The pattern behind self-deception | Michael Shermer

Michael Shermer: O padrão por trás da auto-decepção

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2010-06-14 ・ TED


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Michael Shermer: O padrão por trás da auto-decepção

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

Tradutor: Francisco Dubiela Revisor: Volney Faustini
00:16
So since I was here last in '06,
0
16260
3000
Quando estive aqui na última vez, em 2006,
00:19
we discovered that global climate change
1
19260
2000
nós descobrimos que a mudança climática global
00:21
is turning out to be a pretty serious issue,
2
21260
2000
estava para ser uma questão bem séria.
00:23
so we covered that fairly extensively
3
23260
2000
Então cobrimos isso de forma ampla
00:25
in Skeptic magazine.
4
25260
2000
na revista Skeptic.
00:27
We investigate all kinds
5
27260
2000
Nós investigamos todos os tipos
00:29
of scientific and quasi-scientific controversies,
6
29260
3000
de controvérsias científicas e semi-científicas.
00:32
but it turns out we don't have to worry about any of this
7
32260
2000
Mas parece que não precisamos nos preocupar com nada disso
00:34
because the world's going to end in 2012.
8
34260
2000
porque o mundo vai acabar em 2012.
00:36
Another update:
9
36260
2000
Outra notícia:
00:38
You will recall I introduced you guys
10
38260
2000
Vocês se lembrarão que apresentei a vocês
00:40
to the Quadro Tracker.
11
40260
2000
o Quadro Tracker.
00:42
It's like a water dowsing device.
12
42260
2000
É como um dispositivo de achar água.
00:44
It's just a hollow piece of plastic with an antenna that swivels around.
13
44260
3000
É apenas uma peça de plástico oca com uma antena que balança.
00:47
And you walk around, and it points to things.
14
47260
2000
E enquanto você anda, ela aponta para coisas.
00:49
Like if you're looking for marijuana in students' lockers,
15
49260
3000
Como se você estivesse procurando maconha nos armários de estudantes,
00:52
it'll point right to somebody.
16
52260
2000
ela apontaria para alguém.
00:54
Oh, sorry. (Laughter)
17
54260
2000
Oh, desculpe. (Risos)
00:56
This particular one that was given to me
18
56260
2000
Este aqui que me deram
00:58
finds golf balls,
19
58260
2000
localiza bolas de golfe,
01:00
especially if you're at a golf course
20
60260
2000
especialmente se você está num campo de golfe
01:02
and you check under enough bushes.
21
62260
3000
e se você procurar em muitos arbustos.
01:05
Well, under the category of "What's the harm of silly stuff like this?"
22
65260
3000
Bem, sob a categoria de "Qual é o prejuízo de uma coisa boba como essa?"
01:08
this device, the ADE 651,
23
68260
3000
esse dispositivo, o ADE 651 [detector de bomba],
01:11
was sold to the Iraqi government
24
71260
3000
foi vendido ao governo do Iraque
01:14
for 40,000 dollars apiece.
25
74260
2000
por 40 mil dólares cada um.
01:16
It's just like this one, completely worthless,
26
76260
2000
É igual a esse, completamente inútil.
01:18
in which it allegedly worked by "electrostatic
27
78260
2000
do qual se alega funcionar à base de
01:20
magnetic ion attraction,"
28
80260
3000
"atração iônica magnética eletrostática",
01:24
which translates to
29
84260
2000
o que se traduz por
01:26
"pseudoscientific baloney" -- would be the nice word --
30
86260
3000
"porcaria pseudocientífica" -- para falar o mínimo --
01:29
in which you string together a bunch of words that sound good,
31
89260
2000
simplesmente por juntar palavras que soam bem,
01:31
but it does absolutely nothing.
32
91260
2000
mas que não faz absolutamente nada.
01:33
In this case, at trespass points,
33
93260
3000
Nesse caso, num ponto de checagem militar,
01:36
allowing people to go through
34
96260
2000
ao deixar as pessoas passarem
01:38
because your little tracker device said they were okay,
35
98260
3000
porque o dispositivo rastreador dizia que elas estavam ok,
01:41
actually cost lives.
36
101260
3000
isso pode custar vidas.
01:44
So there is a danger to pseudoscience,
37
104260
2000
Então aí está um perigo da pseudociência,
01:46
in believing in this sort of thing.
38
106260
3000
em acreditar nesse tipo de coisa.
01:49
So what I want to talk about today is belief.
39
109260
3000
Então o que quero falar hoje é sobre a crença.
01:52
I want to believe,
40
112260
2000
Eu quero acreditar,
01:54
and you do too.
41
114260
2000
e vocês também querem.
01:56
And in fact, I think my thesis here is that
42
116260
2000
E de fato, eu acho que minha tese aqui é que
01:58
belief is the natural state of things.
43
118260
2000
a crença é o estado natural das coisas.
02:00
It is the default option. We just believe.
44
120260
2000
É a opção normal. Nós apenas acreditamos.
02:02
We believe all sorts of things.
45
122260
2000
Nós acreditamos em todo tipo de coisa.
02:04
Belief is natural;
46
124260
2000
A crença é natural.
02:06
disbelief, skepticism, science, is not natural.
47
126260
2000
Descrença, ceticismo, ciência, não é natural.
02:08
It's more difficult.
48
128260
2000
É mais difícil.
02:10
It's uncomfortable to not believe things.
49
130260
2000
É desconfortável não acreditar em coisas.
02:12
So like Fox Mulder on "X-Files,"
50
132260
3000
Como o Fox Mulder do "Arquivos X",
02:15
who wants to believe in UFOs? Well, we all do,
51
135260
3000
quem quer acreditar em OVNIs? Bem, todos nós.
02:18
and the reason for that is because
52
138260
2000
E a razão para isso é porque
02:20
we have a belief engine in our brains.
53
140260
3000
nós temos um motor de crença em nossos cérebros.
02:23
Essentially, we are pattern-seeking primates.
54
143260
3000
Essencialmente, somos primatas localizadores de padrão.
02:26
We connect the dots: A is connected to B; B is connected to C.
55
146260
3000
Nós ligamos os pontos: A está ligado a B, B está ligado a C.
02:29
And sometimes A really is connected to B,
56
149260
3000
E às vezes A realmente está ligado a B.
02:32
and that's called association learning.
57
152260
2000
E isso se chama aprendizagem associativa.
02:34
We find patterns, we make those connections,
58
154260
3000
Nós encontramos padrões, nós fazemos essas ligações,
02:37
whether it's Pavlov's dog here
59
157260
2000
quer seja o cachorro de Pavlov
02:39
associating the sound of the bell with the food,
60
159260
3000
associando o som do sino com a comida,
02:42
and then he salivates to the sound of the bell,
61
162260
2000
e daí ele saliva com o som do sino,
02:44
or whether it's a Skinnerian rat,
62
164260
2000
quer seja o rato de Skinner,
02:46
in which he's having an association
63
166260
2000
em que ele tem uma associação
02:48
between his behavior and a reward for it,
64
168260
2000
entre seu comportamento e a recompensa por ele,
02:50
and therefore he repeats the behavior.
65
170260
2000
e portanto ele repete o comportamento.
02:52
In fact, what Skinner discovered
66
172260
2000
De fato, o que Skinner descobriu
02:54
is that, if you put a pigeon in a box like this,
67
174260
3000
foi que, se você colocar um pombo numa caixa como essa,
02:57
and he has to press one of these two keys,
68
177260
2000
e ele precisa apertar uma dessas duas teclas,
02:59
and he tries to figure out what the pattern is,
69
179260
2000
ele tenta descobrir qual é o padrão,
03:01
and you give him a little reward in the hopper box there --
70
181260
2000
e você dá a ele uma pequena recompensa na caixinha ali.
03:03
if you just randomly assign rewards
71
183260
3000
Se você só distribuir recompensas ao acaso
03:06
such that there is no pattern,
72
186260
2000
sem que haja padrão algum,
03:08
they will figure out any kind of pattern.
73
188260
2000
eles descobrirão um padrão qualquer.
03:10
And whatever they were doing just before they got the reward,
74
190260
2000
E o que quer que estejam fazendo antes de receber a recompensa,
03:12
they repeat that particular pattern.
75
192260
2000
eles repetem esse padrão particular.
03:14
Sometimes it was even spinning around twice counterclockwise,
76
194260
3000
Às vezes o pombo estava girando duas vezes no sentido anti horário,
03:17
once clockwise and peck the key twice.
77
197260
3000
uma vez no horário e daí bicava a tecla duas vezes.
03:20
And that's called superstition,
78
200260
2000
É isso que se chama superstição.
03:22
and that, I'm afraid,
79
202260
2000
E eu receio que,
03:24
we will always have with us.
80
204260
2000
nós sempre vamos tê-la conosco.
03:26
I call this process "patternicity" --
81
206260
2000
Eu chamo esse processo de "padronicidade",
03:28
that is, the tendency to find meaningful patterns
82
208260
2000
ou seja, a tendência por buscar padrões significativos
03:30
in both meaningful and meaningless noise.
83
210260
3000
em ruídos com ou sem significado.
03:33
When we do this process, we make two types of errors.
84
213260
3000
Quando fazemos esse processo, cometemos dois tipos de erro.
03:36
A Type I error, or false positive,
85
216260
2000
Um erro Tipo 1, ou falso positivo,
03:38
is believing a pattern is real
86
218260
2000
é acreditar que um padrão é real
03:40
when it's not.
87
220260
2000
quando ele não é.
03:42
Our second type of error is a false negative.
88
222260
2000
Nosso segundo tipo de erro é um falso negativo.
03:44
A Type II error is not believing
89
224260
2000
Um erro Tipo 2 é não acreditar
03:46
a pattern is real when it is.
90
226260
3000
que um padrão é real quando ele é.
03:49
So let's do a thought experiment.
91
229260
2000
Então vamos fazer um experimento de reflexão.
03:51
You are a hominid three million years ago
92
231260
2000
Você é um hominídeo de 3 milhões de anos atrás
03:53
walking on the plains of Africa.
93
233260
3000
andando nas savanas da África.
03:56
Your name is Lucy, okay?
94
236260
2000
Seu nome é Lucy, ok?
03:58
And you hear a rustle in the grass.
95
238260
2000
E você escuta um barulho na mata.
04:00
Is it a dangerous predator,
96
240260
2000
É um predador perigoso,
04:02
or is it just the wind?
97
242260
2000
ou é apenas o vento?
04:04
Your next decision could be the most important one of your life.
98
244260
3000
Sua próxima decisão pode ser a mais importante da sua vida.
04:07
Well, if you think that the rustle in the grass is a dangerous predator
99
247260
3000
Bem, se você achar que o barulho da mata é um predador perigoso
04:10
and it turns out it's just the wind,
100
250260
2000
e na verdade é só o vento,
04:12
you've made an error in cognition,
101
252260
2000
você cometeu um erro de cognição.
04:14
made a Type I error, false positive.
102
254260
2000
Você cometeu um erro Tipo 1, falso positivo.
04:16
But no harm. You just move away.
103
256260
2000
Mas tudo bem. Você se afasta.
04:18
You're more cautious. You're more vigilant.
104
258260
2000
Você é mais cuidadoso. É mais vigilante.
04:20
On the other hand, if you believe that the rustle in the grass is just the wind,
105
260260
2000
Por outro lado, se você acredita que o barulho da mata é só o vento,
04:22
and it turns out it's a dangerous predator,
106
262260
3000
e na verdade é um predador perigoso,
04:25
you're lunch.
107
265260
2000
você vira almoço.
04:27
You've just won a Darwin award.
108
267260
2000
Você acaba de ganhar o prêmio Darwin.
04:29
You've been taken out of the gene pool.
109
269260
2000
Você foi expulso do pool genético.
04:31
Now the problem here is that
110
271260
2000
Agora, o problema aqui é que
04:33
patternicities will occur whenever the cost
111
273260
2000
padronicidades vão ocorrer sempre que o custo
04:35
of making a Type I error
112
275260
2000
de fazer um erro Tipo 1
04:37
is less than the cost of making a Type II error.
113
277260
2000
seja menor que o custo de fazer um erro Tipo 2.
04:39
This is the only equation in the talk by the way.
114
279260
2000
Essa é a única equação de minha palestra, aliás.
04:41
We have a pattern detection problem
115
281260
2000
Nós temos um problema de detecção de padrões
04:43
that is assessing the difference between a Type I and a Type II error
116
283260
3000
porque acessar a diferença entre um erro Tipo 1 de um erro Tipo 2
04:46
is highly problematic,
117
286260
2000
é muito problemático,
04:48
especially in split-second, life-and-death situations.
118
288260
3000
especialmente em situações de fração de segundo, de vida ou morte.
04:51
So the default position
119
291260
2000
Então a situação normal
04:53
is just: Believe all patterns are real --
120
293260
2000
é só "acreditar que todos os padrões são reais".
04:55
All rustles in the grass are dangerous predators
121
295260
3000
"Todos os barulhos da mata são predadores perigosos
04:58
and not just the wind.
122
298260
2000
e não só o vento".
05:00
And so I think that we evolved ...
123
300260
2000
E assim eu acho que evoluímos...
05:02
there was a natural selection for the propensity for our belief engines,
124
302260
3000
houve uma seleção natural pela inclinação de nossos motores de crença,
05:05
our pattern-seeking brain processes,
125
305260
2000
nossos processos cerebrais buscadores de padrões,
05:07
to always find meaningful patterns
126
307260
2000
para sempre achar padrões significativos
05:09
and infuse them with these sort of
127
309260
2000
e fundi-los com esses tipos de
05:11
predatory or intentional agencies that I'll come back to.
128
311260
3000
agentes predatórios ou intencionais que voltarei a falar.
05:14
So for example, what do you see here?
129
314260
2000
Por exemplo, o que vocês veem aqui?
05:16
It's a horse head, that's right.
130
316260
2000
É a cabeça de um cavalo, isso é certo.
05:18
It looks like a horse. It must be a horse.
131
318260
2000
Isso parece com um cavalo. Isso tem que ser um cavalo.
05:20
That's a pattern.
132
320260
2000
Isso é um padrão.
05:22
And is it really a horse?
133
322260
2000
E será que é mesmo um cavalo?
05:24
Or is it more like a frog?
134
324260
3000
Ou parece mais um sapo?
05:27
See, our pattern detection device,
135
327260
2000
Vejam, nosso dispositivo de detecção de padrões,
05:29
which appears to be located in the anterior cingulate cortex --
136
329260
3000
que parece estar localizado no córtex cingulado anterior --
05:32
it's our little detection device there --
137
332260
3000
lá está nosso pequeno dispositivo --
05:35
can be easily fooled, and this is the problem.
138
335260
2000
pode ser facilmente enganado, e esse é o problema.
05:37
For example, what do you see here?
139
337260
2000
Por exemplo, o que vocês veem aqui?
05:39
Yes, of course, it's a cow.
140
339260
3000
Sim, é claro. É uma vaca.
05:42
Once I prime the brain -- it's called cognitive priming --
141
342260
3000
Uma vez que pré-ativo o cérebro -- a chamada pré-ativação cognitiva --
05:45
once I prime the brain to see it,
142
345260
2000
uma vez que pré-ativo o cérebro a ver isso,
05:47
it pops back out again even without the pattern that I've imposed on it.
143
347260
3000
ele destaca isso novamente mesmo sem o padrão imposto a ele.
05:50
And what do you see here?
144
350260
2000
E o que vocês veem aqui?
05:52
Some people see a Dalmatian dog.
145
352260
2000
Algumas pessoas veem um cão dálmata.
05:54
Yes, there it is. And there's the prime.
146
354260
2000
Sim, lá está ele. E lá está a pré-ativação.
05:56
So when I go back without the prime,
147
356260
2000
Então quando eu volto sem a pré-ativação,
05:58
your brain already has the model
148
358260
2000
seu cérebro já tem o modelo
06:00
so you can see it again.
149
360260
2000
de forma que você pode vê-lo de novo.
06:02
What do you see here?
150
362260
3000
O que vocês veem aqui?
06:05
Planet Saturn. Yes, that's good.
151
365260
2000
O planeta Saturno. Sim, isso é bom.
06:07
How about here?
152
367260
3000
E aqui?
06:10
Just shout out anything you see.
153
370260
3000
Grite quando ver qualquer coisa.
06:14
That's a good audience, Chris.
154
374260
2000
Essa é uma boa audência, Chris.
06:16
Because there's nothing in this. Well, allegedly there's nothing.
155
376260
3000
Porque não há nada aqui. Bem, supostamente não há nada.
06:19
This is an experiment done by Jennifer Whitson
156
379260
3000
Esse é um experimento feito por Jennifer Whitson
06:22
at U.T. Austin
157
382260
2000
na U.T. Austin
06:24
on corporate environments
158
384260
2000
sobre ambientes corporativos
06:26
and whether feelings of uncertainty and out of control
159
386260
3000
e como os sentimentos de incerteza e a falta de controle
06:29
makes people see illusory patterns.
160
389260
2000
fazem as pessoas ver padrões ilusórios.
06:31
That is, almost everybody sees the planet Saturn.
161
391260
3000
Isto é, quase todo mundo acha o planeta Saturno.
06:34
People that are put in a condition of feeling out of control
162
394260
3000
As pessoas que são condicionadas a se sentir fora de controle
06:37
are more likely to see something in this,
163
397260
2000
são mais predispostas a ver algo nisso,
06:39
which is allegedly patternless.
164
399260
3000
que supostamente não tem padrões.
06:42
In other words, the propensity to find these patterns
165
402260
3000
Em outras palavras, a tendência de achar esses padrões
06:45
goes up when there's a lack of control.
166
405260
3000
aumenta quando há falta de controle.
06:48
For example, baseball players are notoriously superstitious
167
408260
3000
Por exemplo, jogadores de beisebol são notavelmente superticiosos
06:51
when they're batting,
168
411260
2000
quando estão rebatendo,
06:53
but not so much when they're fielding.
169
413260
2000
mas não tanto quando estão no campo.
06:55
Because fielders are successful
170
415260
2000
Porque os jogadores no campo são
06:57
90 to 95 percent of the time.
171
417260
2000
bem sucedidos 90 a 95 por cento do tempo.
06:59
The best batters fail seven out of 10 times.
172
419260
3000
Os melhores rebatedores falham 7 em 10 vezes.
07:02
So their superstitions, their patternicities,
173
422260
2000
Então suas supertições, suas padronicidades,
07:04
are all associated with feelings of lack of control
174
424260
3000
estão todas associadas a sentimentos de falta de controle
07:07
and so forth.
175
427260
2000
e assim por diante.
07:10
What do you see in this particular one here, in this field?
176
430260
3000
O que vocês veem nessa imagem aqui, nesse campo?
07:13
Anybody see an object there?
177
433260
2000
Alguém vê um objeto ali?
07:15
There actually is something here,
178
435260
2000
Há de fato alguma coisa aqui,
07:17
but it's degraded.
179
437260
2000
mas está degradada.
07:19
While you're thinking about that,
180
439260
2000
Enquanto vocês pensam sobre isso,
07:21
this was an experiment done by Susan Blackmore,
181
441260
2000
isso foi um experimento feito por Susan Blackmore,
07:23
a psychologist in England,
182
443260
2000
uma psicóloga da Inglaterra,
07:25
who showed subjects this degraded image
183
445260
2000
que mostrou essa imagem degradada a indivíduos
07:27
and then ran a correlation between
184
447260
2000
e depois fez uma correlação entre
07:29
their scores on an ESP test:
185
449260
2000
seus índices num teste de percepção extra-sensorial,
07:31
How much did they believe in the paranormal,
186
451260
2000
o quanto eles acreditavam no paranormal,
07:33
supernatural, angels and so forth.
187
453260
3000
sobrenatural, anjos e daí por diante.
07:36
And those who scored high on the ESP scale,
188
456260
3000
E aqueles que pontuaram mais na escala do teste tinham
07:39
tended to not only see
189
459260
2000
tendência a, não apenas ver
07:41
more patterns in the degraded images
190
461260
2000
mais padrões nas imagens degradadas,
07:43
but incorrect patterns.
191
463260
2000
mas padrões incorretos.
07:45
Here is what you show subjects.
192
465260
2000
Aí está o que foi mostrado aos indivíduos.
07:47
The fish is degraded 20 percent, 50 percent
193
467260
3000
O peixe está degradado 20 por cento, 50 por cento
07:50
and then the one I showed you,
194
470260
2000
e aí o peixe que mostrei a vocês,
07:52
70 percent.
195
472260
2000
70 por cento.
07:54
A similar experiment was done by another [Swiss] psychologist
196
474260
2000
Um experimento parecido foi feito por outro psicólogo suíço
07:56
named Peter Brugger,
197
476260
2000
chamado Peter Brugger,
07:58
who found significantly more meaningful patterns
198
478260
3000
que descobriu que mais padrões significativos
08:01
were perceived on the right hemisphere,
199
481260
2000
eram percebidos no hemisfério direito,
08:03
via the left visual field, than the left hemisphere.
200
483260
3000
através do campo visual esquerdo, do que no hemisfério esquerdo.
08:06
So if you present subjects the images such
201
486260
2000
Então, se você mostra a indivíduos imagens
08:08
that it's going to end up on the right hemisphere instead of the left,
202
488260
3000
que vão terminar no hemisfério direito ao invés do esquerdo,
08:11
then they're more likely to see patterns
203
491260
2000
então eles vão tender a ver mais padrões
08:13
than if you put it on the left hemisphere.
204
493260
2000
do que se tivesse colocado no hemisfério esquerdo.
08:15
Our right hemisphere appears to be
205
495260
2000
Nosso hemisfério direito parece ser
08:17
where a lot of this patternicity occurs.
206
497260
2000
onde boa parte dessa padronicidade ocorre.
08:19
So what we're trying to do is bore into the brain
207
499260
2000
Então o que tentamos fazer é penetrar no cérebro
08:21
to see where all this happens.
208
501260
2000
para ver onde tudo isso acontece.
08:23
Brugger and his colleague, Christine Mohr,
209
503260
3000
Brugger e sua colega, Christine Mohr,
08:26
gave subjects L-DOPA.
210
506260
2000
deram L-DOPA a voluntários.
08:28
L-DOPA's a drug, as you know, given for treating Parkinson's disease,
211
508260
3000
L-DOPA é uma droga, como sabem, dada para tratar a doença de Parkinson,
08:31
which is related to a decrease in dopamine.
212
511260
3000
que é associada a uma diminuição de dopamina.
08:34
L-DOPA increases dopamine.
213
514260
2000
L-DOPA aumenta a dopamina.
08:36
An increase of dopamine caused
214
516260
2000
E o aumento de dopamina resultou
08:38
subjects to see more patterns
215
518260
2000
em voluntários vendo mais padrões
08:40
than those that did not receive the dopamine.
216
520260
2000
do que aqueles que não receberam a dopamina.
08:42
So dopamine appears to be the drug
217
522260
2000
Então a dopamina parece ser a droga
08:44
associated with patternicity.
218
524260
2000
associada com padronicidade.
08:46
In fact, neuroleptic drugs
219
526260
2000
De fato, drogas neurolépticas
08:48
that are used to eliminate psychotic behavior,
220
528260
2000
que são usadas para eliminar comportamentos psicóticos,
08:50
things like paranoia, delusions
221
530260
2000
coisas como paranóia, delírios
08:52
and hallucinations,
222
532260
2000
e alucinações,
08:54
these are patternicities.
223
534260
2000
isso são padronicidades.
08:56
They're incorrect patterns. They're false positives. They're Type I errors.
224
536260
3000
Elas são padrões incorretos. São falso positivos. São erros Tipo 1.
08:59
And if you give them drugs
225
539260
2000
E se você der drogas
09:01
that are dopamine antagonists,
226
541260
2000
que são antagonistas de dopamina,
09:03
they go away.
227
543260
2000
elas vão embora.
09:05
That is, you decrease the amount of dopamine,
228
545260
2000
Ou seja, você diminui a quantidade de dopamina,
09:07
and their tendency to see
229
547260
2000
e a tendência a ver
09:09
patterns like that decreases.
230
549260
2000
padrões como esse diminui.
09:11
On the other hand, amphetamines like cocaine
231
551260
3000
Por outro lado, anfetaminas como cocaína,
09:14
are dopamine agonists.
232
554260
2000
são agonistas de dopamina.
09:16
They increase the amount of dopamine.
233
556260
2000
Elas aumentam a quantidade de dopamina.
09:18
So you're more likely to feel in a euphoric state,
234
558260
3000
Então se você se sente num estado de euforia,
09:21
creativity, find more patterns.
235
561260
2000
de criatividade, encontra mais padrões.
09:23
In fact, I saw Robin Williams recently
236
563260
2000
De fato, eu vi recentemente Robin Williams
09:25
talk about how he thought he was much funnier
237
565260
2000
falar sobre como ele achava que era muito mais engraçado
09:27
when he was doing cocaine, when he had that issue, than now.
238
567260
3000
quando ele usava cocaína, quando ele tinha esse problema, do que agora.
09:30
So perhaps more dopamine
239
570260
2000
Então talvez mais dopamina
09:32
is related to more creativity.
240
572260
2000
esteja associada a mais criatividade.
09:34
Dopamine, I think, changes
241
574260
2000
Dopamina, eu acho, muda
09:36
our signal-to-noise ratio.
242
576260
2000
nossa relação sinal-ruído.
09:38
That is, how accurate we are
243
578260
2000
Ou seja, o quanto precisos somos
09:40
in finding patterns.
244
580260
2000
em encontrar padrões.
09:42
If it's too low, you're more likely to make too many Type II errors.
245
582260
3000
Se é muito baixa, você tende a fazer muitos erros Tipo 2.
09:45
You miss the real patterns. You don't want to be too skeptical.
246
585260
2000
Você perde os padrões reais. Você não quer ser tão cético.
09:47
If you're too skeptical, you'll miss the really interesting good ideas.
247
587260
3000
Se você for muito cético, você perde as verdadeiras boas idéias interessantes.
09:51
Just right, you're creative, and yet you don't fall for too much baloney.
248
591260
3000
Na medida certa, você é criativo, e mesmo assim, você não cai em besteira.
09:54
Too high and maybe you see patterns everywhere.
249
594260
3000
Muito alta e talvez você veja padrões em toda parte.
09:57
Every time somebody looks at you, you think people are staring at you.
250
597260
3000
Cada vez que alguém olha para você, você acha que as pessoas estão te espionando.
10:00
You think people are talking about you.
251
600260
2000
Você acha que as pessoas estão falando sobre você.
10:02
And if you go too far on that, that's just simply
252
602260
2000
E se você for muito longe nisso, isso é simplesmente
10:04
labeled as madness.
253
604260
2000
rotulado como loucura.
10:06
It's a distinction perhaps we might make
254
606260
2000
É a diferença que talvez possamos fazer
10:08
between two Nobel laureates, Richard Feynman
255
608260
2000
entre dois laureados com o Nobel, Richard Feynman
10:10
and John Nash.
256
610260
2000
e John Nash.
10:12
One sees maybe just the right number
257
612260
2000
Um procura talvez apenas o número certo
10:14
of patterns to win a Nobel Prize.
258
614260
2000
de padrões para ganhar o prêmio Nobel.
10:16
The other one also, but maybe too many patterns.
259
616260
2000
O outro também procura, mas podem ser padrões demais.
10:18
And we then call that schizophrenia.
260
618260
3000
E chamamos isso de esquizofrenia.
10:21
So the signal-to-noise ratio then presents us with a pattern-detection problem.
261
621260
3000
Então a relação sinal-ruído nos apresenta um problema de detecção de padrões.
10:24
And of course you all know exactly
262
624260
2000
E é claro que todos vocês sabem exatamente
10:26
what this is, right?
263
626260
2000
o que é isso, certo?
10:28
And what pattern do you see here?
264
628260
2000
E qual é o padrão que vocês veem aqui?
10:30
Again, I'm putting your anterior cingulate cortex to the test here,
265
630260
3000
Novamente, aqui estou testando seu córtex cingulado anterior,
10:33
causing you conflicting pattern detections.
266
633260
3000
causando detecções de padrão conflitantes.
10:36
You know, of course, this is Via Uno shoes.
267
636260
2000
Vocês sabem, é claro, isso são sapatos Via Uno.
10:38
These are sandals.
268
638260
3000
Essas são sandálias.
10:41
Pretty sexy feet, I must say.
269
641260
3000
Pés muito sexies, devo dizer.
10:44
Maybe a little Photoshopped.
270
644260
2000
Talvez um pouco photoshopados.
10:46
And of course, the ambiguous figures
271
646260
2000
E é claro, as figuras ambíguas
10:48
that seem to flip-flop back and forth.
272
648260
2000
que parecem se desdobrar para frente e para trás.
10:50
It turns out what you're thinking about a lot
273
650260
2000
Acontece que o que você está pensando muito
10:52
influences what you
274
652260
2000
influencia o que você
10:54
tend to see.
275
654260
2000
tende a ver.
10:56
And you see the lamp here, I know.
276
656260
2000
E vocês veem a luminária aqui, eu sei.
10:58
Because the lights on here.
277
658260
3000
Porque as luzes estão aqui.
11:01
Of course, thanks to the environmentalist movement
278
661260
2000
Claro, graças ao movimento ambientalista
11:03
we're all sensitive to the plight of marine mammals.
279
663260
3000
estamos todos tocados pela crise dos animais marinhos.
11:06
So what you see in this particular ambiguous figure
280
666260
3000
Então o que vocês veem nessa figura particular e ambígua
11:09
is, of course, the dolphins, right?
281
669260
2000
são golfinhos, é claro, certo?
11:11
You see a dolphin here,
282
671260
2000
Vocês veem um golfinho aqui.
11:13
and there's a dolphin,
283
673260
2000
E lá está um golfinho.
11:15
and there's a dolphin.
284
675260
2000
E lá está um golfinho.
11:17
That's a dolphin tail there, guys.
285
677260
3000
Isso é a cauda de um golfinho, pessoal.
11:20
(Laughter)
286
680260
3000
(Risos)
11:25
If we can give you conflicting data, again,
287
685260
3000
Se você fornecer dados conflitantes, de novo,
11:28
your ACC is going to be going into hyperdrive.
288
688260
3000
seu CCA vai entrar em pane.
11:31
If you look down here, it's fine. If you look up here, then you get conflicting data.
289
691260
3000
Ao olhar embaixo, tudo bem. Ao olhar em cima, então você tem dados conflitantes.
11:34
And then we have to flip the image
290
694260
2000
E então precisamos girar a imagem
11:36
for you to see that it's a set up.
291
696260
2000
para que você veja que é um armadilha.
11:40
The impossible crate illusion.
292
700260
2000
A ilusão da caixa impossível.
11:42
It's easy to fool the brain in 2D.
293
702260
2000
É fácil enganar o cérebro em 2D.
11:44
So you say, "Aw, come on Shermer, anybody can do that
294
704260
2000
Então você fala: "Ah, qual é, Shermer, qualquer um pode fazer isso
11:46
in a Psych 101 text with an illusion like that."
295
706260
2000
num teste de psicologia com uma ilusão dessas."
11:48
Well here's the late, great Jerry Andrus'
296
708260
2000
Bem, aqui está a última grande ilusão
11:50
"impossible crate" illusion in 3D,
297
710260
3000
da caixa impossível em 3D, de Jerry Andrus,
11:53
in which Jerry is standing inside
298
713260
2000
na qual Jerry está posicionado dentro da
11:55
the impossible crate.
299
715260
2000
caixa impossível.
11:57
And he was kind enough to post this
300
717260
2000
E ele foi bem gentil em divulgar isso
11:59
and give us the reveal.
301
719260
2000
e nos revelar o segredo.
12:01
Of course, camera angle is everything. The photographer is over there,
302
721260
3000
É claro, o ângulo da câmera é tudo. O fotógrafo está ali.
12:04
and this board appears to overlap with this one, and this one with that one, and so on.
303
724260
3000
E essa cerca parece sobrepor essa, e essa sobre aquela, e assim por diante.
12:07
But even when I take it away,
304
727260
2000
Mas mesmo quando eu a retiro,
12:09
the illusion is so powerful because of how are brains are wired
305
729260
2000
a ilusão é muito poderosa em razão de como o cérebro está conectado
12:11
to find those certain kinds of patterns.
306
731260
3000
para encontrar certos tipos de padrões.
12:14
This is a fairly new one
307
734260
2000
Essa é uma bem recente
12:16
that throws us off because of the conflicting patterns
308
736260
2000
que nos surpreende por causa dos padrões conflitantes
12:18
of comparing this angle with that angle.
309
738260
3000
ao comparar esse ângulo com aquele ângulo.
12:21
In fact, it's the exact same picture side by side.
310
741260
3000
De fato, é a mesma figura lado a lado.
12:24
So what you're doing is comparing that angle
311
744260
2000
Então o que você faz é ao invés de comparar
12:26
instead of with this one, but with that one.
312
746260
2000
este ângulo com esse, compara com aquele.
12:28
And so your brain is fooled.
313
748260
2000
E assim seu cérebro é enganado.
12:30
Yet again, your pattern detection devices are fooled.
314
750260
2000
Mais uma vez, seu dispositivo de detecção de padrões é enganado.
12:32
Faces are easy to see
315
752260
2000
Rostos são fáceis de ver
12:34
because we have an additional evolved
316
754260
2000
porque temos um programa adicional
12:36
facial recognition software
317
756260
2000
evoluído para reconhecer rostos
12:38
in our temporal lobes.
318
758260
3000
em nosso lobo temporal.
12:41
Here's some faces on the side of a rock.
319
761260
3000
Aqui estão alguns rostos sobre uma rocha.
12:44
I'm actually not even sure if this is -- this might be Photoshopped.
320
764260
3000
Eu não tenho muita certeza -- isso pode ter sido photoshopado.
12:47
But anyway, the point is still made.
321
767260
2000
Mas enfim, o argumento ainda é válido.
12:49
Now which one of these looks odd to you?
322
769260
2000
Agora qual dessas parece esquisita para vocês?
12:51
In a quick reaction, which one looks odd?
323
771260
2000
De primeira, qual parece esquisita?
12:53
The one on the left. Okay. So I'll rotate it
324
773260
2000
A da esquerda. Ok. Então vou girá-las
12:55
so it'll be the one on the right.
325
775260
2000
de forma que seja a da direita.
12:57
And you are correct.
326
777260
2000
E vocês estão certos.
12:59
A fairly famous illusion -- it was first done with Margaret Thatcher.
327
779260
3000
Uma ilusão bem famosa -- foi feita primeiro com a Margaret Thatcher.
13:02
Now, they trade up the politicians every time.
328
782260
2000
Agora, eles trocam de políticos o tempo todo.
13:04
Well, why is this happening?
329
784260
2000
Bem, por que isso acontece?
13:06
Well, we know exactly where it happens,
330
786260
2000
Bem, sabemos exatamente onde isso acontece,
13:08
in the temporal lobe, right across, sort of above your ear there,
331
788260
3000
no lobo temporal, logo atrás, um pouco acima do seu ouvido.
13:11
in a little structure called the fusiform gyrus.
332
791260
3000
Numa pequena estrutura chamado giro fusiforme.
13:14
And there's two types of cells that do this,
333
794260
2000
E há dois tipos de células que fazem isso,
13:16
that record facial features either globally,
334
796260
3000
que registram características faciais seja global
13:19
or specifically these large, rapid-firing cells,
335
799260
2000
ou especificamente. Essas grandes células de disparo rápido
13:21
first look at the general face.
336
801260
2000
veem primeiro o rosto geral.
13:23
So you recognize Obama immediately.
337
803260
2000
Assim você reconhece imediatamente o Obama.
13:25
And then you notice something quite
338
805260
2000
E depois você percebe algo meio
13:27
a little bit odd about the eyes and the mouth.
339
807260
2000
esquisito nos olhos e na boca.
13:29
Especially when they're upside down,
340
809260
2000
Especialmente quando estão de ponta-cabeça.
13:31
you're engaging that general facial recognition software there.
341
811260
3000
Você está ativando esse programa de reconhecimento de rostos aqui.
13:34
Now I said back in our little thought experiment,
342
814260
3000
Agora eu disse antes em nosso pequeno experimento de reflexão,
13:37
you're a hominid walking on the plains of Africa.
343
817260
2000
você é um hominídeo andando nas savanas da África.
13:39
Is it just the wind or a dangerous predator?
344
819260
3000
Será só o vento ou um predador perigoso?
13:42
What's the difference between those?
345
822260
2000
Qual a diferença entre eles?
13:44
Well, the wind is inanimate;
346
824260
2000
Bem, o vento é inanimado.
13:46
the dangerous predator is an intentional agent.
347
826260
2000
O predador perigoso é um agente intencional.
13:48
And I call this process agenticity.
348
828260
2000
E a isso chamo de processo de agenticidade.
13:50
That is the tendency to infuse patterns
349
830260
2000
Essa é a tendência de incutir padrões
13:52
with meaning, intention and agency,
350
832260
2000
com significado, intenção e agência,
13:54
often invisible beings from the top down.
351
834260
3000
com frequência seres invisíveis lá de cima.
13:57
This is an idea that we got
352
837260
2000
Essa é uma ideia que ouvimos
13:59
from a fellow TEDster here, Dan Dennett,
353
839260
2000
de um colega TEDster aqui, Dan Dennett,
14:01
who talked about taking the intentional stance.
354
841260
2000
que falou sobre assumir a postura intencional.
14:03
So it's a type of that expanded to explain, I think, a lot of different things:
355
843260
3000
Então é uma expansão disso para explicar, creio, um monte de coisas diferentes:
14:06
souls, spirits, ghosts, gods, demons, angels,
356
846260
3000
almas, espíritos, fantasmas, deuses, demônios, anjos,
14:09
aliens, intelligent designers,
357
849260
2000
alienígenas, designers inteligentes,
14:11
government conspiracists
358
851260
2000
conspiradores do governo
14:13
and all manner of invisible agents
359
853260
2000
e todo o tipo de agentes invisíveis
14:15
with power and intention, are believed
360
855260
2000
com poder e intenção, que se acredita
14:17
to haunt our world and control our lives.
361
857260
2000
assombrar nosso mundo e controlar nossas vidas.
14:19
I think it's the basis of animism
362
859260
2000
Eu acho que isso é a base do animismo,
14:21
and polytheism and monotheism.
363
861260
3000
politeísmo e monoteísmo.
14:24
It's the belief that aliens are somehow
364
864260
2000
É a crença de que alienígenas são de alguma forma
14:26
more advanced than us, more moral than us,
365
866260
2000
mais avançados que nós, mais morais do que nós,
14:28
and the narratives always are
366
868260
2000
e a estória é sempre que
14:30
that they're coming here to save us and rescue us from on high.
367
870260
3000
eles estão vindo aqui nos salvar e nos levar para o céu.
14:33
The intelligent designer's always portrayed
368
873260
2000
Os designers inteligentes sempre descrevem
14:35
as this super intelligent, moral being
369
875260
3000
esse ser super inteligente e moral
14:38
that comes down to design life.
370
878260
2000
que desce para desenhar a vida.
14:40
Even the idea that government can rescue us --
371
880260
2000
Mesmo a ideia de que o governo pode nos salvar.
14:42
that's no longer the wave of the future,
372
882260
2000
Essa não é mais a onda do futuro.
14:44
but that is, I think, a type of agenticity:
373
884260
2000
Mas isso é, eu acho, um tipo de agenticidade,
14:46
projecting somebody up there,
374
886260
2000
a projeção de que alguém lá em cima,
14:48
big and powerful, will come rescue us.
375
888260
2000
grande e poderoso virá nos salvar.
14:50
And this is also, I think, the basis of conspiracy theories.
376
890260
2000
E isso é também, eu acho, a base das teorias de conspiração.
14:52
There's somebody hiding behind there pulling the strings,
377
892260
3000
Há alguém escondido puxando os pauzinhos,
14:55
whether it's the Illuminati
378
895260
2000
sejam os Illuminati
14:57
or the Bilderbergers.
379
897260
2000
ou os Bilderbergers.
14:59
But this is a pattern detection problem, isn't it?
380
899260
2000
Mas isso é um problema de detecção de padrões, não é?
15:01
Some patterns are real and some are not.
381
901260
2000
Alguns padrões são reais e outros não são.
15:03
Was JFK assassinated by a conspiracy or by a lone assassin?
382
903260
3000
JFK foi assassinado por uma conspiração ou por um assassino solitário?
15:06
Well, if you go there -- there's people there on any given day --
383
906260
3000
Bem, se você for lá -- há pessoas lá todos os dias --
15:09
like when I went there, here -- showing me where the different shooters were.
384
909260
3000
como eu fui lá, aqui -- me mostrando onde os diferentes atiradores estavam.
15:12
My favorite one was he was in the manhole.
385
912260
3000
O meu favorito é o que estava no bueiro.
15:15
And he popped out at the last second, took that shot.
386
915260
3000
E ele saiu de lá no último segundo, e atirou.
15:18
But of course, Lincoln was assassinated by a conspiracy.
387
918260
2000
Mas é claro, Lincoln foi assassinado por uma conspiração.
15:20
So we can't just uniformly dismiss
388
920260
2000
Então não podemos descartar uniformemente
15:22
all patterns like that.
389
922260
2000
todos os padrões assim.
15:24
Because, let's face it, some patterns are real.
390
924260
2000
Porque, vamos encarar, alguns padrões são reais.
15:26
Some conspiracies really are true.
391
926260
2000
Algumas conspirações são verdadeiras.
15:30
Explains a lot, maybe.
392
930260
2000
Explicam muito talvez.
15:32
And 9/11 has a conspiracy theory. It is a conspiracy.
393
932260
3000
E o 11 de Setembro tem uma teoria de conspiração. É uma conspiração.
15:35
We did a whole issue on it.
394
935260
2000
Nós fizemos uma edição inteira sobre isso.
15:37
Nineteen members of Al Queda plotting to fly planes into buildings
395
937260
2000
19 membros da Al Qaeda planejando derrubar aviões em edifícios
15:39
constitutes a conspiracy.
396
939260
2000
constituem uma conspiração.
15:41
But that's not what the "9/11 truthers" think.
397
941260
2000
Mas isso não é o que os "verdadeiros" do 11 de Setembro acham.
15:43
They think it was an inside job by the Bush administration.
398
943260
3000
Eles acham que foi uma operação interna da administração Bush.
15:46
Well, that's a whole other lecture.
399
946260
2000
Bem, essa é uma outra palestra.
15:48
You know how we know that 9/11
400
948260
2000
Mas vocês sabem como sabemos que o 11 de Setembro
15:50
was not orchestrated by the Bush administration?
401
950260
2000
não foi orquestrada pela administração Bush?
15:52
Because it worked.
402
952260
2000
Porque funcionou.
15:54
(Laughter)
403
954260
3000
(Risos)
15:57
(Applause)
404
957260
3000
(Aplausos)
16:00
So we are natural-born dualists.
405
960260
2000
Então somos dualistas por nascença.
16:02
Our agenticity process comes from
406
962260
2000
Nosso processo de agenticidade vem
16:04
the fact that we can enjoy movies like these.
407
964260
2000
do fato que podemos gostar de filmes como esse.
16:06
Because we can imagine, in essence,
408
966260
2000
Porque podemos imaginar, em essência,
16:08
continuing on.
409
968260
2000
seguindo em frente.
16:10
We know that if you stimulate the temporal lobe,
410
970260
2000
Sabemos que ao estimular o lobo temporal,
16:12
you can produce a feeling of out-of-body experiences,
411
972260
2000
pode-se produzir uma sensação de experiência extra corporal,
16:14
near-death experiences,
412
974260
2000
experiência de quase morte,
16:16
which you can do by just touching an electrode to the temporal lobe there.
413
976260
3000
que é feita apenas pelo toque de um eletrodo no lobo temporal.
16:19
Or you can do it through loss of consciousness,
414
979260
2000
Ou pode ser feito pela perda de consciência,
16:21
by accelerating in a centrifuge.
415
981260
2000
pela aceleração numa centrífuga.
16:23
You get a hypoxia, or a lower oxygen.
416
983260
3000
Você está em hipóxia, ou com pouco oxigênio.
16:26
And the brain then senses
417
986260
2000
E assim o cérebro sinaliza
16:28
that there's an out-of-body experience.
418
988260
2000
que há uma experiência extra corporal.
16:30
You can use -- which I did, went out and did --
419
990260
2000
Você pode usar -- como usei, fui lá e usei --
16:32
Michael Persinger's God Helmet,
420
992260
2000
o Capacete de Deus de Michael Persinger,
16:34
that bombards your temporal lobes with electromagnetic waves.
421
994260
2000
que bombardeia seus lobos temporais com ondas eletromagnéticas.
16:36
And you get a sense of out-of-body experience.
422
996260
3000
E você tem uma sensação de experiência extra corporal.
16:39
So I'm going to end here with a short video clip
423
999260
2000
Então vou terminar aqui com um pequeno vídeo
16:41
that sort of brings all this together.
424
1001260
2000
que resume um pouco disso tudo.
16:43
It's just a minute and a half.
425
1003260
2000
Ele tem apenas um minuto e meio.
16:45
It ties together all this into the power of expectation and the power of belief.
426
1005260
3000
Ele amarra tudo isso com o poder de expectativa e o poder da crença.
16:48
Go ahead and roll it.
427
1008260
2000
Vá em frente e rode.
16:50
Narrator: This is the venue they chose for their fake auditions
428
1010260
3000
Narrador: Esse é o lugar que escolheram para suas entrevistas falsas
16:53
for an advert for lip balm.
429
1013260
2000
para uma propaganda de protetor labial.
16:55
Woman: We're hoping we can use part of this
430
1015260
2000
Mulher: Nós esperamos que possamos usar parte disso
16:57
in a national commercial, right?
431
1017260
2000
num comercial nacional, certo?
16:59
And this is test on some lip balms
432
1019260
2000
E isso é para testar alguns protetores labiais
17:01
that we have over here.
433
1021260
2000
que temos aqui.
17:03
And these are our models who are going to help us,
434
1023260
2000
E esses são nossos modelos que vão nos ajudar,
17:05
Roger and Matt.
435
1025260
2000
Roger e Matt.
17:07
And we have our own lip balm,
436
1027260
2000
E temos nosso próprio protetor labial
17:09
and we have a leading brand.
437
1029260
2000
e temos um de uma marca famosa.
17:11
Would you have any problem
438
1031260
2000
Você teria algum problema
17:13
kissing our models to test it?
439
1033260
2000
em beijar nossos modelos para testá-lo?
17:15
Girl: No.
440
1035260
2000
Garota: Não.
17:17
Woman: You wouldn't? (Girl: No.) Woman: You'd think that was fine.
441
1037260
2000
Mulher: Você não teria? (Garota: Não.) Mulher: Você acha que está tudo bem?
17:19
Girl: That would be fine. (Woman: Okay.)
442
1039260
2000
Garota: Tudo bem. (Mulher: Ok.)
17:21
So this is a blind test.
443
1041260
3000
Então, isso é um teste cego.
17:24
I'm going to ask you to go ahead
444
1044260
2000
Eu vou pedir a você para ir em frente
17:26
and put a blindfold on.
445
1046260
2000
e colocar uma venda.
17:29
Kay, now can you see anything? (Girl: No.)
446
1049260
3000
Ok, você consegue ver alguma coisa? (Garota: Não.)
17:32
Pull it so you can't even see down. (Girl: Okay.)
447
1052260
2000
Puxe-a para que você não possa ver embaixo. (Garota: Ok.)
17:34
Woman: It's completely blind now, right?
448
1054260
2000
Mulher: Você está completamente cega agora, certo?
17:36
Girl: Yes. (Woman: Okay.)
449
1056260
2000
Garota: Sim. (Mulher: Ok.)
17:38
Now, what I'm going to be looking for in this test
450
1058260
3000
Agora, o que estou interessada nesse teste
17:41
is how it protects your lips,
451
1061260
3000
é como isso protege seus lábios,
17:44
the texture, right,
452
1064260
2000
a textura, certo?
17:46
and maybe if you can discern any flavor or not.
453
1066260
3000
E talvez se você pode sentir algum sabor ou não.
17:49
Girl: Okay. (Woman: Have you ever done a kissing test before?)
454
1069260
3000
Garota: Ok. (Mulher: Você já fez um teste de beijo antes?)
17:52
Girl: No.
455
1072260
2000
Garota: Não.
17:54
Woman: Take a step here.
456
1074260
2000
Mulher: Fique aqui.
17:56
Okay, now I'm going to ask you to pucker up.
457
1076260
2000
Ok, agora eu quero que você faça beicinho.
17:58
Pucker up big and lean in just a little bit, okay?
458
1078260
3000
Faça beicinho e se abaixe um pouquinho, ok.
18:06
(Music)
459
1086260
4000
(Música)
18:10
(Laughter)
460
1090260
5000
(Risos)
18:19
(Laughter)
461
1099260
3000
(Risos)
18:30
Woman: Okay.
462
1110260
2000
Ok.
18:32
And, Jennifer, how did that feel?
463
1112260
2000
Bem, Jennifer, como você se sentiu?
18:34
Jennifer: Good.
464
1114260
2000
Garota: Bem.
18:36
(Laughter)
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Girl: Oh my God!
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Garota: Oh meu Deus.
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(Laughter)
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(Risos)
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Michael Shermer: Thank you very much. Thank you. Thanks.
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Michael Shermer: Muito obrigado a todos. Obrigado. Obrigado.
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