TEDxBoulder
Phil Plait: The secret to scientific discoveries? Making mistakes
Phil Plait: O segredo das descobertas científicas? Cometer erros
Filmed:
Readability: 3.5
1,760,281 views
Phil Plait pertenceu a uma equipa de astrónomos do Telescópio Espacial Hubble que pensou ter captado a primeira fotografia concreta de um exoplaneta. Mas as provas conseguiram sustentar isso? Acompanhem o relato de Plait à medida que ele vai mostrando como a ciência progride através de uma boa quantidade de erros cometidos e corrigidos. "O preço de fazer ciência é admitir quando estamos errados, mas a recompensa é a melhor que há: conhecimento e compreensão.", diz Plait.
Phil Plait - Astronomer
Phil Plait blogs at Bad Astronomy, where he deconstructs misconceptions and explores the wonder of the universe. Full bio
Phil Plait blogs at Bad Astronomy, where he deconstructs misconceptions and explores the wonder of the universe. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:12
Now, people have a lot
of misconceptions about science --
of misconceptions about science --
0
626
2767
As pessoas têm muitas ideias erradas
sobre a ciência.
sobre a ciência.
00:15
about how it works and what it is.
1
3417
2351
sobre como funciona e o que ela é.
Uma bastante comum é a de que a ciência
é só uma grande e velha pilha de factos.
é só uma grande e velha pilha de factos.
00:17
A big one is that science
is just a big old pile of facts.
is just a big old pile of facts.
2
5792
3434
00:21
But that's not true --
that's not even the goal of science.
that's not even the goal of science.
3
9250
3000
Isso não é verdade,
esse não é sequer o objectivo da ciência.
esse não é sequer o objectivo da ciência.
00:25
Science is a process.
4
13208
2185
A ciência é um processo.
00:27
It's a way of thinking.
5
15417
2184
É uma forma de pensar.
Reunir factos é apenas uma parte dela,
mas não é o seu objectivo.
mas não é o seu objectivo.
00:29
Gathering facts is just a piece of it,
but it's not the goal.
but it's not the goal.
6
17625
2893
00:32
The ultimate goal of science
is to understand objective reality
is to understand objective reality
7
20542
4767
O derradeiro objectivo da ciência
é compreender a realidade objectiva
é compreender a realidade objectiva
00:37
the best way we know how,
8
25333
1435
da melhor maneira que sabemos,
00:38
and that's based on evidence.
9
26792
2517
e isso baseia-se em provas.
00:41
The problem here
is that people are flawed.
is that people are flawed.
10
29333
2685
O problema
é que as pessoas são imperfeitas.
é que as pessoas são imperfeitas.
00:44
We can be fooled --
11
32042
1309
Nós podemo-nos enganar
00:45
we're really good at fooling ourselves.
12
33375
2309
nós somos muito bons
a enganar-nos a nós próprios.
a enganar-nos a nós próprios.
00:47
And so baked into this process
is a way of minimizing our own bias.
is a way of minimizing our own bias.
13
35708
4500
Incluída neste processo
está uma forma de minimizarmos
está uma forma de minimizarmos
os nossos próprios preconceitos.
00:52
So sort of boiled down
more than is probably useful,
more than is probably useful,
14
40833
3601
Então, de uma forma resumida,
provavelmente mais do que devia,
provavelmente mais do que devia,
isto funciona da seguinte forma:
00:56
here's how this works.
15
44458
1292
se querem fazer um pouco de ciência,
o que têm de fazer é observar algo.
o que têm de fazer é observar algo.
00:58
If you want to do some science,
16
46625
1643
01:00
what you want to do
is you want to observe something ...
is you want to observe something ...
17
48292
2642
Por exemplo: "O céu é azul.
Porque será?"
Porque será?"
01:02
say, "The sky is blue. Hey, I wonder why?"
18
50958
3018
Vocês questionam.
01:06
You question it.
19
54000
1393
O passo seguinte é criar uma ideia
que possa explicar isso:
que possa explicar isso:
01:07
The next thing you do is you come up
with an idea that may explain it:
with an idea that may explain it:
20
55417
3309
uma hipótese.
01:10
a hypothesis.
21
58750
1268
E sabem o que mais?
O mar é azul.
O mar é azul.
01:12
Well, you know what? Oceans are blue.
22
60042
1892
01:13
Maybe the sky is reflecting
the colors from the ocean.
the colors from the ocean.
23
61958
2959
Talvez o céu reflicta as cores do oceano.
Boa, mas agora vocês têm de o testar,
01:17
Great, but now you have to test it
24
65917
2017
01:19
so you predict what that might mean.
25
67958
2643
então vocês palpitam
o que isso possa significar.
o que isso possa significar.
01:22
Your prediction would be,
26
70625
1268
A vossa teoria seria:
01:23
"Well, if the sky is reflecting
the ocean color,
the ocean color,
27
71917
2309
"Se o céu reflecte a cor do mar,
01:26
it will be bluer on the coasts
28
74250
2018
então será mais azul nas zonas costeiras
do que no interior do país.".
do que no interior do país.".
01:28
than it will be
in the middle of the country."
in the middle of the country."
29
76292
2434
Ok, está tudo certo,
01:30
OK, that's fair enough,
30
78750
1559
mas vocês têm de testar a vossa teoria,
01:32
but you've got to test that prediction
31
80333
1851
01:34
so you get on a plane,
you leave Denver on a nice gray day,
you leave Denver on a nice gray day,
32
82208
3768
por isso metem-se num avião,
deixam Denver num belo dia cinzento,
deixam Denver num belo dia cinzento,
01:38
you fly to LA, you look up
and the sky is gloriously blue.
and the sky is gloriously blue.
33
86000
3601
voam para Los Angeles, olham para o céu,
e este é de um azul glorioso.
e este é de um azul glorioso.
01:41
Hooray, your thesis is proven.
34
89625
2125
Viva! A vossa teoria está comprovada.
01:44
But is it really? No.
35
92542
1892
Mas será que está mesmo?
Não.
Não.
01:46
You've made one observation.
36
94458
1726
Vocês fizeram uma observação.
01:48
You need to think about your hypothesis,
think about how to test it
think about how to test it
37
96208
3185
Vocês têm de pensar na vossa teoria,
pensar em como testá-la,
pensar em como testá-la,
01:51
and do more than just one.
38
99417
1642
e façam-no mais do que uma vez.
01:53
Maybe you could go
to a different part of the country
to a different part of the country
39
101083
2560
Talvez pudessem ir
a uma parte diferente do país,
a uma parte diferente do país,
01:55
or a different part of the year
40
103667
1517
ou numa época do ano diferente,
01:57
and see what the weather's like then.
41
105208
2060
e ver como o tempo está nessa altura.
01:59
Another good idea
is to talk to other people.
is to talk to other people.
42
107292
2684
Outra boa ideia é falar
com outras pessoas;
com outras pessoas;
02:02
They have different ideas,
different perspectives,
different perspectives,
43
110000
2601
elas têm ideias
e perspectivas diferentes,
e perspectivas diferentes,
02:04
and they can help you.
44
112625
1226
e podem ajudar-vos.
02:05
This is what we call peer review.
45
113875
2393
Isto é aquilo a que nós chamamos
revisão pelos pares.
revisão pelos pares.
02:08
And in fact that will probably also
save you a lot of money and a lot of time,
save you a lot of money and a lot of time,
46
116292
3684
Na verdade, isso deverá poupar-vos
imenso dinheiro e imenso tempo,
imenso dinheiro e imenso tempo,
02:12
flying coast-to-coast
just to check the weather.
just to check the weather.
47
120000
2292
em vez de voar de costa a costa
só para ver como está o tempo.
só para ver como está o tempo.
02:15
Now, what happens if your hypothesis
does a decent job but not a perfect job?
does a decent job but not a perfect job?
48
123542
6267
O que acontece se a vossa hipótese
é razoável, mas não é perfeita?
é razoável, mas não é perfeita?
02:21
Well, that's OK,
49
129833
1268
Não tem mal,
02:23
because what you can do
is you can modify it a little bit
is you can modify it a little bit
50
131125
2809
podem mudá-la ligeiramente
e refazer todo o processo outra vez
e refazer todo o processo outra vez
02:25
and then go through
this whole process again --
this whole process again --
51
133958
2393
02:28
make predictions, test them --
52
136375
1893
— construir teorias, testá-las —
e à medida que o fazem uma e outra vez,
vão aprimorando esta ideia.
vão aprimorando esta ideia.
02:30
and as you do that over and over again,
you will hone this idea.
you will hone this idea.
53
138292
3059
02:33
And if it gets good enough,
54
141375
1393
Se ficar boa o suficiente,
pode ser aceite
pela comunidade científica,
pela comunidade científica,
02:34
it may be accepted
by the scientific community,
by the scientific community,
55
142792
2351
pelo menos provisoriamente,
02:37
at least provisionally,
56
145167
1267
02:38
as a good explanation of what's going on,
57
146458
2935
como uma boa explicação
do que acontece,
do que acontece,
02:41
at least until a better idea
58
149417
2017
pelo menos até que surja uma ideia melhor
02:43
or some contradictory
evidence comes along.
evidence comes along.
59
151458
2167
ou provas que a contradigam.
02:47
Now, part of this process
is admitting when you're wrong.
is admitting when you're wrong.
60
155292
3750
Parte deste processo
é admitir quando estamos errados.
é admitir quando estamos errados.
02:51
And that can be really, really hard.
61
159792
2333
Isso pode ser muito, muito difícil.
02:54
Science has its strengths and weaknesses
62
162708
2185
A ciência tem os seus pontos fortes
e tem as suas fraquezas,
e tem as suas fraquezas,
02:56
and they depend on this.
63
164917
2184
e eles dependem disto.
02:59
One of the strengths of science
is that it's done by people,
is that it's done by people,
64
167125
3226
Um dos pontos fortes da ciência
é ser feita por pessoas,
é ser feita por pessoas,
03:02
and it's proven itself
to do a really good job.
to do a really good job.
65
170375
2226
e isso tem resultado muito bem.
03:04
We understand the universe
pretty well because of science.
pretty well because of science.
66
172625
2768
Compreendemos bem o Universo
devido à ciência.
devido à ciência.
03:07
One of science's weaknesses
is that it's done by people,
is that it's done by people,
67
175417
3517
Um dos pontos fracos da ciência
é o ser feita por pessoas;
é o ser feita por pessoas;
03:10
and we bring a lot of baggage
along with us when we investigate things.
along with us when we investigate things.
68
178958
4268
nós trazemos muita bagagem connosco
quando investigamos as coisas.
quando investigamos as coisas.
03:15
We are egotistical,
69
183250
2018
Nós somos vaidosos,
03:17
we are stubborn, we're superstitious,
70
185292
2517
teimosos, supersticiosos,
03:19
we're tribal, we're humans --
71
187833
2310
tribais, somos humanos
03:22
these are all human traits
and scientists are humans.
and scientists are humans.
72
190167
3434
— todos estes são traços humanos
e os cientistas são humanos.
e os cientistas são humanos.
03:25
And so we have to be aware of that
when we're studying science
when we're studying science
73
193625
4476
Temos de ter noção disso
quando estudamos ciência
quando estudamos ciência
03:30
and when we're trying
to develop our theses.
to develop our theses.
74
198125
2458
e quando tentamos desenvolver
as nossas teses.
as nossas teses.
03:33
But part of this whole thing,
75
201333
2435
Mas uma parte de tudo isto,
03:35
part of this scientific process,
76
203792
1642
parte deste processo científico,
03:37
part of the scientific method,
77
205458
2101
parte do método científico,
03:39
is admitting when you're wrong.
78
207583
1959
é admitir quando estamos errados.
03:42
I know, I've been there.
79
210458
2018
Eu sei, já passei por isso.
Há muitos anos, estava eu a trabalhar
no telescópio espacial Hubble,
no telescópio espacial Hubble,
03:44
Many years ago I was working
on Hubble Space Telescope,
on Hubble Space Telescope,
80
212500
2643
03:47
and a scientist I worked with
came to me with some data,
came to me with some data,
81
215167
3809
um cientista que trabalhava comigo
trouxe-me alguns dados,
trouxe-me alguns dados,
03:51
and he said, "I think
there may be a picture
there may be a picture
82
219000
3059
e disse-me:
"Acho que pode haver aqui uma imagem
de um planeta a orbitar outra estrela."
de um planeta a orbitar outra estrela."
03:54
of a planet orbiting
another star in this data."
another star in this data."
83
222083
2875
Ainda não tínhamos quaisquer imagens
de planetas a orbitar outras estrelas,
de planetas a orbitar outras estrelas,
03:58
We had not had any pictures taken
of planets orbiting other stars yet,
of planets orbiting other stars yet,
84
226417
4184
por isso, se isto fosse verdade,
04:02
so if this were true,
85
230625
2184
04:04
then this would be the first one
86
232833
1643
esta seria a primeira,
e seríamos nós a descobri-la.
e seríamos nós a descobri-la.
04:06
and we would be the ones who found it.
87
234500
2059
04:08
That's a big deal.
88
236583
1768
Era algo importante.
04:10
I was very excited,
89
238375
1726
Fiquei muito entusiasmado,
04:12
so I just dug right into this data.
90
240125
2393
por isso mergulhei nestes dados.
04:14
I spent a long time trying to figure out
if this thing were a planet or not.
if this thing were a planet or not.
91
242542
3916
Passei muito tempo a tentar perceber
se aquilo era um planeta ou não.
se aquilo era um planeta ou não.
04:19
The problem is planets are faint
and stars are bright,
and stars are bright,
92
247125
3434
O problema é que os planetas são ténues,
e as estrelas são brilhantes,
e as estrelas são brilhantes,
04:22
so trying to get
the signal out of this data
the signal out of this data
93
250583
2101
por isso, tentar isolar o sinal
04:24
was like trying to hear a whisper
in a heavy metal concert --
in a heavy metal concert --
94
252708
3601
era como tentar ouvir um sussurro
num concerto de "heavy metal",
num concerto de "heavy metal",
04:28
it was really hard.
95
256333
1434
era muito difícil.
04:29
I tried everything I could,
96
257791
2310
Tentei tudo o que podia,
04:32
but after a month of working on this,
97
260125
2643
mas passado um mês a trabalhar nisto,
04:34
I came to a realization ...
couldn't do it.
couldn't do it.
98
262792
2934
cheguei a uma conclusão...
não conseguia fazê-lo.
não conseguia fazê-lo.
04:37
I had to give up.
99
265750
1309
Tinha de desistir.
04:39
And I had to tell this other scientist,
100
267083
2060
Tive de dizer ao outro cientista:
"Os dados estão muito confusos.
04:41
"The data's too messy.
101
269167
1267
04:42
We can't say whether
this is a planet or not."
this is a planet or not."
102
270458
2726
Não conseguimos dizer
se é um planeta ou não."
se é um planeta ou não."
04:45
And that was hard.
103
273208
1935
Foi difícil.
04:47
Then later on we got
follow-up observations with Hubble,
follow-up observations with Hubble,
104
275167
2809
Mais tarde, fizemos observações
complementares com o Hubble,
complementares com o Hubble,
04:50
and it showed that it wasn't a planet.
105
278000
2726
e estas mostraram que não era um planeta.
04:52
It was a background star
or galaxy, something like that.
or galaxy, something like that.
106
280750
2708
Era uma estrela de fundo,
ou uma galáxia, algo assim.
ou uma galáxia, algo assim.
04:56
Well, not to get too technical,
but that sucked.
but that sucked.
107
284375
2726
Bem, não querendo ser muito técnico,
isto foi foleiro.
isto foi foleiro.
04:59
(Laughter)
108
287125
1018
(Risos)
05:00
I was really unhappy about this.
109
288167
2500
Eu fiquei muito triste com isto.
05:03
But that's part of it.
110
291917
1267
Mas fazia parte.
05:05
You have to say, "Look, you know,
we can't do this with the data we have."
we can't do this with the data we have."
111
293208
3976
Vocês têm de dizer:
"Não conseguimos fazer isto
com os dados que temos."
com os dados que temos."
05:09
And then I had to face up to the fact
112
297208
1810
Então, tive de enfrentar os factos:
05:11
that even the follow-up data
showed we were wrong.
showed we were wrong.
113
299042
2375
até os dados complementares
mostravam que estávamos errados.
mostravam que estávamos errados.
05:15
Emotionally I was pretty unhappy.
114
303125
3083
Emocionalmente, eu fiquei muito triste.
05:18
But if a scientist
is doing their job correctly,
is doing their job correctly,
115
306958
2601
Mas, se um cientista
fizer o seu trabalho correctamente,
fizer o seu trabalho correctamente,
05:21
being wrong is not so bad
116
309583
2685
estar errado não é assim tão mau,
05:24
because that means
there's still more stuff out there --
there's still more stuff out there --
117
312292
2642
porque isso significa
que há mais por descobrir,
que há mais por descobrir,
05:26
more things to figure out.
118
314958
1518
há mais coisas para desvendar.
05:28
Scientists don't love being wrong
but we love puzzles,
but we love puzzles,
119
316500
3851
Os cientistas não adoram estar errados,
mas adoramos quebra-cabeças,
mas adoramos quebra-cabeças,
05:32
and the universe is
the biggest puzzle of them all.
the biggest puzzle of them all.
120
320375
2958
e o Universo é o maior
quebra-cabeças de todos.
quebra-cabeças de todos.
Assim sendo, se vocês têm uma peça
05:36
Now having said that,
121
324042
1476
05:37
if you have a piece and it doesn't fit
no matter how you move it,
no matter how you move it,
122
325542
3559
e ela não encaixa, qualquer que seja
a forma como a movem,
a forma como a movem,
05:41
jamming it in harder isn't going to help.
123
329125
3101
forçá-la a encaixar não vai ajudar.
05:44
There's going to be a time
when you have to let go of your idea
when you have to let go of your idea
124
332250
3226
Haverá um momento em que vocês
terão de desistir da vossa ideia,
terão de desistir da vossa ideia,
05:47
if you want to understand
the bigger picture.
the bigger picture.
125
335500
2726
se quiserem entender o todo.
05:50
The price of doing science
is admitting when you're wrong,
is admitting when you're wrong,
126
338250
3434
O preço de fazer ciência
é admitir quando estamos errados,
é admitir quando estamos errados,
05:53
but the payoff is the best there is:
127
341708
2935
mas a recompensa é a melhor que há:
05:56
knowledge and understanding.
128
344667
2309
conhecimento e compreensão.
05:59
And I can give you a thousand
examples of this in science,
examples of this in science,
129
347000
2809
Posso dar-vos mil exemplos disto,
06:01
but there's one I really like.
130
349833
1476
mas há um que me agrada muito.
06:03
It has to do with astronomy,
131
351333
1393
Tem a ver com astronomia,
06:04
and it was a question
that had been plaguing astronomers
that had been plaguing astronomers
132
352750
2643
e era uma questão
que atormentava os astrónomos
que atormentava os astrónomos
literalmente há séculos.
06:07
literally for centuries.
133
355417
1517
Quando vocês olham para o Sol,
este parece especial.
este parece especial.
06:08
When you look at the Sun,
it seems special.
it seems special.
134
356958
2060
06:11
It is the brightest object in the sky,
135
359042
2851
É o objecto mais brilhante no céu,
06:13
but having studied astronomy, physics,
chemistry, thermodynamics for centuries,
chemistry, thermodynamics for centuries,
136
361917
5059
mas tendo estudado astronomia, física,
química, termodinâmica, durante séculos,
química, termodinâmica, durante séculos,
06:19
we learned something
very important about it.
very important about it.
137
367000
2143
aprendemos algo muito importante
sobre ele.
sobre ele.
06:21
It's not that special.
138
369167
1267
Não é assim tão especial.
06:22
It's a star just like
millions of other stars.
millions of other stars.
139
370458
2935
É uma estrela como milhões
de outras estrelas.
de outras estrelas.
06:25
But that raises an interesting question.
140
373417
2434
Mas isso levanta uma questão interessante:
06:27
If the Sun is a star
141
375875
1893
se o Sol é uma estrela e tem planetas,
06:29
and the Sun has planets,
142
377792
2226
será que as outras estrelas têm planetas?
06:32
do these other stars have planets?
143
380042
2208
06:34
Well, like I said with my own failure
in the "planet" I was looking for,
in the "planet" I was looking for,
144
382917
3476
Como eu disse sobre o meu fracasso
do "planeta" que procurava,
do "planeta" que procurava,
06:38
finding them is super hard,
145
386417
1767
encontrá-los é muito difícil,
06:40
but scientists tend to be
pretty clever people
pretty clever people
146
388208
2893
mas os cientistas tendem a ser
pessoas muito inteligentes,
pessoas muito inteligentes,
06:43
and they used a lot
of different techniques
of different techniques
147
391125
2101
usaram muitas técnicas diferentes
06:45
and started observing stars.
148
393250
1393
e começaram a observar as estrelas.
06:46
And over the decades
149
394667
1267
Ao longo das décadas,
06:47
they started finding some things
that were pretty interesting,
that were pretty interesting,
150
395958
2935
eles começaram a descobrir
coisas bastante interessantes,
coisas bastante interessantes,
06:50
right on the thin, hairy edge
of what they were able to detect.
of what they were able to detect.
151
398917
2994
bem no limite difícil e delicado
do que conseguiam detectar.
do que conseguiam detectar.
06:53
But time and again,
it was shown to be wrong.
it was shown to be wrong.
152
401935
2095
Mas muitas vezes se provou
que estavam errados.
que estavam errados.
06:56
That all changed in 1991.
153
404875
2268
Tudo mudou em 1991.
06:59
A couple of astronomers --
154
407167
1976
Dois astrónomos,
07:01
Alexander Lyne --
Andrew Lyne, pardon me --
Andrew Lyne, pardon me --
155
409167
2142
Andrew Lyne e Matthew Bailes,
07:03
and Matthew Bailes,
156
411333
1268
fizeram um anúncio muito importante:
07:04
had a huge announcement.
157
412625
1476
07:06
They had found a planet
orbiting another star.
orbiting another star.
158
414125
3184
tinham encontrado um planeta
a orbitar outra estrela.
a orbitar outra estrela.
07:09
And not just any star, but a pulsar,
159
417333
2810
E não era uma estrela qualquer,
era um pulsar,
era um pulsar,
07:12
and this is the remnant of a star
that has previously exploded.
that has previously exploded.
160
420167
4184
isto é, o remanescente de uma estrela
que explodira anteriormente
que explodira anteriormente
07:16
It's blasting out radiation.
161
424375
2101
e está repleto de radiação.
07:18
This is the last place in the universe
you would expect to find a planet,
you would expect to find a planet,
162
426500
4559
Este é o último local no Universo
em que se esperaria encontrar um planeta,
em que se esperaria encontrar um planeta,
mas eles tinham observado este pulsar
de forma muito metódica,
de forma muito metódica,
07:23
but they had very methodically
looked at this pulsar,
looked at this pulsar,
163
431083
2476
07:25
and they detected the gravitational tug
of this planet as it orbited the pulsar.
of this planet as it orbited the pulsar.
164
433583
4851
e detectaram a atracção gravitacional
deste planeta
deste planeta
quando este orbitava o pulsar.
Parecia tudo muito bem.
07:30
It looked really good.
165
438458
1560
07:32
The first planet orbiting
another star had been found ...
another star had been found ...
166
440042
3601
Tinha sido descoberto o primeiro planeta
a orbitar outra estrela...
a orbitar outra estrela...
07:35
except not so much.
167
443667
2434
mas não.
07:38
(Laughter)
168
446125
1018
(Risos)
Após o anúncio,
07:39
After they made the announcement,
169
447167
1601
um grupo de outros astrónomos
opinou a este respeito.
opinou a este respeito.
07:40
a bunch of other astronomers
commented on it,
commented on it,
170
448792
2101
Então, eles voltaram a olhar
para os seus dados,
para os seus dados,
07:42
and so they went back
and looked at their data
and looked at their data
171
450917
2226
e perceberam que tinham cometido
um erro muito embaraçoso.
um erro muito embaraçoso.
07:45
and realized they had made
a very embarrassing mistake.
a very embarrassing mistake.
172
453167
2767
Eles não tinham considerado
algumas características muito subtis
algumas características muito subtis
07:47
They had not accounted
for some very subtle characteristics
for some very subtle characteristics
173
455958
3060
07:51
of the Earth's motion around the Sun,
174
459042
2184
do movimento da Terra à volta do Sol,
07:53
which affected how they measured
this planet going around the pulsar.
this planet going around the pulsar.
175
461250
3851
o que afectara a forma como mediram
a órbita deste planeta ao redor do pulsar.
a órbita deste planeta ao redor do pulsar.
07:57
And it turns out that when they did
account for it correctly,
account for it correctly,
176
465125
3226
Afinal, quando consideraram
todos os factores,
todos os factores,
08:00
poof -- their planet disappeared.
177
468375
1976
puf! — o planeta desapareceu.
08:02
It wasn't real.
178
470375
1250
Não era real.
08:04
So Andrew Lyne had a very formidable task.
179
472458
2851
Aí, Andrew Lyne tinha uma tarefa terrível.
08:07
He had to admit this.
180
475333
2185
Ele tinha de admitir isso.
08:09
So in 1992 at the American
Astronomical Society meeting,
Astronomical Society meeting,
181
477542
4059
Então, em 1992, na conferência
da Sociedade Americana de Astronomia,
da Sociedade Americana de Astronomia,
08:13
which is one of the largest gatherings
of astronomers on the planet,
of astronomers on the planet,
182
481625
3226
que é um dos maiores encontros
de astrónomos no mundo,
de astrónomos no mundo,
08:16
he stood up and announced
that he had made a mistake
that he had made a mistake
183
484875
4018
ele levantou-se e anunciou
que tinha cometido um erro
que tinha cometido um erro
08:20
and that the planet did not exist.
184
488917
2267
e que o planeta não existia.
08:23
And what happened next --
185
491208
2435
O que aconteceu a seguir
08:25
oh, I love this --
186
493667
1309
— oh, eu adoro isto —
08:27
what happened next was wonderful.
187
495000
1583
o que aconteceu a seguir foi maravilhoso.
08:29
He got an ovation.
188
497500
1934
Ele foi ovacionado.
08:31
The astronomers weren't angry at him;
189
499458
2643
Os astrónomos não ficaram zangados
com ele,
com ele,
08:34
they didn't want to chastise him.
190
502125
1601
não quiseram censurá-lo.
08:35
They praised him
for his honesty and his integrity.
for his honesty and his integrity.
191
503750
3101
Eles elogiaram a sua honestidade
e integridade.
e integridade.
08:38
I love that!
192
506875
1268
Adoro isto!
08:40
Scientists are people.
193
508167
1267
Os cientistas são pessoas.
08:41
(Laughter)
194
509458
1018
(Risos)
08:42
And it gets better!
195
510500
1309
E ainda melhora!
08:43
(Laughter)
196
511833
1143
(Risos)
08:45
Lyne steps off the podium.
197
513000
1476
Lyne sai do palco;
08:46
The next guy to come up
is a man named Aleksander Wolszczan
is a man named Aleksander Wolszczan
198
514500
3143
o orador seguinte era um homem
chamado Aleksander Wolszczan.
chamado Aleksander Wolszczan.
08:49
He takes the microphone and says,
199
517667
1976
Ele pega no microfone e diz:
08:51
"Yeah, so Lyne's team
didn't find a pulsar planet,
didn't find a pulsar planet,
200
519667
3476
"Sim, a equipa de Lyne
não encontrou um planeta pulsar,
não encontrou um planeta pulsar,
08:55
but my team found not just one
201
523167
2684
"mas a minha equipa encontrou
não apenas um,
não apenas um,
08:57
but two planets
orbiting a different pulsar.
orbiting a different pulsar.
202
525875
2768
"mas dois planetas a orbitar
um outro pulsar.
um outro pulsar.
09:00
We knew about the problem that Lyne had,
203
528667
2059
"Conhecíamos o problema
que Lyne tinha tido,
que Lyne tinha tido,
09:02
we checked for it,
and yeah, ours are real."
and yeah, ours are real."
204
530750
3434
"fizemos verificações, e sim,
os nossos são reais.".
os nossos são reais.".
09:06
And it turns out he was right.
205
534208
2101
No final, ele estava certo.
09:08
And in fact, a few months later,
206
536333
1643
Na verdade, uns meses mais tarde,
descobriram um terceiro planeta
a orbitar um pulsar.
a orbitar um pulsar.
09:10
they found a third planet
orbiting this pulsar
orbiting this pulsar
207
538000
2434
09:12
and it was the first
exoplanet system ever found --
exoplanet system ever found --
208
540458
4393
Foi o primeiro sistema exoplanetário
alguma vez descoberto.
alguma vez descoberto.
09:16
what we call alien worlds -- exoplanets.
209
544875
2667
É o que chamamos aos mundos extraterrestres
— exoplanetas.
— exoplanetas.
09:20
That to me is just wonderful.
210
548375
2976
Para mim, isso é maravilhoso.
09:23
At that point the floodgates were opened.
211
551375
2601
Naquele momento,
abriram-se as comportas.
abriram-se as comportas.
09:26
In 1995 a planet was found
around a star more like the Sun,
around a star more like the Sun,
212
554000
5434
Em 1995, foi descoberto um planeta
à volta de uma estrela
mais parecida com o Sol,
mais parecida com o Sol,
09:31
and then we found another and another.
213
559458
2685
e depois descobrimos outro,
e mais outro.
e mais outro.
09:34
This is an image of an actual planet
orbiting an actual star.
orbiting an actual star.
214
562167
3916
Esta é uma imagem de um planeta real
a orbitar uma estrela real.
a orbitar uma estrela real.
09:39
We kept getting better at it.
215
567042
1434
Continuámos a melhorar,
começámos a descobri-los aos montes.
começámos a descobri-los aos montes.
09:40
We started finding them by the bucketload.
216
568500
2226
09:42
We started finding thousands of them.
217
570750
2101
Começámos a encontrar milhares deles.
09:44
We built observatories
specifically designed to look for them.
specifically designed to look for them.
218
572875
3476
Construímos observatórios concebidos
especificamente para os observar.
especificamente para os observar.
E agora conhecemos milhares deles;
09:48
And now we know of thousands of them.
219
576375
1809
09:50
We even know of planetary systems.
220
578208
2685
conhecemos, até, sistemas planetários.
09:52
That is actual data, animated, showing
four planets orbiting another star.
four planets orbiting another star.
221
580917
4750
Estes são dados reais, animados,
que mostram quatro planetas
a orbitar outra estrela.
a orbitar outra estrela.
09:58
This is incredible. Think about that.
222
586375
2226
Isto é incrível. Pensem nisto.
10:00
For all of human history,
223
588625
1851
10:02
you could count all the known planets
in the universe on two hands --
in the universe on two hands --
224
590500
4518
Em toda a história da humanidade,
vocês podiam contar todos os planetas
conhecidos no Universo com duas mãos:
conhecidos no Universo com duas mãos:
10:07
nine -- eight?
225
595042
1517
10:08
Nine? Eight -- eight.
226
596583
1310
nove, oito?
10:09
(Laughter)
227
597917
3226
Nove?
Oito. oito.
Oito. oito.
10:13
Eh.
228
601167
1267
(Risos)
10:14
(Laughter)
229
602458
1060
10:15
But now we know they're everywhere.
230
603542
2351
Mas agora sabemos
que eles estão por todo o lado.
que eles estão por todo o lado.
10:17
Every star --
231
605917
1267
10:19
for every star you see in the sky
there could be three, five, ten planets.
there could be three, five, ten planets.
232
607208
3560
Por cada estrela que vêem no céu,
poderia haver três, cinco, dez planetas.
poderia haver três, cinco, dez planetas.
O céu está repleto deles.
10:22
The sky is filled with them.
233
610792
1666
Achamos que os planetas podem ultrapassar
o número de estrelas na galáxia.
o número de estrelas na galáxia.
10:26
We think that planets
may outnumber stars in the galaxy.
may outnumber stars in the galaxy.
234
614375
2976
10:29
This is a profound statement,
235
617375
2476
Esta é uma frase profunda,
10:31
and it was made because of science.
236
619875
1934
e foi feita por causa da ciência.
Foi feita não apenas por causa da ciência,
dos observatórios e dos dados,
dos observatórios e dos dados,
10:33
And it wasn't made just because of science
and the observatories and the data;
and the observatories and the data;
237
621833
3685
10:37
it was made because of the scientists
who built the observatories,
who built the observatories,
238
625542
3142
foi feita também por causa dos cientistas
que construíram os observatórios,
que construíram os observatórios,
10:40
who took the data,
239
628708
1268
que pegaram nos dados,
que cometeram erros e reconheceram-nos,
que cometeram erros e reconheceram-nos,
10:42
who made the mistakes and admitted them
240
630000
1858
e permitiram que outros cientistas
aprendessem com os seus erros
aprendessem com os seus erros
10:43
and then let other scientists
build on their mistakes
build on their mistakes
241
631882
3219
10:47
so that they could do what they do
242
635125
1976
para poderem fazer o que eles fazem,
10:49
and figure out where
our place is in the universe.
our place is in the universe.
243
637125
2958
e descobrir o nosso lugar no Universo.
10:53
That is how you find the truth.
244
641542
3017
É assim que descobrimos a verdade.
10:56
Science is at its best
when it dares to be human.
when it dares to be human.
245
644583
3792
A ciência está no seu melhor
quando se atreve a ser humana.
quando se atreve a ser humana.
Obrigado.
11:01
Thank you.
246
649250
1268
11:02
(Applause and cheers)
247
650542
3208
(Aplausos)
ABOUT THE SPEAKER
Phil Plait - AstronomerPhil Plait blogs at Bad Astronomy, where he deconstructs misconceptions and explores the wonder of the universe.
Why you should listen
Phil Plait is the Bad Astronomer. Not a bad astronomer, but a blogger for Slate who debunks myths and misconceptions about astronomy -- and also writes about the beauty, wonder and importance of fundamental research.
He worked for six years on the Hubble Space Telescope, and directed public outreach for the Fermi Gamma-ray Space Telescope. He is a past president of the James Randi Educational Foundation, and was the host of Phil Plait's Bad Universe, a documentary series on the Discovery Channel.
Read more from Phil Plait in the Huffington Post's special TEDWeekends feature, "Asteroids: Getting Ready" >>
Phil Plait | Speaker | TED.com