TED2010
Michael Shermer: The pattern behind self-deception
Michael Shermer: O padrão por trás da auto-ilusão
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Michael Shermer diz que a tendência humana para acreditar em coisas estranhas - desde raptos alienígenas a varinhas rabdomânticas - se resume a duas das caraterístias mais básicas e intrincadas do cérebro, para que a sobrevivência seja possível. Ele explica quais são, e como elas nos põem em apuros.
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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So since I was here last in '06,
0
1000
3000
Então, desde que cá estive pela ultima vez, em 2006,
00:19
we discovered that global climate change
1
4000
2000
descobrimos que a alteração global do clima
00:21
is turning out to be a pretty serious issue,
2
6000
2000
se está a tornar num problema muito sério.
00:23
so we covered that fairly extensively
3
8000
2000
Fizemos uma cobertura bastante extensa
00:25
in Skeptic magazine.
4
10000
2000
na revista Skeptic.
00:27
We investigate all kinds
5
12000
2000
Investigámos todos os tipos
00:29
of scientific and quasi-scientific controversies,
6
14000
3000
de controvérsias científicas e pseudo-científicas.
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but it turns out we don't have to worry about any of this
7
17000
2000
Mas afinal, não nos teremos de preocupar com nada disto,
00:34
because the world's going to end in 2012.
8
19000
2000
porque o mundo vai acabar em 2012.
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Another update:
9
21000
2000
Outra atualização:
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You will recall I introduced you guys
10
23000
2000
Lembrar-se-ão que vos apresentei
00:40
to the Quadro Tracker.
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25000
2000
o Quadro Tracker.
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It's like a water dowsing device.
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27000
2000
É como um sistema de procura de água.
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It's just a hollow piece of plastic with an antenna that swivels around.
13
29000
3000
É apenas uma peça de plástico oca com uma antena que roda à volta.
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And you walk around, and it points to things.
14
32000
2000
Enquanto vós passeias, e ela aponta para coisas.
00:49
Like if you're looking for marijuana in students' lockers,
15
34000
3000
Como quando procuram por marijuana no cacifo dos estudantes,
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it'll point right to somebody.
16
37000
2000
um deles apontará imediatamente para outro.
00:54
Oh, sorry. (Laughter)
17
39000
2000
Oh, peço desculpa. (Risos)
00:56
This particular one that was given to me
18
41000
2000
Este em particular, que me foi oferecido,
00:58
finds golf balls,
19
43000
2000
encontra bolas de golfe,
01:00
especially if you're at a golf course
20
45000
2000
especialmente se estiver num campo de golfe
01:02
and you check under enough bushes.
21
47000
3000
emaranhado no meio de arbustos, à procura da bola.
01:05
Well, under the category of "What's the harm of silly stuff like this?"
22
50000
3000
Bom, sob a categoria de "O que poderá esta palermice fazer de mal?",
01:08
this device, the ADE 651,
23
53000
3000
este aparelho, o ADE 651,
01:11
was sold to the Iraqi government
24
56000
3000
foi vendido ao governo iraquiano
01:14
for 40,000 dollars apiece.
25
59000
2000
por 27.620 euros a unidade.
01:16
It's just like this one, completely worthless,
26
61000
2000
É exatamente como este, sem a mínima utilidade,
01:18
in which it allegedly worked by "electrostatic
27
63000
2000
onde, alegadamente, trabalhava por
01:20
magnetic ion attraction,"
28
65000
3000
"atração magnética iónica eletroestática"
01:24
which translates to
29
69000
2000
o que, traduzindo, significa,
01:26
"pseudoscientific baloney" -- would be the nice word --
30
71000
3000
"Treta pseudo-científica" - um significado minimamente simpático -
01:29
in which you string together a bunch of words that sound good,
31
74000
2000
onde se encadeiam uma série de palavras que soam bem,
01:31
but it does absolutely nothing.
32
76000
2000
mas que não querem dizer coisa alguma.
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In this case, at trespass points,
33
78000
3000
Neste caso, como na transgressão,
01:36
allowing people to go through
34
81000
2000
ao permitir às pessoas que o façam,
01:38
because your little tracker device said they were okay,
35
83000
3000
porque o vosso pequeno sensor avisou que estava tudo bem.
01:41
actually cost lives.
36
86000
3000
na realidade, reclama vidas humanas.
01:44
So there is a danger to pseudoscience,
37
89000
2000
Daí que haja um perigo na pseudo-ciência,
01:46
in believing in this sort of thing.
38
91000
3000
no acreditar neste tipo de coisas.
01:49
So what I want to talk about today is belief.
39
94000
3000
Por isso, hoje quero falar-vos de crença.
01:52
I want to believe,
40
97000
2000
Eu quero acreditar,
01:54
and you do too.
41
99000
2000
e vós também.
01:56
And in fact, I think my thesis here is that
42
101000
2000
E, de facto, creio que a minha tese nesta matéria é que
01:58
belief is the natural state of things.
43
103000
2000
a crença é o estado natural das coisas.
02:00
It is the default option. We just believe.
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105000
2000
É a opção inata. Acreditamos, apenas.
02:02
We believe all sorts of things.
45
107000
2000
Acreditamos nos mais variados tipos de coisas.
02:04
Belief is natural;
46
109000
2000
A crença é natural.
02:06
disbelief, skepticism, science, is not natural.
47
111000
2000
A descrença, o ceticismo, a ciência, não são naturais.
02:08
It's more difficult.
48
113000
2000
É mais difícil.
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It's uncomfortable to not believe things.
49
115000
2000
É desconfortável não acreditar nas coisas.
02:12
So like Fox Mulder on "X-Files,"
50
117000
3000
Então, como o Fox Mulder nos "Ficheiros Secretos",
02:15
who wants to believe in UFOs? Well, we all do,
51
120000
3000
quem quer acreditar em OVNIs? Bom, todos nós.
02:18
and the reason for that is because
52
123000
2000
E a razão para que tal aconteça é
02:20
we have a belief engine in our brains.
53
125000
3000
que temos um mecanismo de crença nos nossos cérebros.
02:23
Essentially, we are pattern-seeking primates.
54
128000
3000
No essencial, somos primatas que seguem padrões.
02:26
We connect the dots: A is connected to B; B is connected to C.
55
131000
3000
Unimos os pontos: A está relacionado com B; B está relacionado com C.
02:29
And sometimes A really is connected to B,
56
134000
3000
E, por vezes, A está realmente relacionado com B.
02:32
and that's called association learning.
57
137000
2000
E a isso chama-se aprendizagem por associação.
02:34
We find patterns, we make those connections,
58
139000
3000
Encontramos padrões, fazemos essas ligações,
02:37
whether it's Pavlov's dog here
59
142000
2000
seja o cão de Pavlov
02:39
associating the sound of the bell with the food,
60
144000
3000
a associar o som da sineta com a comida,
02:42
and then he salivates to the sound of the bell,
61
147000
2000
e a salivar ao som da sineta,
02:44
or whether it's a Skinnerian rat,
62
149000
2000
ou seja uma ratazana de Skinner,
02:46
in which he's having an association
63
151000
2000
onde ela faz uma associação
02:48
between his behavior and a reward for it,
64
153000
2000
entre o seu comportamento e a recompensa devida,
02:50
and therefore he repeats the behavior.
65
155000
2000
e que, por isso, repete o comportamento.
02:52
In fact, what Skinner discovered
66
157000
2000
De facto, o que Skinner descobriu,
02:54
is that, if you put a pigeon in a box like this,
67
159000
3000
foi que, se pusermos um pombo numa caixa como esta,
02:57
and he has to press one of these two keys,
68
162000
2000
e ele tenha de pressionar duas teclas,
02:59
and he tries to figure out what the pattern is,
69
164000
2000
ele tenta destrinçar qual será o padrão
03:01
and you give him a little reward in the hopper box there --
70
166000
2000
e é-lhe dada uma pequena recompensa no comedouro disponível na caixa.
03:03
if you just randomly assign rewards
71
168000
3000
Se as recompensas forem dadas aleatoriamente
03:06
such that there is no pattern,
72
171000
2000
como se não existisse um padrão,
03:08
they will figure out any kind of pattern.
73
173000
2000
eles imaginariam outros quaisquer padrões.
03:10
And whatever they were doing just before they got the reward,
74
175000
2000
E, independentemente do que estivessem a fazer antes da recepção da recompensa,
03:12
they repeat that particular pattern.
75
177000
2000
repetiriam esse padrão em particular.
03:14
Sometimes it was even spinning around twice counterclockwise,
76
179000
3000
Chegaram mesmo a rodar duas vezes no sentido anti-horário,
03:17
once clockwise and peck the key twice.
77
182000
3000
uma no sentido horário e deram duas bicadas na tecla.
03:20
And that's called superstition,
78
185000
2000
A isto, dá-se o nome de superstição.
03:22
and that, I'm afraid,
79
187000
2000
E temo que andaremos sempre de mãos
03:24
we will always have with us.
80
189000
2000
dadas com ela.
03:26
I call this process "patternicity" --
81
191000
2000
Chamo a este processo "apofenia",
03:28
that is, the tendency to find meaningful patterns
82
193000
2000
ou seja, a tendência para encontrar padrões com significado
03:30
in both meaningful and meaningless noise.
83
195000
3000
tanto em situações com significado, como não.
03:33
When we do this process, we make two types of errors.
84
198000
3000
Quando realizamos este processo, fazemos dois tipos de erros.
03:36
A Type I error, or false positive,
85
201000
2000
O erro Tipo I, ou falso positivo,
03:38
is believing a pattern is real
86
203000
2000
é acreditar que o padrão é real
03:40
when it's not.
87
205000
2000
quando não o é.
03:42
Our second type of error is a false negative.
88
207000
2000
O nosso segundo tipo de erro é o falso negativo.
03:44
A Type II error is not believing
89
209000
2000
O erro Tipo II é não acreditar
03:46
a pattern is real when it is.
90
211000
3000
que um padrão é real quando na realidade o é.
03:49
So let's do a thought experiment.
91
214000
2000
Façamos uma experiência mental.
03:51
You are a hominid three million years ago
92
216000
2000
Vocês são um hominídeo, há três milhões de anos atrás,
03:53
walking on the plains of Africa.
93
218000
3000
que caminham pelas planícies de África.
03:56
Your name is Lucy, okay?
94
221000
2000
O vosso nome é Lucy, está bem?
03:58
And you hear a rustle in the grass.
95
223000
2000
E ouvem um restolhar na erva.
04:00
Is it a dangerous predator,
96
225000
2000
Será um predador perigoso,
04:02
or is it just the wind?
97
227000
2000
ou será apenas o vento?
04:04
Your next decision could be the most important one of your life.
98
229000
3000
A vossa próxima decisão poderia ser a mais importante da vossa vida.
04:07
Well, if you think that the rustle in the grass is a dangerous predator
99
232000
3000
Bom, se pensarem que o restolhar é um predador perigoso,
04:10
and it turns out it's just the wind,
100
235000
2000
e na volta for só o vento,
04:12
you've made an error in cognition,
101
237000
2000
experienciaram um erro cognitivo
04:14
made a Type I error, false positive.
102
239000
2000
fizeram um erro Tipo I, o falso positivo.
04:16
But no harm. You just move away.
103
241000
2000
Mas sem danos. Apenas se afastam.
04:18
You're more cautious. You're more vigilant.
104
243000
2000
São mais prudentes. Estão mais alerta.
04:20
On the other hand, if you believe that the rustle in the grass is just the wind,
105
245000
2000
Por outro lado, se acreditam que o restolhar na erva é apenas o vento,
04:22
and it turns out it's a dangerous predator,
106
247000
3000
e afinal era um predador perigoso,
04:25
you're lunch.
107
250000
2000
vocês servem de almoço.
04:27
You've just won a Darwin award.
108
252000
2000
Acabaram de ganhar um Prémio Darwin.
04:29
You've been taken out of the gene pool.
109
254000
2000
Foram retirados da piscina genética.
04:31
Now the problem here is that
110
256000
2000
O problema é que
04:33
patternicities will occur whenever the cost
111
258000
2000
as apofenias acontecerão sempre que o custo
04:35
of making a Type I error
112
260000
2000
de fazer um erro Tipo I
04:37
is less than the cost of making a Type II error.
113
262000
2000
seja inferior ao custo de fazer um erro Tipo II.
04:39
This is the only equation in the talk by the way.
114
264000
2000
Esta é, já agora, a única equação na palestra.
04:41
We have a pattern detection problem
115
266000
2000
Temos um problema de deteção de padrões
04:43
that is assessing the difference between a Type I and a Type II error
116
268000
3000
que está a avaliar a diferença entre os erros do tipo um e dois
04:46
is highly problematic,
117
271000
2000
é altamente problemático,
04:48
especially in split-second, life-and-death situations.
118
273000
3000
especialmente em segundos-chave, situações de vida-ou-morte.
04:51
So the default position
119
276000
2000
Então a posição base
04:53
is just: Believe all patterns are real --
120
278000
2000
é "acreditem que todos os padrões são reais".
04:55
All rustles in the grass are dangerous predators
121
280000
3000
"Todo o restolhar de ervas quer dizer predadores perigosos,
04:58
and not just the wind.
122
283000
2000
e não apenas o vento"
05:00
And so I think that we evolved ...
123
285000
2000
Então, penso que evoluímos...
05:02
there was a natural selection for the propensity for our belief engines,
124
287000
3000
houve uma seleção natural para a tendência para a nossa maquinaria de fé,
05:05
our pattern-seeking brain processes,
125
290000
2000
os nossos processos de procura de padrões,
05:07
to always find meaningful patterns
126
292000
2000
para encontrarmos sempre padrões com significado
05:09
and infuse them with these sort of
127
294000
2000
e preenchêmo-los com esta espécie de
05:11
predatory or intentional agencies that I'll come back to.
128
296000
3000
agências predatórias ou intencionais às quais voltaremos.
05:14
So for example, what do you see here?
129
299000
2000
Então, por exemplo, o que vêem aqui?
05:16
It's a horse head, that's right.
130
301000
2000
Sim, é a cabeça de um cavalo.
05:18
It looks like a horse. It must be a horse.
131
303000
2000
Parece-se com um cavalo. Tem de ser um cavalo.
05:20
That's a pattern.
132
305000
2000
Isto é um padrão.
05:22
And is it really a horse?
133
307000
2000
E será, realmente, um cavalo?
05:24
Or is it more like a frog?
134
309000
3000
Ou parecer-se-á mais com um sapo?
05:27
See, our pattern detection device,
135
312000
2000
Notem, o nosso equipamento de deteção de padrões,
05:29
which appears to be located in the anterior cingulate cortex --
136
314000
3000
que parece estar localizado no córtex cingulado anterior -
05:32
it's our little detection device there --
137
317000
3000
é ali o nosso pequeno equipamento de deteção -
05:35
can be easily fooled, and this is the problem.
138
320000
2000
pode ser facilmente enganado, e é este o problema.
05:37
For example, what do you see here?
139
322000
2000
Por exemplo, o que vêem aqui?
05:39
Yes, of course, it's a cow.
140
324000
3000
Sim, claro. É uma vaca.
05:42
Once I prime the brain -- it's called cognitive priming --
141
327000
3000
Quando ativo o cérebro - o chamado primado cognitivo -
05:45
once I prime the brain to see it,
142
330000
2000
assim que ativo o cérebro para vê-lo,
05:47
it pops back out again even without the pattern that I've imposed on it.
143
332000
3000
ele aparece novamente, mesmo sem o padrão que eu lhe havia imposto.
05:50
And what do you see here?
144
335000
2000
O que vêem aqui?
05:52
Some people see a Dalmatian dog.
145
337000
2000
Algumas pessoas vêem um dálmata.
05:54
Yes, there it is. And there's the prime.
146
339000
2000
Sim, lá está ele. E é um primado.
05:56
So when I go back without the prime,
147
341000
2000
Então quando volto sem o primado,
05:58
your brain already has the model
148
343000
2000
o vosso cérebro já tem o modelo
06:00
so you can see it again.
149
345000
2000
para que o possam ver novamente.
06:02
What do you see here?
150
347000
3000
O que vêem aqui?
06:05
Planet Saturn. Yes, that's good.
151
350000
2000
O planeta Saturno. Sim, isso é bom.
06:07
How about here?
152
352000
3000
E aqui?
06:10
Just shout out anything you see.
153
355000
3000
Gritem aquilo que virem.
06:14
That's a good audience, Chris.
154
359000
2000
Que bela audiência, Chris.
06:16
Because there's nothing in this. Well, allegedly there's nothing.
155
361000
3000
Porque não há aqui nada. Bem, alegadamente, não há nada.
06:19
This is an experiment done by Jennifer Whitson
156
364000
3000
Isto é uma experiência feita por Jennifer Whitson,
06:22
at U.T. Austin
157
367000
2000
na Universidade do Texas, em Austin,
06:24
on corporate environments
158
369000
2000
sobre ambientes corporativos,
06:26
and whether feelings of uncertainty and out of control
159
371000
3000
e na possibilidade dos sentimentos de incerteza e descontrolo
06:29
makes people see illusory patterns.
160
374000
2000
fazerem as pessoas ver padrões ilusórios.
06:31
That is, almost everybody sees the planet Saturn.
161
376000
3000
Quer dizer, quase toda a gente vê o planeta Saturno.
06:34
People that are put in a condition of feeling out of control
162
379000
3000
Pessoas numa condição de se sentirem descontroladas
06:37
are more likely to see something in this,
163
382000
2000
são mais passíveis de ver algo nisto,
06:39
which is allegedly patternless.
164
384000
3000
que não é, alegadamente, um padrão.
06:42
In other words, the propensity to find these patterns
165
387000
3000
Por outras palavras, a propensão para encontrar estes padrões
06:45
goes up when there's a lack of control.
166
390000
3000
sobe em situações de descontrolo.
06:48
For example, baseball players are notoriously superstitious
167
393000
3000
Por exemplo, os jogadores de basebol são notoriamente supersticiosos
06:51
when they're batting,
168
396000
2000
quando na posição de batedor,
06:53
but not so much when they're fielding.
169
398000
2000
mas não o são tanto quando na posição de corredor.
06:55
Because fielders are successful
170
400000
2000
Isto porque os corredores têm sucesso
06:57
90 to 95 percent of the time.
171
402000
2000
90 a 95 porcento das vezes.
06:59
The best batters fail seven out of 10 times.
172
404000
3000
Os melhores batedores falham 7 a cada 10 vezes.
07:02
So their superstitions, their patternicities,
173
407000
2000
Então as suas superstições, as suas apofenias,
07:04
are all associated with feelings of lack of control
174
409000
3000
estão todas relacionadas com sentimentos de descontrolo,
07:07
and so forth.
175
412000
2000
e por aí em diante.
07:10
What do you see in this particular one here, in this field?
176
415000
3000
O que vêem neste em particular, nesta área?
07:13
Anybody see an object there?
177
418000
2000
Alguém vê aqui um objeto?
07:15
There actually is something here,
178
420000
2000
Há, realmente, aqui qualquer coisa,
07:17
but it's degraded.
179
422000
2000
mas está degradada.
07:19
While you're thinking about that,
180
424000
2000
Enquanto pensam nisso,
07:21
this was an experiment done by Susan Blackmore,
181
426000
2000
esta foi uma experiência feita por Susan Blackmore,
07:23
a psychologist in England,
182
428000
2000
uma psicóloga inglesa,
07:25
who showed subjects this degraded image
183
430000
2000
que mostrou aos participantes esta imagem degradada
07:27
and then ran a correlation between
184
432000
2000
e depois fez a correlação entre
07:29
their scores on an ESP test:
185
434000
2000
as suas notas num teste de Percepção Extrassensorial,
07:31
How much did they believe in the paranormal,
186
436000
2000
nas suas crenças no paranormal,
07:33
supernatural, angels and so forth.
187
438000
3000
no sobrenatural, anjos e por aí fora.
07:36
And those who scored high on the ESP scale,
188
441000
3000
E aqueles com melhores resultados na escala da Percepção Extrassensorial,
07:39
tended to not only see
189
444000
2000
tendiam a, nao apenas ver
07:41
more patterns in the degraded images
190
446000
2000
mais padrões nas imagens degradadas,
07:43
but incorrect patterns.
191
448000
2000
mas padrões incorretos.
07:45
Here is what you show subjects.
192
450000
2000
Aqui está o que se mostra aos participantes.
07:47
The fish is degraded 20 percent, 50 percent
193
452000
3000
O peixe está degradado 20 porcento, 50 porcento
07:50
and then the one I showed you,
194
455000
2000
e depois, o que vos mostrei,
07:52
70 percent.
195
457000
2000
70 porcento.
07:54
A similar experiment was done by another [Swiss] psychologist
196
459000
2000
Uma experiência semelhante foi realizada por outro psicólogo [suíço]
07:56
named Peter Brugger,
197
461000
2000
de nome Peter Brugger,
07:58
who found significantly more meaningful patterns
198
463000
3000
que descobriu que os padrões com maior expressão significativa
08:01
were perceived on the right hemisphere,
199
466000
2000
eram percecionados no hemisfério direito,
08:03
via the left visual field, than the left hemisphere.
200
468000
3000
pelo campo visual esquerdo, em detrimento do hemisfério esquerdo.
08:06
So if you present subjects the images such
201
471000
2000
Então, se mostram aos participantes imagens de modo
08:08
that it's going to end up on the right hemisphere instead of the left,
202
473000
3000
a que vão parar ao hemisfério direito em vez do esquerdo,
08:11
then they're more likely to see patterns
203
476000
2000
eles terão mais propensão para ver padrões
08:13
than if you put it on the left hemisphere.
204
478000
2000
do que se estes forem parar ao hemisfério esquerdo.
08:15
Our right hemisphere appears to be
205
480000
2000
Aparentemente, ocorre muita apofenia no
08:17
where a lot of this patternicity occurs.
206
482000
2000
nosso hemisfério direito.
08:19
So what we're trying to do is bore into the brain
207
484000
2000
Então, o que estamos a tentar é perfurar o cérebro
08:21
to see where all this happens.
208
486000
2000
para ver onde tudo isso acontece.
08:23
Brugger and his colleague, Christine Mohr,
209
488000
3000
Brugger e a sua colega, Christine Mohr,
08:26
gave subjects L-DOPA.
210
491000
2000
deram L-DOPA aos participantes.
08:28
L-DOPA's a drug, as you know, given for treating Parkinson's disease,
211
493000
3000
Como sabem, o L-DOPA é um medicamento indicado para o tratamento da doença de Parkinson,
08:31
which is related to a decrease in dopamine.
212
496000
3000
e está relacionado com um aumento da dopamina.
08:34
L-DOPA increases dopamine.
213
499000
2000
O L-DOPA aumenta a dopamina.
08:36
An increase of dopamine caused
214
501000
2000
E o incremento de dopamina fez com que
08:38
subjects to see more patterns
215
503000
2000
os participantes vissem mais padrões
08:40
than those that did not receive the dopamine.
216
505000
2000
do que aqueles a quem não foi administrada dopamina.
08:42
So dopamine appears to be the drug
217
507000
2000
Então a dopamina parece ser uma droga
08:44
associated with patternicity.
218
509000
2000
associada à apofenia.
08:46
In fact, neuroleptic drugs
219
511000
2000
De facto, as drogas neuroléticas
08:48
that are used to eliminate psychotic behavior,
220
513000
2000
são usadas para eliminar comportamentos psicóticos,
08:50
things like paranoia, delusions
221
515000
2000
sintomas como paranóia, ilusões,
08:52
and hallucinations,
222
517000
2000
e alucinações,
08:54
these are patternicities.
223
519000
2000
isto são apofenias.
08:56
They're incorrect patterns. They're false positives. They're Type I errors.
224
521000
3000
São padrões incorretos. São falsos positivos. São erros do Tipo I.
08:59
And if you give them drugs
225
524000
2000
E se lhes administrarem drogas
09:01
that are dopamine antagonists,
226
526000
2000
se sejam antagonistas da dopamina,
09:03
they go away.
227
528000
2000
eles desaparecem.
09:05
That is, you decrease the amount of dopamine,
228
530000
2000
Isto é, diminuem a quantidade de dopamina,
09:07
and their tendency to see
229
532000
2000
e a tendência para ver
09:09
patterns like that decreases.
230
534000
2000
padrões desse género diminui.
09:11
On the other hand, amphetamines like cocaine
231
536000
3000
Por outro lado, anfetaminas como a cocaína,
09:14
are dopamine agonists.
232
539000
2000
são agonistas da dopamina.
09:16
They increase the amount of dopamine.
233
541000
2000
Eles aumentam a quantidade de dopamina.
09:18
So you're more likely to feel in a euphoric state,
234
543000
3000
Então é provável que se sintam num estado de euforia,
09:21
creativity, find more patterns.
235
546000
2000
criatividade, reconhecimento de mais padrões.
09:23
In fact, I saw Robin Williams recently
236
548000
2000
De facto, vi recentemente o Robin Williams
09:25
talk about how he thought he was much funnier
237
550000
2000
falar sobre como ele se sentia com mais piada
09:27
when he was doing cocaine, when he had that issue, than now.
238
552000
3000
quando consumia cocaína, quando teve esse problema, do que atualmente.
09:30
So perhaps more dopamine
239
555000
2000
Então, talvez mais dopamina
09:32
is related to more creativity.
240
557000
2000
esteja relacionada com uma maior criatividade.
09:34
Dopamine, I think, changes
241
559000
2000
A meu ver, a dopamina altera
09:36
our signal-to-noise ratio.
242
561000
2000
a nossa razão sinal-ruído.
09:38
That is, how accurate we are
243
563000
2000
Ou seja, o quão certos estamos
09:40
in finding patterns.
244
565000
2000
no reconhecimento de padrões.
09:42
If it's too low, you're more likely to make too many Type II errors.
245
567000
3000
Se for muito baixa, é provável que façam demasiados erros do Tipo II.
09:45
You miss the real patterns. You don't want to be too skeptical.
246
570000
2000
Deixam escapar os padrões verdadeiros. Não queiram ser assim tão céticos.
09:47
If you're too skeptical, you'll miss the really interesting good ideas.
247
572000
3000
Se forem demasiado céticos, não repararão nas boas ideias, realmente interessantes.
09:51
Just right, you're creative, and yet you don't fall for too much baloney.
248
576000
3000
Na dose certa, são criativos, e no entanto, não caem em conversa da treta.
09:54
Too high and maybe you see patterns everywhere.
249
579000
3000
Demasiado alta, e talvez vejam padrões por toda a parte.
09:57
Every time somebody looks at you, you think people are staring at you.
250
582000
3000
Sempre que alguém olha para vós, pensam que vos estão a encarar.
10:00
You think people are talking about you.
251
585000
2000
Pensam que estão a falar de vós.
10:02
And if you go too far on that, that's just simply
252
587000
2000
E se continuam por esse caminho, isso é simplesmente
10:04
labeled as madness.
253
589000
2000
rotulado como loucura.
10:06
It's a distinction perhaps we might make
254
591000
2000
É uma distinção que talvez possamos fazer
10:08
between two Nobel laureates, Richard Feynman
255
593000
2000
entre dois laureados com o Prémio Nobel, Richard Feynman
10:10
and John Nash.
256
595000
2000
e John Nash.
10:12
One sees maybe just the right number
257
597000
2000
Um vê o número exato de padrões
10:14
of patterns to win a Nobel Prize.
258
599000
2000
necessários para ganhar um Prémio Nobel.
10:16
The other one also, but maybe too many patterns.
259
601000
2000
O outro também os vê, mas talvez em demasia.
10:18
And we then call that schizophrenia.
260
603000
3000
E depois chamamos a isso esquizofrenia.
10:21
So the signal-to-noise ratio then presents us with a pattern-detection problem.
261
606000
3000
Então a razão sinal-ruído saúda-nos aí com um problema de deteção de padrões.
10:24
And of course you all know exactly
262
609000
2000
E todos vós sabeis claramente
10:26
what this is, right?
263
611000
2000
o que isso é, certo?
10:28
And what pattern do you see here?
264
613000
2000
E que padrão vêem aqui?
10:30
Again, I'm putting your anterior cingulate cortex to the test here,
265
615000
3000
Novamente, estou a testar o vosso cortex cingulado anterior,
10:33
causing you conflicting pattern detections.
266
618000
3000
causando-vos deteções de padrões que entram em conflito.
10:36
You know, of course, this is Via Uno shoes.
267
621000
2000
Sabem, com certeza, que estes sapatos são Via Uno.
10:38
These are sandals.
268
623000
3000
São sandálias.
10:41
Pretty sexy feet, I must say.
269
626000
3000
Uns pés bem sensuais, devo dizer.
10:44
Maybe a little Photoshopped.
270
629000
2000
Talvez um pouco editados em Photoshop.
10:46
And of course, the ambiguous figures
271
631000
2000
E, obviamente, as figuras ambíguas
10:48
that seem to flip-flop back and forth.
272
633000
2000
que parecem deambular de trás para a frente.
10:50
It turns out what you're thinking about a lot
273
635000
2000
Acontece que aquilo em que pensam muito
10:52
influences what you
274
637000
2000
tem influência naquilo
10:54
tend to see.
275
639000
2000
que tendem a ver.
10:56
And you see the lamp here, I know.
276
641000
2000
E vêem esta lâmpada, eu sei.
10:58
Because the lights on here.
277
643000
3000
Porque aqui a luz está ligada.
11:01
Of course, thanks to the environmentalist movement
278
646000
2000
Obviamente, graças ao movimento ambientalista,
11:03
we're all sensitive to the plight of marine mammals.
279
648000
3000
todos estamos sensibilizados com os apelos pelos mamíferos marinhos.
11:06
So what you see in this particular ambiguous figure
280
651000
3000
Então o que vêem nesta figura ambígua, em particular,
11:09
is, of course, the dolphins, right?
281
654000
2000
são, certamente os golfinhos, certo?
11:11
You see a dolphin here,
282
656000
2000
Vêem aqui um golfinho.
11:13
and there's a dolphin,
283
658000
2000
E aqui está um golfinho.
11:15
and there's a dolphin.
284
660000
2000
E lá está outro.
11:17
That's a dolphin tail there, guys.
285
662000
3000
Aquilo é a barbatana de um golfinho, pessoal.
11:20
(Laughter)
286
665000
3000
(Risos)
11:25
If we can give you conflicting data, again,
287
670000
3000
Se vos conseguirmos dar a informação em conflito, novamente,
11:28
your ACC is going to be going into hyperdrive.
288
673000
3000
o vosso cortex cingulado anterior entrará em hiperatividade.
11:31
If you look down here, it's fine. If you look up here, then you get conflicting data.
289
676000
3000
Se olharem para aqui, ótimo. Se olharem ali para cima, a informação entrará em conflito.
11:34
And then we have to flip the image
290
679000
2000
Depois temos de rodar a imagem
11:36
for you to see that it's a set up.
291
681000
2000
para que vejam que é tudo um logro.
11:40
The impossible crate illusion.
292
685000
2000
A ilusão da caixa impossível.
11:42
It's easy to fool the brain in 2D.
293
687000
2000
É fácil enganar o cérebro em 2D.
11:44
So you say, "Aw, come on Shermer, anybody can do that
294
689000
2000
E vós dizeis "Oh, vá lá Shermer, qualquer um pode fazer isso
11:46
in a Psych 101 text with an illusion like that."
295
691000
2000
munido de textos de iniciação à psicologia, com uma ilusão como essa".
11:48
Well here's the late, great Jerry Andrus'
296
693000
2000
Bem, eis a ilusão em 3D "caixa impossivel"
11:50
"impossible crate" illusion in 3D,
297
695000
3000
do grande, falecido, Jerry Andrus,
11:53
in which Jerry is standing inside
298
698000
2000
onde o Jerry está em pé, dentro
11:55
the impossible crate.
299
700000
2000
da caixa impossível.
11:57
And he was kind enough to post this
300
702000
2000
E ele foi suficientemente gentil para divulgar isto
11:59
and give us the reveal.
301
704000
2000
e dar-nos a revelação.
12:01
Of course, camera angle is everything. The photographer is over there,
302
706000
3000
Sem dúvida, o ângulo da câmara é tudo. O fotógrafo está lá.
12:04
and this board appears to overlap with this one, and this one with that one, and so on.
303
709000
3000
E esta fronteira parece sobrepor-se àquela, e esta com aquela, e por aí fora.
12:07
But even when I take it away,
304
712000
2000
Mas mesmo quando tento controlá-la
12:09
the illusion is so powerful because of how are brains are wired
305
714000
2000
a ilusão é tão poderosa devido à maneira como os nossos cérebros estão programados
12:11
to find those certain kinds of patterns.
306
716000
3000
para reconhecer certos tipos padrões.
12:14
This is a fairly new one
307
719000
2000
Esta é uma moderadamente nova
12:16
that throws us off because of the conflicting patterns
308
721000
2000
isso nos surpreende devido aos padrões em conflito
12:18
of comparing this angle with that angle.
309
723000
3000
no que respeita à comparação deste ângulo com o outro.
12:21
In fact, it's the exact same picture side by side.
310
726000
3000
De facto, é a mesma imagem, lado a lado.
12:24
So what you're doing is comparing that angle
311
729000
2000
Então o que fazem é comparar esse ângulo
12:26
instead of with this one, but with that one.
312
731000
2000
em vez deste, mas com o outro.
12:28
And so your brain is fooled.
313
733000
2000
E então os vossos cérebros são enganados.
12:30
Yet again, your pattern detection devices are fooled.
314
735000
2000
Mais uma vez, ou vossos aparelhos de deteção de padrões são enganados.
12:32
Faces are easy to see
315
737000
2000
Os rostos são fáceis de ver
12:34
because we have an additional evolved
316
739000
2000
porque temos um software adicional evoluido,
12:36
facial recognition software
317
741000
2000
software de reconhecimento facial,
12:38
in our temporal lobes.
318
743000
3000
nos nossos lobos temporais.
12:41
Here's some faces on the side of a rock.
319
746000
3000
Eis alguns rostos ao lado de uma rocha.
12:44
I'm actually not even sure if this is -- this might be Photoshopped.
320
749000
3000
Nem sequer tenho a certeza de que isto seja verdade - pode ter sido editado com Photoshop.
12:47
But anyway, the point is still made.
321
752000
2000
De qualquer maneira, chegámos onde queríamos.
12:49
Now which one of these looks odd to you?
322
754000
2000
Agora, qual destes lhes parece mais estranho?
12:51
In a quick reaction, which one looks odd?
323
756000
2000
Numa reação rápida, qual parece mais estranho?
12:53
The one on the left. Okay. So I'll rotate it
324
758000
2000
O da esquerda. Muito bem. Então vou rodá-lo
12:55
so it'll be the one on the right.
325
760000
2000
para que o mais estranho seja o da direita.
12:57
And you are correct.
326
762000
2000
E estão certos.
12:59
A fairly famous illusion -- it was first done with Margaret Thatcher.
327
764000
3000
Uma ilusão moderadamente famosa - usada pela primeira vez com Margaret Thatcher.
13:02
Now, they trade up the politicians every time.
328
767000
2000
Agora, trocam-se de políticos todos os dias.
13:04
Well, why is this happening?
329
769000
2000
Bom, qual a razão disto?
13:06
Well, we know exactly where it happens,
330
771000
2000
Bom, sabemos exatamente onde acontece,
13:08
in the temporal lobe, right across, sort of above your ear there,
331
773000
3000
no lobo temporal, atravessado, mais ou menos ali a cima da orelha.
13:11
in a little structure called the fusiform gyrus.
332
776000
3000
Numa pequena estrutura chamada giro fusiforme.
13:14
And there's two types of cells that do this,
333
779000
2000
E existem dois tipos de células que fazem isto,
13:16
that record facial features either globally,
334
781000
3000
que gravam caraterísticas faciais tanto na globalidade,
13:19
or specifically these large, rapid-firing cells,
335
784000
2000
como especificamente nestas células de reação rápida, grandes,
13:21
first look at the general face.
336
786000
2000
olham em primeiro lugar para a cara em específico.
13:23
So you recognize Obama immediately.
337
788000
2000
Então reconhecem o Obama de imediato.
13:25
And then you notice something quite
338
790000
2000
E depois reparam em algo um pouco estranho
13:27
a little bit odd about the eyes and the mouth.
339
792000
2000
nos seus olhos e na sua boca.
13:29
Especially when they're upside down,
340
794000
2000
Em especial quando virados ao contrário,
13:31
you're engaging that general facial recognition software there.
341
796000
3000
Estão a usar o software de reconhecimento facial geral, aqui.
13:34
Now I said back in our little thought experiment,
342
799000
3000
Já disse anteriormente, na nossa pequena experiência de pensamento,
13:37
you're a hominid walking on the plains of Africa.
343
802000
2000
que vós sois hominídeos que se passeiam nas planícies africanas.
13:39
Is it just the wind or a dangerous predator?
344
804000
3000
Será apenas o vento ou um predador perigoso?
13:42
What's the difference between those?
345
807000
2000
Qual a diferença entre ambos?
13:44
Well, the wind is inanimate;
346
809000
2000
Bom, o vento é inanimado;
13:46
the dangerous predator is an intentional agent.
347
811000
2000
o predador perigoso é um agente intencional.
13:48
And I call this process agenticity.
348
813000
2000
E eu chamo a este processo agenticidade.
13:50
That is the tendency to infuse patterns
349
815000
2000
É a tendência para preencher padrões
13:52
with meaning, intention and agency,
350
817000
2000
com significado, intencionalidade e poder,
13:54
often invisible beings from the top down.
351
819000
3000
muitas vezes seres inferiores.
13:57
This is an idea that we got
352
822000
2000
Esta é uma ideia que tivémos
13:59
from a fellow TEDster here, Dan Dennett,
353
824000
2000
a partir de um colega TED, Dan Dennett, aqui presente,
14:01
who talked about taking the intentional stance.
354
826000
2000
que falava sobre tomar a posição intencional.
14:03
So it's a type of that expanded to explain, I think, a lot of different things:
355
828000
3000
Então é um tipo da extensão disso que explica, creio, muitas coisas diferentes,
14:06
souls, spirits, ghosts, gods, demons, angels,
356
831000
3000
almas, espíritos, fantasmas, deuses, demónios, anjos,
14:09
aliens, intelligent designers,
357
834000
2000
extraterrestres, designers inteligentes,
14:11
government conspiracists
358
836000
2000
conspiradores governamentais,
14:13
and all manner of invisible agents
359
838000
2000
e todas as formas de agentes invisíveis
14:15
with power and intention, are believed
360
840000
2000
com poder e intencionalidade,
14:17
to haunt our world and control our lives.
361
842000
2000
para assombrar o nosso mundo e controlar as nossas vidas.
14:19
I think it's the basis of animism
362
844000
2000
Penso que seja a base do animismo,
14:21
and polytheism and monotheism.
363
846000
3000
do politeísmo e do monoteísmo.
14:24
It's the belief that aliens are somehow
364
849000
2000
É a crença que os extraterrestres são, de alguma forma,
14:26
more advanced than us, more moral than us,
365
851000
2000
mais avançados que nós, mais morais que nós,
14:28
and the narratives always are
366
853000
2000
e as narrativas são sempre
14:30
that they're coming here to save us and rescue us from on high.
367
855000
3000
que eles cá vêm para nos salvar e resgatar-nos a partir do céu.
14:33
The intelligent designer's always portrayed
368
858000
2000
Os designers inteligentes são sempre vistos
14:35
as this super intelligent, moral being
369
860000
3000
como uns seres superinteligentes e morais
14:38
that comes down to design life.
370
863000
2000
cujo resultado é o desenho da vida.
14:40
Even the idea that government can rescue us --
371
865000
2000
Até a ideia que o governo nos pode salvar.
14:42
that's no longer the wave of the future,
372
867000
2000
Esta deixou de ser a onda futurista.
14:44
but that is, I think, a type of agenticity:
373
869000
2000
Mas isto é, penso, um tipo de agenticidade,
14:46
projecting somebody up there,
374
871000
2000
a projeção de alguém lá em cima,
14:48
big and powerful, will come rescue us.
375
873000
2000
grande e poderoso, que nos virá salvar.
14:50
And this is also, I think, the basis of conspiracy theories.
376
875000
2000
Esta é também, creio, a base das teorias da conspiração.
14:52
There's somebody hiding behind there pulling the strings,
377
877000
3000
Há lá alguém escondido nas traseiras, a manipular os fios,
14:55
whether it's the Illuminati
378
880000
2000
quer sejam os Illuminati
14:57
or the Bilderbergers.
379
882000
2000
ou os Bilderbergers.
14:59
But this is a pattern detection problem, isn't it?
380
884000
2000
Mas este é um problema de deteção de padrões, não é?
15:01
Some patterns are real and some are not.
381
886000
2000
Alguns padrões são reais, e outros não o são.
15:03
Was JFK assassinated by a conspiracy or by a lone assassin?
382
888000
3000
O J.F. Kennedy foi assassinado por causa de uma conspiração, ou por um assassino solitário?
15:06
Well, if you go there -- there's people there on any given day --
383
891000
3000
Bom, se vão por aí - há pessoas aí todos os dias -
15:09
like when I went there, here -- showing me where the different shooters were.
384
894000
3000
como quando lá fui, aqui está - a mostrarem-me onde os vários atiradores estavam.
15:12
My favorite one was he was in the manhole.
385
897000
3000
O meu preferido foi quando ele estava no esgoto.
15:15
And he popped out at the last second, took that shot.
386
900000
3000
E saltou num ápice para fora dele no momento exato e deu aquele tiro.
15:18
But of course, Lincoln was assassinated by a conspiracy.
387
903000
2000
Mas claro, o Lincoln foi assassinado por uma conspiração.
15:20
So we can't just uniformly dismiss
388
905000
2000
Então não podemos simplesmente não ter em conta
15:22
all patterns like that.
389
907000
2000
todos os padrões desse género.
15:24
Because, let's face it, some patterns are real.
390
909000
2000
Porque, convenhamos, alguns padrões são reais.
15:26
Some conspiracies really are true.
391
911000
2000
Algumas conspirações têm mesmo razão de ser.
15:30
Explains a lot, maybe.
392
915000
2000
Isto talvez explique muita coisa
15:32
And 9/11 has a conspiracy theory. It is a conspiracy.
393
917000
3000
E o 11 de setembro foi uma teoria da conspiração. É uma conspiração.
15:35
We did a whole issue on it.
394
920000
2000
Fizémos disso um grande ponto de debate.
15:37
Nineteen members of Al Queda plotting to fly planes into buildings
395
922000
2000
19 membros da Al Queda, a arquitetar maneiras de fazerem embater aviões em edifícios,
15:39
constitutes a conspiracy.
396
924000
2000
é parte de uma conspiração.
15:41
But that's not what the "9/11 truthers" think.
397
926000
2000
Mas não é isso que os membros do movimento "9/11 Truth" pensam.
15:43
They think it was an inside job by the Bush administration.
398
928000
3000
Eles acham que foi tudo planeado pela administração de Bush.
15:46
Well, that's a whole other lecture.
399
931000
2000
Bom, isso daria para uma nova palestra.
15:48
You know how we know that 9/11
400
933000
2000
Mas fazem ideia de como sabemos que o 11 de setembro
15:50
was not orchestrated by the Bush administration?
401
935000
2000
não foi orquestrado pela administração de Bush?
15:52
Because it worked.
402
937000
2000
Porque deu resultado.
15:54
(Laughter)
403
939000
3000
(Risos)
15:57
(Applause)
404
942000
3000
(Aplausos)
16:00
So we are natural-born dualists.
405
945000
2000
Então somos dualistas inatos.
16:02
Our agenticity process comes from
406
947000
2000
O nosso processo de agenticidade provém
16:04
the fact that we can enjoy movies like these.
407
949000
2000
do facto de podermos apreciar esses filmes.
16:06
Because we can imagine, in essence,
408
951000
2000
Porque podemos imaginar, na sua essência,
16:08
continuing on.
409
953000
2000
que continuarmos.
16:10
We know that if you stimulate the temporal lobe,
410
955000
2000
Sabemos que, se estimularem o lobo temporal,
16:12
you can produce a feeling of out-of-body experiences,
411
957000
2000
podem sentir algo como experiências extra-corporais,
16:14
near-death experiences,
412
959000
2000
experiências de quase-morte,
16:16
which you can do by just touching an electrode to the temporal lobe there.
413
961000
3000
e podem obtê-las apenas pelo toque de um elétrodo no lobo temporal, ali,
16:19
Or you can do it through loss of consciousness,
414
964000
2000
ou por perda de consciência,
16:21
by accelerating in a centrifuge.
415
966000
2000
ao acelerar-se numa centrifugadora.
16:23
You get a hypoxia, or a lower oxygen.
416
968000
3000
Entram em hipóxia, ou um decréscimo em oxigénio.
16:26
And the brain then senses
417
971000
2000
E depois o cérebro nota
16:28
that there's an out-of-body experience.
418
973000
2000
que há uma experiência extra-corporal.
16:30
You can use -- which I did, went out and did --
419
975000
2000
Podem usar - eu fi-lo, pus-me a caminho e fi-lo -
16:32
Michael Persinger's God Helmet,
420
977000
2000
o Capacete Dourado de Michael Persinger,
16:34
that bombards your temporal lobes with electromagnetic waves.
421
979000
2000
que bombardeia os vossos lobos temporais com ondas eletromagnéticas.
16:36
And you get a sense of out-of-body experience.
422
981000
3000
E têm uma sensação de experiência extra-corporal.
16:39
So I'm going to end here with a short video clip
423
984000
2000
Acabarei aqui com um pequeno videoclip
16:41
that sort of brings all this together.
424
986000
2000
que como que explana tudo isto em conjunto.
16:43
It's just a minute and a half.
425
988000
2000
Tem a duração de apenas um minuto e meio.
16:45
It ties together all this into the power of expectation and the power of belief.
426
990000
3000
Liga tudo isto ao poder da expectativa e ao poder da crença.
16:48
Go ahead and roll it.
427
993000
2000
Vamos lá vê-lo.
16:50
Narrator: This is the venue they chose for their fake auditions
428
995000
3000
Narrador: Este é o espaço que eles escolhem para as suas audições fraudulentas.
16:53
for an advert for lip balm.
429
998000
2000
para um anúncio a um batom.
16:55
Woman: We're hoping we can use part of this
430
1000000
2000
Mulher: Esperamos conseguir usar parte disto
16:57
in a national commercial, right?
431
1002000
2000
numa publicidade nacional, certo.
16:59
And this is test on some lip balms
432
1004000
2000
E está a ser testado em alguns batons
17:01
that we have over here.
433
1006000
2000
que aqui temos.
17:03
And these are our models who are going to help us,
434
1008000
2000
E estes são os modelos que nos vão ajudar,
17:05
Roger and Matt.
435
1010000
2000
Roger e Matt.
17:07
And we have our own lip balm,
436
1012000
2000
Temos o nosso próprio batom,
17:09
and we have a leading brand.
437
1014000
2000
e temos uma marca líder.
17:11
Would you have any problem
438
1016000
2000
Veriam algum problema
17:13
kissing our models to test it?
439
1018000
2000
em beijar os nossos modelos, para o testar?
17:15
Girl: No.
440
1020000
2000
Rapariga: Não.
17:17
Woman: You wouldn't? (Girl: No.) Woman: You'd think that was fine.
441
1022000
2000
Mulher: Não veria? (Rapariga: Não) Mulher: achá-lo-ias muito bem.
17:19
Girl: That would be fine. (Woman: Okay.)
442
1024000
2000
Rapariga: Não me importaria. (Mulher: Está bem.)
17:21
So this is a blind test.
443
1026000
3000
Então isto é um teste cego.
17:24
I'm going to ask you to go ahead
444
1029000
2000
Vou pedir-vos que
17:26
and put a blindfold on.
445
1031000
2000
coloquem uma venda nos olhos.
17:29
Kay, now can you see anything? (Girl: No.)
446
1034000
3000
Muito bem; agora, conseguem ver alguma coisa? (Rapariga: Não.)
17:32
Pull it so you can't even see down. (Girl: Okay.)
447
1037000
2000
Coloquem-na de maneira que nem consigam ver para baixo. (Rapariga: Está bem.)
17:34
Woman: It's completely blind now, right?
448
1039000
2000
Mulher: Está completamente cega agora, certo?
17:36
Girl: Yes. (Woman: Okay.)
449
1041000
2000
Rapariga: Sim. (Mulher: Muito bem.)
17:38
Now, what I'm going to be looking for in this test
450
1043000
3000
Agora, aquilo que me interessa encontrar neste teste
17:41
is how it protects your lips,
451
1046000
3000
é a maneira como protege os seus lábios,
17:44
the texture, right,
452
1049000
2000
a textura, certo,
17:46
and maybe if you can discern any flavor or not.
453
1051000
3000
e talvez se consegue distinguir sabores ou não.
17:49
Girl: Okay. (Woman: Have you ever done a kissing test before?)
454
1054000
3000
Rapariga: Está bem. (Mulher: Alguma vez fez o teste do beijo, anteriormente?
17:52
Girl: No.
455
1057000
2000
Rapariga: Não.
17:54
Woman: Take a step here.
456
1059000
2000
Mulher: Venha para aqui.
17:56
Okay, now I'm going to ask you to pucker up.
457
1061000
2000
Muito bem, agora quero que faça caretas.
17:58
Pucker up big and lean in just a little bit, okay?
458
1063000
3000
Faça caretas e incline-se um pouco, sim.
18:06
(Music)
459
1071000
4000
(Música)
18:10
(Laughter)
460
1075000
5000
(Risos)
18:19
(Laughter)
461
1084000
3000
(Risos)
18:30
Woman: Okay.
462
1095000
2000
Muito bem.
18:32
And, Jennifer, how did that feel?
463
1097000
2000
Como te sentiste, Jennifer?
18:34
Jennifer: Good.
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2000
Jennifer: Bem.
18:36
(Laughter)
465
1101000
7000
(Risos)
18:43
Girl: Oh my God!
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2000
Rapariga: Oh, meu Deus!
18:45
(Laughter)
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4000
(Risos)
18:50
Michael Shermer: Thank you very much. Thank you. Thanks.
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3000
Michael Shermer: Muitíssimo obrigado. Obrigado a todos. Obrigado.
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