ABOUT THE SPEAKER
James Flynn - Moral philosopher
James Flynn challenges our fundamental assumptions about intelligence.

Why you should listen

Year over year, people fare better on standardized tests, a global phenomenon known as the Flynn Effect. James Flynn, the New Zealand-based researcher who discovered this, believes that environmental factors play a greater role in intelligence than genetics does.

His latest findings, discussed in his 2012 book Are We Getting Smarter?, also suggest that women are not only as intelligent as men, but superior when it comes to executive function. “Women, when exposed to modernity, do equal men for IQ,” Flynn said to TV ONE’s Greg Boyed. “But in the formal educational setting where they apply their intelligence, they’re outperforming men all hollow.”

Flynn, a retired university professor, has written extensively about the connection between ongoing equality and IQ gains, democracy and human rights. He also wrote a compelling book about books, The Torchlight List, in which he lists 200 must-reads.

More profile about the speaker
James Flynn | Speaker | TED.com
TED2013

James Flynn: Why our IQ levels are higher than our grandparents'

James Flynn: Por que nossos níveis de QI são mais elevados que dos nossos avós.

Filmed:
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Chama-se "Efeito Flynn" -- o fato de que cada geração atinge uma pontuação mais alta em testes de QI do que a geração anterior. Estamos realmente ficando mais inteligentes, ou apenas pensando diferente? Nessa rápida jornada pela história da cognição no século XX, o filósofo moral James Flynn sugere que mudanças em nossa maneira de pensar tiveram consequências surpreendentes (e nem sempre positivas).
- Moral philosopher
James Flynn challenges our fundamental assumptions about intelligence. Full bio

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00:12
We are going to take a quick voyage
0
791
2399
Vamos fazer uma rápida viagem
00:15
over the cognitive history of the 20th century,
1
3190
3507
através da história
da cognição no século XX,
00:18
because during that century,
2
6697
1789
porque naquele século,
00:20
our minds have altered dramatically.
3
8486
2914
nossas mentes mudaram radicalmente.
00:23
As you all know, the cars that people drove in 1900
4
11400
3324
Como vocês sabem, os carros usados em 1900
00:26
have altered because the roads are better
5
14724
2074
mudaram porque as estradas são melhores
00:28
and because of technology.
6
16798
2355
e por causa da tecnologia.
00:31
And our minds have altered, too.
7
19153
1969
E nossas mentes também mudaram.
00:33
We've gone from people who confronted a concrete world
8
21122
3944
Nós nos transformarmos de pessoas
que encaravam um mundo concreto
00:37
and analyzed that world primarily in terms
9
25066
3399
e que analisavam esse mundo
principalmente em termos
00:40
of how much it would benefit them
10
28465
2233
dos benefícios que lhes trazia
00:42
to people who confront a very complex world,
11
30698
4592
em pessoas que se deparam
com um mundo muito complexo,
00:47
and it's a world where we've had to develop
12
35290
2209
e é um mundo onde tivemos que desenvolver
00:49
new mental habits, new habits of mind.
13
37499
3495
novos hábitos mentais,
novos hábitos da mente.
00:52
And these include things like
14
40994
1997
E isso inclui coisas do tipo:
00:54
clothing that concrete world with classification,
15
42991
4014
cobrir aquele mundo concreto
com classificações,
00:59
introducing abstractions that we try to make
16
47005
2922
introduzir abstrações que tentamos tornar
01:01
logically consistent,
17
49927
2196
logicamente consistentes,
01:04
and also taking the hypothetical seriously,
18
52123
2830
e também levar o hipotético a sério,
01:06
that is, wondering about what might have been
19
54953
2250
ou seja, imaginar o que poderia ter sido
01:09
rather than what is.
20
57203
2392
em vez daquilo que é.
01:11
Now, this dramatic change was drawn to my attention
21
59595
3552
Então, essa mudança radical
me chamou atenção
01:15
through massive I.Q. gains over time,
22
63147
3760
devido ao enorme aumento do QI
através dos tempos,
01:18
and these have been truly massive.
23
66907
2369
e esse aumento foi realmente enorme.
01:21
That is, we don't just get a few more questions right
24
69276
4411
Nós não apenas acertamos
algumas perguntas a mais
01:25
on I.Q. tests.
25
73687
1473
nos testes de QI.
01:27
We get far more questions right on I.Q. tests
26
75160
3459
Nós acertamos muito mais perguntas
nos testes de QI
01:30
than each succeeding generation
27
78619
2248
do que cada geração sucessivamente
01:32
back to the time that they were invented.
28
80867
2910
desde que os testes foram inventados.
01:35
Indeed, if you score the people a century ago
29
83777
3298
Na verdade, se medirmos os resultados
de pessoas do século passado
01:39
against modern norms,
30
87075
1548
usando as normas modernas,
01:40
they would have an average I.Q. of 70.
31
88623
3371
eles teriam um QI médio de 70.
01:43
If you score us against their norms,
32
91994
2725
Se nos medirmos usando as normas deles,
01:46
we would have an average I.Q. of 130.
33
94719
3599
teríamos um QI de 130.
01:50
Now this has raised all sorts of questions.
34
98318
3357
Isso levantou uma série de questões.
01:53
Were our immediate ancestors
35
101675
1905
Será que os nossos
ancestrais diretos estavam
01:55
on the verge of mental retardation?
36
103580
3235
próximos do retardo mental?
01:58
Because 70 is normally the score for mental retardation.
37
106815
4075
Porque 70 é normalmente a pontuação
para o retardo mental
02:02
Or are we on the verge of all being gifted?
38
110890
3032
Ou estaríamos nós à beira de sermos
todos superdotados?
02:05
Because 130 is the cutting line for giftedness.
39
113922
4236
Porque 130 é a marca da genialidade.
02:10
Now I'm going to try and argue for a third alternative
40
118158
3120
Eu vou tentar argumentar
por uma terceira alternativa
02:13
that's much more illuminating than either of those,
41
121278
4053
que é bem mais esclarecedora
do que as outras duas.
02:17
and to put this into perspective,
42
125331
2622
E só pra colocar em perspectiva,
02:19
let's imagine that a Martian came down to Earth
43
127953
2905
vamos imaginar que
um marciano baixou aqui na Terra
02:22
and found a ruined civilization.
44
130858
2835
e encontrou uma civilização em ruínas,
02:25
And this Martian was an archaeologist,
45
133693
2407
e que esse Marciano fosse um arqueólogo
02:28
and they found scores, target scores,
46
136100
2887
que encontrou alvos,
02:30
that people had used for shooting.
47
138987
2923
alvos que as pessoas usavam
como tiro-ao-alvo.
02:33
And first they looked at 1865,
48
141910
2503
Primeiro ele olhou em 1865,
02:36
and they found that in a minute,
49
144413
2071
e descobriu que em um minuto,
02:38
people had only put one bullet in the bullseye.
50
146484
3709
as pessoas só acertaram uma vez na mosca.
02:42
And then they found, in 1898,
51
150193
2317
Aí ele descobriu que em 1898
02:44
that they'd put about five bullets in the bullseye in a minute.
52
152510
3784
eles acertaram cerca de cinco balas
na mosca em um minuto.
02:48
And then about 1918 they put a hundred bullets in the bullseye.
53
156294
5227
E então, em 1918, eles acertaram
cem balas na mosca.
02:53
And initially, that archaeologist would be baffled.
54
161521
3855
No princípio, aquele arqueólogo
teria ficado perplexo.
02:57
They would say, look, these tests were designed
55
165376
2597
E diria, veja, esses testes foram planejados
02:59
to find out how much people were steady of hand,
56
167973
3598
para descobrir quão firme eram
as mãos das pessoas
03:03
how keen their eyesight was,
57
171571
2775
quão aguçada era a sua visão,
03:06
whether they had control of their weapon.
58
174346
2338
e se eles tinham controle sobre suas armas.
03:08
How could these performances have escalated
59
176684
3021
Como pode o desempenho
03:11
to this enormous degree?
60
179705
2182
ter aumentado a esse nível?
03:13
Well we now know, of course, the answer.
61
181887
2275
Ora, nós agora sabemos a resposta, é claro.
03:16
If that Martian looked at battlefields,
62
184162
2812
Se aquele marciano olhasse
os campos de batalha,
03:18
they would find that people had only muskets
63
186974
2824
saberia que as pessoas só tinham mosquetes
03:21
at the time of the Civil War
64
189798
2064
no tempo da Guerra Civil
03:23
and that they had repeating rifles
65
191862
1807
e que eles tinham rifles
03:25
at the time of the Spanish-American War,
66
193669
3185
no tempo da Guerra Hispano-Americana,
03:28
and then they had machine guns
67
196854
1736
e que então eles possuíam metralhadoras
03:30
by the time of World War I.
68
198590
2815
na época da Primeira Guerra Mundial.
03:33
And, in other words, it was the equipment
69
201405
2551
Em outras palavras, era o equipamento
03:35
that was in the hands of the average soldier
70
203956
2167
nas mãos do soldado comum
03:38
that was responsible, not greater keenness of eye
71
206123
3063
que era responsável,
não um olho mais aguçado
03:41
or steadiness of hand.
72
209186
2173
ou maior firmeza da mão.
03:43
Now what we have to imagine is the mental artillery
73
211359
3320
O que precisamos imaginar
é a artilharia mental
03:46
that we have picked up over those hundred years,
74
214679
3493
que nós acumulamos nos últimos cem anos,
03:50
and I think again that another thinker will help us here,
75
218172
4063
e, novamente, acho que um outro pensador
pode nos ajudar aqui,
03:54
and that's Luria.
76
222235
2135
e é o Luria. (Alexander Luria)
03:56
Luria looked at people
77
224370
2144
Luria estudou as pessoas
03:58
just before they entered the scientific age,
78
226514
3653
imediatamente antes de terem
entrado na era científica,
04:02
and he found that these people
79
230167
1997
e descobriu que essas pessoas
04:04
were resistant to classifying the concrete world.
80
232164
3657
resistiam a classificar o mundo concreto.
04:07
They wanted to break it up
81
235821
1054
Elas queriam dividi-lo
04:08
into little bits that they could use.
82
236875
2590
em pequenas partes que pudessem ser usadas.
04:11
He found that they were resistant
83
239465
2290
Ele descobriu que eles resistiam
04:13
to deducing the hypothetical,
84
241755
3501
a deduzir o hipotético,
04:17
to speculating about what might be,
85
245256
2677
a especular o que poderia ser,
04:19
and he found finally that they didn't deal well
86
247933
2637
e, finalmente, ele descobriu
que eles não lidavam bem
04:22
with abstractions or using logic on those abstractions.
87
250570
4397
com abstrações ou com o uso
da lógica nas abstrações.
04:26
Now let me give you a sample of some of his interviews.
88
254967
3140
Deixe-me dar alguns exemplos
de suas entrevistas.
04:30
He talked to the head man of a person
89
258107
2366
Ele falou com um chefe de uma aldeia
04:32
in rural Russia.
90
260473
1832
em uma área rural da Rússia.
04:34
They'd only had, as people had in 1900,
91
262305
2474
Lá eles tinham apenas,
como era comum em 1900,
04:36
about four years of schooling.
92
264779
2181
cerca de 4 anos de escolaridade.
04:38
And he asked that particular person,
93
266960
2360
E ele perguntou a essa pessoa:
04:41
what do crows and fish have in common?
94
269320
3470
o que os corvos têm em comum com os peixes?
04:44
And the fellow said, "Absolutely nothing.
95
272790
3067
e o cara disse: "Absolutamente nada.
04:47
You know, I can eat a fish. I can't eat a crow.
96
275857
2993
Eu posso comer um peixe,
e eu não posso comer um corvo.
04:50
A crow can peck at a fish.
97
278850
2326
Um corvo pode bicar um peixe.
04:53
A fish can't do anything to a crow."
98
281176
2851
Um peixe não pode fazer nada com um corvo.
04:56
And Luria said, "But aren't they both animals?"
99
284027
3226
E Luria disse: "Mas não seriam
os dois animais?''
04:59
And he said, "Of course not.
100
287253
1410
E o outro respondeu, "Claro que não.
05:00
One's a fish.
101
288663
1987
Um é peixe.
05:02
The other is a bird."
102
290650
1772
O outro é pássaro."
05:04
And he was interested, effectively,
103
292422
2022
Ele estava interessado, na verdade,
05:06
in what he could do with those concrete objects.
104
294444
3668
no que ele podia fazer
com esses objetos concretos.
05:10
And then Luria went to another person,
105
298112
2878
Então Luria abordou outra pessoa,
05:12
and he said to them,
106
300990
2183
e disse:
05:15
"There are no camels in Germany.
107
303173
2696
"Não há camelos na Alemanha.
05:17
Hamburg is a city in Germany.
108
305869
2411
Hamburgo é uma cidade na Alemanha.
05:20
Are there camels in Hamburg?"
109
308280
2543
Existem camelos em Hamburgo?"
05:22
And the fellow said,
110
310823
891
E o cara disse:
05:23
"Well, if it's large enough, there ought to be camels there."
111
311714
4219
"Bom, se (a cidade) for bastante grande,
deve haver camelos lá."
05:27
And Luria said, "But what do my words imply?"
112
315933
3894
E Luria disse, "Mas o que
as minhas palavras sugerem?"
05:31
And he said, "Well, maybe it's a small village,
113
319827
2277
E ele disse, "Bom, talvez seja
uma aldeia pequena,
05:34
and there's no room for camels."
114
322104
2569
onde não há espaço para camelos."
05:36
In other words, he was unwilling to treat this
115
324673
2263
Em outras palavras, ele não queria tratar isso
05:38
as anything but a concrete problem,
116
326936
2797
de outra forma se não
como um problema concreto,
05:41
and he was used to camels being in villages,
117
329733
2558
e ele estava acostumado
a ver camelos em aldeias
05:44
and he was quite unable to use the hypothetical,
118
332291
3933
e não tinha capacidade de usar o hipotético,
05:48
to ask himself what if there were no camels in Germany.
119
336224
4907
para se questionar se seria possível que
não houvesse camelos na Alemanha.
05:53
A third interview was conducted
120
341131
2813
Uma terceira entrevista foi feita
05:55
with someone about the North Pole.
121
343944
2984
com outra pessoa, sobre o Polo Norte.
05:58
And Luria said, "At the North Pole, there is always snow.
122
346928
4105
E Luria disse: "No Polo Norte, sempre há neve.
06:03
Wherever there is always snow, the bears are white.
123
351033
3955
onde quer que sempre haja neve,
os ursos são brancos.
06:06
What color are the bears at the North Pole?"
124
354988
3279
Qual é a cor dos ursos no Polo Norte?"
06:10
And the response was, "Such a thing
125
358267
2402
E a resposta foi: "Isso só pode
06:12
is to be settled by testimony.
126
360669
2310
ser resolvido através de testemunho.
06:14
If a wise person came from the North Pole
127
362979
2824
Se um sábio viesse do Polo Norte
06:17
and told me the bears were white,
128
365803
1851
e me dissesse que os ursos são brancos,
06:19
I might believe him,
129
367654
1479
pode ser que eu acreditasse,
06:21
but every bear that I have seen is a brown bear."
130
369133
4205
mas todos os ursos
que eu conheço são marrons."
06:25
Now you see again, this person has rejected
131
373338
2984
Agora, veja novamente, essa pessoa rejeitou
06:28
going beyond the concrete world
132
376322
2195
ir além do mundo concreto
06:30
and analyzing it through everyday experience,
133
378517
3173
e analisar através da experiência comum,
06:33
and it was important to that person
134
381690
1866
e para essa pessoa era importante
06:35
what color bears were --
135
383556
1562
qual a cor dos ursos --
06:37
that is, they had to hunt bears.
136
385118
2281
afinal, ele tinha que caçar ursos.
06:39
They weren't willing to engage in this.
137
387399
2409
Eles não queriam se envolver nisso.
06:41
One of them said to Luria,
138
389808
1837
Um deles disse a Luria,
06:43
"How can we solve things that aren't real problems?
139
391645
3500
"Como podemos solucionar problemas
que não são reais?
06:47
None of these problems are real.
140
395145
1891
Nenhum desses problemas é real.
06:49
How can we address them?"
141
397036
2643
Como podemos lidar com eles?"
06:51
Now, these three categories --
142
399679
3545
Agora, essas três categorias --
06:55
classification,
143
403224
1491
classificação,
06:56
using logic on abstractions,
144
404715
2141
o uso da lógica em abstrações,
06:58
taking the hypothetical seriously --
145
406856
2769
e levar o hipotético a sério --
07:01
how much difference do they make in the real world
146
409625
2438
que diferença elas fazem no mundo real
07:04
beyond the testing room?
147
412063
1893
além da sala de testes?
07:05
And let me give you a few illustrations.
148
413956
2970
Vou lhes dar algumas demonstrações.
07:08
First, almost all of us today get a high school diploma.
149
416926
3389
Primeiro, hoje em dia quase todos
nós recebemos um diploma secundário.
07:12
That is, we've gone from four to eight years of education
150
420315
3397
Ou seja, passamos de entre 4 a 8 anos
de escolaridade
07:15
to 12 years of formal education,
151
423712
2777
para 12 anos de educação formal.
07:18
and 52 percent of Americans
152
426489
1901
E 52% dos americanos
07:20
have actually experienced some type of tertiary education.
153
428390
3820
receberam algum tipo de educação terciária.
07:24
Now, not only do we have much more education,
154
432210
4032
Portanto, não apenas
temos bem mais educação,
07:28
and much of that education is scientific,
155
436242
2693
e grande parte dessa educação é científica,
07:30
and you can't do science without classifying the world.
156
438935
4010
e não há como se fazer ciência
sem classificar o mundo.
07:34
You can't do science without proposing hypotheses.
157
442945
3859
Não dá pra se fazer ciência
sem propor hipóteses.
07:38
You can't do science without making it logically consistent.
158
446804
4174
Não dá pra se fazer ciência
sem uma consistência lógica.
07:42
And even down in grade school, things have changed.
159
450978
3810
E mesmo na escola primária
as coisas mudaram.
07:46
In 1910, they looked at the examinations
160
454788
2934
Em 1910, pesquisadores olharam os testes
07:49
that the state of Ohio gave to 14-year-olds,
161
457722
3820
que o estado de Ohio aplicou a
jovens de 14 anos,
07:53
and they found that they were all
162
461542
1606
e descobriram que os testes eram todos
07:55
for socially valued concrete information.
163
463148
3435
sobre informações concretas de valor social.
07:58
They were things like,
164
466583
1331
Coisas do tipo:
07:59
what are the capitals of the 44 or 45 states
165
467914
2887
quais as capitais dos 44 ou 45 estados
08:02
that existed at that time?
166
470801
2374
que existiam na época?
08:05
When they looked at the exams
167
473175
1578
Quando eles olharam os testes
08:06
that the state of Ohio gave in 1990,
168
474753
3147
que o estado de Ohio aplicou em 1990,
08:09
they were all about abstractions.
169
477900
2386
eles eram todos sobre abstrações.
08:12
They were things like,
170
480286
1593
Coisas do tipo:
08:13
why is the largest city of a state rarely the capital?
171
481879
5134
por que raramente a maior cidade
de um estado é a sua capital?
08:19
And you were supposed to think, well,
172
487013
1564
E você deveria pensar, bem,
08:20
the state legislature was rural-controlled,
173
488577
3214
a legislatura estadual era controlada
pelos ruralistas,
08:23
and they hated the big city,
174
491791
2098
e eles odiavam a cidade grande,
08:25
so rather than putting the capital in a big city,
175
493889
2593
portanto ao invés de colocar a capital
em uma cidade grande,
08:28
they put it in a county seat.
176
496482
1438
eles a colocavam em um condado.
08:29
They put it in Albany rather than New York.
177
497920
2736
Eles colocaram em Albany
em vez de Nova York.
08:32
They put it in Harrisburg rather than Philadelphia.
178
500656
3056
Em Harrisburg em vez da Filadélfia.
08:35
And so forth.
179
503712
1935
E assim por diante.
08:37
So the tenor of education has changed.
180
505647
2431
Portanto, o curso da educação mudou.
08:40
We are educating people to take the hypothetical seriously,
181
508078
4034
Estamos educando as pessoas
para levar a sério o hipotético,
08:44
to use abstractions, and to link them logically.
182
512112
3578
para utilizar abstrações,
e associá-las logicamente.
08:47
What about employment?
183
515690
2381
E o que dizer sobre o trabalho?
08:50
Well, in 1900, three percent of Americans
184
518071
3900
Bem, em 1900, 3% dos americanos
08:53
practiced professions that were cognitively demanding.
185
521971
3542
praticavam profissões
que exigiam o uso de cognição
08:57
Only three percent were lawyers or doctors or teachers.
186
525513
4055
Apenas 3% eram advogados,
médicos, ou professores.
09:01
Today, 35 percent of Americans
187
529568
2863
Hoje, 35% dos americanos
09:04
practice cognitively demanding professions,
188
532431
3319
praticam uma profissão
que exige o uso de cognição
09:07
not only to the professions proper like lawyer
189
535750
2626
não apenas para profissões
tais como advogados,
09:10
or doctor or scientist or lecturer,
190
538376
2549
ou médicos, ou cientistas ou palestrantes,
09:12
but many, many sub-professions
191
540925
1818
mas várias outras sub-profissões
09:14
having to do with being a technician,
192
542743
1941
que têm a ver com técnicos,
09:16
a computer programmer.
193
544684
2025
programador de computação.
09:18
A whole range of professions now make cognitive demands.
194
546709
4324
Uma vasta gama de profissões hoje
exige o uso de cognição,
09:23
And we can only meet the terms of employment
195
551033
2930
E nós só podemos corresponder
às exigências de trabalho
09:25
in the modern world by being cognitively
196
553963
2497
do mundo moderno sendo cognitivamente
09:28
far more flexible.
197
556460
2261
bem mais flexíveis.
09:30
And it's not just that we have many more people
198
558721
3223
E não é só que temos mais gente
09:33
in cognitively demanding professions.
199
561944
2990
em profissões que exigem o uso cognitivo.
09:36
The professions have been upgraded.
200
564934
2403
As profissões se aprimoraram.
09:39
Compare the doctor in 1900,
201
567337
2111
Compare o médico de 1900,
09:41
who really had only a few tricks up his sleeve,
202
569448
3049
que na verdade tinha apenas
alguns truques debaixo da manga
09:44
with the modern general practitioner or specialist,
203
572497
2808
com o clínico geral ou
o especialista modernos,
09:47
with years of scientific training.
204
575305
2679
com anos de treinamento científico.
09:49
Compare the banker in 1900,
205
577984
2269
Compare o banqueiro de 1900,
09:52
who really just needed a good accountant
206
580253
2413
que só precisava de um bom contador
09:54
and to know who was trustworthy in the local community
207
582666
3176
e de saber quem era de confiança
na comunidade local
09:57
for paying back their mortgage.
208
585842
2291
para quitar a hipoteca.
10:00
Well, the merchant bankers who brought the world to their knees
209
588133
3229
Bom, os banqueiros que fizeram
o mundo cair de quatro
10:03
may have been morally remiss,
210
591362
1766
podem ter sido moralmente faltosos
10:05
but they were cognitively very agile.
211
593128
3139
mas, cognitivamente, foram muito ágeis.
10:08
They went far beyond that 1900 banker.
212
596267
4611
Eles foram muito além
daquele banqueiro de 1900.
10:12
They had to look at computer projections
213
600878
2167
Eles tiveraram que examinar
projeções computacionais
10:15
for the housing market.
214
603045
2000
para o mercado imobiliário.
10:17
They had to get complicated CDO-squared
215
605045
3905
Eles tiveram que entender
as complicações das CDOs ao quadrado
10:20
in order to bundle debt together
216
608950
2450
para re-empacotar as dívidas
10:23
and make debt look as if it were actually a profitable asset.
217
611400
3759
e fazê-las parecer com que fossem,
na realidade, um ativo lucrativo.
10:27
They had to prepare a case to get rating agencies
218
615159
3100
Tiveram que criar argumentos
para que as agências de crédito
10:30
to give it a AAA,
219
618259
1111
lhes dessem a classificação AAA,
10:31
though in many cases, they had virtually bribed the rating agencies.
220
619370
4234
apesar de, em muitos casos, eles terem
praticamente subornado as agências de crédito.
10:35
And they also, of course, had to get people
221
623604
2029
E tiveram, é claro, que fazer
com que as pessoas
10:37
to accept these so-called assets
222
625633
2687
aceitassem esses supostos ativos
10:40
and pay money for them
223
628320
1500
e que pagassem por eles
10:41
even though they were highly vulnerable.
224
629820
2587
mesmo eles sendo altamente vulneráveis.
Ou vejamos um fazendeiro de hoje em dia.
10:44
Or take a farmer today.
225
632407
1590
10:45
I take the farm manager of today as very different
226
633997
3280
Eu diria que o administrador
de uma fazenda hoje é muito
10:49
from the farmer of 1900.
227
637277
2491
diferente do fazendeiro de 1900.
10:51
So it hasn't just been the spread
228
639768
1838
Portanto, não é apenas a difusão de
10:53
of cognitively demanding professions.
229
641606
3191
profissões que exigem o uso da cognição.
10:56
It's also been the upgrading of tasks
230
644797
2380
É também o aprimoramento de suas tarefas
10:59
like lawyer and doctor and what have you
231
647177
2567
como no caso de advogados,
médicos e outros mais
11:01
that have made demands on our cognitive faculties.
232
649744
3777
que criou maiores demandas
às nossas faculdades cognitivas.
11:05
But I've talked about education and employment.
233
653521
3159
Bem, falei sobre educação e sobre trabalho.
11:08
Some of the habits of mind that we have developed
234
656680
3339
Alguns dos hábitos da mente
que desenvolvemos
11:12
over the 20th century
235
660019
1607
durante o século XX
11:13
have paid off in unexpected areas.
236
661626
2595
nos deram resultados em áreas inesperadas
11:16
I'm primarily a moral philosopher.
237
664221
2271
Eu sou acima de tudo um filósofo moral
11:18
I merely have a holiday in psychology,
238
666492
3688
eu apenas tiro onda na psicologia
11:22
and what interests me in general is moral debate.
239
670180
4408
e o que me interessa, em geral,
é o debate moral.
11:26
Now over the last century,
240
674588
2731
Durante o último século,
11:29
in developed nations like America,
241
677319
2350
em países desenvolvidos
como os Estados Unidos,
11:31
moral debate has escalated
242
679669
1981
o debate moral aumentou
11:33
because we take the hypothetical seriously,
243
681650
3339
porque levamos o hipotético a sério,
11:36
and we also take universals seriously
244
684989
3215
e também levamos o universal a sério
11:40
and look for logical connections.
245
688204
2796
e buscamos conexões lógicas.
11:43
When I came home in 1955 from university
246
691000
3735
Quando voltei para casa
da universidade, em 1955,
11:46
at the time of Martin Luther King,
247
694735
2307
nos tempos de Martin Luther KIng,
11:49
a lot of people came home at that time
248
697042
2322
muita gente voltava para casa naquela época
11:51
and started having arguments with their parents and grandparents.
249
699364
3750
e começava a ter discussões
com seus pais e avós.
11:55
My father was born in 1885,
250
703114
3228
Meu pai nasceu em 1885,
e ele tinha um leve preconceito racial.
11:58
and he was mildly racially biased.
251
706342
2563
Ele era irlandês, e sendo assim
ele odiava tanto os ingleses
12:00
As an Irishman, he hated the English so much
252
708905
2103
12:03
he didn't have much emotion for anyone else.
253
711008
2321
que não lhe sobrava muitas emoções
para mais ninguém.
12:05
(Laughter)
254
713329
3271
(Risos)
12:08
But he did have a sense that black people were inferior.
255
716600
4508
Mas ele tinha uma opinião de que
os negros eram inferiores.
12:13
And when we said to our parents and grandparents,
256
721108
2848
E quando dizíamos aos nossos pais e avós,
12:15
"How would you feel if tomorrow morning you woke up black?"
257
723956
4493
"Como você se sentiria se amanhã
acordasse um negro?"
12:20
they said that is the dumbest thing you've ever said.
258
728449
3621
Eles diziam que essa era a coisa
mais estúpida que você já tinha dito.
12:24
Who have you ever known who woke up in the morning --
259
732070
2502
Quem você já conheceu
que alguma vez acordou --
12:26
(Laughter) --
260
734572
2402
(Risos) --
e se havia transformado em um negro?
12:28
that turned black?
261
736974
1230
12:30
In other words, they were fixed in the concrete
262
738204
3516
Em outras palavras, eles estavam fixados
12:33
mores and attitudes they had inherited.
263
741720
3513
nas convenções e atitudes concretas
que eles haviam herdado.
12:37
They would not take the hypothetical seriously,
264
745233
3011
Eles não levavam a sério o hipotético,
12:40
and without the hypothetical,
265
748244
1484
e sem o hipotético,
12:41
it's very difficult to get moral argument off the ground.
266
749728
4019
é muito difícil o argumento moral decolar.
12:45
You have to say, imagine you were
267
753747
2635
Você precisa dizer, imagine se você estivesse
12:48
in Iran, and imagine that your relatives
268
756382
5585
no Irã, e imagine que seus parentes
12:53
all suffered from collateral damage
269
761967
2700
todos tivessem sofrido de danos colaterais
12:56
even though they had done no wrong.
270
764667
1946
apesar de eles não terem
feito nada de errado.
12:58
How would you feel about that?
271
766613
2061
Como você se sentiria a respeito disso?
13:00
And if someone of the older generation says,
272
768674
2720
E se alguém da geração mais antiga disser,
13:03
well, our government takes care of us,
273
771394
1930
bem, nosso governo toma conta da gente
13:05
and it's up to their government to take care of them,
274
773324
2943
e é da conta do governo deles cuidar deles,
13:08
they're just not willing to take the hypothetical seriously.
275
776267
4068
eles simplesmente não estão
levando a sério o hipotético.
13:12
Or take an Islamic father whose daughter has been raped,
276
780335
3367
Ou então: um pai seguidor
das leis Islâmicas, cuja filha foi estuprada
13:15
and he feels he's honor-bound to kill her.
277
783702
3210
e que sente que deve
matá-la em nome da honra.
13:18
Well, he's treating his mores
278
786912
2360
Bom, ele está lidando com seus costumes
13:21
as if they were sticks and stones and rocks that he had inherited,
279
789272
3900
como se fossem pau e pedra que ele herdou
13:25
and they're unmovable in any way by logic.
280
793172
2645
e totalmente impassíveis
de mudança pela lógica.
13:27
They're just inherited mores.
281
795817
2576
Eles são apenas costumes herdados.
13:30
Today we would say something like,
282
798393
2201
Hoje em dia diríamos algo assim:
Bom, imagine que você tivesse sido atacado
e ficado inconsciente, e fosse sodomizado.
13:32
well, imagine you were knocked unconscious and sodomized.
283
800594
3577
13:36
Would you deserve to be killed?
284
804171
1673
Você mereceria ser morto?
13:37
And he would say, well that's not in the Koran.
285
805844
2895
E ele diria, ora isso não está no Corão.
13:40
That's not one of the principles I've got.
286
808739
4022
Não é um dos meus princípios.
13:44
Well you, today, universalize your principles.
287
812761
2841
Bom, hoje em dia,
você universaliza seus princípios.
13:47
You state them as abstractions and you use logic on them.
288
815602
3557
Você os declara como abstrações
e usa a lógica para analisá-los
13:51
If you have a principle such as,
289
819159
2273
Se você tem por princípio que
13:53
people shouldn't suffer unless they're guilty of something,
290
821432
3646
as pessoas não deveriam sofrer a não ser
que sejam culpadas de algo
13:57
then to exclude black people
291
825078
2096
então para excluir os negros
13:59
you've got to make exceptions, don't you?
292
827174
2498
você deveria abrir exceções, não é mesmo?
14:01
You have to say, well, blackness of skin,
293
829672
2988
Você precisa dizer, bom, a pele negra...
14:04
you couldn't suffer just for that.
294
832660
2623
não se poderia sofrer apenas por isso.
14:07
It must be that blacks are somehow tainted.
295
835283
3263
Deve ser que negros são,
de alguma forma, contaminados.
14:10
And then we can bring empirical evidence to bear, can't we,
296
838546
3167
E aí podemos trazer evidências empíricas
para apoiar, não é mesmo?
14:13
and say, well how can you consider all blacks tainted
297
841713
2916
e dizer, bom, como você pode considerar
todos os negros contaminados
14:16
when St. Augustine was black and Thomas Sowell is black.
298
844629
3794
quando Santo Agostinho era negro,
e Thomas Sowell é negro?
14:20
And you can get moral argument off the ground, then,
299
848423
3425
E você pode, então, levantar o argumento moral
14:23
because you're not treating moral principles as concrete entities.
300
851848
4554
porque você não está tratando
princípios morais como entidades concretas.
14:28
You're treating them as universals,
301
856402
1937
Você os está tratando como universais,
14:30
to be rendered consistent by logic.
302
858339
2779
que se tornam consistentes através da lógica.
14:33
Now how did all of this arise out of I.Q. tests?
303
861118
3130
Mas, ora, o que tudo isso tem a ver
com os testes de QI?
14:36
That's what initially got me going on cognitive history.
304
864248
4010
Foi isso que me iniciou
na história da cognição.
14:40
If you look at the I.Q. test,
305
868258
1885
Se você olhar os testes de QI,
14:42
you find the gains have been greatest in certain areas.
306
870143
3985
vai descobrir que os ganhos foram maiores
em certas áreas.
14:46
The similarities subtest of the Wechsler
307
874128
2603
Os subtestes de similaridade de Wechsler
14:48
is about classification,
308
876731
2269
são sobre classificação,
14:51
and we have made enormous gains
309
879000
2080
e tivemos enormes ganhos
14:53
on that classification subtest.
310
881080
3110
neste subteste de classificação.
14:56
There are other parts of the I.Q. test battery
311
884190
3281
Há outras partes na bateria de testes de QI
14:59
that are about using logic on abstractions.
312
887471
3096
que são sobre o uso da lógica em abstrações.
15:02
Some of you may have taken Raven's Progressive Matrices,
313
890567
3474
Alguns de vocês podem ter feito
o teste de matrizes progressivas de Raven
15:06
and it's all about analogies.
314
894041
2538
que é totalmente sobre analogias.
15:08
And in 1900, people could do simple analogies.
315
896579
3856
E em 1900, as pessoas podiam fazer
analogias simples.
15:12
That is, if you said to them, cats are like wildcats.
316
900435
4345
Ou seja, se você dissesse a elas: gatos são
como gatos selvagens,
15:16
What are dogs like?
317
904780
1576
Como são os cachorros?
15:18
They would say wolves.
318
906356
2092
Eles diriam: lobos
15:20
But by 1960, people could attack Raven's
319
908448
3544
Mas já em 1960, as pessoas
podiam atacar o teste de Raven
15:23
on a much more sophisticated level.
320
911992
2650
num nível bem mais sofisticado.
15:26
If you said, we've got two squares followed by a triangle,
321
914642
4507
Se você dissesse: temos dois quadrados
seguidos de um triângulo,
15:31
what follows two circles?
322
919149
2236
o que temos após dois círculos?
15:33
They could say a semicircle.
323
921385
2287
Eles poderiam dizer: um semicírculo.
15:35
Just as a triangle is half of a square,
324
923672
2178
Da mesma forma que um triângulo é
metade de um quadrado,
15:37
a semicircle is half of a circle.
325
925850
2718
um semicírculo é a metade de um círculo.
15:40
By 2010, college graduates, if you said
326
928568
3593
Em 2010, graduados em universidades,
se você dissesse
15:44
two circles followed by a semicircle,
327
932161
3235
dois círculos seguidos de um semicírculo,
15:47
two sixteens followed by what,
328
935396
2790
dois dezesseis são seguidos de quê?
15:50
they would say eight, because eight is half of 16.
329
938186
3736
eles diriam oito,
pois oito é a metade de 16.
15:53
That is, they had moved so far from the concrete world
330
941922
2866
Ou seja, eles se afastaram tanto
do mundo concreto
15:56
that they could even ignore
331
944788
2293
que eles podem até mesmo ignorar
15:59
the appearance of the symbols that were involved in the question.
332
947081
4523
a aparência dos símbolos
incluídos na pergunta.
16:03
Now, I should say one thing that's very disheartening.
333
951604
3164
Agora, eu preciso dizer
algo muito desanimador...
16:06
We haven't made progress on all fronts.
334
954768
2872
Nós não progredimos em todas as frentes.
16:09
One of the ways in which we would like to deal
335
957640
2764
Uma das maneiras que gostaríamos de lidar
16:12
with the sophistication of the modern world
336
960404
2198
com a sofisticação do mundo moderno
16:14
is through politics,
337
962602
2036
é através da política.
16:16
and sadly you can have humane moral principles,
338
964638
3335
E, infelizmente, você pode ter
princípios morais humanos,
16:19
you can classify, you can use logic on abstractions,
339
967973
4420
você pode classificar,
usar a lógica em abstrações,
16:24
and if you're ignorant of history and of other countries,
340
972393
2930
mas se você é ignorante sobre história
e sobre outros países
16:27
you can't do politics.
341
975323
2427
não há como fazer política.
16:29
We've noticed, in a trend among young Americans,
342
977750
3020
Nós percebemos um padrão
entre americanos jovens,
16:32
that they read less history and less literature
343
980770
2875
que eles lêem menos história e literatura
16:35
and less material about foreign lands,
344
983645
2610
e menos material sobre países estrangeiros,
16:38
and they're essentially ahistorical.
345
986255
1695
e que são essencialmente a-históricos.
16:39
They live in the bubble of the present.
346
987950
2117
Eles vivem na bolha do presente.
16:42
They don't know the Korean War from the war in Vietnam.
347
990067
2856
Eles não sabem diferenciar
a Guerra da Coreia da Guerra do Vietnã
16:44
They don't know who was an ally of America in World War II.
348
992923
4183
Eles não sabem quem era aliado do EUA
na Segunda Guerra Mundial
16:49
Think how different America would be
349
997106
2621
Imaginem como os Estados Unidos
seriam diferentes
16:51
if every American knew that this is the fifth time
350
999727
3596
se cada americano soubesse
que essa é a quinta vez
16:55
Western armies have gone to Afghanistan to put its house in order,
351
1003323
4094
que exércitos ocidentais foram
ao Afeganistão colocar a casa em ordem,
16:59
and if they had some idea of exactly what had happened
352
1007417
3364
e se eles tivessem ideia
do que realmente aconteceu
17:02
on those four previous occasions.
353
1010781
2325
nas últimas quatro ocasiões.
17:05
(Laughter)
354
1013106
950
(Risos)
17:06
And that is, they had barely left,
355
1014056
1948
Ou seja, mal eles saíram
17:08
and there wasn't a trace in the sand.
356
1016004
2332
e já não havia rastros na areia.
17:10
Or imagine how different things would be
357
1018336
3208
Ou imaginem quão diferente seriam as coisas
17:13
if most Americans knew that we had been lied
358
1021544
2756
se a maioria dos americanos soubesse
que foram convencidos por uma mentira
17:16
into four of our last six wars.
359
1024300
2925
em quatro de nossas últimas seis guerras.
17:19
You know, the Spanish didn't sink the battleship Maine,
360
1027225
2934
Os espanhóis não afundaram
o navio de guerra Maine.
17:22
the Lusitania was not an innocent vessel
361
1030159
2258
O Lusitania não era
um transatlântico inocente
17:24
but was loaded with munitions,
362
1032417
2633
mas estava carregado de munições.
17:27
the North Vietnamese did not attack the Seventh Fleet,
363
1035050
4078
Os vietnamitas do norte
não atacaram a Sétima Frota.
17:31
and, of course, Saddam Hussein hated al Qaeda
364
1039128
3568
E, é claro, Saddam Hussein odiava a Al-Qaeda
17:34
and had nothing to do with it,
365
1042696
1909
e não tinha nada a ver com ela,
17:36
and yet the administration convinced 45 percent of the people
366
1044605
3803
mesmo assim o governo convenceu
45% das pessoas
17:40
that they were brothers in arms,
367
1048408
1544
que eles eram irmãos de armas,
17:41
when he would hang one from the nearest lamppost.
368
1049952
3879
quando ele teria enforcado um deles
no poste mais próximo.
17:45
But I don't want to end on a pessimistic note.
369
1053831
3469
Mas eu não quero terminar
num tom pessimista.
17:49
The 20th century has shown enormous cognitive reserves
370
1057300
4518
O século XX demonstrou
enormes reservas cognitivas
17:53
in ordinary people that we have now realized,
371
1061818
3653
em pessoas comuns que agora nós percebemos,
17:57
and the aristocracy was convinced
372
1065471
2064
e a aristocracia estava convencida
17:59
that the average person couldn't make it,
373
1067535
2179
que a pessoa comum não compreendia,
18:01
that they could never share their mindset
374
1069714
2966
que eles jamais poderiam
compartilhar sua mentalidade
18:04
or their cognitive abilities.
375
1072680
2606
ou suas habilidades cognitivas.
18:07
Lord Curzon once said
376
1075286
1714
Lord Curzon, em certa ocasião,
18:09
he saw people bathing in the North Sea,
377
1077000
2264
viu pessoas se banhando no Mar do Norte,
18:11
and he said, "Why did no one tell me
378
1079264
1663
e disse, "Por que ninguém me contou
18:12
what white bodies the lower orders have?"
379
1080927
2976
como são brancos os corpos da classe baixa?"
18:15
As if they were a reptile.
380
1083903
2351
Como se eles fossem répteis.
18:18
Well, Dickens was right and he was wrong. [Correction: Rudyard Kipling]
381
1086254
3050
Bem, Dickens estava correto e ele estava
enganado. [correção: Rudyard Kipling]
18:21
[Kipling] said, "The colonel's lady and Judy O'Grady
382
1089304
3710
[Kipling] disse, "A esposa
do coronel e Judy O'Grady
18:25
are sisters underneath the skin."
383
1093014
3209
são irmãs sem suas roupas."
18:28
(Applause)
384
1096223
4000
(Aplausos)
Translated by Frida Sterenberg
Reviewed by Gislene Kucker Arantes

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ABOUT THE SPEAKER
James Flynn - Moral philosopher
James Flynn challenges our fundamental assumptions about intelligence.

Why you should listen

Year over year, people fare better on standardized tests, a global phenomenon known as the Flynn Effect. James Flynn, the New Zealand-based researcher who discovered this, believes that environmental factors play a greater role in intelligence than genetics does.

His latest findings, discussed in his 2012 book Are We Getting Smarter?, also suggest that women are not only as intelligent as men, but superior when it comes to executive function. “Women, when exposed to modernity, do equal men for IQ,” Flynn said to TV ONE’s Greg Boyed. “But in the formal educational setting where they apply their intelligence, they’re outperforming men all hollow.”

Flynn, a retired university professor, has written extensively about the connection between ongoing equality and IQ gains, democracy and human rights. He also wrote a compelling book about books, The Torchlight List, in which he lists 200 must-reads.

More profile about the speaker
James Flynn | Speaker | TED.com