The Factory | Think Like A Coder, Ep 9

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TED-Ed


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Tradutor: Patrícia Gomes Revisora: Margarida Ferreira
Pensa como um programador
Episódio 09 - A fábrica
00:32
After a harrowing chase, Ethic, Hedge, and their new ally Lemma
0
32447
4555
Depois de uma perseguição angustiante, a Ética, o Hedge e a Lemma, a nova aliada,
encontram-se numa assombrosa sala de controlo.
00:37
find themselves in a cavernous control room.
1
37002
7504
00:44
Here the last artifact— the Node of Memory—
2
44506
3320
Aqui, o último artefacto — o Nódulo da Memória —
00:47
is suspended within a force field and powering a supercomputer.
3
47826
4838
está suspenso num campo de forças
a fornecer energia a um supercomputador.
00:52
Ethic is about to deactivate the force field when Lemma stops her.
4
52664
4809
A Ética está prestes a desativar o campo de forças
quando a Lemma a detém.
00:57
She explains, a decade ago, she was assigned a research task:
5
57473
4909
Ela explica que, 10 anos antes, fora encarregada de fazer uma 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 fizesse felizes todas as pessoas.
01:07
After many failed attempts, Lemma discovered a compound that, when ingested,
7
67309
5048
Depois de muitas tentativas fracassadas, Lemma descobrira um composto
que, quando ingerido,
01:12
made people motivated, happy, creative, loving… in short, their best selves.
8
72357
6677
tornava as pessoas motivadas, felizes, criativas, amáveis...
em suma, a melhor versão de si mesmas.
01:19
It was rushed into production.
9
79034
2040
Foi imediatamente produzido.
01:21
Soon, the entire nation’s food supply came from Huxenborg,
10
81074
3670
Em breve, todos os bens alimentares do país provinham de Huxenborg,
01:24
with the compound mixed in.
11
84744
2790
com o composto misturado neles.
01:27
The first year was paradise.
12
87534
1970
O primeiro ano foi um paraíso.
01:29
The second, not so much.
13
89504
2150
O segundo, nem por isso.
01:31
Side-effects began to emerge: memory-loss, listlessness, and self-absorption.
14
91654
5298
Foram surgindo efeitos secundários: perda de memória, apatia e narcisismo.
01:36
In the third year, the government dissolved,
15
96952
2840
No terceiro ano, o governo foi dissolvido,
01:39
leaving the robots running everything in a self-sustaining loop.
16
99792
4588
deixando os robôs a governar tudo num ciclo autossustentado.
01:44
By this point things were too far gone for Lemma to reverse.
17
104380
3890
Nessa altura, as coisas tinham ido longe demais
para Lemma as poder inverter.
01:48
People had become dependent on the compound,
18
108270
2850
As pessoas tinham ficado dependentes do composto,
01:51
and the few who refused it formed a resistance to try to fix things.
19
111120
4364
e os poucos que o tinham recusado
formaram um grupo de resistência para tentarem resolver as coisas.
01:55
It took 10 years for Lemma to find a cure.
20
115484
3100
A Lemma precisou de dez anos para encontrar um curativo.
01:58
This factory contains everything she’ll need to make it,
21
118584
3890
Esta fábrica contém tudo o que ela precisa para a fabricar,
02:02
but the second they take the Node of Memory,
22
122474
2240
mas, no momento em que pegarem no Nódulo 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 terão de fugir.
02:08
If, instead, they first reconfigure the factory to manufacture the cure,
24
128956
5183
Se primeiro conseguirem reconfigurar a fábrica para fabricar o curativo,
02:14
the people can be saved.
25
134139
2210
poderão salvar as pessoas.
02:16
Lemma has the whole factory redesign planned out.
26
136349
3460
A Lemma já tem preparado o plano de reconfiguração da fábrica.
02:19
The problem is… it’s a little hard to read.
27
139809
2820
O problema é que é um pouco difícil de ler.
02:22
Her schematic shows all the steps in the manufacturing process
28
142629
3620
O esquema mostra todos os passos do processo de fabrico
necessários para fabricar o curativo.
02:26
needed to make the cure.
29
146249
1680
02:27
An arrow from “add nitric acid” to “shake vigorously”
30
147929
3880
Uma seta de “adicione ácido nítrico” para “agite vigorosamente”
02:31
means that the acid addition has to happen before shaking.
31
151809
3870
significa que a adição do ácido tem de preceder a agitação.
02:35
If a single step is performed out of order,
32
155679
2670
Se um só passo for feito fora de ordem,
02:38
the cure won’t work, or worse.
33
158349
2710
o curativo não fará efeito, ou pior ainda.
02:41
There aren’t any circular references, where step A requires step B
34
161059
4652
Não há referências circulares, onde o passo A requeira o passo B,
02:45
and step B eventually requires step A.
35
165711
4434
e o passo B possa requerer o passo A.
03:04
Here’s where Ethic and Hedge come in.
36
184771
2660
É aqui que intervêm a Ética e o Hedge.
03:07
Lemma needs Hedge to translate the tangled diagram
37
187431
3528
A Lemma precisa que o Hedge traduza o diagrama emaranhado
03:10
into a sequence of steps.
38
190959
2220
numa sequência de passos,
03:13
That’ll be the order that things happen in the factory.
39
193179
2990
que será a ordem pela qual as coisas acontecem na fábrica.
03:16
Once input into the central computer,
40
196169
2280
Depois de o inserir no computador central,
03:18
the factory will reassemble itself as instructed.
41
198449
3700
a fábrica reconstruir-se-á sozinha seguindo as instruções.
03:22
Hedge’s ability to store information in a table will help here.
42
202149
3830
A capacidade do Hedge de guardar informações numa tabela vai ser útil.
03:25
So how does Ethic program Hedge to turn out a correct sequence
43
205979
4557
Como é que a Ética vai programar o Hedge para produzir uma sequência correta
03:30
that can reconfigure the factory?
44
210536
2335
que reconfigure a fábrica?
03:32
Pause now to figure it out yourself.
45
212871
1872
[Suspende aqui para descobrires sozinho]
03:34
Rules in 3
46
214743
850
[Regras em 3
03:35
Rules in 2
47
215593
968
03:36
Rules in 1
48
216561
920
[Regras em 2
[Regras em 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
Pode ajudar pensar primeiro neste problema como um ser humano,
03:46
rather than a machine.
53
226510
1650
em vez pensar de como uma máquina.
03:48
Given this diagram, it’s clear to start with getting a bowl,
54
228160
4161
Perante este diagrama, é evidente ter de começar por arranjar uma taça
03:52
since no arrows point to it.
55
232321
2780
pois nenhuma seta aponta para ela.
03:55
How might you mark up the diagram to figure out what to do next?
56
235101
4540
Como deves marcar o diagrama para saberes o que fazer a seguir?
03:59
Pause now to figure it out yourself.
57
239641
1970
[Suspende aqui para descobrires sozinho.
04:01
Solution in 3
58
241611
880
[Solução em 3
04:02
Solution in 2
59
242491
1020
[Solução em 2
04:03
Solution in 1
60
243511
1126
[Solução em 1
04:04
Diagrams like the one Lemma has drawn are called directed acyclic graphs.
61
244637
6603
Os diagramas como o que a Lemma desenhou chamam-se gráficos acíclicos dirigidos.
04:11
A graph is a representation of data that shows different elements
62
251240
4000
Um gráfico é uma representação de dados que mostram diferentes elementos
04:15
and how they’re related to each other.
63
255240
2257
e como estão relacionados entre si.
04:17
Directed means that direction matters— as indicated by the arrows.
64
257497
5734
“Dirigidos” significa que a direção é importante
— tal como as setas indicam.
04:23
Here A leads to B, but B doesn’t lead to A.
65
263231
4198
Aqui, A dirige-se para B, mas B não se dirige para A.
04:27
And acyclic means that there aren’t any loops.
66
267429
3720
E “acíclicos” significa que não há ciclos,
04:31
Which is fortunate, because if there were, this problem wouldn’t be solvable.
67
271149
5079
o que é uma sorte, porque se houvesse, o problema não teria solução.
04:36
There’s a simple way to navigate the graph as a human:
68
276228
3480
Há uma maneira simples de navegar no gráfico como um ser humano:
04:39
start with a step that doesn’t have any arrows pointing to it.
69
279708
3710
começa num ponto que não tenha nenhuma seta a apontar para ele.
04:43
Once you do that, cross out that step and all arrows leading from it.
70
283418
4890
Depois, risca esse passo e todas as setas que saem dele.
04:48
Choose another step with no arrows pointing to it,
71
288308
3230
Escolhe outro passo sem setas a apontar para ele,
04:51
and repeat until you’ve hit every step.
72
291538
3680
e vai repetindo isso até teres atingido todos os passos.
04:55
There are two things here that are tricky to translate for a robot.
73
295218
4000
Há aqui duas coisas difíceis de traduzir para um robô:
04:59
First, how do you keep track of the information?
74
299218
2960
Primeiro, como é que nos mantemos a par das informações?
05:02
And second, what do you do if there are multiple options at the same time?
75
302178
5321
E segundo, o que fazemos se houver múltiplas opções ao mesmo tempo?
05:07
For the first challenge,
76
307499
1250
Para o primeiro problema,
05:08
a convenient way for machines to store information is in a table.
77
308749
4240
o método conveniente para as máquinas guardarem as informações é uma tabela.
05:12
In this case, you can have Hedge list every step in the headers
78
312989
4000
Neste caso, a Hedge pode listar todos os passos
05:16
of both the rows and columns.
79
316989
2750
nos cabeçalhos das linhas e das colunas.
05:19
Then he can go through the rows one at a time.
80
319739
2910
Depois, ele pode ir linha a linha.
05:22
On the schematic, what points to mix?
81
322649
2861
No esquema, que pontos misturar?
05:25
Both shake and titrate.
82
325510
2350
O “agitar” e o “titular”.
05:27
So Hedge should make a mark in both of their columns.
83
327860
3540
Portanto, o Hedge deve fazer uma marca em 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
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
Claro que a tabela completa será muito maior.
05:40
Like a human, Hedge will also want to start
86
340558
2490
Tal como um ser 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 que não tenha setas a apontar para si mesmo,
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 sua linha.
05:50
If there’s more than one,
89
350743
1290
Se há mais do que uma,
05:52
a convenient way to choose is to pick the one that’s alphabetically earliest,
90
352033
4762
a forma conveniente de escolher é seleccionar por ordem alfabética,
05:56
though other selection methods can work just as well.
91
356795
4065
apesar de também funcionarem outros métodos de seleção.
06:00
Next, Hedge can add that step to his running-order list,
92
360860
4000
Depois, Hedge pode adicionar esse passo à sua lista ordenada,
06:04
delete its entire column from the table—
93
364860
2450
eliminar toda a coluna da tabela
06:07
thus removing all the times it was a dependency––
94
367310
3030
— eliminando assim todas as vezes que foi uma dependência —
06:10
and loop back to the start.
95
370340
2650
e recomeçar do princípio.
06:12
Because there are no circular references in the graph,
96
372990
3300
Como não há referências circulares neste gráfico,
06:16
each time we get here there’ll be at least one step with no remaining dependencies.
97
376290
5574
sempre que chegamos aqui, haverá pelo menos um passo sem dependências.
06:21
Hedge can add the alphabetically earliest to his running-order list,
98
381864
4692
O Hedge pode adicionar a ordem alfabética à sua lista ordenada,
06:26
remove it from the table, and loop back to the start again.
99
386556
4665
removê-la da tabela, e começar de novo.
06:31
So now we have a working loop,
100
391221
2020
Agora temos um ciclo que funciona,
06:33
and it’ll run through all the elements in our table until none are left.
101
393241
4842
e percorreremos todos os elementos na nossa tabela até não haver mais nenhum.
06:38
Hedge drifts back and forth over the schematics,
102
398083
3010
O Hedge anda para a frente e para trás no esquema,
06:41
and soon he starts spitting out instructions,
103
401093
2970
e depressa começa a mandar instruções,
06:44
which Ethic uses to configure the assembly lines.
104
404063
3230
que a Ética usa para configurar as linhas de montagem.
06:55
With the three working together,
105
415794
1760
Com os três a trabalhar em conjunto,
06:57
they churn out thousands of doses of the cure in no time.
106
417554
3710
produzem milhares de doses do curativo rapidamente.
07:14
Ethic finally plucks the Node of Memory
107
434285
2400
Por fim, a Ética tira o Nódulo da Memória
07:16
from its holding field and trips the alarm.
108
436685
2970
do seu campo de contenção e dispara o alarme.
07:19
Within seconds bots are everywhere.
109
439655
2870
Em segundos, há robôs por todo o lado.
08:02
As Ethic falls in shock, the Node restores not only her own memories,
110
482272
5037
Quando a Ética cai com o choque, o Nódulo restaura as memórias dela,
08:07
but reveals the last, missing pieces of the puzzle.
111
487309
4085
e ainda revela as últimas peças que faltam do puzzle.
08:11
Ethic built Hedge with a singular purpose:
112
491394
2870
A Ética construíra o Hedge com um único objetivo:
08:14
to construct a maze that would protect the world machine
113
494264
3422
construir 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, fez um erro crítico.
08:22
She forgot to set the condition that would end the loop
116
502567
3220
Esqueceu-se de definir a condição que terminaria o ciclo
08:25
which told Hedge how large the maze should be.
117
505787
3429
e diria ao Hedge qual o tamanho que o labirinto devia ter.
08:29
So Hedge built and built until he could build no longer.
118
509216
4617
Assim, o Hedge foi construindo sem parar até não poder construir mais
08:33
And then he was conflicted.
119
513833
1760
e depois entrou em conflito.
08:35
He had to build a maze.
120
515593
1700
Ele tinha de construir um labirinto,
08:37
But he couldn’t build further without hurting people
121
517293
3220
mas não conseguia construir mais sem magoar as pessoas
08:40
or flying over the Bradbarrier,
122
520513
2310
ou voar sobre Bradbarrier,
08:42
both forbidden by his programming.
123
522823
2500
coisas proibidas na sua programação.
08:45
So he wandered the land and searched for a solution,
124
525323
3330
Então, vagueou pela terra à procura de uma solução,
08:48
until he happened upon the Node of Power, the Node of Creation,
125
528653
4130
até descobrir o Nódulo do Poder, o Nódulo da Criação,
08:52
and the Node of Memory.
126
532783
2340
e o Nódulo da Memória.
08:55
He recognized their true, collective power
127
535123
2730
Ele reconheceu o verdadeiro poder dos três, em conjunto,
08:57
to grant self-awareness to those who lack it.
128
537853
3010
para conceder autoconhecimento a quem não o possui.
09:00
With all three he’d be able to change his programming
129
540863
2910
Com os três, ele seria capaz de mudar a sua programação
09:03
and fulfill his drive to transform the entire world into a giant maze.
130
543773
5251
e cumprir o seu desejo de transformar todo o mundo num 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 Nódulos tinham proteções para evitar que os robôs pegassem neles e os usassem.
09:15
But if Hedge could find the right human
133
555419
2770
Mas se o Hedge conseguisse encontrar o ser humano certo
09:18
and manipulate her with the promise of a heroic quest…
134
558189
4000
e manipulá-la com a promessa de uma missão heroica,
09:22
well that would be a different story.
135
562189
2290
isso seria uma história diferente.
09:24
A very different story.
136
564479
2560
Uma história muito diferente.
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