fáceis.
21:00
We don't get it all right, but at least
the selection pressures are not
the selection pressures are not
371
1248219
3351
Não entendemos bem isso,
mas as pressões de seleção
mas as pressões de seleção
não estão homogeneamente longe
da verdadeira matemática e lógica.
da verdadeira matemática e lógica.
21:03
uniformly away from true math and logic.
372
1251570
2338
21:05
So I think that we'll find that we have
to look at each cognitive faculty
to look at each cognitive faculty
373
1253908
3320
Acho que descobriremos que temos que olhar
para cada faculdade cognitiva,
para cada faculdade cognitiva,
21:09
one at a time and see
what evolution does to it.
what evolution does to it.
374
1257228
2624
uma a uma, e ver o que a evolução lhe fez.
21:11
What's true about perception may not
be true about math and logic.
be true about math and logic.
375
1259852
3761
O que é verdade para a perceção
talvez não seja verdade
para a matemática e lógica.
para a matemática e lógica.
21:15
CA: I mean, really what you're proposing
is a kind of modern-day Bishop Berkeley
is a kind of modern-day Bishop Berkeley
376
1263613
3994
CA: Quer dizer, está a propor
um tipo de interpretação do mundo moderno
um tipo de interpretação do mundo moderno
21:19
interpretation of the world:
377
1267607
2391
de acordo com o Bispo Berkeley moderno?
21:21
consciousness causes matter,
not the other way around.
not the other way around.
378
1269998
2949
A consciência leva à preocupação,
mas não o contrário.
mas não o contrário.
21:24
DH: Well, it's slightly
different than Berkeley.
different than Berkeley.
379
1272947
2392
DH: Bem, isto é um pouco
diferente de Berkeley.
diferente de Berkeley.
21:27
Berkeley thought that, he was a deist,
and he thought that the ultimate
and he thought that the ultimate
380
1275339
3362
Berkeley era teísta, pensava
que a natureza da realidade era Deus
e assim por diante.
e assim por diante.
21:30
nature of reality is God
and so forth,
and so forth,
381
1278701
2039
21:32
and I don't need to go
where Berkeley's going,
where Berkeley's going,
382
1280740
3110
Eu não preciso de ir
pelo caminho de Berkeley,
pelo caminho de Berkeley,
21:35
so it's quite a bit
different from Berkeley.
different from Berkeley.
383
1283850
2695
portanto é bastante diferente de Berkeley.
Chamo-lhe "realismo consciente".
É uma abordagem diferente.
É uma abordagem diferente.
21:39
I call this conscious realism.
It's actually a very different approach.
It's actually a very different approach.
384
1287725
3510
21:43
CA: Don, I could literally talk with you
for hours, and I hope to do that.
for hours, and I hope to do that.
385
1291235
3590
CA: Don, podia conversar consigo
durante horas e espero fazer isso.
durante horas e espero fazer isso.
21:46
Thanks so much for that.
DH: Thank you. (Applause)
DH: Thank you. (Applause)
386
1294825
2473
Muito obrigado.
(Aplausos)
(Aplausos)
ABOUT THE SPEAKER
Donald Hoffman - Cognitive scientistDonald Hoffman studies how our visual perception, guided by millions of years of natural selection, authors every aspect of our everyday reality.
Why you should listen
In his research to uncover the underlying secrets of human perception, Donald Hoffman has discovered important clues pointing to the subjective nature of reality.
Rather than as a set of absolute physical principles, reality is best understood as a set of phenomena our brain constructs to guide our behavior. To put it simply: we actively create everything we see, and there is no aspect of reality that does not depend on consciousness.
Hoffman is a faculty member at UC Irvine and a recipient of the Troland Award of the US National Academy of Sciences.
Donald Hoffman | Speaker | TED.com