When ideas have sex | Matt Ridley

Matt Ridley: Quando as idéias fazem sexo

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TED


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

Tradutor: Tulio Leao Revisor: Belucio Haibara
00:16
When I was a student here in Oxford in the 1970s,
0
16260
3000
Quando eu estudava aqui em Oxford nos anos 70,
00:19
the future of the world was bleak.
1
19260
3000
o futuro do mundo era sombrio.
00:22
The population explosion was unstoppable.
2
22260
2000
A explosão populacional não parava.
00:24
Global famine was inevitable.
3
24260
2000
A fome mundial era inevitável.
00:26
A cancer epidemic caused by chemicals in the environment
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26260
3000
Uma epidemia de câncer causada por produtos químicos no ambiente
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was going to shorten our lives.
5
29260
3000
encurtaria as nossas vidas.
00:32
The acid rain was falling on the forests.
6
32260
3000
A chuva ácida estava caindo nas florestas.
00:35
The desert was advancing by a mile or two a year.
7
35260
2000
O deserto estava avançando de 1.5 a 3 quilômetros por ano.
00:37
The oil was running out,
8
37260
2000
O petróleo estava acabando.
00:39
and a nuclear winter would finish us off.
9
39260
3000
E um inverno nuclear iria nos exterminar.
00:42
None of those things happened,
10
42260
2000
Nada disso aconteceu.
00:44
(Laughter)
11
44260
2000
(Risos)
00:46
and astonishingly, if you look at what actually happened in my lifetime,
12
46260
3000
E surpreendentemente, se vocês olharem para o que realmente aconteceu na minha vida,
00:49
the average per-capita income
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49260
3000
a média da renda per-capita
00:52
of the average person on the planet,
14
52260
2000
de uma pessoa no planeta,
00:54
in real terms, adjusted for inflation,
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54260
2000
em termos reais, ajustados para a inflação,
00:56
has tripled.
16
56260
2000
triplicou.
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Lifespan is up by 30 percent in my lifetime.
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58260
3000
A expectativa de vida aumentou em 30 por cento durante minha vida.
01:01
Child mortality is down by two-thirds.
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61260
3000
A mortalidade infantil diminuiu dois terços.
01:04
Per-capita food production
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64260
2000
A produção de alimentos per-capita
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is up by a third.
20
66260
2000
aumentou um terço.
01:08
And all this at a time when the population has doubled.
21
68260
3000
E tudo isso numa época na qual a população dobrou de tamanho.
01:11
How did we achieve that, whether you think it's a good thing or not?
22
71260
2000
Como realizamos isso -- Se achar isso bom ou não --
01:13
How did we achieve that?
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73260
2000
Como realizamos isso?
01:15
How did we become
24
75260
2000
Como nos tornamos
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the only species
25
77260
2000
a única espécie
01:19
that becomes more prosperous
26
79260
2000
que fica mais próspera
01:21
as it becomes more populous?
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81260
2000
à medida que fica mais populosa?
01:23
The size of the blob in this graph represents the size of the population,
28
83260
3000
O tamanho da manha nesse gráfico representa o tamanho da população.
01:26
and the level of the graph
29
86260
2000
E o nível do gráfico
01:28
represents GDP per capita.
30
88260
2000
representa o PIB per capita.
01:30
I think to answer that question
31
90260
2000
Acho que para responder essa pergunta
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you need to understand
32
92260
2000
você precisa entender
01:34
how human beings bring together their brains
33
94260
3000
como seres humanos unem seus cérebros
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and enable their ideas to combine and recombine,
34
97260
3000
e permitem que suas idéias se misturem e recombinem,
01:40
to meet and, indeed, to mate.
35
100260
3000
para se encontrarem e, de fato, cruzarem.
01:43
In other words, you need to understand
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103260
2000
Em outras palavras, você precisa entender
01:45
how ideas have sex.
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105260
2000
como idéias fazem sexo.
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I want you to imagine
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108260
2000
Quero que imagine
01:50
how we got from making objects like this
39
110260
3000
como conseguimos fazer objetos assim
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to making objects like this.
40
113260
3000
para fazer objetos como esse.
01:56
These are both real objects.
41
116260
2000
São ambos objetos reais.
01:58
One is an Acheulean hand axe from half a million years ago
42
118260
2000
Um é um machado Acheulian de meio milhão de anos atrás
02:00
of the kind made by Homo erectus.
43
120260
3000
do tipo feito pelo Homo erectus.
02:03
The other is obviously a computer mouse.
44
123260
2000
O outro é obviamente um mouse de computador.
02:05
They're both exactly the same size and shape to an uncanny degree.
45
125260
3000
Eles são exatamente do mesmo tamanho e formato até um misterioso nível.
02:08
I've tried to work out which is bigger,
46
128260
3000
Eu tenho tentado descobrir qual é maior,
02:11
and it's almost impossible.
47
131260
2000
e é quase impossível.
02:13
And that's because they're both designed to fit the human hand.
48
133260
2000
Isso porque ambos foram feitos para caber na mão humana.
02:15
They're both technologies. In the end, their similarity is not that interesting.
49
135260
3000
Ambos são tecnologias. No fim, sua semelhança não é tão interessante.
02:18
It just tells you they were both designed to fit the human hand.
50
138260
2000
Apenas lhe diz que ambos foram feitos para a mão humana.
02:20
The differences are what interest me,
51
140260
2000
As diferenças são o que me interessa.
02:22
because the one on the left was made to a pretty unvarying design
52
142260
3000
Porque o da esquerda foi feito em um design que quase não varia
02:25
for about a million years --
53
145260
2000
por um milhão de anos --
02:27
from one-and-a-half million years ago to half a million years ago.
54
147260
3000
de um milhão e meio de anos atrás para meio milhão de anos atrás.
02:30
Homo erectus made the same tool
55
150260
3000
O Homo erectus fez a mesma ferramenta
02:33
for 30,000 generations.
56
153260
2000
por 30.000 gerações.
02:35
Of course there were a few changes,
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155260
2000
É claro que houve algumas poucas mudanças,
02:37
but tools changed slower than skeletons in those days.
58
157260
3000
mas as ferramentas mudavam mais devagar que esqueletos naqueles dias.
02:40
There was no progress, no innovation.
59
160260
2000
Não havia progresso, não havia inovação.
02:42
It's an extraordinary phenomenon, but it's true.
60
162260
2000
É um fenômeno extraordinário, mas é verdade.
02:44
Whereas the object on the right is obsolete after five years.
61
164260
3000
Enquanto o objeto da direita é obsoleto após cinco anos.
02:47
And there's another difference too,
62
167260
2000
E há outra diferença também,
02:49
which is the object on the left is made from one substance.
63
169260
2000
que é a que o objeto da esquerda é feito de uma substância.
02:51
The object on the right is made from
64
171260
2000
E o da direita é feito de uma confecção
02:53
a confection of different substances,
65
173260
2000
de diferentes substâncias,
02:55
from silicon and metal and plastic and so on.
66
175260
3000
do silício e metal e plástico e assim por diante.
02:58
And more than that, it's a confection of different ideas,
67
178260
3000
E mais que isso, é uma confecção de diferentes idéias,
03:01
the idea of plastic, the idea of a laser,
68
181260
2000
a idéia do plástico, a do laser,
03:03
the idea of transistors.
69
183260
2000
a idéia dos transistores.
03:05
They've all been combined together in this technology.
70
185260
3000
Todos foram combinados nessa tecnologia.
03:08
And it's this combination,
71
188260
2000
E é essa combinação,
03:10
this cumulative technology, that intrigues me,
72
190260
3000
essa tecnologia cumulativa, que me intriga.
03:13
because I think it's the secret to understanding
73
193260
3000
Porque eu acho que é o segredo para entender
03:16
what's happening in the world.
74
196260
2000
o que está acontecendo no mundo.
03:18
My body's an accumulation of ideas too:
75
198260
3000
Meu corpo é um aglomerado de idéias também,
03:21
the idea of skin cells, the idea of brain cells, the idea of liver cells.
76
201260
3000
a idéia de células da pele, idéia de células do cérebro, idéia de células do fígado.
03:24
They've come together.
77
204260
2000
Elas vieram juntas.
03:26
How does evolution do cumulative, combinatorial things?
78
206260
3000
Como a evolução faz coisas cumulativas, que combinam?
03:29
Well, it uses sexual reproduction.
79
209260
3000
Bem, ela usa reprodução sexuada.
03:32
In an asexual species, if you get two different mutations in different creatures,
80
212260
3000
Em espécie assexuada, se tivermos duas mutações diferentes em seres distintos,
03:35
a green one and a red one,
81
215260
2000
uma verde e uma vermelha,
03:37
then one has to be better than the other.
82
217260
2000
logo uma tem de ser melhor que a outra.
03:39
One goes extinct for the other to survive.
83
219260
2000
Uma entra em extinção para a outra sobreviver.
03:41
But if you have a sexual species,
84
221260
2000
Mas se tivermos uma espécie sexuada,
03:43
then it's possible for an individual
85
223260
2000
então é possível a um indivíduo
03:45
to inherit both mutations
86
225260
2000
herdar ambas mutações
03:47
from different lineages.
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227260
2000
de linhagens diferentes.
03:49
So what sex does is it enables the individual
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229260
3000
Então o que o sexo faz é permitir o indivíduo
03:52
to draw upon
89
232260
2000
se igualar às
03:54
the genetic innovations of the whole species.
90
234260
3000
inovações genéticas da espécie.
03:57
It's not confined to its own lineage.
91
237260
2000
Não é confinado a sua linhagem.
03:59
What's the process that's having the same effect
92
239260
2000
Qual o processo que está tendo o mesmo efeito,
04:01
in cultural evolution
93
241260
2000
na evolução cultural,
04:03
as sex is having in biological evolution?
94
243260
3000
que o sexo tem na evolução biológica?
04:06
And I think the answer is exchange,
95
246260
2000
E acho que a resposta é a troca,
04:08
the habit of exchanging one thing for another.
96
248260
3000
o hábito de trocar uma coisa por outra.
04:11
It's a unique human feature.
97
251260
2000
É um recurso exclusivamente humano.
04:13
No other animal does it.
98
253260
2000
Nenhum outro animal faz isso.
04:15
You can teach them in the laboratory to do a little bit of exchange --
99
255260
2000
Você pode ensiná-los em laboratório a fazer algumas trocas.
04:17
and indeed there's reciprocity in other animals --
100
257260
2000
E de fato há uma reciprocidade em outros animais.
04:19
But the exchange of one object for another never happens.
101
259260
3000
Mas a troca de um objeto por outro nunca acontece.
04:22
As Adam Smith said, "No man ever saw a dog
102
262260
2000
Como Adam Smith disse, "Nenhum homem já viu um cão
04:24
make a fair exchange of a bone with another dog."
103
264260
3000
fazer uma troca justa de um osso como outro cachorro."
04:27
(Laughter)
104
267260
3000
(Risos)
04:30
You can have culture without exchange.
105
270260
2000
Você pode ter culturas sem trocas.
04:32
You can have, as it were, asexual culture.
106
272260
2000
Você pode ter, como se fosse, culturas assexuadas.
04:34
Chimpanzees, killer whales, these kinds of creatures, they have culture.
107
274260
3000
Chimpanzés, orcas, esse tipo de criatura, eles tem culturas.
04:37
They teach each other traditions
108
277260
2000
Eles ensinam uns aos outros tradições
04:39
which are handed down from parent to offspring.
109
279260
2000
que são transmitidas de pais para filhos.
04:41
In this case, chimpanzees teaching each other
110
281260
2000
Nesse caso, chimpanzés ensinando uns aos outros
04:43
how to crack nuts with rocks.
111
283260
2000
como quebrar nozes com pedras.
04:45
But the difference is
112
285260
2000
Mas a diferença é
04:47
that these cultures never expand, never grow,
113
287260
2000
que essas culturas nunca se expandem, nunca crescem,
04:49
never accumulate, never become combinatorial,
114
289260
2000
nunca acumulam, nunca se tornam dominantes.
04:51
and the reason is because
115
291260
2000
Isso porque
04:53
there is no sex, as it were,
116
293260
2000
não há sexo, por assim dizer,
04:55
there is no exchange of ideas.
117
295260
2000
não há troca de idéias.
04:57
Chimpanzee troops have different cultures in different troops.
118
297260
3000
Grupos de chimpanzés tem diferentes culturas em diferentes grupos.
05:00
There's no exchange of ideas between them.
119
300260
3000
Não há troca de idéias entre eles.
05:03
And why does exchange raise living standards?
120
303260
2000
E por que a troca aumenta os padrões de vida?
05:05
Well, the answer came from David Ricardo in 1817.
121
305260
3000
Bem, a resposta veio de David Ricardo em 1817.
05:08
And here is a Stone Age version of his story,
122
308260
2000
E aqui está uma versão da história na idade da pedra,
05:10
although he told it in terms of trade between countries.
123
310260
3000
embora ele tenha contado em termos de troca entre países.
05:13
Adam takes four hours to make a spear and three hours to make an axe.
124
313260
3000
O Adam leva quatro horas para fazer uma lança e três para fazer um machado.
05:16
Oz takes one hour to make a spear and two hours to make an axe.
125
316260
3000
Já Oz leva uma hora para fazer uma lança e duas para fazer um machado.
05:19
So Oz is better at both spears and axes than Adam.
126
319260
3000
Então Oz é melhor do que Adam para fazer lanças e machados.
05:22
He doesn't need Adam.
127
322260
2000
Ele não precisa do Adam.
05:24
He can make his own spears and axes.
128
324260
2000
Ele pode fazer suas lanças e machados.
05:26
Well no, because if you think about it,
129
326260
2000
Bem, não, porque se pensar sobre isso,
05:28
if Oz makes two spears and Adam make two axes,
130
328260
2000
se o Oz fizer duas lanças e o Adam dois machados,
05:30
and then they trade,
131
330260
2000
e eles trocarem,
05:32
then they will each have saved an hour of work.
132
332260
3000
então cada um poupará uma hora de trabalho.
05:35
And the more they do this, the more true it's going to be,
133
335260
3000
E quanto mais fizerem isso, mais verdadeiro será isso.
05:38
because the more they do this, the better Adam is going to get at making axes
134
338260
3000
Porque quanto mais fizerem, melhor o Adam será fazendo machados,
05:41
and the better Oz is going to get at making spears.
135
341260
2000
e melhor será o Oz fazendo lanças.
05:43
So the gains from trade are only going to grow.
136
343260
2000
Então os ganhos da troca só vão crescer.
05:45
And this is one of the beauties of exchange,
137
345260
2000
E essa é uma das belezas da troca,
05:47
is it actually creates the momentum
138
347260
2000
ela cria na verdade um impulso
05:49
for more specialization,
139
349260
2000
para maior especialização,
05:51
which creates the momentum for more exchange and so on.
140
351260
3000
que cria um impulso para mais trocas e assim por diante.
05:54
Adam and Oz both saved an hour of time.
141
354260
2000
Ambos, Adam e Oz, pouparam uma hora.
05:56
That is prosperity, the saving of time
142
356260
2000
Isso é prosperidade, poupar tempo
05:58
in satisfying your needs.
143
358260
3000
para satisfazer suas necessidades.
06:01
Ask yourself how long you would have to work
144
361260
2000
Pergunte a si mesmo quanto tempo teria de trabalhar
06:03
to provide for yourself
145
363260
3000
para ser capaz de ter
06:06
an hour of reading light this evening to read a book by.
146
366260
3000
uma hora de luz essa noite para ler um livro.
06:09
If you had to start from scratch, let's say you go out into the countryside.
147
369260
3000
Se tivesse de começar do zero, vamos dizer que você vai para o campo.
06:12
You find a sheep. You kill it. You get the fat out of it.
148
372260
2000
Você acha uma ovelha. A mata. E tira sua gordura.
06:14
You render it down. You make a candle, etc. etc.
149
374260
3000
Você a modela. Faz uma vela, etc, etc.
06:17
How long is it going to take you? Quite a long time.
150
377260
2000
Quanto tempo isso levaria? Um bom tempo.
06:19
How long do you actually have to work
151
379260
2000
Quanto tempo você realmente tem de trabalhar hoje
06:21
to earn an hour of reading light
152
381260
2000
para obter uma hora de luz para ler
06:23
if you're on the average wage in Britain today?
153
383260
2000
se você estiver na média salarial britânica?
06:25
And the answer is about half a second.
154
385260
3000
E a resposta é cerca de meio segundo.
06:28
Back in 1950,
155
388260
2000
Já em 1950,
06:30
you would have had to work for eight seconds on the average wage
156
390260
2000
você teria de ter trabalhado por oito segundos na média salarial
06:32
to acquire that much light.
157
392260
2000
para adquirir esse tanto de luz.
06:34
And that's seven and a half seconds of prosperity that you've gained
158
394260
3000
E isso é sete segundos e meio de prosperidade que ganhou.
06:37
since 1950, as it were,
159
397260
2000
Desde 1950, por assim dizer.
06:39
because that's seven and a half seconds in which you can do something else,
160
399260
3000
Porque esses são sete segundos e meio nos quais pode fazer outra coisa.
06:42
or you can acquire another good or service.
161
402260
2000
Ou pode adquirir outro bem ou serviço.
06:44
And back in 1880,
162
404260
2000
Já em 1880,
06:46
it would have been 15 minutes
163
406260
2000
teriam sido 15 minutos
06:48
to earn that amount of light on the average wage.
164
408260
2000
para obter esse tanto de luz da média salarial.
06:50
Back in 1800,
165
410260
2000
Em 1800,
06:52
you'd have had to work six hours
166
412260
2000
você teria de trabalhar por seis horas
06:54
to earn a candle that could burn for an hour.
167
414260
3000
para obter uma vela que poderia queimar por uma hora.
06:57
In other words, the average person on the average wage
168
417260
2000
Em outras palavras, uma pessoa comum na média salarial
06:59
could not afford a candle in 1800.
169
419260
3000
não poderia pagar por uma vela em 1800.
07:02
Go back to this image of the axe and the mouse,
170
422260
3000
Volte a essa imagem, do machado e do mouse,
07:05
and ask yourself: "Who made them and for who?"
171
425260
3000
e se pergunte: "Quem os fez e para quem?"
07:08
The stone axe was made by someone for himself.
172
428260
2000
O machado de pedra foi feito por alguém para ele mesmo.
07:10
It was self-sufficiency.
173
430260
2000
Era auto-suficiência.
07:12
We call that poverty these days.
174
432260
2000
Chamamos isso de pobreza hoje.
07:14
But the object on the right
175
434260
2000
Mas o objeto à direita
07:16
was made for me by other people.
176
436260
3000
foi feito para mim por outra pessoa.
07:19
How many other people?
177
439260
2000
Quantas outras pessoas?
07:21
Tens? Hundreds? Thousands?
178
441260
2000
Dezenas? Centenas? Milhares?
07:23
You know, I think it's probably millions.
179
443260
2000
Você sabe, eu acho que provavelmente são milhões.
07:25
Because you've got to include the man who grew the coffee,
180
445260
2000
Porque você tem de incluir o homem que cultivou o café,
07:27
which was brewed for the man who was on the oil rig,
181
447260
3000
que foi servido ao homem que estava explorando petróleo,
07:30
who was drilling for oil, which was going to be made into the plastic, etc.
182
450260
3000
que estava perfurando por petróleo, que seria transformado em plástico, etc.
07:33
They were all working for me,
183
453260
2000
Eles estavam todos trabalhando para mim,
07:35
to make a mouse for me.
184
455260
2000
para me fazer um mouse.
07:37
And that's the way society works.
185
457260
3000
E essa é a maneira que a sociedade funciona.
07:40
That's what we've achieved as a species.
186
460260
3000
Isso é o que realizamos como espécie.
07:44
In the old days, if you were rich,
187
464260
2000
Antigamente, se você era rico,
07:46
you literally had people working for you.
188
466260
2000
você literalmente tinha pessoas trabalhando para você.
07:48
That's how you got to be rich; you employed them.
189
468260
2000
É assim que um rico era; você as empregava.
07:50
Louis XIV had a lot of people working for him.
190
470260
2000
Luís XIV tinha muitas pessoas trabalhando para ele.
07:52
They made his silly outfits, like this,
191
472260
2000
Elas faziam suas vestes tolas, como essa.
07:54
(Laughter)
192
474260
2000
(Risos)
07:56
and they did his silly hairstyles, or whatever.
193
476260
3000
E eles faziam esses cortes de cabelo bobos, tanto faz.
07:59
He had 498 people
194
479260
2000
Ele tinha 498 pessoas
08:01
to prepare his dinner every night.
195
481260
2000
para preparar seu jantar toda noite.
08:03
But a modern tourist going around the palace of Versailles
196
483260
2000
Mas um turista moderno andando pelo palácio de Versailles
08:05
and looking at Louis XIV's pictures,
197
485260
3000
e olhando para gravuras de Luís XIV,
08:08
he has 498 people doing his dinner tonight too.
198
488260
2000
tem 498 pessoas fazendo seu jantar também.
08:10
They're in bistros and cafes and restaurants
199
490260
2000
Elas estão em bistrôs e cafes e restaurantes
08:12
and shops all over Paris,
200
492260
2000
e lojas por toda Paris.
08:14
and they're all ready to serve you at an hour's notice with an excellent meal
201
494260
3000
E todas estão prontas para servir a você uma excelente refeição
08:17
that's probably got higher quality
202
497260
2000
provavelmente com melhor qualidade
08:19
than Louis XIV even had.
203
499260
2000
que Luís XIV teve.
08:21
And that's what we've done, because we're all working for each other.
204
501260
3000
E isso é o que temos feito, porque estamos trabalhando uns para os outros.
08:24
We're able to draw upon specialization and exchange
205
504260
3000
Somos capazes de nos basear em especialização e troca
08:27
to raise each other's living standards.
206
507260
3000
para aumentar os padrões de vida uns dos outros.
08:30
Now, you do get other animals working for each other too.
207
510260
3000
Agora, você tem animais trabalhando uns para os outros também.
08:33
Ants are a classic example; workers work for queens and queens work for workers.
208
513260
3000
Formigas são um clássico exemplo; operárias trabalham para rainhas e vice-versa.
08:36
But there's a big difference,
209
516260
2000
Mas há uma grande diferença,
08:38
which is that it only happens within the colony.
210
518260
2000
isso só acontece dentro da colônia.
08:40
There's no working for each other across the colonies.
211
520260
2000
Não há trabalho mútuo entre colônias.
08:42
And the reason for that is because there's a reproductive division of labor.
212
522260
3000
E isso acontece porque há uma divisão de trabalho reprodutora.
08:45
That is to say, they specialize with respect to reproduction.
213
525260
3000
Em outras palavras, elas especializam de acordo com a reprodução.
08:48
The queen does it all.
214
528260
2000
A rainha faz isso tudo.
08:50
In our species, we don't like doing that.
215
530260
2000
Em nossa espécie, não gostamos de fazer isso.
08:52
It's the one thing we insist on doing for ourselves, is reproduction.
216
532260
3000
O tipo de coisa que insistimos em fazer por nós mesmos, é a reprodução.
08:55
(Laughter)
217
535260
3000
(Risos)
08:58
Even in England, we don't leave reproduction to the Queen.
218
538260
3000
Até na Inglaterra, não deixamos a reprodução para a Rainha.
09:01
(Applause)
219
541260
4000
(Aplausos)
09:05
So when did this habit start?
220
545260
2000
Então quando esse hábito começou?
09:07
And how long has it been going on? And what does it mean?
221
547260
2000
E por quanto tempo ele tem ocorrido? E o que isso significa?
09:09
Well, I think, probably, the oldest version of this
222
549260
3000
Bem, eu acho que a versão mais antiga disso é,
09:12
is probably the sexual division of labor.
223
552260
2000
provavelmente, a divisão de trabalho por sexo.
09:14
But I've got no evidence for that.
224
554260
2000
Mas não tenho evidências para isso.
09:16
It just looks like the first thing we did
225
556260
2000
Apenas parece que a primeira coisa que fizemos
09:18
was work male for female and female for male.
226
558260
3000
foi homens trabalharem para mulheres e vice versa.
09:21
In all hunter-gatherer societies today,
227
561260
2000
Em todas as sociedades atuais de caça e colheita,
09:23
there's a foraging division of labor
228
563260
2000
há uma divisão de trabalho para buscar comida
09:25
between, on the whole, hunting males and gathering females.
229
565260
2000
entre, no todo, homens caçadores e mulheres que colhem plantas.
09:27
It isn't always quite that simple,
230
567260
2000
Não é sempre tão simples.
09:29
but there's a distinction between
231
569260
2000
Mas há uma distinção entre
09:31
specialized roles for males and females.
232
571260
2000
tarefas especializadas entre homens e mulheres.
09:33
And the beauty of this system
233
573260
2000
E a beleza desse sistema
09:35
is that it benefits both sides.
234
575260
3000
é que ele beneficia ambos os lados.
09:38
The woman knows
235
578260
2000
A mulher sabe
09:40
that, in the Hadzas' case here --
236
580260
2000
que, no caso dos Hadzas aqui --
09:42
digging roots to share with men in exchange for meat --
237
582260
2000
escavar raízes para compartilhar com homens em troca de carne --
09:44
she knows that all she has to do to get access to protein
238
584260
3000
ela sabe que tudo o que tem de fazer para obter proteína
09:47
is to dig some extra roots and trade them for meat.
239
587260
3000
é escavar algumas raízes extras e trocá-las por carne.
09:50
And she doesn't have to go on an exhausting hunt
240
590260
2000
E ela não tem de ir a uma caça exaustiva
09:52
and try and kill a warthog.
241
592260
2000
e tentar matar um porco selvagem.
09:54
And the man knows that he doesn't have to do any digging
242
594260
2000
E o homem sabe que ele não tem de escavar nada
09:56
to get roots.
243
596260
2000
para obter raízes.
09:58
All he has to do is make sure that when he kills a warthog
244
598260
2000
Tudo o que tem a fazer é ter certeza de que o porco que matar
10:00
it's big enough to share some.
245
600260
2000
seja grande o suficiente para compartilhar.
10:02
And so both sides raise each other's standards of living
246
602260
3000
E então ambos os lados aumentam os padrões de vida uns dos outros
10:05
through the sexual division of labor.
247
605260
2000
através da divisão do trabalho por sexo.
10:07
When did this happen? We don't know, but it's possible
248
607260
3000
Quando isso aconteceu? Não sabemos, mas é possível
10:10
that Neanderthals didn't do this.
249
610260
2000
que os neandertais não tenham feito isso.
10:12
They were a highly cooperative species.
250
612260
2000
Eles eram uma espécie altamente cooperativa.
10:14
They were a highly intelligent species.
251
614260
2000
Eles eram altamente inteligentes.
10:16
Their brains on average, by the end, were bigger than yours and mine
252
616260
2000
Seus cérebros em média eram, por fim, maiores que os seus e o meu
10:18
in this room today.
253
618260
2000
nessa sala hoje.
10:20
They were imaginative. They buried their dead.
254
620260
2000
Eles eram criativos. Eles enterravam seus mortos.
10:22
They had language, probably,
255
622260
2000
Eles provavelmente tinham um idioma,
10:24
because we know they had the FOXP2 gene of the same kind as us,
256
624260
2000
porque sabemos que eles tiveram o gene FOXP2 do mesmo tipo do nosso,
10:26
which was discovered here in Oxford.
257
626260
2000
que foi descoberto aqui em Oxford.
10:28
And so it looks like they probably had linguistic skills.
258
628260
3000
E parece que eles provavelmente tiveram habilidades lingüísticas.
10:31
They were brilliant people. I'm not dissing the Neanderthals.
259
631260
3000
Eram pessoas brilhantes Não estou desmerecendo os neandertais.
10:35
But there's no evidence
260
635260
2000
Mas não há evidência
10:37
of a sexual division of labor.
261
637260
2000
de uma divisão de trabalho por sexo.
10:39
There's no evidence of gathering behavior by females.
262
639260
3000
Não há evidência de comportamento de colher das mulheres.
10:42
It looks like the females were cooperative hunters with the men.
263
642260
3000
Parece que as mulheres eram caçadoras cooperativas com os homens.
10:46
And the other thing there's no evidence for
264
646260
2000
E a outra coisa a qual não tem evidência
10:48
is exchange between groups,
265
648260
2000
é troca entre grupos.
10:51
because the objects that you find in Neanderthal remains,
266
651260
3000
Porque os objetos que você encontra nos restos de neandertais,
10:54
the tools they made,
267
654260
2000
as ferramentas que fizeram,
10:56
are always made from local materials.
268
656260
2000
são sempre feitas de materiais locais.
10:58
For example, in the Caucasus
269
658260
2000
Por exemplo, no Cáucaso
11:00
there's a site where you find local Neanderthal tools.
270
660260
3000
há um lugar onde você encontra ferramentas dos neandertais locais.
11:03
They're always made from local chert.
271
663260
2000
Elas são sempre feitas de cherte local.
11:05
In the same valley there are modern human remains
272
665260
2000
No mesmo vale há restos do homem moderno
11:07
from about the same date, 30,000 years ago,
273
667260
2000
de cerca da mesma data, 30.000 anos atrás.
11:09
and some of those are from local chert,
274
669260
2000
E alguns desses são de cherte local,
11:11
but more -- but many of them are made
275
671260
2000
mas mais -- mas muitos deles são feitos
11:13
from obsidian from a long way away.
276
673260
2000
de Obsidiana encontrada longe dali.
11:15
And when human beings began
277
675260
2000
E quando seres humanos começaram
11:17
moving objects around like this,
278
677260
2000
a mover objetos como esse,
11:19
it was evidence that they were exchanging between groups.
279
679260
3000
era evidência de que eles estavam trocando entre eles.
11:22
Trade is 10 times as old as farming.
280
682260
3000
A troca é tão velha quanto a agricultura.
11:25
People forget that. People think of trade as a modern thing.
281
685260
3000
As pessoas esquecem disso. Pensam na troca como algo moderno.
11:28
Exchange between groups has been going on
282
688260
2000
A troca entre grupos tem acontecido
11:30
for a hundred thousand years.
283
690260
3000
por centenas de milhares de anos.
11:33
And the earliest evidence for it crops up
284
693260
2000
E a primeira evidência disso apareceu
11:35
somewhere between 80 and 120,000 years ago in Africa,
285
695260
3000
entre 80 e 120.000 anos atrás na Africa,
11:38
when you see obsidian and jasper and other things
286
698260
3000
quando se vê obsidiana e jaspe e outras coisas
11:41
moving long distances in Ethiopia.
287
701260
3000
atravessando longas distâncias na Etiópia.
11:44
You also see seashells --
288
704260
2000
Você também vê conchas --
11:46
as discovered by a team here in Oxford --
289
706260
2000
como descoberto por uma equipe aqui em Oxford --
11:48
moving 125 miles inland
290
708260
2000
movendo 200 km para o interior
11:50
from the Mediterranean in Algeria.
291
710260
3000
vindas do Mediterrâneo na Argélia.
11:53
And that's evidence that people
292
713260
2000
E isso é uma evidência que pessoas
11:55
have started exchanging between groups.
293
715260
2000
começaram a trocar entre grupos.
11:57
And that will have led to specialization.
294
717260
2000
E isso teria levado à especiaização.
11:59
How do you know that long-distance movement
295
719260
2000
Como você sabe que grande distância percorrida
12:01
means trade rather than migration?
296
721260
3000
significa troca e não migração?
12:04
Well, you look at modern hunter gatherers like aboriginals,
297
724260
2000
Bem,olhe para os caçadores e colhedores modernos como aborígenes,
12:06
who quarried for stone axes at a place called Mount Isa,
298
726260
3000
que escavaram por machados de pedra num lugar chamado Monte Isa,
12:09
which was a quarry owned by the Kalkadoon tribe.
299
729260
3000
que era uma pedreira da tribo Kalkadoon.
12:12
They traded them with their neighbors
300
732260
2000
Eles trocavam com seus vizinhos
12:14
for things like stingray barbs,
301
734260
2000
por coisas como farpas de arraias.
12:16
and the consequence was that stone axes
302
736260
2000
E o resultado era que machados de pedra
12:18
ended up over a large part of Australia.
303
738260
2000
acabavam indo para grande parte da Austrália.
12:20
So long-distance movement of tools
304
740260
2000
Uma distância e tanto percorrida por ferramentas
12:22
is a sign of trade, not migration.
305
742260
3000
é sinal de troca, não migração.
12:25
What happens when you cut people off from exchange,
306
745260
3000
O que acontece quando você tira as pessoas das trocas,
12:28
from the ability to exchange and specialize?
307
748260
3000
da habilidade de trocar e se especializar?
12:31
And the answer is that
308
751260
2000
E a resposta é que,
12:33
not only do you slow down technological progress,
309
753260
2000
você não apenas freia o progresso tecnológico,
12:35
you can actually throw it into reverse.
310
755260
3000
você pode realmente fazê-lo regredir.
12:38
An example is Tasmania.
311
758260
2000
Um exemplo é a Tasmânia.
12:40
When the sea level rose and Tasmania became an island 10,000 years ago,
312
760260
3000
Quano o nível do mar aumentou, e a Tasmânia se tornou uma ilha há 10.000 anos,
12:43
the people on it not only experienced
313
763260
2000
as pessoas nela, não apenas vivenciaram
12:45
slower progress than people on the mainland,
314
765260
3000
um progresso mais lento que as pessoas na ilha principal,
12:48
they actually experienced regress.
315
768260
2000
eles na verdade vivenciaram um regresso.
12:50
They gave up the ability to make stone tools
316
770260
2000
Eles perderam a capacidade de fazer ferramentas de ossos
12:52
and fishing equipment and clothing
317
772260
2000
e equipamentos de pesca e roupas
12:54
because the population of about 4,000 people
318
774260
3000
porque a população de cerca de 4.000 pessoas
12:57
was simply not large enough
319
777260
2000
não era grande o suficiente
12:59
to maintain the specialized skills
320
779260
2000
para conservar habilidades especializadas
13:01
necessary to keep the technology they had.
321
781260
3000
necessárias para manter a tecnologia que tinham.
13:04
It's as if the people in this room were plonked on a desert island.
322
784260
2000
É como se as pessoas dessa sala caíssem de súbito numa ilha deserta.
13:06
How many of the things in our pockets
323
786260
2000
Quantas das coisas em seus bolsos
13:08
could we continue to make after 10,000 years?
324
788260
3000
poderíamos continuar fazendo após 10.000 anos?
13:12
It didn't happen in Tierra del Fuego --
325
792260
2000
Isso não aconteceu em Tierra del Fuego --
13:14
similar island, similar people.
326
794260
2000
ilha parecida, pessoas semelhantes.
13:16
The reason: because Tierra del Fuego
327
796260
2000
A razão é porque a Tierra del Fuego
13:18
is separated from South America by a much narrower straight,
328
798260
3000
é separada da América do Sul por um estreito muito menor.
13:21
and there was trading contact across that straight
329
801260
2000
E havia contato para trocas pelo estreito
13:23
throughout 10,000 years.
330
803260
2000
durante todos os 10.000 anos.
13:25
The Tasmanians were isolated.
331
805260
3000
Os tasmanianos estavam isolados.
13:28
Go back to this image again
332
808260
2000
Voltem a essa imagem outra vez.
13:30
and ask yourself, not only who made it and for who,
333
810260
3000
e se pergunte, não apenas quem fez isso e para quem,
13:33
but who knew how to make it.
334
813260
3000
mas quem sabia como fazer isso.
13:36
In the case of the stone axe, the man who made it knew how to make it.
335
816260
3000
No caso do machado de pedra, o homem que fez isso sabia como fazê-lo.
13:39
But who knows how to make a computer mouse?
336
819260
3000
Mas quem sabe como fazer um mouse?
13:42
Nobody, literally nobody.
337
822260
3000
Ninguém, literalmente ninguém.
13:45
There is nobody on the planet who knows how to make a computer mouse.
338
825260
3000
Não há ninguém no planeta que sabe como fazer um mouse.
13:48
I mean this quite seriously.
339
828260
2000
E falo muito sério.
13:50
The president of the computer mouse company doesn't know.
340
830260
2000
O presidente da empresa que faz mouses não sabe.
13:52
He just knows how to run a company.
341
832260
3000
Ele apenas sabe como administrar uma empresa.
13:55
The person on the assembly line doesn't know
342
835260
2000
A pessoa na linha de montagem não sabe
13:57
because he doesn't know how to drill an oil well
343
837260
2000
porque ela não sabe como escavar petróleo num poço
13:59
to get oil out to make plastic, and so on.
344
839260
3000
e tirá-lo para fazer plástico, e assim por diante.
14:02
We all know little bits, but none of us knows the whole.
345
842260
3000
Todos sabemos pequenas partes, mas nenhum de nós sabe o todo.
14:05
I am of course quoting from a famous essay
346
845260
2000
Estou, é claro, citando uma famosa redação
14:07
by Leonard Read, the economist in the 1950s,
347
847260
3000
de Leonard Reed, o economista nos anos 50,
14:10
called "I, Pencil"
348
850260
2000
chamada "Eu, Lápis" (I, Pencil)
14:12
in which he wrote about how a pencil came to be made,
349
852260
3000
na qual ele escreveu sobre como um lápis é feito,
14:15
and how nobody knows even how to make a pencil,
350
855260
3000
e como ninguém sabe como fazer um lápis,
14:18
because the people who assemble it don't know how to mine graphite,
351
858260
3000
porque as pessoas que o montam não sabem como obter grafite.
14:21
and they don't know how to fell trees and that kind of thing.
352
861260
3000
E elas não sabem como derrubar árvores e esse tipo de coisa.
14:24
And what we've done in human society,
353
864260
2000
E o que temos feitos na sociedade humana,
14:26
through exchange and specialization,
354
866260
2000
através da troca e especialização,
14:28
is we've created
355
868260
2000
é que criamos
14:30
the ability to do things that we don't even understand.
356
870260
3000
a habilidade de fazer coisas as quais não entendemos.
14:33
It's not the same with language.
357
873260
2000
Não é o mesmo com o idioma.
14:35
With language we have to transfer ideas
358
875260
2000
Com o idioma temos de trocar idéias
14:37
that we understand with each other.
359
877260
3000
que entendemos uns com os outros.
14:40
But with technology,
360
880260
2000
Mas com a tecnologia,
14:42
we can actually do things that are beyond our capabilities.
361
882260
2000
podemos, na verdade, fazer coisas que estão além das nossas capacidades.
14:44
We've gone beyond the capacity of the human mind
362
884260
3000
Fomos além da capacidade da mente humana
14:47
to an extraordinary degree.
363
887260
2000
até um grau extraordinário.
14:49
And by the way,
364
889260
2000
E, a propósito,
14:51
that's one of the reasons that I'm not interested
365
891260
3000
é uma das razões que não estou interessado
14:54
in the debate about I.Q.,
366
894260
2000
no debate sobre Q.I.
14:56
about whether some groups have higher I.Q.s than other groups.
367
896260
3000
se alguns grupos tem Q.I. maior que outros.
14:59
It's completely irrelevant.
368
899260
2000
É completamente irrelevante.
15:01
What's relevant to a society
369
901260
3000
O que é relevante para uma sociedade
15:04
is how well people are communicating their ideas,
370
904260
3000
é quão bem as pessoas estão comunicando suas idéias,
15:07
and how well they're cooperating,
371
907260
2000
e quão bem elas estão cooperando,
15:09
not how clever the individuals are.
372
909260
2000
não quão inteligentes seus indivíduos são.
15:11
So we've created something called the collective brain.
373
911260
2000
Então criamos algo chamado o cérebro coletivo.
15:13
We're just the nodes in the network.
374
913260
2000
Somos apenas os nós na rede.
15:15
We're the neurons in this brain.
375
915260
3000
Somos os neurônios nesse cérebro.
15:18
It's the interchange of ideas,
376
918260
2000
É o intercâmbio de idéias,
15:20
the meeting and mating of ideas between them,
377
920260
2000
o encontro e a recombinação de idéias entre eles,
15:22
that is causing technological progress,
378
922260
3000
que resulta no progresso tecnológico,
15:25
incrementally, bit by bit.
379
925260
2000
gradual, pouco a pouco.
15:27
However, bad things happen.
380
927260
2000
Entretanto, coisas ruins acontecem.
15:29
And in the future, as we go forward,
381
929260
3000
E no futuro, à medida que avançarmos,
15:32
we will, of course, experience terrible things.
382
932260
3000
vamos, é claro vivenciar coisas terríveis.
15:35
There will be wars; there will be depressions;
383
935260
2000
Vão ocorrer guerras; vão ocorrer depressões;
15:37
there will be natural disasters.
384
937260
2000
vão acontecer desastres naturais.
15:39
Awful things will happen in this century, I'm absolutely sure.
385
939260
3000
Coisas terríveis vão acontecer nesse século. Tenho certeza.
15:42
But I'm also sure that, because of the connections people are making,
386
942260
3000
Mas também estou certo de que, por causa das conexões as pessoas estão recombinando,
15:45
and the ability of ideas
387
945260
2000
a habilidade das idéias
15:47
to meet and to mate
388
947260
2000
de encontrar e se acasalarem
15:49
as never before,
389
949260
2000
como nunca antes.
15:51
I'm also sure
390
951260
2000
Também estou certo
15:53
that technology will advance,
391
953260
2000
de que a tecnologia vai avançar,
15:55
and therefore living standards will advance.
392
955260
2000
e logo os padrões de vida vão avançar.
15:57
Because through the cloud,
393
957260
2000
Porque através da nuvem,
15:59
through crowd sourcing,
394
959260
2000
através das fontes da multidão,
16:01
through the bottom-up world that we've created,
395
961260
2000
através do mundo crescente que criamos,
16:03
where not just the elites but everybody
396
963260
3000
onde não apenas as elites, mas todos
16:06
is able to have their ideas
397
966260
2000
são capazes de ter suas idéias
16:08
and make them meet and mate,
398
968260
2000
e fazê-las se encontrarem e reproduzirem,
16:10
we are surely accelerating the rate of innovation.
399
970260
3000
estamos certamente acelerando a ritmo de inovação.
16:13
Thank you.
400
973260
2000
Obrigado.
16:15
(Applause)
401
975260
4000
(Aplausos)
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