Need a new idea? Start at the edge of what is known | Vittorio Loreto

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TED


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Tradutor: Maurício Kakuei Tanaka Revisor: Maricene Crus
00:14
We have all probably wondered
0
14349
2867
Todos nós provavelmente nos perguntamos
00:17
how great minds achieved what they achieved, right?
1
17240
4176
como as grandes mentes alcançaram suas conquistas, certo?
00:21
And the more astonishing their achievements are,
2
21440
2656
Quanto mais surpreendentes são suas conquistas,
00:24
the more we call them geniuses,
3
24120
2536
mais os chamamos de gênios,
00:26
perhaps aliens
4
26680
1536
talvez alienígenas vindos de outro planeta,
00:28
coming from a different planet,
5
28239
2097
00:30
definitely not someone like us.
6
30360
2656
com certeza não alguém como nós.
00:33
But is that true?
7
33040
1776
Mas isso é verdade?
00:34
So let me start with an example.
8
34840
1800
Vou começar com um exemplo.
00:37
You all know the story of Newton's apple, right? OK.
9
37440
3816
Todos conhecem a história da maçã de Newton, certo?
00:41
Is that true? Probably not.
10
41280
2936
Ela é verdadeira?
Provavelmente não.
00:44
Still, it's difficult to think that no apple at all was there.
11
44240
5216
Ainda assim, é difícil pensar que não havia maçã alguma.
00:49
I mean some stepping stone, some specific conditions
12
49480
3616
Quero dizer, algum ponto de partida, algumas condições específicas
00:53
that made universal gravitation not impossible to conceive.
13
53120
4016
tornaram a gravitação universal não impossível de conceber.
00:57
And definitely this was not impossible,
14
57160
2376
Com certeza, não foi impossível, pelo menos para Newton.
00:59
at least for Newton.
15
59560
1576
01:01
It was possible,
16
61160
1256
Foi possível, e, por alguma razão, também estava lá,
01:02
and for some reason, it was also there,
17
62440
3056
01:05
available at some point, easy to pick as an apple.
18
65520
3776
disponível, em algum momento, fácil de pegar como uma maçã.
01:09
Here is the apple.
19
69320
1616
Aqui está a maçã.
01:10
And what about Einstein?
20
70960
2216
E quanto ao Einstein?
01:13
Was relativity theory another big leap in the history of ideas
21
73200
5296
A teoria da relatividade foi outro grande salto na história das ideias
01:18
no one else could even conceive?
22
78520
2656
que ninguém mais poderia ter imaginado?
01:21
Or rather, was it again something adjacent and possible,
23
81200
4456
Ou melhor, foi novamente algo adjacente e possível,
01:25
to Einstein of course,
24
85680
2096
para Einstein, é claro,
01:27
and he got there by small steps and his very peculiar scientific path?
25
87800
4216
e ele chegou lá passo a passo, por seu caminho científico muito peculiar?
01:32
Of course we cannot conceive this path,
26
92040
2456
Claro que não podemos imaginar esse caminho,
01:34
but this doesn't mean that the path was not there.
27
94520
2480
mas isso não significa que o caminho não estava lá.
01:38
So all of this seems very evocative,
28
98760
4856
Tudo isso parece muito evocativo,
01:43
but I would say hardly concrete
29
103640
1536
mas eu diria pouco concreto
01:45
if we really want to grasp the origin of great ideas
30
105200
3576
se quisermos realmente entender a origem das grandes ideias
01:48
and more generally the way in which the new enters our lives.
31
108800
4016
e, mais geralmente, o modo como o novo entra em nossa vida.
01:52
As a physicist, as a scientist,
32
112840
1976
Como físico e cientista,
01:54
I have learned that posing the right questions
33
114840
2176
aprendi que apresentar as perguntas certas é metade da solução.
01:57
is half of the solution.
34
117040
2016
01:59
But I think now we start having a great conceptual framework
35
119080
4736
Mas creio que agora começamos a ter uma grande estrutura conceitual
02:03
to conceive and address the right questions.
36
123840
3176
para conceber e direcionar as perguntas certas.
02:07
So let me drive you to the edge of what is known,
37
127040
3456
Vou conduzi-los ao limite do que é conhecido,
02:10
or at least, what I know,
38
130520
2096
ou, pelo menos, o que sei,
02:12
and let me show you that what is known
39
132640
2056
e vou lhes mostrar que o conhecido
02:14
could be a powerful and fascinating starting point
40
134720
4576
pode ser um ponto de partida poderoso e fascinante
02:19
to grasp the deep meaning of words like novelty, innovation,
41
139320
5096
para entender o profundo significado de palavras como novidade, inovação
02:24
creativity perhaps.
42
144440
1560
e criatividade talvez.
02:26
So we are discussing the "new,"
43
146880
3336
Estamos discutindo o "novo",
02:30
and of course, the science behind it.
44
150240
2656
e, é claro, a ciência por trás disso.
02:32
The new can enter our lives in many different ways,
45
152920
2976
O novo pode entrar em nossa vida de muitas maneiras diferentes.
02:35
can be very personal,
46
155920
1696
Pode ser muito pessoal,
02:37
like I meet a new person,
47
157640
1936
como conhecer uma pessoa nova,
02:39
I read a new book, or I listen to a new song.
48
159600
3296
ler um livro novo ou escutar uma música nova.
02:42
Or it could be global,
49
162920
1256
Ou poderia ser global, algo que chamamos de inovação.
02:44
I mean, something we call innovation.
50
164200
2056
02:46
It could be a new theory, a new technology,
51
166280
2176
Poderia ser uma teoria ou tecnologia nova,
02:48
but it could also be a new book if you're the writer,
52
168480
2576
mas também um livro novo se você fosse o escritor,
02:51
or it could be a new song if you're the composer.
53
171080
2336
ou uma música nova se fosse o compositor.
02:53
In all of these global cases, the new is for everyone,
54
173440
4296
Em todos esses casos globais, o novo é para todos,
02:57
but experiencing the new can be also frightening,
55
177760
3816
mas experimentar o novo também pode ser assustador,
03:01
so the new can also frighten us.
56
181600
3736
o novo pode nos intimidar.
03:05
But still, experiencing the new means exploring a very peculiar space,
57
185360
4176
Mas experimentar o novo significa explorar um espaço muito peculiar,
03:09
the space of what could be,
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189560
2096
o espaço do que poderia ser,
03:11
the space of the possible, the space of possibilities.
59
191680
3176
o espaço das possibilidades.
03:14
It's a very weird space, so I'll try to get you through this space.
60
194880
3456
É um espaço muito estranho, então, tentarei levá-los por ele.
03:18
So it could be a physical space.
61
198360
2016
Poderia ser um espaço físico.
03:20
So in this case, for instance,
62
200400
1616
Neste caso, por exemplo,
03:22
novelty could be climbing Machu Picchu for the first time,
63
202040
4056
a novidade poderia ser escalar Machu Picchu pela primeira vez,
03:26
as I did in 2016.
64
206120
1920
como fiz em 2016.
03:28
It could be a conceptual space,
65
208960
1816
Poderia ser um espaço conceitual,
03:30
so acquiring new information, making sense of it, in a word, learning.
66
210800
4416
adquirindo informação nova, dando sentido a ela, ou seja, aprendendo.
03:35
It could be a biological space.
67
215240
1936
Poderia ser um espaço biológico.
03:37
I mean, think about the never-ending fight of viruses and bacteria
68
217200
4096
Pensem na luta incessante dos vírus e das bactérias
03:41
with our immune system.
69
221320
1936
com nosso sistema imunológico.
03:43
And now comes the bad news.
70
223280
1736
E agora vêm as más notícias.
03:45
We are very, very bad at grasping this space.
71
225040
3296
Temos muita dificuldade em entender esse espaço.
03:48
Think of it. Let's make an experiment.
72
228360
2016
Pensem nisso; vamos fazer um experimento:
03:50
Try to think about all the possible things you could do in the next, say, 24 hours.
73
230400
6880
tentem pensar em todas as coisas
que vocês poderiam fazer nas próximas 24 horas.
03:58
Here the key word is "all."
74
238320
2656
Aqui a palavra-chave é "tudo".
04:01
Of course you can conceive a few options, like having a drink, writing a letter,
75
241000
4800
Claro que podem imaginar algumas opções, como tomar uma bebida, escrever uma carta
04:06
also sleeping during this boring talk,
76
246840
3176
e também dormir durante esta palestra chata,
04:10
if you can.
77
250040
1696
se vocês puderem.
04:11
But not all of them.
78
251760
1656
Mas nem todas elas.
04:13
So think about an alien invasion, now, here, in Milan,
79
253440
3936
Pensem numa invasão alienígena agora, aqui em Milão.
04:17
or me -- I stopped thinking for 15 minutes.
80
257400
3120
Parei de pensar há 15 minutos.
04:21
So it's very difficult to conceive this space,
81
261440
3136
É muito difícil imaginar esse espaço, mas realmente temos uma desculpa.
04:24
but actually we have an excuse.
82
264600
2176
04:26
So it's not so easy to conceive this space
83
266800
3496
Não é tão fácil imaginar esse espaço,
04:30
because we are trying to conceive the occurrence of something brand new,
84
270320
3495
porque estamos tentando imaginar um acontecimento totalmente novo,
04:33
so something that never occurred before,
85
273839
1977
algo que nunca aconteceu antes.
04:35
so we don't have clues.
86
275840
1480
Então, não temos pistas.
04:38
A typical solution could be
87
278040
2896
A solução típica poderia ser
04:40
looking at the future with the eyes of the past,
88
280960
3216
analisar o futuro com os olhos do passado,
04:44
so relying on all the time series of past events
89
284200
3296
contando com as séries cronológicas de eventos passados
04:47
and hoping that this is enough to predict the future.
90
287520
3496
e esperando que isso seja o bastante para prever o futuro.
04:51
But we know this is not working.
91
291040
2176
Mas sabemos que não está funcionando.
04:53
For instance, this was the first attempt for weather forecasts, and it failed.
92
293240
5216
Por exemplo, essa foi a primeira tentativa para as previsões do tempo, e fracassou.
04:58
And it failed because of the great complexity
93
298480
2416
Fracassou por causa da grande complexidade do fenômeno subjacente.
05:00
of the underlying phenomenon.
94
300920
1936
05:02
So now we know that predictions had to be based on modeling,
95
302880
5616
Sabemos agora que as previsões tinham que ser baseadas em modelagem,
05:08
which means creating a synthetic model of the system,
96
308520
3496
o que significa criar um modelo sintético do sistema,
05:12
simulating this model and then projecting the system
97
312040
4136
simular esse modelo e, então, projetar o sistema
05:16
into the future through this model.
98
316200
2536
no futuro por meio desse modelo.
05:18
And now we can do this in a lot of cases
99
318760
2936
Agora podemos fazer isso em muitos casos com a ajuda de muitos dados.
05:21
with the help of a lot of data.
100
321720
1880
05:25
Looking at the future with the eye of the past
101
325000
2896
Olhar para o futuro com olhos do passado
05:27
could be misleading also for machines.
102
327920
2736
poderia ser enganoso também para as máquinas.
05:30
Think about it.
103
330680
1216
Pense nisso.
05:31
Now picture yourself for a second in the middle of the Australian Outback.
104
331920
4800
Imagine-se por um momento no meio do deserto australiano.
05:37
You stand there under the sun.
105
337440
2720
Você fica lá sob o Sol.
05:40
So you see something weird happening.
106
340840
2216
Vê algo estranho acontecendo.
05:43
The car suddenly stops
107
343080
2736
O automóvel para de repente,
05:45
very, very far from a kangaroo crossing the street.
108
345840
3056
muito longe de um canguru atravessando a estrada.
05:48
You look closer
109
348920
1456
Você olha mais de perto e percebe que o carro não tem motorista.
05:50
and you realize that the car has no driver.
110
350400
2416
05:52
It is not restarting, even after the kangaroo is not there anymore.
111
352840
4016
Não volta a funcionar, mesmo depois que o canguru não está mais lá.
05:56
So for some reasons,
112
356880
1896
Por alguma razão,
05:58
the algorithms driving the car cannot make sense
113
358800
2536
os algoritmos que dirigem o carro não entendem
06:01
of this strange beast jumping here and there on the street.
114
361360
3680
esse animal estranho pulando pra lá e pra cá na estrada.
06:05
So it just stops.
115
365640
1200
Então, ele apenas para.
06:07
Now, I should tell you, this is a true story.
116
367720
2136
É uma história real.
06:09
It happened a few months ago to Volvo's self-driving cars
117
369880
2696
Aconteceu há alguns meses com um carro autônomo da Volvo
06:12
in the middle of the Australian Outback.
118
372600
1936
no meio do deserto australiano.
06:14
(Laughter)
119
374560
1696
(Risos)
06:16
It is a general problem,
120
376280
1976
É um problema geral,
06:18
and I guess this will affect more and more in the near future
121
378280
2976
e acho que isso afetará cada vez mais, em um futuro próximo,
06:21
artificial intelligence and machine learning.
122
381280
2560
a inteligência artificial e o aprendizado por máquinas.
06:24
It's also a very old problem, I would say 17th century,
123
384440
3976
É também um problema muito antigo, eu diria que do século 17,
06:28
but I guess now we have new tools and new clues to start solving it.
124
388440
5136
mas acho que agora temos novas ferramentas e novas pistas para tentar resolvê-lo.
06:33
So let me take a step back,
125
393600
2176
Vamos dar um passo cinco anos atrás.
06:35
five years back.
126
395800
2736
06:38
Italy. Rome. Winter.
127
398560
2976
Itália. Roma. Inverno.
06:41
So the winter of 2012 was very special in Rome.
128
401560
3576
O inverno de 2012 foi muito especial em Roma.
06:45
Rome witnessed one of the greatest snowfalls of its history.
129
405160
3560
Roma testemunhou uma das maiores nevascas de sua história.
06:49
That winter was special also for me and my colleagues,
130
409520
3696
Aquele inverno também foi especial para mim e meus colegas,
06:53
because we had an insight about the possible mathematical scheme --
131
413240
3496
porque tivemos uma ideia sobre um possível esquema matemático,
06:56
again, possible, possible mathematical scheme,
132
416760
2976
novamente possível,
06:59
to conceive the occurrence of the new.
133
419760
1840
para conceber a ocorrência do novo.
07:02
I remember that day because it was snowing,
134
422520
2416
Eu me lembro daquele dia porque estava nevando,
07:04
so due to the snowfall, we were blocked, stuck in my department,
135
424960
3776
e, devido à nevasca, ficamos presos em meu departamento,
07:08
and we couldn't go home,
136
428760
1416
e não podíamos ir para casa.
07:10
so we got another coffee, we relaxed
137
430200
3056
Então, pedimos outro café, relaxamos
07:13
and we kept discussing.
138
433280
1776
e continuamos debatendo.
07:15
But at some point -- maybe not that date, precisely --
139
435080
3696
Mas, em algum momento, talvez não naquela data, precisamente,
07:18
at some point we made the connection
140
438800
2896
fizemos a conexão entre o problema do novo
07:21
between the problem of the new
141
441720
2976
07:24
and a beautiful concept proposed years before
142
444720
2416
e um belo conceito proposto anos antes por Stuart Kauffman:
07:27
by Stuart Kauffman,
143
447160
1776
07:28
the adjacent possible.
144
448960
2040
o possível adjacente.
07:31
So the adjacent possible consists of all those things.
145
451720
3056
O possível adjacente consiste de todas essas coisas.
07:34
It could be ideas, it could be molecules, it could be technological products
146
454800
3736
Poderiam ser ideias, moléculas, produtos tecnológicos
07:38
that are one step away
147
458560
2936
que estão a um passo de distância
07:41
from what actually exists,
148
461520
1736
do que realmente existe,
07:43
and you can achieve them through incremental modifications
149
463280
3536
e podem ser alcançados por meio de modificações incrementais
07:46
and recombinations of the existing material.
150
466840
2560
e recombinações do material existente.
07:50
So for instance, if I speak about the space of my friends,
151
470520
3896
Por exemplo, se eu falar sobre o espaço de meus amigos,
07:54
my adjacent possible would be the set of all friends of my friends
152
474440
3976
meu possível adjacente seria o conjunto de todos os amigos de meus amigos
07:58
not already my friends.
153
478440
1400
que ainda não são meus amigos.
08:00
I hope that's clear.
154
480240
1736
Espero que isso esteja claro.
08:02
But now if I meet a new person,
155
482000
1816
Mas, se eu conhecer uma pessoa nova,
08:03
say Briar,
156
483840
1696
digamos Briar,
08:05
all her friends would immediately enter my adjacent possible,
157
485560
4056
todos os amigos dela entrariam imediatamente em meu possível adjacente,
08:09
pushing its boundaries further.
158
489640
1520
expandindo ainda mais os limites.
08:12
So if you really want to look from the mathematical point of view --
159
492160
3216
Se quiserem realmente ver do ponto de vista matemático,
08:15
I'm sure you want --
160
495400
1400
tenho certeza de que querem,
08:18
you can actually look at this picture.
161
498200
1976
podem analisar esta imagem.
08:20
So suppose now this is your universe.
162
500200
1896
Vamos supor que este seja seu universo.
08:22
I know I'm asking a lot.
163
502120
1256
Sei que estou pedindo muito.
08:23
I mean, this is your universe. Now you are the red spot.
164
503400
2640
Este é seu universo, e você é o ponto vermelho.
08:27
And the green spot is the adjacent possible for you,
165
507320
2616
O ponto verde é o possível adjacente, algo com que nunca teve contato antes.
08:29
so something you've never touched before.
166
509960
2096
08:32
So you do your normal life.
167
512080
1336
Você leva sua vida normal,
08:33
You move. You move in the space.
168
513440
1656
se movimenta,
08:35
You have a drink. You meet friends. You read a book.
169
515120
2656
bebe, encontra os amigos, lê um livro.
08:37
At some point, you end up on the green spot,
170
517800
2896
Em algum momento, acaba no ponto verde e conhece Briar pela primeira vez.
08:40
so you meet Briar for the first time.
171
520720
2176
08:42
And what happens?
172
522920
1336
O que acontece?
08:44
So what happens is there is a new part,
173
524280
2296
Acontece que há uma parte novinha do espaço,
08:46
a brand new part of the space,
174
526600
2456
08:49
becoming possible for you in this very moment,
175
529080
4256
tornando-se possível para você nesse exato momento,
08:53
even without any possibility for you to foresee this
176
533360
3856
mesmo sem nenhuma possibilidade de prever isso,
08:57
before touching that point.
177
537240
2056
antes de atingir esse ponto.
08:59
And behind this there will be a huge set of points
178
539320
2696
Por trás disso, haverá um enorme conjunto de pontos
09:02
that could become possible at some later stages.
179
542040
3696
que poderiam se tornar possíveis em alguns estágios posteriores.
09:05
So you see the space of the possible is very peculiar,
180
545760
2816
Podem ver que o espaço do possível é muito peculiar,
09:08
because it's not predefined.
181
548600
2216
porque não está predefinido.
09:10
It's not something we can predefine.
182
550840
2296
Não é algo que podemos predefinir.
09:13
It's something that gets continuously shaped and reshaped
183
553160
3376
É algo continuamente modelado e remodelado
09:16
by our actions and our choices.
184
556560
2600
por nossas ações e escolhas.
09:20
So we were so fascinated by these connections we made --
185
560120
3456
Ficamos tão fascinados por essas conexões que fizemos...
09:23
scientists are like this.
186
563600
1896
Os cientistas são assim.
09:25
And based on this,
187
565520
2296
Com base nisso,
09:27
we conceived our mathematical formulation for the adjacent possible,
188
567840
3216
concebemos nossa fórmula matemática para o possível adjacente,
09:31
20 years after the original Kauffman proposals.
189
571080
3456
20 anos depois das propostas originais de Kauffman.
09:34
In our theory -- this is a key point --
190
574560
2136
Nossa teoria, esse é um ponto fundamental,
09:36
I mean, it's crucially based on a complex interplay
191
576720
3536
é baseada essencialmente em uma interação complexa
09:40
between the way in which this space of possibilities expands
192
580280
4776
entre o modo como esse espaço de possibilidades se expande
09:45
and gets restructured,
193
585080
1536
e se reestrutura,
09:46
and the way in which we explore it.
194
586640
2496
e o modo como o exploramos.
09:49
After the epiphany of 2012,
195
589160
3856
Depois da revelação de 2012,
09:53
we got back to work, real work,
196
593040
1656
voltamos ao trabalho de verdade, porque tínhamos que executar essa teoria,
09:54
because we had to work out this theory,
197
594720
1896
09:56
and we came up with a certain number of predictions
198
596640
2416
e chegamos a um certo número de previsões a provar na vida real.
09:59
to be tested in real life.
199
599080
1256
10:00
Of course, we need a testable framework
200
600360
2896
Precisamos, é claro, de uma estrutura comprovável para estudar a inovação.
10:03
to study innovation.
201
603280
1456
10:04
So let me drive you across a few predictions we made.
202
604760
4056
Vou lhes mostrar algumas de nossas previsões.
10:08
The first one concerns the pace of innovation,
203
608840
2896
A primeira diz respeito ao ritmo da inovação,
10:11
so the rate at which you observe novelties in very different systems.
204
611760
4896
à frequência com que observamos as novidades em sistemas muito diferentes.
10:16
So our theory predicts that the rate of innovation
205
616680
2496
Nossa teoria prevê que o ritmo da inovação
10:19
should follow a universal curve,
206
619200
1936
deveria seguir uma curva universal, como esta.
10:21
like this one.
207
621160
1320
10:23
This is the rate of innovation versus time in very different conditions.
208
623240
3640
Esta é a taxa de inovação versus o tempo em condições muito diferentes.
10:27
And somehow, we predict that the rate of innovation
209
627720
2616
De alguma maneira, prevemos que a taxa de inovação
10:30
should decrease steadily over time.
210
630360
2696
deveria diminuir regularmente ao longo do tempo.
10:33
So somehow, innovation is predicted to become more difficult
211
633080
3096
Por alguma razão, prevê-se que a inovação se torne mais difícil
10:36
as your progress over time.
212
636200
1920
à medida que avançamos no tempo.
10:38
It's neat. It's interesting. It's beautiful. We were happy.
213
638960
3536
É ótimo, interessante, bonito; ficamos felizes.
10:42
But the question is, is that true?
214
642520
2176
Mas a pergunta é: isso é verdade?
10:44
Of course we should check with reality.
215
644720
1880
Deveríamos verificar com a realidade.
10:47
So we went back to reality
216
647600
2376
Então, voltamos à realidade
10:50
and we collected a lot of data, terabytes of data,
217
650000
3136
e coletamos terabytes de dados,
10:53
tracking innovation in Wikipedia, Twitter,
218
653160
3336
rastreando a inovação na Wikipedia, no Twitter,
10:56
the way in which we write free software,
219
656520
2216
o modo como escrevemos software gratuito, ou mesmo como escutamos música.
10:58
even the way we listen to music.
220
658760
1640
11:01
I cannot tell you, we were so amazed and pleased and thrilled
221
661160
3736
Ficamos muito surpresos, satisfeitos e empolgados
11:04
to discover that the same predictions we made in the theory
222
664920
3496
em descobrir que as mesmas previsões que fizemos na teoria
11:08
were actually satisfied in real systems,
223
668440
2576
foram realmente realizadas em sistemas reais muito diferentes.
11:11
many different real systems.
224
671040
1536
11:12
We were so excited.
225
672600
1496
Ficamos muito animados.
11:14
Of course, apparently, we were on the right track,
226
674120
2816
Aparentemente, estávamos no caminho certo,
11:16
but of course, we couldn't stop,
227
676960
2496
mas não poderíamos parar.
11:19
so we didn't stop.
228
679480
1496
Então, não paramos.
11:21
So we kept going on,
229
681000
2096
Seguimos em frente
11:23
and at some point we made another discovery
230
683120
2056
e fizemos outra descoberta que apelidamos de "novidades correlacionadas".
11:25
that we dubbed "correlated novelties."
231
685200
3536
11:28
It's very simple.
232
688760
1256
É muito simples.
11:30
So I guess we all experience this.
233
690040
1896
Acho que todos nós passamos por isso.
11:31
So you listen to "Suzanne" by Leonard Cohen,
234
691960
3560
Você escuta "Suzanne", de Leonard Cohen,
11:36
and this experience triggers your passion for Cohen
235
696440
3656
e essa experiência desencadeia sua paixão por Cohen,
11:40
so that you start frantically listening to his whole production.
236
700120
3816
e você começa a ouvir loucamente todas as obras dele.
11:43
And then you realize that Fabrizio De André here
237
703960
2296
E percebe, então, que Fabrizio De André gravou uma versão italiana de "Suzanne",
11:46
recorded an Italian version of "Suzanne,"
238
706280
1976
11:48
and so on and so forth.
239
708280
2016
e assim por diante.
11:50
So somehow for some reason,
240
710320
1976
Então, por alguma razão,
11:52
the very notion of adjacent possible is already encoding the common belief
241
712320
3896
a noção exata do possível adjacente já está expressando a crença comum
11:56
that one thing leads to another
242
716240
2560
de que uma coisa leva à outra
11:59
in many different systems.
243
719720
1736
em muitos sistemas diferentes.
12:01
But the reason why we were thrilled
244
721480
2296
Mas ficamos empolgados
12:03
is because actually we could give, for the first time,
245
723800
2524
porque podemos dar, pela primeira vez, uma substância científica a essa intuição
12:06
a scientific substance to this intuition
246
726348
2068
12:08
and start making predictions
247
728440
1656
e começar a fazer previsões sobre o modo como experimentamos o novo.
12:10
about the way in which we experience the new.
248
730120
2416
12:12
So novelties are correlated.
249
732560
2320
As novidades estão correlacionadas.
12:16
They are not occurring randomly.
250
736320
2056
Não ocorrem aleatoriamente.
12:18
And this is good news,
251
738400
1456
Isso é uma boa notícia,
12:19
because it implies that impossible missions
252
739880
4736
porque implica que missões impossíveis
12:24
might not be so impossible after all,
253
744640
2376
podem não ser impossíveis afinal, se formos guiados por nossa intuição,
12:27
if we are guided by our intuition,
254
747040
3096
12:30
somehow leading us to trigger a positive chain reaction.
255
750160
3760
nos levando de alguma maneira a ativar uma reação em cadeia positiva.
12:34
But there is a third consequence of the existence of the adjacent possible
256
754840
3496
Mas há uma terceira consequência da existência do possível adjacente
12:38
that we named "waves of novelties."
257
758360
3536
que chamamos de "ondas de novidades".
12:41
So just to make this simple, so in music,
258
761920
2696
Para simplificar, na música,
12:44
without waves of novelties,
259
764640
1376
sem as ondas de novidades,
12:46
we would still be listening all the time to Mozart or Beethoven,
260
766040
6056
ainda estaríamos ouvindo Mozart ou Beethoven o tempo todo,
12:52
which is great,
261
772120
1496
o que é ótimo,
12:53
but we don't do this all the time.
262
773640
1656
mas não fazemos isso o tempo todo.
12:55
We also listen to the Pet Shop Boys or Justin Bieber -- well, some of us do.
263
775320
5016
Também ouvimos Pet Shop Boys ou Justin Bieber; bem, alguns de nós.
13:00
(Laughter)
264
780360
2176
(Risos)
13:02
So we could see very clearly all of these patterns
265
782560
3896
Pudemos ver muito claramente todos esses padrões
13:06
in the huge amounts of data we collected and analyzed.
266
786480
3736
na enorme quantidade de dados que coletamos e analisamos.
13:10
For instance, we discovered that popular hits in music
267
790240
3656
Por exemplo, descobrimos que os grandes sucessos musicais
13:13
are continuously born, you know that,
268
793920
1896
continuam surgindo, sabemos disso,
13:15
and then they disappear, still leaving room for evergreens.
269
795840
3440
e depois desaparecem, dando lugar aos clássicos.
13:20
So somehow waves of novelties ebb and flow
270
800120
3096
Por alguma razão, as ondas de novidades vão e voltam
13:23
while the tides always hold the classics.
271
803240
2576
enquanto as marés sempre mantêm os clássicos.
13:25
There is this coexistence between evergreens and new hits.
272
805840
3960
Há essa coexistência entre os clássicos e os novos sucessos.
13:31
Not only our theory predicts these waves of novelties.
273
811920
2696
Nossa teoria não apenas prevê essas ondas de novidades,
13:34
This would be trivial.
274
814640
1456
isso seria trivial,
13:36
But it also explains why they are there,
275
816120
2896
mas também explica que elas estão ali por uma razão específica:
13:39
and they are there for a specific reason,
276
819040
1976
nós, como seres humanos, mostramos diferentes estratégias
13:41
because we as humans display different strategies
277
821040
3216
13:44
in the space of the possible.
278
824280
1856
no espaço do possível.
13:46
So some of us tend to retrace already known paths.
279
826160
5136
Alguns de nós tendem a refazer os caminhos já conhecidos.
13:51
So we say they exploit.
280
831320
2320
Dizemos que eles se aproveitam.
13:54
Some of us always launch into new adventures.
281
834360
2856
Alguns de nós sempre se lançam a novas aventuras.
13:57
We say they explore.
282
837240
1696
Dizemos que eles exploram.
13:58
And what we discovered is all the systems we investigated
283
838960
3296
Descobrimos que todos os sistemas que investigamos
14:02
are right at the edge between these two strategies,
284
842280
3176
estão bem no limite entre essas duas estratégias,
14:05
something like 80 percent exploiting, 20 percent exploring,
285
845480
3536
algo como 80% de aproveitamento, 20% de exploração,
14:09
something like blade runners of innovation.
286
849040
2680
algo como os atletas da inovação.
14:12
So it seems that the wise balance, you could also say a conservative balance,
287
852720
5216
Parece que a sábia balança, poderíamos dizer também conservadora,
14:17
between past and future, between exploitation and exploration,
288
857960
4976
entre o passado e o futuro, o aproveitamento e a exploração,
14:22
is already in place and perhaps needed in our system.
289
862960
3416
já está preparada e talvez seja necessária em nosso sistema.
14:26
But again the good news is now we have scientific tools
290
866400
3616
Mas a boa notícia é que temos agora ferramentas científicas
14:30
to investigate this equilibrium,
291
870040
1736
para investigar esse equilíbrio,
14:31
perhaps pushing it further in the near future.
292
871800
3280
empurrando-o talvez ainda mais no futuro próximo.
14:37
So as you can imagine,
293
877360
2256
Então, como vocês podem imaginar,
14:39
I was really fascinated by all this.
294
879640
4160
eu estava e estou realmente fascinado com tudo isso.
14:44
Our mathematical scheme is already providing cues and hints
295
884920
3136
Nosso esquema matemático já está dando dicas e sugestões
14:48
to investigate the space of possibilities
296
888080
2056
para investigar o espaço das possibilidades
14:50
and the way in which all of us create it and explore it.
297
890160
4016
e o modo como todos nós o criamos e o exploramos.
14:54
But there is more.
298
894200
1336
Mas tem mais.
14:55
This, I guess, is a starting point of something that has the potential
299
895560
3376
Esse é o ponto de partida de algo que tem o potencial
14:58
to become a wonderful journey for a scientific investigation of the new,
300
898960
4616
de se tornar uma viagem maravilhosa
para a investigação científica do novo,
15:03
but also I would say a personal investigation of the new.
301
903600
3280
mas eu também diria uma investigação pessoal do novo.
15:09
And I guess this can have a lot of consequences
302
909320
2896
E creio que isso possa ter muitas consequências
15:12
and a huge impact in key activities
303
912240
2136
e um impacto enorme em atividades fundamentais
15:14
like learning, education, research, business.
304
914400
5320
como aprendizado, educação, pesquisa, negócios.
15:20
So for instance, if you think about artificial intelligence,
305
920680
2896
Por exemplo, se pensarmos na inteligência artificial,
15:23
I am sure -- I mean, artificial intelligence,
306
923600
2136
tenho certeza de que precisamos confiar, no futuro próximo,
15:25
we need to rely in the near future
307
925760
1816
15:27
more and more on the structure of the adjacent possible,
308
927600
3816
cada vez mais na estrutura do possível adjacente,
15:31
to restructure it, to change it,
309
931440
1936
para reestruturá-la, para mudá-la,
15:33
but also to cope with the unknowns of the future.
310
933400
2320
e também para enfrentar as incógnitas do futuro.
15:36
In parallel, we have a lot of tools,
311
936400
1856
Em paralelo, temos muitas ferramentas novas agora,
15:38
new tools now, to investigate how creativity works
312
938280
3496
para investigar como funciona a criatividade
15:41
and what triggers innovation.
313
941800
1600
e o que gera a inovação.
15:44
And the aim of all this is to raise a generation of people
314
944080
3176
E o objetivo de tudo isso é formar uma geração de pessoas
15:47
able to come up with new ideas to face the challenges in front of us.
315
947280
3616
capaz de surgir com novas ideias para enfrentar os desafios à nossa frente.
15:50
We all know.
316
950920
1216
Todos nós sabemos.
15:52
I think it's a long way to go,
317
952160
2096
Creio que é um longo caminho a seguir,
15:54
but the questions, and the tools,
318
954280
3056
mas as perguntas e as ferramentas
15:57
are now there, adjacent and possible.
319
957360
3560
estão agora por aí: adjacentes e possíveis.
16:01
Thank you.
320
961720
1216
Obrigado.
16:02
(Applause)
321
962960
4880
(Aplausos)
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