Algorithms - 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.

00:03
Hello. This is 6 Minute English from
0
3149
7391
Olá. Este é o 6 Minute English da
00:10
BBC Learning English. I'm Neil.
1
10540
2280
BBC Learning English. Eu sou Neil.
00:12
And I'm Sam.
2
12820
1120
E eu sou Sam.
00:13
What do shopping with a credit card,
3
13940
2130
O que fazer compras com cartão de crédito,
00:16
finding love through internet
4
16070
1290
encontrar o amor por meio de encontros pela Internet
00:17
dating and waiting for the traffic
5
17360
2009
e esperar que os
00:19
lights to change have in common?
6
19369
2561
semáforos mudem têm em comum?
00:21
Hmmm, they all involve computers?
7
21930
2269
Hmmm, todos eles envolvem computadores?
00:24
Good guess, Sam! But how exactly
8
24199
1871
Bom palpite, Sam! Mas como
00:26
do those computers work?
9
26070
2140
exatamente esses computadores funcionam?
00:28
The answer is that they all
10
28210
1649
A resposta é que todos eles
00:29
use algorithms - sets of
11
29859
2310
usam algoritmos - conjuntos de
00:32
mathematical instructions
12
32169
1401
instruções matemáticas
00:33
which find solutions to problems.
13
33570
2570
que encontram soluções para problemas.
00:36
Although they are often hidden,
14
36140
2430
Embora muitas vezes estejam ocultos, os
00:38
algorithms are all around us.
15
38570
1680
algoritmos estão ao nosso redor.
00:40
From mobile phone maps to
16
40250
1250
De mapas de celular
00:41
home delivery pizza, they
17
41500
1720
a entrega de pizza em casa, eles
00:43
play a big part of modern
18
43220
1730
desempenham um papel importante na
00:44
life. And they're the
19
44950
1490
vida moderna. E eles são o
00:46
topic of this programme.
20
46440
1450
tema deste programa.
00:47
A simple way to think of
21
47890
1150
Uma maneira simples de pensar em
00:49
algorithms is as recipes.
22
49040
2620
algoritmos é como receitas.
00:51
To make pancakes you mix flour,
23
51660
2460
Para fazer panquecas você mistura farinha,
00:54
eggs and milk, then melt
24
54120
1110
ovos e leite, depois derreta a
00:55
butter in a frying pan
25
55230
1390
manteiga em uma frigideira
00:56
and so on. Computers do
26
56620
1760
e assim por diante. Os computadores fazem
00:58
this in more a complicated
27
58380
1320
isso de uma maneira mais complicada
00:59
way by repeating mathematical
28
59700
1970
, repetindo equações matemáticas continuamente
01:01
equations over and over again.
29
61670
2419
.
01:04
Equations are mathematical
30
64089
1481
Equações são sentenças matemáticas que
01:05
sentences showing how two
31
65570
1430
mostram como duas
01:07
things are equal. They're
32
67000
1950
coisas são iguais. Eles são
01:08
similar to algorithms and
33
68950
1660
semelhantes a algoritmos e
01:10
the most famous scientific
34
70610
1340
a equação científica mais famosa
01:11
equation of all, Einstein's
35
71950
2100
de todas,
01:14
E=MC2, can be thought of as
36
74050
3430
E=MC2 de Einstein, pode ser considerada
01:17
a three-part algorithm.
37
77480
2330
um algoritmo de três partes.
01:19
But before my brain gets
38
79810
1270
Mas antes que meu cérebro seja
01:21
squashed by all this maths,
39
81080
1440
esmagado por toda essa matemática,
01:22
I have a quiz question for
40
82520
1600
tenho uma pergunta para
01:24
you, Sam. As you know,
41
84120
2180
você, Sam. Como você sabe,
01:26
Einstein's famous equation
42
86300
1060
a famosa equação de Einstein
01:27
is E=MC2 - but what does the
43
87360
2880
é E=MC2 - mas o que significa o
01:30
'E' stand for? Is it:
44
90240
2290
'E'? É:
01:32
a) electricity? b) energy?
45
92530
2520
a) eletricidade? b) energia?
01:35
or c) everything?
46
95050
1890
ou c) tudo?
01:36
I'm tempted to say 'E' is
47
96940
1480
Estou tentado a dizer que 'E' é
01:38
for 'everything' but I
48
98420
1000
para 'tudo', mas
01:39
reckon I know the answer:
49
99420
2160
acho que sei a resposta:
01:41
b - 'E' stands for 'energy'.
50
101580
1860
b - 'E' significa 'energia'.
01:43
OK, Sam, we'll find out if
51
103440
1430
OK, Sam, vamos descobrir se
01:44
you're right later
52
104870
1000
você está certo mais tarde
01:45
in the programme.
53
105870
1000
no programa.
01:46
With all this talk of
54
106870
1380
Com toda essa conversa sobre
01:48
computers, you might think
55
108250
1000
computadores, você pode pensar que os
01:49
algorithms are a new idea.
56
109250
1720
algoritmos são uma ideia nova.
01:50
In fact, they've been
57
110970
1460
Na verdade, eles
01:52
around since Babylonian times,
58
112430
2070
existem desde os tempos da Babilônia,
01:54
around 4,000 years ago.
59
114500
2250
cerca de 4.000 anos atrás.
01:56
And their use today can be
60
116750
1460
E seu uso hoje pode ser
01:58
controversial. Some algorithms
61
118210
1880
controverso. Alguns algoritmos
02:00
used in internet search engines
62
120090
1830
usados ​​em buscadores na internet
02:01
have been accused
63
121920
1000
foram acusados
02:02
of racial prejudice.
64
122920
1260
de preconceito racial.
02:04
Ramesh Srinivasan is Professor
65
124180
2130
Ramesh Srinivasan é professor
02:06
of Information Studies at the
66
126310
1669
de Estudos da Informação na
02:07
University of California.
67
127979
1620
Universidade da Califórnia.
02:09
Here's what he said when asked
68
129599
1780
Aqui está o que ele disse quando perguntado o
02:11
what the word 'algorithm'
69
131379
1480
que a palavra 'algoritmo'
02:12
actually means by BBC World
70
132859
2051
realmente significa pelo programa da BBC World
02:14
Service's programme, The Forum:
71
134910
3999
Service, The Forum:
02:18
My understanding of the term
72
138909
1851
Meu entendimento do termo
02:20
'algorithm' is that it's not
73
140760
1099
'algoritmo' é que não é
02:21
necessarily the bogyman, or
74
141859
2280
necessariamente o bicho-papão,
02:24
its not necessarily something
75
144139
2020
ou não é necessariamente algo
02:26
that is, you know, inscrutable
76
146159
1931
que é, você sabe, inescrutável
02:28
or mysterious to all people -
77
148090
1659
ou misterioso para todas as pessoas
02:29
it's the set of instructions
78
149749
2710
- é o conjunto de instruções
02:32
that you write in some
79
152459
1661
que você escreve em alguma
02:34
mathematical form or in
80
154120
1659
forma matemática ou em
02:35
some software code - so it's
81
155779
1501
algum código de software - portanto, é
02:37
the repeated set of
82
157280
1500
o conjunto repetido de
02:38
instructions that are
83
158780
1879
instruções
02:40
sequenced, that are used
84
160659
1861
que são sequenciadas, usadas
02:42
and applied to answer a
85
162520
1340
e aplicadas para responder a uma
02:43
question or resolve a
86
163860
1219
pergunta ou resolver um
02:45
problem - it's a simple as
87
165079
1561
problema - é simples
02:46
that, actually.
88
166640
1590
assim, na verdade.
02:48
Some think that algorithms
89
168230
2500
Alguns pensam que os algoritmos
02:50
have been controversial,
90
170730
1269
têm sido controversos,
02:51
but Professor Srinivasan
91
171999
1410
mas o professor Srinivasan
02:53
says they are not necessarily
92
173409
1970
diz que eles não são necessariamente
02:55
the bogyman. The bogyman
93
175379
2220
o bicho-papão. O bicho-papão
02:57
refers to something people
94
177599
1121
se refere a algo que as pessoas
02:58
call 'bad' or 'evil' to
95
178720
2140
chamam de 'ruim' ou 'mau' para
03:00
make other people afraid.
96
180860
2420
deixar outras pessoas com medo.
03:03
Professor Srinivasan thinks
97
183280
1359
O professor Srinivasan acha que os
03:04
algorithms are neither evil
98
184639
1860
algoritmos não são maus
03:06
nor inscrutable - not
99
186499
2011
nem inescrutáveis ​​- não
03:08
showing emotions or thoughts
100
188510
1780
mostram emoções ou pensamentos
03:10
and therefore very difficult
101
190290
1360
e, portanto, são muito difíceis
03:11
to understand.
102
191650
1000
de entender.
03:12
Still, it can be difficult
103
192650
1669
Ainda assim, pode ser
03:14
to understand exactly what
104
194319
1301
difícil entender exatamente o que
03:15
algorithms are, especially
105
195620
1989
são algoritmos, especialmente
03:17
when there are many different
106
197609
1330
quando existem muitos
03:18
types of them. So, let's
107
198939
1651
tipos diferentes deles. Então, vamos
03:20
take an example.
108
200590
1410
dar um exemplo.
03:22
It's autumn and we want to
109
202000
1060
É outono e queremos
03:23
collect all the apples from
110
203060
1560
colher todas as maçãs do
03:24
our orchard and divide them
111
204620
1239
nosso pomar e dividi-las
03:25
into three groups - big, medium
112
205859
2310
em três grupos - grandes, médias
03:28
and small. One method is to
113
208169
2000
e pequenas. Um método é
03:30
collect all the apples together
114
210169
1830
coletar todas as maçãs juntas
03:31
and compare their sizes.
115
211999
1981
e comparar seus tamanhos.
03:33
But doing this would take hours!
116
213980
1519
Mas fazer isso levaria horas!
03:35
It's much easier to first
117
215499
1511
É muito mais fácil
03:37
collect the apples from only
118
217010
1470
colher primeiro as maçãs de apenas
03:38
one tree - divide those into
119
218480
2420
uma árvore - dividi-las em
03:40
big, medium or small - and
120
220900
1989
grandes, médias ou pequenas - e
03:42
then repeat the process for
121
222889
1481
depois repetir o processo para
03:44
the other trees, one by one.
122
224370
2970
as outras árvores, uma a uma.
03:47
That's basically what
123
227340
1000
Isso é basicamente o que os
03:48
algorithms do - they find
124
228340
1390
algoritmos fazem - eles encontram
03:49
the most efficient way to
125
229730
1349
a maneira mais eficiente de
03:51
get things done, or in other
126
231079
1740
fazer as coisas ou, em outras
03:52
words, get the best results
127
232819
1450
palavras, obter os melhores resultados
03:54
in the quickest time.
128
234269
2281
no menor tempo possível.
03:56
Mathematics professor Ian Stewart
129
236550
1299
O professor de matemática Ian Stewart
03:57
agrees. Listen as he explains
130
237849
2230
concorda. Ouça enquanto ele explica
04:00
how the algorithm called
131
240079
1580
como o algoritmo chamado
04:01
'bubble sort' works to BBC
132
241659
2491
'bubble sort' funciona para o programa
04:04
World Service's programme,
133
244150
1349
da BBC World Service,
04:05
The Forum:
134
245499
3030
The Forum:
04:08
Think of when your computer
135
248529
1100
Pense em quando seu computador
04:09
is sorting emails by date and
136
249629
1881
está classificando e-mails por data e
04:11
maybe you've got 500 emails
137
251510
1349
talvez você tenha 500
04:12
and it sorts them by date in
138
252859
1371
e-mails e ele os classifica por data em
04:14
a flash. Now it doesn't use
139
254230
1479
um piscar de olhos. Agora ele não usa
04:15
bubble sort, but it does
140
255709
1022
classificação de bolha, mas
04:16
use a sorting method and if
141
256731
1819
usa um método de classificação e se
04:18
you tried to do that by
142
258550
1140
você tentasse fazer
04:19
hand it would take you a
143
259690
1509
isso manualmente, levaria
04:21
very long time, whatever
144
261199
1340
muito tempo, qualquer que seja o
04:22
method you used.
145
262539
3641
método usado.
04:26
Professor Stewart describes
146
266180
1000
O professor Stewart descreve
04:27
how algorithms sort emails.
147
267180
2100
como os algoritmos classificam os e-mails.
04:29
'To sort' is a verb meaning
148
269280
1729
'Ordenar' é um verbo que
04:31
to group together things
149
271009
1130
significa agrupar coisas
04:32
which share similarities.
150
272139
1821
que compartilham semelhanças.
04:33
Just like grouping the
151
273960
1000
Assim como agrupar as
04:34
apples by size, sorting
152
274960
1910
maçãs por tamanho, classificar
04:36
hundreds of emails by hand
153
276870
1729
centenas de e-mails manualmente
04:38
would take a long time.
154
278599
1861
levaria muito tempo.
04:40
But using algorithms,
155
280460
1910
Mas, usando algoritmos, os
04:42
computers do it in a flash -
156
282370
1810
computadores fazem isso
04:44
very quickly or suddenly.
157
284180
1959
rapidamente - muito rapidamente ou repentinamente.
04:46
That phrase - in a flash -
158
286139
1191
Essa frase - em um piscar de
04:47
reminds me of
159
287330
1000
olhos - me lembra
04:48
how Albert Einstein
160
288330
1130
como Albert Einstein
04:49
came up with his famous
161
289460
1190
criou sua famosa
04:50
equation, E=MC2.
162
290650
3609
equação, E=MC2.
04:54
And that reminds me of your
163
294259
1671
E isso me lembra da sua
04:55
quiz question. You asked
164
295930
1910
pergunta do quiz. Você perguntou
04:57
about the 'E' in E=MC2.
165
297840
3260
sobre o 'E' em E=MC2.
05:01
I said it stands for
166
301100
1390
Eu disse que significa
05:02
'energy'. So, was I right?
167
302490
1739
'energia'. Então, eu estava certo?
05:04
'Energy' is the correct answer.
168
304229
2641
'Energia' é a resposta correta.
05:06
Energy equals 'M' for mass,
169
306870
1849
Energia é igual a 'M' para massa,
05:08
multiplied by the Constant
170
308719
1521
multiplicada pela Constante
05:10
'C' which is the speed
171
310240
1459
'C' que é a velocidade
05:11
of light, squared.
172
311699
1201
da luz ao quadrado.
05:12
OK, let's recap the vocabulary
173
312900
2380
OK, vamos recapitular o vocabulário
05:15
from this programme, starting
174
315280
1780
deste programa, começando
05:17
with 'equation' - a mathematical
175
317060
2340
com 'equação' - uma
05:19
statement using symbols to
176
319400
1900
declaração matemática que usa símbolos para
05:21
show two equal things.
177
321300
1910
mostrar duas coisas iguais.
05:23
If something is called a 'bogyman',
178
323210
2120
Se algo é chamado de 'bicho-papão'
05:25
it's something considered
179
325330
1040
, é algo considerado
05:26
bad and to be feared.
180
326370
1670
ruim e deve ser temido.
05:28
'Inscrutable' people don't show
181
328040
1610
Pessoas 'inescrutáveis' não mostram
05:29
their emotions so are very
182
329650
1620
suas emoções, então são muito
05:31
difficult to get to know.
183
331270
2060
difíceis de conhecer.
05:33
'Efficient' means working
184
333330
1000
'Eficiente' significa trabalhar de forma
05:34
quickly and effectively
185
334330
1079
rápida e eficaz
05:35
in an organised way.
186
335409
1470
de forma organizada.
05:36
The verb 'to sort' means
187
336879
1491
O verbo 'classificar'
05:38
to group together things
188
338370
1269
significa agrupar coisas
05:39
which share similarities.
189
339639
1851
que compartilham semelhanças.
05:41
And finally, if something
190
341490
1060
E, finalmente, se algo
05:42
happens 'in a flash', it
191
342550
1721
acontece 'num piscar de olhos',
05:44
happens quickly or suddenly.
192
344271
1779
acontece rapidamente ou de repente.
05:46
That's all the time we have
193
346050
1359
É todo o tempo que temos
05:47
to discuss algorithms. And if
194
347409
2151
para discutir algoritmos. E se
05:49
you're still not 100% sure
195
349560
1829
você ainda não tem 100% de certeza
05:51
about exactly what they are,
196
351389
1810
sobre o que são exatamente,
05:53
we hope at least you've
197
353199
1000
esperamos que pelo menos você tenha
05:54
learned some useful vocabulary!
198
354199
1601
aprendido algum vocabulário útil!
05:55
Join us again soon for more
199
355800
1300
Junte-se a nós novamente em breve para mais
05:57
trending topics, sensational
200
357100
1749
tópicos de tendências,
05:58
science and useful vocabulary
201
358849
2120
ciência sensacional e vocabulário útil
06:00
here at 6 Minute English from
202
360969
1531
aqui no 6 Minute English da
06:02
BBC Learning English.
203
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1610
BBC Learning English.
06:04
Bye for now!
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2329
Adeus por agora!
06:06
Goodbye!
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Adeus!

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