The Factory | Think Like A Coder, Ep 9

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TED-Ed


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Tradutor: Simone Gumier Revisor: Maricene Crus
00:32
After a harrowing chase, Ethic, Hedge, and their new ally Lemma
0
32447
4555
Após uma perseguição angustiante, Ethic, Hedge e Lemma, a nova aliada,
00:37
find themselves in a cavernous control room.
1
37002
7504
encontram-se em uma sala de controle assombrosa.
00:44
Here the last artifact— the Node of Memory—
2
44506
3320
O último artefato, o "Node da Memória",
00:47
is suspended within a force field and powering a supercomputer.
3
47826
4838
está suspenso em um campo de força e alimenta um supercomputador.
00:52
Ethic is about to deactivate the force field when Lemma stops her.
4
52664
4809
Ethic está prestes a desativar o campo de força quando Lemma a detém.
00:57
She explains, a decade ago, she was assigned a research task:
5
57473
4909
Ela explica que, há uma década,
foi designada para um trabalho de pesquisa:
01:02
to use the world machine to create something that would make everyone happy.
6
62382
4927
usar a máquina do mundo para criar algo que tornasse as pessoas felizes.
01:07
After many failed attempts, Lemma discovered a compound that, when ingested,
7
67309
5048
Após muitas tentativas fracassadas,
Lemma descobriu um composto que, quando ingerido,
01:12
made people motivated, happy, creative, loving… in short, their best selves.
8
72357
6677
tornaria as pessoas motivadas, felizes, criativas, carinhosas...
Resumindo, despertaria o melhor de cada um.
01:19
It was rushed into production.
9
79034
2040
O composto entrou em produção rapidamente.
01:21
Soon, the entire nation’s food supply came from Huxenborg,
10
81074
3670
Em pouco tempo, todo o suprimento de alimento que vinha de Huxenborg
01:24
with the compound mixed in.
11
84744
2790
continha o composto.
01:27
The first year was paradise.
12
87534
1970
Tudo correu bem no primeiro ano; no segundo, nem tanto.
01:29
The second, not so much.
13
89504
2150
01:31
Side-effects began to emerge: memory-loss, listlessness, and self-absorption.
14
91654
5298
Os efeitos colaterais começaram a surgir: perda de memória, apatia e egocentrismo.
01:36
In the third year, the government dissolved,
15
96952
2840
No terceiro ano, o governo foi destituído
01:39
leaving the robots running everything in a self-sustaining loop.
16
99792
4588
e os robôs assumiram o controle de tudo, em um loop autossustentado.
01:44
By this point things were too far gone for Lemma to reverse.
17
104380
3890
À essa altura, as coisas tinham ido longe demais
para que Lemma retrocedesse.
01:48
People had become dependent on the compound,
18
108270
2850
As pessoas tinham se tornado dependentes do composto
01:51
and the few who refused it formed a resistance to try to fix things.
19
111120
4364
e as poucas que se recusavam a tomá-lo
formaram uma resistência para tentar consertar as coisas.
01:55
It took 10 years for Lemma to find a cure.
20
115484
3100
Foram necessários dez anos para que Lemma encontrasse a cura.
01:58
This factory contains everything she’ll need to make it,
21
118584
3890
Esta fábrica contém tudo o que ela precisa para produzi-la.
02:02
but the second they take the Node of Memory,
22
122474
2240
Mas assim que eles pegarem o Node da Memória,
02:04
the security system will alert the robots, and they’ll have to run.
23
124714
4242
o sistema de segurança alertará os robôs, e todos terão que fugir.
02:08
If, instead, they first reconfigure the factory to manufacture the cure,
24
128956
5183
Se, ao contrário,
eles conseguirem reconfigurar a fábrica para a produção da cura,
02:14
the people can be saved.
25
134139
2210
as pessoas poderão ser salvas.
02:16
Lemma has the whole factory redesign planned out.
26
136349
3460
Lemma planejou toda a reformulação da fábrica.
02:19
The problem is… it’s a little hard to read.
27
139809
2820
O problema é que é um tanto difícil interpretá-la.
02:22
Her schematic shows all the steps in the manufacturing process
28
142629
3620
O esquema que ela desenvolveu mostra todos os passos do processo de produção
02:26
needed to make the cure.
29
146249
1680
necessários para produzir a cura.
02:27
An arrow from “add nitric acid” to “shake vigorously”
30
147929
3880
Uma seta de "acrescentar ácido nítrico" para "agitar com vigor"
02:31
means that the acid addition has to happen before shaking.
31
151809
3870
indica que o acréscimo de ácido deve ser feito antes de agitar.
02:35
If a single step is performed out of order,
32
155679
2670
Se um único passo for realizado fora de ordem,
02:38
the cure won’t work, or worse.
33
158349
2710
a cura não funcionará e o pior poderá acontecer.
02:41
There aren’t any circular references, where step A requires step B
34
161059
4652
Não há nenhuma referência circular que mostre que o passo A requer o passo B,
02:45
and step B eventually requires step A.
35
165711
4434
e o passo B, por fim, requer o passo A.
03:04
Here’s where Ethic and Hedge come in.
36
184771
2660
Este é o ponto em que Ethic e Hedge entram.
03:07
Lemma needs Hedge to translate the tangled diagram
37
187431
3528
Lemma precisa que Hedge decodifique o confuso diagrama
03:10
into a sequence of steps.
38
190959
2220
em uma sequência de passos.
03:13
That’ll be the order that things happen in the factory.
39
193179
2990
Será a ordem em que as coisas acontecem na fábrica.
03:16
Once input into the central computer,
40
196169
2280
Uma vez inserido no computador central,
03:18
the factory will reassemble itself as instructed.
41
198449
3700
a fábrica se reorganizará conforme as instruções.
03:22
Hedge’s ability to store information in a table will help here.
42
202149
3830
A habilidade de Hedge para armazenar informação em uma tabela ajudará aqui.
03:25
So how does Ethic program Hedge to turn out a correct sequence
43
205979
4557
Então, como Ethic programará Hedge para chegar a uma sequência correta
03:30
that can reconfigure the factory?
44
210536
2335
que possa reconfigurar a fábrica?
03:32
Pause now to figure it out yourself.
45
212871
1872
[Uma pausa agora para que você descubra sozinho.]
03:34
Rules in 3
46
214743
850
03:35
Rules in 2
47
215593
968
03:36
Rules in 1
48
216561
920
[Dica em 5, 4, 3, 2, 1]
03:39
Hint in 3
49
219470
1021
03:40
Hint in 2
50
220491
975
03:41
Hint in 1
51
221466
1145
03:42
It may help to first think about this problem as a human,
52
222611
3899
Talvez ajude pensar primeiro neste problema como um humano
03:46
rather than a machine.
53
226510
1650
em vez de uma máquina.
03:48
Given this diagram, it’s clear to start with getting a bowl,
54
228160
4161
Com este diagrama, está claro que se deve começar com um recipiente,
03:52
since no arrows point to it.
55
232321
2780
já que nenhuma seta aponta para o círculo.
03:55
How might you mark up the diagram to figure out what to do next?
56
235101
4540
Como você deve marcar o diagrama para descobrir o que fazer depois?
03:59
Pause now to figure it out yourself.
57
239641
1970
[Uma pausa agora para que você descubra sozinho.]
04:01
Solution in 3
58
241611
880
04:02
Solution in 2
59
242491
1020
04:03
Solution in 1
60
243511
1126
04:04
Diagrams like the one Lemma has drawn are called directed acyclic graphs.
61
244637
6603
Digramas como o que Lemma projetou
são chamados de "grafos acíclicos dirigidos".
04:11
A graph is a representation of data that shows different elements
62
251240
4000
Um "grafo" é uma representação de dados que mostram diferentes elementos
04:15
and how they’re related to each other.
63
255240
2257
e como se relacionam entre si.
04:17
Directed means that direction matters— as indicated by the arrows.
64
257497
5734
"Dirigido" significa que a direção é importante,
conforme indicado pelas setas.
04:23
Here A leads to B, but B doesn’t lead to A.
65
263231
4198
Aqui, A leva a B, mas B não leva a A.
04:27
And acyclic means that there aren’t any loops.
66
267429
3720
E "acíclico" significa que não há nenhum loop,
04:31
Which is fortunate, because if there were, this problem wouldn’t be solvable.
67
271149
5079
o que é bom pois, se existisse algum, o problema não seria solucionável.
04:36
There’s a simple way to navigate the graph as a human:
68
276228
3480
Há um modo simples de um humano navegar pelo grafo:
04:39
start with a step that doesn’t have any arrows pointing to it.
69
279708
3710
comece por um passo que não tenha nenhuma seta que aponte para ele.
04:43
Once you do that, cross out that step and all arrows leading from it.
70
283418
4890
Uma vez que você fizer isso,
elimine aquele passo e todas as setas que saem dele.
04:48
Choose another step with no arrows pointing to it,
71
288308
3230
Escolha outro passo sem setas que apontem para o círculo
04:51
and repeat until you’ve hit every step.
72
291538
3680
e repita até concluir cada passo.
04:55
There are two things here that are tricky to translate for a robot.
73
295218
4000
Aqui, há duas coisas que um robô tem dificuldade de interpretar.
04:59
First, how do you keep track of the information?
74
299218
2960
Primeira: como rastrear a informação?
05:02
And second, what do you do if there are multiple options at the same time?
75
302178
5321
Segunda: o que fazer se existirem múltiplas informações ao mesmo tempo?
05:07
For the first challenge,
76
307499
1250
Para o primeiro desafio, um modo conveniente de armazenamento
05:08
a convenient way for machines to store information is in a table.
77
308749
4240
de informação para uma máquina é fazer uma tabela.
05:12
In this case, you can have Hedge list every step in the headers
78
312989
4000
Nesse caso, pode-se pedir que Hedge liste cada passo nos cabeçalhos
05:16
of both the rows and columns.
79
316989
2750
das linhas e colunas.
05:19
Then he can go through the rows one at a time.
80
319739
2910
Então, ele pode percorrer uma linha de cada vez.
05:22
On the schematic, what points to mix?
81
322649
2861
No esquema, o que corresponde a "misturar"?
05:25
Both shake and titrate.
82
325510
2350
"Agitar" e "titular".
05:27
So Hedge should make a mark in both of their columns.
83
327860
3540
Então, Hedge deveria marcar ambas as colunas.
05:31
He can do the same for every row, one at a time, to make a table like this.
84
331400
5158
Ele pode fazer o mesmo para cada linha, uma de cada vez,
para fazer uma tabela como esta.
05:36
Of course the full table will be much bigger.
85
336558
4000
É claro que a tabela completa será muito maior.
05:40
Like a human, Hedge will also want to start
86
340558
2490
Assim como um humano, Hedge também vai querer começar
05:43
from one of the steps that has no arrows pointing to it—
87
343048
3480
por um dos passos sem seta que aponte para o círculo,
05:46
which is the same as having no marks in its row.
88
346528
4215
o que é o mesmo que não ter marcações na linha correspondente.
05:50
If there’s more than one,
89
350743
1290
Se houver mais de um passo,
05:52
a convenient way to choose is to pick the one that’s alphabetically earliest,
90
352033
4762
uma maneira conveniente é escolher em ordem alfabética,
05:56
though other selection methods can work just as well.
91
356795
4065
embora outros métodos de seleção também possam funcionar.
06:00
Next, Hedge can add that step to his running-order list,
92
360860
4000
Depois, Hedge pode adicionar o passo à lista de sequência de execução,
06:04
delete its entire column from the table—
93
364860
2450
apagar uma coluna inteira da tabela,
06:07
thus removing all the times it was a dependency––
94
367310
3030
e assim eliminar todas as vezes em que houve uma conexão,
06:10
and loop back to the start.
95
370340
2650
e fazer um loop para o início novamente.
06:12
Because there are no circular references in the graph,
96
372990
3300
Como não há nenhuma referência circular no grafo,
06:16
each time we get here there’ll be at least one step with no remaining dependencies.
97
376290
5574
cada vez que chegarmos aqui
haverá ao menos um passo sem conexões restantes.
06:21
Hedge can add the alphabetically earliest to his running-order list,
98
381864
4692
Hedge pode acrescentar a ordem alfabética à sua lista de ordem de execução,
06:26
remove it from the table, and loop back to the start again.
99
386556
4665
removê-la da tabela e fazer um loop para o começo novamente.
06:31
So now we have a working loop,
100
391221
2020
Então, agora temos um ciclo de trabalho
06:33
and it’ll run through all the elements in our table until none are left.
101
393241
4842
que passará por todos os elementos da tabela até que não reste nenhum.
06:38
Hedge drifts back and forth over the schematics,
102
398083
3010
Hedge se move para frente e para trás pelo diagrama
06:41
and soon he starts spitting out instructions,
103
401093
2970
e logo começa a ditar instruções,
06:44
which Ethic uses to configure the assembly lines.
104
404063
3230
as quais Ethic usa para configurar as linhas de montagem.
06:55
With the three working together,
105
415794
1760
Como os três trabalham juntos,
06:57
they churn out thousands of doses of the cure in no time.
106
417554
3710
conseguem produzir milhares de doses da cura em pouco tempo.
07:14
Ethic finally plucks the Node of Memory
107
434285
2400
Por fim, Ethic retira o Node da Memória do campo de força e aciona o alarme.
07:16
from its holding field and trips the alarm.
108
436685
2970
07:19
Within seconds bots are everywhere.
109
439655
2870
Em segundos, os robôs estão em toda parte.
08:02
As Ethic falls in shock, the Node restores not only her own memories,
110
482272
5037
Enquanto Ethic cai, em choque, o node restaura as memórias dela
08:07
but reveals the last, missing pieces of the puzzle.
111
487309
4085
e também revela as peças que faltavam do quebra-cabeça.
08:11
Ethic built Hedge with a singular purpose:
112
491394
2870
Ethic construiu Hedge com um único propósito:
08:14
to construct a maze that would protect the world machine
113
494264
3422
criar um labirinto que protegesse a máquina do mundo
08:17
from a corrupt government.
114
497686
1800
de um governo corrupto.
08:19
But in her haste, she made a critical mistake.
115
499486
3081
Mas, na sua pressa, ela cometeu um erro terrível.
08:22
She forgot to set the condition that would end the loop
116
502567
3220
Esqueceu-se de estabelecer a condição para finalizar o loop
08:25
which told Hedge how large the maze should be.
117
505787
3429
que informaria a Hedge o tamanho do labirinto.
08:29
So Hedge built and built until he could build no longer.
118
509216
4617
Então, Hedge continuou construindo até não poder mais.
08:33
And then he was conflicted.
119
513833
1760
Hedge entrou em conflito.
08:35
He had to build a maze.
120
515593
1700
Tinha que construir o labirinto,
08:37
But he couldn’t build further without hurting people
121
517293
3220
mas não era mais possível construí-lo sem ferir as pessoas
08:40
or flying over the Bradbarrier,
122
520513
2310
ou sem sobrevoar Bradbarrier,
08:42
both forbidden by his programming.
123
522823
2500
ambos os comandos proibidos por sua programação.
08:45
So he wandered the land and searched for a solution,
124
525323
3330
Assim, ele vagou pelo território em busca de uma solução
08:48
until he happened upon the Node of Power, the Node of Creation,
125
528653
4130
até que encontrou o Node do Poder, o Node da Criação
08:52
and the Node of Memory.
126
532783
2340
e o Node da Memória.
08:55
He recognized their true, collective power
127
535123
2730
Reconheceu o poder real que os artefatos tinham em comum:
08:57
to grant self-awareness to those who lack it.
128
537853
3010
conceder autoconhecimento a quem não o possuísse.
09:00
With all three he’d be able to change his programming
129
540863
2910
Com os três artefatos, Hedge poderia mudar sua programação
09:03
and fulfill his drive to transform the entire world into a giant maze.
130
543773
5251
e completar a tarefa de transformar o mundo inteiro em um labirinto gigante.
09:09
It wouldn’t be easy:
131
549024
1650
Não seria fácil:
09:10
the Nodes had safeguards to prevent robots from taking and using them.
132
550674
4745
os nodes tinham defesas para impedir que robôs os tomassem e usassem.
09:15
But if Hedge could find the right human
133
555419
2770
Mas se Hedge conseguisse encontrar a humana certa
09:18
and manipulate her with the promise of a heroic quest…
134
558189
4000
e a manipulasse com a promessa de uma busca heroica,
09:22
well that would be a different story.
135
562189
2290
então a história seria diferente,
09:24
A very different story.
136
564479
2560
bem diferente...
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