Mark Pagel: How language transformed humanity

Mark Pagel: Como a linguagem transformou a humanidade

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TED


Por favor, clique duas vezes nas legendas em inglês abaixo para reproduzir o vídeo.

Tradutor: Gustavo Monasterio Revisor: Viviane Ferraz Matos
00:15
Each of you possesses
0
15260
2000
Cada um de vocês possui
00:17
the most powerful, dangerous and subversive trait
1
17260
3000
o traço mais poderoso, perigoso e subversivo
00:20
that natural selection has ever devised.
2
20260
3000
que a seleção natural já projetou.
00:23
It's a piece of neural audio technology
3
23260
3000
É uma parte da tecnologia áudio-neural
00:26
for rewiring other people's minds.
4
26260
2000
para reprogramar as mentes das outras pessoas.
00:28
I'm talking about your language, of course,
5
28260
3000
Eu falo da linguagem, é claro,
00:31
because it allows you to implant a thought from your mind
6
31260
3000
pois ela permite implantar um pensamento de sua mente
00:34
directly into someone else's mind,
7
34260
3000
diretamente na mente de outra pessoa,
00:37
and they can attempt to do the same to you,
8
37260
2000
e elas podem tentar fazer o mesmo com você,
00:39
without either of you having to perform surgery.
9
39260
3000
sem que nenhum de vocês tenha que fazer uma cirurgia.
00:42
Instead, when you speak,
10
42260
2000
Em vez disso, quando você fala,
00:44
you're actually using a form of telemetry
11
44260
2000
está na realidade utilizando uma forma de telemetria
00:46
not so different
12
46260
2000
não muito diferente
00:48
from the remote control device for your television.
13
48260
2000
do controle remoto da sua televisão.
00:50
It's just that, whereas that device
14
50260
2000
Só que, este dispositivo
00:52
relies on pulses of infrared light,
15
52260
2000
utiliza pulsos de luz infravermelha,
00:54
your language relies on pulses,
16
54260
3000
sua linguagem utiliza pulsos,
00:57
discrete pulses, of sound.
17
57260
2000
pulsos discretos, de som.
00:59
And just as you use the remote control device
18
59260
3000
E assim como você utiliza o controle remoto
01:02
to alter the internal settings of your television
19
62260
2000
para alterar ajustes internos da televisão
01:04
to suit your mood,
20
64260
2000
para ajustar-se à sua vontade,
01:06
you use your language
21
66260
2000
você utiliza sua linguagem
01:08
to alter the settings inside someone else's brain
22
68260
2000
para alterar os ajustes do cérebro de outra pessoa
01:10
to suit your interests.
23
70260
2000
para ajustar-se aos seus interesses.
01:12
Languages are genes talking,
24
72260
2000
Linguagens são genes falando,
01:14
getting things that they want.
25
74260
2000
conseguindo o que querem.
01:16
And just imagine the sense of wonder in a baby
26
76260
3000
E imagine o senso de maravilha de um bebê
01:19
when it first discovers that, merely by uttering a sound,
27
79260
3000
quando descobre pela primeira vez, que só proferindo um som,
01:22
it can get objects to move across a room
28
82260
2000
ele pode conseguir que objetos se movam pelo quarto
01:24
as if by magic,
29
84260
2000
como por mágica,
01:26
and maybe even into its mouth.
30
86260
3000
e talvez mesmo até sua boca.
01:29
Now language's subversive power
31
89260
2000
Agora, o poder subversivo da linguagem
01:31
has been recognized throughout the ages
32
91260
2000
é reconhecido através das eras
01:33
in censorship, in books you can't read,
33
93260
2000
na censura, em livros que não podemos ler,
01:35
phrases you can't use
34
95260
2000
frases que não podemos usar
01:37
and words you can't say.
35
97260
2000
e palavras que não podemos dizer.
01:39
In fact, the Tower of Babel story in the Bible
36
99260
3000
Na verdade, a história bíblica da Torre de Babel
01:42
is a fable and warning
37
102260
2000
é uma fábula e um aviso
01:44
about the power of language.
38
104260
2000
sobre o poder da linguagem.
01:46
According to that story, early humans developed the conceit
39
106260
3000
Conforme essa história, os primeiros humanos desenvolveram o conceito
01:49
that, by using their language to work together,
40
109260
2000
que, utilizando sua linguagem para trabalharem juntos,
01:51
they could build a tower
41
111260
2000
eles poderiam construir uma torre
01:53
that would take them all the way to heaven.
42
113260
2000
que levaria todos até o céu.
01:55
Now God, angered at this attempt to usurp his power,
43
115260
3000
Então Deus, irritado com essa tentativa de usurpar seu poder,
01:58
destroyed the tower,
44
118260
3000
destruiu a torre,
02:01
and then to ensure
45
121260
2000
e a seguir, para assegurar
02:03
that it would never be rebuilt,
46
123260
2000
que ela nunca mais fosse reconstruída,
02:05
he scattered the people by giving them different languages --
47
125260
3000
ele espalhou as pessoas dando-lhes diferentes línguas --
02:08
confused them by giving them different languages.
48
128260
3000
Confundiu-as dando línguas diferentes.
02:11
And this leads to the wonderful irony
49
131260
2000
E isso nos leva à maravilhosa ironia
02:13
that our languages exist to prevent us from communicating.
50
133260
3000
de que nossas línguas existem para evitar que nos comuniquemos.
02:16
Even today,
51
136260
2000
Mesmo hoje,
02:18
we know that there are words we cannot use,
52
138260
2000
sabemos que existem palavras que não podemos usar,
02:20
phrases we cannot say,
53
140260
2000
frases que não podemos dizer,
02:22
because if we do so,
54
142260
2000
porque se o fizermos,
02:24
we might be accosted, jailed,
55
144260
3000
podemos ser criticados, presos,
02:27
or even killed.
56
147260
2000
ou mesmo mortos.
02:29
And all of this from a puff of air
57
149260
2000
E tudo isso por um sopro de ar
02:31
emanating from our mouths.
58
151260
2000
emanando de nossas bocas.
02:33
Now all this fuss about a single one of our traits
59
153260
3000
Então, toda essa confusão sobre um só de nossos traços
02:36
tells us there's something worth explaining.
60
156260
2000
nos diz que é algo que vale a pena explicar.
02:38
And that is how and why
61
158260
2000
E essas são as razões de como e porque
02:40
did this remarkable trait evolve,
62
160260
2000
esse notável traço evoluiu,
02:42
and why did it evolve
63
162260
2000
e por que ele evoluiu
02:44
only in our species?
64
164260
2000
somente em nossa espécie?
02:46
Now it's a little bit of a surprise
65
166260
2000
É um tanto surpreendente
02:48
that to get an answer to that question,
66
168260
2000
que para conseguir a resposta para essa pergunta,
02:50
we have to go to tool use
67
170260
2000
tenhamos que ir para a utilização de ferramentas
02:52
in the chimpanzees.
68
172260
2000
pelos chimpanzés.
02:54
Now these chimpanzees are using tools,
69
174260
2000
Então, esses chimpanzés utilizam ferramentas
02:56
and we take that as a sign of their intelligence.
70
176260
3000
e tomamos isso como um sinal de sua inteligência.
02:59
But if they really were intelligent,
71
179260
2000
Mas se fossem realmente inteligentes,
03:01
why would they use a stick to extract termites from the ground
72
181260
3000
por que eles utilizariam um graveto para extrair os cupins do solo
03:04
rather than a shovel?
73
184260
2000
em vez de uma pá?
03:06
And if they really were intelligent,
74
186260
3000
E se eles fossem realmente inteligentes,
03:09
why would they crack open nuts with a rock?
75
189260
2000
por que eles quebrariam as castanhas com uma pedra?
03:11
Why wouldn't they just go to a shop and buy a bag of nuts
76
191260
3000
Por que eles não vão a uma loja e compram um saco de castanhas
03:14
that somebody else had already cracked open for them?
77
194260
3000
que alguém já quebrou para eles?
03:17
Why not? I mean, that's what we do.
78
197260
2000
Por que não? Quer dizer, isso é o que fazemos.
03:19
Now the reason the chimpanzees don't do that
79
199260
2000
Então, a razão de os chimpanzés não fazerem isso
03:21
is that they lack what psychologists and anthropologists call
80
201260
3000
é que eles não têm o que os psicólogos e antropólogos chamam de
03:24
social learning.
81
204260
2000
aprendizado social.
03:26
They seem to lack the ability
82
206260
2000
Parece que não têm a habilidade
03:28
to learn from others
83
208260
2000
de aprender com os outros
03:30
by copying or imitating
84
210260
2000
pela cópia ou imitação
03:32
or simply watching.
85
212260
2000
ou simplesmente pela observação.
03:34
As a result,
86
214260
2000
Como resultado,
03:36
they can't improve on others' ideas
87
216260
2000
eles não podem improvisar as idéias dos outros
03:38
or learn from others' mistakes --
88
218260
2000
ou aprender com os erros dos outros --
03:40
benefit from others' wisdom.
89
220260
2000
beneficiarem-se da sabedoria dos outros.
03:42
And so they just do the same thing
90
222260
2000
E assim eles só fazem a mesma coisa
03:44
over and over and over again.
91
224260
2000
todas as vezes.
03:46
In fact, we could go away for a million years and come back
92
226260
4000
De fato, podemos avançar um milhão de anos e voltar
03:50
and these chimpanzees would be doing the same thing
93
230260
3000
e esses chimpanzés estarão fazendo a mesma coisa
03:53
with the same sticks for the termites
94
233260
2000
com os mesmos gravetos para os cupins
03:55
and the same rocks to crack open the nuts.
95
235260
3000
e as mesmas pedras para quebrar as castanhas.
03:58
Now this may sound arrogant, or even full of hubris.
96
238260
3000
Agora, isso pode parecer arrogante, ou mesmo cheio de presunção.
04:01
How do we know this?
97
241260
2000
Como sabemos disso?
04:03
Because this is exactly what our ancestors, the Homo erectus, did.
98
243260
3000
Porque era isso exatamente o que nossos ancestrais, os Homo Erectus, faziam.
04:06
These upright apes
99
246260
2000
Esses macacos eretos
04:08
evolved on the African savanna
100
248260
2000
evoluiram na savana africana
04:10
about two million years ago,
101
250260
2000
cerca de dois milhões de anos atrás,
04:12
and they made these splendid hand axes
102
252260
2000
e fizeram machados manuais esplêndidos
04:14
that fit wonderfully into your hands.
103
254260
2000
que se ajustam maravilhosamente às suas mãos.
04:16
But if we look at the fossil record,
104
256260
2000
Mas se verificarmos os registros fósseis,
04:18
we see that they made the same hand axe
105
258260
3000
vemos que faziam o mesmo machado manual
04:21
over and over and over again
106
261260
2000
repetidamente
04:23
for one million years.
107
263260
2000
por um milhão de anos.
04:25
You can follow it through the fossil record.
108
265260
2000
Você pode verificar isso nos registros fósseis.
04:27
Now if we make some guesses about how long Homo erectus lived,
109
267260
2000
Agora, se fizermos algumas suposições de quanto tempo vivia um Homo Erectus,
04:29
what their generation time was,
110
269260
2000
quanto tempo vivia sua geração,
04:31
that's about 40,000 generations
111
271260
3000
seriam aproximadamente 40.000 gerações
04:34
of parents to offspring, and other individuals watching,
112
274260
3000
de pais e filhos, e outros indivíduos assistindo,
04:37
in which that hand axe didn't change.
113
277260
2000
e nas quais o machado manual não mudou.
04:39
It's not even clear
114
279260
2000
Não fica nem mesmo claro
04:41
that our very close genetic relatives, the Neanderthals,
115
281260
2000
se nossos parentes genéticos próximos, os Neandertais,
04:43
had social learning.
116
283260
2000
possuiam aprendizado social.
04:45
Sure enough, their tools were more complicated
117
285260
3000
Com certeza, suas ferramentas eram mais complicadas
04:48
than those of Homo erectus,
118
288260
2000
que aquelas do Homo Erectus,
04:50
but they too showed very little change
119
290260
2000
mas eles também mostraram pouquíssima mudança
04:52
over the 300,000 years or so
120
292260
3000
nos quase 300.000 anos, aproximadamente
04:55
that those species, the Neanderthals,
121
295260
2000
que essa espécie, os Neandertais,
04:57
lived in Eurasia.
122
297260
2000
viveram na Eurásia.
04:59
Okay, so what this tells us
123
299260
2000
OK, então o que isso nos diz
05:01
is that, contrary to the old adage,
124
301260
3000
é que, ao contrário do velho provérbio,
05:04
"monkey see, monkey do,"
125
304260
3000
"macaco vê, macaco faz"
05:07
the surprise really is
126
307260
2000
A surpresa realmente é
05:09
that all of the other animals
127
309260
2000
que todos os outros animais
05:11
really cannot do that -- at least not very much.
128
311260
3000
na verdade não podem fazer isso -- pelo menos não muito.
05:14
And even this picture
129
314260
2000
E mesmo nesta fotografia
05:16
has the suspicious taint of being rigged about it --
130
316260
3000
existe a suspeita de ser preparada --
05:19
something from a Barnum & Bailey circus.
131
319260
2000
como algo do circo Barnum & Bailey.
05:21
But by comparison,
132
321260
2000
Mas por comparação,
05:23
we can learn.
133
323260
2000
nós podemos aprender.
05:25
We can learn by watching other people
134
325260
3000
Podemos aprender por observar outras pessoas
05:28
and copying or imitating
135
328260
2000
e copiar ou imitar
05:30
what they can do.
136
330260
2000
o que elas podem fazer.
05:32
We can then choose, from among a range of options,
137
332260
3000
Podemos então escolher, dentre uma gama de opções,
05:35
the best one.
138
335260
2000
a melhor.
05:37
We can benefit from others' ideas.
139
337260
2000
Podemos nos beneficiar das idéias dos outros.
05:39
We can build on their wisdom.
140
339260
2000
Podemos construir por sobre sua sabedoria.
05:41
And as a result, our ideas do accumulate,
141
341260
3000
E como resultado, nossas idéias realmente se acumulam,
05:44
and our technology progresses.
142
344260
4000
e nossa tecnologia progride.
05:48
And this cumulative cultural adaptation,
143
348260
5000
E essa adaptação cultural cumulativa,
05:53
as anthropologists call
144
353260
2000
como chama os antropólogos
05:55
this accumulation of ideas,
145
355260
2000
essa acumulação de idéias
05:57
is responsible for everything around you
146
357260
2000
é responsável por tudo ao nosso redor
05:59
in your bustling and teeming everyday lives.
147
359260
2000
no seu movimentado e coletivo dia a dia.
06:01
I mean the world has changed out of all proportion
148
361260
2000
Quero dizer que o mundo cresceu fora de qualquer proporção
06:03
to what we would recognize
149
363260
2000
a qual possamos reconhecer
06:05
even 1,000 or 2,000 years ago.
150
365260
3000
mesmo 1.000 a 2.000 anos atrás.
06:08
And all of this because of cumulative cultural adaptation.
151
368260
3000
E tudo isso por conta da adaptação cultural cumulativa.
06:11
The chairs you're sitting in, the lights in this auditorium,
152
371260
2000
As cadeiras que sentamos, as luzes desse auditório,
06:13
my microphone, the iPads and iPods that you carry around with you --
153
373260
3000
meu microfone, os iPads e iPods que vocês levam consigo
06:16
all are a result
154
376260
2000
tudo é um resultado
06:18
of cumulative cultural adaptation.
155
378260
2000
da adaptação cultural cumulativa.
06:20
Now to many commentators,
156
380260
4000
Agora, para muitos comentaristas
06:24
cumulative cultural adaptation, or social learning,
157
384260
3000
a adaptação cultural cumulativa, ou aprendizado social,
06:27
is job done, end of story.
158
387260
3000
aconteceu, fim da história.
06:30
Our species can make stuff,
159
390260
3000
Nossa espécie pode fazer coisas,
06:33
therefore we prospered in a way that no other species has.
160
393260
3000
por isso temos prosperado da maneira que nenhuma espécie fez.
06:36
In fact, we can even make the "stuff of life" --
161
396260
3000
De fato, nós podemos mesmo fazer as "coisas da vida" --
06:39
as I just said, all the stuff around us.
162
399260
2000
como disse, todas as coisas ao nosso redor.
06:41
But in fact, it turns out
163
401260
2000
Mas na verdade, verifica-se
06:43
that some time around 200,000 years ago,
164
403260
3000
que em algum momento cerca de 200.000 anos atrás
06:46
when our species first arose
165
406260
2000
quando nossa espécie surgiu
06:48
and acquired social learning,
166
408260
2000
e adquiriu o aprendizado social,
06:50
that this was really the beginning of our story,
167
410260
2000
foi realmente o começo de nossa história.
06:52
not the end of our story.
168
412260
2000
não o fim de nossa história.
06:54
Because our acquisition of social learning
169
414260
3000
Pois nossa aquisição do aprendizado social
06:57
would create a social and evolutionary dilemma,
170
417260
3000
criaria um dilema social e evolucional,
07:00
the resolution of which, it's fair to say,
171
420260
3000
em qual a resolução de cada um, é justo dizer
07:03
would determine not only the future course of our psychology,
172
423260
4000
determinaria não só o caminho futuro de nossa psicologia,
07:07
but the future course of the entire world.
173
427260
2000
como o caminho futuro do mundo inteiro.
07:09
And most importantly for this,
174
429260
3000
E mais importante para isso,
07:12
it'll tell us why we have language.
175
432260
3000
nos dirá porque temos a linguagem.
07:15
And the reason that dilemma arose
176
435260
2000
E o motivo pelo qual o dilema surgiu
07:17
is, it turns out, that social learning is visual theft.
177
437260
3000
é que esse aprendizado social é roubo visual.
07:20
If I can learn by watching you,
178
440260
3000
Se posso aprender observando você,
07:23
I can steal your best ideas,
179
443260
2000
eu posso roubar suas melhores idéias,
07:25
and I can benefit from your efforts,
180
445260
3000
e posso me beneficiar de seus esforços,
07:28
without having to put in the time and energy that you did
181
448260
2000
sem ter que colocar o tempo e energia que você teve
07:30
into developing them.
182
450260
2000
para desenvolvê-los.
07:32
If I can watch which lure you use to catch a fish,
183
452260
3000
Se eu puder ver que isca você usa para fisgar um peixe,
07:35
or I can watch how you flake your hand axe
184
455260
2000
ou ver como você lasca seu machado manual
07:37
to make it better,
185
457260
2000
para torná-lo melhor,
07:39
or if I follow you secretly to your mushroom patch,
186
459260
3000
ou se eu seguí-lo secretamente para sua mata de cogumelos,
07:42
I can benefit from your knowledge and wisdom and skills,
187
462260
3000
posso me beneficiar de seu conhecimento, sabedoria e habilidades,
07:45
and maybe even catch that fish
188
465260
2000
e até talvez fisgue aquele peixe
07:47
before you do.
189
467260
2000
antes de você.
07:49
Social learning really is visual theft.
190
469260
3000
O aprendizado social é realmente um roubo visual.
07:52
And in any species that acquired it,
191
472260
2000
E qualquer espécie que o adquira,
07:54
it would behoove you
192
474260
2000
faria com que o seu comportamento
07:56
to hide your best ideas,
193
476260
2000
fosse esconder suas melhores idéias,
07:58
lest somebody steal them from you.
194
478260
3000
antes que alguém as roube de você.
08:02
And so some time around 200,000 years ago,
195
482260
3000
E em algum momento 200.000 anos atrás,
08:05
our species confronted this crisis.
196
485260
3000
nossa espécie se confrontou com essa crise.
08:08
And we really had only two options
197
488260
3000
E nós realmente temos duas opções
08:11
for dealing with the conflicts
198
491260
2000
para lidar com esses conflitos
08:13
that visual theft would bring.
199
493260
2000
que o roubo visual traria.
08:15
One of those options
200
495260
2000
Uma dessas opções
08:17
was that we could have retreated
201
497260
3000
e que poderíamos nos retrair
08:20
into small family groups.
202
500260
2000
a pequenos grupos familiares.
08:22
Because then the benefits of our ideas and knowledge
203
502260
3000
Porque assim os benefícios e nossas idéias e conhecimento
08:25
would flow just to our relatives.
204
505260
2000
fluiriam somente para nossos parentes.
08:27
Had we chosen this option,
205
507260
2000
Se escolhessemos essa opção,
08:29
sometime around 200,000 years ago,
206
509260
3000
em algum momento 200.000 anos atrás,
08:32
we would probably still be living like the Neanderthals were
207
512260
3000
nós provavelmente ainda viveríamos como os Neandertais
08:35
when we first entered Europe 40,000 years ago.
208
515260
3000
quando entraram inicialmente na Europa 40.000 anos atrás.
08:38
And this is because in small groups
209
518260
2000
E isso porque em pequenos grupos
08:40
there are fewer ideas, there are fewer innovations.
210
520260
3000
surgem menos idéias, há menos inovação.
08:43
And small groups are more prone to accidents and bad luck.
211
523260
3000
E pequenos grupos são mais propensos a acidentes e má sorte.
08:46
So if we'd chosen that path,
212
526260
2000
Assim, se escolhessemos essa trilha,
08:48
our evolutionary path would have led into the forest --
213
528260
3000
nosso caminho evolucionário nos levaria para a floresta --
08:51
and been a short one indeed.
214
531260
2000
e seria realmente muito curto.
08:53
The other option we could choose
215
533260
2000
A outra opção que poderíamos escolher
08:55
was to develop the systems of communication
216
535260
3000
seria desenvolver um sistema de comunicação
08:58
that would allow us to share ideas
217
538260
2000
que nos permitisse compartilhar idéias
09:00
and to cooperate amongst others.
218
540260
3000
e cooperarmos uns com os outros.
09:03
Choosing this option would mean
219
543260
2000
Escolher essa opção, significaria
09:05
that a vastly greater fund of accumulated knowledge and wisdom
220
545260
3000
que o grande depósito de conhecimento e sabedoria acumulado
09:08
would become available to any one individual
221
548260
3000
estaria disponível para qualquer indivíduo
09:11
than would ever arise from within an individual family
222
551260
3000
que surgisse de qualquer família individual
09:14
or an individual person on their own.
223
554260
3000
ou uma pessoa por si própria.
09:18
Well, we chose the second option,
224
558260
3000
Bem, escolhemos a segunda opção,
09:21
and language is the result.
225
561260
3000
e a linguagem é o resultado.
09:24
Language evolved to solve the crisis
226
564260
2000
A linguagem evoluiu para resolver a crise
09:26
of visual theft.
227
566260
2000
do roubo visual.
09:28
Language is a piece of social technology
228
568260
3000
A linguagem é uma peça da tecnologia social
09:31
for enhancing the benefits of cooperation --
229
571260
3000
para aumentar os benefícios da cooperação --
09:34
for reaching agreements, for striking deals
230
574260
3000
para se fechar contratos, para fazer acordos
09:37
and for coordinating our activities.
231
577260
4000
e para coordenar nossas atividades.
09:41
And you can see that, in a developing society
232
581260
2000
E você pode ver isso, em uma sociedade em desenvolvimento
09:43
that was beginning to acquire language,
233
583260
2000
que está começando a adquirir a linguagem,
09:45
not having language
234
585260
2000
não ter uma linguagem
09:47
would be a like a bird without wings.
235
587260
2000
seria como um pássaro sem asas.
09:49
Just as wings open up this sphere of air
236
589260
3000
Assim como a abertura das asas abre uma esfera de ar
09:52
for birds to exploit,
237
592260
2000
para os pássaros utilizarem,
09:54
language opened up the sphere of cooperation
238
594260
2000
a linguagem abriu a esfera da cooperação
09:56
for humans to exploit.
239
596260
2000
para os humanos utilizarem.
09:58
And we take this utterly for granted,
240
598260
2000
E nós desprezamos completamente isso,
10:00
because we're a species that is so at home with language,
241
600260
3000
pois somos uma espécie que está tão à vontade com a linguagem.
10:03
but you have to realize
242
603260
2000
Mas temos que perceber
10:05
that even the simplest acts of exchange that we engage in
243
605260
3000
que mesmo os simples atos de troca que fazemos
10:08
are utterly dependent upon language.
244
608260
3000
são completamente dependentes da linguagem.
10:11
And to see why, consider two scenarios
245
611260
2000
E para vermos porque, considere dois cenários
10:13
from early in our evolution.
246
613260
2000
do ínício de nossa evolução.
10:15
Let's imagine that you are really good
247
615260
2000
Imaginemos que você seja muito bom
10:17
at making arrowheads,
248
617260
2000
em fazer pontas de flecha
10:19
but you're hopeless at making the wooden shafts
249
619260
3000
mais é incompetente para fazer o corpo da flecha em madeira
10:22
with the flight feathers attached.
250
622260
3000
com as penas colocadas.
10:25
Two other people you know are very good at making the wooden shafts,
251
625260
3000
Duas outras pessoas que você conhece são muito boas em fazer corpo da flecha,
10:28
but they're hopeless at making the arrowheads.
252
628260
3000
mas são muito ruins em fazer pontas de flecha
10:31
So what you do is --
253
631260
2000
Então o que você faz é --
10:33
one of those people has not really acquired language yet.
254
633260
3000
uma dessas pessoas ainda não adquiriu a linguagem.
10:36
And let's pretend the other one is good at language skills.
255
636260
2000
E suponhamos que a outra seja boa nas habilidades de linguagem.
10:38
So what you do one day is you take a pile of arrowheads,
256
638260
3000
Então o que você faz um dia é pegar uma pilha de pontas de flecha,
10:41
and you walk up to the one that can't speak very well,
257
641260
2000
e caminhar até aquele que não consegue falar bem,
10:43
and you put the arrowheads down in front of him,
258
643260
2000
e coloca as pontas de flecha aos pés dele,
10:45
hoping that he'll get the idea that you want to trade your arrowheads
259
645260
3000
esperando que ele entenda a idéia que você quer trocar as pontas de flecha
10:48
for finished arrows.
260
648260
2000
por flechas acabadas.
10:50
But he looks at the pile of arrowheads, thinks they're a gift,
261
650260
2000
Mas ele olha para a pilha de pontas de flecha, pensando ser um presente,
10:52
picks them up, smiles and walks off.
262
652260
3000
as apanha, sorri para você e vai embora.
10:55
Now you pursue this guy, gesticulating.
263
655260
2000
Agora, você o persegue gesticulando.
10:57
A scuffle ensues and you get stabbed
264
657260
2000
Segue-se uma briga e você é esfaqueado
10:59
with one of your own arrowheads.
265
659260
3000
com uma de suas próprias pontas de flecha.
11:02
Okay, now replay this scene now, and you're approaching the one who has language.
266
662260
3000
OK, Repita essa cena agora, e você se aproxima daquele que possui uma linguagem.
11:05
You put down your arrowheads and say,
267
665260
2000
Você coloca suas pontas de flecha e diz,
11:07
"I'd like to trade these arrowheads for finished arrows. I'll split you 50/50."
268
667260
3000
"Gostaria de trocar essas pontas por flechas acabadas. Divido com você 50/50."
11:10
The other one says, "Fine. Looks good to me.
269
670260
2000
O outro diz, "Tudo bem. Para mim está bom.
11:12
We'll do that."
270
672260
3000
Faremos isso."
11:15
Now the job is done.
271
675260
3000
Agora terminou a negociação.
11:18
Once we have language,
272
678260
2000
Uma vez que possuimos a linguagem,
11:20
we can put our ideas together and cooperate
273
680260
2000
nós podemos colocar nossas idéias e cooperar
11:22
to have a prosperity
274
682260
2000
para alcançar a prosperidade
11:24
that we couldn't have before we acquired it.
275
684260
3000
que não poderíamos ter antes de adquirí-la.
11:27
And this is why our species
276
687260
2000
E eis o porquê de nossa espécie
11:29
has prospered around the world
277
689260
2000
ter prosperado ao redor do mundo
11:31
while the rest of the animals
278
691260
2000
enquanto os outros animais
11:33
sit behind bars in zoos, languishing.
279
693260
3000
estão atrás das grades nos zoológicos, definhando.
11:36
That's why we build space shuttles and cathedrals
280
696260
3000
Esse é o porquê de construirmos ônibus espaciais e catedrais
11:39
while the rest of the world sticks sticks into the ground
281
699260
2000
enquanto o resto do mundo fura o chão com gravetos
11:41
to extract termites.
282
701260
2000
para extrair cupins.
11:43
All right, if this view of language
283
703260
3000
Certo, se essa visão de linguagem
11:46
and its value
284
706260
2000
e seu valor
11:48
in solving the crisis of visual theft is true,
285
708260
3000
na resolução de crises de roubo visual é verdadeira,
11:51
any species that acquires it
286
711260
2000
qualquer espécie que a adquira
11:53
should show an explosion of creativity and prosperity.
287
713260
3000
deve mostrar uma explosão de criatividade e prosperidade.
11:56
And this is exactly what the archeological record shows.
288
716260
3000
E isso é exatamente o que os registros arqueológicos mostram.
11:59
If you look at our ancestors,
289
719260
2000
Se olharmos nossos ancestrais,
12:01
the Neanderthals and the Homo erectus, our immediate ancestors,
290
721260
3000
os Neandertais e o Homo Erectus, nossos ancestrais imediatos,
12:04
they're confined to small regions of the world.
291
724260
3000
eles estão confinados a pequenas regiões do mundo.
12:07
But when our species arose
292
727260
2000
Mas quando nossa espécie surgiu
12:09
about 200,000 years ago,
293
729260
2000
cerca de 200.000 anos atrás,
12:11
sometime after that we quickly walked out of Africa
294
731260
3000
algum tempo depois nós rapidamente caminhamos para fora da África
12:14
and spread around the entire world,
295
734260
3000
e nos espalhamos pelo mundo inteiro,
12:17
occupying nearly every habitat on Earth.
296
737260
3000
ocupando quase todos os habitats na Terra.
12:20
Now whereas other species are confined
297
740260
3000
Onde outras espécies estão confinadas
12:23
to places that their genes adapt them to,
298
743260
3000
a lugares para os quais seus genes se adaptaram,
12:26
with social learning and language,
299
746260
2000
com aprendizado social e linguagem,
12:28
we could transform the environment
300
748260
2000
pudemos transformar o ambiente
12:30
to suit our needs.
301
750260
2000
para se ajustarem às nossas necessidades.
12:32
And so we prospered in a way
302
752260
2000
E então prosperamos de uma maneira
12:34
that no other animal has.
303
754260
2000
que nenhum outro animal conseguiu.
12:36
Language really is
304
756260
3000
A linguagem realmente é
12:39
the most potent trait that has ever evolved.
305
759260
3000
o mais potente traço que já evoluiu.
12:42
It is the most valuable trait we have
306
762260
3000
É o mais valoroso traço que temos
12:45
for converting new lands and resources
307
765260
3000
para converter novas terras e recursos
12:48
into more people and their genes
308
768260
3000
em mais pessoas e seus genes
12:51
that natural selection has ever devised.
309
771260
2000
do que a seleção natural projetou.
12:53
Language really is
310
773260
2000
A linguagem realmente é
12:55
the voice of our genes.
311
775260
2000
a voz dos nossos genes.
12:57
Now having evolved language, though,
312
777260
2000
Agora, uma vez que a linguagem evoluiu,
12:59
we did something peculiar,
313
779260
2000
nós fizemos algo estranho,
13:01
even bizarre.
314
781260
2000
e mesmo bizarro.
13:03
As we spread out around the world,
315
783260
2000
Conforme nos espalhamos ao redor do mundo,
13:05
we developed thousands of different languages.
316
785260
3000
desenvolvemos milhares de linguagens diferentes.
13:08
Currently, there are about seven or 8,000
317
788260
2000
Atualmente, existem cerca de sete ou 8.000
13:10
different languages spoken on Earth.
318
790260
3000
línguas diferentes faladas na Terra.
13:13
Now you might say, well, this is just natural.
319
793260
2000
Você pode dizer, bem isso é natural.
13:15
As we diverge, our languages are naturally going to diverge.
320
795260
3000
Conforme divergimos, nossas linguagens naturalmente vão divergir.
13:18
But the real puzzle and irony
321
798260
2000
Mas o real mistério e ironia
13:20
is that the greatest density of different languages on Earth
322
800260
3000
é que a maior densidade de linguagens diferentes na Terra
13:23
is found where people are most tightly packed together.
323
803260
4000
é encontrada onde as pessoas estão bem mais juntas.
13:27
If we go to the island of Papua New Guinea,
324
807260
2000
Se formos à ilha de Papua Nova Guiné,
13:29
we can find about 800 to 1,000
325
809260
3000
podemos encontrar 800 a 1000
13:32
distinct human languages,
326
812260
2000
linguagens humanas distintas,
13:34
different human languages,
327
814260
2000
línguas humanas diferentes,
13:36
spoken on that island alone.
328
816260
2000
faladas somente na mesma ilha.
13:38
There are places on that island
329
818260
2000
Há lugares nessa ilha
13:40
where you can encounter a new language
330
820260
2000
que você pode encontrar uma nova língua
13:42
every two or three miles.
331
822260
2000
a cada duas ou três milhas.
13:44
Now, incredible as this sounds,
332
824260
2000
Agora, por incrível que pareça,
13:46
I once met a Papuan man, and I asked him if this could possibly be true.
333
826260
3000
eu certa vez encontrei um homem de Papua, e perguntei se isso poderia ser verdade.
13:49
And he said to me, "Oh no.
334
829260
2000
E ele me disse, "Oh não.
13:51
They're far closer together than that."
335
831260
3000
Elas estão mais próximas do que isso."
13:54
And it's true; there are places on that island
336
834260
2000
E é verdade; Há lugares naquela ilha
13:56
where you can encounter a new language in under a mile.
337
836260
3000
que se pode encontrar uma nova linguagem a menos de uma milha.
13:59
And this is also true of some remote oceanic islands.
338
839260
3000
E isso também é verdade para algumas remotas ilhas oceânicas.
14:03
And so it seems that we use our language,
339
843260
2000
Então parece que usamos nossa linguagem,
14:05
not just to cooperate,
340
845260
2000
não só para cooperar,
14:07
but to draw rings around our cooperative groups
341
847260
3000
mas para desenhar anéis em torno de nossos grupos cooperativos
14:10
and to establish identities,
342
850260
2000
e para estabelecer identidades,
14:12
and perhaps to protect our knowledge and wisdom and skills
343
852260
3000
e talvez proteger nosso conhecimento, sabedoria e habilidades
14:15
from eavesdropping from outside.
344
855260
3000
da curiosidade dos outros.
14:18
And we know this
345
858260
2000
E sabemos disso
14:20
because when we study different language groups
346
860260
2000
pois, quando estudamos os diferentes grupos de linguagem
14:22
and associate them with their cultures,
347
862260
2000
e os associamos às suas culturas,
14:24
we see that different languages
348
864260
2000
vemos que diferentes linguagens
14:26
slow the flow of ideas between groups.
349
866260
3000
reduzem o fluxo de idéias entre os grupos.
14:29
They slow the flow of technologies.
350
869260
3000
Elas reduzem o fluxo de tecnologias.
14:32
And they even slow the flow of genes.
351
872260
3000
E mesmo reduzem o fluxo de genes.
14:35
Now I can't speak for you,
352
875260
2000
Agora, eu não posso falar por vocês,
14:37
but it seems to be the case
353
877260
2000
mas parece que é o caso
14:39
that we don't have sex with people we can't talk to.
354
879260
3000
que não conseguimos ter sexo com pessoas que não conseguimos falar.
14:43
(Laughter)
355
883260
2000
(Risos)
14:45
Now we have to counter that, though,
356
885260
2000
Mas temos que levar em conta, porém,
14:47
against the evidence we've heard
357
887260
2000
contra as evidências que ouvimos
14:49
that we might have had some rather distasteful genetic dalliances
358
889260
3000
que pode ter havido alguns desagradáveis encontros genéticos
14:52
with the Neanderthals and the Denisovans.
359
892260
2000
com os Neandertais e os Denisovanos.
14:54
(Laughter)
360
894260
2000
(Risos)
14:56
Okay, this tendency we have,
361
896260
2000
OK, essa é uma tendência que temos,
14:58
this seemingly natural tendency we have,
362
898260
2000
parece ser uma tendência natural que temos,
15:00
towards isolation, towards keeping to ourselves,
363
900260
3000
para o isolamento, para nos mantermos para nós mesmos,
15:03
crashes head first into our modern world.
364
903260
3000
se contradiz fortemente no mundo moderno.
15:06
This remarkable image
365
906260
2000
Essa notável imagem
15:08
is not a map of the world.
366
908260
2000
não é um mapa do mundo.
15:10
In fact, it's a map of Facebook friendship links.
367
910260
4000
Na verdade, é um mapa das amizades no Facebook.
15:14
And when you plot those friendship links
368
914260
2000
E quando se marca essas ligações de amizade
15:16
by their latitude and longitude,
369
916260
2000
por sua latitude e longitude,
15:18
it literally draws a map of the world.
370
918260
3000
literalmente se desenha o mapa do mundo.
15:21
Our modern world is communicating
371
921260
2000
Nosso mundo moderno está se comunicando
15:23
with itself and with each other
372
923260
2000
consigo mesmo e com cada um
15:25
more than it has
373
925260
2000
mais do que já fez
15:27
at any time in its past.
374
927260
2000
a qualquer tempo no passado.
15:29
And that communication, that connectivity around the world,
375
929260
3000
E essa comunicação, essa conectividade em volta do mundo,
15:32
that globalization
376
932260
2000
essa globalização
15:34
now raises a burden.
377
934260
3000
agora traz seu ônus.
15:37
Because these different languages
378
937260
2000
Uma vez que essas diferentes linguagens
15:39
impose a barrier, as we've just seen,
379
939260
2000
impõem uma barreira, como acabamos de ver,
15:41
to the transfer of goods and ideas
380
941260
2000
na transferência de bens e idéias
15:43
and technologies and wisdom.
381
943260
2000
e tecnologias e sabedoria.
15:45
And they impose a barrier to cooperation.
382
945260
3000
E elas impõem uma barreira de cooperação.
15:48
And nowhere do we see that more clearly
383
948260
3000
E em nenhum lugar se vê mais claramente
15:51
than in the European Union,
384
951260
2000
do que na União Européia,
15:53
whose 27 member countries
385
953260
3000
cujos 27 países membros
15:56
speak 23 official languages.
386
956260
3000
falam 23 línguas oficiais.
15:59
The European Union
387
959260
2000
A União Européia
16:01
is now spending over one billion euros annually
388
961260
4000
gasta hoje mais de um bilhão de euros anualmente
16:05
translating among their 23 official languages.
389
965260
3000
traduzindo entre suas 23 línguas oficiais.
16:08
That's something on the order
390
968260
2000
É algo na ordem
16:10
of 1.45 billion U.S. dollars
391
970260
2000
de 1,45 bilhões de dólares
16:12
on translation costs alone.
392
972260
3000
somente em custos de tradução.
16:15
Now think of the absurdity of this situation.
393
975260
2000
Agora, pense no absurdo desta situação.
16:17
If 27 individuals
394
977260
2000
Se 27 indivíduos
16:19
from those 27 member states
395
979260
2000
desses 27 estados membros
16:21
sat around table, speaking their 23 languages,
396
981260
3000
sentarem-se em volta da mesa, falando 23 línguas,
16:24
some very simple mathematics will tell you
397
984260
2000
uma simples matemática lhes dirá
16:26
that you need an army of 253 translators
398
986260
4000
que será necessário um exército de 253 tradutores
16:30
to anticipate all the pairwise possibilities.
399
990260
4000
para atender cada par de possibilidades.
16:34
The European Union employs a permanent staff
400
994260
3000
A União Européia emprega um corpo permanente
16:37
of about 2,500 translators.
401
997260
2000
de quase 2.500 tradutores.
16:39
And in 2007 alone --
402
999260
2000
E somente em 2007 --
16:41
and I'm sure there are more recent figures --
403
1001260
2000
e estou certo que existem números mais recentes --
16:43
something on the order of 1.3 million pages
404
1003260
3000
algo na ordem de 1,3 milhões de páginas
16:46
were translated into English alone.
405
1006260
3000
foram traduzidas somente para o inglês.
16:49
And so if language really is
406
1009260
3000
E então, a linguagem realmente é
16:52
the solution to the crisis of visual theft,
407
1012260
3000
a solução para a crise de roubo visual.
16:55
if language really is
408
1015260
2000
se a linguagem realmente é
16:57
the conduit of our cooperation,
409
1017260
2000
o conduite de nossa cooperação,
16:59
the technology that our species derived
410
1019260
3000
a tecnologia que nossa espécie desenvolveu
17:02
to promote the free flow and exchange of ideas,
411
1022260
4000
para promover o fluxo livre de idéias,
17:06
in our modern world,
412
1026260
2000
em nosso mundo moderno,
17:08
we confront a question.
413
1028260
2000
nos confrontamos com uma pergunta.
17:10
And that question is whether
414
1030260
2000
E a pergunta é se
17:12
in this modern, globalized world
415
1032260
2000
nesse mundo moderno e globalizado
17:14
we can really afford to have all these different languages.
416
1034260
3000
podemos realmente suportar ter todas essas diferentes linguagens.
17:17
To put it this way, nature knows no other circumstance
417
1037260
3000
Colocando de outra maneira, a natureza não conhece outra circunstância
17:20
in which functionally equivalent traits coexist.
418
1040260
5000
na qual traços funcionais equivalentes coexistem.
17:25
One of them always drives the other extinct.
419
1045260
3000
Um deles sempre leva o outro à extinção.
17:28
And we see this in the inexorable march
420
1048260
2000
E vemos essa inexorável marcha
17:30
towards standardization.
421
1050260
2000
para a padronização.
17:32
There are lots and lots of ways of measuring things --
422
1052260
3000
Existem muitas e muitas maneiras de medir as coisas --
17:35
weighing them and measuring their length --
423
1055260
2000
pesá-las e medir seu comprimento --
17:37
but the metric system is winning.
424
1057260
2000
mas o sistema métrico está ganhando.
17:39
There are lots and lots of ways of measuring time,
425
1059260
3000
Existem muitos e muitos meios de medir o tempo,
17:42
but a really bizarre base 60 system
426
1062260
3000
mas um sistema realmente bizarro de base 60
17:45
known as hours and minutes and seconds
427
1065260
2000
conhecido como horas, minutos e segundos
17:47
is nearly universal around the world.
428
1067260
3000
é quase universal ao redor do mundo.
17:50
There are many, many ways
429
1070260
2000
Existem muitas, muitas maneiras
17:52
of imprinting CDs or DVDs,
430
1072260
2000
de gravar CDs e DVDs,
17:54
but those are all being standardized as well.
431
1074260
3000
mas todas elas são padronizadas também.
17:57
And you can probably think of many, many more
432
1077260
3000
E você provavelmente pensa em muitas, muitas mais
18:00
in your own everyday lives.
433
1080260
2000
em sua própria vida cotidiana.
18:02
And so our modern world now
434
1082260
3000
E então nosso mundo moderno agora
18:05
is confronting us with a dilemma.
435
1085260
2000
nos confronta com um dilema.
18:07
And it's the dilemma
436
1087260
2000
E esse dilema
18:09
that this Chinese man faces,
437
1089260
2000
que esse homem chinês enfrenta,
18:11
who's language is spoken
438
1091260
2000
cuja lingua é falada
18:13
by more people in the world
439
1093260
2000
pelo maior número de pessoas no mundo
18:15
than any other single language,
440
1095260
3000
do que outra única língua,
18:18
and yet he is sitting at his blackboard,
441
1098260
4000
e ele está sentado em frente a um quadro negro,
18:22
converting Chinese phrases
442
1102260
3000
convertendo frases em chinês
18:25
into English language phrases.
443
1105260
2000
para frases em inglês.
18:27
And what this does is it raises the possibility to us
444
1107260
3000
E o que isso faz é aumentar a possibilidade para nós
18:30
that in a world in which we want to promote
445
1110260
2000
que nesse mundo no qual queremos promover
18:32
cooperation and exchange,
446
1112260
2000
cooperação e troca,
18:34
and in a world that might be dependent more than ever before
447
1114260
3000
e num mundo que deve ser mais dependente do que nunca
18:37
on cooperation
448
1117260
2000
da cooperação
18:39
to maintain and enhance our levels of prosperity,
449
1119260
3000
para manter nossos níveis de prosperidade,
18:42
his actions suggest to us
450
1122260
2000
sua ação nos sugere
18:44
it might be inevitable
451
1124260
2000
que seja inevitável
18:46
that we have to confront the idea
452
1126260
2000
que tenhamos que confrontar a idéia
18:48
that our destiny is to be one world with one language.
453
1128260
3000
de que nosso destino deve ser um mundo com uma linguagem.
18:51
Thank you.
454
1131260
2000
Obrigado.
18:53
(Applause)
455
1133260
8000
(Aplausos)
19:01
Matt Ridley: Mark, one question.
456
1141260
2000
Matt Ridley: Mark, uma pergunta.
19:03
Svante found that the FOXP2 gene,
457
1143260
3000
Svante descobriu que o gen FOXP2,
19:06
which seems to be associated with language,
458
1146260
2000
que parece estar associado à linguagem,
19:08
was also shared in the same form
459
1148260
2000
era também compartilhado da mesma forma
19:10
in Neanderthals as us.
460
1150260
2000
com os Neandertais e nós.
19:12
Do we have any idea
461
1152260
2000
Temos alguma idéia
19:14
how we could have defeated Neanderthals
462
1154260
2000
de como derrotamos os Neandertais
19:16
if they also had language?
463
1156260
2000
se eles também possuiam linguagem?
19:18
Mark Pagel: This is a very good question.
464
1158260
2000
Mark Pagel: Essa é uma pergunta muito boa.
19:20
So many of you will be familiar with the idea that there's this gene called FOXP2
465
1160260
3000
Muitos de vocês conhecem a idéia que há um gen chamado FOXP2
19:23
that seems to be implicated in some ways
466
1163260
3000
que parece estar implicando de algumas maneiras
19:26
in the fine motor control that's associated with language.
467
1166260
3000
com o controle motor fino associado com a linguagem.
19:29
The reason why I don't believe that tells us
468
1169260
2000
A razão pela qual eu não acredito que isso nos diga
19:31
that the Neanderthals had language
469
1171260
2000
que os Neandertais tivessem linguagem
19:33
is -- here's a simple analogy:
470
1173260
3000
é -- aqui vai uma simples analogia:
19:36
Ferraris are cars that have engines.
471
1176260
3000
Ferraris são carros que têm motor.
19:39
My car has an engine,
472
1179260
2000
Meu carro tem um motor,
19:41
but it's not a Ferrari.
473
1181260
2000
mas não é uma Ferrari.
19:43
Now the simple answer then
474
1183260
2000
Agora, a resposta simples para isso
19:45
is that genes alone don't, all by themselves,
475
1185260
2000
é que genes por si próprios,
19:47
determine the outcome
476
1187260
2000
não determinam a característica
19:49
of very complicated things like language.
477
1189260
2000
de coisas muito complicadas como a linguagem.
19:51
What we know about this FOXP2 and Neanderthals
478
1191260
2000
O que sabemos desse FOXP2 e os Neandertais
19:53
is that they may have had fine motor control of their mouths -- who knows.
479
1193260
4000
é que eles podiam ter controle motor fino em suas bocas -- quem sabe.
19:57
But that doesn't tell us they necessarily had language.
480
1197260
2000
Mas isso não nos diz que necessariamente eles teriam uma linguagem.
19:59
MR: Thank you very much indeed.
481
1199260
2000
MR: Muito obrigado, realmente.
20:01
(Applause)
482
1201260
3000
(Aplauso)
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