ABOUT THE SPEAKER
Alison Gopnik - Child development psychologist
Alison Gopnik takes us into the fascinating minds of babies and children, and shows us how much we understand before we even realize we do.

Why you should listen

What’s it really like to see through the eyes of a child? Are babies and young children just empty, irrational vessels to be formed into little adults, until they become the perfect images of ourselves? On the contrary, argues Alison Gopnik, professor of psychology and philosophy at the University of California at Berkeley.

The author of The Philosophical BabyThe Scientist in the Crib and other influential books on cognitive development, Gopnik presents evidence that babies and children are conscious of far more than we give them credit for, as they engage every sense and spend every waking moment discovering, filing away, analyzing and acting on information about how the world works. Gopnik’s work draws on psychological, neuroscientific, and philosophical developments in child development research to understand how the human mind learns, how and why we love, our ability to innovate, as well as giving us a deeper appreciation for the role of parenthood.

She says: "What's it like to be a baby? Being in love in Paris for the first time after you've had 3 double espressos."

More profile about the speaker
Alison Gopnik | Speaker | TED.com
TEDGlobal 2011

Alison Gopnik: What do babies think?

Alison Gopnik: O que pensam os bebés?

Filmed:
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"Os bebés e as crianças pequenas são como um departamento de Investigação e Desenvolvimento da espécie humana, diz a psicóloga Alison Gopnik. A sua investigação explora o quão sofisticada é a recolha de informação e o processo de decisão dos bebés enquanto brincam.
- Child development psychologist
Alison Gopnik takes us into the fascinating minds of babies and children, and shows us how much we understand before we even realize we do. Full bio

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00:15
What is going on
0
0
2000
O que é que se passa
00:17
in this baby'sdo bebê mindmente?
1
2000
2000
na mente deste bebé?
00:19
If you'dvocê gostaria askedperguntei people this 30 yearsanos agoatrás,
2
4000
2000
Se fizéssemos a mesma pergunta há 30 anos atrás,
00:21
mosta maioria people, includingIncluindo psychologistspsicólogos,
3
6000
2000
a maioria das pessoas, incluindo psicólogos,
00:23
would have said that this babybebê was irrationalirracional,
4
8000
3000
diria que este bebé é irracional,
00:26
illogicalilógico, egocentricegocêntrico --
5
11000
2000
ilógico, egocêntrico;
00:28
that he couldn'tnão podia take the perspectiveperspectiva of anotheroutro personpessoa
6
13000
2000
que não é capaz de assumir a perspectiva de outra pessoa
00:30
or understandCompreendo causecausa and effectefeito.
7
15000
2000
ou compreender a relação causa-efeito.
00:32
In the last 20 yearsanos,
8
17000
2000
Nos últimos 20 anos,
00:34
developmentaldo desenvolvimento scienceCiência has completelycompletamente overturnedanulada that picturecenário.
9
19000
3000
a ciência do desenvolvimento inverteu essa imagem por completo.
00:37
So in some waysmaneiras,
10
22000
2000
Em alguns aspectos,
00:39
we think that this baby'sdo bebê thinkingpensando
11
24000
2000
acreditamos que o pensamento deste bebé
00:41
is like the thinkingpensando of the mosta maioria brilliantbrilhante scientistscientistas.
12
26000
4000
é equivalente ao pensamento dos cientistas mais brilhantes.
00:45
Let me give you just one exampleexemplo of this.
13
30000
2000
Deixem-me dar-vos um exemplo.
00:47
One thing that this babybebê could be thinkingpensando about,
14
32000
3000
Uma coisa que este bebé poderia estar a pensar,
00:50
that could be going on in his mindmente,
15
35000
2000
que poderia estar a passar-se na sua cabeça,
00:52
is tryingtentando to figurefigura out
16
37000
2000
seria tentar perceber
00:54
what's going on in the mindmente of that other babybebê.
17
39000
3000
o que é que o outro bebé está a pensar.
00:57
After all, one of the things that's hardestmais difícil for all of us to do
18
42000
3000
Afinal, uma das coisas mais difíceis de fazer para todos nós
01:00
is to figurefigura out what other people are thinkingpensando and feelingsentindo-me.
19
45000
3000
é tentar decifrar o que as outras pessoas estão a pensar e sentir.
01:03
And maybe the hardestmais difícil thing of all
20
48000
2000
E talvez o mais difícil de tudo
01:05
is to figurefigura out that what other people think and feel
21
50000
3000
seja perceber que o que as outras pessoas pensam e sentem
01:08
isn't actuallyna realidade exactlyexatamente like what we think and feel.
22
53000
2000
não é exactamente o que nós pensamos e sentimos.
01:10
AnyoneQualquer um who'squem é followedseguido politicspolítica can testifytestemunhar
23
55000
2000
Qualquer pessoa que tenha enveredado pela política pode confirmar
01:12
to how hardDifícil that is for some people to get.
24
57000
3000
como isso é difícil para alguns.
01:15
We wanted to know
25
60000
2000
Nós queríamos saber
01:17
if babiesbebês and youngjovem childrencrianças
26
62000
2000
se os bebés e as crianças pequenas
01:19
could understandCompreendo this really profoundprofundo thing about other people.
27
64000
3000
são capazes de compreender esta coisa tão profunda sobre as outras pessoas.
01:22
Now the questionquestão is: How could we askpergunte them?
28
67000
2000
A questão aqui é: Como é que lhes perguntamos?
01:24
BabiesBebês, after all, can't talk,
29
69000
2000
Afinal de contas, os bebés não falam
01:26
and if you askpergunte a threetrês year-oldanos de idade
30
71000
2000
e se perguntarem a um bebé de três anos
01:28
to tell you what he thinksacha,
31
73000
2000
o que está a pensar
01:30
what you'llvocê vai get is a beautifulbonita streamcorrente of consciousnessconsciência monologuemonólogo
32
75000
3000
apenas vão conseguir um bonito monólogo de pensamentos
01:33
about poniespóneis and birthdaysaniversários and things like that.
33
78000
3000
sobre póneis e aniversários e coisas do género.
01:36
So how do we actuallyna realidade askpergunte them the questionquestão?
34
81000
3000
Então como é que fazemos a pergunta?
01:39
Well it turnsgira out that the secretsegredo was broccolibrócolis.
35
84000
3000
Parece que o segredo era brócolos.
01:42
What we did -- BettyBetty RapacholiRapacholi, who was one of my studentsalunos, and I --
36
87000
4000
O que nós - Betty Rapacholi, minha aluna, e eu - fizemos
01:46
was actuallyna realidade to give the babiesbebês two bowlstigelas of foodComida:
37
91000
3000
foi dar aos bebés dois pratos de comida:
01:49
one bowltigela of rawcru broccolibrócolis
38
94000
2000
um prato com brócolos crus
01:51
and one bowltigela of deliciousdelicioso goldfishpeixinho dourado crackersbiscoitos.
39
96000
3000
e um com bolachas deliciosas em forma de peixinho.
01:54
Now all of the babiesbebês, even in BerkleyBerkley,
40
99000
3000
Todos os bebés, mesmo em Berkeley,
01:57
like the crackersbiscoitos and don't like the rawcru broccolibrócolis.
41
102000
3000
gostam das bolachas e não gostam dos brócolos crus.
02:00
(LaughterRiso)
42
105000
2000
(Risos)
02:02
But then what BettyBetty did
43
107000
2000
Mas o que a Betty fez a seguir
02:04
was to take a little tastegosto of foodComida from eachcada bowltigela.
44
109000
3000
foi provar um bocado de cada prato
02:07
And she would actAja as if she likedgostei it or she didn't.
45
112000
2000
e agir como se tivesse gostado ou não.
02:09
So halfmetade the time, she actedatuou
46
114000
2000
Metade das vezes agia
02:11
as if she likedgostei the crackersbiscoitos and didn't like the broccolibrócolis --
47
116000
2000
como se gostasse das bolachas e não gostasse dos brócolos
02:13
just like a babybebê and any other sane personpessoa.
48
118000
3000
tal como um bebé ou qualquer outra pessoa boa da cabeça.
02:16
But halfmetade the time,
49
121000
2000
Mas na outra metade,
02:18
what she would do is take a little bitpouco of the broccolibrócolis
50
123000
2000
o que ela fazia era provar um bocadinho dos brócolos
02:20
and go, "MmmmmMmmmm, broccolibrócolis.
51
125000
3000
e dizer "Mmmmm, brócolos.
02:23
I tastedprovado the broccolibrócolis. MmmmmMmmmm."
52
128000
3000
Provei os brócolos. Mmmmm."
02:26
And then she would take a little bitpouco of the crackersbiscoitos,
53
131000
2000
E depois provava uma bolacha
02:28
and she'dela teria go, "EwwEww, yuckEca, crackersbiscoitos.
54
133000
4000
e dizia "uuuu, blhac, bolachas.
02:32
I tastedprovado the crackersbiscoitos. EwwEww, yuckEca."
55
137000
3000
Provei as bolachas. Uuuu, blhac."
02:35
So she'dela teria actAja as if what she wanted
56
140000
2000
Agia, portanto, como se o que ela queria
02:37
was just the oppositeoposto of what the babiesbebês wanted.
57
142000
3000
fosse o oposto daquilo que os bebés queriam.
02:40
We did this with 15 and 18 month-oldmês de idade babiesbebês.
58
145000
2000
Experimentámos isto com bebés de 15 e 18 meses.
02:42
And then she would simplysimplesmente put her handmão out and say,
59
147000
3000
E depois ela simplesmente estendia a mão e dizia,
02:45
"Can you give me some?"
60
150000
2000
"Podes dar-me um bocado?"
02:47
So the questionquestão is: What would the babybebê give her,
61
152000
2000
A questão é: O que é que o bebé lhe daria,
02:49
what they likedgostei or what she likedgostei?
62
154000
2000
o que ele gostava ou o que ela gostava?
02:51
And the remarkablenotável thing was that 18 month-oldmês de idade babiesbebês,
63
156000
3000
O interessante é que os bebés de 18 meses,
02:54
just barelymal walkingcaminhando and talkingfalando,
64
159000
2000
que mal andam ou falam,
02:56
would give her the crackersbiscoitos if she likedgostei the crackersbiscoitos,
65
161000
3000
lhe davam as bolachas se ela gostasse das bolachas,
02:59
but they would give her the broccolibrócolis if she likedgostei the broccolibrócolis.
66
164000
3000
contudo davam-lhe os brócolos se ela preferisse os brócolos.
03:02
On the other handmão,
67
167000
2000
Por outro lado,
03:04
15 month-oldsmês-olds would stareolhar fixamente at her for a long time
68
169000
2000
os bebés de 15 meses ficavam a olhar para ela durante muito tempo
03:06
if she actedatuou as if she likedgostei the broccolibrócolis,
69
171000
2000
caso ela agisse como se preferisse os brócolos,
03:08
like they couldn'tnão podia figurefigura this out.
70
173000
3000
como se não percebessem a situação.
03:11
But then after they staredolhou fixamente for a long time,
71
176000
2000
Mas depois de olharem para ela durante muito tempo,
03:13
they would just give her the crackersbiscoitos,
72
178000
2000
simplesmente lhe davam as bolachas,
03:15
what they thought everybodytodo mundo mustdevo like.
73
180000
2000
o que eles pensavam que toda a gente gostava.
03:17
So there are two really remarkablenotável things about this.
74
182000
3000
Há duas coisas impressionantes em relação a isto.
03:20
The first one is that these little 18 month-oldmês de idade babiesbebês
75
185000
3000
A primeira é o facto de estes bebés de 18 meses
03:23
have already discovereddescobriu
76
188000
2000
terem já descoberto
03:25
this really profoundprofundo factfacto about humanhumano naturenatureza,
77
190000
2000
esta verdade profunda da condição humana:
03:27
that we don't always want the samemesmo thing.
78
192000
2000
que nem sempre queremos as mesmas coisas.
03:29
And what's more, they feltsentiu that they should actuallyna realidade do things
79
194000
2000
E mais, eles sentiram que deviam fazer o possível
03:31
to help other people get what they wanted.
80
196000
3000
de forma a ajudar as outras pessoas a terem o que queriam.
03:34
Even more remarkablynotavelmente thoughApesar,
81
199000
2000
Mas mais impressionante,
03:36
the factfacto that 15 month-oldsmês-olds didn't do this
82
201000
3000
o facto de os bebés de 15 meses não terem feito isto
03:39
suggestssugere that these 18 month-oldsmês-olds had learnedaprendido
83
204000
3000
indica que os bebés de 18 meses aprenderam
03:42
this deepprofundo, profoundprofundo factfacto about humanhumano naturenatureza
84
207000
3000
esta verdade profunda sobre a natureza humana
03:45
in the threetrês monthsmeses from when they were 15 monthsmeses oldvelho.
85
210000
3000
nos três meses que passaram depois de fazerem 15 meses.
03:48
So childrencrianças bothambos know more and learnaprender more
86
213000
2000
Portanto as crianças sabem e aprendem mais
03:50
than we ever would have thought.
87
215000
2000
do que aquilo que alguma vez imaginámos.
03:52
And this is just one of hundredscentenas and hundredscentenas of studiesestudos over the last 20 yearsanos
88
217000
4000
E este é apenas um de centenas e centenas de estudos feitos nos últimos 20 anos
03:56
that's actuallyna realidade demonstrateddemonstrado it.
89
221000
2000
que realmente demonstrou isso.
03:58
The questionquestão you mightpoderia askpergunte thoughApesar is:
90
223000
2000
A pergunta que podem querer fazer é:
04:00
Why do childrencrianças learnaprender so much?
91
225000
3000
Porque é que as crianças aprendem tanto?
04:03
And how is it possiblepossível for them to learnaprender so much
92
228000
2000
E como é possível aprenderem tanto
04:05
in suchtal a shortcurto time?
93
230000
2000
em tão pouco tempo?
04:07
I mean, after all, if you look at babiesbebês superficiallysuperficialmente,
94
232000
2000
Quer dizer, afinal, se olharmos para os bebés superficialmente,
04:09
they seemparecem prettybonita uselesssem utilidade.
95
234000
2000
eles parecem bastante inúteis.
04:11
And actuallyna realidade in manymuitos waysmaneiras, they're worsepior than uselesssem utilidade,
96
236000
3000
E na verdade, em muitos aspectos são piores que inúteis,
04:14
because we have to put so much time and energyenergia
97
239000
2000
tendo em conta o tempo e energia que gastamos
04:16
into just keepingguardando them alivevivo.
98
241000
2000
só para mantê-los vivos.
04:18
But if we turnvirar to evolutionevolução
99
243000
2000
Mas se procurarmos na evolução
04:20
for an answerresponda to this puzzleenigma
100
245000
2000
uma resposta para este quebra-cabeças
04:22
of why we spendgastar so much time
101
247000
2000
sobre porque gastamos tanto tempo
04:24
takinglevando careCuidado of uselesssem utilidade babiesbebês,
102
249000
3000
a tomar conta de bebés inúteis,
04:27
it turnsgira out that there's actuallyna realidade an answerresponda.
103
252000
3000
verificamos que há realmente uma resposta.
04:30
If we look acrossatravés manymuitos, manymuitos differentdiferente speciesespécies of animalsanimais,
104
255000
3000
Se olharmos para as muitas, muitas espécies de animais,
04:33
not just us primatesprimatas,
105
258000
2000
não apenas nós, primatas,
04:35
but alsoAlém disso includingIncluindo other mammalsmamíferos, birdspássaros,
106
260000
2000
como também outros mamíferos, aves,
04:37
even marsupialsmarsupiais
107
262000
2000
até mesmo marsupiais
04:39
like kangarooscangurus and wombatsWombats,
108
264000
2000
como cangurus e vombates,
04:41
it turnsgira out that there's a relationshiprelação
109
266000
2000
verificamos que existe uma relação
04:43
betweenentre how long a childhoodinfância a speciesespécies has
110
268000
4000
entre o tempo de infância que uma espécie tem
04:47
and how biggrande theirdeles brainscérebro are comparedcomparado to theirdeles bodiescorpos
111
272000
4000
e o tamanho dos seus cérebros em relação ao corpo
04:51
and how smartinteligente and flexibleflexível they are.
112
276000
2000
e quão espertos e flexíveis eles são.
04:53
And sortordenar of the posterbirdsposterbirds for this ideaidéia are the birdspássaros up there.
113
278000
3000
Exemplo disto são aqueles pássaros ali em cima.
04:56
On one sidelado
114
281000
2000
Num dos lados
04:58
is a NewNovo CaledonianCaledonian crowCorvo.
115
283000
2000
está um corvo da Nova Caledónia.
05:00
And crowscorvos and other corvidaeCorvidae, ravenscorvos, rooksGralhas and so forthadiante,
116
285000
3000
E os corvos, tal como outros pertencentes à família Corvidae, gralhas, etc,
05:03
are incrediblyincrivelmente smartinteligente birdspássaros.
117
288000
2000
são aves incrivelmente inteligentes.
05:05
They're as smartinteligente as chimpanzeeschimpanzés in some respectsrespeita.
118
290000
3000
Em alguns aspectos são tão inteligentes como os chimpanzés.
05:08
And this is a birdpássaro on the covertampa of scienceCiência
119
293000
2000
E este é um pássaro na capa da revista Science
05:10
who'squem é learnedaprendido how to use a toolferramenta to get foodComida.
120
295000
3000
que aprendeu a usar uma ferramenta para conseguir comida.
05:13
On the other handmão,
121
298000
2000
Por outro lado,
05:15
we have our friendamigos the domesticdoméstica chickenfrango.
122
300000
2000
temos a nossa amiga galinha doméstica.
05:17
And chickensgalinhas and duckspatos and geesegansos and turkeysperus
123
302000
3000
E as galinhas, os patos, os gansos e os perus
05:20
are basicallybasicamente as dumbburro as dumpslixeiras.
124
305000
2000
são burros que nem portas.
05:22
So they're very, very good at peckingbicando for graingrão,
125
307000
3000
Muito, muito bons a bicar o grão,
05:25
and they're not much good at doing anything elseoutro.
126
310000
3000
e basicamente a fazer mais nada.
05:28
Well it turnsgira out that the babiesbebês,
127
313000
2000
Acontece que os bebés,
05:30
the NewNovo CaledonianCaledonian crowCorvo babiesbebês, are fledglingsfilhotes.
128
315000
2000
os corvos da Nova Caledónia bebés, são altamente dependentes.
05:32
They dependdepender on theirdeles momsmães
129
317000
2000
Eles dependem das mães
05:34
to dropsolta wormsvermes in theirdeles little openaberto mouthsbocas
130
319000
3000
que lhes põem minhocas nas suas boquinhas abertas
05:37
for as long as two yearsanos,
131
322000
2000
durante o que pode chegar a dois anos,
05:39
whichqual is a really long time in the life of a birdpássaro.
132
324000
2000
o que é muito tempo na vida de uma ave.
05:41
WhereasConsiderando que a the chickensgalinhas are actuallyna realidade maturemaduras
133
326000
2000
Ao passo que as galinhas atingem esse nível de maturidade
05:43
withindentro a couplecasal of monthsmeses.
134
328000
2000
em poucos meses.
05:45
So childhoodinfância is the reasonrazão
135
330000
3000
A infância é, portanto, a razão
05:48
why the crowscorvos endfim up on the covertampa of ScienceCiência
136
333000
2000
pela qual os corvos acabam na capa da revista Science
05:50
and the chickensgalinhas endfim up in the soupsopa potmaconha.
137
335000
2000
e as galinhas na panela da sopa.
05:52
There's something about that long childhoodinfância
138
337000
3000
Há alguma coisa nessa longa infância
05:55
that seemsparece to be connectedconectado
139
340000
2000
que parece estar relacionada
05:57
to knowledgeconhecimento and learningAprendendo.
140
342000
2000
com o conhecimento e a aprendizagem.
05:59
Well what kindtipo of explanationexplicação could we have for this?
141
344000
3000
Que explicação podemos ter para isto?
06:02
Well some animalsanimais, like the chickenfrango,
142
347000
3000
Alguns animais, como a galinha,
06:05
seemparecem to be beautifullybelas suitedadequado
143
350000
2000
parecem adaptar-se perfeitamente
06:07
to doing just one thing very well.
144
352000
2000
a fazer muito bem apenas uma coisa.
06:09
So they seemparecem to be beautifullybelas suitedadequado
145
354000
3000
Estas parecem estar perfeitamente adaptadas
06:12
to peckingbicando graingrão in one environmentmeio Ambiente.
146
357000
2000
a bicar o grão num ambiente.
06:14
Other creaturescriaturas, like the crowscorvos,
147
359000
2000
Outras criaturas, como os corvos,
06:16
aren'tnão são very good at doing anything in particularespecial,
148
361000
2000
não são especialmente bons a fazer uma coisa específica,
06:18
but they're extremelyextremamente good
149
363000
2000
mas são extremamente bons
06:20
at learningAprendendo about lawsleis of differentdiferente environmentsambientes.
150
365000
2000
a aprender as regras de diferentes ambientes.
06:22
And of coursecurso, we humanhumano beingsseres
151
367000
2000
E como é óbvio, nós humanos
06:24
are way out on the endfim of the distributiondistribuição like the crowscorvos.
152
369000
3000
estamos muito para além da curva de distribuição tal como os corvos.
06:27
We have biggerMaior brainscérebro relativerelativo to our bodiescorpos
153
372000
2000
Os nossos cérebros são maiores em relação aos nossos corpos
06:29
by farlonge than any other animalanimal.
154
374000
2000
do que em qualquer outro animal.
06:31
We're smartermais esperto, we're more flexibleflexível,
155
376000
2000
Somos mais inteligentes, mais flexivéis,
06:33
we can learnaprender more,
156
378000
2000
capazes de aprender mais,
06:35
we survivesobreviver in more differentdiferente environmentsambientes,
157
380000
2000
sobrevivemos em diferentes ambientes,
06:37
we migratedmigrados to covertampa the worldmundo and even go to outerexterior spaceespaço.
158
382000
3000
emigrámos para povoar o mundo e viajámos até ao espaço.
06:40
And our babiesbebês and childrencrianças are dependentdependente on us
159
385000
3000
E os nossos bebés e crianças dependem de nós
06:43
for much longermais longo than the babiesbebês of any other speciesespécies.
160
388000
3000
por muito mais tempo do que qualquer bebé de outra espécie.
06:46
My sonfilho is 23.
161
391000
2000
O meu filho tem 23 anos.
06:48
(LaughterRiso)
162
393000
2000
(Risos)
06:50
And at leastpelo menos untilaté they're 23,
163
395000
2000
E pelo menos até fazerem 23 anos,
06:52
we're still poppingestourando those wormsvermes
164
397000
2000
continuamos a atirar aquelas minhocas
06:54
into those little openaberto mouthsbocas.
165
399000
3000
para as suas boquinhas abertas.
06:57
All right, why would we see this correlationcorrelação?
166
402000
3000
Pois bem, como é que chegaríamos a esta correlação?
07:00
Well an ideaidéia is that that strategyestratégia, that learningAprendendo strategyestratégia,
167
405000
4000
Uma ideia é a de que essa estratégia de aprendizagem,
07:04
is an extremelyextremamente powerfulpoderoso, great strategyestratégia for gettingobtendo on in the worldmundo,
168
409000
3000
é uma estratégia de sobrevivência muito poderosa,
07:07
but it has one biggrande disadvantagedesvantagem.
169
412000
2000
mas tem uma grande desvantagem.
07:09
And that one biggrande disadvantagedesvantagem
170
414000
2000
E essa grande desvantagem
07:11
is that, untilaté you actuallyna realidade do all that learningAprendendo,
171
416000
3000
é que, até concluirmos todo o processo de aprendizagem,
07:14
you're going to be helplessindefeso.
172
419000
2000
seremos indefesos.
07:16
So you don't want to have the mastodonMastodon chargingcobrando at you
173
421000
3000
Não vamos querer que o mastodonte venha atrás de nós
07:19
and be sayingdizendo to yourselfvocê mesmo,
174
424000
2000
e pensar,
07:21
"A slingshotestilingue or maybe a spearlança mightpoderia work. WhichQue would actuallyna realidade be better?"
175
426000
4000
"Talvez uma fisga ou uma lança funcionem. Qual será melhor?"
07:25
You want to know all that
176
430000
2000
Vamos querer saber isso
07:27
before the mastodonsmastodontes actuallyna realidade showexposição up.
177
432000
2000
antes de o mastodonte aparecer.
07:29
And the way the evolutionsevoluções seemsparece to have solvedresolvido that problemproblema
178
434000
3000
E a forma como a evolução parece ter resolvido esse problema
07:32
is with a kindtipo of divisiondivisão of labortrabalho.
179
437000
2000
foi com uma espécie de divisão de trabalho.
07:34
So the ideaidéia is that we have this earlycedo periodperíodo when we're completelycompletamente protectedprotegido.
180
439000
3000
Ou seja, numa primeira fase estamos completamente protegidos,
07:37
We don't have to do anything. All we have to do is learnaprender.
181
442000
3000
não temos de fazer nada, apenas aprender.
07:40
And then as adultsadultos,
182
445000
2000
Depois, enquanto adultos,
07:42
we can take all those things that we learnedaprendido when we were babiesbebês and childrencrianças
183
447000
3000
podemos pegar nas coisas que aprendemos quando éramos bebés e crianças
07:45
and actuallyna realidade put them to work to do things out there in the worldmundo.
184
450000
3000
e pô-las em prática na vida real.
07:48
So one way of thinkingpensando about it
185
453000
2000
Uma perspectiva seria pensar
07:50
is that babiesbebês and youngjovem childrencrianças
186
455000
2000
que os bebés e as crianças pequenas
07:52
are like the researchpesquisa and developmentdesenvolvimento divisiondivisão of the humanhumano speciesespécies.
187
457000
3000
são como o departamento de Investigação e Desenvolvimento da espécie humana.
07:55
So they're the protectedprotegido blueazul skycéu guys
188
460000
3000
São os investigadores protegidos
07:58
who just have to go out and learnaprender and have good ideasidéias,
189
463000
2000
que apenas têm que sair, aprender e ter boas ideias,
08:00
and we're productionProdução and marketingmarketing.
190
465000
2000
e nós somos a produção e o marketing.
08:02
We have to take all those ideasidéias
191
467000
2000
Nós temos que pegar nessas ideias
08:04
that we learnedaprendido when we were childrencrianças
192
469000
2000
que desenvolvemos em criança
08:06
and actuallyna realidade put them to use.
193
471000
2000
e pô-las em prática.
08:08
AnotherOutro way of thinkingpensando about it
194
473000
2000
Outra perspectiva é a de que
08:10
is insteadem vez de of thinkingpensando of babiesbebês and childrencrianças
195
475000
2000
em lugar de pensarmos nos bebés e nas crianças
08:12
as beingser like defectivecom defeito grownupsadultos,
196
477000
2000
como adultos defeituosos,
08:14
we should think about them
197
479000
2000
deveríamos pensar neles
08:16
as beingser a differentdiferente developmentaldo desenvolvimento stageetapa of the samemesmo speciesespécies --
198
481000
2000
como estando numa fase diferente de desenvolvimento da mesma espécie
08:18
kindtipo of like caterpillarslagartas and butterfliesborboletas --
199
483000
3000
- tipo lagartas e borboletas -
08:21
exceptexceto that they're actuallyna realidade the brilliantbrilhante butterfliesborboletas
200
486000
2000
contudo sendo eles as borboletas brilhantes
08:23
who are flittingesvoaçando around the gardenjardim and exploringexplorando,
201
488000
3000
que esvoaçam e exploram o jardim,
08:26
and we're the caterpillarslagartas
202
491000
2000
e nós as lagartas
08:28
who are inchingmovendo-se alongao longo our narrowlimitar, grownupadulto, adultadulto pathcaminho.
203
493000
3000
que a pouco e pouco vamos avançando pelo caminho de adultos.
08:31
If this is trueverdade, if these babiesbebês are designedprojetado to learnaprender --
204
496000
3000
Se isto for verdade, se os bebés estão programados para aprender
08:34
and this evolutionaryevolutivo storyhistória would say childrencrianças are for learningAprendendo,
205
499000
3000
- e a história evolutiva assim o comprova
08:37
that's what they're for --
206
502000
2000
que as crianças existem para aprender -
08:39
we mightpoderia expectEspero
207
504000
2000
poderíamos supôr
08:41
that they would have really powerfulpoderoso learningAprendendo mechanismsmecanismos.
208
506000
2000
que eles possuem poderosos mecanismos de aprendizagem.
08:43
And in factfacto, the baby'sdo bebê braincérebro
209
508000
3000
De facto, o cérebro dos bebés
08:46
seemsparece to be the mosta maioria powerfulpoderoso learningAprendendo computercomputador
210
511000
2000
parece ser o computador de aprendizagem mais poderoso
08:48
on the planetplaneta.
211
513000
2000
do planeta.
08:50
But realreal computerscomputadores are actuallyna realidade gettingobtendo to be a lot better.
212
515000
3000
No entanto os computadores reais estão a melhorar muito.
08:53
And there's been a revolutionrevolução
213
518000
2000
Houve uma revolução recentemente
08:55
in our understandingcompreensão of machinemáquina learningAprendendo recentlyrecentemente.
214
520000
2000
no nosso entendimento de máquina de aprendizagem.
08:57
And it all dependsdepende on the ideasidéias of this guy,
215
522000
3000
E tudo graças às ideias deste senhor,
09:00
the ReverendReverendo ThomasThomas BayesBayes,
216
525000
2000
do Reverendo Thomas Bayes,
09:02
who was a statisticianestatístico and mathematicianmatemático in the 18thº centuryséculo.
217
527000
3000
especialista em estatística e matemático do século XVIII.
09:05
And essentiallyessencialmente what BayesBayes did
218
530000
3000
E basicamente o que Bayes fez
09:08
was to provideprovidenciar a mathematicalmatemático way
219
533000
2000
foi criar um método matemático
09:10
usingusando probabilityprobabilidade theoryteoria
220
535000
2000
utilizando a teoria das probabilidades
09:12
to characterizecaracterizar, describedescrever,
221
537000
2000
para caracterizar e descrever
09:14
the way that scientistscientistas find out about the worldmundo.
222
539000
2000
a forma como os cientistas fazem descobertas sobre o mundo.
09:16
So what scientistscientistas do
223
541000
2000
O que os cientistas fazem
09:18
is they have a hypothesishipótese that they think mightpoderia be likelyprovável to startcomeçar with.
224
543000
3000
é partir de uma hipótese que acham ser um ponto de partida viável
09:21
They go out and testteste it againstcontra the evidenceevidência.
225
546000
2000
e testá-la, comparando-a com os dados.
09:23
The evidenceevidência makesfaz com que them changemudança that hypothesishipótese.
226
548000
2000
Os dados fazem-nos alterar essa hipótese.
09:25
Then they testteste that newNovo hypothesishipótese
227
550000
2000
Depois testam essa nova hipótese
09:27
and so on and so forthadiante.
228
552000
2000
e assim sucessivamente.
09:29
And what BayesBayes showedmostrou was a mathematicalmatemático way that you could do that.
229
554000
3000
E o que Bayes demonstrou foi um método matemático que permite fazer isso
09:32
And that mathematicsmatemática is at the coretestemunho
230
557000
2000
e que a matemática está na base
09:34
of the bestmelhor machinemáquina learningAprendendo programsprogramas that we have now.
231
559000
2000
de todos os programas de aprendizagem automáticos que existem hoje.
09:36
And some 10 yearsanos agoatrás,
232
561000
2000
Há cerca de 10 anos,
09:38
I suggestedsugerido that babiesbebês mightpoderia be doing the samemesmo thing.
233
563000
4000
propus que os bebés poderiam estar a fazer algo semelhante.
09:42
So if you want to know what's going on
234
567000
2000
Se quiserem saber o que se passa
09:44
underneathpor baixo those beautifulbonita brownCastanho eyesolhos,
235
569000
2000
por detrás daqueles lindos olhos castanhos,
09:46
I think it actuallyna realidade looksparece something like this.
236
571000
2000
penso que será qualquer coisa como isto.
09:48
This is ReverendReverendo Bayes'sDe Bayes notebookcaderno.
237
573000
2000
Este é o caderno de apontamentos do Reverendo Bayes.
09:50
So I think those babiesbebês are actuallyna realidade makingfazer complicatedcomplicado calculationscálculos
238
575000
3000
Penso que aqueles bebés estão a resolver cálculos complexos
09:53
with conditionalcondicional probabilitiesprobabilidades that they're revisinga revisão
239
578000
3000
tendo em conta probabilidades condicionadas
09:56
to figurefigura out how the worldmundo workstrabalho.
240
581000
2000
que usam para compreender como funciona o mundo.
09:58
All right, now that mightpoderia seemparecem like an even tallermais alto orderordem to actuallyna realidade demonstratedemonstrar.
241
583000
4000
Pois bem, isto pode parecer um processo ainda mais difícil de demonstrar.
10:02
Because after all, if you askpergunte even grownupsadultos about statisticsEstatisticas,
242
587000
2000
Afinal de contas, se perguntarmos a adultos sobre estatística,
10:04
they look extremelyextremamente stupidestúpido.
243
589000
2000
eles fazem figuras ridículas.
10:06
How could it be that childrencrianças are doing statisticsEstatisticas?
244
591000
3000
Como é possível que as crianças façam análises estatísticas?
10:09
So to testteste this we used a machinemáquina that we have
245
594000
2000
Para testar isto utilizámos um aparelho ao qual
10:11
calledchamado the BlicketBlicket DetectorDetector de.
246
596000
2000
demos o nome de Detector Blicket.
10:13
This is a boxcaixa that lightsluzes up and playstocam musicmúsica
247
598000
2000
Isto é uma caixa que acende luzes e toca música
10:15
when you put some things on it and not othersoutras.
248
600000
3000
quando pomos uns determinados blocos em cima dela e não outros.
10:18
And usingusando this very simplesimples machinemáquina,
249
603000
2000
Usando este aparelho tão simples,
10:20
my lablaboratório and othersoutras have donefeito dozensdezenas of studiesestudos
250
605000
2000
o meu laboratório e outros fizeram dezenas de estudos
10:22
showingmostrando just how good babiesbebês are
251
607000
2000
que comprovam como os bebés são bons
10:24
at learningAprendendo about the worldmundo.
252
609000
2000
a compreender o mundo que os rodeia.
10:26
Let me mentionmenção just one
253
611000
2000
Deixem-me mostrar-vos um
10:28
that we did with TumarBolsa KushnerKushner, my studentaluna.
254
613000
2000
que fizemos com um aluno meu, Tumar Kushner.
10:30
If I showedmostrou you this detectordetector de,
255
615000
2000
Se vos mostrasse este detector,
10:32
you would be likelyprovável to think to begininício with
256
617000
2000
muito provavelmente pensariam de imediato
10:34
that the way to make the detectordetector de go
257
619000
2000
que a melhor forma de accioná-lo
10:36
would be to put a blockquadra on toptopo of the detectordetector de.
258
621000
3000
seria pôr um bloco em cima do detector.
10:39
But actuallyna realidade, this detectordetector de
259
624000
2000
Mas na verdade, o detector
10:41
workstrabalho in a bitpouco of a strangeestranho way.
260
626000
2000
funciona de uma forma um bocado estranha,
10:43
Because if you waveonda a blockquadra over the toptopo of the detectordetector de,
261
628000
3000
porque se abanarmos um bloco por cima do detector,
10:46
something you wouldn'tnão seria ever think of to begininício with,
262
631000
3000
algo que nem sequer pensámos,
10:49
the detectordetector de will actuallyna realidade activateativar two out of threetrês timesvezes.
263
634000
3000
o detector activar-se-á duas em cada três vezes,
10:52
WhereasConsiderando que a, if you do the likelyprovável thing, put the blockquadra on the detectordetector de,
264
637000
3000
ao passo que se fizerem a coisa mais óbvia, pôr o bloco em cima do detector,
10:55
it will only activateativar two out of sixseis timesvezes.
265
640000
4000
ele activar-se-á apenas duas em seis vezes.
10:59
So the unlikelyimprovável hypothesishipótese
266
644000
2000
Concluímos, portanto, que a hipótese menos provável
11:01
actuallyna realidade has strongermais forte evidenceevidência.
267
646000
2000
é a mais satisfatória.
11:03
It looksparece as if the wavingacenando
268
648000
2000
Parece que abanar
11:05
is a more effectiveeficaz strategyestratégia than the other strategyestratégia.
269
650000
2000
é uma estratégia mais eficaz do que a outra.
11:07
So we did just this; we gavedeu fourquatro year-oldsanos de idade this patternpadronizar of evidenceevidência,
270
652000
3000
Então fizemos o seguinte: demos às crianças de 4 anos esta série de resultados
11:10
and we just askedperguntei them to make it go.
271
655000
2000
e pedimos-lhes que accionassem o aparelho.
11:12
And sure enoughsuficiente, the fourquatro year-oldsanos de idade used the evidenceevidência
272
657000
3000
Obviamente, as crianças, com base nos resultados anteriores,
11:15
to waveonda the objectobjeto on toptopo of the detectordetector de.
273
660000
3000
preferiram abanar o objecto por cima do detector.
11:18
Now there are two things that are really interestinginteressante about this.
274
663000
3000
Há duas coisas deveras interessantes nisto.
11:21
The first one is, again, rememberlembrar, these are fourquatro year-oldsanos de idade.
275
666000
3000
A primeira é que, lembrem-se, estas crianças têm 4 anos.
11:24
They're just learningAprendendo how to countcontagem.
276
669000
2000
Começaram agora a aprender a contar.
11:26
But unconsciouslyinconscientemente,
277
671000
2000
Mas inconscientemente,
11:28
they're doing these quitebastante complicatedcomplicado calculationscálculos
278
673000
2000
estão a fazer estes cálculos bastante complicados
11:30
that will give them a conditionalcondicional probabilityprobabilidade measurea medida.
279
675000
3000
que lhes darão uma medida da probabilidade condicionada.
11:33
And the other interestinginteressante thing
280
678000
2000
A outra coisa interessante
11:35
is that they're usingusando that evidenceevidência
281
680000
2000
é que eles estão a usar aquela informação
11:37
to get to an ideaidéia, get to a hypothesishipótese about the worldmundo,
282
682000
3000
para chegar a uma ideia, a uma hipótese sobre o mundo,
11:40
that seemsparece very unlikelyimprovável to begininício with.
283
685000
3000
o que em si parece muito pouco provável.
11:43
And in studiesestudos we'venós temos just been doing in my lablaboratório, similarsemelhante studiesestudos,
284
688000
3000
E nos estudos que temos feito no meu laboratório, estudos semelhantes,
11:46
we'venós temos showexposição that fourquatro year-oldsanos de idade are actuallyna realidade better
285
691000
2000
demonstrámos que as crianças de 4 anos são melhores
11:48
at findingencontrando out an unlikelyimprovável hypothesishipótese
286
693000
3000
a descobrir uma hipótese improvável
11:51
than adultsadultos are when we give them exactlyexatamente the samemesmo tasktarefa.
287
696000
3000
do que os adultos perante a mesma tarefa.
11:54
So in these circumstancescircunstâncias,
288
699000
2000
Nestas circunstâncias,
11:56
the childrencrianças are usingusando statisticsEstatisticas to find out about the worldmundo,
289
701000
3000
as crianças estão a usar estatísticas para descobrirem coisas sobre o mundo.
11:59
but after all, scientistscientistas alsoAlém disso do experimentsexperiências,
290
704000
3000
Mas afinal de contas os cientistas também fazem experiências
12:02
and we wanted to see if childrencrianças are doing experimentsexperiências.
291
707000
3000
e por isso queríamos ver se também as crianças o fazem.
12:05
When childrencrianças do experimentsexperiências we call it "gettingobtendo into everything"
292
710000
3000
Às experiências das crianças chamamos "meter-se em tudo"
12:08
or elseoutro "playingjogando."
293
713000
2000
ou "brincar".
12:10
And there's been a bunchgrupo of interestinginteressante studiesestudos recentlyrecentemente
294
715000
3000
E recentemente tem surgido uma série de estudos interessantes
12:13
that have shownmostrando this playingjogando around
295
718000
3000
que comprovam que esta brincadeira
12:16
is really a kindtipo of experimentalexperimental researchpesquisa programprograma.
296
721000
2000
é na verdade uma espécie de programa de investigação experimental.
12:18
Here'sAqui é one from CristineCristine Legare'sDo Legare lablaboratório.
297
723000
3000
Aqui está um do laboratório da Cristine Legare.
12:21
What CristineCristine did was use our BlicketBlicket DetectorsDetectores de.
298
726000
3000
O que a Cristine fez foi usar os nossos Detectores Blicket.
12:24
And what she did was showexposição childrencrianças
299
729000
2000
E o que fez foi mostrar às crianças
12:26
that yellowamarelo onesuns madefeito it go and redvermelho onesuns didn't,
300
731000
2000
que os blocos amarelos acendiam a caixa e os vermelhos não,
12:28
and then she showedmostrou them an anomalyanomalia.
301
733000
3000
tendo-lhes depois mostrado uma anomalia.
12:31
And what you'llvocê vai see
302
736000
2000
E o que vão verificar
12:33
is that this little boyGaroto will go throughatravés fivecinco hypotheseshipóteses
303
738000
3000
é que este menino vai testar cinco hipóteses
12:36
in the spaceespaço of two minutesminutos.
304
741000
3000
no espaço de dois minutos.
12:39
(VideoVídeo) BoyMenino: How about this?
305
744000
3000
Menino: E que tal assim?
12:43
SameMesmo as the other sidelado.
306
748000
3000
Igual ao outro lado.
12:46
AlisonAlison GopnikGopnik: Okay, so his first hypothesishipótese has just been falsifiedfalsificados.
307
751000
4000
Alison Gopnik: A primeira hipótese dele acabou de ser refutada.
12:55
(LaughterRiso)
308
760000
2000
(Risos)
12:57
BoyMenino: This one lightediluminado up, and this one nothing.
309
762000
3000
Menino: Esta acendeu e esta nada.
13:00
AGAG: Okay, he's got his experimentalexperimental notebookcaderno out.
310
765000
3000
AG: Está a registar as suas notas experimentais.
13:06
BoyMenino: What's makingfazer this lightluz up.
311
771000
4000
Menino: O que faz esta acender?
13:11
(LaughterRiso)
312
776000
9000
(Risos)
13:20
I don't know.
313
785000
2000
Não sei.
13:22
AGAG: EveryCada scientistcientista will recognizereconhecer that expressionexpressão of despairdesespero.
314
787000
4000
AG: Qualquer cientista reconhece aquela expressão de desespero.
13:26
(LaughterRiso)
315
791000
3000
(Risos)
13:29
BoyMenino: Oh, it's because this needsprecisa to be like this,
316
794000
6000
Menino: Ah, é porque este tem que ficar assim,
13:35
and this needsprecisa to be like this.
317
800000
2000
e este assim.
13:37
AGAG: Okay, hypothesishipótese two.
318
802000
3000
AG: Muito bem, hipótese número dois.
13:40
BoyMenino: That's why.
319
805000
2000
Menino: É por isso.
13:42
Oh.
320
807000
2000
Oh.
13:44
(LaughterRiso)
321
809000
5000
(Risos)
13:49
AGAG: Now this is his nextPróximo ideaidéia.
322
814000
2000
AG: Esta foi a ideia seguinte dele.
13:51
He told the experimenterexperimentador to do this,
323
816000
2000
Ele disse à investigadora para fazer isto,
13:53
to try puttingcolocando it out ontopara the other locationlocalização.
324
818000
4000
tentar pôr um em cima do outro.
13:57
Not workingtrabalhando eitherou.
325
822000
2000
Continua a não resultar.
14:02
BoyMenino: Oh, because the lightluz goesvai only to here,
326
827000
4000
Menino: Ah, é porque a luz só vai para aqui
14:06
not here.
327
831000
3000
e para aqui não.
14:09
Oh, the bottominferior of this boxcaixa
328
834000
3000
Ah, o fundo desta caixa
14:12
has electricityeletricidade in here,
329
837000
2000
tem electricidade,
14:14
but this doesn't have electricityeletricidade.
330
839000
2000
mas este não.
14:16
AGAG: Okay, that's a fourthquarto hypothesishipótese.
331
841000
2000
AG: Quarta hipótese.
14:18
BoyMenino: It's lightingiluminação up.
332
843000
2000
Menino: Acendeu!
14:20
So when you put fourquatro.
333
845000
5000
Então é quando se põem quatro.
14:26
So you put fourquatro on this one to make it lightluz up
334
851000
3000
Esta precisa de quatro para acender
14:29
and two on this one to make it lightluz up.
335
854000
2000
e esta só precisa de duas.
14:31
AGAG: Okay,there's his fifthquinto hypothesishipótese.
336
856000
2000
AG: Ora aí está a quinta hipótese.
14:33
Now that is a particularlyparticularmente --
337
858000
3000
Trata-se de um menino especialmente adorável
14:36
that is a particularlyparticularmente adorableadorável and articulatearticular little boyGaroto,
338
861000
3000
e particularmente eloquente,
14:39
but what CristineCristine discovereddescobriu is this is actuallyna realidade quitebastante typicaltípica.
339
864000
3000
mas o que a Cristine descobriu foi que isto é bastante normal.
14:42
If you look at the way childrencrianças playToque, when you askpergunte them to explainexplicar something,
340
867000
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 seriesSeries of experimentsexperiências.
341
870000
3000
o que eles fazem é uma série de experimentações.
14:48
This is actuallyna realidade prettybonita typicaltípica of fourquatro year-oldsanos de idade.
342
873000
3000
Na verdade isto é bastante comum em crianças de 4 anos.
14:51
Well, what's it like to be this kindtipo of creaturecriatura?
343
876000
3000
O que é que se sente sendo este tipo de criatura?
14:54
What's it like to be one of these brilliantbrilhante butterfliesborboletas
344
879000
3000
Como é ser uma destas borboletas brilhantes
14:57
who can testteste fivecinco hypotheseshipóteses in two minutesminutos?
345
882000
3000
e ser capaz de testar cinco hipóteses em dois minutos?
15:00
Well, if you go back to those psychologistspsicólogos and philosophersfilósofos,
346
885000
3000
Se nos voltarmos para os psicólogos e filósofos,
15:03
a lot of them have said
347
888000
2000
muitos afirmaram que
15:05
that babiesbebês and youngjovem childrencrianças were barelymal consciousconsciente
348
890000
2000
os bebés e as crianças pequenas são pouco conscientes
15:07
if they were consciousconsciente at all.
349
892000
2000
se é que são conscientes sequer.
15:09
And I think just the oppositeoposto is trueverdade.
350
894000
2000
Eu penso exactamente o contrário.
15:11
I think babiesbebês and childrencrianças are actuallyna realidade more consciousconsciente than we are as adultsadultos.
351
896000
3000
Creio que tanto os bebés como as crianças são mais conscientes do que nós enquanto adultos.
15:14
Now here'saqui está what we know about how adultadulto consciousnessconsciência workstrabalho.
352
899000
3000
Isto é o que sabemos sobre como funciona a consciência nos adultos.
15:17
And adults'dos adultos attentionatenção and consciousnessconsciência
353
902000
2000
A atenção e consciência dos adultos
15:19
look kindtipo of like a spotlightcentro das atenções.
354
904000
2000
funciona como um foco.
15:21
So what happensacontece for adultsadultos
355
906000
2000
O que acontece com os adultos
15:23
is we decidedecidir that something'salgumas coisas relevantrelevante or importantimportante,
356
908000
2000
é que decidimos se algo é relevante ou importante,
15:25
we should paypagamento attentionatenção to it.
357
910000
2000
e se devemos prestar atenção a isso.
15:27
Our consciousnessconsciência of that thing that we're attendingparticipando to
358
912000
2000
A nossa consciência sobre aquilo a que prestamos atenção
15:29
becomestorna-se extremelyextremamente brightbrilhante and vividvívido,
359
914000
3000
torna-se extremamente vívida e brilhante
15:32
and everything elseoutro sortordenar of goesvai darkSombrio.
360
917000
2000
enquanto tudo o resto se apaga;
15:34
And we even know something about the way the braincérebro does this.
361
919000
3000
e nós até sabemos como é que o cérebro faz isto.
15:37
So what happensacontece when we paypagamento attentionatenção
362
922000
2000
O que acontece quando prestamos atenção
15:39
is that the prefrontalpré-frontal cortexcórtex, the sortordenar of executiveexecutivo partparte of our brainscérebro,
363
924000
3000
é que o córtex pré-frontal, digamos a parte executiva dos nossos cérebros,
15:42
sendsenvia a signalsinal
364
927000
2000
envia um sinal
15:44
that makesfaz com que a little partparte of our braincérebro much more flexibleflexível,
365
929000
2000
que torna uma pequena parte do nosso cérebro mais flexível,
15:46
more plasticplástico, better at learningAprendendo,
366
931000
2000
mais plástica, mais apta para aprender,
15:48
and shutsdesliga-se down activityatividade
367
933000
2000
e suspende toda e qualquer actividade
15:50
in all the restdescansar of our brainscérebro.
368
935000
2000
no resto do nosso cérebro.
15:52
So we have a very focusedfocado, purpose-drivenorientado para o propósito kindtipo of attentionatenção.
369
937000
4000
Temos portanto uma atenção muito focada, voltada para um propósito.
15:56
If we look at babiesbebês and youngjovem childrencrianças,
370
941000
2000
Se olharmos para os bebés e crianças pequenas,
15:58
we see something very differentdiferente.
371
943000
2000
deparamo-nos com algo bem diferente.
16:00
I think babiesbebês and youngjovem childrencrianças
372
945000
2000
Creio que os bebés e crianças pequenas
16:02
seemparecem to have more of a lanternlanterna of consciousnessconsciência
373
947000
2000
têm mais um candeeiro de consciência
16:04
than a spotlightcentro das atenções of consciousnessconsciência.
374
949000
2000
do que um foco de consciência.
16:06
So babiesbebês and youngjovem childrencrianças are very badmau
375
951000
3000
Os bébes e as crianças pequenas são portanto muito maus
16:09
at narrowingestreitando down to just one thing.
376
954000
3000
a concentrarem-se numa única coisa,
16:12
But they're very good at takinglevando in lots of informationem formação
377
957000
3000
mas muito bons a absorver informação
16:15
from lots of differentdiferente sourcesfontes at onceuma vez.
378
960000
2000
de muitas fontes diversas ao mesmo tempo.
16:17
And if you actuallyna realidade look in theirdeles brainscérebro,
379
962000
2000
Se observarmos os seus cérebros,
16:19
you see that they're floodedinundou with these neurotransmittersneurotransmissores
380
964000
3000
vemos que estão repletos de neurotransmissores
16:22
that are really good at inducingindução de learningAprendendo and plasticityplasticidade,
381
967000
2000
muito bons a estimular a aprendizagem e a plasticidade,
16:24
and the inhibitoryinibitório partspartes haven'tnão tem come on yetainda.
382
969000
3000
e que os mecanismos inibidores ainda não se desenvolveram.
16:27
So when we say that babiesbebês and youngjovem childrencrianças
383
972000
2000
Por isso quando dizemos que os bebés e as crianças pequenas
16:29
are badmau at payingpagando attentionatenção,
384
974000
2000
são maus a prestar atenção,
16:31
what we really mean is that they're badmau at not payingpagando attentionatenção.
385
976000
4000
o que queremos dizer é que eles são maus a não prestar atenção.
16:35
So they're badmau at gettingobtendo ridlivrar
386
980000
2000
Eles são maus a livrarem-se
16:37
of all the interestinginteressante things that could tell them something
387
982000
2000
de tudo o que os rodeia
16:39
and just looking at the thing that's importantimportante.
388
984000
2000
e a focarem-se apenas no que é importante.
16:41
That's the kindtipo of attentionatenção, the kindtipo of consciousnessconsciência,
389
986000
3000
É esse tipo de atenção, de consciência
16:44
that we mightpoderia expectEspero
390
989000
2000
que podemos esperar
16:46
from those butterfliesborboletas who are designedprojetado to learnaprender.
391
991000
2000
daquelas borboletas que estão programadas para aprender.
16:48
Well if we want to think about a way
392
993000
2000
Quem quiser ter uma ideia
16:50
of gettingobtendo a tastegosto of that kindtipo of babybebê consciousnessconsciência as adultsadultos,
393
995000
4000
de como funciona a consciência dos bebés,
16:54
I think the bestmelhor thing is think about casescasos
394
999000
2000
acho que o melhor é pensar nas vezes
16:56
where we're put in a newNovo situationsituação that we'venós temos never been in before --
395
1001000
3000
em que nos encontramos em situações nunca antes vividas,
16:59
when we fallcair in love with someonealguém newNovo,
396
1004000
2000
como quando nos apaixonamos
17:01
or when we're in a newNovo citycidade for the first time.
397
1006000
3000
ou quando visitamos uma cidade pela primeira vez.
17:04
And what happensacontece then is not that our consciousnessconsciência contractsMarcoddGMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMM,
398
1009000
2000
O que acontece então não é que a nossa consciência se contraia,
17:06
it expandsse expande,
399
1011000
2000
pelo contrário, expande-se
17:08
so that those threetrês daysdias in ParisParis
400
1013000
2000
de modo a que aqueles três dias em Paris
17:10
seemparecem to be more fullcheio of consciousnessconsciência and experienceexperiência
401
1015000
2000
pareçam mais cheios de consciência e experiência
17:12
than all the monthsmeses of beingser
402
1017000
2000
do que todos os meses
17:14
a walkingcaminhando, talkingfalando, facultyFaculdade meeting-attendingreunião-atendente zombieZombie back home.
403
1019000
4000
a caminhar, a falar e a ir a reuniões em piloto automático na nossa cidade.
17:18
And by the way, that coffeecafé,
404
1023000
2000
E já agora, aquele café,
17:20
that wonderfulMaravilhoso coffeecafé you've been drinkingbebendo downstairsandar de baixo,
405
1025000
2000
aquele maravilhoso café que tomaram lá em baixo,
17:22
actuallyna realidade mimicsimita the effectefeito
406
1027000
2000
na verdade imita o efeito
17:24
of those babybebê neurotransmittersneurotransmissores.
407
1029000
2000
dos neurotransmissores dos bebés.
17:26
So what's it like to be a babybebê?
408
1031000
2000
Como é ser um bebé?
17:28
It's like beingser in love
409
1033000
2000
É como estar apaixonado
17:30
in ParisParis for the first time
410
1035000
2000
em Paris pela primeira vez
17:32
after you've had threetrês double-espressosduplo-expressos.
411
1037000
2000
depois de se ter tomado três cafés curtos.
17:34
(LaughterRiso)
412
1039000
3000
(Risos)
17:37
That's a fantasticfantástico way to be,
413
1042000
2000
Uma sensação fantástica,
17:39
but it does tendtende to leavesair you wakingacordando up cryinga chorar at threetrês o'clocknoi in the morningmanhã.
414
1044000
4000
mas que tem tendência a deixar-nos acordados até às três da manhã a chorar.
17:43
(LaughterRiso)
415
1048000
3000
(Risos)
17:46
Now it's good to be a grownupadulto.
416
1051000
2000
É bom ser-se adulto.
17:48
I don't want to say too much about how wonderfulMaravilhoso babiesbebês are.
417
1053000
2000
Não me quero alargar muito mais sobre como os bebés são maravilhosos,
17:50
It's good to be a grownupadulto.
418
1055000
2000
porque é bom ser-se adulto.
17:52
We can do things like tiegravata our shoelacescadarços and crossCruz the streetrua by ourselvesnós mesmos.
419
1057000
3000
Conseguimos fazer coisas como atar os sapatos ou atravessar a estrada sozinhos.
17:55
And it makesfaz com que sensesentido that we put a lot of effortesforço
420
1060000
2000
Faz sentido investirmos tanto esforço
17:57
into makingfazer babiesbebês think like adultsadultos do.
421
1062000
4000
em fazer com que os bebés pensem como os adultos,
18:01
But if what we want is to be like those butterfliesborboletas,
422
1066000
3000
mas se queremos ser como aquelas borboletas,
18:04
to have open-mindednessmente aberta, openaberto learningAprendendo,
423
1069000
3000
ter uma mente aberta, estar disponível para aprender coisas novas,
18:07
imaginationimaginação, creativitycriatividade, innovationinovação,
424
1072000
2000
ter imaginação, criatividade, ser inovador,
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maybe at leastpelo menos some of the time
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1074000
2000
talvez fosse bom, pelo menos às vezes,
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we should be gettingobtendo the adultsadultos
426
1076000
2000
os adultos começarem
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to startcomeçar thinkingpensando more like childrencrianças.
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1078000
2000
a pensar mais como as crianças.
18:15
(ApplauseAplausos)
428
1080000
8000
(Aplauso)
Translated by Inês Brandling
Reviewed by Nuno Miranda Ribeiro

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ABOUT THE SPEAKER
Alison Gopnik - Child development psychologist
Alison Gopnik takes us into the fascinating minds of babies and children, and shows us how much we understand before we even realize we do.

Why you should listen

What’s it really like to see through the eyes of a child? Are babies and young children just empty, irrational vessels to be formed into little adults, until they become the perfect images of ourselves? On the contrary, argues Alison Gopnik, professor of psychology and philosophy at the University of California at Berkeley.

The author of The Philosophical BabyThe Scientist in the Crib and other influential books on cognitive development, Gopnik presents evidence that babies and children are conscious of far more than we give them credit for, as they engage every sense and spend every waking moment discovering, filing away, analyzing and acting on information about how the world works. Gopnik’s work draws on psychological, neuroscientific, and philosophical developments in child development research to understand how the human mind learns, how and why we love, our ability to innovate, as well as giving us a deeper appreciation for the role of parenthood.

She says: "What's it like to be a baby? Being in love in Paris for the first time after you've had 3 double espressos."

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Alison Gopnik | Speaker | TED.com