How algorithms shape our world | Kevin Slavin

Kevin Slavin: Como algoritmos moldam nosso mundo

Tradutor: Nadja Nathan Revisor: Isabel Villan

This is a photograph

Esta é uma fotografia

by the artist Michael Najjar,

do artista Michael Najjar,

and it's real,

e é real,

in the sense that he went there to Argentina

no sentido de que ele foi à Argentina

to take the photo.

para tirar esta foto.

But it's also a fiction. There's a lot of work that went into it after that.

Mas isso também é ficção. Muito foi feito nesta foto depois disso.

And what he's done

E o que ele fez

is he's actually reshaped, digitally,

foi realmente reformar, digitalmente,

all of the contours of the mountains

todos os contornos das montanhas

to follow the vicissitudes of the Dow Jones index.

para acompanhar as vicissitudes do índice Dow Jones.

So what you see,

Então o que vemos,

that precipice, that high precipice with the valley,

aquele precipício, aquele profundo precipício e o vale,

is the 2008 financial crisis.

é a crise financeira de 2008.

The photo was made

A foto foi feita

when we were deep in the valley over there.

quando estávamos no fundo do vale, ali.

I don't know where we are now.

Não sei onde estamos atualmente.

This is the Hang Seng index

Este é o índice Hang Seng

for Hong Kong.

de Hong Kong.

And similar topography.

E semelhante topografia.

I wonder why.

Eu me pergunto por quê.

And this is art. This is metaphor.

E isto é arte. Isto é metáfora.

But I think the point is

Mas eu acho que o detalhe é

that this is metaphor with teeth,

que esta é uma metáfora convincente.

and it's with those teeth that I want to propose today

E é com esta convicção que quero propor hoje

that we rethink a little bit

que repensemos um pouco

about the role of contemporary math --

na função da matemática contemporânea –

not just financial math, but math in general.

não somente matemática financeira, mas matemática em geral.

That its transition

Que a sua transição

from being something that we extract and derive from the world

de ser algo que extraímos e derivamos do mundo

to something that actually starts to shape it --

para algo que realmente começa a dar forma a ele –

the world around us and the world inside us.

o mundo à nossa volta e nosso mundo interno.

And it's specifically algorithms,

E são especificamente os algoritmos,

which are basically the math

que são, fundamentalmente, a matemática

that computers use to decide stuff.

que computadores usam para decidir coisas.

They acquire the sensibility of truth

Eles adquirem a sensibilidade da verdade,

because they repeat over and over again,

porque se repetem muitas vezes.

and they ossify and calcify,

E eles se ossificam e se calcificam,

and they become real.

e tornam-se reais.

And I was thinking about this, of all places,

E eu pensei sobre isso, por incrível que pareça,

on a transatlantic flight a couple of years ago,

em um vôo transatlântico uns anos atrás,

because I happened to be seated

porque eu, por acaso, estava sentado

next to a Hungarian physicist about my age

ao lado de um físico húngaro da minha idade

and we were talking

e estávamos conversando

about what life was like during the Cold War

sobre como era a vida na época da Guerra Fria

for physicists in Hungary.

para os físicos na Hungria.

And I said, "So what were you doing?"

E eu disse: “Então, o que você fazia?”

And he said, "Well we were mostly breaking stealth."

Ele disse: “Bem, normalmente nós quebrávamos sigilo.”

And I said, "That's a good job. That's interesting.

Eu disse: “Um bom emprego. É interessante.

How does that work?"

Como isso funciona?”

And to understand that,

E para compreendermos isso,

you have to understand a little bit about how stealth works.

precisamos compreender um pouco como o sigilo funciona.

And so -- this is an over-simplification --

E, então – isto é uma simplificação excessiva –

but basically, it's not like

basicamente, não é como

you can just pass a radar signal

se você pudesse passar um sinal de radar

right through 156 tons of steel in the sky.

através de 156 toneladas de aço no céu.

It's not just going to disappear.

Não vai simplesmente desaparecer.

But if you can take this big, massive thing,

Mas se você pode pegar esta coisa grande, enorme,

and you could turn it into

e a converter em

a million little things --

um milhão de coisinhas –

something like a flock of birds --

algo como um bando de pássaros –

well then the radar that's looking for that

bem, aí o radar que está à procura daquilo

has to be able to see

tem que ter capacidade de ver

every flock of birds in the sky.

todos os bandos de pássaros no céu.

And if you're a radar, that's a really bad job.

E se você é um radar, realmente este é um emprego ruim.

And he said, "Yeah." He said, "But that's if you're a radar.

Ele disse: “Sim.” Disse: ‘Mas isto se você for um radar.

So we didn't use a radar;

Nós não usávamos um radar;

we built a black box that was looking for electrical signals,

nós construímos uma caixa-preta que procurava por sinais elétricos,

electronic communication.

comunicação eletrônica.

And whenever we saw a flock of birds that had electronic communication,

E toda vez que víamos um bando de pássaros com comunicação eletrônica,

we thought, 'Probably has something to do with the Americans.'"

pensávamos que provavelmente tinha algo a haver com os americanos.”

And I said, "Yeah.

Eu disse: “Sim.

That's good.

É bom.

So you've effectively negated

Então, efetivamente, negaram-lhe

60 years of aeronautic research.

60 anos de pesquisa aeronáutica.

What's your act two?

Qual é o seu segundo ato?

What do you do when you grow up?"

O que você faz quando você cresce?”

And he said,

Ele disse,

"Well, financial services."

“Bem, serviços de finanças.”

And I said, "Oh."

Eu disse: “Ah.”

Because those had been in the news lately.

Porque esses tinham sido notícia recentemente.

And I said, "How does that work?"

Eu disse: “Como isto funciona?

And he said, "Well there's 2,000 physicists on Wall Street now,

Ele disse: “Bem, atualmente há 2.000 físicos em Wall Street,

and I'm one of them."

e eu sou um deles.”

And I said, "What's the black box for Wall Street?"

Eu disse: “O que é a caixa preta para Wall Street?”

And he said, "It's funny you ask that,

Ele disse, “É engraçado você me fazer esta pergunta,

because it's actually called black box trading.

porque ela, na verdade, se chama caixa preta das negociações

And it's also sometimes called algo trading,

E é também, às vezes, chamada de negociações algo,

algorithmic trading."

negociações algorítmicas.”

And algorithmic trading evolved in part

E as negociações algorítmicas evoluíram em parte

because institutional traders have the same problems

porque os negociadores institucionais têm os mesmos problemas

that the United States Air Force had,

que a Força Aérea dos EUA teve,

which is that they're moving these positions --

que é o fato de estarem movimentando essas posições –

whether it's Proctor & Gamble or Accenture, whatever --

seja a Proctor & Gamble ou a Accenture –

they're moving a million shares of something

estão movimentando um milhão de ações de algo

through the market.

através do mercado.

And if they do that all at once,

E se eles fazem isto tudo ao mesmo tempo,

it's like playing poker and going all in right away.

é como jogar pôquer e apostar tudo de uma vez só.

You just tip your hand.

Você apenas mostra sua mão.

And so they have to find a way --

E então eles têm que encontrar uma forma –

and they use algorithms to do this --

e o que fazem é usar algoritmos –

to break up that big thing

para partir aquela coisa grande

into a million little transactions.

em um milhão de pequenas transações.

And the magic and the horror of that

E a mágica e o horror disso

is that the same math

é que a mesma matemática

that you use to break up the big thing

que se usa para partir a coisa grande

into a million little things

em milhões de coisinhas

can be used to find a million little things

pode ser usada para encontrar um milhão de coisinhas

and sew them back together

e as emendar, todas juntas novamente

and figure out what's actually happening in the market.

e entender o que realmente está acontecendo no mercado.

So if you need to have some image

Então, se você precisa de uma imagem

of what's happening in the stock market right now,

do que está acontecendo no mercado de ações neste momento,

what you can picture is a bunch of algorithms

o que você pode visualizar é um monte de algoritmos

that are basically programmed to hide,

que basicamente são programados para esconder,

and a bunch of algorithms that are programmed to go find them and act.

e um monte de algoritmos que são programados para ir, achar e agir.

And all of that's great, and it's fine.

E tudo isto é ótimo e está tudo bem.

And that's 70 percent

E isso é 70 por cento

of the United States stock market,

do mercado de ações dos Estados Unidos,

70 percent of the operating system

70 por cento do sistema operacional

formerly known as your pension,

antigamente conhecido como sua pensão,

your mortgage.

sua hipoteca.

And what could go wrong?

E o que poderia dar errado?

What could go wrong

O que poderia dar errado

is that a year ago,

é que um ano atrás,

nine percent of the entire market just disappears in five minutes,

9 por cento do mercado inteiro simplesmente desapareceu por 5 minutos,

and they called it the Flash Crash of 2:45.

chamaram isto de 'flash crash' (quebra relâmpago) das 2:45.

All of a sudden, nine percent just goes away,

De repente, 9 por cento simplesmente desaparecem,

and nobody to this day

e ninguém até hoje

can even agree on what happened

pode concordar sobre o que aconteceu,

because nobody ordered it, nobody asked for it.

porque ninguém encomendou, pediu isto.

Nobody had any control over what was actually happening.

Ninguém tinha nenhum controle sobre o que realmente estava acontecendo.

All they had

Tudo que tinham

was just a monitor in front of them

era um monitor à frente deles

that had the numbers on it

com números

and just a red button

e somente um botão vermelho

that said, "Stop."

que dizia, “Pare”.

And that's the thing,

E é isso,

is that we're writing things,

nós estamos escrevendo coisas,

we're writing these things that we can no longer read.

estamos escrevendo estas coisas que não mais podemos ler.

And we've rendered something

E apresentamos algo

illegible,

ilegível

and we've lost the sense

E perdemos a noção

of what's actually happening

do que realmente está acontecendo

in this world that we've made.

nesse mundo que criamos

And we're starting to make our way.

E estamos começando a avançar.

There's a company in Boston called Nanex,

Há uma empresa em Boston, a Nanex,

and they use math and magic

onde usam matemática e mágica

and I don't know what,

e sei lá o que,

and they reach into all the market data

e eles entram em todos os dados de mercado

and they find, actually sometimes, some of these algorithms.

e, às vezes, encontram alguns desses algoritmos.

And when they find them they pull them out

E quando os encontram eles os levantam

and they pin them to the wall like butterflies.

e os prendem na parede como borboletas.

And they do what we've always done

E eles fazem o que sempre fizeram

when confronted with huge amounts of data that we don't understand --

quando confrontados com enormes quantidades de dados que não entendemos –

which is that they give them a name

eles lhes dão um nome

and a story.

e uma história.

So this is one that they found,

Então, este é um que encontraram,

they called the Knife,

e o chamaram de ‘Knife’,

the Carnival,

o ‘Carnival’,

the Boston Shuffler,

o ‘Boston Shuffler’,

Twilight.

‘Twilight’.

And the gag is

E a piada é

that, of course, these aren't just running through the market.

que, claro, eles não estão somente passando pelo mercado.

You can find these kinds of things wherever you look,

Encontramos esses tipos de coisas em toda parte,

once you learn how to look for them.

uma vez que aprendemos como buscá-los.

You can find it here: this book about flies

Você pode ver isso aqui: este livro sobre moscas

that you may have been looking at on Amazon.

que talvez você esteja procurando na Amazon.

You may have noticed it

Você talvez tenha notado,

when its price started at 1.7 million dollars.

quando o preço dele era 1,7 milhões de dólares.

It's out of print -- still ...

Está esgotado – mesmo assim ...

(Laughter)

(Risos)

If you had bought it at 1.7, it would have been a bargain.

Se você o tivesse comprado por 1,7, teria sido uma pechincha.

A few hours later, it had gone up

Algumas horas mais tarde, aumentou

to 23.6 million dollars,

para 23,6 milhões de dólares,

plus shipping and handling.

mais transporte e manuseio.

And the question is:

E a questão é:

Nobody was buying or selling anything; what was happening?

ninguém estava comprando ou vendendo nada; o que acontecia?

And you see this behavior on Amazon

E vemos este comportamento na Amazon

as surely as you see it on Wall Street.

tão certo quanto o vemos na Wall Street.

And when you see this kind of behavior,

E quando se observa este tipo de comportamento,

what you see is the evidence

o que se vê é a evidência

of algorithms in conflict,

dos algoritmos em conflito,

algorithms locked in loops with each other,

algoritmos trancados em 'loops' um com o outro,

without any human oversight,

sem nenhum erro humano,

without any adult supervision

sem nenhuma supervisão adulta

to say, "Actually, 1.7 million is plenty."

dizendo: “Na verdade, 1,7 milhões é muito dinheiro.”

(Laughter)

(Risos)

And as with Amazon, so it is with Netflix.

E como na Amazon, a empresa Netflix faz o mesmo.

And so Netflix has gone through

A Netflix analisou,

several different algorithms over the years.

ao longo dos anos, vários algoritmos diferentes.

They started with Cinematch, and they've tried a bunch of others --

Eles começaram com o 'Cinematch' e tentaram muitos outros.

there's Dinosaur Planet; there's Gravity.

Há o ‘Dinosaur Planet’, o ‘Gravity’.

They're using Pragmatic Chaos now.

Eles agora usam ‘Pragmatic Chaos’.

Pragmatic Chaos is, like all of Netflix algorithms,

‘Pragmatic Chaos’ está, como todos os algoritmos da Netflix,

trying to do the same thing.

tentando fazer a mesma coisa.

It's trying to get a grasp on you,

Tenta ter uma idéia a seu respeito,

on the firmware inside the human skull,

sobre o 'firmware' dentro do crânio humano,

so that it can recommend what movie

assim pode recomendar qual o filme

you might want to watch next --

que você possa querer assistir na próxima vez –

which is a very, very difficult problem.

o que é um problema muito, muito difícil.

But the difficulty of the problem

Mas a dificuldade do problema

and the fact that we don't really quite have it down,

e o fato que realmente nós não o resolvemos completamente,

it doesn't take away

não eliminam

from the effects Pragmatic Chaos has.

os efeitos que o 'Pragmatic Chaos' tem.

Pragmatic Chaos, like all Netflix algorithms,

O 'Pragmatic Chaos', como todos os algoritmos da Netflix,

determines, in the end,

determina, no final,

60 percent

60 por cento

of what movies end up being rented.

dos filmes que acabam sendo alugados.

So one piece of code

Então, uma parte do código

with one idea about you

com uma ideia a seu respeito

is responsible for 60 percent of those movies.

é responsável por 60 por cento desses filmes.

But what if you could rate those movies

Mas, e se você pudesse classificar esses filmes

before they get made?

antes de serem filmados?

Wouldn't that be handy?

Não seria conveniente?

Well, a few data scientists from the U.K. are in Hollywood,

Bem, alguns cientistas de dados do Reino Unido estão em Hollywood,

and they have "story algorithms" --

e eles tem história de algoritmos –

a company called Epagogix.

com a empresa Epagogix.

And you can run your script through there,

Você pode executar o seu roteiro através dela,

and they can tell you, quantifiably,

e eles podem lhe informar, quantitativamente,

that that's a 30 million dollar movie

que esse é um filme de 30 milhões de dólares

or a 200 million dollar movie.

ou de 200 milhões de dólares.

And the thing is, is that this isn't Google.

E o negócio é que isto não é Google.

This isn't information.

Isto não é informação.

These aren't financial stats; this is culture.

Não são estatísticas financeiras. Isto é cultura.

And what you see here,

E o que vemos aqui,

or what you don't really see normally,

ou o que realmente não vemos normalmente,

is that these are the physics of culture.

é que estes são a física da cultura.

And if these algorithms,

E, se esses algoritmos,

like the algorithms on Wall Street,

como os algoritmos na Wall Street,

just crashed one day and went awry,

que um dia erraram e deixaram de funcionar,

how would we know?

como saberíamos,

What would it look like?

como eles se pareceriam?

And they're in your house. They're in your house.

E eles estão em sua casa.

These are two algorithms competing for your living room.

Aqui estão dois algoritmos competindo na sua sala.

These are two different cleaning robots

Aqui estão dois robôs de limpeza diferentes,

that have very different ideas about what clean means.

com conceitos bem diferentes de limpeza.

And you can see it

E podemos ver isto

if you slow it down and attach lights to them,

se baixarmos a velocidade e afixarmos luzes à eles.

and they're sort of like secret architects in your bedroom.

Eles são um tipo de arquitetos secretos no seu quarto.

And the idea that architecture itself

E a ideia de que arquitetura em si

is somehow subject to algorithmic optimization

é, de certa maneira, sujeita à otimização algorítmica

is not far-fetched.

não é exagero.

It's super-real and it's happening around you.

É super real e está acontecendo à sua volta.

You feel it most

Sentimos isto mais

when you're in a sealed metal box,

quando estamos em uma caixa de metal lacrada,

a new-style elevator;

um elevador novo estilo,

they're called destination-control elevators.

chamados de elevadores com controle de destino.

These are the ones where you have to press what floor you're going to go to

Estes são aqueles que você precisa apertar o botão do andar a que quer ir

before you get in the elevator.

antes de entrar no elevador.

And it uses what's called a bin-packing algorithm.

Ele usa aquilo que chamamos de algoritmo de embalagem.

So none of this mishegas

Então, nada dessas loucuras

of letting everybody go into whatever car they want.

de deixar todo mundo entrar em qualquer elevador.

Everybody who wants to go to the 10th floor goes into car two,

Os que querem ir para o 10º andar dirigem-se ao elevador 2,

and everybody who wants to go to the third floor goes into car five.

e os que queiram ir para o 3º andar dirigem-se ao elevador 5,

And the problem with that

E o problema disso

is that people freak out.

é que a pessoas ficam perturbadas.

People panic.

Entram em pânico.

And you see why. You see why.

E você vê o porquê.

It's because the elevator

É porque no elevador está

is missing some important instrumentation, like the buttons.

faltando uma instrumentação importante, como os botões.

(Laughter)

(Risos)

Like the things that people use.

Como as coisas que as pessoas usam.

All it has

Tudo que tem

is just the number that moves up or down

é um número indo para cima e para baixo

and that red button that says, "Stop."

e aquele botão vermelho que diz: “Pare”.

And this is what we're designing for.

E é para isso que é o design.

We're designing

Estamos projetando

for this machine dialect.

para o dialeto desta máquina.

And how far can you take that? How far can you take it?

E até que ponto você pode aguentar isso?

You can take it really, really far.

Você pode realmente aguentar, muito.

So let me take it back to Wall Street.

Voltando à Wall Street.

Because the algorithms of Wall Street

Porque os algoritmos da Wall Street

are dependent on one quality above all else,

dependem de uma qualidade acima de tudo,

which is speed.

que é a rapidez.

And they operate on milliseconds and microseconds.

Eles operam em milissegundos e microssegundos.

And just to give you a sense of what microseconds are,

E só para lhe dar uma noção do que são microssegundos,

it takes you 500,000 microseconds

você leva 500.000 microssegundos

just to click a mouse.

para clicar um mouse.

But if you're a Wall Street algorithm

Mas, se você é um algoritmo da Wall Street

and you're five microseconds behind,

e está 5 microssegundos atrasado,

you're a loser.

você é um fracassado.

So if you were an algorithm,

Então, se você fosse um algoritmo,

you'd look for an architect like the one that I met in Frankfurt

você iria procurar um arquiteto como o que conheci em Frankfurt

who was hollowing out a skyscraper --

que esvaziou um arranha-céu –

throwing out all the furniture, all the infrastructure for human use,

jogou fora todos os móveis, toda a infraestrutura para uso humano,

and just running steel on the floors

e deixou somente laminados de aço no piso

to get ready for the stacks of servers to go in --

para se preparar para as pilhas de servidores –

all so an algorithm

tudo para que um algoritmo

could get close to the Internet.

pudesse ficar próximo da Internet.

And you think of the Internet as this kind of distributed system.

E você pensa na Internet como esse tipo de sistema distribuído.

And of course, it is, but it's distributed from places.

E é claro que é, mas é distribuído de lugares.

In New York, this is where it's distributed from:

Em Nova York, é distribuído do

the Carrier Hotel

Hotel Carrier

located on Hudson Street.

na Rua Hudson.

And this is really where the wires come right up into the city.

E é realmente dali que os cabos vão até a cidade.

And the reality is that the further away you are from that,

A realidade é que quanto mais distantes dali estamos,

you're a few microseconds behind every time.

ficamos atrasados alguns microssegundos todas as vezes.

These guys down on Wall Street,

Esses caras na Wall Street,

Marco Polo and Cherokee Nation,

Marco Polo e Cherokee Nation,

they're eight microseconds

estão 8 microssegundos

behind all these guys

mais atrasados do que todos esses caras

going into the empty buildings being hollowed out

que vão para prédios desocupados, sendo esvaziados

up around the Carrier Hotel.

no entorno do Hotel Carrier.

And that's going to keep happening.

O que vai continuar acontecendo.

We're going to keep hollowing them out,

Continuaremos esvaziando.

because you, inch for inch

porque, centímetro por centímetro,

and pound for pound and dollar for dollar,

quilo por quilo e dólar por dólar,

none of you could squeeze revenue out of that space

nenhum de vocês poderia extrair rendimento daquele espaço,

like the Boston Shuffler could.

como pode o 'Boston Shuffler'.

But if you zoom out,

Mas se você diminuísse o zum,

if you zoom out,

se você diminuísse o zum,

you would see an 825-mile trench

veria uma trincheira de 1,330 quilômetros

between New York City and Chicago

entre Nova York e Chicago

that's been built over the last few years

que foi construída nos últimos anos

by a company called Spread Networks.

pela empresa Spread Networks.

This is a fiber optic cable

Isto é um cabo de fibra óptica

that was laid between those two cities

que foi colocado entre estas duas cidades

to just be able to traffic one signal

para apenas um sinal poder trafegar

37 times faster than you can click a mouse --

37 vezes mais rápido do que um clique de mouse –

just for these algorithms,

só para esses algoritmos,

just for the Carnival and the Knife.

só para o 'Carnival' e o 'Knife'.

And when you think about this,

E quando pensamos nisso,

that we're running through the United States

que estamos correndo pelos EUA

with dynamite and rock saws

com dinamite e serras para cortar pedras

so that an algorithm can close the deal

para que um algoritmo possa fechar o negócio

three microseconds faster,

três microssegundos mais rápido,

all for a communications framework

tudo para uma estrutura de comunicações

that no human will ever know,

que nenhum humano jamais saberá,

that's a kind of manifest destiny;

este é o tipo de Destino Manifesto

and we'll always look for a new frontier.

e estará sempre à procura de uma nova fronteira.

Unfortunately, we have our work cut out for us.

Infelizmente, temos nosso trabalho retirado de nós.

This is just theoretical.

Isto é apenas teórico.

This is some mathematicians at MIT.

Estes são alguns matemáticos do MIT.

And the truth is I don't really understand

E a verdade é que não entendo realmente

a lot of what they're talking about.

muito sobre o que estão falando.

It involves light cones and quantum entanglement,

Trata-se de cones de luz e entrelaçamento quântico,

and I don't really understand any of that.

e eu realmente não entendo nada disso.

But I can read this map,

Mas, eu posso ler esse mapa.

and what this map says

E o que ele diz

is that, if you're trying to make money on the markets where the red dots are,

é que, se você está tentando ganhar dinheiro nos mercados nos pontos vermelhos,

that's where people are, where the cities are,

é lá que estão as pessoas, onde estão as cidades,

you're going to have to put the servers where the blue dots are

você terá que colocar os servidores nos pontos azuis

to do that most effectively.

para ser mais eficaz.

And the thing that you might have noticed about those blue dots

E algo que talvez tenham notado sobre estes pontos azuis

is that a lot of them are in the middle of the ocean.

é que muitos deles estão no meio do oceano.

So that's what we'll do: we'll build bubbles or something,

Então, é isso que faremos, construiremos bolhas ou algo assim,

or platforms.

ou plataformas.

We'll actually part the water

Vamos partir as águas

to pull money out of the air,

para extrair dinheiro do ar,

because it's a bright future

porque é um futuro promissor

if you're an algorithm.

se você é um algoritmo.

(Laughter)

(Risos)

And it's not the money that's so interesting actually.

E, realmente, não é o dinheiro que é tão interessante.

It's what the money motivates,

É o que o dinheiro motiva.

that we're actually terraforming

É que estamos realmente terraformando

the Earth itself

a própria Terra

with this kind of algorithmic efficiency.

com esse tipo de eficiência algorítmica.

And in that light,

E neste contexto,

you go back

você volta

and you look at Michael Najjar's photographs,

e observa as fotografias de Michael Najjar,

and you realize that they're not metaphor, they're prophecy.

e percebe que elas não são metáforas, mas profecias.

They're prophecy

Elas são profecias

for the kind of seismic, terrestrial effects

para o tipo de efeitos sísmicos, terrestres,

of the math that we're making.

da matemática que estamos usando.

And the landscape was always made

E a paisagem foi sempre feita

by this sort of weird, uneasy collaboration

com esse tipo de colaboração esquisita, inquieta

between nature and man.

entre a natureza e o homem.

But now there's this third co-evolutionary force: algorithms --

Mas agora existe essa terceira força coevolucionária: os algoritmos –

the Boston Shuffler, the Carnival.

o 'Boston Shuffler', o 'Carnival'.

And we will have to understand those as nature,

E teremos que entendê-los como sendo natureza.

and in a way, they are.

E, de certo modo, eles são.

Thank you.

Obrigado.

(Applause)

(Aplausos)