1
00:00:00,777 --> 00:00:05,031
Sem mais delongas Richard Carrier.

2
00:00:11,831 --> 00:00:14,344
"Operar tecnologia dos Trouxas".

3
00:00:14,820 --> 00:00:20,336
Uma das vantagens de falar para uma audiência de jovens ateus

4
00:00:20,336 --> 00:00:23,524
é que não há falta de gênios da tecnologia para ajudar quando alguma coisa dá problema.

5
00:00:24,586 --> 00:00:28,396
Mas um agradecimento especial vai para Darrel Ray, cujo computador estou utilizando hoje.

6
00:00:33,427 --> 00:00:36,351
Certo, eu vou falar sobre o Teorema de Bayes.

7
00:00:36,351 --> 00:00:37,494
O que raios será isso?

8
00:00:37,494 --> 00:00:40,975
Um jovem cavalheiro se aproximou de mim mais cedo e disse "Sabe, eu dei uma olhada na internet...".

9
00:00:40,975 --> 00:00:43,977
E eu respondi "Tem certeza?!".

10
00:00:44,623 --> 00:00:47,279
Eu vou mostrar o que o assustou.

11
00:00:47,279 --> 00:00:50,101
Este é o Teorema de Bayes.

12
00:00:52,840 --> 00:00:57,324
E provavelmente você está pensando "que porra é essa?!!".

13
00:00:57,324 --> 00:01:01,395
Ao final desta fala 83.8% de vocês entenderão o que isto significa.

14
00:01:03,764 --> 00:01:05,439
Bom, ele pode ser escrito de outras formas.

15
00:01:05,439 --> 00:01:06,705
Estas são algumas das mais curtas.

16
00:01:06,705 --> 00:01:08,939
Há uma variedade de formas em que se pode escrever.

17
00:01:08,939 --> 00:01:11,444
Mas todas elas apenas escondem o fato de que, na verdade, é isto aqui.

18
00:01:11,444 --> 00:01:13,862
E então é disto que falaremos hoje.

19
00:01:13,862 --> 00:01:17,253
Então por que falar sobre o Teorema de Bayes?

20
00:01:17,253 --> 00:01:19,254
Eu o uso como a lógica da explicação.

21
00:01:19,254 --> 00:01:24,001
Existem várias formas de o utilizar, pois é um tipo de teorema universal

22
00:01:24,001 --> 00:01:25,686
para qualquer tipo de análise de probabilidades.

23
00:01:25,686 --> 00:01:28,825
Mas eu uso deste modo específico, e então o resto da minha fala vai ser sobre

24
00:01:28,825 --> 00:01:32,175
esta maneira específica de aplicação do teorema de Bayes.

25
00:01:32,175 --> 00:01:38,119
Eu o vou utilizar para modelar como determinar a explicação mais provável de um corpo de evidências.

26
00:01:38,119 --> 00:01:41,234
O que quer dizer qual a causa mais provável daquelas evidências.

27
00:01:41,234 --> 00:01:46,506
Para nós, vai ser falar sobre se é Deus, aliens, poderes psíquicos ou porcarias normais.

28
00:01:47,552 --> 00:01:48,785
E o modo como o teorema de Bayes funciona é que,

29
00:01:48,785 --> 00:01:50,787
uma vez que você decide quais são os fatos incontestados

30
00:01:50,787 --> 00:01:53,271
i.e. os fatos em que todo mundo concorda,

31
00:01:53,271 --> 00:01:56,020
você pode então determinar o que os causou.

32
00:01:56,020 --> 00:01:58,722
E esta é a vantagem desta abordagem.

33
00:01:58,722 --> 00:02:03,322
Se você quiser aprender mais sobre Bayes, porque eu não posso dar uma explicação completa aqui,

34
00:02:03,322 --> 00:02:09,029
eu tenho uma página útil. www.richardcarrier.info/bayescalculator.html

35
00:02:09,029 --> 00:02:10,884
que lhe ensinará mais coisas legais.

36
00:02:10,884 --> 00:02:15,754
E também, eu tenho alguém produzindo um aplicativo que terá todos os tipos de calculadoras.

37
00:02:15,754 --> 00:02:19,539
Você entrará com os números e ele fará a conta para você.

38
00:02:20,647 --> 00:02:24,912
Certo, então de onde vem isto? O teorema de Bayes na verdade é bastante velho.

39
00:02:24,912 --> 00:02:30,580
Ele foi originalmente formulado por Thomas Bayes no meio do século XVIII.

40
00:02:30,580 --> 00:02:35,389
Mas ele não o formalizou em notação moderna ou com os conceitos que temos agora.

41
00:02:35,389 --> 00:02:38,610
A prova formal e a formalização com as quais somos familiares hoje

42
00:02:38,610 --> 00:02:43,546
vieram do maior matemático do século XIX, Pierre-Simon Laplace.

43
00:02:43,546 --> 00:02:47,234
Você talvez o conheça como um dos famosos ateus que responderam a Napoleão:

44
00:02:47,234 --> 00:02:48,917
"Como assim não existe Deus em suas equações?"

45
00:02:48,917 --> 00:02:51,769
Ele respondeu: "Eu não vejo utilidade nessa hipótese."

46
00:02:52,923 --> 00:02:56,724
E depois, no século XX, um dos mais importantes contribuidores para o desenvolvimento do teorema

47
00:02:56,724 --> 00:03:00,109
foi E.T. Jaynes, porque mostrou como todos os métodos científicos

48
00:03:00,109 --> 00:03:03,617
podem ser reduzidos a ele de um ou outro modo.

49
00:03:03,617 --> 00:03:06,786
Então, o teorema de Bayes existe tem algum tempo. Quase trezendos anos já.

50
00:03:07,601 --> 00:03:11,726
"Você é tão velho quando o teorema de Bayes, cara."

51
00:03:17,757 --> 00:03:19,247
Então, o que é?

52
00:03:19,247 --> 00:03:22,214
É uma descrição do raciocínio indutivo válido.

53
00:03:22,214 --> 00:03:27,757
É um argumento dedutivo formalmente válido com apenas três premissas.

54
00:03:27,757 --> 00:03:31,245
Se as premissas não podem ser negadas, a conclusão não pode ser negada.

55
00:03:31,245 --> 00:03:34,926
É uma condição logicamente necessária dadas as premissas.

56
00:03:34,926 --> 00:03:38,626
Sua conclusão é a probabilidade de que um colocação seja verdadeira.

57
00:03:38,626 --> 00:03:42,766
E todas as suas premissas são afirmações de probabilidade.

58
00:03:42,766 --> 00:03:45,459
Então por que essa trolha de equação?

59
00:03:45,459 --> 00:03:50,053
A razão é que todo o raciocínio indutivo empírico é probabilístico.

60
00:03:50,053 --> 00:03:53,901
Existe sempre uma chance de estar errado, e essas chances variam.

61
00:03:53,901 --> 00:03:56,410
E dado que probabilidades são, por definição, de natureza matemática,

62
00:03:56,410 --> 00:04:00,007
e que algumas coisas são mais ou menos prováveis do que outras,

63
00:04:00,007 --> 00:04:03,152
decorre que as regras para o raciocínio correto deve ser matemática.

64
00:04:03,152 --> 00:04:07,076
É o único modo de modelar como este tipo de raciocínio funciona.

65
00:04:07,076 --> 00:04:12,247
E quando você faz o trabalho, e descobre como é o modelo correto, você chega ao teorema de Bayes.

66
00:04:12,247 --> 00:04:17,227
Agora essa parte é uma afirmação ousada. Existem matemáticos e filósofos que discutirão comigo,

67
00:04:17,227 --> 00:04:22,195
mas eu o vou demonstrar em um livro que está para ser lançado em breve.

68
00:04:22,195 --> 00:04:24,999
Minha afirmação ousada é a seguinte:

69
00:04:24,999 --> 00:04:29,972
O teorema de Bayes é o modelo matemático para todo raciocínio correto sobre colocações empíricas.

70
00:04:29,972 --> 00:04:35,109
Toda vez que pensa corretamente, você segue o teorema de Bayes, mesmo que sem saber.

71
00:04:35,109 --> 00:04:38,712
E se não está seguindo, não está raciocinando corretamente.

72
00:04:38,712 --> 00:04:42,749
E entender o teorema de Bayes é, portanto, a chave para entender como raciocinar corretamente.

73
00:04:42,749 --> 00:04:45,252
Então deve ser algo bastante importante para esta comunidade.

74
00:04:45,252 --> 00:04:48,789
Isto faz dele uma ferramenta poderosa para compreender o universo.

75
00:04:48,789 --> 00:04:50,556
Para que possa fazer isto com ele:

76
00:04:51,094 --> 00:04:52,471
"Conan, o que é o melhor na vida?"

77
00:04:52,778 --> 00:04:54,647
"Destruir seus inimigos,

78
00:04:54,647 --> 00:04:56,882
vê-los arrastados à sua frente

79
00:04:56,882 --> 00:04:59,455
e ouvir o lamento de suas mulheres!"

80
00:05:01,916 --> 00:05:05,876
Pra falar a verdade, essa piada não é exatamente engraçada, porque tem um fundo de verdade.

81
00:05:05,876 --> 00:05:09,610
O governo americano tem destruido seus inimigos usando o Teorema de Bayes desde

82
00:05:09,610 --> 00:05:11,135
a Segunda Guerra Mundial.

83
00:05:11,135 --> 00:05:18,915
Foi tão importante para a vitória nesta guerra e para o sucesso na guerra fria contra os russos

84
00:05:18,915 --> 00:05:22,472
que, na primeira metade do século XX, todas as novas descobertas

85
00:05:22,472 --> 00:05:25,088
acerca do teorema de Bayes e suas aplicações eram consideradas informação sigilosa,

86
00:05:25,088 --> 00:05:27,261
e portanto mantidas escondidas do público.

87
00:05:27,261 --> 00:05:31,999
A razão disto é que não queriam que os inimigos percebecem que o teorema é útil pra caralho.

88
00:05:31,999 --> 00:05:34,713
Se você quiser ouvir esta história, existe um livro muito bom

89
00:05:34,713 --> 00:05:39,273
sobre a história do teorema, contando desde a época de Thomas Bayes, quando os vampiros nasceram.

90
00:05:40,227 --> 00:05:45,601
A autora é Sharon McGrayne, e o livro se chama "The theory that would not die".

91
00:05:45,601 --> 00:05:49,345
O subtítulo entrega o jogo: "Como o teorema de Bayes quebrou o código da Enigma,

92
00:05:49,345 --> 00:05:54,395
caçou submarinos russos, e emergiu vitorioso de dois séculos de controvérsia".

93
00:05:54,395 --> 00:05:56,856
Este é um livro muito bom a respeito da história do teorema,

94
00:05:56,856 --> 00:05:58,932
e você pode ver como ele de fato foi muito importante.

95
00:05:58,932 --> 00:06:01,308
É agora fundamental na indústria de seguros.

96
00:06:01,308 --> 00:06:06,993
Praticamente qualquer um que corra riscos sérios vai usar o teorema de Bayes,

97
00:06:06,993 --> 00:06:11,538
pois é a melhor forma de lidar com probabilidades e situações como estas.

98
00:06:14,323 --> 00:06:15,796
Vamos lá.

99
00:06:16,442 --> 00:06:18,649
Antes de voltar o teorema, eu gostaria de parar um instante

100
00:06:18,649 --> 00:06:21,361
para falar sobre matemática em geral.

101
00:06:21,361 --> 00:06:27,518
É importante que você aprenda mais matemática, que se familiarize, mesmo que ela te assuste.

102
00:06:31,425 --> 00:06:33,902
E não apenas para que entenda o teorema de Bayes, porque na boa,

103
00:06:33,902 --> 00:06:36,553
os tipos de aplicações que você, sendo um cético típico, vai aplicar

104
00:06:36,553 --> 00:06:40,321
você não precisa das técnicas mais complicadas que os cientistas usam.

105
00:06:40,321 --> 00:06:42,259
A versão deles para o teorema de Bayes.

106
00:06:42,259 --> 00:06:43,777
Você pode usar aritmética bastante simples.

107
00:06:43,777 --> 00:06:45,434
Pode usar o teorema de uma forma bem simples.

108
00:06:45,434 --> 00:06:47,419
Você não precisa de matemática muito avançada.

109
00:06:47,419 --> 00:06:48,989
Só precisa de conhecimentos básicos de princípios matemáticos

110
00:06:48,989 --> 00:06:52,755
e ideias gerais de teoria de probabilidades, que você pode aprender e que são até legais.

111
00:06:52,755 --> 00:06:56,001
Mas existem outros motivos para você aprender saber matemática.

112
00:06:56,001 --> 00:07:01,310
É o fato de que todo mundo com um interesse especial ou poder para utilizar-se dela

113
00:07:01,310 --> 00:07:03,290
está o fazendo de modo a manipular você.

114
00:07:03,290 --> 00:07:05,793
Corporações, grupos de interesses políticos, empresas de marketing.

115
00:07:05,793 --> 00:07:08,812
Todos estão usando matemática para controlar e manipular você,

116
00:07:08,812 --> 00:07:11,733
e eles dependem da seu analfabetismo matemático para tanto.

117
00:07:11,733 --> 00:07:17,296
Raramente existe algum debate político, acerca de uma decisão política específica que não possa

118
00:07:17,296 --> 00:07:20,895
ser confirmada ou refutada em um cálculo de aproximadamente 10 segundos se você tiver acesso

119
00:07:20,895 --> 00:07:24,844
a dados, que normalmente podem ser obtidos em cinco minutos no Google.

120
00:07:24,844 --> 00:07:26,718
Então é importante ter um conhecimento básico disto.

121
00:07:26,718 --> 00:07:30,284
Se você quiser exemplos, há estes dois livros:

122
00:07:30,284 --> 00:07:35,044
"Innumeracy - Analfabetismo matemático e suas consequências" é um livro curto e interessante.

123
00:07:35,044 --> 00:07:38,641
Mais elaborado e com exemplos mais pesados é

124
00:07:38,641 --> 00:07:42,587
"Proofiness - As artes sombrias do engodo matemático".

125
00:07:42,587 --> 00:07:47,287
Eu recomendo ambos, e acho que qualquer cidadão responsável precisa saber como usar matemática

126
00:07:47,287 --> 00:07:53,484
para avaliar colocações e argumentos - mesmo os próprios - então leia estes livros.

127
00:07:53,484 --> 00:07:55,967
Eu também gostaria de apresentar-lhes esta senhora.

128
00:07:55,967 --> 00:08:00,880
Esta moça bonita é Danica Mckellar.

129
00:08:00,880 --> 00:08:06,580
Conhecida por muitos papéis como atriz, deusa, e matemática.

130
00:08:06,580 --> 00:08:09,033
Ela é graduada em matemática.

131
00:08:09,033 --> 00:08:14,573
Ela tem um teorema matemático com o próprio nome que ela codescobriu e publicou.

132
00:08:14,573 --> 00:08:19,130
E ela tem se tornado uma embaixatriz na popularização da matemática.

133
00:08:19,130 --> 00:08:23,225
Ela tem feito esforços para despertar o interesse de meninas do colegial em matemática,

134
00:08:23,256 --> 00:08:27,920
e evitar que sejam afastadas da matemática por certas atitudes sociais que as façam pensar

135
00:08:27,920 --> 00:08:29,701
que precisem se manter burras para serem

136
00:08:29,701 --> 00:08:33,313
consideradas bonitas, por exemplo, ou outras diferenças culturais.

137
00:08:33,313 --> 00:08:36,698
Ela escreveu uma série de livros começada com "Math doesn't suck",

138
00:08:36,698 --> 00:08:39,852
que cobre do sexto ao decimo ano que são basicamente livros-texto,

139
00:08:39,852 --> 00:08:43,057
e ensinam a matemática que você precisa saber para se sair bem.

140
00:08:43,072 --> 00:08:45,098
É dirigido a meninas de vários modos.

141
00:08:45,098 --> 00:08:49,062
É meio feminista em diversos aspectos indiretos.

142
00:08:49,062 --> 00:08:53,533
Mas eu li estes livros e eles são realmente bons. São tão bons quanto para meninos -

143
00:08:53,533 --> 00:08:54,952
especialmente se você tiver adolescentes.

144
00:08:56,370 --> 00:08:59,207
Dê esse livro a eles, e não só aprenderão matemática, pois o livro a ensina

145
00:08:59,207 --> 00:09:04,817
de modo intuitivo e inteligente, mas também os ensina sobre meninas.

146
00:09:06,079 --> 00:09:09,249
Eles os agradeceram por isso. Acredite em mim.

147
00:09:09,249 --> 00:09:14,718
Eles também não são fracos para adultos. Pra dizer a verdade, esse primeiro é para sexta série.

148
00:09:15,887 --> 00:09:20,564
Ele é o meu favorito. Eu amo este livro. Aprendi coisas com ele. Foi bem útil.

149
00:09:20,564 --> 00:09:23,599
E pra falar a verdade, ainda o consulto quando preciso fazer certas coisas.

150
00:09:23,599 --> 00:09:26,815
Ela fez outros livros para outras séries.

151
00:09:26,815 --> 00:09:31,538
"Kiss my Math" e "Hot X: Algebra Exposed".

152
00:09:35,907 --> 00:09:38,882
Mas "Math doesn't suck" é o que vocês precisarão mais,

153
00:09:38,882 --> 00:09:44,430
porque contém toda a matemática que vocês usarão nas suas vidas cotidianas.

154
00:09:44,430 --> 00:09:48,009
Tem muito pouco aqui que não seja útil em alguma aplicação do modo normal

155
00:09:48,009 --> 00:09:51,825
como vocês vivem enquanto céticos, ou mesmo como gente normal.

156
00:09:51,825 --> 00:09:56,430
E digo isso em relação ao parâmetros americanos de matemática para o colegial.

157
00:09:56,430 --> 00:09:58,964
Existe outra matemática que vocês precisam saber também que não está nos parâmetros

158
00:09:58,964 --> 00:10:00,989
e, portanto, ela não incluiu neste livro.

159
00:10:00,989 --> 00:10:05,721
Mas ele é ótimo para começar com muito do básico.

160
00:10:05,721 --> 00:10:10,911
Estes são outros livros. Se você tem mesmo medo de matemática, ou quer aprender com algo que não

161
00:10:10,911 --> 00:10:13,816
tenha sido escrito para estudantes de matemática, engenharia ou ciências.

162
00:10:13,816 --> 00:10:17,664
"The Mathematical Pallete" foi especificamente escrito para estudantes de arte.

163
00:10:17,664 --> 00:10:21,486
Ele ensina uma ampla gama de conceitos e campos da matemática.

164
00:10:21,486 --> 00:10:23,558
É um ótimo livro para isso.

165
00:10:23,558 --> 00:10:26,785
"101 Things Everyone Should Know About Math" é dirigido ao público geral.

166
00:10:26,785 --> 00:10:30,864
Ambos são ótimos para ganhar tempo.

167
00:10:30,864 --> 00:10:36,687
Agora eu queria tomar a oportunidade para voltar a este livro.

168
00:10:36,687 --> 00:10:41,274
Eu certa vez dei um tutorial sobre o teorema de Bayes para um grupo de professores universitários

169
00:10:41,274 --> 00:10:44,585
e um professor de uma universidade da Ivy League que, enquanto eu explicava

170
00:10:44,585 --> 00:10:48,417
algumas das ideias básicas de multiplicação e tal, ele levantou a mão e perguntou:

171
00:10:48,417 --> 00:10:53,391
"Como eu multiplico porcentagens? Porque 100% x 80% é 8000%!".

172
00:10:53,391 --> 00:10:56,756
"Que tipo de resultado é este?"

173
00:10:56,756 --> 00:11:00,448
Eu parei e falei "puta que pariu".

174
00:11:06,109 --> 00:11:12,168
Bom, é isso. Página 163. Deve resolver essa ai.

175
00:11:12,183 --> 00:11:14,167
No caso de alguém ai estar se encolhendo na cadeira e pensando:

176
00:11:14,167 --> 00:11:16,711
"Que merda! Eu também não sei a resposta."

177
00:11:16,711 --> 00:11:20,316
É bem simples: converta para decimais e multiplique.

178
00:11:20,316 --> 00:11:27,700
Então 80% x 80% é 64%. 80% x 100% ainda é 80%. E assim sucessivamente.

179
00:11:27,700 --> 00:11:30,423
Pequenas coisas deste tipo podem ser aprendidas do livro dela, e é por isso que

180
00:11:30,423 --> 00:11:35,128
se você está defasado assim, o livro pode ajudar você a se recuperar. É um livro bom para isso.

181
00:11:35,128 --> 00:11:44,003
A outra coisa sobre a qual eu quero falar é probabilidade condicionada.

182
00:11:50,577 --> 00:11:54,243
Probabilidade dependente ou condicionada - existe um número de modos de as calcular.

183
00:11:54,243 --> 00:12:00,038
De vez em quanto você vai à Wikipedia e é bem confuso ou você não verá aplicação prática.

184
00:12:00,038 --> 00:12:04,214
Mas existem diferentes modos de entender probabilidade condicionada. Esta é uma delas.

185
00:12:04,214 --> 00:12:07,356
Se você está participando de um quiz e dizem a você:

186
00:12:07,356 --> 00:12:12,145
"Tem alguém atrás daquela porta, mas você precisa adivinhar o sexo. Se é menino ou menina."

187
00:12:12,145 --> 00:12:15,869
Você não sabe. Se não tiver informação alguma é aproximadamente meio a meio, certo?

188
00:12:15,869 --> 00:12:18,636
É perto o suficiente de 50/50.

189
00:12:18,636 --> 00:12:23,835
Por outro lado, se disserem que o nome da pessoa é Jayne, a chance muda.

190
00:12:23,835 --> 00:12:29,449
Dado o fato de que alguém se chama Jayne, se assumirmos que 99 de cada 100 pessoas

191
00:12:29,449 --> 00:12:33,216
escolhidas aleatoriamente cujo nome é Jayne são meninas, então agora,

192
00:12:33,216 --> 00:12:36,301
a chance de que seja uma menina é de 99%, e não mais 50%.

193
00:12:36,301 --> 00:12:41,294
Entretanto, 99% quer dizer que em 1% das vezes, é menino.

194
00:12:44,309 --> 00:12:46,701
O importante é que, uma vez que você obtem informação,

195
00:12:46,701 --> 00:12:50,339
se você estiver falando sobre uma probabilidade que é dependente de outra suposição ser verdade,

196
00:12:50,339 --> 00:12:52,070
a probabilidade muda.

197
00:12:52,070 --> 00:12:54,646
E o teorema de Bayes está baseado neste princípio.

198
00:12:54,646 --> 00:12:58,278
O importante são proporções. A maneira de você entender é assim:

199
00:12:58,278 --> 00:13:04,484
A probabilidade prévia de que Jayne é uma menina é igual ao número de Jaynes que são meninas

200
00:13:04,484 --> 00:13:08,063
dividido pelo número de Jaynes que são meninas mais o número de Jaynes que são meninos.

201
00:13:08,063 --> 00:13:12,478
Isso é o que você vê na equação bem simples aqui embaixo.

202
00:13:12,478 --> 00:13:15,796
A coisa a perceber aqui é que estes (em amarelo) são os mesmos números.

203
00:13:15,796 --> 00:13:18,650
Então quando você vê uma proporção deste tipo, este número se repete.

204
00:13:18,650 --> 00:13:23,333
Isso é importante, porque a outra coisa que é importante é que o denominador

205
00:13:23,333 --> 00:13:29,342
é a soma de todas as possibilidades. Você tem as 99 meninas e o menino chamados Jayne. São todos.

206
00:13:29,342 --> 00:13:35,515
Você coloca todos os Jaynes embaixo, e depois coloca em cima os que está tentando medir.

207
00:13:35,515 --> 00:13:39,419
A significância disto é que o teorema de Bayes funciona bem assim.

208
00:13:39,419 --> 00:13:45,703
Note que as expressões marcadas são exatamente iguais. O que você está vendo é uma proporção.

209
00:13:45,719 --> 00:13:52,912
Funciona meio que assim: a chance de uma colocação ser verdadeira é A dividido por A + B.

210
00:13:52,912 --> 00:13:57,307
Agora só precisa descobrir o que é A e B, certo?

211
00:13:57,307 --> 00:14:03,376
Esta é a versão mais enxuta do teorema de Bayes. A probabilidade de que uma colocação seja verdadeira

212
00:14:03,376 --> 00:14:06,579
é igual ao número de vezes em que é verdadeira dividida pelo número de vezes em que é verdadeira

213
00:14:06,579 --> 00:14:08,386
mais o número de vezes que é falsa.

214
00:14:08,386 --> 00:14:11,550
Então vamos supor que você tenha um conjunto de evidências e que consiga tirar várias conclusões dele.

215
00:14:11,550 --> 00:14:13,671
E que o tem feito faz algum tempo.

216
00:14:13,671 --> 00:14:19,038
E que percebe que 9 em cada 10 vezes a conclusão sobre este conjunto é acertada.

217
00:14:19,038 --> 00:14:23,051
A probabilidade de que a próxima conclusão que você extrair deste conjunto esteja correta é de 90%,

218
00:14:23,051 --> 00:14:27,133
pois você tem experiência passada e está errado a cada 10 tentativas.

219
00:14:27,133 --> 00:14:30,803
Então a próxima provavelmente vai ser uma das 9 em 10 vezes.

220
00:14:30,803 --> 00:14:34,291
O teorema de Bayes é a maneira de usar esse conceito de proporção.

221
00:14:34,291 --> 00:14:38,274
Mais uma vez, perceba. Estes são os mesmos números.

222
00:14:41,643 --> 00:14:47,587
De agora em diante, eu vou escurecer aquela expressão embaixo, porque é uma cópia da acima.

223
00:14:47,587 --> 00:14:51,768
E agora que você entendeu a função dela, ela não vai nos distrair mais.

224
00:14:51,768 --> 00:14:59,141
Isso deixa duas expressões. Está ficando mais fácil. Estamos chegando lá.

225
00:14:59,141 --> 00:15:03,657
Então o que isso significa? O que essa coisa ali em cima significa?

226
00:15:03,657 --> 00:15:12,111
Em inglês simples, ou ainda num híbrido entre inglês e matemática, essa uma quimera bastarda,

227
00:15:12,111 --> 00:15:18,138
significa que, dado tudo que sabemos, dada toda a informação sobre que temos sobre o mundo,

228
00:15:18,138 --> 00:15:24,791
sobre a física, natureza humana, história, e todas as evidências, a probabilidade de que nossa explicação

229
00:15:24,791 --> 00:15:29,534
seja real é igual a quão típica nossa explicação é.

230
00:15:29,534 --> 00:15:32,515
Em outras palavras, quão tipicamente essa é a explicação para este tipo de evidências

231
00:15:32,515 --> 00:15:37,403
multiplicada por quão esperadas essas evidências são caso tal explicação seja verdadeira.

232
00:15:37,403 --> 00:15:40,606
Então, se você assumir que a explicação é verdadeira, quão provável é o corpo de evidências

233
00:15:40,606 --> 00:15:43,637
que temos, ou quão esperado ele é.

234
00:15:43,637 --> 00:15:50,068
E então, você divide isso por uma cópia da expressão acima, somada a quão atípica nossa explicação é.

235
00:15:50,068 --> 00:15:54,807
Ou, em outras palavras, quão típicamente verdadeiras são outras explicações que não a nossa,

236
00:15:54,807 --> 00:15:59,379
multiplicado por quão esperadas as evidências são se nossa explicação não é verdadeira.

237
00:15:59,379 --> 00:16:02,838
Em outras palavras, assumindo que alguma outra explicação é verdadeira que não a nossa,

238
00:16:02,838 --> 00:16:06,234
então, quão prováveis são as evidências que temos.

239
00:16:06,234 --> 00:16:08,969
Então, temos que levar em consideração explicações alternativas para as evidências.

240
00:16:08,969 --> 00:16:11,689
Não se pode ignorá-las. Essa ideia de começar com uma teoria e,

241
00:16:11,689 --> 00:16:14,528
se ela couber nas evidências, é porque deve ser verdade - não, não, não!

242
00:16:14,528 --> 00:16:18,387
Você também precisa olhar para teorias alternativas para tais evidências e ver se elas não as explicam melhor.

243
00:16:18,387 --> 00:16:22,426
E é assim que o teorema de Bayes as leva em consideração.

244
00:16:22,426 --> 00:16:26,131
Para dar uma noção visual - e esta é uma aproximação bem rudimentar,

245
00:16:26,131 --> 00:16:29,693
mas é a forma mais intuitiva que eu consegui formular,

246
00:16:29,693 --> 00:16:33,693
se você tiver uma balança e de um lado você coloca a hipótese

247
00:16:33,693 --> 00:16:38,631
e do lado oposto coloca todas as outras que não a sua para explicar um conjunto de evidências.

248
00:16:38,631 --> 00:16:41,208
Cada lado da balança tem duas cestas.

249
00:16:41,208 --> 00:16:45,210
Um delas, você preenche com ovos representando quão típica sua explicação é.

250
00:16:45,210 --> 00:16:49,089
A outra, preenche com ovos representando quão verossímeis as evidências são.

251
00:16:49,089 --> 00:16:51,993
Depois repete para o outro lado e vê para onde a balança pende.

252
00:16:51,993 --> 00:16:57,731
Vou mostrar um exemplo disto baseado no avistamento de um OVNI que pipocou na mídia

253
00:16:57,731 --> 00:17:02,249
e foi ao ar nas televisões do país todo.

254
00:17:02,249 --> 00:17:06,441
Passou até no programa do Larry King em 2008.

255
00:17:08,549 --> 00:17:14,433
Os relatos iniciais que surgiram em Stephenville eram bem sensacionalistas.

256
00:17:14,433 --> 00:17:18,065
Você lia e pensava - "isso não pode ser verdade". Era inacreditável.

257
00:17:18,403 --> 00:17:26,045
Os relatos diziam que em dezenas de cidadezinhas dezenas de testemunhas avistaram um OVNI.

258
00:17:26,045 --> 00:17:29,123
Um objeto grande e silencioso, com luzes intensas.

259
00:17:29,123 --> 00:17:34,950
Droga, alguns textos não estão aparecendo... vou os falar para vocês.

260
00:17:34,950 --> 00:17:38,608
Alguns relatos falavam de caças perseguindo o OVNI.

261
00:17:38,608 --> 00:17:42,125
Algumas testemunhas estimaram o tamanho em uma milha de comprimento por meia milha de largura.

262
00:17:42,125 --> 00:17:45,780
Se isto for mesmo o que viram, é bastante incrível.

263
00:17:45,780 --> 00:17:51,171
Quando você começa a ver o relato da MUFON ao invés de ver os relatos originais, que a imprensa

264
00:17:51,171 --> 00:17:55,565
sensacionalizou, parece um pouco mais com o que está aqui na imagem aqui do meio.

265
00:17:55,565 --> 00:17:58,151
Isso não é uma foto do que foi visto em Stephenville.

266
00:17:58,151 --> 00:18:02,602
É a foto de um meteorito se partindo na atmosfera.

267
00:18:02,602 --> 00:18:07,853
e então você tem múltiplas luzes que espalham informação velozmente e a longas distâncias,

268
00:18:07,853 --> 00:18:12,024
e mudando de cor. Todas essas coisas são importantes sobre esse estranho objeto no Texas.

269
00:18:12,024 --> 00:18:16,596
Então, a ideia inicial foi de que isso soa muito como um meteoro se partindo na atmosfera.

270
00:18:18,842 --> 00:18:22,394
Se pensarmos nisso em termos de probabilidades prévias, de eventos passados,

271
00:18:22,394 --> 00:18:26,108
suponha que olhamos em todos os casos anteriores em que houveram descrições semelhantes

272
00:18:26,108 --> 00:18:29,997
e depois vimos onde a investigação levou e o que concluiu.

273
00:18:29,997 --> 00:18:35,115
Você descobriu que 9 em 10 vezes, acabou sendo um meteoro se partindo na atmosfera.

274
00:18:35,115 --> 00:18:38,705
Se for o caso, você tem esse conhecimento prévio. Voce viu acontecer 9 em 10 vezes antes.

275
00:18:38,705 --> 00:18:43,055
Isso significa que as chances de que dessa vez vai ser a mesma coisa também são 9 em 10.

276
00:18:43,055 --> 00:18:47,379
E nessa proporção de 9 pra 1, você coloca 9 ovos em uma cesta e 1 na outra,

277
00:18:47,379 --> 00:18:50,196
e o resultado é bastante desequilibrado em direção à explicação de que é um meteoro.

278
00:18:50,196 --> 00:18:52,276
Entretanto, ainda temos outro cesto a pra preencher.

279
00:18:52,276 --> 00:18:55,268
Portanto, não podemos parar a investigação por aqui.

280
00:18:55,268 --> 00:18:57,338
Podemos até dizer que as chances são de que seja isso mesmo,

281
00:18:57,338 --> 00:18:59,454
que eu não posso ter certeza até fazer uma investigação.

282
00:18:59,454 --> 00:19:03,904
Mas se não pudermos fazê-la, nos restringimos ao ponto de que 9 de cada 10 vezes é um meteoro.

283
00:19:05,739 --> 00:19:09,680
Sabemos que meteoros algumas vezes se parecem bastante com o descrito pelas testemunhas.

284
00:19:09,680 --> 00:19:12,713
Espaçonaves, no entanto, não costumam parecer muito.

285
00:19:12,713 --> 00:19:16,234
Pois eles não descreveram os atributos que você esperaria de uma espaçonave.

286
00:19:16,234 --> 00:19:18,602
As esquisitices que foram descritas:

287
00:19:18,602 --> 00:19:24,063
as luzes mudando de cor, de forma e de distância soam muito mais como meteoros.

288
00:19:24,063 --> 00:19:30,603
Então você pensa "Eu não sei... Talvez naves sejam assim. Aliens são estranhos, certo?"

289
00:19:30,603 --> 00:19:34,384
Então suponha que você magicamente saiba que espaçonaves alienígenas tem aquela aparência

290
00:19:34,384 --> 00:19:37,197
com metade da frequência com que meteoros a tem.

291
00:19:37,197 --> 00:19:39,417
Mas sabemos que essa probabilidade deve ser bem menor do que isso,

292
00:19:39,417 --> 00:19:45,397
porque as naves devem parecer muito mais com as que vemos nos filmes concebidas pelos criadores.

293
00:19:45,397 --> 00:19:47,966
Sabemos portanto o que pareceria com uma nave aos olhos das testemunhas.

294
00:19:47,966 --> 00:19:52,196
Elas normalmente não parecem com o descrito, mas meteoros sim.

295
00:19:52,196 --> 00:19:55,400
Nós fazemos isso e colocamos os ovos na cesta, e dividimos em 6 para 3 ovos.

296
00:19:55,400 --> 00:19:59,024
Mas agora está pendendo ainda mais para o lado dos meteoros. Analisamos e colocamos mais

297
00:19:59,024 --> 00:20:04,095
evidências, e está pesando ainda mais em direção ao meteoro.

298
00:20:04,095 --> 00:20:11,099
Entretanto, se você fizer a conta apropriadamente, sem as balanças,

299
00:20:11,099 --> 00:20:19,388
usando a equação você chega em uma probabilidade de 94,7% de chance de serem meteoros.

300
00:20:19,388 --> 00:20:22,354
Isso quer dizer que você tem uma chance de aproximadamente 1 em 20 de estar errado.

301
00:20:22,354 --> 00:20:27,173
Se você fizesse isso para 100 colocações, em 5 delas estaria errado.

302
00:20:27,173 --> 00:20:28,615
Então você vai errar bastante.

303
00:20:28,615 --> 00:20:35,618
Não é um nível de confiança muito alto, mas é suficiente para estar seguro de que não são aliens.

304
00:20:36,171 --> 00:20:39,795
Entretanto, se você obtem mais informações, mais evidências,

305
00:20:39,795 --> 00:20:42,634
EXÉRCITO CONFIRMA ACIDENTALMENTE QUE TEXANOS SÃO ESTÚPIDOS

306
00:20:42,634 --> 00:20:48,581
você pode atualizar a equação, e reverter até uma grande probabilidade inicial de que eram meteoros.

307
00:20:48,581 --> 00:20:51,417
Tinha uma chance de 9 em 10 de serem meteoros, mas com evidência suficiente, você pode confirmar

308
00:20:51,417 --> 00:20:53,285
que não são meteoros, e sim alguma outra coisa.

309
00:20:53,285 --> 00:20:56,368
Acontece que o governo do Estados Unidos confirmou que naquela data e lugar

310
00:20:56,368 --> 00:20:59,571
ocorreu um teste de descarga de sinalizadores aéreos.

311
00:20:59,571 --> 00:21:04,517
Perceba que alguns relatos falaram de caças perseguindo os objetos.

312
00:21:04,517 --> 00:21:06,956
Na verdade, eles estavam voando na frente, porque os estavam descarregando.

313
00:21:06,956 --> 00:21:10,641
Testemunhas também falaram sobre o OVNI ter uma milha por meia milha.

314
00:21:10,641 --> 00:21:14,290
O que é um tamanho condizente com uma bateria de sinalizadores.

315
00:21:14,290 --> 00:21:17,544
As luzes estão aqui na parte em baixo.

316
00:21:17,544 --> 00:21:21,614
Essas são as luzes de Phoenix, que criaram a mesma reação de medo de OVNIs.

317
00:21:21,614 --> 00:21:26,294
Pareciam uma nave gigante, no formato do logo da Chevron medindo uma milha voando sobre Phoenix.

318
00:21:26,294 --> 00:21:29,475
Acontece que essas eram luzes sinalizadoras lançadas com paraquedas.

319
00:21:29,475 --> 00:21:36,129
São derrubadas e flutuam, iluminando o chão abaixo e facilitando a ação de soldados durante a noite.

320
00:21:36,129 --> 00:21:39,085
São apenas sinalizadores, mas seus olhos completam a imagem.

321
00:21:39,085 --> 00:21:43,793
São luzes voando independentemente, mas o padrão delas em vôo faz com que seu cérebro complete,

322
00:21:43,793 --> 00:21:50,099
e então você vê um objeto de forma triangular, uma nave que não está lá.

323
00:21:50,099 --> 00:21:55,714
Nós vimos esse tipo de coisa antes, e ocorreu dos militares confirmarem que foi isso mesmo.

324
00:21:55,714 --> 00:22:02,322
Se levarmos isso em consideração, teremos um monte de ovos colocados na cesta "Sinalizadores".

325
00:22:02,322 --> 00:22:04,657
E veremos uma descida drástica daquele lado da balança.

326
00:22:04,657 --> 00:22:06,450
É evidência para lotar aquele cesto.

327
00:22:06,450 --> 00:22:09,845
Sabemos que o local é uma base fixa da Aeronáutica.

328
00:22:09,845 --> 00:22:14,350
O local onde pessoas avistaram o ocorrido é uma base de testes da Aeronáutica.

329
00:22:14,350 --> 00:22:16,225
Isso é informação conhecida.

330
00:22:16,225 --> 00:22:21,040
A Aeronáutica confirmou ter testado sinalizadores naquele período, e isso também é evidência forte.

331
00:22:21,040 --> 00:22:23,632
Cargas de sinalizadores tem aparência exata do que foi reportado.

332
00:22:23,632 --> 00:22:27,191
Na verdade, sinalizadores explicam a história até mesmo melhor do que meteoros.

333
00:22:27,191 --> 00:22:29,474
Porque meteoros normalmente não se pulverizam na atmosfera.

334
00:22:29,474 --> 00:22:31,346
O comum é ver uma trilha única.

335
00:22:31,346 --> 00:22:33,618
Mas ocasionalmente eles até se partem.

336
00:22:33,618 --> 00:22:36,609
Sinalizadores sempre tem essa aparência descontínua.

337
00:22:36,609 --> 00:22:40,493
Além disso, claro, tem o fato que nenhum outro dado surgiu para sustentar as hipóteses de meteoros ou

338
00:22:40,493 --> 00:22:46,285
alienígenas. Nenhum dado de satélite ou radar, nenhuma invasão ou coisa do tipo.

339
00:22:46,285 --> 00:22:49,567
Então temos uma pancada forte em direção aos sinalizadores.

340
00:22:49,567 --> 00:22:53,386
Então começamos a perceber todos aqueles ovos em favor de meteoros.

341
00:22:53,386 --> 00:22:55,390
A probabilidade prévia é muito forte em direção aos meteoros.

342
00:22:55,390 --> 00:22:57,287
Mas colocando as evidências, a coisa muda de forma.

343
00:22:57,287 --> 00:23:00,134
E aqui é onde chegamos.

344
00:23:00,134 --> 00:23:05,213
A coisa a se destacar é que apesar de normalmente luzes se movendo rapidamente serem meteoros,

345
00:23:05,213 --> 00:23:07,865
as evidências são ao menos 1000 vezes menos prováveis

346
00:23:07,865 --> 00:23:11,759
se você fizer a conta das chances de cada uma dessas coisas nas caixas brancas

347
00:23:11,759 --> 00:23:18,129
acontecerem por qualquer outro motivo são tão baixas, ao menos 1000 vezes mais baixas. Até mais.

348
00:23:18,837 --> 00:23:24,321
Então se você for resolver, assumindo que 9 em 10 vezes são meteoros,

349
00:23:24,321 --> 00:23:29,329
que é a suposição inicial, que 9 de cada 10 vezes que não forem meteoros são sinalizadores,

350
00:23:29,329 --> 00:23:34,517
e, sejamos generosos, que no resto das vezes são naves alienígenas.

351
00:23:34,517 --> 00:23:37,407
"Se". Isso é "se". É hipotético.

352
00:23:37,407 --> 00:23:39,420
Supondo ainda que naves produzam essas evidências com metade da frequência com que

353
00:23:39,420 --> 00:23:41,929
meteoros o fazem, como tinhamos suposto anteriormente.

354
00:23:41,929 --> 00:23:43,967
Mas levando em conta também que sinalizadores produzem tais evidências

355
00:23:43,967 --> 00:23:46,051
ao menos 1000 vezes mais frequentemente que meteoros,

356
00:23:46,051 --> 00:23:50,675
após termos analizado os dados, então quando fizer a conta, obterá os seguintes resultados:

357
00:23:50,675 --> 00:23:52,818
99% de chance de serem sinalizadores,

358
00:23:52,818 --> 00:23:54,627
1% de chances de serem meteoros

359
00:23:54,627 --> 00:23:57,437
e 0,006% de chance de serem alienígenas.

360
00:23:57,452 --> 00:24:00,663
Isso quer dizer chances piores do que 1 em 18000 contra alienígenas.

361
00:24:00,663 --> 00:24:04,844
E lembre-se que fomos bastante generosos. Se você fosse ajustar esses números para os tornar

362
00:24:04,844 --> 00:24:08,014
essas probabilidades ficariam ainda piores para os alienígenas.

363
00:24:08,014 --> 00:24:11,668
Essa conclusão é intuitivamente óbvia.

364
00:24:11,668 --> 00:24:14,312
Vocês provavelmente já estavam a obtendo na sua cabeça ao longo do processo

365
00:24:14,312 --> 00:24:16,418
e do mesmo modo que fariam se eu nunca tivesse mencionado o teorema de Bayes

366
00:24:16,418 --> 00:24:18,062
e apenas mostrasse as evidências.

367
00:24:18,062 --> 00:24:21,107
É basicamente a mesma conclusão a que chegariam por conta própria.

368
00:24:21,107 --> 00:24:26,729
O teorema de Bayes simplesmente explica porque estão pensando corretamente ao fazê-lo.

369
00:24:26,729 --> 00:24:30,769
Enquanto sua intuição estiver equiparando probabilidades de acordo com o teorema de Bayes

370
00:24:30,769 --> 00:24:34,272
e souber quais probabilidades você deveria estar equiparando, então suas estimativas

371
00:24:34,272 --> 00:24:37,575
da chance de que qualquer explicação dada seja verdadeira estarão corretas.

372
00:24:37,575 --> 00:24:40,512
E ocorre de isso ser verdade com qualquer conjunto de números razoáveis.

373
00:24:40,512 --> 00:24:42,181
Você pode colocar quase quaisquer números na equação.

374
00:24:42,181 --> 00:24:46,980
Enquanto forem remotamente razoáveis, o resultado da conta vai sempre se aproximar

375
00:24:46,996 --> 00:24:49,306
de 100% de chance de serem sinalizadores,

376
00:24:49,306 --> 00:24:52,524
e menos do que 1 em 18000 chances de serem alienígenas.

377
00:24:53,801 --> 00:24:57,549
Essa é a idéia básica de como funciona o teorema de Bayes.

378
00:24:59,287 --> 00:25:04,983
Permitam-me voltar e olhar para essa equação complicada aqui.

379
00:25:07,968 --> 00:25:10,579
Imagina que isso está escrito em uma lingua estrangeira.

380
00:25:10,579 --> 00:25:14,239
São palavras estrangeiras. Você não precisa saber o que cada uma significa logo de largada.

381
00:25:14,239 --> 00:25:20,186
É como se você estivesse tentando traduzir alemão ou russo. Tem mais cara de russo.

382
00:25:21,340 --> 00:25:27,359
Ou sumério antigo. Então fãs da Buffy, isso é um feitiço.

383
00:25:28,928 --> 00:25:36,144
O que o primeiro elemento da equação quer dizer é:

384
00:25:36,144 --> 00:25:42,406
esta é a probabilidade de que a afirmação h, de hipótese, é verdade,

385
00:25:42,406 --> 00:25:48,119
dadas as evidências "e" e o conhecimento prévio "b", que é tudo o que você sabe sobre o mundo.

386
00:25:48,119 --> 00:25:52,280
"e + b" é todo o conhecimento que você tem está contido ai.

387
00:25:52,280 --> 00:25:56,180
Então isso diz: "dado tudo que se sabe, qual a probabilidade de h ser verdade?"

388
00:25:56,180 --> 00:26:00,123
E você calcula isso usando os outros números aqui.

389
00:26:00,123 --> 00:26:03,134
Lembre-se que esse é o mesmo que o numerador, então pode ser ignorado por agora.

390
00:26:03,134 --> 00:26:08,142
Então nos concentramos em três números.

391
00:26:08,142 --> 00:26:13,797
A probabilidade prévia de que sua hipótese seja verdadeira, baseada no passado.

392
00:26:13,797 --> 00:26:16,587
A verossimilhança do seu conjunto de evidências, dado que sua hipótese seja verdadeira.

393
00:26:16,587 --> 00:26:20,735
Lembre-se, isso é quão bem suas evidências se encaixam com a sua hipótese ser verdadeira.

394
00:26:20,735 --> 00:26:25,189
E a verossimilhança destas evidências se alguma outra hipótese for verdadeira.

395
00:26:25,189 --> 00:26:30,894
Você pode notar que existe um quarto número ali, mas ele é derivado do primeiro.

396
00:26:30,894 --> 00:26:37,271
Pois se 9 em 10 vezes são meteoros, então tem 1 em 10 chances de que não seja.

397
00:26:37,271 --> 00:26:41,134
Então se você sabe uma probabilidade prévia, você também sabe a outra probabilidade prévia.

398
00:26:41,134 --> 00:26:44,309
Isso implica em que existam apenas três números com os quais devemos nos preocupar.

399
00:26:44,309 --> 00:26:45,343
E essas são as premissas.

400
00:26:45,343 --> 00:26:48,592
Cada um é uma afirmação de probabilidade.

401
00:26:48,592 --> 00:26:51,921
Na verdade, você pode pegar qualquer argumento que lhe for proposto

402
00:26:51,921 --> 00:26:55,772
ou que propuser a alguém e o modelar com o teorema de Bayes.

403
00:26:55,772 --> 00:27:00,527
E assim destrinchar exatamente o que se está propondo.

404
00:27:00,527 --> 00:27:03,989
Isso quer dizer que cada argumento pode ser reduzido a três números.

405
00:27:03,989 --> 00:27:07,998
Por vezes, se você está discutindo com alguém, já concordam em dois dos três números.

406
00:27:07,998 --> 00:27:09,319
Ou nem precisa discordar a respeito deles.

407
00:27:09,319 --> 00:27:12,676
Mesmo que discorde, pode ser desnecessário discuti-los.

408
00:27:12,676 --> 00:27:17,403
Isso significa reduzir cada argumentação para uma disputa acerca de um único número.

409
00:27:17,403 --> 00:27:20,827
Você pode então analisar a correção do caso sendo apresentado para aquele número,

410
00:27:20,827 --> 00:27:23,928
expor o que há de errado com ele ou aceitar a conclusão.

411
00:27:23,928 --> 00:27:28,213
E esta é uma das aplicações mais fortes do teorema de Bayes enquanto um racionalista.

412
00:27:28,213 --> 00:27:33,155
Esse é um tutorial bem curto sobre o que é e como funciona o teorema de Bayes.

413
00:27:33,157 --> 00:27:36,083
Mas eu também gostaria de falar sobre porque você deve se importar com isso.

414
00:27:36,083 --> 00:27:37,425
Qual é o uso dessa coisa?

415
00:27:37,425 --> 00:27:38,306
Tem um monte de coisas.

416
00:27:38,306 --> 00:27:42,406
Um vez que entender o teorema de Bayes, quando respirar fundo e entendê-lo -

417
00:27:42,406 --> 00:27:47,084
- talvez não tenha ainda, mas se continuar indo atrás, pode chegar lá -

418
00:27:47,084 --> 00:27:50,501
Eu levei um tempo pra isso também.

419
00:27:50,501 --> 00:27:54,244
Mas uma vez que chegar lá, você começa a aprender coisas novas e inteligentes

420
00:27:54,244 --> 00:27:56,219
sobre como funciona um raciocínio correto.

421
00:27:56,219 --> 00:27:58,333
Coisas em que provavelmente não pensou antes.

422
00:27:58,333 --> 00:28:00,912
Esse é um dos grandes usos pro teorema de Bayes.

423
00:28:00,912 --> 00:28:02,276
Eu vou dar alguns exemplos.

424
00:28:02,276 --> 00:28:03,655
Apenas alguns deles, não todos.

425
00:28:03,655 --> 00:28:05,545
Estas são algumas das coisas que você aprende:

426
00:28:05,560 --> 00:28:10,665
Uma das coisas que aprende é que a probabilidade prévia é sempre relativa.

427
00:28:10,665 --> 00:28:14,443
Não é uma probabilidade absoluta. Esse é um erro comum que as pessoas fazem ao argumentar.

428
00:28:14,443 --> 00:28:21,083
Eu me deparo com isso o tempo todo ao discutir sobre a ressurreição com apologistas cristãos.

429
00:28:21,083 --> 00:28:23,786
Logo mostro esse exemplo.

430
00:28:23,786 --> 00:28:27,515
O ponto aqui é que é indiferente quão raros os meteoros são, voltando no exemplo.

431
00:28:27,515 --> 00:28:33,445
O relevante é com que frequência luzes no céu são meteoros ao invés de alienígenas ou outra coisa.

432
00:28:33,445 --> 00:28:36,210
É a probabilidade relativa de todas as explicações possíveis.

433
00:28:36,210 --> 00:28:39,506
Não é a probabilidade absoluta de que meteoros ocorram.

434
00:28:39,506 --> 00:28:42,078
Então, por exemplo, se em 9 de 10 vezes as luzes no céu são meteoros,

435
00:28:42,078 --> 00:28:44,710
mesmo se a chance de ver um meteoro for 1 em 1000000,

436
00:28:44,710 --> 00:28:49,526
a probilidade prévia de que luzes no céu sejam meteoros ainda é de 9 em 10 vezes.

437
00:28:49,526 --> 00:28:53,242
Um em um milhão é irrelevante para esta análise.

438
00:28:53,688 --> 00:28:56,698
E aqui chegamos ao argumento da ressurreição...

439
00:28:57,467 --> 00:28:59,968
EI, CARA, CORPOS LEVANTAM DOS MORTOS TODA HORA...

440
00:29:00,337 --> 00:29:05,756
Traduzindo: Não importa quão improvável seja que os discípulos de Jesus

441
00:29:05,756 --> 00:29:08,527
tenham roubado seu corpo e mentido a respeito de o ver ressuscitado

442
00:29:08,527 --> 00:29:11,167
com intenção de promover suas reformas sociais.

443
00:29:11,167 --> 00:29:13,553
Essa parece uma hipótese absurdamente improvável.

444
00:29:13,553 --> 00:29:15,138
Soa fantástico.

445
00:29:15,138 --> 00:29:17,369
É o tipo de coisa que aconteceria uma única vez na história.

446
00:29:17,369 --> 00:29:21,470
Uma vez na história... espera.. meio que...

447
00:29:21,470 --> 00:29:22,894
Não importa quais são as chances disso acontecer.

448
00:29:22,894 --> 00:29:24,199
Poderia ser um em um trilhão.

449
00:29:24,199 --> 00:29:26,268
Não faz diferença. É irrelevante.

450
00:29:26,637 --> 00:29:30,290
O que importa é quão frequentemente fanáticos religiosos fazem coisas do tipo,

451
00:29:30,290 --> 00:29:36,142
em relação à frequência com que eles vêem mesmo corpos sendo reanimados.

452
00:29:36,142 --> 00:29:40,045
Se em apenas 1 de cada 10 vezes os corpos são realmente reanimados,

453
00:29:40,045 --> 00:29:42,985
e notem que essa é uma suposição extremamente generosa,

454
00:29:44,755 --> 00:29:51,090
então no resto das vezes, os relatos de ressurreição são falsos,

455
00:29:51,090 --> 00:29:55,194
e então, a probabilidade prévia de reanimação é simplesmente de 1 em 10.

456
00:29:55,194 --> 00:30:01,500
Aquele um em um trilhão citado antes é irrelevante. É isso. Esta é a probabilidade prévia.

457
00:30:01,500 --> 00:30:03,212
Lembrem-se do exemplo de Jayne.

458
00:30:03,212 --> 00:30:09,941
Do mesmo modo, se em 100 pessoas com nome Jayne 99 são meninas e 1 é menino,

459
00:30:09,941 --> 00:30:14,113
a probabilidade de que alguém seja um menino, dado que seu nome é Jayne é de 1%.

460
00:30:14,159 --> 00:30:17,491
Não faz a menor diferença quão improvável é que alguém se chame Jayne, pra começar.

461
00:30:17,491 --> 00:30:23,638
Enquanto você souber essa proporção prévia de 99 para 1, está a única informação que precisa.

462
00:30:23,638 --> 00:30:27,223
Outra coisa se aprende é que você não precisa saber as frequências ou

463
00:30:27,223 --> 00:30:29,862
probabilidades reais de nada.

464
00:30:30,970 --> 00:30:38,594
Por exemplo, você já sabe que qualquer que seja a frequência real de corpos serem reanimados,

465
00:30:38,594 --> 00:30:40,896
seja zero, ou se realmente existir uma frequência, não faz diferença.

466
00:30:40,896 --> 00:30:42,711
Você não precisa saber qual é.

467
00:30:42,711 --> 00:30:45,111
Você sabe que não é maior do que 1:10.

468
00:30:45,111 --> 00:30:47,705
Pra ser honesto, sabe que não é nem 1:10.

469
00:30:47,705 --> 00:30:51,869
Pois isso implicaria que 1 em cada 10 corpos desaparecidos levantou dos mortos.

470
00:30:51,869 --> 00:30:55,232
E isso causaria um inferno para o INSS, certo?

471
00:30:55,232 --> 00:30:57,769
Como seriam as regras pra isso?

472
00:30:57,769 --> 00:31:01,321
"Sinto muito. Você deu azar e morreu".

473
00:31:01,660 --> 00:31:04,643
Você pode até mesmo explorar quanto essa proporção poderia ser.

474
00:31:04,643 --> 00:31:09,037
Pode ser maior que 1:100? Pode ser maior que 1:1.000.000? 1:1.000.000.000?

475
00:31:09,037 --> 00:31:12,654
Dado o que você conhece, qual seria a taxa mais alta a descrever a evidência?

476
00:31:12,654 --> 00:31:17,903
Existe alguma taxa acima da qual você sabe que não é frequente assim, certo?

477
00:31:17,903 --> 00:31:21,783
Não importa qual é a proporção real, mas você pode explorar onde fica esse limite.

478
00:31:21,783 --> 00:31:24,407
E esta é uma das coisas úteis a fazer com o teorema de Bayes.

479
00:31:24,407 --> 00:31:27,953
Você também pode fazer a conta para todo o tipo de valores diferentes.

480
00:31:27,953 --> 00:31:30,333
Nem que seja só para ver o que seria necessário para convencer você,

481
00:31:30,333 --> 00:31:34,326
ou no que você precisaria acreditar para aceitar qualquer conclusão dada.

482
00:31:34,326 --> 00:31:38,663
Então ele mostra como fazer suas crenças mais consistentes.

483
00:31:38,663 --> 00:31:42,391
Mas no fim das contas você precisa ter razões boas para qualquer número que estabelecer.

484
00:31:42,391 --> 00:31:46,772
E normalmente você consegue estabelecer um limite. Por exemplo, tem que ser menos do que 1 em 10.

485
00:31:46,772 --> 00:31:49,217
Então qualquer coisa que você chegar maior que 1 em 10, você sabe que é menos que isso.

486
00:31:49,217 --> 00:31:54,260
Então você pode ter essas probabilidades incertas, e elas funcionam bem.

487
00:31:54,260 --> 00:31:55,355
Esse é o ponto:

488
00:31:55,355 --> 00:31:58,073
qualquer que seja a probabilidade prévia em que os cristãos insistam

489
00:31:58,073 --> 00:32:00,145
com que corpos desaparecidos tenham sido reanimados

490
00:32:00,145 --> 00:32:03,755
eles precisam mostrar evidências de que essa é, de fato, a frequência.

491
00:32:03,755 --> 00:32:08,155
Porque temos montes de evidências de fanáticos religiosos mentindo, alucinando e exagerando.

492
00:32:08,155 --> 00:32:10,156
Então sabemos que este comportamento é frequente.

493
00:32:10,156 --> 00:32:11,850
Sabemos se reanimações são frequentes? Não.

494
00:32:11,850 --> 00:32:16,646
Então não temos conhecimento prévio para estabelecer essa frequência.

495
00:32:21,738 --> 00:32:24,240
Mas lembre-se, esta é apenas a probabilidade prévia.

496
00:32:24,240 --> 00:32:27,066
Mesmo se reanimação de corpos for extremamente improvável,

497
00:32:27,066 --> 00:32:29,615
evidências boas o suficiente podem reverter este quadro.

498
00:32:29,615 --> 00:32:32,217
Lembre se do exemplo dos sinalizadores.

499
00:32:32,217 --> 00:32:36,540
Mas é preciso que você tenha essa evidência de verdade.

500
00:32:36,540 --> 00:32:39,458
Essa é a parte realmente desafiadora para apologistas cristãos.

501
00:32:39,458 --> 00:32:45,297
Para quem quiser ver o final deste argumento, quiser ver um argumento bayseiano

502
00:32:45,297 --> 00:32:48,913
conclusivo contra a ressurreição de Jesus, que na verdade responde a todas tentativas de

503
00:32:48,913 --> 00:32:51,106
usar o teorema de Bayes para provar a ressurreição de Jesus.

504
00:32:51,106 --> 00:32:53,440
Sim, cristãos tentaram isso.

505
00:32:53,440 --> 00:32:58,190
Se quiserem ver o argumento, ele está no livro Christian Delusion, editado por John Loftus.

506
00:32:58,190 --> 00:33:03,282
Eu tenho dois capítulos nele. Um deles é meu texto definitivo sobre a ressureição.

507
00:33:03,282 --> 00:33:07,874
Está todo um inglês normal, mas se você olhar as notas no final, está traduzido em termos bayseianos.

508
00:33:07,874 --> 00:33:14,359
Dá pra ver como o pensamento bayesiano traduz a partir de descrições comuns do raciocínio.

509
00:33:14,359 --> 00:33:19,450
Mas eu também tenho neste livro, "The End of Christianity", que está sendo vendido hoje aqui.

510
00:33:19,450 --> 00:33:24,945
Na verdade, eu só recebo deste livro se vocês comprarem aqui, então comprem, especialmente

511
00:33:24,945 --> 00:33:28,906
se vocês estiverem interessados no teorema de Bayes, porque eu tenho três capítulos nele.

512
00:33:28,906 --> 00:33:32,270
Um é meu capítulo sobre a fundação da minha teoria moral, mas os outros dois são

513
00:33:32,270 --> 00:33:35,117
o teorema de Bayes aplicado a coisas.

514
00:33:35,132 --> 00:33:38,701
E um deles prova que toda a religião cristã é falsa.

515
00:33:38,701 --> 00:33:40,901
Baseando-se apenas em como ela começou.

516
00:33:40,901 --> 00:33:45,426
E não apenas a ressurreição, mas em várias coisas.

517
00:33:45,426 --> 00:33:49,427
Você vai achar várias coisas ali, mas também ver como a análise de Bayes permite entender

518
00:33:49,427 --> 00:33:52,310
coisas que você sabia intuitivamente, mas não conseguia articular como um argumento.

519
00:33:52,310 --> 00:33:55,080
Bayes permite uma goleada, e transforma a discussão em argumentos de números

520
00:33:55,080 --> 00:33:57,706
em que você atinge o ponto onde eles não podem refutar mais estes números

521
00:33:57,706 --> 00:34:00,717
pois você está sendo tão generoso ao lado deles, e ainda assim atinge

522
00:34:00,732 --> 00:34:03,035
a conclusão a favor da sua moção.

523
00:34:03,066 --> 00:34:06,486
Eles não podem mexer nos números sem parecerem ridículos.

524
00:34:06,486 --> 00:34:10,829
E eu também tenho neste livro um capítulo aplicando o teorema de Bayes ao argumento do design.

525
00:34:10,829 --> 00:34:14,908
Eu aplico à evolução x criacionismo, aplico à abiogênese,

526
00:34:14,908 --> 00:34:17,726
mas também aplico à cosmologia, e mostro que -

527
00:34:17,726 --> 00:34:20,676
- e o interessante é que não fui eu que fiz isso, apenas coloquei termos leigos -

528
00:34:20,676 --> 00:34:25,088
mas mostro que a sintonização das constantes da física - o argumento de sintonia

529
00:34:25,088 --> 00:34:30,535
que muitos de vocês já ouviram - na verdade prova que Deus não existe.

530
00:34:31,104 --> 00:34:33,125
Você pode pensar "como caralhos você faz isso?"

531
00:34:33,125 --> 00:34:35,290
Bem, leia o capítulo.

532
00:34:42,182 --> 00:34:44,316
E como eu disse, não fui eu.

533
00:34:44,316 --> 00:34:47,274
Na verdade, duas equipes de matemáticos independentemente,

534
00:34:47,274 --> 00:34:49,601
sem ao menos saber do trabalho dos outros,

535
00:34:49,647 --> 00:34:54,004
chegaram à mesma conclusão bayesiana usando a mesma análise, provando este ponto.

536
00:34:54,004 --> 00:35:01,200
Eu os cito no capítulo, e explico em inglês o que eles descobriram e porque estão certos.

537
00:35:01,200 --> 00:35:03,872
E estes capítulos explicam um pouco mais do teorema de Bayes.

538
00:35:03,872 --> 00:35:06,252
Eles dão exemplos, mostram aplicações.

539
00:35:06,252 --> 00:35:09,986
Se você quer dar uma fuçada para tentar aprender mais a respeito,

540
00:35:09,986 --> 00:35:14,372
também estão referenciados livros onde pode buscar mais informações.

541
00:35:14,372 --> 00:35:18,732
Mas se você quer o meu livro definitivo ensinando o teorema de Bayes e como aplicar,

542
00:35:18,732 --> 00:35:25,624
meu livro "Proving History: O teorema de Bayes e a busca pelo Jesus histórico" está escrito e revisado

543
00:35:25,624 --> 00:35:30,547
e agora está agendado para lançamento em abril de 2012, e eu fiz um esforço consciente

544
00:35:30,547 --> 00:35:35,528
de o fazer compreensível para historiadores, estudantes de humanidades,

545
00:35:35,528 --> 00:35:39,218
então ele não depende de você ser um matemático para entender.

546
00:35:39,218 --> 00:35:42,890
Ele dá um monte de exemplos e também prepara o caminho para argumentar

547
00:35:42,890 --> 00:35:46,322
que Jesus não existiu de verdade. Este livro não argumenta isso especificamente,

548
00:35:46,322 --> 00:35:51,082
mas mostra que todos os argumentos para sua existência são baseados em lógica falha.

549
00:35:53,097 --> 00:35:58,973
Outra coisa que se aprende é que "afirmações extraordinárias exigem evidências extraordinárias."

550
00:35:58,973 --> 00:36:02,094
O teorema de Bayes prova que isso está certo.

551
00:36:02,094 --> 00:36:08,200
Ausência de evidência algumas vezes é evidência de ausência. E o teorema diz quando é o caso.

552
00:36:08,200 --> 00:36:14,723
(O telão diz "A lâmina de Ockham corta mesmo, vadia")

553
00:36:20,785 --> 00:36:26,366
Então deixa eu só dar mais um exemplo, que vocês acabaram de ler.

554
00:36:26,366 --> 00:36:29,852
Vamos começar com esse argumento específico.

555
00:36:29,852 --> 00:36:32,756
Muitos devem conhecer, e os que não, deveriam.

556
00:36:32,756 --> 00:36:38,060
Pois isso é de 300 A.E.C. Epícuro fez o argumento e ele é meio que definitivo.

557
00:36:38,060 --> 00:36:39,929
Quer dizer... sério. O argumento está posto.

558
00:36:39,929 --> 00:36:41,918
Levanta e vai embora.

559
00:36:41,918 --> 00:36:43,415
Porque eles insistem eu não entendo, mas vai saber...

560
00:36:43,415 --> 00:36:47,475
Tem Deus vontade de parar o mal, mas incapaz? Então ele não é poderoso.

561
00:36:47,475 --> 00:36:50,204
Ele é capaz, mas não tem vontade? Então não é bom.

562
00:36:50,204 --> 00:36:53,042
Ele é capaz e tem vontade? Então como pode existir o mal?

563
00:36:53,042 --> 00:36:57,315
Ele não é capaz nem tem vontade? Então porque chamar-lhe de Deus?

564
00:37:06,361 --> 00:37:11,567
Deixa eu dar um exemplo. Vou pegar um só. Escravidão nos Estados Unidos.

565
00:37:11,567 --> 00:37:13,729
Eu não tenho tempo para recontar seus horrores.

566
00:37:13,729 --> 00:37:18,385
É suficiente dizer que é uma das merdas mais maldosas que já fizemos.

567
00:37:18,385 --> 00:37:22,507
Não poderia Deus ter feito uma revelação aos brancos do sul explicando isso?

568
00:37:22,507 --> 00:37:25,620
Quer dizer, é trivial de fazê-lo...

569
00:37:31,758 --> 00:37:36,134
Pense nas centenas de anos e vidas que poderiam ter sido tornadas melhores.

570
00:37:36,134 --> 00:37:40,932
Pense no estado em que a África poderia estar hoje se não tivesse sido assolada pela escravidão.

571
00:37:40,932 --> 00:37:46,898
É aterrador. O jeito como o mundo seria melhor com apenas uma voz vinda do céu dizendo

572
00:37:46,898 --> 00:37:51,836
"Ei, essa parada de escravidão, parem com essa merda. Eu não aprovo isso".

573
00:37:52,651 --> 00:37:54,639
Fácil.

574
00:37:54,639 --> 00:37:56,546
A Bíblia não diz nada contra a escravidão.

575
00:37:56,546 --> 00:38:03,664
Ao contrário, ela a codifica junto com os dez mandamentos como parte da lei de Deus.

576
00:38:03,664 --> 00:38:09,831
E trata escravidão como uma norma moral de capa a capa.

577
00:38:09,831 --> 00:38:12,900
Mesmo no novo testamento, mesmo Jesus a trata como norma moral.

578
00:38:12,900 --> 00:38:14,787
Então esse é um argumento avassalador.

579
00:38:14,787 --> 00:38:16,521
É preto no branco.

580
00:38:16,521 --> 00:38:20,517
A probabilidade de que Deus não falaria sobre esse horror,

581
00:38:20,517 --> 00:38:23,134
especialmente para aqueles que supõem o seguir devotamente.

582
00:38:23,134 --> 00:38:28,057
Certamente o querem seguir, e muitos provavelmente faziam.

583
00:38:28,057 --> 00:38:30,858
Quer dizer, essa era óbvia...

584
00:38:31,951 --> 00:38:33,782
Dá pra ganhar a discussão só com isso.

585
00:38:33,782 --> 00:38:38,796
Mas que tal o monte de desculpas que os fiéis descarregam nessa hora?

586
00:38:38,796 --> 00:38:43,881
A propósito, também conhecido como "inventar merda"...

587
00:38:47,297 --> 00:38:50,275
E é onde chegamos nesta questão.

588
00:38:50,275 --> 00:38:52,964
Raciocínio ad hoc - inventar justificativas pras coisas.

589
00:38:52,964 --> 00:38:55,606
Porque você pode pegar qualquer hipótese e fazer caber em qualquer corpo de evidências

590
00:38:55,606 --> 00:38:58,902
criando o número de desculpas que precisar para tanto.

591
00:38:58,902 --> 00:39:02,162
Agora suponha que você cria uma desculpa para justificar Deus,

592
00:39:02,162 --> 00:39:06,700
mas não tem evidência alguma de que ele tem essa desculpa, dizendo apenas que ele poderia ter.

593
00:39:06,700 --> 00:39:10,214
Vamos dizer que você também não tem nenhum evidência contra ele ter essa desculpa.

594
00:39:10,214 --> 00:39:15,041
Então é 50/50, porque você não sabe. Poderia pender pra qualquer lado.

595
00:39:15,041 --> 00:39:17,505
De acordo com o que você sabe, é tão provável ele ter quanto não ter.

596
00:39:17,505 --> 00:39:18,528
É meio a meio.

597
00:39:18,528 --> 00:39:23,137
E se você fizer isto, você tem esse diagrama onde o círculo representa

598
00:39:23,137 --> 00:39:25,922
todas as hipóteses de Deus que você puder imaginar.

599
00:39:25,922 --> 00:39:30,224
Em frequência, metade tem a desculpa, metade não.

600
00:39:30,224 --> 00:39:34,172
Isso quer dizer que a probabilidade de a hipótese deles ser verdadeira com aquela desculpa

601
00:39:34,172 --> 00:39:39,760
é igual a metade da probabilidade prévia daquela hipótese.

602
00:39:40,960 --> 00:39:43,018
Tirar essas desculpas do nada divide à metade suas chances.

603
00:39:43,018 --> 00:39:43,949
Funciona assim:

604
00:39:43,949 --> 00:39:48,887
Se a probabilidade de que seu Deus existe a partir de conhecimento prévio é 50%,

605
00:39:48,887 --> 00:39:51,182
e isso é extremamente generoso - estou apenas dizendo que você não tem evidência

606
00:39:51,182 --> 00:39:53,443
contrária à existência de Deus, nem a favor,

607
00:39:53,443 --> 00:39:56,923
e de algum modo de uma máquina gigante com pneus de borracha brotou de um ser sensiente,

608
00:39:56,923 --> 00:39:59,921
E ele não tem informação alguma a respeito.

609
00:39:59,921 --> 00:40:03,207
E aparece um missionário falando a ele sobre Deus, e o ser não faz idéia.

610
00:40:03,207 --> 00:40:05,754
Não tem nenhum conhecimento prévio a respeito. Ai é 50/50, certo?

611
00:40:05,754 --> 00:40:08,507
Note que estou sendo extremamente generoso.

612
00:40:08,507 --> 00:40:13,274
E existe uma chance de 50% de que Deus tenha a justificativa alegada.

613
00:40:13,274 --> 00:40:17,012
Nós temos essa pessoa criada aleatoriamente, e vem o evangelista e diz:

614
00:40:17,027 --> 00:40:21,939
"Deus, tem aqui um sulista falando sobre escravidão. Isso soa bem zoado, e meio que contradiz sua hipótese".

615
00:40:21,939 --> 00:40:25,481
"Ele poderia ter essa desculpa". - Bom, é meio a meio.

616
00:40:25,497 --> 00:40:29,093
Isso quer dizer que a probabilidade prévia de que esse Deus em especial exista,

617
00:40:29,093 --> 00:40:31,928
dado seu conhecimento anterior é agora 25%, porque é metade do que era.

618
00:40:31,928 --> 00:40:35,567
Pois os outros 25% são de deuses que existam e não precisem dessa desculpa.

619
00:40:35,567 --> 00:40:38,352
Assim, a probabilidade de que este Deus exista se torna metade do que era.

620
00:40:38,352 --> 00:40:42,120
Percebe onde isso está indo?

621
00:40:42,120 --> 00:40:46,230
Isso é para o caso onde é 50/50. Não existe evidência para nenhum dos dois lados.

622
00:40:46,230 --> 00:40:48,257
Mas e se for uma desculpa improvável?

623
00:40:48,257 --> 00:40:50,670
"O cachorro comeu minha lição de casa".

624
00:40:50,670 --> 00:40:55,027
"Não fui eu. Eu estava morto naquele momento".

625
00:40:57,273 --> 00:41:01,983
Afirmações que quase nunca são verdades, e que você teria evidência disso.

626
00:41:01,983 --> 00:41:04,922
Vamos tomar como exemplo algo com proporção 1 em 100 vezes.

627
00:41:04,922 --> 00:41:15,412
"O cachorro comeu minha lição". Suponha que um estudo mostrou que isso é verdade 1% das vezes.

628
00:41:15,412 --> 00:41:19,863
E isso é ser generoso, 1 em 100... sei lá. Suponha que fosse isso mesmo.

629
00:41:19,863 --> 00:41:25,650
Significaria que agora a probabilidade prévia de veracidade dessa desculpa é 100 vezes menor.

630
00:41:25,650 --> 00:41:30,322
Agora você tem a probabilidade da hipótese com aquela desculpa vezes 1/100.

631
00:41:30,322 --> 00:41:33,891
Esse número vai ser tornando bem pequeno.

632
00:41:33,891 --> 00:41:40,230
Mais uma vez. Vamos dizer que a probabilidade de que algum deus exista é 50%, e que exista

633
00:41:40,230 --> 00:41:44,288
na melhor das hipóteses, uma chance em 100 de que Deus tenha a desculpa apresentada.

634
00:41:44,288 --> 00:41:49,647
Então a probabilidade de que seu Deus especial exista, dado o conhecimento anterior, é de 0,5%.

635
00:41:49,647 --> 00:41:54,677
Posto de outro modo, a probabilidade de que seu Deus exista se torna 100 vezes menor.

636
00:41:54,677 --> 00:41:58,360
Então quando mais desesperada sua desculpa, mais ela prejudica seu argumento.

637
00:41:58,360 --> 00:42:00,852
Você está tornando sua hipótese menos provável.

638
00:42:00,852 --> 00:42:07,592
Em outras palavras, se deuses benevolentes existem, deuses bons mas sem aquela desculpa

639
00:42:07,592 --> 00:42:10,662
são ao menos um centena de vezes mais prováveis.

640
00:42:10,662 --> 00:42:14,985
Por que? Porque são muito mais simples de se imaginar e muito mais simples de produzir.

641
00:42:14,985 --> 00:42:19,204
Simplesmente não adicione aquele detalhezinho irritante e - MÁGICA! - um Deus melhor.

642
00:42:21,527 --> 00:42:24,977
Então, qual é a probabilidade de que um Deus benevolente tenha uma desculpa válida

643
00:42:24,977 --> 00:42:31,816
para não dizer uma única palavra celestial sobre a escravidão durante toda a história americana?

644
00:42:32,524 --> 00:42:37,064
E que evidências você tem que apoiem essa probabilidade?

645
00:42:37,064 --> 00:42:40,806
Quando olhamos nosso conhecimento prévio sobre seres benevolentes -

646
00:42:40,806 --> 00:42:42,630
e conhecemos vários destes.

647
00:42:42,630 --> 00:42:45,041
Os chamamos de "seres humanos".

648
00:42:45,041 --> 00:42:50,927
De todos os seres benevolentes que vimos agindo e que tem o poder de falar sem correr riscos.

649
00:42:50,927 --> 00:42:53,852
Que não possam ser punidos por falar a respeito.

650
00:42:53,852 --> 00:42:57,824
De todas essas pessoas registradas ao longo da história, uma desculpa válida

651
00:42:57,824 --> 00:43:03,336
para não se manifestar a respeito é tão rara que não temos um único exemplo disto.

652
00:43:03,336 --> 00:43:06,384
Ou certamente, se existe alguma, é extraordinariamente rara.

653
00:43:06,384 --> 00:43:11,156
Rara significa infrequente. Muito Infrequente. O que quer dizer "muito improvável".

654
00:43:11,156 --> 00:43:14,290
Na verdade, deve ser ao menos uma em um milhão.

655
00:43:14,290 --> 00:43:19,364
Você tem um milhão de humanos benevolentes que possam falar contra escravidão sem represália.

656
00:43:19,364 --> 00:43:23,201
Quantos destes você acha que teriam uma desculpa válida para não o fazer?

657
00:43:23,201 --> 00:43:26,602
Menos do que um em um milhão. Eu acredito que todos teriam motivos para falar.

658
00:43:26,602 --> 00:43:28,840
E não teriam uma desculpa para se abster.

659
00:43:28,840 --> 00:43:32,176
Isso quer dizer que menos do que 1 em 1.000.000 seres benevolentes

660
00:43:32,176 --> 00:43:35,710
com a habilidade de falar sem represálias teriam uma desculpa para não o fazer.

661
00:43:35,710 --> 00:43:40,084
Isso quer dizer, que a probabilidade de que este Deus exista se torna um milhão de vezes menor.

662
00:43:40,084 --> 00:43:42,673
Na medida em que você começa a arranjar essas desculpas,

663
00:43:42,673 --> 00:43:45,902
você acaba tornando sua hipótese absurdamente improvável.

664
00:43:45,902 --> 00:43:49,184
E isso é o que a lâmina de Ockham faz sob o teorema de Bayes.

665
00:43:49,184 --> 00:43:52,315
Posto de outro modo, se deuses benevolentes existem,

666
00:43:52,315 --> 00:43:56,487
então deuses bons sem aquela desculpa são um milhão de vezes mais prováveis.

667
00:43:56,487 --> 00:44:00,864
E por que? Porque já observamos que seres benevolentes sem aquela desculpa

668
00:44:00,864 --> 00:44:02,625
são um milhão de vezes mais prováveis.

669
00:44:02,625 --> 00:44:07,217
Nós temos prova empírica disto. Não é nem conceitual ou abstrato.

670
00:44:07,217 --> 00:44:11,583
Temos prova concreta e empírica confirmando isso. Não se pode negar.

671
00:44:11,583 --> 00:44:17,684
Colocando isso na equação, lembre-se daqueles três números que falamos antes.

672
00:44:17,684 --> 00:44:25,487
Tudo depende deles. Na equação, neste modelo de que estou falando, este número aqui embaixo é 100%.

673
00:44:25,487 --> 00:44:29,591
É 100% garantido que Deus não falaria caso ele não existisse.

674
00:44:29,591 --> 00:44:31,793
Essa é fácil de entender.

675
00:44:31,793 --> 00:44:40,511
Eles querem que esse número seja 100%, para contrabalancear.

676
00:44:40,511 --> 00:44:44,015
Mas ao fazê-lo, reduzem esse outro número em um milhão.

677
00:44:45,200 --> 00:44:50,374
Então, essa equação de cima vira a de baixo.

678
00:44:50,374 --> 00:44:57,319
Partimos de uma probabilidade de menos do que 1 em 1.500.000, e é um argumento empírico forte.

679
00:44:57,319 --> 00:45:01,736
Quando eu digo menos que 1:1500000, é um argumento bom que temos de que a chance seja menor do que esta.

680
00:45:01,736 --> 00:45:04,656
Então quando as pessoas dizem que não temos evidências contra a existência de Deus,

681
00:45:04,656 --> 00:45:11,232
essa é uma puta duma mentira. Nós temos evidências boas pra caralho de que não existe!

682
00:45:16,801 --> 00:45:21,986
Se você começa com chances de menos do que 1 em 1.5 milhão, eles inventam desculpa

683
00:45:21,986 --> 00:45:27,130
para aumentar essa porcentagem, e o resultado é exatamente o mesmo.

684
00:45:27,130 --> 00:45:31,481
Eles não fizeram nada. A desculpa é inútil, e não muda a equação em nada.

685
00:45:31,481 --> 00:45:34,799
Isso quer dizer que nenhuma quantidade de desculpas muda o fato de que

686
00:45:34,799 --> 00:45:37,560
dadas as evidências que temos atualmente, um deus vivo e benevolente é simplesmente improvável.

687
00:45:37,560 --> 00:45:41,209
E esse é um exemplo de como o teorema de Bayes pode ser bastante útil para você nesta discussão.

688
00:45:41,209 --> 00:45:46,040
Porque você consegue reduzir a discussão a três números, e eles não.

689
00:45:46,040 --> 00:45:50,482
Eles não conseguem refutar os números, e com eles a equação faz seu papel.

690
00:45:50,482 --> 00:45:54,674
E não podem dizer que a matemática está errada. "Eu nego a matemática e a lógica agora".

691
00:45:54,674 --> 00:45:58,957
Bom... Nós sabemos onde isso vai dar...

692
00:45:58,957 --> 00:46:18,022
Você poderá ler a respeito disso tudo em abril de 4029.

693
00:46:18,022 --> 00:46:25,115
Mas para quem não quiser esperar tanto, meu livro sai em abril de 2012.

694
00:46:25,115 --> 00:46:29,409
Eu não desprovo Deus ai dentro, mas eu faço um monte de coisas úteis para

695
00:46:29,409 --> 00:46:33,182
entender o teorema de Bayes e o aplicar na história, que é amplamente possível.

696
00:46:33,182 --> 00:46:35,561
Não apenas nas afirmações religiosas sobre a história.

697
00:46:35,561 --> 00:46:41,332
Se quiser algo agora, se está afoito para aprender a respeito e ver quão poderoso e útil

698
00:46:41,332 --> 00:46:44,899
o teorema de Bayes é, e como pode ser aplicado à sua vida de cético,

699
00:46:44,899 --> 00:46:47,938
este livro "The End of Christianity" está disponivel aqui hoje.

700
00:46:47,938 --> 00:46:52,310
Neste momento, minha principal fonte de renda é esta. Vender o livro.

701
00:46:52,310 --> 00:46:54,444
Então se quiser ajudar meu trabalho, por favor compre.

702
00:46:54,444 --> 00:46:58,444
Eu autografo qualquer coisa que comprarem. Basta trazer que eu assino.

703
00:46:58,444 --> 00:47:04,207
Ou qualquer outra coisa. Comprem quaisquer um dos meus livros. Vários livros úteis.

704
00:47:04,207 --> 00:47:06,372
É isso. Obrigado.