Do we see reality as it is? | Donald Hoffman | TED

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TED


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Tradutor: Maricene Crus Revisor: claudete mello
00:12
I love a great mystery,
0
12835
2066
Eu adoro um grande mistério,
00:14
and I'm fascinated by the greatest unsolved mystery in science,
1
14901
4412
e sou fascinado pelos grandes mistérios não resolvidos da ciência,
00:19
perhaps because it's personal.
2
19313
1958
talvez porque seja pessoal.
00:21
It's about who we are,
3
21681
1858
Tem a ver com quem nós somos,
00:23
and I can't help but be curious.
4
23539
2117
e não consigo evitar minha curiosidade.
00:26
The mystery is this:
5
26186
2089
O mistério é esse:
00:28
What is the relationship between your brain
6
28275
3435
qual é a relação entre o seu cérebro e suas experiências de consciência
00:31
and your conscious experiences,
7
31710
1511
00:33
such as your experience of the taste of chocolate
8
33221
2670
como a sua experiência de provar chocolate
00:35
or the feeling of velvet?
9
35891
1774
ou tocar o veludo?
00:38
Now, this mystery is not new.
10
38805
1584
O mistério não é novo.
00:40
In 1868, Thomas Huxley wrote,
11
40999
3599
Em 1868, Thomas Huxley escreveu:
00:44
"How it is that anything so remarkable as a state of consciousness comes about
12
44598
5294
"Como é que algo tão notável quanto um estado de consciência
00:49
as the result of irritating nervous tissue
13
49892
3367
que acontece como o resultado de irritar o tecido nervoso
00:53
is just as unaccountable
14
53259
2066
é tão inexplicável
00:55
as the appearance of the genie when Aladdin rubbed his lamp."
15
55325
4053
quanto a aparição do gênio quando Aladin esfrega sua lâmpada ?"
01:01
Now, Huxley knew that brain activity
16
61268
2277
Huxley sabia que a atividade cerebral
01:03
and conscious experiences are correlated,
17
63545
3274
e as experiências conscientes são correlacionadas,
01:06
but he didn't know why.
18
66819
2159
mas ele não sabia por quê.
01:08
To the science of his day, it was a mystery.
19
68978
3321
Para a ciência da época dele, isso era um mistério.
01:12
In the years since Huxley,
20
72299
2136
Nos anos após Huxley,
01:14
science has learned a lot about brain activity,
21
74435
3366
a ciência descobriu muito sobre a atividade cerebral,
01:17
but the relationship between brain activity
22
77801
2021
mas a relação entre a atividade cerebral
01:19
and conscious experiences is still a mystery.
23
79822
3088
e as experiências conscientes ainda é um mistério.
01:22
Why? Why have we made so little progress?
24
82910
3645
Por quê? Por que fizemos pouco progresso?
01:26
Well, some experts think that we can't solve this problem
25
86555
4859
Bem, alguns peritos acham que não podemos resolver esse problema
01:31
because we lack the necessary concepts and intelligence.
26
91414
3799
porque nos faltam os conceitos e a inteligência necessários.
01:35
We don't expect monkeys to solve problems in quantum mechanics,
27
95883
4069
Não esperamos que macacos resolvam problemas em mecânica quântica,
01:39
and as it happens, we can't expect our species to solve this problem either.
28
99952
4165
e, como acontece, não podemos esperar que nossa espécie também o resolva.
01:44
Well, I disagree. I'm more optimistic.
29
104527
3134
Bem, eu discordo. Sou mais otimista.
01:47
I think we've simply made a false assumption.
30
107661
3042
Acho que simplesmente fizemos uma falsa suposição.
01:50
Once we fix it, we just might solve this problem.
31
110703
3506
Uma vez que a corrigirmos, talvez possamos corrigir esse problema.
01:54
Today, I'd like tell you what that assumption is,
32
114209
2417
Hoje, gostaria de lhes dizer qual é essa suposição,
01:56
why it's false, and how to fix it.
33
116626
2758
por que ela é falsa e como resolvê-la.
01:59
Let's begin with a question:
34
119874
1694
Comecemos com uma pergunta:
02:01
Do we see reality as it is?
35
121778
3088
"Vemos a realidade como ela é?"
02:04
I open my eyes
36
124866
1695
Eu abro os olhos
02:06
and I have an experience that I describe as a red tomato a meter away.
37
126561
4937
e experimento algo que descrevo como um tomate vermelho a um metro de distância.
02:12
As a result, I come to believe that in reality,
38
132606
3243
Como resultado, passo a acreditar que, na realidade,
02:15
there's a red tomato a meter away.
39
135849
2642
existe um tomate vermelho a um metro de distância.
02:18
I then close my eyes, and my experience changes to a gray field,
40
138751
4864
Então fecho os olhos e minha experiência muda para um campo cinza,
02:24
but is it still the case that in reality, there's a red tomato a meter away?
41
144425
5166
mas será que, em realidade, há um tomate vermelho a um metro de distância?
02:30
I think so, but could I be wrong?
42
150361
3552
Acho que sim, mas eu poderia estar errado?
02:33
Could I be misinterpreting the nature of my perceptions?
43
153913
4598
Poderia estar interpretando erroneamente a natureza das minhas percepções?
02:39
We have misinterpreted our perceptions before.
44
159351
3200
Já interpretamos as nossas percepções erroneamente antes.
02:42
We used to think the Earth is flat, because it looks that way.
45
162551
3459
Acreditávamos que a Terra era plana, porque parecia ser assim.
02:46
Pythagorus discovered that we were wrong.
46
166707
2879
Pitágoras descobriu que estávamos errados.
02:49
Then we thought that the Earth is the unmoving center of the Universe,
47
169586
4012
Depois achamos que a Terra é o centro imóvel do Universo,
02:53
again because it looks that way.
48
173603
1903
novamente porque parece ser assim.
02:56
Copernicus and Galileo discovered, again, that we were wrong.
49
176406
4906
Copérnico e Galileu descobriram, novamente, que estávamos errados.
03:01
Galileo then wondered if we might be misinterpreting our experiences
50
181312
4088
Galileu então questionou se poderíamos estar interpretando nossas experiências
03:05
in other ways.
51
185400
1508
erroneamente em outros modos.
03:06
He wrote: "I think that tastes, odors, colors, and so on
52
186908
5009
Ele escreveu: "Eu acho que gostos, odores, cores e assim por diante,
03:11
reside in consciousness.
53
191917
2004
residem na consciência.
03:14
Hence if the living creature were removed, all these qualities would be annihilated."
54
194291
5752
Daí, se a criatura viva fosse removida, essas qualidades seriam aniquiladas."
03:20
Now, that's a stunning claim.
55
200955
1839
É uma declaração atordoante.
03:23
Could Galileo be right?
56
203184
1811
Galileu poderia estar certo?
03:24
Could we really be misinterpreting our experiences that badly?
57
204995
4598
Poderíamos realmente estar julgando nossas experiências tão mal assim?
03:29
What does modern science have to say about this?
58
209593
2561
O que a ciência moderna tem a dizer sobre isso?
03:32
Well, neuroscientists tell us that about a third of the brain's cortex
59
212704
5224
Neurocientistas nos dizem que cerca de um terço do córtex do cérebro
03:37
is engaged in vision.
60
217928
1858
está envolvido na visão.
03:39
When you simply open your eyes and look about this room,
61
219786
3506
Quando vocês abrem os olhos e olham ao redor dessa sala,
03:43
billions of neurons and trillions of synapses are engaged.
62
223292
4272
bilhões de neurônios e trilhões de sinapses são envolvidas.
03:47
Now, this is a bit surprising,
63
227564
1608
Isso é um tanto surpreendente,
03:49
because to the extent that we think about vision at all,
64
229172
2641
pois, até onde levamos a visão em consideração,
03:51
we think of it as like a camera.
65
231813
2837
pensamos nela como se fosse uma câmera.
03:54
It just takes a picture of objective reality as it is.
66
234650
3940
Ela só faz um registro da realidade objetiva como ela é.
03:58
Now, there is a part of vision that's like a camera:
67
238590
3700
Agora, existe uma parte da visão que é como uma câmera:
04:02
the eye has a lens that focuses an image on the back of the eye
68
242290
4639
o olho tem uma lente que foca uma imagem na sua parte traseira
04:06
where there are 130 million photoreceptors,
69
246929
3390
onde há 130 milhões de fotorreceptores,
04:10
so the eye is like a 130-megapixel camera.
70
250319
3900
assim, o olho é como uma câmera de 130 megapixels.
04:14
But that doesn't explain the billions of neurons
71
254219
3483
Mas isso não explica os bilhões de neurônios
04:17
and trillions of synapses that are engaged in vision.
72
257702
3622
e trilhões de sinapses envolvidos na visão.
04:21
What are these neurons up to?
73
261324
2299
O que esses neurônios estão aprontando?
04:23
Well, neuroscientists tell us that they are creating, in real time,
74
263623
4207
Bem, os neurocientistas nos dizem que eles estão criando, em tempo real,
04:27
all the shapes, objects, colors, and motions that we see.
75
267830
4330
todas as formas, objetos, cores, e movimentos que vemos.
04:32
It feels like we're just taking a snapshot of this room the way it is,
76
272160
3491
É como se estivéssemos tirando fotos dessa sala tal como ela é,
04:35
but in fact, we're constructing everything that we see.
77
275651
3575
mas, na verdade, estamos construindo tudo o que vemos.
04:39
We don't construct the whole world at once.
78
279226
3181
Não construímos o mundo todo de uma só vez.
04:42
We construct what we need in the moment.
79
282407
2765
Construímos o que precisamos no momento.
04:45
Now, there are many demonstrations that are quite compelling
80
285542
3367
Há muitas demonstrações bem convincentes de que construímos o que vemos.
04:48
that we construct what we see.
81
288909
1811
04:50
I'll just show you two.
82
290720
2043
Vou lhes mostrar apenas duas.
04:52
In this example, you see some red discs with bits cut out of them,
83
292763
5766
Neste exemplo, vocês veem discos vermelhos com alguns pedacinhos cortados,
04:58
but if I just rotate the disks a little bit,
84
298529
2941
mas se eu girar os discos um pouquinho,
05:01
suddenly, you see a 3D cube pop out of the screen.
85
301470
4737
de repente, veem um cubo 3D pular da tela.
05:06
Now, the screen of course is flat,
86
306207
2833
A tela é plana,
05:09
so the three-dimensional cube that you're experiencing
87
309040
2600
então o cubo tridimensional que estão vendo
05:11
must be your construction.
88
311640
2977
deve ser a construção de vocês.
05:15
In this next example,
89
315397
1913
Neste outro exemplo,
05:17
you see glowing blue bars with pretty sharp edges
90
317310
4224
vocês veem barras azuis brilhantes com margens bem nítidas
05:21
moving across a field of dots.
91
321534
3184
movendo-se num campo de pontos.
05:25
In fact, no dots move.
92
325708
3137
Na verdade, nenhum ponto se move.
05:28
All I'm doing from frame to frame is changing the colors of dots
93
328845
4621
Estou apenas mudando a cor dos pontos de um quadro ao outro,
05:33
from blue to black or black to blue.
94
333466
2461
do azul para o preto ou vice-versa.
05:35
But when I do this quickly,
95
335927
1834
Mas quando faço isso rapidamente,
05:37
your visual system creates the glowing blue bars
96
337761
3715
o sistema visual de vocês cria as barras azuis brilhantes
05:41
with the sharp edges and the motion.
97
341476
2671
com as margens nítidas e o movimento.
05:44
There are many more examples, but these are just two
98
344147
2670
Existem muitos outros exemplos, mas esses são dois
05:46
that you construct what you see.
99
346817
2763
onde vocês constroem o que veem.
05:49
But neuroscientists go further.
100
349580
2375
Mas neurocientistas vão além.
Eles dizem que reconstruímos a realidade.
05:53
They say that we reconstruct reality.
101
353395
5101
05:58
So, when I have an experience that I describe as a red tomato,
102
358496
4226
Então, quando tenho uma experiência que descrevo como um tomate vermelho,
06:02
that experience is actually an accurate reconstruction
103
362722
4133
aquela experiência é, de fato, uma reconstrução precisa
06:06
of the properties of a real red tomato
104
366855
2115
das propriedades de um tomate vermelho real
06:08
that would exist even if I weren't looking.
105
368970
3295
que existiria mesmo se eu não estivesse olhando.
06:13
Now, why would neuroscientists say that we don't just construct,
106
373595
3221
Por que os neurocientistas diriam que não apenas construímos,
06:16
we reconstruct?
107
376816
1880
e sim reconstruímos?
06:18
Well, the standard argument given
108
378696
2531
O argumento padrão dado
06:21
is usually an evolutionary one.
109
381227
2554
normalmente é um evolucionário.
06:24
Those of our ancestors who saw more accurately
110
384941
2439
Entre os nossos ancestrais, os que tinham visão mais acurada
06:27
had a competitive advantage compared to those who saw less accurately,
111
387380
4853
tiveram uma vantagem competitiva comparado àqueles que enxergavam com menos precisão,
06:32
and therefore they were more likely to pass on their genes.
112
392233
2756
e, portanto, era mais provável que passassem seus genes.
06:34
We are the offspring of those who saw more accurately,
113
394989
3391
Somos descendentes daqueles com visão mais apurada,
06:38
and so we can be confident that, in the normal case,
114
398380
2769
então podemos confiar que, normalmente,
06:41
our perceptions are accurate.
115
401149
2531
nossas percepções são precisas.
06:43
You see this in the standard textbooks.
116
403680
3695
Vemos isso nos livros didáticos padrão.
06:47
One textbook says, for example,
117
407375
1994
Um livro diz, por exemplo,
06:49
"Evolutionarily speaking,
118
409369
1971
"Falando em termos evolucionários,
06:51
vision is useful precisely because it is so accurate."
119
411340
4043
a visão é útil exatamente por ser tão precisa."
06:55
So the idea is that accurate perceptions are fitter perceptions.
120
415383
4798
A ideia é de que percepções precisas são percepções mais aptas.
07:00
They give you a survival advantage.
121
420181
2144
Elas lhes dão uma vantagem de sobrevivência.
07:02
Now, is this correct?
122
422325
1915
Isso está correto?
07:04
Is this the right interpretation of evolutionary theory?
123
424240
2659
É a interpretação correta da teoria da evolução?
07:06
Well, let's first look at a couple of examples in nature.
124
426899
3381
Bem, vejamos alguns exemplos na natureza.
07:10
The Australian jewel beetle
125
430800
2438
O besouro-joia australiano
07:13
is dimpled, glossy and brown.
126
433238
3111
tem covinhas, é brilhante e marrom.
07:16
The female is flightless.
127
436349
2345
A fêmea não voa.
07:18
The male flies, looking, of course, for a hot female.
128
438694
4017
O macho voa, procurando, é claro, por uma fêmea no cio.
07:22
When he finds one, he alights and mates.
129
442711
3948
Quando ele encontra uma, ele pousa e acasala.
07:26
There's another species in the outback,
130
446659
2471
Existe uma outra espécie no deserto australiano, o Homo sapiens.
07:29
Homo sapiens.
131
449130
1334
07:30
The male of this species has a massive brain
132
450464
3067
O macho dessa espécie tem um cérebro compacto
07:33
that he uses to hunt for cold beer.
133
453531
3948
que ele usa para caçar cerveja gelada.
07:37
(Laughter)
134
457889
1279
(Risos)
07:39
And when he finds one, he drains it,
135
459168
2374
E quando encontra uma, ele bebe tudo,
07:41
and sometimes throws the bottle into the outback.
136
461542
3390
e, às vezes, joga a garrafa no deserto.
07:44
Now, as it happens, these bottles are dimpled, glossy,
137
464932
4248
Acontece que essas garrafas têm covinhas, são brilhantes,
07:49
and just the right shade of brown to tickle the fancy of these beetles.
138
469180
4140
e o tom perfeito de marrom para assanhar esses besouros.
07:54
The males swarm all over the bottles trying to mate.
139
474772
3463
Os machos se aglomeram por toda a garrafa tentando acasalar.
07:59
They lose all interest in the real females.
140
479582
2787
Eles perdem todo o interesse pelas fêmeas.
08:02
Classic case of the male leaving the female for the bottle.
141
482369
4203
Caso clássico do macho deixando a fêmea por uma garrafa.
08:06
(Laughter) (Applause)
142
486572
2947
(Risos) (Aplausos)
08:11
The species almost went extinct.
143
491402
2371
A espécie quase entrou em extinção.
08:14
Australia had to change its bottles to save its beetles.
144
494443
4309
A Austrália teve que mudar suas garrafas para salvar seus besouros.
08:18
(Laughter)
145
498752
3000
(Risos)
08:21
Now, the males had successfully found females for thousands,
146
501752
4208
Os machos foram bem-sucedidos ao encontrar fêmeas por milhares,
08:25
perhaps millions of years.
147
505960
2438
talvez milhões de anos.
08:28
It looked like they saw reality as it is, but apparently not.
148
508398
4434
Pareceu que eles tinham visto a realidade como ela é, mas aparentemente não.
08:32
Evolution had given them a hack.
149
512832
2857
A evolução tinha dado um golpe neles.
08:35
A female is anything dimpled, glossy and brown,
150
515689
4736
Uma fêmea é qualquer coisa com covinhas, brilhante e marrom,
08:40
the bigger the better.
151
520425
2276
quanto maior, melhor!
08:42
(Laughter)
152
522701
1834
(Risos)
08:44
Even when crawling all over the bottle, the male couldn't discover his mistake.
153
524535
4840
Mesmo enquanto se arrastavam pela garrafa, o macho não conseguia descobrir seu erro.
08:49
Now, you might say, beetles, sure, they're very simple creatures,
154
529945
3645
Agora, vocês podem dizer, besouros, claro, são criaturas muito simples,
08:53
but surely not mammals.
155
533590
1858
mas não são mamíferos.
08:55
Mammals don't rely on tricks.
156
535448
2717
Mamíferos não acreditam em trapaças.
08:58
Well, I won't dwell on this, but you get the idea. (Laughter)
157
538165
6013
Bem, não vou me demorar nisso, mas vocês entenderam.
(Risos)
09:04
So this raises an important technical question:
158
544178
3158
Isso cria uma questão técnica importante:
09:07
Does natural selection really favor seeing reality as it is?
159
547336
5991
a seleção natural realmente favorece ver a realidade como ela é?
09:13
Fortunately, we don't have to wave our hands and guess;
160
553877
3536
Felizmente, não precisamos acenar as mãos e adivinhar;
09:17
evolution is a mathematically precise theory.
161
557413
3181
a evolução é uma teoria matematicamente precisa.
09:20
We can use the equations of evolution to check this out.
162
560594
3553
Podemos usar as equações de evolução para verificar isso.
09:24
We can have various organisms in artificial worlds compete
163
564147
4153
Podemos fazer com que vários organismos em mundos artificiais compitam
e veremos quais deles sobreviverão e prosperarão,
09:28
and see which survive and which thrive,
164
568300
1953
09:30
which sensory systems are more fit.
165
570253
3553
quais sistemas sensoriais são mais aptos.
09:33
A key notion in those equations is fitness.
166
573806
4085
A noção chave nessas equações é a aptidão, o sucesso reprodutivo.
09:37
Consider this steak:
167
577891
2695
Considerem esse bife:
09:41
What does this steak do for the fitness of an animal?
168
581956
2962
o que esse bife faz para a aptidão do animal?
09:45
Well, for a hungry lion looking to eat, it enhances fitness.
169
585438
6016
Bem, para um leão faminto querendo comer, ele intensifica sua aptidão.
Para um leão alimentado procurando acasalar, ele não intensifica a aptidão.
09:52
For a well-fed lion looking to mate, it doesn't enhance fitness.
170
592179
4594
E para um coelho em qualquer condição, ele não intensifica a aptidão,
09:58
And for a rabbit in any state, it doesn't enhance fitness,
171
598053
3871
10:01
so fitness does depend on reality as it is, yes,
172
601924
4124
então a aptidão depende da realidade como ela é, sim,
10:06
but also on the organism, its state and its action.
173
606048
4188
mas também do organismo, sua condição e ação.
10:10
Fitness is not the same thing as reality as it is,
174
610236
3553
Aptidão não é a mesma coisa que a realidade como ela é,
10:13
and it's fitness, and not reality as it is,
175
613789
3483
e é aptidão, e não realidade como ela é,
10:17
that figures centrally in the equations of evolution.
176
617272
4179
a parte central nas equações da evolução.
10:21
So, in my lab,
177
621451
3191
Então, no meu laboratório,
nós conduzimos centenas de milhares de simulações de jogos evolucionários
10:24
we have run hundreds of thousands of evolutionary game simulations
178
624642
3775
10:28
with lots of different randomly chosen worlds
179
628417
3065
com muitos mundos diferentes aleatoriamente escolhidos
10:31
and organisms that compete for resources in those worlds.
180
631482
4179
e organismos que competem por recursos nesses mundos.
10:35
Some of the organisms see all of the reality,
181
635661
4319
Alguns dos organismos veem toda a realidade,
10:39
others see just part of the reality,
182
639980
1889
outros veem apenas parte dela,
10:41
and some see none of the reality,
183
641869
2105
e alguns não veem nada da realidade,
10:43
only fitness.
184
643974
1766
apenas aptidão.
10:46
Who wins?
185
646240
1580
Quem ganha?
Bem, odeio ter que dizer isso para vocês, mas a percepção da realidade é extinta.
10:48
Well, I hate to break it to you, but perception of reality goes extinct.
186
648290
5965
10:54
In almost every simulation,
187
654255
1909
Em quase toda simulação,
10:56
organisms that see none of reality
188
656164
2182
organismos que não veem nada da realidade
10:58
but are just tuned to fitness
189
658346
2090
mas estão sintonizados à aptidão,
11:00
drive to extinction all the organisms that perceive reality as it is.
190
660436
5224
levam à extinção todos os organismos que percebem a realidade como ela é.
11:05
So the bottom line is, evolution does not favor veridical,
191
665660
4590
Em resumo, evolução não favorece percepções
11:10
or accurate perceptions.
192
670250
1656
verticais ou precisas.
11:11
Those perceptions of reality go extinct.
193
671906
3762
Essas percepções da realidade são extintas.
11:15
Now, this is a bit stunning.
194
675668
2020
Isso é um pouquinho atordoante.
11:17
How can it be that not seeing the world accurately
195
677688
3682
Como pode ser que não ver o mundo com precisão
11:21
gives us a survival advantage?
196
681370
1820
nos dá uma vantagem de sobrevivência?
11:23
That is a bit counterintuitive.
197
683190
2113
Isso é um tanto ilógico.
11:25
But remember the jewel beetle.
198
685303
1835
Mas lembrem-se do besouro-joia.
11:27
The jewel beetle survived for thousands, perhaps millions of years,
199
687138
3761
Ele sobreviveu por milhares, talvez milhões de anos,
11:30
using simple tricks and hacks.
200
690899
2694
usando trapaças e golpes simples.
11:33
What the equations of evolution are telling us
201
693593
3177
O que as equações de evolução estão nos dizendo
11:36
is that all organisms, including us, are in the same boat as the jewel beetle.
202
696770
5643
é que todos os organismos, incluindo nós, estão no mesmo barco que o besouro-joia.
11:42
We do not see reality as it is.
203
702413
1930
Nós não vemos realidade como ela é.
11:44
We're shaped with tricks and hacks that keep us alive.
204
704343
4272
Somos moldados por trapaças e golpes que nos mantêm vivos.
11:48
Still,
205
708615
2020
Ainda assim,
11:50
we need some help with our intuitions.
206
710635
2067
precisamos de ajuda com nossas intuições.
11:52
How can not perceiving reality as it is be useful?
207
712702
4783
Como pode ser útil não perceber a realidade como ela é?
11:57
Well, fortunately, we have a very helpful metaphor:
208
717485
3669
Bem, felizmente, temos uma metáfora muito útil:
12:01
the desktop interface on your computer.
209
721154
2832
a interface da área de trabalho do seu computador.
12:03
Consider that blue icon for a TED Talk that you're writing.
210
723986
4133
Considerem aquele ícone azul para uma palestra TED que estejam escrevendo.
12:08
Now, the icon is blue and rectangular
211
728119
4004
O ícone é azul e retangular
12:12
and in the lower right corner of the desktop.
212
732123
2381
e no canto direito inferior da área de trabalho.
12:15
Does that mean that the text file itself in the computer is blue,
213
735324
4186
Isso significa que o arquivo de texto no computador é azul,
retangular e no canto direito inferior do computador?
12:20
rectangular, and in the lower right-hand corner of the computer?
214
740200
3755
12:23
Of course not.
215
743955
1323
Claro que não.
12:25
Anyone who thought that misinterprets the purpose of the interface.
216
745278
4709
Qualquer um que pensou isso interpretou mal o propósito da interface.
12:29
It's not there to show you the reality of the computer.
217
749987
2768
Não está ali para lhes mostrar a realidade do computador.
12:32
In fact, it's there to hide that reality.
218
752755
2925
Na verdade, ele está ali para esconder aquela realidade.
12:35
You don't want to know about the diodes
219
755680
1875
Não nos interessam os diodos,
12:37
and resistors and all the megabytes of software.
220
757555
2250
resistores e todos megabites do software.
12:39
If you had to deal with that, you could never write your text file
221
759805
3131
Se tivéssemos que lidar com isso, não poderíamos escrever nossos textos
12:42
or edit your photo.
222
762936
1475
ou editarmos nossas fotos.
12:44
So the idea is that evolution has given us an interface
223
764411
4717
Então a ideia era a de que a evolução nos deu uma interface
12:49
that hides reality and guides adaptive behavior.
224
769128
4315
que esconde a realidade e guia comportamento adaptável.
12:53
Space and time, as you perceive them right now,
225
773443
3018
Espaço e tempo, como vocês os percebem nesse momento,
12:56
are your desktop.
226
776461
2174
são a sua área de trabalho.
12:58
Physical objects are simply icons in that desktop.
227
778635
4737
Objetos físicos são simplesmente ícones naquela área de trabalho.
13:04
There's an obvious objection.
228
784192
2221
Existe um contra-argumento óbvio.
13:06
Hoffman, if you think that train coming down the track at 200 MPH
229
786413
3948
Hoffman, se você pensa que aquele trem que vem a 320 quilômetros por hora
13:10
is just an icon of your desktop,
230
790361
2461
é apenas um ícone na sua área de trabalho,
13:12
why don't you step in front of it?
231
792822
2125
por que não fica na frente dele?
13:14
And after you're gone, and your theory with you,
232
794947
2293
E depois de morto, levando a sua teoria com você,
13:17
we'll know that there's more to that train than just an icon.
233
797240
3314
saberemos que aquele trem significava mais que do um simples ícone.
13:20
Well, I wouldn't step in front of that train
234
800554
2043
Eu não me colocaria na frente daquele trem pelo mesmo motivo
13:22
for the same reason
235
802597
1556
13:24
that I wouldn't carelessly drag that icon to the trash can:
236
804153
4295
que eu não arrastaria por descuido aquele ícone para a lixeira:
13:28
not because I take the icon literally --
237
808448
3181
não porque eu pego o ícone, literalmente,
13:31
the file is not literally blue or rectangular --
238
811629
3005
o arquivo não é literalmente azul ou retangular,
13:34
but I do take it seriously.
239
814934
2326
mas eu o levo a sério.
13:37
I could lose weeks of work.
240
817260
2031
Eu poderia perder semanas de trabalho.
13:39
Similarly, evolution has shaped us
241
819291
2554
Do mesmo modo, a evolução nos moldou
13:41
with perceptual symbols that are designed to keep us alive.
242
821845
4436
com símbolos perceptuais que servem para nos manter vivos.
13:46
We'd better take them seriously.
243
826811
2465
É melhor os levarmos a sério.
13:49
If you see a snake, don't pick it up.
244
829276
2205
Se vocês veem uma cobra, não a pegam.
13:52
If you see a cliff, don't jump off.
245
832391
2759
Se veem um precipício, vocês não pulam.
13:55
They're designed to keep us safe, and we should take them seriously.
246
835150
3576
Eles têm intenção de nos manter seguros, e deveríamos levá-los à sério.
13:58
That does not mean that we should take them literally.
247
838726
2691
Não significa que deveríamos entendê-los literalmente. Esse é um erro lógico.
14:01
That's a logical error.
248
841417
2254
14:03
Another objection: There's nothing really new here.
249
843671
3205
Outra objeção: não há nada de novo aqui.
14:06
Physicists have told us for a long time that the metal of that train looks solid
250
846876
3924
Físicos nos disseram há muito tempo que o metal daquele trem parece sólido,
14:10
but really it's mostly empty space with microscopic particles zipping around.
251
850800
4388
mas é na maior parte espaço vazio com partículas microscópicas circulando.
14:15
There's nothing new here.
252
855188
1488
Não há nada de novo aqui.
14:16
Well, not exactly.
253
856676
2204
Bem, não exatamente.
14:18
It's like saying, I know that that blue icon on the desktop
254
858880
4040
É como dizer: "Sei que aquele ícone azul na área de trabalho
14:22
is not the reality of the computer,
255
862920
2299
não é a realidade do computador,
14:25
but if I pull out my trusty magnifying glass and look really closely,
256
865219
3459
mas olhando bem de pertinho com a minha lupa de confiança,
14:28
I see little pixels,
257
868678
1811
eu vejo pequenos pixels,
14:30
and that's the reality of the computer.
258
870489
2461
e essa é a realidade do computador.
14:32
Well, not really -- you're still on the desktop, and that's the point.
259
872950
3808
Bem, na verdade, não; você ainda está na área de trabalho e esse é o ponto.
14:36
Those microscopic particles are still in space and time:
260
876758
2996
Essas partículas microscópicas ainda estão no espaço e tempo:
14:39
they're still in the user interface.
261
879754
2391
elas ainda estão no interface do usuário.
14:42
So I'm saying something far more radical than those physicists.
262
882145
3762
Então estou dizendo algo bem mais radical do que aqueles físicos.
14:46
Finally, you might object,
263
886727
1473
Finalmente, vocês podem argumentar:
14:48
look, we all see the train,
264
888200
2559
"Veja, nós todos vemos o trem,
14:50
therefore none of us constructs the train.
265
890759
3042
portanto nenhum de nós constrói o trem."
14:53
But remember this example.
266
893801
2090
Mas lembrem-se deste exemplo.
14:55
In this example, we all see a cube,
267
895891
2716
Nele, todos vemos um cubo,
14:59
but the screen is flat,
268
899597
2093
mas a tela é plana,
15:01
so the cube that you see is the cube that you construct.
269
901690
2737
então o cubo que vocês veem é o cubo que constroem.
15:05
We all see a cube
270
905736
2043
Todos nós vemos um cubo
15:07
because we all, each one of us, constructs the cube that we see.
271
907779
4859
porque cada um de nós constrói o cubo que vemos.
15:12
The same is true of the train.
272
912638
2060
O mesmo acontece com o trem.
15:14
We all see a train because we each see the train that we construct,
273
914698
4482
Todos vemos o trem porque cada um de nós vê o trem que construímos,
15:19
and the same is true of all physical objects.
274
919180
3553
e o mesmo se aplica a todos os objetos físicos.
Somos inclinados a pensar que percepção é como uma janela da realidade como ela é.
15:24
We're inclined to think that perception is like a window on reality as it is.
275
924343
5053
15:29
The theory of evolution is telling us that this is an incorrect interpretation
276
929396
5004
A teoria da evolução está nos dizendo que essa é uma interpretação incorreta
15:34
of our perceptions.
277
934400
1465
das nossas percepções.
Em vez disso, a realidade é mais como uma área de trabalho 3D
15:37
Instead, reality is more like a 3D desktop
278
937095
3544
15:40
that's designed to hide the complexity of the real world
279
940639
3297
planejada para esconder a complexidade do mundo real
15:43
and guide adaptive behavior.
280
943936
1866
e conduzir o comportamento adaptável.
Espaço como vocês o percebem é a sua área de trabalho.
15:46
Space as you perceive it is your desktop.
281
946282
2928
15:49
Physical objects are just the icons in that desktop.
282
949210
3026
Objetos físicos são apenas ícones nessa área de trabalho.
15:53
We used to think that the Earth is flat because it looks that way.
283
953456
3670
Acreditávamos que a Terra era plana porque ela parecia ser assim.
15:57
Then we thought that the Earth is the unmoving center of reality
284
957520
3134
Depois achamos que a Terra era o centro imóvel da realidade
16:00
because it looks that way.
285
960654
1724
porque parecia ser assim.
16:02
We were wrong.
286
962378
1142
Estávamos errados.
16:03
We had misinterpreted our perceptions.
287
963520
2670
Havíamos interpretado nossas percepções erroneamente.
16:06
Now we believe that spacetime and objects
288
966910
3409
Agora acreditamos que espaço/tempo e objetos
16:10
are the nature of reality as it is.
289
970319
2614
são a natureza da realidade como ela é.
16:13
The theory of evolution is telling us that once again, we're wrong.
290
973453
3924
A teoria da evolução está nos dizendo que, novamente, estamos errados.
16:17
We're misinterpreting the content of our perceptual experiences.
291
977377
5039
Estamos interpretando mal o conteúdo de nossas experiências perceptivas.
16:22
There's something that exists when you don't look,
292
982416
2531
Há algo que existe quando você não olha,
16:24
but it's not spacetime and physical objects.
293
984947
3403
mas não é espaço/tempo e objetos físicos.
16:28
It's as hard for us to let go of spacetime and objects
294
988350
3028
É tão difícil para nós nos desapegarmos do espaço/tempo e objetos
16:31
as it is for the jewel beetle to let go of its bottle.
295
991378
3483
quanto é para o besouro-joia se desapegar de sua garrafa.
16:34
Why? Because we're blind to our own blindnesses.
296
994861
4418
Por quê? Porque estamos cegos para nossas próprias cegueiras.
Mas temos uma vantagem sobre o besouro-joia:
16:40
But we have an advantage over the jewel beetle:
297
1000409
2347
16:42
our science and technology.
298
1002756
1788
nossa ciência e tecnologia.
16:44
By peering through the lens of a telescope
299
1004544
2391
Ao espionar pela lente do telescópio
16:46
we discovered that the Earth is not the unmoving center of reality,
300
1006935
4636
descobrimos que a Terra não é o centro imóvel da realidade;
16:51
and by peering through the lens of the theory of evolution
301
1011571
2878
ao espionarmos pela lente da teoria da evolução
16:54
we discovered that spacetime and objects
302
1014449
2322
descobrimoos que o espaço/tempo e objetos
16:56
are not the nature of reality.
303
1016771
2368
não são a natureza da realidade.
16:59
When I have a perceptual experience that I describe as a red tomato,
304
1019139
4285
Quando tenho uma experiência perceptiva que descrevo como um tomate vermelho,
17:03
I am interacting with reality,
305
1023424
2937
estou interagindo com a realidade,
17:06
but that reality is not a red tomato and is nothing like a red tomato.
306
1026361
5210
mas aquela realidade não é um tomate vermelho e nem se parece com um.
17:11
Similarly, when I have an experience that I describe as a lion or a steak,
307
1031571
5401
Analogamente, ao ter uma experiência que descrevo como um leão ou um bife,
17:16
I'm interacting with reality,
308
1036972
1848
estou interagindo com a realidade,
17:18
but that reality is not a lion or a steak.
309
1038820
3158
mas ela não é um leão ou um bife.
17:21
And here's the kicker:
310
1041978
2020
E aqui está a guinada:
17:23
When I have a perceptual experience that I describe as a brain, or neurons,
311
1043998
4690
quando tenho uma experiência perceptiva que descrevo como um cérebro ou neurônios,
17:28
I am interacting with reality,
312
1048688
2090
estou interagindo com a realidade,
17:30
but that reality is not a brain or neurons
313
1050778
3529
mas ela não é um cérebro ou neurônios
17:34
and is nothing like a brain or neurons.
314
1054307
3498
e nada parecido com um cérebro ou neurônios.
17:37
And that reality, whatever it is,
315
1057805
4779
E aquela realidade, qualquer que seja,
17:42
is the real source of cause and effect
316
1062584
3611
é a fonte verdadeira de causa e efeito no mundo.
17:46
in the world -- not brains, not neurons.
317
1066195
4032
Não o cérebro, não os neurônios.
17:50
Brains and neurons have no causal powers.
318
1070227
2600
Cérebros e neurônios não têm poderes casuais.
17:52
They cause none of our perceptual experiences,
319
1072827
2601
Eles não causam nenhuma de nossas experiências perceptivas,
17:55
and none of our behavior.
320
1075428
1788
ou nossos comportamentos.
17:57
Brains and neurons are a species-specific set of symbols, a hack.
321
1077216
5376
Cérebros e neurônios são um conjunto de símbolos de espécie específica, um truque.
18:02
What does this mean for the mystery of consciousness?
322
1082592
2681
O que isso significa para o mistério da consciência?
18:05
Well, it opens up new possibilities.
323
1085923
3993
Bem, isso abre novas possibilidades.
18:09
For instance,
324
1089916
1695
Por exemplo,
18:11
perhaps reality is some vast machine that causes our conscious experiences.
325
1091611
6979
talvez a realidade seja uma máquina imensa que causa nossas experiências conscientes.
18:18
I doubt this, but it's worth exploring.
326
1098590
3670
Eu duvido, mas vale a pena explorar.
18:22
Perhaps reality is some vast, interacting network of conscious agents,
327
1102260
5349
Talvez a realidade seja uma imensa rede de agentes conscientes interagindo,
18:27
simple and complex, that cause each other's conscious experiences.
328
1107609
5573
simples e complexa, que causa experiências conscientes um no outro.
18:33
Actually, this isn't as crazy an idea as it seems,
329
1113182
3250
Na verdade, isso não é uma ideia tão absurda como parece ser
18:36
and I'm currently exploring it.
330
1116432
1620
e estou explorando isso atualmente.
18:38
But here's the point:
331
1118592
2066
Mas aqui está a questão:
18:40
Once we let go of our massively intuitive
332
1120658
3321
uma vez que nos desapegamos de nossa sólida suposição intuitiva,
18:43
but massively false assumption about the nature of reality,
333
1123979
3924
mas falsa sobre a natureza da realidade,
18:47
it opens up new ways to think about life's greatest mystery.
334
1127903
4388
isso abre novas maneiras de pensar sobre o maior mistério da vida.
18:53
I bet that reality will end up turning out to be more fascinating
335
1133251
4609
Eu aposto que a realidade acabará sendo mais fascinante
18:57
and unexpected than we've ever imagined.
336
1137860
3974
e inesperada do que jamais imaginamos.
19:01
The theory of evolution presents us with the ultimate dare:
337
1141834
4388
A teoria da evolução nos apresenta com um desafio máximo:
19:06
Dare to recognize that perception is not about seeing truth,
338
1146222
5142
atreva-se a reconhecer que a percepção não tem a ver com enxergar a verdade,
19:11
it's about having kids.
339
1151364
4096
e sim com ter filhos.
19:15
And by the way, even this TED is just in your head.
340
1155460
4740
E, a propósito, mesmo essa palestra TED está apenas nas suas cabeças.
19:20
Thank you very much.
341
1160200
2044
Muito obrigado.
19:22
(Applause)
342
1162244
3388
(Aplausos)
19:32
Chris Anderson: If that's really you there, thank you.
343
1172786
3435
Chris Anderson: se é você mesmo aí, muito obrigado.
19:36
So there's so much from this.
344
1176221
2931
Há muita coisa em tudo isso.
19:39
I mean, first of all, some people may just be profoundly depressed
345
1179152
3269
Em primeiro lugar, algumas pessoas podem ficar profundamente deprimidas
19:42
at the thought that, if evolution does not favor reality,
346
1182421
5549
ao pensar que, se evolução não favorece a realidade...
19:47
I mean, doesn't that to some extent undermine all our endeavors here,
347
1187970
3330
Isso até certo ponto não enfraquece todos os nossos esforços aqui,
19:51
all our ability to think that we can think the truth,
348
1191300
2684
toda a nossa habilidade de pensar que podemos pensar a verdade,
19:53
possibly even including your own theory, if you go there?
349
1193984
3506
inclusive a sua própria teoria, se concordarmos com isso?
19:57
Donald Hoffman: Well, this does not stop us from a successful science.
350
1197490
4454
Donald Hoffman: Bem, isso não nos impede de termos uma ciência bem-sucedida.
20:01
What we have is one theory that turned out to be false,
351
1201944
2812
O que temos é uma teoria que acabou sendo falsa,
20:04
that perception is like reality and reality is like our perceptions.
352
1204756
4459
de que percepção é como a realidade e a realidade é como nossas percepções.
20:09
That theory turns out to be false.
353
1209215
1685
Aquela teoria acabou sendo falsa.
20:10
Okay, throw that theory away.
354
1210900
1418
Joguemos essa teoria fora.
20:12
That doesn't stop us from now postulating all sorts of other theories
355
1212318
3254
Isso não nos impede de agora postular todo tipo de outras teorias
20:15
about the nature of reality,
356
1215572
1358
sobre a natureza da realidade,
20:16
so it's actually progress to recognize that one of our theories was false.
357
1216930
3605
então é um progresso reconhecer que uma das teorias era falsa.
20:20
So science continues as normal. There's no problem here.
358
1220535
2658
A ciência continua normalmente. Não há qualquer problema nisto.
20:23
CA: So you think it's possible -- (Laughter) --
359
1223193
2601
CA: então acha possível... (Risos)
20:25
This is cool, but what you're saying I think is it's possible that evolution
360
1225794
4110
Isso é legal, mas o que está dizendo, eu acho, é que é possível que a evolução
20:29
can still get you to reason.
361
1229904
2647
ainda pode levar-lhe à razão.
20:32
DH: Yes. Now that's a very, very good point.
362
1232551
2313
DH: Sim. Agora esse é um ponto muito bom.
20:34
The evolutionary game simulations that I showed were specifically about perception,
363
1234864
4527
As simulações do jogo evolucionário que mostrei eram específicas sobre percepção,
20:39
and they do show that our perceptions have been shaped
364
1239391
2578
e elas mostram nossas percepções foram moldadas
20:41
not to show us reality as it is,
365
1241969
1880
para não nos mostrar a realidade como ela é,
20:43
but that does not mean the same thing about our logic or mathematics.
366
1243849
4273
mas isso não significa a mesma coisa sobre nossa lógica ou matemática.
20:48
We haven't done these simulations, but my bet is that we'll find
367
1248122
3622
Não fizemos essas simulações, mas aposto que vamos descobrir
20:51
that there are some selection pressures for our logic and our mathematics
368
1251744
3622
que existem pressões de seleção para a nossa lógica e nossa matemática
20:55
to be at least in the direction of truth.
369
1255366
2206
para estarem, pelo menos, na direção da verdade.
20:57
I mean, if you're like me, math and logic is not easy.
370
1257572
2647
Matemática e lógica não são fáceis.
21:00
We don't get it all right, but at least the selection pressures are not
371
1260219
3351
Não entendemos muito bem, mas ao menos as pressões de seleção
21:03
uniformly away from true math and logic.
372
1263570
2338
não são uniformemente distantes da verdade e da lógica.
21:05
So I think that we'll find that we have to look at each cognitive faculty
373
1265908
3320
Acho que descobriremos que temos que observar cada faculdade cognitiva
21:09
one at a time and see what evolution does to it.
374
1269228
2624
uma de cada vez e ver o que a evolução faz com ela.
21:11
What's true about perception may not be true about math and logic.
375
1271852
3761
O que é verdade sobre a percepção pode não ser verdade sobre matemática e lógica.
21:15
CA: I mean, really what you're proposing is a kind of modern-day Bishop Berkeley
376
1275613
3994
CA: o que você propõe é uma nterpretação moderna do mundo
como a de Bishop Berkeley?
21:19
interpretation of the world:
377
1279607
2391
21:21
consciousness causes matter, not the other way around.
378
1281998
2949
"Consciência causa matéria e não o contrário."
21:24
DH: Well, it's slightly different than Berkeley.
379
1284947
2392
DH: bem, é um pouquinho diferente de Berkeley.
21:27
Berkeley thought that, he was a deist, and he thought that the ultimate
380
1287339
3362
Ele achava isso, ele era deísta e acreditava
que a natureza última da realidade era Deus e assim por diante,
21:30
nature of reality is God and so forth,
381
1290701
2039
21:32
and I don't need to go where Berkeley's going,
382
1292740
3110
e não preciso ir onde Berkeley está indo,
21:35
so it's quite a bit different from Berkeley.
383
1295850
2695
então é bem diferente dele.
Eu chamo isso de realismo consciente. É uma abordagem muito diferente.
21:39
I call this conscious realism. It's actually a very different approach.
384
1299725
3510
21:43
CA: Don, I could literally talk with you for hours, and I hope to do that.
385
1303235
3590
CA: Don, poderíamos falar por horas, e espero fazer isso.
21:46
Thanks so much for that. DH: Thank you. (Applause)
386
1306825
2473
Obrigado pela palestra. DH: Obrigado. (Aplausos)
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