Tim Harford: Trial, error and the God complex

Tim Harford: Tentativa, erro e o complexo de Deus

341,761 views ・ 2011-07-15

TED


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

Tradutor: Nadja Nathan Revisor: Fers Gruendling
00:15
It's the Second World War.
0
15260
2000
É a Segunda Guerra Mundial,
00:17
A German prison camp.
1
17260
3000
um campo alemão de prisioneiros,
00:20
And this man,
2
20260
3000
e esse homem,
00:23
Archie Cochrane,
3
23260
3000
Archie Cochrane,
00:26
is a prisoner of war and a doctor,
4
26260
3000
é um prisioneiro de guerra e médico,
00:29
and he has a problem.
5
29260
3000
e ele tem um problema.
00:32
The problem is that the men under his care
6
32260
3000
O problema é que os homens sob o seu cuidado
00:35
are suffering
7
35260
2000
estão sofrendo
00:37
from an excruciating and debilitating condition
8
37260
3000
com uma condição excruciante e debilitadora
00:40
that Archie doesn't really understand.
9
40260
3000
que Archie realmente não entende.
00:43
The symptoms
10
43260
2000
Os sintomas
00:45
are this horrible swelling up of fluids under the skin.
11
45260
3000
são esses horríveis inchaços cheios de fluidos sob a pele.
00:48
But he doesn't know whether it's an infection, whether it's to do with malnutrition.
12
48260
3000
Mas ele não sabe se é uma infecção, se isto tem a ver com subnutrição.
00:51
He doesn't know how to cure it.
13
51260
2000
Ele não sabe como curar isto.
00:53
And he's operating in a hostile environment.
14
53260
3000
E ele trabalha em um ambiente hostil.
00:56
And people do terrible things in wars.
15
56260
2000
E pessoas fazem coisas terríveis nas guerras.
00:58
The German camp guards, they've got bored.
16
58260
3000
Os guardas alemães do campo, estão entediados.
01:01
They've taken to just firing into the prison camp at random
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61260
2000
Eles simplesmente começam a atirar dentro do campo ao acaso
01:03
for fun.
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63260
2000
por diversão.
01:05
On one particular occasion,
19
65260
2000
Em uma ocasião em particular,
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one of the guards threw a grenade into the prisoners' lavatory
20
67260
3000
um dos guardas atirou uma granada dentro do lavatório dos prisioneiros
01:10
while it was full of prisoners.
21
70260
3000
quando estava cheio de prisioneiros.
01:13
He said he heard suspicious laughter.
22
73260
2000
Ele disse que tinha ouvido risos suspeitos.
01:15
And Archie Cochrane, as the camp doctor,
23
75260
3000
E, Archie Cochrane sendo o médico do campo,
01:18
was one of the first men in
24
78260
2000
foi um dos primeiros a entrar
01:20
to clear up the mess.
25
80260
2000
para limpar a bagunça.
01:22
And one more thing:
26
82260
2000
E mais uma coisa:
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Archie was suffering from this illness himself.
27
84260
3000
Archie estava sofrendo da mesma doença.
01:27
So the situation seemed pretty desperate.
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87260
3000
Então, a situação parecia ser bem desesperadora.
01:30
But Archie Cochrane
29
90260
2000
Mas Archie Cochrane
01:32
was a resourceful person.
30
92260
3000
era uma pessoa cheia de recursos.
01:35
He'd already smuggled vitamin C into the camp,
31
95260
3000
Ele já tinha contrabandeado vitamina C para o campo,
01:38
and now he managed
32
98260
2000
e agora ele conseguiu
01:40
to get hold of supplies of marmite
33
100260
2000
botar a mão em provisões de ‘marmite’.
01:42
on the black market.
34
102260
2000
no mercado negro.
01:44
Now some of you will be wondering what marmite is.
35
104260
3000
Bem, alguns de vocês estarão pensando o que é ‘marmite’.
01:47
Marmite is a breakfast spread beloved of the British.
36
107260
3000
‘Marmite’ é uma pasta para o café da manhã que os britânicos adoram.
01:50
It looks like crude oil.
37
110260
2000
Parece petróleo bruto.
01:52
It tastes ...
38
112260
2000
Tem um gosto ....
01:54
zesty.
39
114260
2000
picante
01:56
And importantly,
40
116260
2000
E o importante é,
01:58
it's a rich source
41
118260
2000
que é uma fonte rica
02:00
of vitamin B12.
42
120260
2000
de vitamina B12.
02:02
So Archie splits the men under his care as best he can
43
122260
3000
Então Archie divide os homens sob seus cuidados o melhor que pode
02:05
into two equal groups.
44
125260
2000
em dois grupos iguais.
02:07
He gives half of them vitamin C.
45
127260
2000
Ele dá vitamina C para a metade deles.
02:09
He gives half of them vitamin B12.
46
129260
3000
Ele dá vitamina B12 para a metade deles.
02:12
He very carefully and meticulously notes his results
47
132260
3000
Ele, com muito cuidado e meticulosamente, anota seus resultados
02:15
in an exercise book.
48
135260
2000
em um caderno.
02:17
And after just a few days,
49
137260
2000
Uns dias depois,
02:19
it becomes clear
50
139260
2000
torna-se evidente
02:21
that whatever is causing this illness,
51
141260
3000
que seja qual for a causa dessa doença,
02:24
marmite is the cure.
52
144260
3000
‘marmite’ é a cura.
02:27
So Cochrane then goes to the Germans who are running the prison camp.
53
147260
3000
Então Cochrane dirige-se aos alemães responsáveis pelo campo de prisioneiros.
02:30
Now you've got to imagine at the moment --
54
150260
2000
Agora, você tem que imaginar aquele momento –
02:32
forget this photo, imagine this guy
55
152260
2000
esqueça esta foto, imagine este cara
02:34
with this long ginger beard and this shock of red hair.
56
154260
3000
com esta barba longa e ruiva e este emaranhado de cabelos vermelhos.
02:37
He hasn't been able to shave -- a sort of Billy Connolly figure.
57
157260
3000
Ele não tem feito a barba – uma figura tipo Billy Connolly.
02:40
Cochrane, he starts ranting at these Germans
58
160260
2000
Cochrane começa a falar alto com os alemães
02:42
in this Scottish accent --
59
162260
2000
com esse sotaque escocês –
02:44
in fluent German, by the way, but in a Scottish accent --
60
164260
3000
em alemão fluente, a propósito, mas com sotaque escocês –
02:47
and explains to them how German culture was the culture
61
167260
3000
e explica como a cultura alemã foi a cultura
02:50
that gave Schiller and Goethe to the world.
62
170260
2000
que deu Schiller e Goethe para o mundo.
02:52
And he can't understand
63
172260
2000
E ele não pode entender
02:54
how this barbarism can be tolerated,
64
174260
2000
como esse barbarismo pode ser tolerado.
02:56
and he vents his frustrations.
65
176260
3000
E ele desabafa suas frustrações.
02:59
And then he goes back to his quarters,
66
179260
3000
E então retorna ao seu alojamento,
03:02
breaks down and weeps
67
182260
3000
consternado e chora
03:05
because he's convinced that the situation is hopeless.
68
185260
3000
porque está convencido que a situação é desesperadora.
03:10
But a young German doctor
69
190260
3000
Mas um jovem médico alemão
03:13
picks up Archie Cochrane's exercise book
70
193260
3000
pega o caderno de Archie Cochrane
03:16
and says to his colleagues,
71
196260
4000
e diz aos seus colegas,
03:20
"This evidence is incontrovertible.
72
200260
5000
“Esta evidência é incontestável.
03:25
If we don't supply vitamins to the prisoners,
73
205260
3000
Se não fornecemos vitaminas aos prisioneiros,
03:28
it's a war crime."
74
208260
2000
isto é crime de guerra.”
03:30
And the next morning,
75
210260
2000
E na manhã seguinte,
03:32
supplies of vitamin B12 are delivered to the camp,
76
212260
3000
provisões de vitamina B12 são entregues no campo,
03:35
and the prisoners begin to recover.
77
215260
3000
e os prisioneiros começam a se recuperar.
03:39
Now I'm not telling you this story
78
219260
2000
Agora, não estou lhe contando esta história
03:41
because I think Archie Cochrane is a dude,
79
221260
2000
porque penso que Archie Cochrane é um cara legal –
03:43
although Archie Cochrane is a dude.
80
223260
4000
embora Archie Cochrane seja um cara legal.
03:47
I'm not even telling you the story
81
227260
2000
Também não estou lhe contando a história
03:49
because I think we should be running
82
229260
2000
porque acho que deveríamos conduzir
03:51
more carefully controlled randomized trials
83
231260
2000
com mais cuidado os ensaios controlados aleatorizados
03:53
in all aspects of public policy,
84
233260
2000
em todos os aspectos da política pública,
03:55
although I think that would also be completely awesome.
85
235260
4000
embora eu pense que isto também seria completamente esplêndido.
03:59
I'm telling you this story
86
239260
2000
Contei esta história
04:01
because Archie Cochrane, all his life,
87
241260
3000
porque Archie Cochrane, em toda sua vida,
04:04
fought against a terrible affliction,
88
244260
4000
lutou contra uma aflição terrível.
04:08
and he realized it was debilitating to individuals
89
248260
4000
E ele viu que ela era debilitante aos indivíduos
04:12
and it was corrosive to societies.
90
252260
2000
e era corrosivo para sociedades.
04:14
And he had a name for it.
91
254260
2000
E ele tinha um nome para isso.
04:16
He called it the God complex.
92
256260
3000
Ele a chamou de complexo de Deus.
04:19
Now I can describe the symptoms of the God complex very, very easily.
93
259260
4000
Agora, posso descrever os sintomas do complexo de Deus muito, muito facilmente.
04:23
So the symptoms of the complex
94
263260
3000
Os sintomas do complexo
04:26
are, no matter how complicated the problem,
95
266260
3000
são, não importa o quão complicado o problema,
04:29
you have an absolutely overwhelming belief
96
269260
3000
você tem uma crença absolutamente incontrolável
04:32
that you are infallibly right in your solution.
97
272260
4000
que você está infalivelmente certo em sua solução.
04:36
Now Archie was a doctor,
98
276260
2000
Archie era um médico.
04:38
so he hung around with doctors a lot.
99
278260
2000
Então ele se integrava muito com médicos.
04:40
And doctors suffer from the God complex a lot.
100
280260
3000
E médicos sofrem muito do complexo de Deus.
04:43
Now I'm an economist, I'm not a doctor,
101
283260
2000
Eu sou um economista, não sou um médico,
04:45
but I see the God complex around me all the time
102
285260
2000
mas vejo o complexo de Deus à minha volta o tempo todo
04:47
in my fellow economists.
103
287260
2000
em meus colegas economistas.
04:49
I see it in our business leaders.
104
289260
2000
Eu vejo isto em nossos líderes empresariais.
04:51
I see it in the politicians we vote for --
105
291260
2000
Vejo isto em políticos para quem votamos –
04:53
people who, in the face of an incredibly complicated world,
106
293260
4000
pessoas que, a despeito de um mundo incrivelmente complicado,
04:57
are nevertheless absolutely convinced
107
297260
3000
estão no entanto absolutamente convencidas
05:00
that they understand the way that the world works.
108
300260
3000
que elas entendem como o mundo funciona.
05:03
And you know, with the future billions that we've been hearing about,
109
303260
3000
Sabem, com os futuros bilhões que tanto ouvimos falar,
05:06
the world is simply far too complex
110
306260
2000
o mundo é simplesmente complexo em demasia
05:08
to understand in that way.
111
308260
2000
para ser entendido dessa maneira.
05:10
Well let me give you an example.
112
310260
2000
Bem, lhe darei um exemplo.
05:12
Imagine for a moment
113
312260
2000
Imagina por um momento
05:14
that, instead of Tim Harford in front of you,
114
314260
2000
que, ao invés de Tim Harford aqui na sua frente,
05:16
there was Hans Rosling presenting his graphs.
115
316260
3000
fosse Hans Rosling apresentando seus diagramas.
05:19
You know Hans:
116
319260
2000
Você conhece Hans:
05:21
the Mick Jagger of TED.
117
321260
2000
o Mick Jagger do TED.
05:23
(Laughter)
118
323260
2000
(Risos)
05:25
And he'd be showing you these amazing statistics,
119
325260
2000
E ele estaria lhe mostrando essas estatísticas surpreendentes,
05:27
these amazing animations.
120
327260
2000
essas animações surpreendentes.
05:29
And they are brilliant; it's wonderful work.
121
329260
2000
Elas são brilhantes; é um trabalho fantástico.
05:31
But a typical Hans Rosling graph:
122
331260
2000
Mas um diagrama típico de Hans Rosling:
05:33
think for a moment, not what it shows,
123
333260
3000
pense um pouco, não o que mostra,
05:36
but think instead about what it leaves out.
124
336260
3000
mas em vez disso, pense no que ele deixa de fora.
05:39
So it'll show you GDP per capita,
125
339260
3000
Ele vai lhe mostrar o PIB per capita,
05:42
population, longevity,
126
342260
2000
população, longevidade,
05:44
that's about it.
127
344260
2000
e isso é tudo.
05:46
So three pieces of data for each country --
128
346260
2000
Então, três dados para cada país –
05:48
three pieces of data.
129
348260
2000
três dados.
05:50
Three pieces of data is nothing.
130
350260
2000
Três dados não são nada.
05:52
I mean, have a look at this graph.
131
352260
2000
Quero dizer, veja este diagrama.
05:54
This is produced by the physicist Cesar Hidalgo.
132
354260
2000
Isto foi produzido pelo físico Cesar Hidalgo.
05:56
He's at MIT.
133
356260
2000
Ele é do MIT.
05:58
Now you won't be able to understand a word of it,
134
358260
2000
Agora, você não vai conseguir entender uma palavra disso,
06:00
but this is what it looks like.
135
360260
2000
mas é assim que se parece.
06:02
Cesar has trolled the database
136
362260
2000
Cesar vasculhou o banco de dados
06:04
of over 5,000 different products,
137
364260
3000
de mais de 5.000 produtos diferentes,
06:07
and he's used techniques of network analysis
138
367260
5000
e usou as técnicas de análise de redes sociais
06:12
to interrogate this database
139
372260
2000
para interrogar o banco de dados
06:14
and to graph relationships between the different products.
140
374260
2000
e criar diagramas relacionais entre os diferentes produtos.
06:16
And it's wonderful, wonderful work.
141
376260
2000
E é maravilhoso, um trabalho maravilhoso.
06:18
You show all these interconnections, all these interrelations.
142
378260
3000
Mostra todas essas interconectividades, todas essas interrelações.
06:21
And I think it'll be profoundly useful
143
381260
2000
E penso que isto será profundamente útil
06:23
in understanding how it is that economies grow.
144
383260
3000
para se entender como as economias crescem.
06:26
Brilliant work.
145
386260
2000
Trabalho brilhante.
06:28
Cesar and I tried to write a piece for The New York Times Magazine
146
388260
2000
Cesar e eu tentamos escrever um artigo para a revista New York Times
06:30
explaining how this works.
147
390260
2000
explicando como isso funciona.
06:32
And what we learned
148
392260
2000
E o que aprendemos
06:34
is Cesar's work is far too good to explain
149
394260
2000
foi que o trabalho do Cesar é bom demais para ser explicado
06:36
in The New York Times Magazine.
150
396260
2000
na revista New York Times.
06:40
Five thousand products --
151
400260
3000
5.000 produtos –
06:43
that's still nothing.
152
403260
2000
isso ainda não é nada.
06:45
Five thousand products --
153
405260
2000
5.000 produtos –
06:47
imagine counting every product category
154
407260
2000
imagine contando cada categoria de produto
06:49
in Cesar Hidalgo's data.
155
409260
2000
no banco de dados de Cesar Hidalgo.
06:51
Imagine you had one second
156
411260
2000
Imagine um segundo
06:53
per product category.
157
413260
2000
por categoria de produto.
06:55
In about the length of this session,
158
415260
3000
na duração desta sessão,
06:58
you would have counted all 5,000.
159
418260
2000
teríamos contado todos os 5.000.
07:00
Now imagine doing the same thing
160
420260
2000
Agora imagine fazendo o mesmo
07:02
for every different type of product on sale in Walmart.
161
422260
3000
para cada tipo de produto diferente à venda em Walmart.
07:05
There are 100,000 there. It would take you all day.
162
425260
3000
Lá tem 100.000. Levaríamos o dia inteiro.
07:08
Now imagine trying to count
163
428260
2000
Agora imagine você tentando contar
07:10
every different specific product and service
164
430260
3000
todos os produtos e serviços
07:13
on sale in a major economy
165
433260
2000
à venda em uma grande economia
07:15
such as Tokyo, London or New York.
166
435260
2000
como Tóquio, Londres ou Nova York.
07:17
It's even more difficult in Edinburgh
167
437260
2000
É ainda mais difícil em Edimburgo
07:19
because you have to count all the whisky and the tartan.
168
439260
3000
porque temos que contar todo o uísque e o tartan.
07:22
If you wanted to count every product and service
169
442260
2000
Se quiséssemos contar cada produto e serviço
07:24
on offer in New York --
170
444260
2000
em oferta em Nova York –
07:26
there are 10 billion of them --
171
446260
2000
há 10 bilhões deles –
07:28
it would take you 317 years.
172
448260
3000
levaríamos 317 anos.
07:31
This is how complex the economy we've created is.
173
451260
3000
Assim é a complexidade da economia que criamos.
07:34
And I'm just counting toasters here.
174
454260
2000
E eu estou somente contando torradeiras aqui.
07:36
I'm not trying to solve the Middle East problem.
175
456260
2000
Não estou tentando solucionar o problema do Oriente Médio.
07:39
The complexity here is unbelievable.
176
459260
3000
A complexidade aqui é inacreditável.
07:42
And just a piece of context --
177
462260
2000
E apenas um pouco de contexto –
07:44
the societies in which our brains evolved
178
464260
2000
as sociedades em que nossos cérebros se desenvolveram
07:46
had about 300 products and services.
179
466260
2000
tinham cerca de 300 produtos e serviços.
07:48
You could count them in five minutes.
180
468260
3000
Você poderia contá-los em 5 minutos.
07:51
So this is the complexity of the world that surrounds us.
181
471260
3000
Esta é a complexidade do mundo ao nosso redor.
07:54
This perhaps is why
182
474260
2000
Talvez isso seja o porquê
07:56
we find the God complex so tempting.
183
476260
3000
achamos o complexo de Deus tão tentador.
07:59
We tend to retreat and say, "We can draw a picture,
184
479260
3000
Nossa tendência é dizer, “Podemos desenhar,
08:02
we can post some graphs,
185
482260
2000
podemos postar alguns diagramas,
08:04
we get it, we understand how this works."
186
484260
3000
nós sabemos, entendemos como isto funciona.”
08:07
And we don't.
187
487260
2000
E não entendemos.
08:09
We never do.
188
489260
2000
Nós nunca entendemos.
08:11
Now I'm not trying to deliver a nihilistic message here.
189
491260
2000
Agora, não estou tentando transmitir uma mensagem niilista.
08:13
I'm not trying to say we can't solve
190
493260
2000
Não estou tentando dizer que não podemos resolver
08:15
complicated problems in a complicated world.
191
495260
2000
problemas complicados em um mundo complicado.
08:17
We clearly can.
192
497260
2000
É claro que podemos.
08:19
But the way we solve them
193
499260
2000
Mas a maneira como os resolvemos
08:21
is with humility --
194
501260
2000
é com humildade –
08:23
to abandon the God complex
195
503260
2000
abandonar o complexo de Deus
08:25
and to actually use a problem-solving technique that works.
196
505260
3000
e usar uma técnica de resolução de problemas que funciona.
08:28
And we have a problem-solving technique that works.
197
508260
3000
E temos uma técnica de resolução de problemas que funciona.
08:31
Now you show me
198
511260
2000
Agora, me mostra
08:33
a successful complex system,
199
513260
2000
um sistema complexo bem sucedido,
08:35
and I will show you a system
200
515260
3000
e eu mostrarei a você um sistema
08:38
that has evolved through trial and error.
201
518260
2000
que evoluiu através de tentativa e erro.
08:40
Here's an example.
202
520260
2000
Um exemplo:
08:42
This baby was produced through trial and error.
203
522260
3000
Este bebê foi feito através de tentativa e erro
08:46
I realize that's an ambiguous statement.
204
526260
3000
Eu entendo que é uma declaração ambígua.
08:49
Maybe I should clarify it.
205
529260
2000
Talvez eu deveria esclarecer isto.
08:51
This baby is a human body: it evolved.
206
531260
3000
Este bebê é um corpo humano: ele evoluiu.
08:54
What is evolution?
207
534260
2000
O que é evolução?
08:56
Over millions of years, variation and selection,
208
536260
3000
Durante milhões de anos, variação e seleção,
08:59
variation and selection --
209
539260
3000
variação e seleção –
09:02
trial and error,
210
542260
2000
tentativa e erro,
09:04
trial and error.
211
544260
3000
tentativa e erro,
09:07
And it's not just biological systems
212
547260
2000
E não são só os sistemas biológicos
09:09
that produce miracles through trial and error.
213
549260
2000
que fazem milagres através de tentativa e erro.
09:11
You could use it in an industrial context.
214
551260
2000
Poderíamos usá-lo em um contexto industrial.
09:13
So let's say you wanted to make detergent.
215
553260
2000
Digamos que queiram fazer detergente.
09:15
Let's say you're Unilever
216
555260
2000
Digamos que você seja a Unilever
09:17
and you want to make detergent in a factory near Liverpool.
217
557260
3000
e quer fazer detergente em um fábrica perto de Liverpool.
09:20
How do you do it?
218
560260
2000
Como faríamos isso?
09:22
Well you have this great big tank full of liquid detergent.
219
562260
3000
Bem, há um tanque grande cheio de detergente líquido.
09:25
You pump it at a high pressure through a nozzle.
220
565260
2000
Você bombeia o líquido a alta pressão por um bico.
09:27
You create a spray of detergent.
221
567260
3000
Cria um spray de detergente.
09:30
Then the spray dries. It turns into powder.
222
570260
2000
O spray seca. Vira pó.
09:32
It falls to the floor.
223
572260
2000
Ele cai no chão.
09:34
You scoop it up. You put it in cardboard boxes.
224
574260
2000
Você recolhe o pó e o coloca em caixas de papelão.
09:36
You sell it at a supermarket.
225
576260
2000
Você os vende no supermercado.
09:38
You make lots of money.
226
578260
2000
Ganha muito dinheiro.
09:40
How do you design that nozzle?
227
580260
3000
Como você desenha o bico?
09:43
It turns out to be very important.
228
583260
3000
Acontece que isto é muito importante.
09:46
Now if you ascribe to the God complex,
229
586260
2000
Agora, se você tem o complexo de Deus,
09:48
what you do is you find yourself a little God.
230
588260
3000
o que você faz é achar um pequeno Deus.
09:51
You find yourself a mathematician; you find yourself a physicist --
231
591260
3000
Você contrata um matemático; contrata um físico –
09:54
somebody who understands the dynamics of this fluid.
232
594260
3000
alguém que entenda a dinâmica deste fluido.
09:57
And he will, or she will,
233
597260
3000
E ele ou ela,
10:00
calculate the optimal design of the nozzle.
234
600260
3000
calculará o design ideal para o bico.
10:03
Now Unilever did this and it didn't work --
235
603260
2000
Agora, a Unilever fez isto e não funcionou –
10:05
too complicated.
236
605260
2000
muito complicado.
10:07
Even this problem, too complicated.
237
607260
3000
Esse problema é muito complicado.
10:10
But the geneticist Professor Steve Jones
238
610260
3000
Mas o geneticista Professor Steve Jones
10:13
describes how Unilever actually did solve this problem --
239
613260
3000
descreve como a Unilever conseguiu resolver este problema –
10:16
trial and error,
240
616260
2000
tentativa e erro,
10:18
variation and selection.
241
618260
2000
variação e seleção.
10:20
You take a nozzle
242
620260
2000
Pega-se o bico
10:22
and you create 10 random variations on the nozzle.
243
622260
4000
e cria-se 10 variações aleatórias do bico.
10:26
You try out all 10; you keep the one that works best.
244
626260
3000
Você testa todos os 10 e fica com o que funciona melhor.
10:29
You create 10 variations on that one.
245
629260
2000
Você cria 10 variações dessa.
10:31
You try out all 10. You keep the one that works best.
246
631260
3000
Você testa todos. Você fica com o que funciona melhor.
10:34
You try out 10 variations on that one.
247
634260
2000
Você testa 10 variações naquele.
10:36
You see how this works, right?
248
636260
2000
Você vê como isto funciona, certo.
10:38
And after 45 generations,
249
638260
2000
E depois de 45 gerações,
10:40
you have this incredible nozzle.
250
640260
2000
tem-se este incrível bico.
10:42
It looks a bit like a chess piece --
251
642260
2000
Parece um pouco com uma peça de xadres –
10:44
functions absolutely brilliantly.
252
644260
3000
funciona brilhantemente.
10:47
We have no idea
253
647260
2000
Não temos a mínima ideia
10:49
why it works,
254
649260
2000
como ele funciona,
10:51
no idea at all.
255
651260
2000
nenhuma ideia.
10:53
And the moment you step back from the God complex --
256
653260
2000
No instante em que você desiste do complexo de Deus –
10:55
let's just try to have a bunch of stuff;
257
655260
2000
vamos tentar obter um monte de coisas;
10:57
let's have a systematic way of determining what's working and what's not --
258
657260
3000
de se ter uma forma sistemática para determinar o que e o que não funciona –
11:00
you can solve your problem.
259
660260
2000
você pode resolver seu problema.
11:02
Now this process of trial and error
260
662260
2000
Agora, este processo de tentativa e erro
11:04
is actually far more common in successful institutions
261
664260
3000
é na verdade muito mais comum em instituições bem sucedidas
11:07
than we care to recognize.
262
667260
2000
do que queremos reconhecer.
11:09
And we've heard a lot about how economies function.
263
669260
3000
E ouvimos muito sobre como as economias funcionam.
11:12
The U.S. economy is still the world's greatest economy.
264
672260
4000
A economia dos EU é ainda a maior economia do mundo.
11:16
How did it become the world's greatest economy?
265
676260
3000
Como foi que este país se tornou a maior economia do mundo?
11:19
I could give you all kinds of facts and figures
266
679260
2000
Eu poderia lhe dar todos os tipos de fatos e valores
11:21
about the U.S. economy,
267
681260
2000
sobre a economia dos EU,
11:23
but I think the most salient one is this:
268
683260
3000
mas acho que o mais importante é isto:
11:26
ten percent of American businesses
269
686260
3000
10 por cento das empresas nos EU
11:29
disappear every year.
270
689260
3000
desaparece todo ano.
11:32
That is a huge failure rate.
271
692260
3000
É uma taxa de falha enorme.
11:35
It's far higher than the failure rate of, say, Americans.
272
695260
2000
É bem mais alta do que a taxa de falha, digamos, de americanos.
11:37
Ten percent of Americans don't disappear every year.
273
697260
3000
10 por cento dos americanos não desaparece todo ano.
11:40
Which leads us to conclude
274
700260
2000
O que nos leva a concluir que
11:42
American businesses fail faster than Americans,
275
702260
3000
as empresas nos EU falham mais rápido do que as pessoas,
11:45
and therefore American businesses are evolving faster than Americans.
276
705260
3000
e, portanto, as empresas nos EU evoluem mais rápido do que as pessoas.
11:48
And eventually, they'll have evolved to such a high peak of perfection
277
708260
3000
E eventualmente, elas chegarão a um tal alto nível de perfeição
11:51
that they will make us all their pets --
278
711260
3000
que irão fazer de nós todos seus animais de estimação –
11:54
(Laughter)
279
714260
2000
(Risos)
11:56
if, of course, they haven't already done so.
280
716260
3000
se, claro, eles já não o tiverem feito.
11:59
I sometimes wonder.
281
719260
3000
Às vezes fico pensando.
12:02
But it's this process of trial and error
282
722260
2000
Mas é este processo de tentativa e erro
12:04
that explains this great divergence,
283
724260
4000
que explica essa grande divergência,
12:08
this incredible performance of Western economies.
284
728260
3000
esse incrível desempenho das economias ocidentais.
12:11
It didn't come because you put some incredibly smart person in charge.
285
731260
3000
Isso não surgiu por que colocou-se uma pessoa incrivelmente inteligente no comando.
12:14
It's come through trial and error.
286
734260
2000
Surgiu por tentativa e erro.
12:16
Now I've been sort of banging on about this
287
736260
2000
Eu fiquei meio repetitivo neste assunto
12:18
for the last couple of months,
288
738260
2000
nos últimos meses,
12:20
and people sometimes say to me,
289
740260
2000
e as pessoas à vezes dizem:
12:22
"Well Tim, it's kind of obvious.
290
742260
2000
“Bem Tim, é meio óbvio.
12:24
Obviously trial and error is very important.
291
744260
2000
Obviamente tentativa e erro é muito importante.
12:26
Obviously experimentation is very important.
292
746260
2000
Obviamente experimentação é muito importante.
12:28
Now why are you just wandering around saying this obvious thing?"
293
748260
3000
Agora, por que você fica repetindo esta coisa mais do que óbvia?”
12:31
So I say, okay, fine.
294
751260
2000
Aí eu digo, OK, tudo bem.
12:33
You think it's obvious?
295
753260
2000
Você acha que é óbvio?
12:35
I will admit it's obvious
296
755260
2000
Eu irei admitir que isto é óbvio
12:37
when schools
297
757260
2000
quando nas escolas
12:39
start teaching children
298
759260
3000
começarem a ensinar as crianças
12:42
that there are some problems that don't have a correct answer.
299
762260
3000
que há problemas que não têm uma resposta certa.
12:45
Stop giving them lists of questions
300
765260
3000
Pare de lhes dar listas com perguntas
12:48
every single one of which has an answer.
301
768260
2000
em que para cada pergunta há uma resposta.
12:50
And there's an authority figure in the corner
302
770260
2000
E que há uma figura de autoridade no canto,
12:52
behind the teacher's desk who knows all the answers.
303
772260
2000
atrás da mesa do professor que sabe todas as respostas.
12:54
And if you can't find the answers,
304
774260
2000
E se elas não conseguem responder,
12:56
you must be lazy or stupid.
305
776260
2000
devem ser preguiçosas ou burras.
12:58
When schools stop doing that all the time,
306
778260
2000
Quando as escolas pararem de fazer isso o tempo todo,
13:00
I will admit that, yes,
307
780260
2000
Eu vou admitir, sim,
13:02
it's obvious that trial and error is a good thing.
308
782260
2000
é óbvio que tentativa e erro é uma coisa boa.
13:04
When a politician stands up
309
784260
3000
Quando um político se levanta
13:07
campaigning for elected office
310
787260
2000
durante sua campanha eleitoral
13:09
and says, "I want to fix our health system.
311
789260
2000
e diz: “Eu quero melhorar nosso sistema de saúde.
13:11
I want to fix our education system.
312
791260
2000
Eu quero melhorar nosso sistema educacional.
13:13
I have no idea how to do it.
313
793260
3000
Não sei como fazer isso.
13:16
I have half a dozen ideas.
314
796260
2000
Eu tenho algumas ideias.
13:18
We're going to test them out. They'll probably all fail.
315
798260
3000
Nós vamos testá-las. Provavelmente todas falharão.
13:21
Then we'll test some other ideas out.
316
801260
2000
Então testaremos algumas outras ideias.
13:23
We'll find some that work. We'll build on those.
317
803260
2000
Acharemos algumas que funcionam. Estas iremos desenvolver.
13:25
We'll get rid of the ones that don't." --
318
805260
2000
Vamos nos livrar das que não funcionam.”
13:27
when a politician campaigns on that platform,
319
807260
3000
Quando um político fizer campanhas nesta plataforma,
13:30
and more importantly, when voters like you and me
320
810260
3000
e, mais importante ainda, quando eleitores como você e eu
13:33
are willing to vote for that kind of politician,
321
813260
2000
estivermos dispostos a votar neste tipo de político,
13:35
then I will admit
322
815260
2000
aí então irei admitir
13:37
that it is obvious that trial and error works, and that -- thank you.
323
817260
3000
que é óbvio que tentativa e erro funciona, e que – obrigado.
13:40
(Applause)
324
820260
4000
(Aplausos)
13:44
Until then, until then
325
824260
3000
Até então,
13:47
I'm going to keep banging on about trial and error
326
827260
2000
vou continuar sendo repetitivo sobre tentativa e erro
13:49
and why we should abandon the God complex.
327
829260
3000
e porque deveríamos abandonar o complexo de Deus.
13:52
Because it's so hard
328
832260
3000
Porque é tão duro
13:55
to admit our own fallibility.
329
835260
2000
admitir nossa própria falibilidade.
13:57
It's so uncomfortable.
330
837260
2000
É tão desconfortável.
13:59
And Archie Cochrane understood this as well as anybody.
331
839260
3000
E Archie Cochrane entendeu isto como entenderia uma outra pessoa qualquer.
14:02
There's this one trial he ran
332
842260
2000
Ele conduziu um ensaio clínico
14:04
many years after World War II.
333
844260
2000
muitos anos depois da Segunda Guerra.
14:06
He wanted to test out
334
846260
3000
Ele queria testar
14:09
the question of, where is it
335
849260
2000
a questão: Onde
14:11
that patients should recover
336
851260
2000
pacientes deveriam se recuperar
14:13
from heart attacks?
337
853260
2000
de ataques do coração?
14:15
Should they recover in a specialized cardiac unit in hospital,
338
855260
3000
A recuperação deveria ser em uma unidade especializada de cardiologia no hospital,
14:18
or should they recover at home?
339
858260
3000
ou em casa?
14:21
All the cardiac doctors tried to shut him down.
340
861260
3000
Todos os médicos cardiologistas tentaram fazer ele se calar.
14:24
They had the God complex in spades.
341
864260
3000
Eles tinham o complexo de Deus em abundância.
14:27
They knew that their hospitals were the right place for patients,
342
867260
3000
Sabiam que seus hospitais eram o lugar certo para os pacientes.
14:30
and they knew it was very unethical
343
870260
2000
E sabiam que era muito antiético
14:32
to run any kind of trial or experiment.
344
872260
3000
conduzir qualquer tipo de ensaio ou experimento.
14:35
Nevertheless, Archie managed to get permission to do this.
345
875260
2000
No entretanto, Archie conseguiu uma permissão para fazer isto.
14:37
He ran his trial.
346
877260
2000
Ele conduziu o teste.
14:39
And after the trial had been running for a little while,
347
879260
2000
Depois de conduzir o teste por algum tempo,
14:41
he gathered together all his colleagues
348
881260
2000
ele se reuniu com seus colegas
14:43
around his table,
349
883260
2000
em volta da sua mesa,
14:45
and he said, "Well, gentlemen,
350
885260
2000
e disse, “Bem, senhores,
14:47
we have some preliminary results.
351
887260
2000
temos alguns resultados preliminares.
14:49
They're not statistically significant.
352
889260
2000
Eles não são estatisticamente significantes.
14:51
But we have something.
353
891260
3000
Mas temos alguma coisa.
14:54
And it turns out that you're right and I'm wrong.
354
894260
3000
E acontece que vocês estão certos e eu estou errado.
14:57
It is dangerous for patients
355
897260
2000
É perigoso para pacientes
14:59
to recover from heart attacks at home.
356
899260
2000
se recuperarem de um ataque de coração em casa.
15:01
They should be in hospital."
357
901260
3000
Devem permanecer no hospital.”
15:04
And there's this uproar, and all the doctors start pounding the table
358
904260
2000
E há esse alvoroço. Todos os médicos começam a bater na mesa
15:06
and saying, "We always said you were unethical, Archie.
359
906260
3000
dizendo: “Sempre falamos que você era antiético, Archie.
15:09
You're killing people with your clinical trials. You need to shut it down now.
360
909260
3000
Você está matando pessoas com seus ensaios clínicos. Tem que parar agora.
15:12
Shut it down at once."
361
912260
2000
Encerre isto imediatamente.”
15:14
And there's this huge hubbub.
362
914260
2000
E há um grande tumulto.
15:16
Archie lets it die down.
363
916260
2000
Archie espera se acalmarem.
15:18
And then he says, "Well that's very interesting, gentlemen,
364
918260
2000
E diz: “Bem, isto é muito interessante, senhores,
15:20
because when I gave you the table of results,
365
920260
3000
porque quando lhes dei a tabela de resultados,
15:23
I swapped the two columns around.
366
923260
4000
Eu troquei as duas colunas.
15:27
It turns out your hospitals are killing people,
367
927260
2000
Acontece que seus hospitais estão matando as pessoas,
15:29
and they should be at home.
368
929260
2000
eles deveriam ir para casa.
15:31
Would you like to close down the trial now,
369
931260
3000
Gostariam de encerrar o ensaio agora,
15:34
or should we wait until we have robust results?"
370
934260
3000
ou esperar até termos resultados robustos?”
15:38
Tumbleweed
371
938260
2000
‘Tumbleweed’ (planta rodadora)
15:40
rolls through the meeting room.
372
940260
3000
rola pela sala de reunião.
15:43
But Cochrane would do that kind of thing.
373
943260
3000
Mas Cochrane faria este tipo de coisa.
15:46
And the reason he would do that kind of thing
374
946260
2000
E o porquê dele fazer este tipo de coisa.
15:48
is because he understood
375
948260
2000
é porque ele entendeu
15:50
it feels so much better
376
950260
2000
que nos sentimos muito melhor quando
15:52
to stand there and say,
377
952260
2000
nos levantamos e dizemos,
15:54
"Here in my own little world,
378
954260
2000
“Aqui, no meu pequeno mundo,
15:56
I am a god, I understand everything.
379
956260
2000
eu sou um deus, entendo tudo.
15:58
I do not want to have my opinions challenged.
380
958260
2000
Não quero ter minhas opiniões desafiadas.
16:00
I do not want to have my conclusions tested."
381
960260
3000
Não quero ter minhas conclusões testadas.”
16:03
It feels so much more comfortable
382
963260
2000
É tão mais confortável
16:05
simply to lay down the law.
383
965260
3000
simplesmente se estabelecer a lei.
16:08
Cochrane understood
384
968260
2000
Cochrane entendeu
16:10
that uncertainty, that fallibility,
385
970260
2000
que incerteza, falibilidade,
16:12
that being challenged, they hurt.
386
972260
2000
que se ser desafiado, tudo isso machuca.
16:14
And you sometimes need to be shocked out of that.
387
974260
4000
E às vezes você precisa ser forçado a sair disso.
16:18
Now I'm not going to pretend that this is easy.
388
978260
3000
Agora, não vou fingir que isto é fácil.
16:21
It isn't easy.
389
981260
2000
Não é fácil.
16:23
It's incredibly painful.
390
983260
2000
É extremamente doloroso.
16:25
And since I started talking about this subject
391
985260
2000
E desde que comecei a falar sobre esse tema
16:27
and researching this subject,
392
987260
2000
e a pesquisar este tema,
16:29
I've been really haunted by something
393
989260
2000
Fiquei realmente angustiado com algo
16:31
a Japanese mathematician said on the subject.
394
991260
2000
que um matemático japonês disse sobre este tema.
16:33
So shortly after the war,
395
993260
2000
Logo depois da guerra,
16:35
this young man, Yutaka Taniyama,
396
995260
3000
esse jovem, Yutaka Taniyama,
16:38
developed this amazing conjecture
397
998260
2000
desenvolveu essa extraordinária conjetura
16:40
called the Taniyama-Shimura Conjecture.
398
1000260
2000
chamada a Conjetura Taniyama-Shimura.
16:42
It turned out to be absolutely instrumental
399
1002260
3000
Ela se relevou ser absolutamente instrumental,
16:45
many decades later
400
1005260
2000
depois de muitas décadas,
16:47
in proving Fermat's Last Theorem.
401
1007260
2000
para se provar o último teorema de Fermat.
16:49
In fact, it turns out it's equivalent
402
1009260
2000
De fato, é evidente que ela é o equivalente
16:51
to proving Fermat's Last Theorem.
403
1011260
2000
à prova do último teorema de Fermat.
16:53
You prove one, you prove the other.
404
1013260
4000
Você prova um, você prova o outro.
16:57
But it was always a conjecture.
405
1017260
3000
Mas ficou sempre uma conjetura.
17:00
Taniyama tried and tried and tried
406
1020260
3000
Taniyama tentou muitas vezes
17:03
and he could never prove that it was true.
407
1023260
3000
e nunca conseguiu provar que era verdadeira.
17:06
And shortly before his 30th birthday in 1958,
408
1026260
3000
Pouco antes de fazer 30 anos, em 1958,
17:09
Yutaka Taniyama killed himself.
409
1029260
4000
Yutaka Taniyama se matou.
17:13
His friend, Goro Shimura --
410
1033260
2000
Seu amigo, Goro Shimura –
17:15
who worked on the mathematics with him --
411
1035260
2000
que trabalhou com matemática junto a ele –
17:17
many decades later, reflected on Taniyama's life.
412
1037260
3000
muitas décadas depois, refletiu na vida de Taniyama.
17:22
He said,
413
1042260
3000
Ele disse,
17:25
"He was not a very careful person
414
1045260
2000
“Ele não era muito cuidadoso
17:27
as a mathematician.
415
1047260
2000
como um matemático.
17:29
He made a lot of mistakes.
416
1049260
3000
Ele cometeu muitos erros.
17:32
But he made mistakes in a good direction.
417
1052260
4000
Mas os fez em uma direção boa.
17:36
I tried to emulate him,
418
1056260
3000
Tentei imitá-lo,
17:39
but I realized
419
1059260
2000
mas entendi que
17:41
it is very difficult
420
1061260
2000
é muito difícil
17:43
to make good mistakes."
421
1063260
3000
cometer erros bons.”
17:46
Thank you.
422
1066260
2000
(Obrigado)
17:48
(Applause)
423
1068260
12000
(Aplausos)
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