Training artificial intelligence - 6 Minute English

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BBC Learning English


Por favor, faça duplo clique nas legendas em inglês abaixo para reproduzir o vídeo. As legendas traduzidas são traduzidas automaticamente.

00:07
Hello. This is 6 Minute English from BBC Learning
0
7960
2840
Olá. Este é o 6 Minute English da BBC Learning
00:10
English. I’m Neil.
1
10809
1200
English. Eu sou Neil.
00:12
And I’m Sam.
2
12009
800
00:12
Do you like cooking, Sam? There’s a new
3
12809
2421
E eu sou Sam.
Você gosta de cozinhar, Sam? Há uma nova
00:15
recipe I’ve been trying out - it’s for
4
15230
2321
receita que estou experimentando - é para
00:17
‘frosted oysters’.
5
17551
1099
'ostras congeladas'.
00:18
Frosted oysters?! Sounds… unusual. How
6
18650
5090
Ostras congeladas?! Soa... incomum. Como
00:23
do you make it?
7
23740
1000
você faz isso?
00:24
Well, take a pound of chicken, then some cubed
8
24740
2769
Bem, pegue meio quilo de frango, depois um pouco de
00:27
pork and half a crushed garlic.
9
27509
1760
carne de porco em cubos e meio alho amassado.
00:29
Eh? I thought you said it was for ‘frosted
10
29269
2731
Eh? Achei que você tinha dito que era para '
00:32
oysters’, whatever they are.
11
32000
1920
ostras congeladas', sejam elas quais forem.
00:33
Yes, that’s right. Now heat it up until
12
33930
2350
Sim está certo. Agora aqueça até
00:36
boiling and serve with custard.
13
36280
1830
ferver e sirva com creme.
00:38
Ugh, that sounds disgusting! Who on earth
14
38110
2510
Ugh, isso soa nojento! Quem na terra
00:40
told you that recipe?
15
40620
1320
lhe disse essa receita?
00:41
It’s not ‘who’ told me, Sam, but ‘what’.
16
41940
2970
Não é 'quem' me disse, Sam, mas 'o que'.
00:44
In fact, that recipe was made by computers
17
44910
2915
Na verdade, essa receita foi feita por computadores
00:47
using artificial intelligence, or AI, which
18
47825
2985
usando inteligência artificial, ou IA, que
00:50
is the topic of today’s programme. In real
19
50810
2896
é o tema do programa de hoje. Na
00:53
life, AI is making huge progress - from car
20
53706
2964
vida real, a IA está fazendo um enorme progresso - desde os
00:56
satnavs to detecting cancer cells. But as
21
56670
2780
satnavs dos carros até a detecção de células cancerígenas. Mas, como
00:59
you can see from that revolting recipe, things
22
59450
3120
você pode ver nessa receita revoltante, as coisas
01:02
don’t always go according to plan.
23
62570
1840
nem sempre saem conforme o planejado.
01:04
So, just how intelligent is artificial intelligence?
24
64410
3750
Então, quão inteligente é a inteligência artificial?
01:08
I mean, it definitely needs some cooking lessons!
25
68160
3710
Quero dizer, definitivamente precisa de algumas aulas de culinária!
01:11
Right. AI is not as intelligent as we tend
26
71870
3310
Certo. A IA não é tão inteligente quanto tendemos
01:15
to think. AI programmes use artificial brain
27
75180
2855
a pensar. Os programas de IA usam células cerebrais artificiais
01:18
cells to roughly imitate real brain cell activity,
28
78035
3245
para imitar aproximadamente a atividade real das células cerebrais,
01:21
but they’re still a long way behind human
29
81280
2687
mas ainda estão muito atrás dos
01:23
levels of intelligence. And that’s my quiz
30
83967
2753
níveis humanos de inteligência. E essa é a minha
01:26
question – in terms of brain cell count,
31
86720
2868
pergunta do questionário – em termos de contagem de células cerebrais, em
01:29
what level of intelligence is AI currently
32
89588
3012
que nível de inteligência a IA está
01:32
working at? Is AI as smart as:
33
92600
2780
trabalhando atualmente? A IA é tão inteligente quanto:
01:35
a) a frog, b) an earthworm or
34
95380
2860
a) um sapo, b) uma minhoca ou
01:38
c) a bumblebee
35
98240
1340
c) um zangão
01:39
Well, I don’t think any of those are good
36
99580
3030
Bem, eu também não acho que nenhum deles seja bom
01:42
cooks either, to be honest. I’ll say c)
37
102610
2364
cozinheiro, para ser honesto. Direi c)
01:44
a bumblebee, because at least they can
38
104974
2606
um zangão, porque pelo menos eles podem
01:47
make honey!
39
107580
1000
fazer mel!
01:48
Nice guess, Sam. We’ll find out the answer
40
108580
1950
Belo palpite, Sam. Descobriremos a resposta
01:50
later. But first let’s find out more about
41
110530
2562
mais tarde. Mas primeiro vamos descobrir mais sobre
01:53
how AI misunderstandings like the oyster recipe
42
113092
2868
como mal-entendidos de IA, como a receita de ostra,
01:55
can happen. Janelle Shane is the author of
43
115960
2819
podem acontecer. Janelle Shane é autora de
01:58
‘You Look Like a Thing and I Love You’
44
118779
2551
'You Look Like a Thing and I Love You',
02:01
in which she tells her amusing
45
121330
1869
no qual ela conta suas
02:03
experiences and bizarre experiments with AI.
46
123199
2741
experiências divertidas e experimentos bizarros com IA.
02:05
You Look Like a Thing and I Love You – that’s
47
125940
3160
Você parece uma coisa e eu te amo - esse é
02:09
a strange title for a book, Neil.
48
129100
2200
um título estranho para um livro, Neil.
02:11
Yes. It’s another example of AI
49
131300
2720
Sim. É outro exemplo de
02:14
miscommunication.
50
134028
1682
falha de comunicação da IA.
02:15
The book title is what a AI produced when
51
135710
2465
O título do livro é o que uma IA produziu quando
02:18
asked to write chat-up lines – remarks men
52
138175
2525
solicitada a escrever linhas de bate-papo - comentários que homens
02:20
and women make to start up a conversation
53
140700
2351
e mulheres fazem para iniciar uma conversa
02:23
with someone they don’t know but find attractive.
54
143051
2809
com alguém que não conhecem, mas acham atraente.
02:25
Here she is talking to the BBC World Service
55
145860
2548
Aqui ela está conversando com o
02:28
programme More or Less:
56
148408
1592
programa More or Less do Serviço Mundial da BBC:
02:30
So ‘Machine learning’ is what most programmers
57
150000
3830
Então, 'Aprendizado de máquina' é o que a maioria dos programadores
02:33
mean when they say ‘AI’. In the programme
58
153830
3229
quer dizer quando fala em 'IA'. No programa a
02:37
that we’re used to, if you want to have
59
157059
3071
que estamos acostumados, se você deseja que
02:40
a computer programme solve a problem you have
60
160130
3000
um programa de computador resolva um problema, é necessário que
02:43
to have a human programmer write down exhaustive
61
163130
3200
um programador humano escreva
02:46
step-by-step instructions on how to do everything.
62
166330
2962
instruções passo a passo exaustivas sobre como fazer tudo.
02:49
But with ‘machine learning’ you just give
63
169292
2428
Mas com o 'aprendizado de máquina', você apenas
02:51
it the goal, and then the programme figures
64
171720
2396
define o objetivo e, em seguida, o programa
02:54
out via trial and error how it’s going to
65
174116
2284
descobre por tentativa e erro como
02:56
solve that problem.
66
176400
1440
resolverá esse problema.
02:57
So even though we’re talking about machines
67
177840
2430
Portanto, embora estejamos falando de máquinas
03:00
learning for themselves, there still need
68
180270
2495
aprendendo por si mesmas, ainda é necessário que
03:02
to be humans involved at the start of the
69
182765
2495
haja humanos envolvidos no início da
03:05
journey. This human teaching is done by computer
70
185260
3600
jornada. Esse ensino humano é feito por
03:08
programmers – people who write, or code,
71
188860
3420
programadores de computador – pessoas que escrevem ou codificam
03:12
the computer programmes used by AI.
72
192280
2260
os programas de computador usados ​​pela IA.
03:14
Right. These programmers write algorithms
73
194540
2520
Certo. Esses programadores escrevem algoritmos
03:17
– a set of rules or procedures to be followed
74
197060
3041
– um conjunto de regras ou procedimentos a serem seguidos
03:20
in problem-solving exercises. So, for example,
75
200101
3109
em exercícios de resolução de problemas. Então, por exemplo,
03:23
the AI that wrote that oyster recipe read
76
203210
2602
a IA que escreveu aquela receita de ostra leu
03:25
thousands of other recipes before coming up
77
205812
2728
milhares de outras receitas antes de criar
03:28
with its own version.
78
208540
1000
sua própria versão.
03:29
In other words, artificial intelligence uses
79
209540
3040
Em outras palavras, a inteligência artificial usa
03:32
a process of trial and error – repeating
80
212580
3185
um processo de tentativa e erro – repetindo
03:35
the same task over and over until finding
81
215765
3265
a mesma tarefa indefinidamente até encontrar
03:39
the most successful way. Only in the case
82
219030
2730
a maneira mais bem-sucedida. Só no caso
03:41
of the oyster recipe, there was more ‘error’
83
221760
2300
da receita de ostra, houve mais ‘erro’
03:44
than ‘trial’!
84
224060
1220
do que ‘tentativa’!
03:45
Well, according to Janelle Shane, we can learn
85
225280
2680
Bem, de acordo com Janelle Shane, podemos aprender
03:47
a lot about something by seeing how it
86
227960
2276
muito sobre algo vendo como algo
03:50
goes wrong. Here she is, talking about an
87
230236
500
03:50
AI which had been told to solve maths problems:
88
230736
4824
dá errado. Aqui está ela, falando sobre uma
IA que foi instruída a resolver problemas de matemática:
03:55
It seemed to be that it was getting scored
89
235560
3470
parecia que estava sendo pontuada
03:59
on how many wrong answers it got, and it was
90
239030
2447
em quantas respostas erradas obteve, e
04:01
supposed to be minimising the number of wrong
91
241477
2503
deveria estar minimizando o número de
04:03
answers, and just by a stroke of luck as part
92
243980
3720
respostas erradas, e apenas por um golpe de sorte como parte
04:07
of its trial and error flailing around, one
93
247700
2860
de sua tentativa e erro, um
04:10
of the flails it did accidentally deleted
94
250560
3620
dos manguais acidentalmente excluiu
04:14
the solutions list, and then it and everybody
95
254180
3029
a lista de soluções e, em seguida, ele e todos os
04:17
else got a perfect score.
96
257209
2031
outros obtiveram uma pontuação perfeita.
04:19
So, AIs learn by minimising their errors – reducing
97
259240
4390
Assim, as IAs aprendem minimizando seus erros – reduzindo-
04:23
them as much as possible. And sometimes,
98
263630
2726
os o máximo possível. E, às vezes,
04:26
these algorithms only discover the right answer
99
266356
3204
esses algoritmos só descobrem a resposta certa
04:29
by a stroke of luck – when something unexpected
100
269560
3478
por um golpe de sorte – quando algo inesperado
04:33
happens by good luck or chance. It seems to
101
273038
3182
acontece por sorte ou acaso. Parece-
04:36
me that they’re not so intelligent
102
276220
1860
me que eles não são tão inteligentes,
04:38
after all!
103
278080
820
04:38
Well, let’s settle it once and for all by
104
278900
2080
afinal!
Bem, vamos resolver isso de uma vez por todas,
04:40
answering today’s quiz question.
105
280980
1981
respondendo à pergunta do questionário de hoje.
04:42
Remember I asked you how intelligent AI was
106
282961
2759
Lembre-se de que perguntei o quão inteligente a IA era
04:45
in terms of brain cell count and you said,
107
285720
2600
em termos de contagem de células cerebrais e você disse,
04:48
as intelligent as...
108
288320
1760
tão inteligente quanto ...
04:50
I said c) a bumblebee.
109
290080
1820
eu disse c) uma abelha.
04:51
Well, here’s Janelle again with the answer…
110
291900
2860
Bem, aqui está Janelle novamente com a resposta…
04:54
If you’re looking at rough computing power,
111
294760
3340
Se você está olhando para o poder de computação aproximado,
04:58
the algorithms we’re working with are probably
112
298110
2393
os algoritmos com os quais estamos trabalhando provavelmente estão em
05:00
somewhere around the level of an earthworm.
113
300503
2237
algum lugar próximo ao nível de uma minhoca.
05:02
So, the correct answer was b) as clever as
114
302740
3910
Então, a resposta correta era b) esperto como
05:06
an earthworm! No wonder AIs can’t cook!
115
306650
3010
uma minhoca! Não é de admirar que IAs não saibam cozinhar!
05:09
Or take a maths test without cheating! In
116
309660
3110
Ou faça um teste de matemática sem trapacear!
05:12
this programme we’ve been looking at artificial
117
312770
2360
Neste programa, analisamos a
05:15
intelligence, or AI, and seeing how programmers
118
315130
2360
inteligência artificial, ou IA, e vimos como os programadores
05:17
– that’s people who write instructions
119
317490
2232
– pessoas que escrevem instruções
05:19
for computers to follow create algorithms
120
319722
2408
para os computadores seguirem criam algoritmos
05:22
– sets of rules used in problem-solving.
121
322130
2510
– conjuntos de regras usados ​​na solução de problemas. A
05:24
AI learns through trial and error – repeating
122
324640
3620
IA aprende por tentativa e erro – repetindo
05:28
the same activity again and again until discovering
123
328260
3180
a mesma atividade várias vezes até descobrir
05:31
the best way, and minimising – reducing
124
331440
3640
a melhor maneira, e minimizando – reduzindo,
05:35
as much as possible, the number of errors
125
335090
2720
tanto quanto possível, o número de erros
05:37
it makes.
126
337810
1010
que comete.
05:38
And success can be the result of a stroke
127
338820
2340
E o sucesso pode ser o resultado de um golpe
05:41
of luck, when something unexpected happens
128
341160
2588
de sorte, quando algo inesperado acontece
05:43
purely by chance, although so far that hasn’t
129
343748
2772
puramente por acaso, embora até agora isso não tenha
05:46
helped AIs to write good chat-up lines – the
130
346520
2393
ajudado as IAs a escrever boas falas de bate-papo – os
05:48
flattering remarks people make to get to know
131
348913
2447
comentários lisonjeiros que as pessoas fazem para conhecer
05:51
someone they find attractive.
132
351360
2080
alguém que consideram atraente .
05:53
And AIs don’t know much about cooking oysters
133
353440
2570
E as IAs também não sabem muito sobre cozinhar ostras
05:56
either!
134
356010
1000
!
05:57
That’s all from us from this programme.
135
357010
1460
Isso é tudo de nós deste programa.
05:58
Be sure to join us again for more topical
136
358470
2188
Certifique-se de se juntar a nós novamente para uma discussão mais tópica
06:00
discussion and vocabulary at 6 Minute English
137
360658
2402
e vocabulário em 6 Minute English
06:03
for BBC Learning English. Bye for now!
138
363060
2540
for BBC Learning English. Adeus por agora!
06:05
Bye.
139
365600
1300
Tchau.
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