Alison Gopnik: What do babies think?

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TED


Por favor, faça duplo clique nas legendas em inglês abaixo para reproduzir o vídeo.

Tradutor: Inês Brandling Revisora: Nuno Miranda Ribeiro
00:15
What is going on
0
15260
2000
O que é que se passa
00:17
in this baby's mind?
1
17260
2000
na mente deste bebé?
00:19
If you'd asked people this 30 years ago,
2
19260
2000
Se fizéssemos a mesma pergunta há 30 anos atrás,
00:21
most people, including psychologists,
3
21260
2000
a maioria das pessoas, incluindo psicólogos,
00:23
would have said that this baby was irrational,
4
23260
3000
diria que este bebé é irracional,
00:26
illogical, egocentric --
5
26260
2000
ilógico, egocêntrico;
00:28
that he couldn't take the perspective of another person
6
28260
2000
que não é capaz de assumir a perspectiva de outra pessoa
00:30
or understand cause and effect.
7
30260
2000
ou compreender a relação causa-efeito.
00:32
In the last 20 years,
8
32260
2000
Nos últimos 20 anos,
00:34
developmental science has completely overturned that picture.
9
34260
3000
a ciência do desenvolvimento inverteu essa imagem por completo.
00:37
So in some ways,
10
37260
2000
Em alguns aspectos,
00:39
we think that this baby's thinking
11
39260
2000
acreditamos que o pensamento deste bebé
00:41
is like the thinking of the most brilliant scientists.
12
41260
4000
é equivalente ao pensamento dos cientistas mais brilhantes.
00:45
Let me give you just one example of this.
13
45260
2000
Deixem-me dar-vos um exemplo.
00:47
One thing that this baby could be thinking about,
14
47260
3000
Uma coisa que este bebé poderia estar a pensar,
00:50
that could be going on in his mind,
15
50260
2000
que poderia estar a passar-se na sua cabeça,
00:52
is trying to figure out
16
52260
2000
seria tentar perceber
00:54
what's going on in the mind of that other baby.
17
54260
3000
o que é que o outro bebé está a pensar.
00:57
After all, one of the things that's hardest for all of us to do
18
57260
3000
Afinal, uma das coisas mais difíceis de fazer para todos nós
01:00
is to figure out what other people are thinking and feeling.
19
60260
3000
é tentar decifrar o que as outras pessoas estão a pensar e sentir.
01:03
And maybe the hardest thing of all
20
63260
2000
E talvez o mais difícil de tudo
01:05
is to figure out that what other people think and feel
21
65260
3000
seja perceber que o que as outras pessoas pensam e sentem
01:08
isn't actually exactly like what we think and feel.
22
68260
2000
não é exactamente o que nós pensamos e sentimos.
01:10
Anyone who's followed politics can testify
23
70260
2000
Qualquer pessoa que tenha enveredado pela política pode confirmar
01:12
to how hard that is for some people to get.
24
72260
3000
como isso é difícil para alguns.
01:15
We wanted to know
25
75260
2000
Nós queríamos saber
01:17
if babies and young children
26
77260
2000
se os bebés e as crianças pequenas
01:19
could understand this really profound thing about other people.
27
79260
3000
são capazes de compreender esta coisa tão profunda sobre as outras pessoas.
01:22
Now the question is: How could we ask them?
28
82260
2000
A questão aqui é: Como é que lhes perguntamos?
01:24
Babies, after all, can't talk,
29
84260
2000
Afinal de contas, os bebés não falam
01:26
and if you ask a three year-old
30
86260
2000
e se perguntarem a um bebé de três anos
01:28
to tell you what he thinks,
31
88260
2000
o que está a pensar
01:30
what you'll get is a beautiful stream of consciousness monologue
32
90260
3000
apenas vão conseguir um bonito monólogo de pensamentos
01:33
about ponies and birthdays and things like that.
33
93260
3000
sobre póneis e aniversários e coisas do género.
01:36
So how do we actually ask them the question?
34
96260
3000
Então como é que fazemos a pergunta?
01:39
Well it turns out that the secret was broccoli.
35
99260
3000
Parece que o segredo era brócolos.
01:42
What we did -- Betty Rapacholi, who was one of my students, and I --
36
102260
4000
O que nós - Betty Rapacholi, minha aluna, e eu - fizemos
01:46
was actually to give the babies two bowls of food:
37
106260
3000
foi dar aos bebés dois pratos de comida:
01:49
one bowl of raw broccoli
38
109260
2000
um prato com brócolos crus
01:51
and one bowl of delicious goldfish crackers.
39
111260
3000
e um com bolachas deliciosas em forma de peixinho.
01:54
Now all of the babies, even in Berkley,
40
114260
3000
Todos os bebés, mesmo em Berkeley,
01:57
like the crackers and don't like the raw broccoli.
41
117260
3000
gostam das bolachas e não gostam dos brócolos crus.
02:00
(Laughter)
42
120260
2000
(Risos)
02:02
But then what Betty did
43
122260
2000
Mas o que a Betty fez a seguir
02:04
was to take a little taste of food from each bowl.
44
124260
3000
foi provar um bocado de cada prato
02:07
And she would act as if she liked it or she didn't.
45
127260
2000
e agir como se tivesse gostado ou não.
02:09
So half the time, she acted
46
129260
2000
Metade das vezes agia
02:11
as if she liked the crackers and didn't like the broccoli --
47
131260
2000
como se gostasse das bolachas e não gostasse dos brócolos
02:13
just like a baby and any other sane person.
48
133260
3000
tal como um bebé ou qualquer outra pessoa boa da cabeça.
02:16
But half the time,
49
136260
2000
Mas na outra metade,
02:18
what she would do is take a little bit of the broccoli
50
138260
2000
o que ela fazia era provar um bocadinho dos brócolos
02:20
and go, "Mmmmm, broccoli.
51
140260
3000
e dizer "Mmmmm, brócolos.
02:23
I tasted the broccoli. Mmmmm."
52
143260
3000
Provei os brócolos. Mmmmm."
02:26
And then she would take a little bit of the crackers,
53
146260
2000
E depois provava uma bolacha
02:28
and she'd go, "Eww, yuck, crackers.
54
148260
4000
e dizia "uuuu, blhac, bolachas.
02:32
I tasted the crackers. Eww, yuck."
55
152260
3000
Provei as bolachas. Uuuu, blhac."
02:35
So she'd act as if what she wanted
56
155260
2000
Agia, portanto, como se o que ela queria
02:37
was just the opposite of what the babies wanted.
57
157260
3000
fosse o oposto daquilo que os bebés queriam.
02:40
We did this with 15 and 18 month-old babies.
58
160260
2000
Experimentámos isto com bebés de 15 e 18 meses.
02:42
And then she would simply put her hand out and say,
59
162260
3000
E depois ela simplesmente estendia a mão e dizia,
02:45
"Can you give me some?"
60
165260
2000
"Podes dar-me um bocado?"
02:47
So the question is: What would the baby give her,
61
167260
2000
A questão é: O que é que o bebé lhe daria,
02:49
what they liked or what she liked?
62
169260
2000
o que ele gostava ou o que ela gostava?
02:51
And the remarkable thing was that 18 month-old babies,
63
171260
3000
O interessante é que os bebés de 18 meses,
02:54
just barely walking and talking,
64
174260
2000
que mal andam ou falam,
02:56
would give her the crackers if she liked the crackers,
65
176260
3000
lhe davam as bolachas se ela gostasse das bolachas,
02:59
but they would give her the broccoli if she liked the broccoli.
66
179260
3000
contudo davam-lhe os brócolos se ela preferisse os brócolos.
03:02
On the other hand,
67
182260
2000
Por outro lado,
03:04
15 month-olds would stare at her for a long time
68
184260
2000
os bebés de 15 meses ficavam a olhar para ela durante muito tempo
03:06
if she acted as if she liked the broccoli,
69
186260
2000
caso ela agisse como se preferisse os brócolos,
03:08
like they couldn't figure this out.
70
188260
3000
como se não percebessem a situação.
03:11
But then after they stared for a long time,
71
191260
2000
Mas depois de olharem para ela durante muito tempo,
03:13
they would just give her the crackers,
72
193260
2000
simplesmente lhe davam as bolachas,
03:15
what they thought everybody must like.
73
195260
2000
o que eles pensavam que toda a gente gostava.
03:17
So there are two really remarkable things about this.
74
197260
3000
Há duas coisas impressionantes em relação a isto.
03:20
The first one is that these little 18 month-old babies
75
200260
3000
A primeira é o facto de estes bebés de 18 meses
03:23
have already discovered
76
203260
2000
terem já descoberto
03:25
this really profound fact about human nature,
77
205260
2000
esta verdade profunda da condição humana:
03:27
that we don't always want the same thing.
78
207260
2000
que nem sempre queremos as mesmas coisas.
03:29
And what's more, they felt that they should actually do things
79
209260
2000
E mais, eles sentiram que deviam fazer o possível
03:31
to help other people get what they wanted.
80
211260
3000
de forma a ajudar as outras pessoas a terem o que queriam.
03:34
Even more remarkably though,
81
214260
2000
Mas mais impressionante,
03:36
the fact that 15 month-olds didn't do this
82
216260
3000
o facto de os bebés de 15 meses não terem feito isto
03:39
suggests that these 18 month-olds had learned
83
219260
3000
indica que os bebés de 18 meses aprenderam
03:42
this deep, profound fact about human nature
84
222260
3000
esta verdade profunda sobre a natureza humana
03:45
in the three months from when they were 15 months old.
85
225260
3000
nos três meses que passaram depois de fazerem 15 meses.
03:48
So children both know more and learn more
86
228260
2000
Portanto as crianças sabem e aprendem mais
03:50
than we ever would have thought.
87
230260
2000
do que aquilo que alguma vez imaginámos.
03:52
And this is just one of hundreds and hundreds of studies over the last 20 years
88
232260
4000
E este é apenas um de centenas e centenas de estudos feitos nos últimos 20 anos
03:56
that's actually demonstrated it.
89
236260
2000
que realmente demonstrou isso.
03:58
The question you might ask though is:
90
238260
2000
A pergunta que podem querer fazer é:
04:00
Why do children learn so much?
91
240260
3000
Porque é que as crianças aprendem tanto?
04:03
And how is it possible for them to learn so much
92
243260
2000
E como é possível aprenderem tanto
04:05
in such a short time?
93
245260
2000
em tão pouco tempo?
04:07
I mean, after all, if you look at babies superficially,
94
247260
2000
Quer dizer, afinal, se olharmos para os bebés superficialmente,
04:09
they seem pretty useless.
95
249260
2000
eles parecem bastante inúteis.
04:11
And actually in many ways, they're worse than useless,
96
251260
3000
E na verdade, em muitos aspectos são piores que inúteis,
04:14
because we have to put so much time and energy
97
254260
2000
tendo em conta o tempo e energia que gastamos
04:16
into just keeping them alive.
98
256260
2000
só para mantê-los vivos.
04:18
But if we turn to evolution
99
258260
2000
Mas se procurarmos na evolução
04:20
for an answer to this puzzle
100
260260
2000
uma resposta para este quebra-cabeças
04:22
of why we spend so much time
101
262260
2000
sobre porque gastamos tanto tempo
04:24
taking care of useless babies,
102
264260
3000
a tomar conta de bebés inúteis,
04:27
it turns out that there's actually an answer.
103
267260
3000
verificamos que há realmente uma resposta.
04:30
If we look across many, many different species of animals,
104
270260
3000
Se olharmos para as muitas, muitas espécies de animais,
04:33
not just us primates,
105
273260
2000
não apenas nós, primatas,
04:35
but also including other mammals, birds,
106
275260
2000
como também outros mamíferos, aves,
04:37
even marsupials
107
277260
2000
até mesmo marsupiais
04:39
like kangaroos and wombats,
108
279260
2000
como cangurus e vombates,
04:41
it turns out that there's a relationship
109
281260
2000
verificamos que existe uma relação
04:43
between how long a childhood a species has
110
283260
4000
entre o tempo de infância que uma espécie tem
04:47
and how big their brains are compared to their bodies
111
287260
4000
e o tamanho dos seus cérebros em relação ao corpo
04:51
and how smart and flexible they are.
112
291260
2000
e quão espertos e flexíveis eles são.
04:53
And sort of the posterbirds for this idea are the birds up there.
113
293260
3000
Exemplo disto são aqueles pássaros ali em cima.
04:56
On one side
114
296260
2000
Num dos lados
04:58
is a New Caledonian crow.
115
298260
2000
está um corvo da Nova Caledónia.
05:00
And crows and other corvidae, ravens, rooks and so forth,
116
300260
3000
E os corvos, tal como outros pertencentes à família Corvidae, gralhas, etc,
05:03
are incredibly smart birds.
117
303260
2000
são aves incrivelmente inteligentes.
05:05
They're as smart as chimpanzees in some respects.
118
305260
3000
Em alguns aspectos são tão inteligentes como os chimpanzés.
05:08
And this is a bird on the cover of science
119
308260
2000
E este é um pássaro na capa da revista Science
05:10
who's learned how to use a tool to get food.
120
310260
3000
que aprendeu a usar uma ferramenta para conseguir comida.
05:13
On the other hand,
121
313260
2000
Por outro lado,
05:15
we have our friend the domestic chicken.
122
315260
2000
temos a nossa amiga galinha doméstica.
05:17
And chickens and ducks and geese and turkeys
123
317260
3000
E as galinhas, os patos, os gansos e os perus
05:20
are basically as dumb as dumps.
124
320260
2000
são burros que nem portas.
05:22
So they're very, very good at pecking for grain,
125
322260
3000
Muito, muito bons a bicar o grão,
05:25
and they're not much good at doing anything else.
126
325260
3000
e basicamente a fazer mais nada.
05:28
Well it turns out that the babies,
127
328260
2000
Acontece que os bebés,
05:30
the New Caledonian crow babies, are fledglings.
128
330260
2000
os corvos da Nova Caledónia bebés, são altamente dependentes.
05:32
They depend on their moms
129
332260
2000
Eles dependem das mães
05:34
to drop worms in their little open mouths
130
334260
3000
que lhes põem minhocas nas suas boquinhas abertas
05:37
for as long as two years,
131
337260
2000
durante o que pode chegar a dois anos,
05:39
which is a really long time in the life of a bird.
132
339260
2000
o que é muito tempo na vida de uma ave.
05:41
Whereas the chickens are actually mature
133
341260
2000
Ao passo que as galinhas atingem esse nível de maturidade
05:43
within a couple of months.
134
343260
2000
em poucos meses.
05:45
So childhood is the reason
135
345260
3000
A infância é, portanto, a razão
05:48
why the crows end up on the cover of Science
136
348260
2000
pela qual os corvos acabam na capa da revista Science
05:50
and the chickens end up in the soup pot.
137
350260
2000
e as galinhas na panela da sopa.
05:52
There's something about that long childhood
138
352260
3000
Há alguma coisa nessa longa infância
05:55
that seems to be connected
139
355260
2000
que parece estar relacionada
05:57
to knowledge and learning.
140
357260
2000
com o conhecimento e a aprendizagem.
05:59
Well what kind of explanation could we have for this?
141
359260
3000
Que explicação podemos ter para isto?
06:02
Well some animals, like the chicken,
142
362260
3000
Alguns animais, como a galinha,
06:05
seem to be beautifully suited
143
365260
2000
parecem adaptar-se perfeitamente
06:07
to doing just one thing very well.
144
367260
2000
a fazer muito bem apenas uma coisa.
06:09
So they seem to be beautifully suited
145
369260
3000
Estas parecem estar perfeitamente adaptadas
06:12
to pecking grain in one environment.
146
372260
2000
a bicar o grão num ambiente.
06:14
Other creatures, like the crows,
147
374260
2000
Outras criaturas, como os corvos,
06:16
aren't very good at doing anything in particular,
148
376260
2000
não são especialmente bons a fazer uma coisa específica,
06:18
but they're extremely good
149
378260
2000
mas são extremamente bons
06:20
at learning about laws of different environments.
150
380260
2000
a aprender as regras de diferentes ambientes.
06:22
And of course, we human beings
151
382260
2000
E como é óbvio, nós humanos
06:24
are way out on the end of the distribution like the crows.
152
384260
3000
estamos muito para além da curva de distribuição tal como os corvos.
06:27
We have bigger brains relative to our bodies
153
387260
2000
Os nossos cérebros são maiores em relação aos nossos corpos
06:29
by far than any other animal.
154
389260
2000
do que em qualquer outro animal.
06:31
We're smarter, we're more flexible,
155
391260
2000
Somos mais inteligentes, mais flexivéis,
06:33
we can learn more,
156
393260
2000
capazes de aprender mais,
06:35
we survive in more different environments,
157
395260
2000
sobrevivemos em diferentes ambientes,
06:37
we migrated to cover the world and even go to outer space.
158
397260
3000
emigrámos para povoar o mundo e viajámos até ao espaço.
06:40
And our babies and children are dependent on us
159
400260
3000
E os nossos bebés e crianças dependem de nós
06:43
for much longer than the babies of any other species.
160
403260
3000
por muito mais tempo do que qualquer bebé de outra espécie.
06:46
My son is 23.
161
406260
2000
O meu filho tem 23 anos.
06:48
(Laughter)
162
408260
2000
(Risos)
06:50
And at least until they're 23,
163
410260
2000
E pelo menos até fazerem 23 anos,
06:52
we're still popping those worms
164
412260
2000
continuamos a atirar aquelas minhocas
06:54
into those little open mouths.
165
414260
3000
para as suas boquinhas abertas.
06:57
All right, why would we see this correlation?
166
417260
3000
Pois bem, como é que chegaríamos a esta correlação?
07:00
Well an idea is that that strategy, that learning strategy,
167
420260
4000
Uma ideia é a de que essa estratégia de aprendizagem,
07:04
is an extremely powerful, great strategy for getting on in the world,
168
424260
3000
é uma estratégia de sobrevivência muito poderosa,
07:07
but it has one big disadvantage.
169
427260
2000
mas tem uma grande desvantagem.
07:09
And that one big disadvantage
170
429260
2000
E essa grande desvantagem
07:11
is that, until you actually do all that learning,
171
431260
3000
é que, até concluirmos todo o processo de aprendizagem,
07:14
you're going to be helpless.
172
434260
2000
seremos indefesos.
07:16
So you don't want to have the mastodon charging at you
173
436260
3000
Não vamos querer que o mastodonte venha atrás de nós
07:19
and be saying to yourself,
174
439260
2000
e pensar,
07:21
"A slingshot or maybe a spear might work. Which would actually be better?"
175
441260
4000
"Talvez uma fisga ou uma lança funcionem. Qual será melhor?"
07:25
You want to know all that
176
445260
2000
Vamos querer saber isso
07:27
before the mastodons actually show up.
177
447260
2000
antes de o mastodonte aparecer.
07:29
And the way the evolutions seems to have solved that problem
178
449260
3000
E a forma como a evolução parece ter resolvido esse problema
07:32
is with a kind of division of labor.
179
452260
2000
foi com uma espécie de divisão de trabalho.
07:34
So the idea is that we have this early period when we're completely protected.
180
454260
3000
Ou seja, numa primeira fase estamos completamente protegidos,
07:37
We don't have to do anything. All we have to do is learn.
181
457260
3000
não temos de fazer nada, apenas aprender.
07:40
And then as adults,
182
460260
2000
Depois, enquanto adultos,
07:42
we can take all those things that we learned when we were babies and children
183
462260
3000
podemos pegar nas coisas que aprendemos quando éramos bebés e crianças
07:45
and actually put them to work to do things out there in the world.
184
465260
3000
e pô-las em prática na vida real.
07:48
So one way of thinking about it
185
468260
2000
Uma perspectiva seria pensar
07:50
is that babies and young children
186
470260
2000
que os bebés e as crianças pequenas
07:52
are like the research and development division of the human species.
187
472260
3000
são como o departamento de Investigação e Desenvolvimento da espécie humana.
07:55
So they're the protected blue sky guys
188
475260
3000
São os investigadores protegidos
07:58
who just have to go out and learn and have good ideas,
189
478260
2000
que apenas têm que sair, aprender e ter boas ideias,
08:00
and we're production and marketing.
190
480260
2000
e nós somos a produção e o marketing.
08:02
We have to take all those ideas
191
482260
2000
Nós temos que pegar nessas ideias
08:04
that we learned when we were children
192
484260
2000
que desenvolvemos em criança
08:06
and actually put them to use.
193
486260
2000
e pô-las em prática.
08:08
Another way of thinking about it
194
488260
2000
Outra perspectiva é a de que
08:10
is instead of thinking of babies and children
195
490260
2000
em lugar de pensarmos nos bebés e nas crianças
08:12
as being like defective grownups,
196
492260
2000
como adultos defeituosos,
08:14
we should think about them
197
494260
2000
deveríamos pensar neles
08:16
as being a different developmental stage of the same species --
198
496260
2000
como estando numa fase diferente de desenvolvimento da mesma espécie
08:18
kind of like caterpillars and butterflies --
199
498260
3000
- tipo lagartas e borboletas -
08:21
except that they're actually the brilliant butterflies
200
501260
2000
contudo sendo eles as borboletas brilhantes
08:23
who are flitting around the garden and exploring,
201
503260
3000
que esvoaçam e exploram o jardim,
08:26
and we're the caterpillars
202
506260
2000
e nós as lagartas
08:28
who are inching along our narrow, grownup, adult path.
203
508260
3000
que a pouco e pouco vamos avançando pelo caminho de adultos.
08:31
If this is true, if these babies are designed to learn --
204
511260
3000
Se isto for verdade, se os bebés estão programados para aprender
08:34
and this evolutionary story would say children are for learning,
205
514260
3000
- e a história evolutiva assim o comprova
08:37
that's what they're for --
206
517260
2000
que as crianças existem para aprender -
08:39
we might expect
207
519260
2000
poderíamos supôr
08:41
that they would have really powerful learning mechanisms.
208
521260
2000
que eles possuem poderosos mecanismos de aprendizagem.
08:43
And in fact, the baby's brain
209
523260
3000
De facto, o cérebro dos bebés
08:46
seems to be the most powerful learning computer
210
526260
2000
parece ser o computador de aprendizagem mais poderoso
08:48
on the planet.
211
528260
2000
do planeta.
08:50
But real computers are actually getting to be a lot better.
212
530260
3000
No entanto os computadores reais estão a melhorar muito.
08:53
And there's been a revolution
213
533260
2000
Houve uma revolução recentemente
08:55
in our understanding of machine learning recently.
214
535260
2000
no nosso entendimento de máquina de aprendizagem.
08:57
And it all depends on the ideas of this guy,
215
537260
3000
E tudo graças às ideias deste senhor,
09:00
the Reverend Thomas Bayes,
216
540260
2000
do Reverendo Thomas Bayes,
09:02
who was a statistician and mathematician in the 18th century.
217
542260
3000
especialista em estatística e matemático do século XVIII.
09:05
And essentially what Bayes did
218
545260
3000
E basicamente o que Bayes fez
09:08
was to provide a mathematical way
219
548260
2000
foi criar um método matemático
09:10
using probability theory
220
550260
2000
utilizando a teoria das probabilidades
09:12
to characterize, describe,
221
552260
2000
para caracterizar e descrever
09:14
the way that scientists find out about the world.
222
554260
2000
a forma como os cientistas fazem descobertas sobre o mundo.
09:16
So what scientists do
223
556260
2000
O que os cientistas fazem
09:18
is they have a hypothesis that they think might be likely to start with.
224
558260
3000
é partir de uma hipótese que acham ser um ponto de partida viável
09:21
They go out and test it against the evidence.
225
561260
2000
e testá-la, comparando-a com os dados.
09:23
The evidence makes them change that hypothesis.
226
563260
2000
Os dados fazem-nos alterar essa hipótese.
09:25
Then they test that new hypothesis
227
565260
2000
Depois testam essa nova hipótese
09:27
and so on and so forth.
228
567260
2000
e assim sucessivamente.
09:29
And what Bayes showed was a mathematical way that you could do that.
229
569260
3000
E o que Bayes demonstrou foi um método matemático que permite fazer isso
09:32
And that mathematics is at the core
230
572260
2000
e que a matemática está na base
09:34
of the best machine learning programs that we have now.
231
574260
2000
de todos os programas de aprendizagem automáticos que existem hoje.
09:36
And some 10 years ago,
232
576260
2000
Há cerca de 10 anos,
09:38
I suggested that babies might be doing the same thing.
233
578260
4000
propus que os bebés poderiam estar a fazer algo semelhante.
09:42
So if you want to know what's going on
234
582260
2000
Se quiserem saber o que se passa
09:44
underneath those beautiful brown eyes,
235
584260
2000
por detrás daqueles lindos olhos castanhos,
09:46
I think it actually looks something like this.
236
586260
2000
penso que será qualquer coisa como isto.
09:48
This is Reverend Bayes's notebook.
237
588260
2000
Este é o caderno de apontamentos do Reverendo Bayes.
09:50
So I think those babies are actually making complicated calculations
238
590260
3000
Penso que aqueles bebés estão a resolver cálculos complexos
09:53
with conditional probabilities that they're revising
239
593260
3000
tendo em conta probabilidades condicionadas
09:56
to figure out how the world works.
240
596260
2000
que usam para compreender como funciona o mundo.
09:58
All right, now that might seem like an even taller order to actually demonstrate.
241
598260
4000
Pois bem, isto pode parecer um processo ainda mais difícil de demonstrar.
10:02
Because after all, if you ask even grownups about statistics,
242
602260
2000
Afinal de contas, se perguntarmos a adultos sobre estatística,
10:04
they look extremely stupid.
243
604260
2000
eles fazem figuras ridículas.
10:06
How could it be that children are doing statistics?
244
606260
3000
Como é possível que as crianças façam análises estatísticas?
10:09
So to test this we used a machine that we have
245
609260
2000
Para testar isto utilizámos um aparelho ao qual
10:11
called the Blicket Detector.
246
611260
2000
demos o nome de Detector Blicket.
10:13
This is a box that lights up and plays music
247
613260
2000
Isto é uma caixa que acende luzes e toca música
10:15
when you put some things on it and not others.
248
615260
3000
quando pomos uns determinados blocos em cima dela e não outros.
10:18
And using this very simple machine,
249
618260
2000
Usando este aparelho tão simples,
10:20
my lab and others have done dozens of studies
250
620260
2000
o meu laboratório e outros fizeram dezenas de estudos
10:22
showing just how good babies are
251
622260
2000
que comprovam como os bebés são bons
10:24
at learning about the world.
252
624260
2000
a compreender o mundo que os rodeia.
10:26
Let me mention just one
253
626260
2000
Deixem-me mostrar-vos um
10:28
that we did with Tumar Kushner, my student.
254
628260
2000
que fizemos com um aluno meu, Tumar Kushner.
10:30
If I showed you this detector,
255
630260
2000
Se vos mostrasse este detector,
10:32
you would be likely to think to begin with
256
632260
2000
muito provavelmente pensariam de imediato
10:34
that the way to make the detector go
257
634260
2000
que a melhor forma de accioná-lo
10:36
would be to put a block on top of the detector.
258
636260
3000
seria pôr um bloco em cima do detector.
10:39
But actually, this detector
259
639260
2000
Mas na verdade, o detector
10:41
works in a bit of a strange way.
260
641260
2000
funciona de uma forma um bocado estranha,
10:43
Because if you wave a block over the top of the detector,
261
643260
3000
porque se abanarmos um bloco por cima do detector,
10:46
something you wouldn't ever think of to begin with,
262
646260
3000
algo que nem sequer pensámos,
10:49
the detector will actually activate two out of three times.
263
649260
3000
o detector activar-se-á duas em cada três vezes,
10:52
Whereas, if you do the likely thing, put the block on the detector,
264
652260
3000
ao passo que se fizerem a coisa mais óbvia, pôr o bloco em cima do detector,
10:55
it will only activate two out of six times.
265
655260
4000
ele activar-se-á apenas duas em seis vezes.
10:59
So the unlikely hypothesis
266
659260
2000
Concluímos, portanto, que a hipótese menos provável
11:01
actually has stronger evidence.
267
661260
2000
é a mais satisfatória.
11:03
It looks as if the waving
268
663260
2000
Parece que abanar
11:05
is a more effective strategy than the other strategy.
269
665260
2000
é uma estratégia mais eficaz do que a outra.
11:07
So we did just this; we gave four year-olds this pattern of evidence,
270
667260
3000
Então fizemos o seguinte: demos às crianças de 4 anos esta série de resultados
11:10
and we just asked them to make it go.
271
670260
2000
e pedimos-lhes que accionassem o aparelho.
11:12
And sure enough, the four year-olds used the evidence
272
672260
3000
Obviamente, as crianças, com base nos resultados anteriores,
11:15
to wave the object on top of the detector.
273
675260
3000
preferiram abanar o objecto por cima do detector.
11:18
Now there are two things that are really interesting about this.
274
678260
3000
Há duas coisas deveras interessantes nisto.
11:21
The first one is, again, remember, these are four year-olds.
275
681260
3000
A primeira é que, lembrem-se, estas crianças têm 4 anos.
11:24
They're just learning how to count.
276
684260
2000
Começaram agora a aprender a contar.
11:26
But unconsciously,
277
686260
2000
Mas inconscientemente,
11:28
they're doing these quite complicated calculations
278
688260
2000
estão a fazer estes cálculos bastante complicados
11:30
that will give them a conditional probability measure.
279
690260
3000
que lhes darão uma medida da probabilidade condicionada.
11:33
And the other interesting thing
280
693260
2000
A outra coisa interessante
11:35
is that they're using that evidence
281
695260
2000
é que eles estão a usar aquela informação
11:37
to get to an idea, get to a hypothesis about the world,
282
697260
3000
para chegar a uma ideia, a uma hipótese sobre o mundo,
11:40
that seems very unlikely to begin with.
283
700260
3000
o que em si parece muito pouco provável.
11:43
And in studies we've just been doing in my lab, similar studies,
284
703260
3000
E nos estudos que temos feito no meu laboratório, estudos semelhantes,
11:46
we've show that four year-olds are actually better
285
706260
2000
demonstrámos que as crianças de 4 anos são melhores
11:48
at finding out an unlikely hypothesis
286
708260
3000
a descobrir uma hipótese improvável
11:51
than adults are when we give them exactly the same task.
287
711260
3000
do que os adultos perante a mesma tarefa.
11:54
So in these circumstances,
288
714260
2000
Nestas circunstâncias,
11:56
the children are using statistics to find out about the world,
289
716260
3000
as crianças estão a usar estatísticas para descobrirem coisas sobre o mundo.
11:59
but after all, scientists also do experiments,
290
719260
3000
Mas afinal de contas os cientistas também fazem experiências
12:02
and we wanted to see if children are doing experiments.
291
722260
3000
e por isso queríamos ver se também as crianças o fazem.
12:05
When children do experiments we call it "getting into everything"
292
725260
3000
Às experiências das crianças chamamos "meter-se em tudo"
12:08
or else "playing."
293
728260
2000
ou "brincar".
12:10
And there's been a bunch of interesting studies recently
294
730260
3000
E recentemente tem surgido uma série de estudos interessantes
12:13
that have shown this playing around
295
733260
3000
que comprovam que esta brincadeira
12:16
is really a kind of experimental research program.
296
736260
2000
é na verdade uma espécie de programa de investigação experimental.
12:18
Here's one from Cristine Legare's lab.
297
738260
3000
Aqui está um do laboratório da Cristine Legare.
12:21
What Cristine did was use our Blicket Detectors.
298
741260
3000
O que a Cristine fez foi usar os nossos Detectores Blicket.
12:24
And what she did was show children
299
744260
2000
E o que fez foi mostrar às crianças
12:26
that yellow ones made it go and red ones didn't,
300
746260
2000
que os blocos amarelos acendiam a caixa e os vermelhos não,
12:28
and then she showed them an anomaly.
301
748260
3000
tendo-lhes depois mostrado uma anomalia.
12:31
And what you'll see
302
751260
2000
E o que vão verificar
12:33
is that this little boy will go through five hypotheses
303
753260
3000
é que este menino vai testar cinco hipóteses
12:36
in the space of two minutes.
304
756260
3000
no espaço de dois minutos.
12:39
(Video) Boy: How about this?
305
759260
3000
Menino: E que tal assim?
12:43
Same as the other side.
306
763260
3000
Igual ao outro lado.
12:46
Alison Gopnik: Okay, so his first hypothesis has just been falsified.
307
766260
4000
Alison Gopnik: A primeira hipótese dele acabou de ser refutada.
12:55
(Laughter)
308
775260
2000
(Risos)
12:57
Boy: This one lighted up, and this one nothing.
309
777260
3000
Menino: Esta acendeu e esta nada.
13:00
AG: Okay, he's got his experimental notebook out.
310
780260
3000
AG: Está a registar as suas notas experimentais.
13:06
Boy: What's making this light up.
311
786260
4000
Menino: O que faz esta acender?
13:11
(Laughter)
312
791260
9000
(Risos)
13:20
I don't know.
313
800260
2000
Não sei.
13:22
AG: Every scientist will recognize that expression of despair.
314
802260
4000
AG: Qualquer cientista reconhece aquela expressão de desespero.
13:26
(Laughter)
315
806260
3000
(Risos)
13:29
Boy: Oh, it's because this needs to be like this,
316
809260
6000
Menino: Ah, é porque este tem que ficar assim,
13:35
and this needs to be like this.
317
815260
2000
e este assim.
13:37
AG: Okay, hypothesis two.
318
817260
3000
AG: Muito bem, hipótese número dois.
13:40
Boy: That's why.
319
820260
2000
Menino: É por isso.
13:42
Oh.
320
822260
2000
Oh.
13:44
(Laughter)
321
824260
5000
(Risos)
13:49
AG: Now this is his next idea.
322
829260
2000
AG: Esta foi a ideia seguinte dele.
13:51
He told the experimenter to do this,
323
831260
2000
Ele disse à investigadora para fazer isto,
13:53
to try putting it out onto the other location.
324
833260
4000
tentar pôr um em cima do outro.
13:57
Not working either.
325
837260
2000
Continua a não resultar.
14:02
Boy: Oh, because the light goes only to here,
326
842260
4000
Menino: Ah, é porque a luz só vai para aqui
14:06
not here.
327
846260
3000
e para aqui não.
14:09
Oh, the bottom of this box
328
849260
3000
Ah, o fundo desta caixa
14:12
has electricity in here,
329
852260
2000
tem electricidade,
14:14
but this doesn't have electricity.
330
854260
2000
mas este não.
14:16
AG: Okay, that's a fourth hypothesis.
331
856260
2000
AG: Quarta hipótese.
14:18
Boy: It's lighting up.
332
858260
2000
Menino: Acendeu!
14:20
So when you put four.
333
860260
5000
Então é quando se põem quatro.
14:26
So you put four on this one to make it light up
334
866260
3000
Esta precisa de quatro para acender
14:29
and two on this one to make it light up.
335
869260
2000
e esta só precisa de duas.
14:31
AG: Okay,there's his fifth hypothesis.
336
871260
2000
AG: Ora aí está a quinta hipótese.
14:33
Now that is a particularly --
337
873260
3000
Trata-se de um menino especialmente adorável
14:36
that is a particularly adorable and articulate little boy,
338
876260
3000
e particularmente eloquente,
14:39
but what Cristine discovered is this is actually quite typical.
339
879260
3000
mas o que a Cristine descobriu foi que isto é bastante normal.
14:42
If you look at the way children play, when you ask them to explain something,
340
882260
3000
Se olharmos para a maneira como as crianças brincam, quando lhes pedimos para que nos expliquem qualquer coisa,
14:45
what they really do is do a series of experiments.
341
885260
3000
o que eles fazem é uma série de experimentações.
14:48
This is actually pretty typical of four year-olds.
342
888260
3000
Na verdade isto é bastante comum em crianças de 4 anos.
14:51
Well, what's it like to be this kind of creature?
343
891260
3000
O que é que se sente sendo este tipo de criatura?
14:54
What's it like to be one of these brilliant butterflies
344
894260
3000
Como é ser uma destas borboletas brilhantes
14:57
who can test five hypotheses in two minutes?
345
897260
3000
e ser capaz de testar cinco hipóteses em dois minutos?
15:00
Well, if you go back to those psychologists and philosophers,
346
900260
3000
Se nos voltarmos para os psicólogos e filósofos,
15:03
a lot of them have said
347
903260
2000
muitos afirmaram que
15:05
that babies and young children were barely conscious
348
905260
2000
os bebés e as crianças pequenas são pouco conscientes
15:07
if they were conscious at all.
349
907260
2000
se é que são conscientes sequer.
15:09
And I think just the opposite is true.
350
909260
2000
Eu penso exactamente o contrário.
15:11
I think babies and children are actually more conscious than we are as adults.
351
911260
3000
Creio que tanto os bebés como as crianças são mais conscientes do que nós enquanto adultos.
15:14
Now here's what we know about how adult consciousness works.
352
914260
3000
Isto é o que sabemos sobre como funciona a consciência nos adultos.
15:17
And adults' attention and consciousness
353
917260
2000
A atenção e consciência dos adultos
15:19
look kind of like a spotlight.
354
919260
2000
funciona como um foco.
15:21
So what happens for adults
355
921260
2000
O que acontece com os adultos
15:23
is we decide that something's relevant or important,
356
923260
2000
é que decidimos se algo é relevante ou importante,
15:25
we should pay attention to it.
357
925260
2000
e se devemos prestar atenção a isso.
15:27
Our consciousness of that thing that we're attending to
358
927260
2000
A nossa consciência sobre aquilo a que prestamos atenção
15:29
becomes extremely bright and vivid,
359
929260
3000
torna-se extremamente vívida e brilhante
15:32
and everything else sort of goes dark.
360
932260
2000
enquanto tudo o resto se apaga;
15:34
And we even know something about the way the brain does this.
361
934260
3000
e nós até sabemos como é que o cérebro faz isto.
15:37
So what happens when we pay attention
362
937260
2000
O que acontece quando prestamos atenção
15:39
is that the prefrontal cortex, the sort of executive part of our brains,
363
939260
3000
é que o córtex pré-frontal, digamos a parte executiva dos nossos cérebros,
15:42
sends a signal
364
942260
2000
envia um sinal
15:44
that makes a little part of our brain much more flexible,
365
944260
2000
que torna uma pequena parte do nosso cérebro mais flexível,
15:46
more plastic, better at learning,
366
946260
2000
mais plástica, mais apta para aprender,
15:48
and shuts down activity
367
948260
2000
e suspende toda e qualquer actividade
15:50
in all the rest of our brains.
368
950260
2000
no resto do nosso cérebro.
15:52
So we have a very focused, purpose-driven kind of attention.
369
952260
4000
Temos portanto uma atenção muito focada, voltada para um propósito.
15:56
If we look at babies and young children,
370
956260
2000
Se olharmos para os bebés e crianças pequenas,
15:58
we see something very different.
371
958260
2000
deparamo-nos com algo bem diferente.
16:00
I think babies and young children
372
960260
2000
Creio que os bebés e crianças pequenas
16:02
seem to have more of a lantern of consciousness
373
962260
2000
têm mais um candeeiro de consciência
16:04
than a spotlight of consciousness.
374
964260
2000
do que um foco de consciência.
16:06
So babies and young children are very bad
375
966260
3000
Os bébes e as crianças pequenas são portanto muito maus
16:09
at narrowing down to just one thing.
376
969260
3000
a concentrarem-se numa única coisa,
16:12
But they're very good at taking in lots of information
377
972260
3000
mas muito bons a absorver informação
16:15
from lots of different sources at once.
378
975260
2000
de muitas fontes diversas ao mesmo tempo.
16:17
And if you actually look in their brains,
379
977260
2000
Se observarmos os seus cérebros,
16:19
you see that they're flooded with these neurotransmitters
380
979260
3000
vemos que estão repletos de neurotransmissores
16:22
that are really good at inducing learning and plasticity,
381
982260
2000
muito bons a estimular a aprendizagem e a plasticidade,
16:24
and the inhibitory parts haven't come on yet.
382
984260
3000
e que os mecanismos inibidores ainda não se desenvolveram.
16:27
So when we say that babies and young children
383
987260
2000
Por isso quando dizemos que os bebés e as crianças pequenas
16:29
are bad at paying attention,
384
989260
2000
são maus a prestar atenção,
16:31
what we really mean is that they're bad at not paying attention.
385
991260
4000
o que queremos dizer é que eles são maus a não prestar atenção.
16:35
So they're bad at getting rid
386
995260
2000
Eles são maus a livrarem-se
16:37
of all the interesting things that could tell them something
387
997260
2000
de tudo o que os rodeia
16:39
and just looking at the thing that's important.
388
999260
2000
e a focarem-se apenas no que é importante.
16:41
That's the kind of attention, the kind of consciousness,
389
1001260
3000
É esse tipo de atenção, de consciência
16:44
that we might expect
390
1004260
2000
que podemos esperar
16:46
from those butterflies who are designed to learn.
391
1006260
2000
daquelas borboletas que estão programadas para aprender.
16:48
Well if we want to think about a way
392
1008260
2000
Quem quiser ter uma ideia
16:50
of getting a taste of that kind of baby consciousness as adults,
393
1010260
4000
de como funciona a consciência dos bebés,
16:54
I think the best thing is think about cases
394
1014260
2000
acho que o melhor é pensar nas vezes
16:56
where we're put in a new situation that we've never been in before --
395
1016260
3000
em que nos encontramos em situações nunca antes vividas,
16:59
when we fall in love with someone new,
396
1019260
2000
como quando nos apaixonamos
17:01
or when we're in a new city for the first time.
397
1021260
3000
ou quando visitamos uma cidade pela primeira vez.
17:04
And what happens then is not that our consciousness contracts,
398
1024260
2000
O que acontece então não é que a nossa consciência se contraia,
17:06
it expands,
399
1026260
2000
pelo contrário, expande-se
17:08
so that those three days in Paris
400
1028260
2000
de modo a que aqueles três dias em Paris
17:10
seem to be more full of consciousness and experience
401
1030260
2000
pareçam mais cheios de consciência e experiência
17:12
than all the months of being
402
1032260
2000
do que todos os meses
17:14
a walking, talking, faculty meeting-attending zombie back home.
403
1034260
4000
a caminhar, a falar e a ir a reuniões em piloto automático na nossa cidade.
17:18
And by the way, that coffee,
404
1038260
2000
E já agora, aquele café,
17:20
that wonderful coffee you've been drinking downstairs,
405
1040260
2000
aquele maravilhoso café que tomaram lá em baixo,
17:22
actually mimics the effect
406
1042260
2000
na verdade imita o efeito
17:24
of those baby neurotransmitters.
407
1044260
2000
dos neurotransmissores dos bebés.
17:26
So what's it like to be a baby?
408
1046260
2000
Como é ser um bebé?
17:28
It's like being in love
409
1048260
2000
É como estar apaixonado
17:30
in Paris for the first time
410
1050260
2000
em Paris pela primeira vez
17:32
after you've had three double-espressos.
411
1052260
2000
depois de se ter tomado três cafés curtos.
17:34
(Laughter)
412
1054260
3000
(Risos)
17:37
That's a fantastic way to be,
413
1057260
2000
Uma sensação fantástica,
17:39
but it does tend to leave you waking up crying at three o'clock in the morning.
414
1059260
4000
mas que tem tendência a deixar-nos acordados até às três da manhã a chorar.
17:43
(Laughter)
415
1063260
3000
(Risos)
17:46
Now it's good to be a grownup.
416
1066260
2000
É bom ser-se adulto.
17:48
I don't want to say too much about how wonderful babies are.
417
1068260
2000
Não me quero alargar muito mais sobre como os bebés são maravilhosos,
17:50
It's good to be a grownup.
418
1070260
2000
porque é bom ser-se adulto.
17:52
We can do things like tie our shoelaces and cross the street by ourselves.
419
1072260
3000
Conseguimos fazer coisas como atar os sapatos ou atravessar a estrada sozinhos.
17:55
And it makes sense that we put a lot of effort
420
1075260
2000
Faz sentido investirmos tanto esforço
17:57
into making babies think like adults do.
421
1077260
4000
em fazer com que os bebés pensem como os adultos,
18:01
But if what we want is to be like those butterflies,
422
1081260
3000
mas se queremos ser como aquelas borboletas,
18:04
to have open-mindedness, open learning,
423
1084260
3000
ter uma mente aberta, estar disponível para aprender coisas novas,
18:07
imagination, creativity, innovation,
424
1087260
2000
ter imaginação, criatividade, ser inovador,
18:09
maybe at least some of the time
425
1089260
2000
talvez fosse bom, pelo menos às vezes,
18:11
we should be getting the adults
426
1091260
2000
os adultos começarem
18:13
to start thinking more like children.
427
1093260
2000
a pensar mais como as crianças.
18:15
(Applause)
428
1095260
8000
(Aplauso)
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