George Dyson: The birth of the computer

George Dyson fala sobre o nascimento do computador

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TED


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

Tradutor: Moreno Barros Revisor: Leandro Cianconi
00:12
Last year, I told you the story, in seven minutes, of Project Orion,
0
12160
4000
Ano passado eu contei a vocês, em sete minutos, a história do Projeto Orion,
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which was this very implausible technology
1
16160
2000
que foi esta tecnologia muito implausível
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that technically could have worked,
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18160
4000
que poderia ter funcionado tecnicamente,
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but it had this one-year political window where it could have happened.
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22160
4000
mas enfrentou um ano de janela política onde poderia ter acontecido,
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So it didn't happen. It was a dream that did not happen.
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26160
2000
mas não aconteceu. Foi um sonho que não se realizou.
00:28
This year I'm going to tell you the story of the birth of digital computing.
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28160
5000
Este ano eu contarei a história do nascimento da computação digital.
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This was a perfect introduction.
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33160
2000
Esta foi uma perfeita introdução.
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And it's a story that did work. It did happen,
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35160
2000
E foi uma história que funcionou. Ela se realizou,
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and the machines are all around us.
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37160
2000
e as máquinas estão todas ao nosso redor.
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And it was a technology that was inevitable.
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39160
4000
E foi uma tecnologia inevitável.
00:43
If the people I'm going to tell you the story about,
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43160
2000
Se as pessoas dessa história que irei contar --
00:45
if they hadn't done it, somebody else would have.
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45160
2000
se elas não tivessem realizado isso, outras pessoas o fariam.
00:47
So, it was sort of the right idea at the right time.
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47160
4000
Então foi o tipo de idéia certa, na hora certa.
00:51
This is Barricelli's universe. This is the universe we live in now.
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51160
3000
Esse é o universo de Barricelli. Esse é o universo em que vivemos.
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It's the universe in which these machines
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54160
2000
É o universo em que essas máquinas
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are now doing all these things, including changing biology.
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56160
6000
estão agora fazendo todas essas coisas, até mesmo mudanças na biologia.
01:02
I'm starting the story with the first atomic bomb at Trinity,
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62160
5000
Começarei a história com a primeira bomba atômica em Trinity,
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which was the Manhattan Project. It was a little bit like TED:
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67160
2000
que era o Projeto Manhattan. Era um pouco parecido com o TED:
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it brought a whole lot of very smart people together.
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69160
3000
uma junção de pessoas muito inteligentes.
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And three of the smartest people were
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72160
2000
E três das pessoas mais inteligentes eram
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Stan Ulam, Richard Feynman and John von Neumann.
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74160
4000
Stan Ulam, Richard Feynman e John von Neumann,
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And it was Von Neumann who said, after the bomb,
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78160
2000
e foi von Neumann que disse, após a bomba,
01:20
he was working on something much more important than bombs:
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80160
4000
que ele estava trabalhando em algo muito mais importante do que bombas:
01:24
he's thinking about computers.
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84160
2000
ele estava pensando em computadores.
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So, he wasn't only thinking about them; he built one. This is the machine he built.
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86160
4000
Ele não estava apenas pensando sobre eles; ele construiu um. Esta é a máquina que ele construiu.
01:30
(Laughter)
25
90160
4000
(Risos)
01:34
He built this machine,
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94160
2000
Ele construiu essa máquina,
01:36
and we had a beautiful demonstration of how this thing really works,
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96160
3000
e tivemos uma bela demonstração de como essa coisa realmente funciona,
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with these little bits. And it's an idea that goes way back.
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99160
3000
com estes pequenos bits. E é uma idéia que surgiu muito antes.
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The first person to really explain that
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3000
A primeira pessoa a realmente explicar isso
01:45
was Thomas Hobbes, who, in 1651,
30
105160
3000
foi Thomas Hobbes, que em 1651,
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explained how arithmetic and logic are the same thing,
31
108160
3000
explicou como a aritmética e a lógica são a mesma coisa,
01:51
and if you want to do artificial thinking and artificial logic,
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111160
3000
e se você quer ter um pensamento artificial e uma lógica artificial,
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you can do it all with arithmetic.
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114160
2000
você pode fazer tudo com a aritmética.
01:56
He said you needed addition and subtraction.
34
116160
4000
Ele disse que era necessário adição e subtração.
02:00
Leibniz, who came a little bit later -- this is 1679 --
35
120160
4000
Leibniz, que veio um pouco depois - em 1679 -
02:04
showed that you didn't even need subtraction.
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124160
2000
mostrou que nem a subtração era necessária.
02:06
You could do the whole thing with addition.
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126160
2000
Você poderia fazer a coisa toda com a adição.
02:08
Here, we have all the binary arithmetic and logic
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128160
3000
Aqui nós temos toda a aritmética e lógica binária
02:11
that drove the computer revolution.
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131160
2000
que conduziu a revolução dos computadores,
02:13
And Leibniz was the first person to really talk about building such a machine.
40
133160
4000
e Leibniz foi a primeira pessoa a realmente falar sobre construir essa máquina.
02:17
He talked about doing it with marbles,
41
137160
2000
Ela falou sobre contruí-la com bolas de gude,
02:19
having gates and what we now call shift registers,
42
139160
2000
tendo portas e aquilo que chamamos agora de registros de deslocamento,
02:21
where you shift the gates, drop the marbles down the tracks.
43
141160
3000
onde você alterna as portas e as bolas de gude caem nos trilhos.
02:24
And that's what all these machines are doing,
44
144160
2000
E é isso que todas essas máquinas estão fazendo,
02:26
except, instead of doing it with marbles,
45
146160
2000
exceto que em vez de bolas de gude,
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they're doing it with electrons.
46
148160
2000
estão fazendo com elétrons.
02:30
And then we jump to Von Neumann, 1945,
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150160
4000
E então nós pulamos até von Neumann, 1945,
02:34
when he sort of reinvents the whole same thing.
48
154160
2000
quando ele praticamente reinventa a mesma coisa.
02:36
And 1945, after the war, the electronics existed
49
156160
3000
E 1945, depois da guerra, a eletrônica existia
02:39
to actually try and build such a machine.
50
159160
3000
possibilitando a construção da tal máquina.
02:42
So June 1945 -- actually, the bomb hasn't even been dropped yet --
51
162160
4000
Junho de 1945. Na verdade, a bomba ainda não foi lançada,
02:46
and Von Neumann is putting together all the theory to actually build this thing,
52
166160
4000
e von Neumann está organizando toda a teoria para construir essa coisa,
02:50
which also goes back to Turing,
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170160
2000
que também remete à Turing,
02:52
who, before that, gave the idea that you could do all this
54
172160
3000
quem, antes disso, deu a idéia de que você poderia fazer tudo isso
02:55
with a very brainless, little, finite state machine,
55
175160
4000
com uma máquina bem pequena e sem cérebro,
02:59
just reading a tape in and reading a tape out.
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179160
3000
apenas lendo uma fita sequencialmente.
03:02
The other sort of genesis of what Von Neumann did
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182160
3000
O outro tipo de genesis que von Neumann criou
03:05
was the difficulty of how you would predict the weather.
58
185160
4000
foi a dificuldade com a previsão do tempo.
03:09
Lewis Richardson saw how you could do this with a cellular array of people,
59
189160
4000
Lewis Richardson percebeu como poderia fazer isso com um leque celular de pessoas,
03:13
giving them each a little chunk, and putting it together.
60
193160
3000
dando a cada uma delas uma pequena cabeça, e coletando-os.
03:16
Here, we have an electrical model illustrating a mind having a will,
61
196160
3000
Aqui nós temos um modelo elétrico ilustrando uma mente que possui arbítrio,
03:19
but capable of only two ideas.
62
199160
2000
mas capaz apenas de duas idéias.
03:21
(Laughter)
63
201160
1000
(Risos).
03:22
And that's really the simplest computer.
64
202160
3000
E esse é o computador mais simples.
03:25
It's basically why you need the qubit,
65
205160
2000
É basicamente a razão da necessidade do qubit (bit quântico),
03:27
because it only has two ideas.
66
207160
2000
porque possui apenas duas idéias.
03:29
And you put lots of those together,
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209160
2000
E se você coloca muitos desses juntos,
03:31
you get the essentials of the modern computer:
68
211160
3000
você têm a essência de um computador moderno.
03:34
the arithmetic unit, the central control, the memory,
69
214160
3000
a unidade aritmética, o controle central, a memória,
03:37
the recording medium, the input and the output.
70
217160
3000
o meio de gravação, o input e o output.
03:40
But, there's one catch. This is the fatal -- you know,
71
220160
4000
Mas tem uma sacada. Esta é a fatal --
03:44
we saw it in starting these programs up.
72
224160
3000
nós vimos ao iniciar esses programas.
03:47
The instructions which govern this operation
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227160
2000
As instruções que governam essa operação
03:49
must be given in absolutely exhaustive detail.
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229160
2000
precisam ser apresentadaa em detalhes absolutamente exaustivos.
03:51
So, the programming has to be perfect, or it won't work.
75
231160
3000
Então a programação precisa ser perfeita, ou então não funciona.
03:54
If you look at the origins of this,
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234160
2000
Se você olhar para as origens disso,
03:56
the classic history sort of takes it all back to the ENIAC here.
77
236160
4000
a história clássica leva tudo de volta ao ENIAC aqui embaixo.
04:00
But actually, the machine I'm going to tell you about,
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240160
2000
Mas na verdade a máquina sobre a qual falarei,
04:02
the Institute for Advanced Study machine, which is way up there,
79
242160
3000
a máquina do Institute for Grand Study, que está bem lá em cima,
04:05
really should be down there. So, I'm trying to revise history,
80
245160
2000
na verdade deveria estar aqui embaixo. Então eu estou tentando rever a história,
04:07
and give some of these guys more credit than they've had.
81
247160
3000
e dar a esses caras um pouco mais de crédito do que eles tiveram.
04:10
Such a computer would open up universes,
82
250160
2000
Tal computador abriria universos
04:12
which are, at the present, outside the range of any instruments.
83
252160
4000
que atualmente, estão fora do alcance de quaisquer instrumentos,
04:16
So it opens up a whole new world, and these people saw it.
84
256160
3000
então eles abrem um novo mundo, e essas pessoas enxergaram isso.
04:19
The guy who was supposed to build this machine
85
259160
2000
O cara que deveria construir essa máquina
04:21
was the guy in the middle, Vladimir Zworykin, from RCA.
86
261160
3000
era o cara do meio, Vladimir Zworykin, da RCA.
04:24
RCA, in probably one of the lousiest business decisions
87
264160
3000
RCA, em provavelmente uma das decisões de negócio mais tolas
04:27
of all time, decided not to go into computers.
88
267160
3000
de todos os tempos, decidiu não investir em computadores.
04:30
But the first meetings, November 1945, were at RCA's offices.
89
270160
5000
Mas o primeiro encontro, novembro de 1945, aconteceu na RCA.
04:35
RCA started this whole thing off, and said, you know,
90
275160
4000
A RCA iniciou a coisa toda, e disse
04:39
televisions are the future, not computers.
91
279160
3000
as televisões são o futuro, não os computadores.
04:42
The essentials were all there --
92
282160
2000
A essência estava toda ali --
04:44
all the things that make these machines run.
93
284160
4000
todas as coisas que fazem essas máquinas funcionar.
04:48
Von Neumann, and a logician, and a mathematician from the army
94
288160
3000
Von Neumann, junto com um lógico e um matemático do exército
04:51
put this together. Then, they needed a place to build it.
95
291160
2000
se organizaram. Mas eles precisavam de um local para a construção.
04:53
When RCA said no, that's when they decided to build it in Princeton,
96
293160
4000
Quando a RCA disse não, eles decidiram construir em Princeton,
04:57
where Freeman works at the Institute.
97
297160
2000
onde Freeman trabalhava no Instituto.
04:59
That's where I grew up as a kid.
98
299160
2000
Foi lá que eu passei minha infância.
05:01
That's me, that's my sister Esther, who's talked to you before,
99
301160
4000
Lá estou eu, minha irmã Esther, que se apresentou anteriormente,
05:05
so we both go back to the birth of this thing.
100
305160
3000
então nós dois regressamos ao nascimento dessa coisa.
05:08
That's Freeman, a long time ago,
101
308160
2000
Aquele é Freeman, muito tempo atrás,
05:10
and that was me.
102
310160
1000
e aquele sou eu.
05:11
And this is Von Neumann and Morgenstern,
103
311160
3000
E esses são von Neumann e Morgenstern,
05:14
who wrote the "Theory of Games."
104
314160
2000
que escreveu a Teoria dos Jogos.
05:16
All these forces came together there, in Princeton.
105
316160
4000
Todas essas forças se juntaram, em Princeton.
05:20
Oppenheimer, who had built the bomb.
106
320160
2000
Oppenheimer, que construiu a bomba.
05:22
The machine was actually used mainly for doing bomb calculations.
107
322160
4000
A máquina era na verdade usada principalmente para operar cálculos das bombas.
05:26
And Julian Bigelow, who took
108
326160
2000
E Julian Bigelow, que tomou
05:28
Zworkykin's place as the engineer, to actually figure out, using electronics,
109
328160
4000
posse como engenheiro para descobrir, usando eletrônicos,
05:32
how you would build this thing. The whole gang of people who came to work on this,
110
332160
3000
como poderiam construir essa coisa. O time completo de pessoas que apareceu para trabalhar,
05:35
and women in front, who actually did most of the coding, were the first programmers.
111
335160
5000
e mulheres na frente, que na verdade fizeram a maior parte dos códigos, foram as primeiras programadoras.
05:40
These were the prototype geeks, the nerds.
112
340160
4000
Esses eram os geeks da prototipação, os nerds.
05:44
They didn't fit in at the Institute.
113
344160
2000
Eles não se enquadravam no Instituto.
05:46
This is a letter from the director, concerned about --
114
346160
3000
Aqui está uma carta do diretor, preocupado com --
05:49
"especially unfair on the matter of sugar."
115
349160
3000
"especialmente injustos no que concerne ao açucar".
05:52
(Laughter)
116
352160
1000
(Risos).
05:53
You can read the text.
117
353160
1000
Vocês podem ler o texto.
05:54
(Laughter)
118
354160
6000
(Risos).
06:00
This is hackers getting in trouble for the first time.
119
360160
4000
Os hackers se metendo em confusão pela primeira vez.
06:04
(Laughter).
120
364160
5000
(Risos).
06:09
These were not theoretical physicists.
121
369160
2000
Esses não eram físicos teóricos.
06:11
They were real soldering-gun type guys, and they actually built this thing.
122
371160
5000
Esses caras realmente colocaram a mão na massa, e eles construiram esta coisa.
06:16
And we take it for granted now, that each of these machines
123
376160
2000
E nós subestimamos agora que cada uma dessas máquinas
06:18
has billions of transistors, doing billions of cycles per second without failing.
124
378160
5000
possui bilhões de transístores, fazendo milhões de ciclos por segundo sem falhar.
06:23
They were using vacuum tubes, very narrow, sloppy techniques
125
383160
4000
Eles usavam tubos de vácuo, técnicas bastante rudimentares
06:27
to get actually binary behavior out of these radio vacuum tubes.
126
387160
5000
para alcançar o compartamente binário a partir desses tubos de vácuo de rádio.
06:32
They actually used 6J6, the common radio tube,
127
392160
3000
Eles na verdade usaram 6J6, o tubo de rádio padrão,
06:35
because they found they were more reliable than the more expensive tubes.
128
395160
4000
porque eles descobriram que eram mais confiáveis do que os tubos mais caros.
06:39
And what they did at the Institute was publish every step of the way.
129
399160
4000
E o que eles fizeram no Instituto foi publicar tudo o que se fazia.
06:43
Reports were issued, so that this machine was cloned
130
403160
3000
Relatórios foram publicados, fazendo com que esta máquna fosse clonada
06:46
at 15 other places around the world.
131
406160
3000
em 15 outros locais ao redor do mundo.
06:49
And it really was. It was the original microprocessor.
132
409160
4000
E foi mesmo. Era o microprocessador original.
06:53
All the computers now are copies of that machine.
133
413160
2000
Todos os computadores de hoje são cópias desta máquina.
06:55
The memory was in cathode ray tubes --
134
415160
3000
A memória ficava em tubos catódicos -
06:58
a whole bunch of spots on the face of the tube --
135
418160
3000
uma porção de pontos na face do tubo,
07:01
very, very sensitive to electromagnetic disturbances.
136
421160
3000
muito, muito sensíveis a perturbações electromagnéticas.
07:04
So, there's 40 of these tubes,
137
424160
2000
Então, há 40 desses tubos,
07:06
like a V-40 engine running the memory.
138
426160
3000
como um motor V-40 executando a memória.
07:09
(Laughter)
139
429160
1000
(Risos).
07:10
The input and the output was by teletype tape at first.
140
430160
5000
A entrada e a saída eram feitas inicialmente com fitas teletipo.
07:15
This is a wire drive, using bicycle wheels.
141
435160
2000
Este é um disco, usando rodas de bicicletas.
07:17
This is the archetype of the hard disk that's in your machine now.
142
437160
5000
Este é o arquétipo do disco rígido que está em sua máquina hoje.
07:22
Then they switched to a magnetic drum.
143
442160
2000
Então eles mudaram para um tambor magnético.
07:24
This is modifying IBM equipment,
144
444160
2000
Aqui é a modificação do equipamento IBM,
07:26
which is the origins of the whole data-processing industry, later at IBM.
145
446160
4000
que é a origem de toda a indústria de processamento de dados, mais tarde na IBM.
07:30
And this is the beginning of computer graphics.
146
450160
3000
E este é o início da computação gráfica.
07:33
The "Graph'g-Beam Turn On." This next slide,
147
453160
3000
O "Graph'g-Beam Turn On." Esse próximo slide,
07:36
that's the -- as far as I know -- the first digital bitmap display, 1954.
148
456160
7000
esse é - até onde sei - o primeiro display digital bitmap, 1954.
07:43
So, Von Neumann was already off in a theoretical cloud,
149
463160
3000
Então, Von Neumann já estava em uma nuvem teórica
07:46
doing abstract sorts of studies of how you could build
150
466160
3000
fazendo estudos abstratos sobre como você pode construir
07:49
reliable machines out of unreliable components.
151
469160
3000
máquinas confiáveis a partir de componentes não-confiáveis.
07:52
Those guys drinking all the tea with sugar in it
152
472160
2000
Aqueles caras bebendo todo o chá com açúcar
07:54
were writing in their logbooks, trying to get this thing to work, with all
153
474160
4000
escreviam em seus diários tentando fazer essa coisa funcionar, com todos
07:58
these 2,600 vacuum tubes that failed half the time.
154
478160
3000
estes 2.600 tubos de vácuo que falhavam metade das vezes.
08:01
And that's what I've been doing, this last six months, is going through the logs.
155
481160
5000
E isso é o que tenho feito nos últimos seis meses, lendo os diários.
08:06
"Running time: two minutes. Input, output: 90 minutes."
156
486160
3000
"Duração: dois minutos. Entrada, Saída: 90 minutos."
08:09
This includes a large amount of human error.
157
489160
3000
Isso inclui uma grande quantidade de erros humanos.
08:12
So they are always trying to figure out, what's machine error? What's human error?
158
492160
3000
Estão sempre tentando descobrir o que é erro da máquina? O que é erro humano?
08:15
What's code, what's hardware?
159
495160
2000
O que é código, o que é hardware?
08:17
That's an engineer gazing at tube number 36,
160
497160
2000
Esse é um engenheiro hipnotizado pelo tubo número 36,
08:19
trying to figure out why the memory's not in focus.
161
499160
2000
tentando descobrir por que a memória não está ajustada.
08:21
He had to focus the memory -- seems OK.
162
501160
3000
Ele teve que ajustar a memória - parece ok.
08:24
So, he had to focus each tube just to get the memory up and running,
163
504160
4000
Então, ele teve que ajustar cada tubo só fazer a memória funcionar,
08:28
let alone having, you know, software problems.
164
508160
2000
sem contar os problemas de software.
08:30
"No use, went home." (Laughter)
165
510160
2000
"Inútil, fui pra casa". (Risos)
08:32
"Impossible to follow the damn thing, where's a directory?"
166
512160
3000
"Impossível acompanhar a coisa, onde está um diretório?"
08:35
So, already, they're complaining about the manuals:
167
515160
2000
Já estavam reclamando dos manuais:
08:37
"before closing down in disgust ... "
168
517160
4000
"antes de fechar em desgosto".
08:41
"The General Arithmetic: Operating Logs."
169
521160
2000
A aritmética geral - os registos de funcionamento,
08:43
Burning lots of midnight oil.
170
523160
3000
trabalhando até altas horas.
08:46
"MANIAC," which became the acronym for the machine,
171
526160
2000
MANIAC, que se tornou o acrônimo da máquina,
08:48
Mathematical and Numerical Integrator and Calculator, "lost its memory."
172
528160
3000
Mathematical And Numerical Integrator And Calculator, "perdeu sua memória".
08:51
"MANIAC regained its memory, when the power went off." "Machine or human?"
173
531160
6000
"MANIAC recuperou sua memória quando a energia caiu", "máquina ou humano?"
08:57
"Aha!" So, they figured out it's a code problem.
174
537160
3000
"Aha!" Então eles descobriram: é um problema de código:
09:00
"Found trouble in code, I hope."
175
540160
2000
"Encontrei o problema no código, eu espero."
09:02
"Code error, machine not guilty."
176
542160
3000
"Erro de código, a máquina é inocente".
09:05
"Damn it, I can be just as stubborn as this thing."
177
545160
3000
"Diabos, eu posso ser tão teimoso como esta coisa."
09:08
(Laughter)
178
548160
5000
(Risos).
09:13
"And the dawn came." So they ran all night.
179
553160
2000
"E veio o amanhecer." Eles trabalhavam a noite inteira.
09:15
Twenty-four hours a day, this thing was running, mainly running bomb calculations.
180
555160
4000
Funcionava 24 horas por dia, executando principalmente cálculos de bomba.
09:19
"Everything up to this point is wasted time." "What's the use? Good night."
181
559160
5000
"Tudo até agora foi tempo perdido." "Qual o objetivo? Boa noite."
09:24
"Master control off. The hell with it. Way off." (Laughter)
182
564160
4000
"Controle mestre desligado. Que se dane. Tô caindo fora". (Risos)
09:28
"Something's wrong with the air conditioner --
183
568160
2000
"Algo está errado com o ar condicionado --
09:30
smell of burning V-belts in the air."
184
570160
3000
cheiro de correias queimadas no ar".
09:33
"A short -- do not turn the machine on."
185
573160
2000
"Uma rapidinha - não ligue a máquina".
09:35
"IBM machine putting a tar-like substance on the cards. The tar is from the roof."
186
575160
5000
"Máquina IBM jogando fumaça sobre os carros. A fumaça vêm do telhado".
09:40
So they really were working under tough conditions.
187
580160
2000
Então, eles realmente estavam trabalhando sob condições duras.
09:42
(Laughter)
188
582160
1000
(Risos).
09:43
Here, "A mouse has climbed into the blower
189
583160
2000
Aqui, "Um rato entrou no ventilador
09:45
behind the regulator rack, set blower to vibrating. Result: no more mouse."
190
585160
4000
por trás do regulador, ativou o ventilador. Resultado: adeus rato".
09:49
(Laughter)
191
589160
5000
(Risos).
09:54
"Here lies mouse. Born: ?. Died: 4:50 a.m., May 1953."
192
594160
7000
"Aqui jaz rato. Nascido? Morto 4:50am, Maio 1953".
10:01
(Laughter)
193
601160
1000
(Risos).
10:02
There's an inside joke someone has penciled in:
194
602160
2000
Há uma piada interna que alguém anotou:
10:04
"Here lies Marston Mouse."
195
604160
2000
"Aqui jaz Marston Mouse".
10:06
If you're a mathematician, you get that,
196
606160
2000
Se você é matemático, vai entender a piada,
10:08
because Marston was a mathematician who
197
608160
1000
porque Marston era um matemático que
10:09
objected to the computer being there.
198
609160
3000
opôs-se ao computador estar lá.
10:12
"Picked a lightning bug off the drum." "Running at two kilocycles."
199
612160
4000
"Peguei um vaga-lume no tambor, correndo em dois kilociclos".
10:16
That's two thousand cycles per second --
200
616160
2000
Isso dá dois mil ciclos por segundo -
10:18
"yes, I'm chicken" -- so two kilocycles was slow speed.
201
618160
3000
"sim, sou galinha" - então dois kilociclos era velocidade baixa.
10:21
The high speed was 16 kilocycles.
202
621160
3000
A velocidade alta era 16 kilociclos.
10:24
I don't know if you remember a Mac that was 16 Megahertz,
203
624160
3000
Eu não sei se vocês lembram de um Mac que tinha 16 Megahertz.
10:27
that's slow speed.
204
627160
2000
Aquilo era velocidade baixa.
10:29
"I have now duplicated both results.
205
629160
3000
"Eu dupliquei os resultados.
10:32
How will I know which is right, assuming one result is correct?
206
632160
3000
Como saberei qual é o certo, considerando um resultado como correto?
10:35
This now is the third different output.
207
635160
2000
Essa agora é a terceira saída diferente.
10:37
I know when I'm licked."
208
637160
2000
Eu sei que eu tô ferrado".
10:39
(Laughter)
209
639160
2000
(Risos).
10:41
"We've duplicated errors before."
210
641160
2000
"Nós duplicamos erros anteriormente".
10:43
"Machine run, fine. Code isn't."
211
643160
3000
"Máquina funcionando bem. Código não".
10:46
"Only happens when the machine is running."
212
646160
2000
"Só acontece quando a máquina está ligada".
10:48
And sometimes things are okay.
213
648160
4000
E algumas vezes as coisas vão bem.
10:52
"Machine a thing of beauty, and a joy forever." "Perfect running."
214
652160
4000
"Máquina está uma beleza e uma alegria constante". "Funcionamento perfeito".
10:56
"Parting thought: when there's bigger and better errors, we'll have them."
215
656160
4000
"Pensamento: quando existirem erros maiores e melhores, nós os teremos".
11:00
So, nobody was supposed to know they were actually designing bombs.
216
660160
3000
Portanto, ninguém deveria saber, de fato, que estavam projetando bombas.
11:03
They're designing hydrogen bombs. But someone in the logbook,
217
663160
2000
Estavam projetando bombas de hidrogénio. Mas alguém nos diários,
11:05
late one night, finally drew a bomb.
218
665160
2000
no final de uma noite, finalmente desenhou uma bomba.
11:07
So, that was the result. It was Mike,
219
667160
2000
Então esse foi o resultado. Mike,
11:09
the first thermonuclear bomb, in 1952.
220
669160
3000
a primeira bomba termonuclear, em 1952.
11:12
That was designed on that machine,
221
672160
2000
Que foi projetada naquela máquina,
11:14
in the woods behind the Institute.
222
674160
2000
nos bosques atrás do Instituto.
11:16
So Von Neumann invited a whole gang of weirdos
223
676160
4000
Então von Neumann convidou uma gangue inteira de malucos
11:20
from all over the world to work on all these problems.
224
680160
3000
de todas as partes do mundo para trabalhar nesses problemas.
11:23
Barricelli, he came to do what we now call, really, artificial life,
225
683160
4000
Barricelli, que veio a fazer o que chamamos hoje, verdadeiramente, de vida artificial,
11:27
trying to see if, in this artificial universe --
226
687160
3000
tentando ver se, nesse universo artificial -
11:30
he was a viral-geneticist, way, way, way ahead of his time.
227
690160
3000
ele foi um geneticista-viral - bem, bem, bem à frente do seu tempo.
11:33
He's still ahead of some of the stuff that's being done now.
228
693160
3000
Ele continua à frente de algumas das coisas que estão sendo feitas agora.
11:36
Trying to start an artificial genetic system running in the computer.
229
696160
5000
Tentando conceber um sistema genético artificial funcionando no computador.
11:41
Began -- his universe started March 3, '53.
230
701160
3000
Começou - seu universo teve início em 3 de março de 1953.
11:44
So it's almost exactly -- it's 50 years ago next Tuesday, I guess.
231
704160
5000
Então é quase exatamente - são 50 anos na próxima terça, eu acho.
11:49
And he saw everything in terms of --
232
709160
2000
E ele visionou tudo em termos de --
11:51
he could read the binary code straight off the machine.
233
711160
2000
Ele era capaz de ler o código binário direto da sua máquina.
11:53
He had a wonderful rapport.
234
713160
2000
Ele tinha um relacionamento maravilhoso.
11:55
Other people couldn't get the machine running. It always worked for him.
235
715160
3000
Outras pessoas não conseguiam fazer a máquina funcionar. Ela sempre clamava por ele.
11:58
Even errors were duplicated.
236
718160
2000
Até os erros eram duplicados.
12:00
(Laughter)
237
720160
1000
(Risos).
12:01
"Dr. Barricelli claims machine is wrong, code is right."
238
721160
3000
"Dr. Barricelli afirma que a máquina está errada, o código está certo".
12:04
So he designed this universe, and ran it.
239
724160
3000
Então ele projetou esse universo, e fez funcionar.
12:07
When the bomb people went home, he was allowed in there.
240
727160
3000
Quando as pessoas da bomba foram embora, ele foi autorizado a entrar.
12:10
He would run that thing all night long, running these things,
241
730160
3000
Ele rodava a máquina a noite inteira, executando essas coisas.
12:13
if anybody remembers Stephen Wolfram,
242
733160
2000
Se alguém lembra de Stephen Wolfram,
12:15
who reinvented this stuff.
243
735160
2000
que reinventou essa coisa.
12:17
And he published it. It wasn't locked up and disappeared.
244
737160
2000
E ele publicou isso. Não estava restrito e desaparecido.
12:19
It was published in the literature.
245
739160
2000
Estava publicado na literatura.
12:21
"If it's that easy to create living organisms, why not create a few yourself?"
246
741160
3000
"Se é assim tão fácil criar organismos vivos, por que não criar um pouco de si mesmo?"
12:24
So, he decided to give it a try,
247
744160
2000
Então ele decidiu tentar,
12:26
to start this artificial biology going in the machines.
248
746160
4000
começar essa biologia artifical funcionando nas máquinas.
12:30
And he found all these, sort of --
249
750160
2000
E ele descobriu todos esses, tipos de --
12:32
it was like a naturalist coming in
250
752160
2000
Era como se aparecesse um naturalista
12:34
and looking at this tiny, 5,000-byte universe,
251
754160
3000
e enxergasse esse universo minúsculo de 5.000 bits
12:37
and seeing all these things happening
252
757160
2000
e vendo todas essas coisas acontecendo
12:39
that we see in the outside world, in biology.
253
759160
3000
que nós vemos no mundo normal, na biologia.
12:42
This is some of the generations of his universe.
254
762160
6000
Aqui são algumas gerações de seu universo.
12:48
But they're just going to stay numbers;
255
768160
2000
Mas eles permaneceram como números;
12:50
they're not going to become organisms.
256
770160
2000
não se transformavam em organismos.
12:52
They have to have something.
257
772160
1000
Eles precisavam de algo.
12:53
You have a genotype and you have to have a phenotype.
258
773160
2000
Você possui um genótipo e preciso de um fenótipo.
12:55
They have to go out and do something. And he started doing that,
259
775160
3000
Eles precisam sair e fazer alguma coisa. E ele passou a fazer isso,
12:58
started giving these little numerical organisms things they could play with --
260
778160
3000
começou a dar aos pequenos organismos numéricos coisas com que podiam brincar,
13:01
playing chess with other machines and so on.
261
781160
2000
jogar xadrez com outras máquinas e coisas do tipo.
13:03
And they did start to evolve.
262
783160
2000
E elas começaram a evoluir.
13:05
And he went around the country after that.
263
785160
2000
E ele cruzou o país depois disso.
13:07
Every time there was a new, fast machine, he started using it,
264
787160
4000
Toda vez que surgia uma máquina nova, rápida, ele passava a usar,
13:11
and saw exactly what's happening now.
265
791160
2000
e viu exatamente o que está acontecendo agora:
13:13
That the programs, instead of being turned off -- when you quit the program,
266
793160
6000
que os programas, em vez de serem desligados - quando você abandona o programa,
13:19
you'd keep running
267
799160
2000
você o deixaria funcionando
13:21
and, basically, all the sorts of things like Windows is doing,
268
801160
4000
e, basicamente, todos os tipos de coisas que o Windows está fazendo --
13:25
running as a multi-cellular organism on many machines,
269
805160
2000
funcionando como um organismo multi-celular em muitas máquinas --
13:27
he envisioned all that happening.
270
807160
1000
ele visionou isso acontecendo.
13:28
And he saw that evolution itself was an intelligent process.
271
808160
3000
E ele viu que essa evolução era um processo inteligente.
13:31
It wasn't any sort of creator intelligence,
272
811160
3000
Não era uma inteligência a partir de um criador,
13:34
but the thing itself was a giant parallel computation
273
814160
3000
mas a coisa em si era uma computação paralela gigante
13:37
that would have some intelligence.
274
817160
2000
que deveria ter alguma inteligência.
13:39
And he went out of his way to say
275
819160
2000
E ele saiu de seu caminho para dizer
13:41
that he was not saying this was lifelike,
276
821160
3000
que ele não estava dizendo que isso era como a vida,
13:44
or a new kind of life.
277
824160
2000
ou um novo tipo de vida;
13:46
It just was another version of the same thing happening.
278
826160
3000
era apenas uma outra versão da mesma coisa acontecendo.
13:49
And there's really no difference between what he was doing in the computer
279
829160
3000
E na verdade não há diferença entre o que ele estava fazendo no computador
13:52
and what nature did billions of years ago.
280
832160
3000
e o que a natureza fez bilhões de anos atrás.
13:55
And could you do it again now?
281
835160
2000
E você poderia fazer novamente hoje?
13:57
So, when I went into these archives looking at this stuff, lo and behold,
282
837160
4000
Então quando eu fui vendo esses arquivos, surpreendentemente,
14:01
the archivist came up one day, saying,
283
841160
2000
o arquivista apareceu um dia, dizendo,
14:03
"I think we found another box that had been thrown out."
284
843160
3000
"eu acho que encontramos outra caixa que havia sido jogada fora".
14:06
And it was his universe on punch cards.
285
846160
2000
E era o seu universo em cartões perfurados.
14:08
So there it is, 50 years later, sitting there -- sort of suspended animation.
286
848160
6000
Aí estão, 50 anos depois, expostos ali. Uma espécie de animação suspensa.
14:14
That's the instructions for running --
287
854160
2000
Essas são as instruções de funcionamento --
14:16
this is actually the source code
288
856160
2000
que é na verdade o código fonte
14:18
for one of those universes,
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858160
2000
de um desses universos,
14:20
with a note from the engineers
290
860160
2000
com uma nota de um dos engenheiros
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saying they're having some problems.
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862160
1000
dizendo que eles tinham alguns problemas.
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"There must be something about this code that you haven't explained yet."
292
863160
5000
"Deve haver algo sobre esse código que você não explicou ainda."
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And I think that's really the truth. We still don't understand
293
868160
3000
E eu acho que é realmente a verdade. Continuamos a não compreender
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how these very simple instructions can lead to increasing complexity.
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871160
4000
como essas instruções tão simples podem levar a uma complexidade crescente.
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What's the dividing line between
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875160
2000
Esse é o divisor de águas entre
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when that is lifelike and when it really is alive?
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877160
4000
quando é vívido e quando está realmente vivo?
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These cards, now, thanks to me showing up, are being saved.
297
881160
4000
Esses cartões, agora, graças ao meu aparecimento, estão sendo salvos.
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And the question is, should we run them or not?
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885160
2000
E a questão é, devemos executá-los ou não?
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You know, could we get them running?
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887160
2000
Poderíamos fazê-los funcionar?
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Do you want to let it loose on the Internet?
300
889160
1000
Devemos deixá-los livres na internet?
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These machines would think they --
301
890160
2000
Essas máquinas pensariam que --
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these organisms, if they came back to life now --
302
892160
3000
esses organismos, se eles voltassem a vida agora,
14:55
whether they've died and gone to heaven, there's a universe.
303
895160
2000
mesmo se já morreram e foram para o paraíso, existe um universo --
14:57
My laptop is 10 thousand million times
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897160
5000
meu laptop é 10 bilhões de vezes
15:02
the size of the universe that they lived in when Barricelli quit the project.
305
902160
5000
o tamanho do universo em que viviam quando Barricelli largou o projeto.
15:07
He was thinking far ahead, to
306
907160
2000
Ele estava pensando muito a frente, em
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how this would really grow into a new kind of life.
307
909160
3000
como isso realmente se tornaria um novo tipo de vida.
15:12
And that's what's happening!
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912160
2000
E é isso que está acontecendo!
15:14
When Juan Enriquez told us about
309
914160
2000
Quando Juan Enriquez nos contou sobre
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these 12 trillion bits being transferred back and forth,
310
916160
4000
estes 12 trilhões de bits que são transferidos de lá para cá,
15:20
of all this genomics data going to the proteomics lab,
311
920160
4000
de todos os dados genômicos indo para o laboratório proteômico,
15:24
that's what Barricelli imagined:
312
924160
2000
isso é o que Barricelli imaginou:
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that this digital code in these machines
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926160
3000
que esse código digital presente nessas máquinas
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is actually starting to code --
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929160
2000
está na verdade começando a criar código -
15:31
it already is coding from nucleic acids.
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931160
3000
já está codificando a partir de ácidos nucléicos.
15:34
We've been doing that since, you know, since we started PCR
316
934160
3000
Nós temos feito isso desde que começamos o PCR
15:37
and synthesizing small strings of DNA.
317
937160
6000
e sintetizando pequenas tiras de DNA.
15:43
And real soon, we're actually going to be synthesizing the proteins,
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943160
3000
E em breve estaremos sintetizando as proteínas,
15:46
and, like Steve showed us, that just opens an entirely new world.
319
946160
5000
e como Steve nos mostrou, isso abre um mundo inteiramente novo.
15:51
It's a world that Von Neumann himself envisioned.
320
951160
3000
Um mundo que von Neumann visionou.
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This was published after he died: his sort of unfinished notes
321
954160
3000
Isso foi publicado depois de sua morte: suas anotações
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on self-reproducing machines,
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957160
2000
sobre máquinas auto-reprodutoras.
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what it takes to get the machines sort of jump-started
323
959160
3000
O que é preciso fazer para que as máquinas iniciem o estágio
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to where they begin to reproduce.
324
962160
2000
onde começarão a reproduzir.
16:04
It took really three people:
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964160
2000
Foi necessário apenas três pessoas:
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Barricelli had the concept of the code as a living thing;
326
966160
3000
Barricelli concebeu a idéia do código como uma coisa viva.
16:09
Von Neumann saw how you could build the machines --
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969160
3000
Von Neumann viu como as máquinas poderiam ser construídas.
16:12
that now, last count, four million
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972160
3000
Agora, dados recentes, quatro milhões
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of these Von Neumann machines is built every 24 hours;
329
975160
3000
dessas máquinas de von Neumann são construídas a cada 24 horas.
16:18
and Julian Bigelow, who died 10 days ago --
330
978160
4000
E Julian Bigelow, que faleceu 10 dias atrás --
16:22
this is John Markoff's obituary for him --
331
982160
3000
esse é o obituário de John Makoff para ele --
16:25
he was the important missing link,
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985160
2000
ele foi uma importante ligação esquecida,
16:27
the engineer who came in
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987160
2000
o engenheiro que apareceu
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and knew how to put those vacuum tubes together and make it work.
334
989160
3000
e sabia como colocar os tubos de vácuo juntos e fazê-los trabalhar.
16:32
And all our computers have, inside them,
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992160
2000
E todos nossos computadores possuem, dentro deles,
16:34
the copies of the architecture that he had to just design
336
994160
4000
as cópias da arquitetura que ele tinha acabado de projetar
16:38
one day, sort of on pencil and paper.
337
998160
3000
um dia, com um papel e um lápis.
16:41
And we owe a tremendous credit to that.
338
1001160
2000
E nós devemos um tremendo crédito a isso.
16:43
And he explained, in a very generous way,
339
1003160
4000
E ele explicou, de maneira bastante generosa,
16:47
the spirit that brought all these different people to
340
1007160
2000
o espírito que uniu todas essas pessoas diferentes para
16:49
the Institute for Advanced Study in the '40s to do this project,
341
1009160
3000
o Instituto de Estudos Avançados nos anos 40 para realizar esse projeto,
16:52
and make it freely available with no patents, no restrictions,
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1012160
3000
e torná-lo livre, isento de patentes e restrições,
16:55
no intellectual property disputes to the rest of the world.
343
1015160
3000
sem disputas sobre propriedade intelectual, para todo o mundo.
16:58
That's the last entry in the logbook
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1018160
3000
Esse é o último registro no diário
17:01
when the machine was shut down, July 1958.
345
1021160
3000
quando a máquina foi desligada, em julho de 1958.
17:04
And it's Julian Bigelow who was running it until midnight
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1024160
3000
E era Julian Bigelow quem estava operando até meia noite
17:07
when the machine was officially turned off.
347
1027160
2000
quando a máquina foi oficialmente desligada.
17:09
And that's the end.
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1029160
2000
E esse é o fim.
17:11
Thank you very much.
349
1031160
2000
Muito obrigado.
17:13
(Applause)
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1033160
1000
(Aplausos)
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