3 principles for creating safer AI | Stuart Russell

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TED


Por favor, clique duas vezes nas legendas em inglês abaixo para reproduzir o vídeo.

Tradutor: Maurício Kakuei Tanaka Revisor: Maricene Crus
00:12
This is Lee Sedol.
0
12532
1552
Este é Lee Sedol.
00:14
Lee Sedol is one of the world's greatest Go players,
1
14108
3997
Lee Sedol é um dos maiores jogadores de Go do mundo,
00:18
and he's having what my friends in Silicon Valley call
2
18129
2885
e está tendo o que meus amigos do Vale do Silício
chamam de momento "Caramba!",
00:21
a "Holy Cow" moment --
3
21038
1510
00:22
(Laughter)
4
22572
1073
(Risos)
00:23
a moment where we realize
5
23669
2188
um momento em que percebemos
00:25
that AI is actually progressing a lot faster than we expected.
6
25881
3296
que a IA está progredindo realmente muito mais rápido do que esperávamos.
00:29
So humans have lost on the Go board. What about the real world?
7
29974
3047
O homem perde no tabuleiro de Go.
E no mundo real?
00:33
Well, the real world is much bigger,
8
33045
2100
Bem, o mundo real é muito maior,
00:35
much more complicated than the Go board.
9
35169
2249
muito mais complicado do que o tabuleiro de Go.
00:37
It's a lot less visible,
10
37442
1819
É muito menos visível, mas ainda é um problema de decisão.
00:39
but it's still a decision problem.
11
39285
2038
00:42
And if we think about some of the technologies
12
42768
2321
Se pensarmos sobre algumas das tecnologias que estão surgindo...
00:45
that are coming down the pike ...
13
45113
1749
00:47
Noriko [Arai] mentioned that reading is not yet happening in machines,
14
47558
4335
Noriko [Arai] mencionou que a leitura ainda não acontece nos computadores,
00:51
at least with understanding.
15
51917
1500
pelo menos, com compreensão,
00:53
But that will happen,
16
53441
1536
mas isso irá acontecer.
00:55
and when that happens,
17
55001
1771
E quando acontecer,
00:56
very soon afterwards,
18
56796
1187
muito em breve, os computadores terão lido tudo que o homem tiver escrito.
00:58
machines will have read everything that the human race has ever written.
19
58007
4572
01:03
And that will enable machines,
20
63670
2030
Isso permitirá aos computadores,
01:05
along with the ability to look further ahead than humans can,
21
65724
2920
junto com a capacidade de olhar mais adiante do que o homem,
01:08
as we've already seen in Go,
22
68668
1680
como já vimos no Go,
01:10
if they also have access to more information,
23
70372
2164
se também tiverem acesso a mais informação,
01:12
they'll be able to make better decisions in the real world than we can.
24
72560
4268
serem capazes de tomar decisões melhores no mundo real do que nós.
01:18
So is that a good thing?
25
78612
1606
Isso é bom?
01:21
Well, I hope so.
26
81718
2232
Bem, espero que sim.
01:26
Our entire civilization, everything that we value,
27
86514
3255
Toda a nossa civilização, tudo o que valorizamos,
01:29
is based on our intelligence.
28
89793
2068
está baseada em nossa inteligência.
01:31
And if we had access to a lot more intelligence,
29
91885
3694
Se tivéssemos acesso a muito mais informações,
01:35
then there's really no limit to what the human race can do.
30
95603
3302
não haveria limites para o homem.
01:40
And I think this could be, as some people have described it,
31
100485
3325
Creio que seria, como alguns descreveram,
01:43
the biggest event in human history.
32
103834
2016
o maior evento na história da humanidade.
[Bem-vindo à Utopia. Aproveite sua viagem.]
01:48
So why are people saying things like this,
33
108485
2829
Então, por que as pessoas dizem coisas como esta,
01:51
that AI might spell the end of the human race?
34
111338
2876
que a IA pode ser o sinal do fim da raça humana?
01:55
Is this a new thing?
35
115258
1659
Isso é novidade?
01:56
Is it just Elon Musk and Bill Gates and Stephen Hawking?
36
116941
4110
Trata-se apenas de Elon Musk, Bill Gates e Stephen Hawking?
02:01
Actually, no. This idea has been around for a while.
37
121773
3262
Na verdade, não. Esta ideia está por aí há algum tempo.
02:05
Here's a quotation:
38
125059
1962
Aqui está uma citação:
02:07
"Even if we could keep the machines in a subservient position,
39
127045
4350
"Mesmo que pudéssemos manter os computadores em posição submissa,
02:11
for instance, by turning off the power at strategic moments" --
40
131419
2984
desligando, por exemplo, a energia em momentos estratégicos",
02:14
and I'll come back to that "turning off the power" idea later on --
41
134427
3237
voltarei mais tarde com essa ideia de "desligar a energia",
02:17
"we should, as a species, feel greatly humbled."
42
137688
2804
"deveríamos, como espécie, nos sentir muito humilhados".
02:21
So who said this? This is Alan Turing in 1951.
43
141997
3448
Quem disse isso?
Foi Alan Turing, em 1951.
02:26
Alan Turing, as you know, is the father of computer science
44
146120
2763
Alan Turing, como sabem, é o pai da informática
02:28
and in many ways, the father of AI as well.
45
148907
3048
e, de muitas formas, o pai da IA também.
02:33
So if we think about this problem,
46
153059
1882
Se pensarmos sobre o problema
02:34
the problem of creating something more intelligent than your own species,
47
154965
3787
de criar algo mais inteligente do que a própria espécie,
02:38
we might call this "the gorilla problem,"
48
158776
2622
podemos chamar isso de "problema do gorila",
02:42
because gorillas' ancestors did this a few million years ago,
49
162165
3750
porque os ancestrais dos gorilas fizeram isso há milhões de anos,
02:45
and now we can ask the gorillas:
50
165939
1745
e podemos agora perguntar a eles:
02:48
Was this a good idea?
51
168572
1160
"Foi uma boa ideia?"
02:49
So here they are having a meeting to discuss whether it was a good idea,
52
169756
3530
Aqui estão eles tendo uma reunião para discutir se foi uma boa ideia,
02:53
and after a little while, they conclude, no,
53
173310
3346
e, depois de um tempo, concluem que não,
02:56
this was a terrible idea.
54
176680
1345
foi uma péssima ideia.
02:58
Our species is in dire straits.
55
178049
1782
Nossa espécie está em apuros.
03:00
In fact, you can see the existential sadness in their eyes.
56
180358
4263
Sim, você pode ver a tristeza existencial nos olhos deles.
03:04
(Laughter)
57
184645
1640
(Risos)
03:06
So this queasy feeling that making something smarter than your own species
58
186309
4840
Esta sensação desconfortável de algo mais inteligente do que a própria espécie
03:11
is maybe not a good idea --
59
191173
2365
talvez não seja uma boa ideia.
03:14
what can we do about that?
60
194308
1491
O que podemos fazer a respeito?
03:15
Well, really nothing, except stop doing AI,
61
195823
4767
Bem, realmente nada, a não ser parar de fazer IA,
03:20
and because of all the benefits that I mentioned
62
200614
2510
e, por causa de todos os benefícios que mencionei
03:23
and because I'm an AI researcher,
63
203148
1716
e, por ser pesquisador de IA, não permitirei isso.
03:24
I'm not having that.
64
204888
1791
03:27
I actually want to be able to keep doing AI.
65
207103
2468
Quero mesmo poder continuar a fazer IA.
03:30
So we actually need to nail down the problem a bit more.
66
210435
2678
Temos, na realidade, que decidir sobre o problema.
03:33
What exactly is the problem?
67
213137
1371
Qual é o problema exatamente?
03:34
Why is better AI possibly a catastrophe?
68
214532
3246
Por que a IA pode ser uma catástrofe?
03:39
So here's another quotation:
69
219218
1498
Aqui está uma outra citação:
03:41
"We had better be quite sure that the purpose put into the machine
70
221755
3335
"É melhor termos certeza de que a missão passada ao computador
03:45
is the purpose which we really desire."
71
225114
2298
é o que realmente desejamos".
03:48
This was said by Norbert Wiener in 1960,
72
228102
3498
Isso foi dito por Norbert Wiener, em 1960,
03:51
shortly after he watched one of the very early learning systems
73
231624
4002
pouco depois de ter visto um dos sistemas de aprendizagem
03:55
learn to play checkers better than its creator.
74
235650
2583
aprender a jogar damas melhor do que seu criador.
04:00
But this could equally have been said
75
240422
2683
Mas isso também poderia ter sido dito
04:03
by King Midas.
76
243129
1167
pelo Rei Midas.
04:04
King Midas said, "I want everything I touch to turn to gold,"
77
244903
3134
O Rei Midas disse: "Quero que tudo o que eu tocar vire ouro",
04:08
and he got exactly what he asked for.
78
248061
2473
e ele conseguiu exatamente o que pediu.
04:10
That was the purpose that he put into the machine,
79
250558
2751
Essa foi a missão passada ao computador,
04:13
so to speak,
80
253333
1450
por assim dizer,
04:14
and then his food and his drink and his relatives turned to gold
81
254807
3444
e então, sua comida, bebida e seus parentes se transformaram em ouro,
04:18
and he died in misery and starvation.
82
258275
2281
e ele morreu de tristeza e fome.
04:22
So we'll call this "the King Midas problem"
83
262264
2341
Chamaremos isso de "problema do Rei Midas"
04:24
of stating an objective which is not, in fact,
84
264629
3305
de dar uma missão que não está, de fato,
04:27
truly aligned with what we want.
85
267958
2413
verdadeiramente alinhada com aquilo que queremos.
04:30
In modern terms, we call this "the value alignment problem."
86
270395
3253
Em termos modernos, chamamos de "problema de alinhamento de valor".
04:36
Putting in the wrong objective is not the only part of the problem.
87
276867
3485
Atribuir a missão errada não é a única parte do problema.
04:40
There's another part.
88
280376
1152
Há outro elemento.
04:41
If you put an objective into a machine,
89
281980
1943
Se você passar uma missão ao computador,
04:43
even something as simple as, "Fetch the coffee,"
90
283947
2448
mesmo algo tão simples como "Traga o café",
04:47
the machine says to itself,
91
287728
1841
o computador dirá a si mesmo:
04:50
"Well, how might I fail to fetch the coffee?
92
290553
2623
"Bem, como posso falhar ao trazer o café?
04:53
Someone might switch me off.
93
293200
1580
Alguém pode me desligar.
04:55
OK, I have to take steps to prevent that.
94
295465
2387
Certo, tenho que fazer algo para evitar isso.
04:57
I will disable my 'off' switch.
95
297876
1906
Desabilitarei meu botão liga e desliga.
05:00
I will do anything to defend myself against interference
96
300354
2959
Farei de tudo para me defender contra interferências
05:03
with this objective that I have been given."
97
303337
2629
a esta missão que recebi".
05:05
So this single-minded pursuit
98
305990
2012
Esta busca determinada,
05:09
in a very defensive mode of an objective that is, in fact,
99
309033
2945
de modo muito defensivo, de uma missão que não está,
05:12
not aligned with the true objectives of the human race --
100
312002
2814
de fato, alinhada com os reais objetivos do homem,
05:15
that's the problem that we face.
101
315942
1862
é o problema que enfrentamos.
05:18
And in fact, that's the high-value takeaway from this talk.
102
318827
4767
Essa é, na verdade, a conclusão valiosa desta palestra.
05:23
If you want to remember one thing,
103
323618
2055
Se quiserem se lembrar de uma coisa,
05:25
it's that you can't fetch the coffee if you're dead.
104
325697
2675
é que não podem trazer o café se estiverem mortos.
05:28
(Laughter)
105
328396
1061
(Risos)
05:29
It's very simple. Just remember that. Repeat it to yourself three times a day.
106
329481
3829
É muito simples. Lembrem-se apenas disso. Repitam a si mesmos três vezes ao dia.
05:33
(Laughter)
107
333334
1821
(Risos)
05:35
And in fact, this is exactly the plot
108
335179
2754
Este é exatamente o enredo de "2001: Uma Odisseia no Espaço".
05:37
of "2001: [A Space Odyssey]"
109
337957
2648
05:41
HAL has an objective, a mission,
110
341046
2090
HAL tem um objetivo, uma missão,
05:43
which is not aligned with the objectives of the humans,
111
343160
3732
que não está alinhada aos objetivos do homem,
05:46
and that leads to this conflict.
112
346916
1810
e que leva a este conflito.
05:49
Now fortunately, HAL is not superintelligent.
113
349314
2969
Felizmente, HAL não é superinteligente.
05:52
He's pretty smart, but eventually Dave outwits him
114
352307
3587
É bem inteligente, mas Dave é mais esperto do que ele no final
05:55
and manages to switch him off.
115
355918
1849
e consegue desligá-lo.
06:01
But we might not be so lucky.
116
361648
1619
Mas podemos não ter tanta sorte.
[Desculpe, Dave, mas não posso fazer isso.]
06:08
So what are we going to do?
117
368013
1592
Então, o que faremos?
06:12
I'm trying to redefine AI
118
372191
2601
Estou tentando redefinir a Inteligência Artificial
06:14
to get away from this classical notion
119
374816
2061
para escapar dessa ideia tradicional
06:16
of machines that intelligently pursue objectives.
120
376901
4567
de computadores que se dedicam aos objetivos de forma inteligente.
06:22
There are three principles involved.
121
382532
1798
Há três princípios envolvidos.
06:24
The first one is a principle of altruism, if you like,
122
384354
3289
O primeiro é o princípio do altruísmo
06:27
that the robot's only objective
123
387667
3262
segundo o qual o único objetivo do robô
06:30
is to maximize the realization of human objectives,
124
390953
4246
é maximizar a realização de objetivos do homem,
06:35
of human values.
125
395223
1390
de valores humanos.
06:36
And by values here I don't mean touchy-feely, goody-goody values.
126
396637
3330
Por valores aqui, não me refiro a valores morais, sentimentais.
06:39
I just mean whatever it is that the human would prefer
127
399991
3787
Refiro-me apenas ao que o homem prefere que seja sua vida.
06:43
their life to be like.
128
403802
1343
06:47
And so this actually violates Asimov's law
129
407184
2309
Isso realmente viola a lei de Asimov
06:49
that the robot has to protect its own existence.
130
409517
2329
pela qual o robô deve proteger sua existência.
06:51
It has no interest in preserving its existence whatsoever.
131
411870
3723
Ele não tem interesse em preservar sua existência de forma alguma.
06:57
The second law is a law of humility, if you like.
132
417240
3768
A segunda lei é a lei da humildade.
07:01
And this turns out to be really important to make robots safe.
133
421794
3743
Isso vem a ser realmente importante para fazer com que os robôs sejam seguros.
07:05
It says that the robot does not know
134
425561
3142
Segundo ela, o robô não sabe quais são esses valores humanos.
07:08
what those human values are,
135
428727
2028
07:10
so it has to maximize them, but it doesn't know what they are.
136
430779
3178
Então, ele tem que maximizá-los, mas não sabe quais são eles.
07:15
And that avoids this problem of single-minded pursuit
137
435074
2626
Isso evita este problema de busca determinada por um objetivo.
07:17
of an objective.
138
437724
1212
07:18
This uncertainty turns out to be crucial.
139
438960
2172
Esta incerteza revela-se crucial.
07:21
Now, in order to be useful to us,
140
441546
1639
Para ser útil a nós, ele precisa ter uma ideia do que queremos.
07:23
it has to have some idea of what we want.
141
443209
2731
07:27
It obtains that information primarily by observation of human choices,
142
447043
5427
Ele obtém essa informação principalmente pela observação das escolhas humanas.
07:32
so our own choices reveal information
143
452494
2801
Assim nossas próprias escolhas revelam informação
07:35
about what it is that we prefer our lives to be like.
144
455319
3300
sobre como preferimos que sejam nossas vidas.
07:40
So those are the three principles.
145
460452
1683
São três princípios.
Vejamos como isso se aplica a esta questão:
07:42
Let's see how that applies to this question of:
146
462159
2318
07:44
"Can you switch the machine off?" as Turing suggested.
147
464501
2789
"Você pode desligar o computador?" como sugeriu Turing.
07:48
So here's a PR2 robot.
148
468893
2120
Aqui está o robô PR2, que temos em nosso laboratório,
07:51
This is one that we have in our lab,
149
471037
1821
07:52
and it has a big red "off" switch right on the back.
150
472882
2903
com um grande botão liga e desliga vermelho nas costas.
07:56
The question is: Is it going to let you switch it off?
151
476361
2615
A questão é: ele deixará você desligá-lo?
07:59
If we do it the classical way,
152
479000
1465
Pelo modo tradicional, damos a ele a missão
08:00
we give it the objective of, "Fetch the coffee, I must fetch the coffee,
153
480489
3482
"Traga o café, devo trazer o café,
08:03
I can't fetch the coffee if I'm dead,"
154
483995
2580
não posso trazer o café se eu estiver morto".
08:06
so obviously the PR2 has been listening to my talk,
155
486599
3341
É claro que o PR2 estava ouvindo minha conversa,
08:09
and so it says, therefore, "I must disable my 'off' switch,
156
489964
3753
e diz então: "Devo desabilitar meu botão liga e desliga,
08:14
and probably taser all the other people in Starbucks
157
494796
2694
e talvez dar um choque nas pessoas do Starbucks que mexerem comigo".
08:17
who might interfere with me."
158
497514
1560
08:19
(Laughter)
159
499098
2062
(Risos)
08:21
So this seems to be inevitable, right?
160
501184
2153
Isso parece inevitável, não?
08:23
This kind of failure mode seems to be inevitable,
161
503361
2398
Este tipo de modo de falha parece inevitável,
08:25
and it follows from having a concrete, definite objective.
162
505783
3543
e resulta de um objetivo concreto, definido.
08:30
So what happens if the machine is uncertain about the objective?
163
510632
3144
O que acontece se o computador não tem certeza do objetivo?
08:33
Well, it reasons in a different way.
164
513800
2127
Bem, ele raciocina de modo diferente.
08:35
It says, "OK, the human might switch me off,
165
515951
2424
Diz: "Tudo bem, o homem pode me desligar,
08:38
but only if I'm doing something wrong.
166
518964
1866
mas só se estiver fazendo algo errado.
08:41
Well, I don't really know what wrong is,
167
521567
2475
Bem, não sei o que é errado, mas sei que não quero fazer isso".
08:44
but I know that I don't want to do it."
168
524066
2044
Ali estão o primeiro e o segundo princípios.
08:46
So that's the first and second principles right there.
169
526134
3010
08:49
"So I should let the human switch me off."
170
529168
3359
"Então, deveria deixar o homem me desligar".
08:53
And in fact you can calculate the incentive that the robot has
171
533541
3956
De fato, você pode calcular o estímulo
que o robô tem para deixar o homem desligá-lo,
08:57
to allow the human to switch it off,
172
537521
2493
09:00
and it's directly tied to the degree
173
540038
1914
e está diretamente ligado ao grau de incerteza sobre o objetivo fundamental.
09:01
of uncertainty about the underlying objective.
174
541976
2746
09:05
And then when the machine is switched off,
175
545797
2949
Então, quando o computador é desligado, o terceiro princípio entra em campo.
09:08
that third principle comes into play.
176
548770
1805
09:10
It learns something about the objectives it should be pursuing,
177
550599
3062
Ele aprende algo sobre os objetivos aos quais deveria se dedicar
09:13
because it learns that what it did wasn't right.
178
553685
2533
porque aprende que não fez o certo.
09:16
In fact, we can, with suitable use of Greek symbols,
179
556242
3570
De fato, com uso adequado de símbolos gregos,
09:19
as mathematicians usually do,
180
559836
2131
como costumavam fazer os matemáticos,
09:21
we can actually prove a theorem
181
561991
1984
podemos até provar um teorema
09:23
that says that such a robot is provably beneficial to the human.
182
563999
3553
segundo o qual tal robô é provavelmente benéfico ao homem.
09:27
You are provably better off with a machine that's designed in this way
183
567576
3803
Talvez você esteja melhor com um computador projetado desta forma
09:31
than without it.
184
571403
1246
do que sem ele.
09:33
So this is a very simple example, but this is the first step
185
573057
2906
Este é um exemplo muito simples, mas é o primeiro passo
09:35
in what we're trying to do with human-compatible AI.
186
575987
3903
para o que estamos tentando fazer com IA compatível com o homem.
09:42
Now, this third principle,
187
582477
3257
Há este terceiro princípio,
09:45
I think is the one that you're probably scratching your head over.
188
585758
3112
pelo qual você deve estar coçando a cabeça.
09:48
You're probably thinking, "Well, you know, I behave badly.
189
588894
3239
Você deve estar pensando: "Bem, sabe, eu me comportei mal.
09:52
I don't want my robot to behave like me.
190
592157
2929
Não quero que meu robô se comporte como eu.
09:55
I sneak down in the middle of the night and take stuff from the fridge.
191
595110
3434
Ando às escondidas, no meio da noite, e pego coisas da geladeira.
09:58
I do this and that."
192
598568
1168
Faço isso e aquilo".
09:59
There's all kinds of things you don't want the robot doing.
193
599760
2797
Há muitas coisas que você não quer que o robô faça.
10:02
But in fact, it doesn't quite work that way.
194
602581
2071
Mas, na verdade, não funciona bem assim.
10:04
Just because you behave badly
195
604676
2155
Só porque você se comporta mal
10:06
doesn't mean the robot is going to copy your behavior.
196
606855
2623
não quer dizer que o robô irá copiar seu comportamento.
10:09
It's going to understand your motivations and maybe help you resist them,
197
609502
3910
Ele irá entender suas motivações e talvez ajudá-lo a resistir a elas,
10:13
if appropriate.
198
613436
1320
se for adequado.
10:16
But it's still difficult.
199
616026
1464
Mas ainda é difícil.
10:18
What we're trying to do, in fact,
200
618122
2545
O que estamos tentando fazer,
10:20
is to allow machines to predict for any person and for any possible life
201
620691
5796
é permitir que computadores prevejam para qualquer pessoa
e para qualquer vida que ela poderia ter, e a vida de todos os demais:
10:26
that they could live,
202
626511
1161
10:27
and the lives of everybody else:
203
627696
1597
10:29
Which would they prefer?
204
629317
2517
qual vida eles iriam preferir?
10:33
And there are many, many difficulties involved in doing this;
205
633881
2954
Há muitas dificuldades envolvidas para fazer isso.
10:36
I don't expect that this is going to get solved very quickly.
206
636859
2932
Não espero que isso seja resolvido muito rapidamente.
10:39
The real difficulties, in fact, are us.
207
639815
2643
As dificuldades reais, na verdade, somos nós.
10:43
As I have already mentioned, we behave badly.
208
643969
3117
Como já havia mencionado, nós nos comportamos mal.
10:47
In fact, some of us are downright nasty.
209
647110
2321
Alguns de nós somos muito maus.
10:50
Now the robot, as I said, doesn't have to copy the behavior.
210
650251
3052
Já o robô, como eu disse, não tem que copiar o comportamento.
10:53
The robot does not have any objective of its own.
211
653327
2791
O robô não tem nenhum objetivo próprio.
10:56
It's purely altruistic.
212
656142
1737
Ele é meramente altruísta.
10:59
And it's not designed just to satisfy the desires of one person, the user,
213
659113
5221
Não é projetado apenas para satisfazer os desejos de uma pessoa, o consumidor,
11:04
but in fact it has to respect the preferences of everybody.
214
664358
3138
mas ele tem que respeitar as preferências de todos.
11:09
So it can deal with a certain amount of nastiness,
215
669083
2570
Ele pode lidar com um pouco de maldade,
11:11
and it can even understand that your nastiness, for example,
216
671677
3701
e pode até entender essa sua maldade.
Por exemplo, você pode aceitar suborno como funcionário público
11:15
you may take bribes as a passport official
217
675402
2671
11:18
because you need to feed your family and send your kids to school.
218
678097
3812
porque precisa alimentar sua família e pagar a escola dos seus filhos.
11:21
It can understand that; it doesn't mean it's going to steal.
219
681933
2906
O robô pode entender isso. Não significa que ele irá roubar.
11:24
In fact, it'll just help you send your kids to school.
220
684863
2679
Ele só o ajudará a pagar a escola de seus filhos.
11:28
We are also computationally limited.
221
688796
3012
Também somos computacionalmente limitados.
11:31
Lee Sedol is a brilliant Go player,
222
691832
2505
Lee Sedol é um jogador de Go genial, mas ele ainda perde.
11:34
but he still lost.
223
694361
1325
11:35
So if we look at his actions, he took an action that lost the game.
224
695710
4239
Se examinarmos suas ações, vemos que uma delas o fez perder o jogo.
11:39
That doesn't mean he wanted to lose.
225
699973
2161
Isso não significa que ele queria perder.
11:43
So to understand his behavior,
226
703160
2040
Para entender o comportamento dele,
11:45
we actually have to invert through a model of human cognition
227
705224
3644
temos realmente que inverter pelo modelo de conhecimento humano
11:48
that includes our computational limitations -- a very complicated model.
228
708892
4977
que inclui limitações computacionais, um modelo muito complexo.
11:53
But it's still something that we can work on understanding.
229
713893
2993
Mas ainda é algo que podemos trabalhar para compreender.
11:57
Probably the most difficult part, from my point of view as an AI researcher,
230
717696
4320
Talvez, o mais difícil, do meu ponto de vista como pesquisador de IA,
12:02
is the fact that there are lots of us,
231
722040
2575
seja o fato de que há muitos de nós,
12:06
and so the machine has to somehow trade off, weigh up the preferences
232
726114
3581
e o computador precisa, de algum modo, trocar, considerar as preferências
12:09
of many different people,
233
729719
2225
de muitas pessoas diferentes,
12:11
and there are different ways to do that.
234
731968
1906
e há modos diferentes para fazer isso.
12:13
Economists, sociologists, moral philosophers have understood that,
235
733898
3689
Economistas, sociólogos, filósofos morais entenderam isso,
12:17
and we are actively looking for collaboration.
236
737611
2455
e estamos procurando ativamente por colaboração.
12:20
Let's have a look and see what happens when you get that wrong.
237
740090
3251
Vamos ver o que acontece quando você interpreta isso mal.
12:23
So you can have a conversation, for example,
238
743365
2133
Você pode ter uma conversa, por exemplo, com seu assistente pessoal inteligente
12:25
with your intelligent personal assistant
239
745522
1944
12:27
that might be available in a few years' time.
240
747490
2285
que pode estar disponível daqui a alguns anos.
12:29
Think of a Siri on steroids.
241
749799
2524
Pense em um assistente virtual.
12:33
So Siri says, "Your wife called to remind you about dinner tonight."
242
753447
4322
O assistente lhe diz: "Sua esposa ligou para lembrá-lo do jantar de hoje à noite",
12:38
And of course, you've forgotten. "What? What dinner?
243
758436
2508
mas você havia esquecido: "O quê? Que jantar? Do que você está falando?"
12:40
What are you talking about?"
244
760968
1425
12:42
"Uh, your 20th anniversary at 7pm."
245
762417
3746
"Seu aniversário de 20 anos, às 19h."
12:48
"I can't do that. I'm meeting with the secretary-general at 7:30.
246
768735
3719
"Não vai dar. Tenho um encontro com o secretário geral às 19h30.
12:52
How could this have happened?"
247
772478
1692
Como foi que isso aconteceu?"
12:54
"Well, I did warn you, but you overrode my recommendation."
248
774194
4660
"Bem, eu o avisei, mas você ignorou minha recomendação."
12:59
"Well, what am I going to do? I can't just tell him I'm too busy."
249
779966
3328
"O que vou fazer? Não posso falar que estou muito ocupado."
13:04
"Don't worry. I arranged for his plane to be delayed."
250
784310
3281
"Não se preocupe. Dei um jeito para o avião dele atrasar."
13:07
(Laughter)
251
787615
1682
(Risos)
13:10
"Some kind of computer malfunction."
252
790069
2101
"Algum tipo de defeito no computador".
13:12
(Laughter)
253
792194
1212
(Risos)
13:13
"Really? You can do that?"
254
793430
1617
"Sério? Consegue fazer isso?"
13:16
"He sends his profound apologies
255
796220
2179
"Ele manda suas profundas desculpas
13:18
and looks forward to meeting you for lunch tomorrow."
256
798423
2555
e não vê a hora de encontrá-lo amanhã para o almoço".
13:21
(Laughter)
257
801002
1299
(Risos)
13:22
So the values here -- there's a slight mistake going on.
258
802325
4403
Está acontecendo um pequeno erro,
13:26
This is clearly following my wife's values
259
806752
3009
que é, obviamente, seguir os valores de minha esposa:
13:29
which is "Happy wife, happy life."
260
809785
2069
"Esposa feliz, vida feliz".
13:31
(Laughter)
261
811878
1583
(Risos)
13:33
It could go the other way.
262
813485
1444
Poderia seguir outro rumo.
13:35
You could come home after a hard day's work,
263
815641
2201
Você chega depois de um dia de trabalho, e o computador diz: "Foi um longo dia?"
13:37
and the computer says, "Long day?"
264
817866
2195
13:40
"Yes, I didn't even have time for lunch."
265
820085
2288
"Sim, nem consegui almoçar."
13:42
"You must be very hungry."
266
822397
1282
"Você deve estar faminto."
13:43
"Starving, yeah. Could you make some dinner?"
267
823703
2646
"Sim, faminto. Pode fazer o jantar?"
13:47
"There's something I need to tell you."
268
827890
2090
"Precisamos conversar."
13:50
(Laughter)
269
830004
1155
(Risos)
13:52
"There are humans in South Sudan who are in more urgent need than you."
270
832013
4905
"Tem gente no Sudão com necessidades mais urgentes do que as suas."
13:56
(Laughter)
271
836942
1104
(Risos)
13:58
"So I'm leaving. Make your own dinner."
272
838070
2075
"Vou sair. Faça você mesmo o seu jantar."
14:00
(Laughter)
273
840169
2000
(Risos)
14:02
So we have to solve these problems,
274
842643
1739
Temos que resolver esses problemas,
14:04
and I'm looking forward to working on them.
275
844406
2515
e estou esperando ansiosamente para trabalhar neles.
14:06
There are reasons for optimism.
276
846945
1843
Há razões para o otimismo.
14:08
One reason is,
277
848812
1159
Uma delas é que há uma enorme quantidade de dados.
14:09
there is a massive amount of data.
278
849995
1868
14:11
Because remember -- I said they're going to read everything
279
851887
2794
Lembrem-se: eu disse que eles irão ler tudo que o homem tiver escrito.
14:14
the human race has ever written.
280
854705
1546
A maioria do que escrevemos é sobre pessoas fazendo coisas
14:16
Most of what we write about is human beings doing things
281
856275
2724
14:19
and other people getting upset about it.
282
859023
1914
e outras ficando aborrecidas com isso.
14:20
So there's a massive amount of data to learn from.
283
860961
2398
Temos uma enorme quantidade de dados para aprender.
14:23
There's also a very strong economic incentive
284
863383
2236
Há também um incentivo econômico muito forte
14:27
to get this right.
285
867151
1186
para resolver isso.
14:28
So imagine your domestic robot's at home.
286
868361
2001
Imagine então seu robô doméstico em casa.
14:30
You're late from work again and the robot has to feed the kids,
287
870386
3067
Você chega tarde em casa e o robô precisa alimentar as crianças,
14:33
and the kids are hungry and there's nothing in the fridge.
288
873477
2823
elas estão com fome e não tem nada na geladeira.
14:36
And the robot sees the cat.
289
876324
2605
E o robô vê o gato.
14:38
(Laughter)
290
878953
1692
(Risos)
14:40
And the robot hasn't quite learned the human value function properly,
291
880669
4190
O robô não aprendeu bem a função do valor humano.
14:44
so it doesn't understand
292
884883
1251
Então, ele não compreende
14:46
the sentimental value of the cat outweighs the nutritional value of the cat.
293
886158
4844
que o valor sentimental pelo gato pesa mais do que seu valor nutritivo.
14:51
(Laughter)
294
891026
1095
(Risos)
14:52
So then what happens?
295
892145
1748
O que acontece então?
14:53
Well, it happens like this:
296
893917
3297
Bem, acontece o seguinte:
14:57
"Deranged robot cooks kitty for family dinner."
297
897238
2964
"Robô louco cozinha gatinho para o jantar".
15:00
That one incident would be the end of the domestic robot industry.
298
900226
4523
Esse único incidente seria o fim da indústria de robôs domésticos.
15:04
So there's a huge incentive to get this right
299
904773
3372
Há um enorme incentivo para resolver isso
15:08
long before we reach superintelligent machines.
300
908169
2715
antes de chegarmos aos computadores superinteligentes.
15:11
So to summarize:
301
911948
1535
Em resumo:
15:13
I'm actually trying to change the definition of AI
302
913507
2881
estou tentando realmente mudar a definição de IA
15:16
so that we have provably beneficial machines.
303
916412
2993
para que tenhamos computadores úteis.
15:19
And the principles are:
304
919429
1222
Os princípios são:
15:20
machines that are altruistic,
305
920675
1398
computadores altruístas,
15:22
that want to achieve only our objectives,
306
922097
2804
que querem alcançar apenas nossos objetivos,
15:24
but that are uncertain about what those objectives are,
307
924925
3116
mas estão incertos sobre quais são eles,
15:28
and will watch all of us
308
928065
1998
e irão observar todos nós
15:30
to learn more about what it is that we really want.
309
930087
3203
para aprender mais sobre o que realmente queremos.
15:34
And hopefully in the process, we will learn to be better people.
310
934193
3559
E tomara que no processo, aprendamos a ser pessoas melhores.
15:37
Thank you very much.
311
937776
1191
Muito obrigado.
15:38
(Applause)
312
938991
3709
(Aplausos)
15:42
Chris Anderson: So interesting, Stuart.
313
942724
1868
Chris Anderson: Interessante, Stuart.
15:44
We're going to stand here a bit because I think they're setting up
314
944616
3170
Ficaremos aqui um pouco porque acho que estão preparando
15:47
for our next speaker.
315
947810
1151
para o próximo palestrante.
15:48
A couple of questions.
316
948985
1538
Algumas questões.
15:50
So the idea of programming in ignorance seems intuitively really powerful.
317
950547
5453
A ideia de programar na ignorância parece realmente convincente.
15:56
As you get to superintelligence,
318
956024
1594
Ao chegar à superinteligência,
15:57
what's going to stop a robot
319
957642
2258
o que irá impedir um robô de ler literatura
15:59
reading literature and discovering this idea that knowledge
320
959924
2852
e descobrir que o conhecimento é melhor que a ignorância
16:02
is actually better than ignorance
321
962800
1572
16:04
and still just shifting its own goals and rewriting that programming?
322
964396
4218
e ainda mudar seus próprios objetivos e reescrever essa programação?
16:09
Stuart Russell: Yes, so we want it to learn more, as I said,
323
969512
6356
Stuart Russell: Sim, queremos...
Queremos que ele aprenda mais, como eu disse, sobre nossos objetivos.
16:15
about our objectives.
324
975892
1287
16:17
It'll only become more certain as it becomes more correct,
325
977203
5521
Ele só se tornará mais seguro quando se tornar mais correto.
16:22
so the evidence is there
326
982748
1945
A evidência está lá, e ele será projetado para interpretá-la corretamente.
16:24
and it's going to be designed to interpret it correctly.
327
984717
2724
16:27
It will understand, for example, that books are very biased
328
987465
3956
Ele entenderá, por exemplo, que os livros são muito tendenciosos
16:31
in the evidence they contain.
329
991445
1483
na evidência que contêm.
16:32
They only talk about kings and princes
330
992952
2397
Eles só falam sobre reis e príncipes e a elite do homem branco fazendo coisas.
16:35
and elite white male people doing stuff.
331
995373
2800
16:38
So it's a complicated problem,
332
998197
2096
É um problema complicado,
16:40
but as it learns more about our objectives
333
1000317
3872
mas, à medida que aprende mais sobre nossos objetivos,
16:44
it will become more and more useful to us.
334
1004213
2063
ele será cada vez mais útil para nós.
16:46
CA: And you couldn't just boil it down to one law,
335
1006300
2526
CA: E você não poderia apenas reduzir a uma regra, integrada em:
16:48
you know, hardwired in:
336
1008850
1650
16:50
"if any human ever tries to switch me off,
337
1010524
3293
"Se qualquer pessoa tentar me desligar, eu concordo. Eu concordo"?
16:53
I comply. I comply."
338
1013841
1935
16:55
SR: Absolutely not.
339
1015800
1182
SR: De jeito nenhum. Seria uma ideia terrível.
16:57
That would be a terrible idea.
340
1017006
1499
16:58
So imagine that you have a self-driving car
341
1018529
2689
Imagine que você tem um carro que dirige sozinho
17:01
and you want to send your five-year-old
342
1021242
2433
e você quer mandar seu filho de cinco anos para a escola.
17:03
off to preschool.
343
1023699
1174
17:04
Do you want your five-year-old to be able to switch off the car
344
1024897
3101
Quer que seu filho de cinco anos consiga desligar o carro em movimento?
17:08
while it's driving along?
345
1028022
1213
Provavelmente não.
17:09
Probably not.
346
1029259
1159
17:10
So it needs to understand how rational and sensible the person is.
347
1030442
4703
Ele tem que compreender a racionalidade e a sensibilidade da pessoa.
17:15
The more rational the person,
348
1035169
1676
Quanto mais racional for a pessoa, mais disposto estará para ser desligado.
17:16
the more willing you are to be switched off.
349
1036869
2103
17:18
If the person is completely random or even malicious,
350
1038996
2543
Se a pessoa for sem noção ou mal-intencionada,
17:21
then you're less willing to be switched off.
351
1041563
2512
menos disposto você estará para ser desligado.
17:24
CA: All right. Stuart, can I just say,
352
1044099
1866
CA: Tudo bem. Stuart, espero realmente que você resolva isso para nós.
17:25
I really, really hope you figure this out for us.
353
1045989
2314
Muito obrigado por esta palestra. Foi incrível. Obrigado.
17:28
Thank you so much for that talk. That was amazing.
354
1048327
2375
17:30
SR: Thank you.
355
1050726
1167
(Aplausos)
17:31
(Applause)
356
1051917
1837
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