Marvin Minsky: Health, population and the human mind

Marvin Minsky sobre a saúde e a mente humana

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TED


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

Tradutor: Fabio Ceconello Revisor: Rafael Eufrasio
00:18
If you ask people about what part of psychology do they think is hard,
0
18330
6000
Se você perguntar às pessoas sobre que parte da psicologia elas consideram difícil,
00:24
and you say, "Well, what about thinking and emotions?"
1
24330
3000
e você disser, bem, que tal raciocínio e emoções,
00:27
Most people will say, "Emotions are terribly hard.
2
27330
3000
a maioria das pessoas vai dizer, "Emoções são terrivelmente difíceis.
00:30
They're incredibly complex. They can't -- I have no idea of how they work.
3
30330
6000
Elas são incrivelmente complexas, elas não -- eu não tenho idéia de como funcionam.
00:36
But thinking is really very straightforward:
4
36330
2000
Mas o raciocínio é mesmo muito simples.
00:38
it's just sort of some kind of logical reasoning, or something.
5
38330
4000
É apenas um tipo de racionalização lógica ou algo assim.
00:42
But that's not the hard part."
6
42330
3000
Mas essa não é a parte difícil."
00:45
So here's a list of problems that come up.
7
45330
2000
Mas aqui está uma lista de problemas que aparecem.
00:47
One nice problem is, what do we do about health?
8
47330
3000
Um belo problema é: o que fazer sobre a saúde?
00:50
The other day, I was reading something, and the person said
9
50330
4000
Outro dia eu estava lendo algo, e a pessoa dizia
00:54
probably the largest single cause of disease is handshaking in the West.
10
54330
6000
provavelmente a principal causa individual de doenças no ocidente é o aperto de mão.
01:00
And there was a little study about people who don't handshake,
11
60330
4000
E havia um pequeno estudo sobre pessoas que não dão aperto de mão,
01:04
and comparing them with ones who do handshake.
12
64330
3000
e comparava elas com as que dão,
01:07
And I haven't the foggiest idea of where you find the ones that don't handshake,
13
67330
5000
e eu não tenho a mínima idéia de onde você encontra pessoas que recusam o aperto de mão,
01:12
because they must be hiding.
14
72330
3000
porque elas devem se esconder.
01:15
And the people who avoid that
15
75330
4000
E as pessoas que o evitam
01:19
have 30 percent less infectious disease or something.
16
79330
4000
têm 30% menos doenças infecciosas, ou perto disso.
01:23
Or maybe it was 31 and a quarter percent.
17
83330
3000
Ou talvez era 31,25%.
01:26
So if you really want to solve the problem of epidemics and so forth,
18
86330
4000
Então se você realmente quer resolver o problema de epidemias e etc.
01:30
let's start with that. And since I got that idea,
19
90330
4000
comecemos com isso. E uma vez que tive esta idéia,
01:34
I've had to shake hundreds of hands.
20
94330
4000
Eu tive de apertar centenas de mãos.
01:38
And I think the only way to avoid it
21
98330
5000
E eu acho que o único modo de evitar isso
01:43
is to have some horrible visible disease,
22
103330
2000
é ter alguma doença visível horrível,
01:45
and then you don't have to explain.
23
105330
3000
e então você não tem de dar explicações.
01:48
Education: how do we improve education?
24
108330
4000
Educação: como melhoramos a educação?
01:52
Well, the single best way is to get them to understand
25
112330
4000
Bem, a melhor forma é fazê-los endender
01:56
that what they're being told is a whole lot of nonsense.
26
116330
3000
que o que eles estão aprendendo é um monte de coisas sem sentido.
01:59
And then, of course, you have to do something
27
119330
2000
E então, é claro, você tem de fazer algo
02:01
about how to moderate that, so that anybody can -- so they'll listen to you.
28
121330
5000
para moderar isso, para que todos possam dar ouvidos a você.
02:06
Pollution, energy shortage, environmental diversity, poverty.
29
126330
4000
Poluição, escassez de energia, diversidade ambiental, pobreza --
02:10
How do we make stable societies? Longevity.
30
130330
4000
como criamos sociedades estáveis? Longevidade.
02:14
Okay, there're lots of problems to worry about.
31
134330
3000
OK, existem muitos problemas com que se preocupar.
02:17
Anyway, the question I think people should talk about --
32
137330
2000
De qualquer modo, a questão sobre a qual acho que deveria se falar --
02:19
and it's absolutely taboo -- is, how many people should there be?
33
139330
5000
e é um tabu absoluto -- é, quantas pessoas deveriam existir?
02:24
And I think it should be about 100 million or maybe 500 million.
34
144330
7000
E eu acho que deveria ser entre 100 milhões ou talvez 500 milhões.
02:31
And then notice that a great many of these problems disappear.
35
151330
5000
E então veja que muitos destes problemas desapareceriam.
02:36
If you had 100 million people
36
156330
2000
Se você tivesse 100 milhões de pessoas
02:38
properly spread out, then if there's some garbage,
37
158330
6000
devidamente espalhadas, então, se existe algum lixo,
02:44
you throw it away, preferably where you can't see it, and it will rot.
38
164330
7000
você joga fora, preferivelmente onde você não pode ver, e vai apodrecer.
02:51
Or you throw it into the ocean and some fish will benefit from it.
39
171330
5000
Ou você joga ele no oceano e algum peixe vai se beneficiar dele.
02:56
The problem is, how many people should there be?
40
176330
2000
O problema é, quantas pessoas deveriam existir?
02:58
And it's a sort of choice we have to make.
41
178330
3000
E é uma escolha que temos de fazer.
03:01
Most people are about 60 inches high or more,
42
181330
3000
A maioria das pessoas tem em torno de 1m80 ou mais,
03:04
and there's these cube laws. So if you make them this big,
43
184330
4000
e existe uma perda cúbica. Então se você os fizesse deste tamanho --
03:08
by using nanotechnology, I suppose --
44
188330
3000
usando nanotecnologia, suponho --
03:11
(Laughter)
45
191330
1000
(risos)
03:12
-- then you could have a thousand times as many.
46
192330
2000
-- então você poderia ter mil vezes mais.
03:14
That would solve the problem, but I don't see anybody
47
194330
2000
Isto resolveria o problema, mas não vejo ninguém
03:16
doing any research on making people smaller.
48
196330
3000
fazendo qualquer pesquisa sobre como tornar as pessoas menores.
03:19
Now, it's nice to reduce the population, but a lot of people want to have children.
49
199330
5000
É legal reduzir a população, mas muitas pessoas querem ter filhos.
03:24
And there's one solution that's probably only a few years off.
50
204330
3000
E existe uma solução que provavelmente está a alguns anos de existir.
03:27
You know you have 46 chromosomes. If you're lucky, you've got 23
51
207330
5000
Vocês sabem que têm 46 cromossomos. Se tiveram sorte, ganharam 23
03:32
from each parent. Sometimes you get an extra one or drop one out,
52
212330
6000
de cada um dos pais; às vezes você ganha um extra ou perde um,
03:38
but -- so you can skip the grandparent and great-grandparent stage
53
218330
4000
mas -- então você pode pular o estágio do avô e bisavô
03:42
and go right to the great-great-grandparent. And you have 46 people
54
222330
5000
e ir direto ao tataravô. E você tem 46 pessoas
03:47
and you give them a scanner, or whatever you need,
55
227330
3000
e você dá a eles um scanner, ou o que quer que precisem,
03:50
and they look at their chromosomes and each of them says
56
230330
4000
e elas analisam seus cromossomos, e cada uma diz
03:54
which one he likes best, or she -- no reason to have just two sexes
57
234330
5000
qual gosta mais, ou ela -- não há razão para haver só dois sexos
03:59
any more, even. So each child has 46 parents,
58
239330
5000
mesmo mais. Então cada filho tem 46 pais,
04:04
and I suppose you could let each group of 46 parents have 15 children.
59
244330
6000
e imagino que se poderia deixar cada grupo de 46 pais ter 15 filhos --
04:10
Wouldn't that be enough? And then the children
60
250330
2000
não seria suficiente? E então os filhos
04:12
would get plenty of support, and nurturing, and mentoring,
61
252330
4000
teriam muito apoio, e sustento e orientação
04:16
and the world population would decline very rapidly
62
256330
2000
e então a população mundial cairia muito rapidamente
04:18
and everybody would be totally happy.
63
258330
3000
e todos seriam totalmente felizes.
04:21
Timesharing is a little further off in the future.
64
261330
3000
Partilha de tempo está um pouco mais longe no futuro.
04:24
And there's this great novel that Arthur Clarke wrote twice,
65
264330
3000
E existe um ótimo romance que Arthur Clarke escreveu duas vezes,
04:27
called "Against the Fall of Night" and "The City and the Stars."
66
267330
4000
chamado "Against the Fall of Night" e "A Cidade e as Estrelas"
04:31
They're both wonderful and largely the same,
67
271330
3000
eles são ambos maravilhosos e praticamente iguais
04:34
except that computers happened in between.
68
274330
2000
exceto que computadores aconteceram no meio tempo.
04:36
And Arthur was looking at this old book, and he said, "Well, that was wrong.
69
276330
5000
E Arthur estava olhando para este velho livro, e disse, isso está errado.
04:41
The future must have some computers."
70
281330
2000
O futuro tem de ter alguns computadores.
04:43
So in the second version of it, there are 100 billion
71
283330
5000
Então na segunda versão dele, existem 100 bilhões,
04:48
or 1,000 billion people on Earth, but they're all stored on hard disks or floppies,
72
288330
8000
ou 1 trilhão de pessoas na Terra, mas elas estão todas armazenadas em discos rígidos ou disquetes,
04:56
or whatever they have in the future.
73
296330
2000
ou o que quer que exista no futuro.
04:58
And you let a few million of them out at a time.
74
298330
4000
E só a alguns milhões é permitido sair cada vez.
05:02
A person comes out, they live for a thousand years
75
302330
4000
Uma pessoa sai, vive por mil anos
05:06
doing whatever they do, and then, when it's time to go back
76
306330
6000
fazendo o que quiser, e então, quando é hora de voltar
05:12
for a billion years -- or a million, I forget, the numbers don't matter --
77
312330
4000
por um bilhão de anos -- ou um milhão, já esqueci, os números não importam --
05:16
but there really aren't very many people on Earth at a time.
78
316330
4000
mas não existe mesmo muita gente na terra de uma vez.
05:20
And you get to think about yourself and your memories,
79
320330
2000
E você pensa então sobre si e suas memórias,
05:22
and before you go back into suspension, you edit your memories
80
322330
5000
e antes de voltar à suspensão você edita suas memórias
05:27
and you change your personality and so forth.
81
327330
3000
e muda sua personalidade e etc.
05:30
The plot of the book is that there's not enough diversity,
82
330330
6000
A trama do livro é que não existe suficiente diversidade,
05:36
so that the people who designed the city
83
336330
3000
então as pessoas que desenharam a cidade
05:39
make sure that every now and then an entirely new person is created.
84
339330
4000
fazem com que de tempos em tempos uma pessoa inteiramente nova é criada.
05:43
And in the novel, a particular one named Alvin is created. And he says,
85
343330
6000
E neste romance, um indivíduo particular chamado Alvin é criado. E ele diz,
05:49
maybe this isn't the best way, and wrecks the whole system.
86
349330
4000
talvez esta não é a melhor forma, e destrói o sistema inteiro.
05:53
I don't think the solutions that I proposed
87
353330
2000
Não acho que as soluções que eu propus
05:55
are good enough or smart enough.
88
355330
3000
são boas o suficiente ou inteligentes o suficiente.
05:58
I think the big problem is that we're not smart enough
89
358330
4000
Acho que o grande problema é que não somos inteligentes o suficiente
06:02
to understand which of the problems we're facing are good enough.
90
362330
4000
para entender quais dos problemas que temos são bons o suficiente.
06:06
Therefore, we have to build super intelligent machines like HAL.
91
366330
4000
Portanto, temos de construir máquinas superinteligentes como o HAL.
06:10
As you remember, at some point in the book for "2001,"
92
370330
5000
Vocês devem lembrar, a certa altura do livro 2001,
06:15
HAL realizes that the universe is too big, and grand, and profound
93
375330
5000
HAL percebe que o universo é muito grande e profundo
06:20
for those really stupid astronauts. If you contrast HAL's behavior
94
380330
4000
para esses astronautas tão estúpidos. Se você contrastar o comportamento de HAL
06:24
with the triviality of the people on the spaceship,
95
384330
4000
com a trivialidade das pessoas na espaçonave,
06:28
you can see what's written between the lines.
96
388330
3000
você pode ver o que está escrito nas entrelinhas.
06:31
Well, what are we going to do about that? We could get smarter.
97
391330
3000
Bem, o que vamos fazer sobre isso? Podemos ficar mais inteligentes.
06:34
I think that we're pretty smart, as compared to chimpanzees,
98
394330
5000
Acho que já somos bem inteligentes, comparados com chimpanzés,
06:39
but we're not smart enough to deal with the colossal problems that we face,
99
399330
6000
mas não somos inteligentes o suficiente para lidar com os problemas colossais que enfrentamos,
06:45
either in abstract mathematics
100
405330
2000
seja na matemática abstrata
06:47
or in figuring out economies, or balancing the world around.
101
407330
5000
ou em entender economia ou manter o equilíbrio do mundo.
06:52
So one thing we can do is live longer.
102
412330
3000
Então uma coisa que podemos fazer é viver mais.
06:55
And nobody knows how hard that is,
103
415330
2000
E ninguém sabe quão difícil isso será,
06:57
but we'll probably find out in a few years.
104
417330
3000
mas vamos provavelmente descobrir em poucos anos.
07:00
You see, there's two forks in the road. We know that people live
105
420330
3000
Sabe, existem duas encruzilhadas na estrada. Sabemos que as pessoas vivem
07:03
twice as long as chimpanzees almost,
106
423330
4000
o dobro dos chimpanzés, quase,
07:07
and nobody lives more than 120 years,
107
427330
4000
e ninguém vive mais de 120 anos,
07:11
for reasons that aren't very well understood.
108
431330
3000
por razões ainda não bem compreendidas.
07:14
But lots of people now live to 90 or 100,
109
434330
3000
Mas muitas pessoas vivem até 90 ou 100,
07:17
unless they shake hands too much or something like that.
110
437330
4000
exceto se apertarem muitas mãos ou algo assim.
07:21
And so maybe if we lived 200 years, we could accumulate enough skills
111
441330
5000
Então talvez se vivêssemos 200 anos, poderíamos acumular habilidade suficiente
07:26
and knowledge to solve some problems.
112
446330
5000
e conhecimento para resolver alguns problemas.
07:31
So that's one way of going about it.
113
451330
2000
Esta é uma das formas de analisar isto.
07:33
And as I said, we don't know how hard that is. It might be --
114
453330
3000
Como eu disse, não sabemos quão difícil é. Pode ser --
07:36
after all, most other mammals live half as long as the chimpanzee,
115
456330
6000
afinal, a maioria dos outros mamíferos vivem a metade dos chimpanzés,
07:42
so we're sort of three and a half or four times, have four times
116
462330
3000
então estamos três e meia ou quatro vezes -- quatro vezes
07:45
the longevity of most mammals. And in the case of the primates,
117
465330
6000
a longevidade da maioria dos animais. E no caso dos primatas,
07:51
we have almost the same genes. We only differ from chimpanzees,
118
471330
4000
temos praticamente os mesmos genes. Nossa diferença para chimpanzés
07:55
in the present state of knowledge, which is absolute hogwash,
119
475330
6000
no estado atual da ciência -- que é lixo absoluto --
08:01
maybe by just a few hundred genes.
120
481330
2000
talvez algumas centenas de genes.
08:03
What I think is that the gene counters don't know what they're doing yet.
121
483330
3000
Eu acho realmente que os contadores de genes não sabem o que estão fazendo ainda.
08:06
And whatever you do, don't read anything about genetics
122
486330
3000
E o que quer que você faça, não leia nada sobre genética
08:09
that's published within your lifetime, or something.
123
489330
3000
que for publicado enquanto você viver, ou quase isso.
08:12
(Laughter)
124
492330
3000
(Risos)
08:15
The stuff has a very short half-life, same with brain science.
125
495330
4000
Essas coisas têm vida muito curta, assim como ciência cerebral.
08:19
And so it might be that if we just fix four or five genes,
126
499330
6000
Então pode ser que se nós só consertarmos quatro ou cinco genes,
08:25
we can live 200 years.
127
505330
2000
podemos viver 200 anos.
08:27
Or it might be that it's just 30 or 40,
128
507330
3000
Ou pode ser que sejam só 30 ou 40,
08:30
and I doubt that it's several hundred.
129
510330
2000
e duvido que sejam várias centenas.
08:32
So this is something that people will be discussing
130
512330
4000
Portanto isto é algo que as pessoas vão discutir
08:36
and lots of ethicists -- you know, an ethicist is somebody
131
516330
3000
e muitos eticistas -- sabem, um eticista é alguém
08:39
who sees something wrong with whatever you have in mind.
132
519330
3000
que vê algo errado com o que quer que você tenha em mente.
08:42
(Laughter)
133
522330
3000
(Risos)
08:45
And it's very hard to find an ethicist who considers any change
134
525330
4000
E é muito difícil de encontrar um eticista que considere qualquer mudança
08:49
worth making, because he says, what about the consequences?
135
529330
4000
válida de fazer, porque ele diz, e quanto às consequências?
08:53
And, of course, we're not responsible for the consequences
136
533330
3000
E é claro, não somos responsáveis pelas consequências
08:56
of what we're doing now, are we? Like all this complaint about clones.
137
536330
6000
do que estamos fazendo agora, somos? Como todo este barulho sobre clones.
09:02
And yet two random people will mate and have this child,
138
542330
3000
Ainda assim duas pessoas aleatórias que têm um filho,
09:05
and both of them have some pretty rotten genes,
139
545330
4000
e ambas têm alguns genes bem estragados,
09:09
and the child is likely to come out to be average.
140
549330
4000
e o filho é provável que seja mediano.
09:13
Which, by chimpanzee standards, is very good indeed.
141
553330
6000
O que para os padrões de um chimpanzé é muito bom.
09:19
If we do have longevity, then we'll have to face the population growth
142
559330
3000
Se tivermos longevidade, então teremos de encarar o crescimento populacional
09:22
problem anyway. Because if people live 200 or 1,000 years,
143
562330
4000
de qualquer modo. Porque se as pessoas viverem 200 ou 1000 anos,
09:26
then we can't let them have a child more than about once every 200 or 1,000 years.
144
566330
6000
então não podemos deixar que tenham um filho mais que uma vez a cada 200 ou 1000 anos.
09:32
And so there won't be any workforce.
145
572330
3000
Então não haverá mais trabalhadores.
09:35
And one of the things Laurie Garrett pointed out, and others have,
146
575330
4000
E uma das coisas que Laurie Garrett mencionou, e outros,
09:39
is that a society that doesn't have people
147
579330
5000
é que uma sociedade que não tem pessoas
09:44
of working age is in real trouble. And things are going to get worse,
148
584330
3000
em idade de trabalhar tem um sério problema. E as coisas vão piorar,
09:47
because there's nobody to educate the children or to feed the old.
149
587330
6000
porque não existirá ninguém para educar as crianças ou alimentar os idosos.
09:53
And when I'm talking about a long lifetime, of course,
150
593330
2000
E quando falo sobre uma vida longa, é claro,
09:55
I don't want somebody who's 200 years old to be like our image
151
595330
6000
não quero que alguém com 200 anos seja como nossa imagem
10:01
of what a 200-year-old is -- which is dead, actually.
152
601330
4000
do que é alguém assim velho agora -- morto, na verdade.
10:05
You know, there's about 400 different parts of the brain
153
605330
2000
Sabem, existem quase 400 diferentes partes do cérebro
10:07
which seem to have different functions.
154
607330
2000
que parecem ter diferentes funções.
10:09
Nobody knows how most of them work in detail,
155
609330
3000
Ninguém sabe como a maioria delas trabalha em detalhes,
10:12
but we do know that there're lots of different things in there.
156
612330
4000
mas sabemos que existem muitas coisas diferentes lá.
10:16
And they don't always work together. I like Freud's theory
157
616330
2000
E elas nem sempre trabalham juntas. Gosto da teoria de Freud
10:18
that most of them are cancelling each other out.
158
618330
4000
de que a maioria delas estão se cancelando mutuamente.
10:22
And so if you think of yourself as a sort of city
159
622330
4000
Então se você pensar em si como uma cidade
10:26
with a hundred resources, then, when you're afraid, for example,
160
626330
6000
com cem recursos, então, quando está preocupado, por exemplo,
10:32
you may discard your long-range goals, but you may think deeply
161
632330
4000
pode descartar suas metas de longo prazo, mas pode pensar profundamente
10:36
and focus on exactly how to achieve that particular goal.
162
636330
4000
e focar em exatamente como atingir uma meta particular.
10:40
You throw everything else away. You become a monomaniac --
163
640330
3000
Você joga todo o resto fora. Você se torna monomaníaco --
10:43
all you care about is not stepping out on that platform.
164
643330
4000
tudo com que se preocupa é não pular fora da plataforma.
10:47
And when you're hungry, food becomes more attractive, and so forth.
165
647330
4000
E quando você está com fome, a comida fica mais atraente, e etc.
10:51
So I see emotions as highly evolved subsets of your capability.
166
651330
6000
Portanto vejo emoções como altamente evoluídos subconjuntos de sua capacidade.
10:57
Emotion is not something added to thought. An emotional state
167
657330
4000
Emoção não é algo acrescentado ao pensamento. Um estado emocional
11:01
is what you get when you remove 100 or 200
168
661330
4000
é o que você obtém quando remove 100 ou 200
11:05
of your normally available resources.
169
665330
3000
dos seus recursos normalmente disponíveis.
11:08
So thinking of emotions as the opposite of -- as something
170
668330
3000
Então pensar sobre emoções como o oposto de algo
11:11
less than thinking is immensely productive. And I hope,
171
671330
4000
menos que pensar é imensamente produtivo. E espero,
11:15
in the next few years, to show that this will lead to smart machines.
172
675330
4000
nos próximos anos, mostrar que isto vai levar a máquinas inteligentes.
11:19
And I guess I better skip all the rest of this, which are some details
173
679330
3000
E acho que é melhor pular o resto disso, que são alguns detalhes
11:22
on how we might make those smart machines and --
174
682330
5000
sobre como podemos fazer estas máquinas inteligentes e --
11:27
(Laughter)
175
687330
5000
(Risos)
11:32
-- and the main idea is in fact that the core of a really smart machine
176
692330
5000
-- e a principal idéia é na verdade que o centro de uma máquina realmente inteligente
11:37
is one that recognizes that a certain kind of problem is facing you.
177
697330
5000
é uma que reconhece que você está encarando certo tipo de problema.
11:42
This is a problem of such and such a type,
178
702330
3000
que é um problema de tal-e-tal tipo,
11:45
and therefore there's a certain way or ways of thinking
179
705330
5000
e portanto existe um certo modo ou modos de pensar
11:50
that are good for that problem.
180
710330
2000
que são bons para esse problema.
11:52
So I think the future, main problem of psychology is to classify
181
712330
4000
Portanto acho que no futuro o maior problema da psicologia será classificar
11:56
types of predicaments, types of situations, types of obstacles
182
716330
4000
tipos de prognósticos, tipos de situações, tipos de obstáculos
12:00
and also to classify available and possible ways to think and pair them up.
183
720330
6000
e também classificar os modos de pensar disponíveis e possíveis e combiná-los.
12:06
So you see, it's almost like a Pavlovian --
184
726330
3000
Podemos ver que é quase como um Pavloviano --
12:09
we lost the first hundred years of psychology
185
729330
2000
perdemos os primeiros cem anos de psicologia
12:11
by really trivial theories, where you say,
186
731330
3000
com teorias realmente triviais onde se diz,
12:14
how do people learn how to react to a situation? What I'm saying is,
187
734330
6000
como as pessoas aprendem a reagir a uma situação? O que quero dizer é,
12:20
after we go through a lot of levels, including designing
188
740330
5000
depois de passar por muitos níveis, incluindo desenhar
12:25
a huge, messy system with thousands of ports,
189
745330
3000
um enorme e caótico sistema com milhares de partes,
12:28
we'll end up again with the central problem of psychology.
190
748330
4000
vamos terminar novamente com o problema central da psicologia.
12:32
Saying, not what are the situations,
191
752330
3000
Dizendo, não quais são as situações,
12:35
but what are the kinds of problems
192
755330
2000
mas quais são os tipos de problemas
12:37
and what are the kinds of strategies, how do you learn them,
193
757330
3000
e quais são os tipos de estratégias, como as aprendemos,
12:40
how do you connect them up, how does a really creative person
194
760330
3000
como as conectamos, como uma pessoa realmente criativa
12:43
invent a new way of thinking out of the available resources and so forth.
195
763330
5000
inventa um novo modo de pensar sobre os recursos disponíveis e etc.
12:48
So, I think in the next 20 years,
196
768330
2000
Portanto penso que nos próximos 20 anos,
12:50
if we can get rid of all of the traditional approaches to artificial intelligence,
197
770330
5000
Se pudermos nos livrar de todas as abordagens tradicionais à inteligência artificial,
12:55
like neural nets and genetic algorithms
198
775330
2000
como redes neurais e algoritmos genéticos
12:57
and rule-based systems, and just turn our sights a little bit higher to say,
199
777330
6000
e sistemas especialistas, e apenas elevar a perspectiva um pouco para dizer,
13:03
can we make a system that can use all those things
200
783330
2000
podemos fazer um sistema que possa usar todas estas coisas
13:05
for the right kind of problem? Some problems are good for neural nets;
201
785330
4000
para o tipo certo de problema? Alguns problemas são bons para redes neurais,
13:09
we know that others, neural nets are hopeless on them.
202
789330
3000
sabemos que para outros, redes neurais são inúteis.
13:12
Genetic algorithms are great for certain things;
203
792330
3000
Algoritmos genéticos são ótimos para certas coisas;
13:15
I suspect I know what they're bad at, and I won't tell you.
204
795330
4000
Suspeito que sei para que eles são ruins e não vou lhes dizer.
13:19
(Laughter)
205
799330
1000
(Risos)
13:20
Thank you.
206
800330
2000
Obrigado.
13:22
(Applause)
207
802330
6000
(Aplausos)
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