The interspecies Internet? An idea in progress...

A Internet interespécies? Uma ideia em progresso…

79,466 views ・ 2013-07-10

TED


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

Tradutor: Gustavo Rocha Revisor: Tania Piorino
00:12
Diana Reiss: You may think you're looking
0
12859
1953
Diana Reiss: Vocês podem pensar que estão olhando
00:14
through a window at a dolphin spinning playfully,
1
14836
4082
por uma janela um golfinho brincando de girar,
00:18
but what you're actually looking through
2
18942
2134
mas o que vocês estão mesmo olhando
00:21
is a two-way mirror at a dolphin
3
21100
2537
é por um espelho bidirecional um golfinho
00:23
looking at itself spinning playfully.
4
23661
3166
olhando a si mesmo brincando de girar.
00:26
This is a dolphin that is self-aware.
5
26851
2099
Este é um golfinho que é autoconsciente.
00:28
This dolphin has self-awareness.
6
28974
1598
Este golfinho tem autoconsciência.
00:30
It's a young dolphin named Bayley.
7
30596
2056
É um jovem golfinho chamado Bayley.
00:32
I've been very interested in understanding the nature
8
32676
3024
Eu tenho me interessado muito em entender a natureza
00:35
of the intelligence of dolphins for the past 30 years.
9
35724
3399
da inteligência dos golfinhos pelos últimos 30 anos.
00:39
How do we explore intelligence in this animal
10
39147
3160
Como nós exploramos a inteligência desse animal
00:42
that's so different from us?
11
42331
1466
que é tão diferente de nós?
00:43
And what I've used is a very simple research tool,
12
43821
3036
E o que usei é uma ferramente muito simples de pesquisa,
00:46
a mirror, and we've gained great information,
13
46881
2556
um espelho, e nós conseguimos boas informações,
00:49
reflections of these animal minds.
14
49461
3433
reflexos das mentes desses animais.
00:52
Dolphins aren't the only animals, the only non-human animals,
15
52918
3576
Golfinhos não são os únicos animais, os únicos animais não-humanos,
00:56
to show mirror self-recognition.
16
56518
2116
que apresentam auto-reconhecimento no espelho.
00:58
We used to think this was a uniquely human ability,
17
58658
2968
Nós costumávamos pensar que essa habilidade era exclusiva dos humanos,
01:01
but we learned that the great apes, our closest relatives,
18
61650
3277
mas descobrimos que os grandes símios, nossos parentes mais próximos,
01:04
also show this ability.
19
64951
1561
também apresentam essa habilidade.
01:06
Then we showed it in dolphins,
20
66536
1675
Daí observamo-na em golfinhos,
01:08
and then later in elephants.
21
68235
1988
e mais tarde em elefantes.
01:10
We did this work in my lab with the dolphins and elephants,
22
70247
2810
Nós fizemos esse trabalho em meu laboratório com os golfinhos e elefantes,
e recentemente foi observada nas gralhas.
01:13
and it's been recently shown in the magpie.
23
73081
2145
01:15
Now, it's interesting, because we've embraced
24
75250
2876
Agora, é interessante, porque nós aceitamos
01:18
this Darwinian view of a continuity in physical evolution,
25
78150
3998
essa visão darwiniana de uma continuidade em evolução física,
01:22
this physical continuity.
26
82172
1568
essa continuidade física.
01:23
But we've been much more reticent, much slower
27
83764
3259
Mas temos estado muito mais reticentes, mais lentos
01:27
at recognizing this continuity in cognition,
28
87047
3912
em reconhecer essa continuidade na cognição,
01:30
in emotion, in consciousness in other animals.
29
90983
2960
em emoção, na consciência de outros animais.
01:33
Other animals are conscious.
30
93967
2542
Outros animais são conscientes.
01:36
They're emotional. They're aware.
31
96533
3266
São emocionais. Têm ciência.
01:39
There have been multitudes of studies with many species
32
99823
2861
Já houveram vários estudos com muitas espécies
01:42
over the years that have given us exquisite evidence
33
102708
3547
através dos anos que nos deram evidência absoluta
01:46
for thinking and consciousness in other animals,
34
106279
2847
para pensamento e consciência em outros animais,
01:49
other animals that are quite different than we are in form.
35
109150
3567
outros animais que são bem diferentes de nós na forma.
01:52
We are not alone.
36
112741
2669
Não estamos sozinhos.
01:55
We are not alone in these abilities.
37
115434
4106
Não estamos sozinhos nessas habilidades.
01:59
And I hope, and one of my biggest dreams,
38
119564
3341
E eu espero, e um dos meus maiores sonhos,
02:02
is that, with our growing awareness
39
122929
2747
é que, com nosso crescente conhecimento
02:05
about the consciousness of others
40
125700
1572
da consciência de outros
02:07
and our relationship with the rest of the animal world,
41
127296
2620
e nosso relacionamento com o resto do mundo animal,
02:09
that we'll give them the respect and protection
42
129940
2566
que nós daremos a eles o respeito e a proteção
02:12
that they deserve.
43
132530
857
que eles merecem.
02:13
So that's a wish I'm throwing out here for everybody,
44
133411
2524
E esse é um desejo que estou lançando aqui para todos,
02:15
and I hope I can really engage you in this idea.
45
135959
3817
E espero que eu possa mesmo envolvê-los nessa ideia.
02:19
Now, I want to return to dolphins,
46
139800
1619
Agora, queria voltar aos golfinhos,
02:21
because these are the animals that I feel like
47
141443
2192
Porque esses são os animais com que sinto
02:23
I've been working up closely and personal with
48
143659
2521
que estive trabalhando de perto e pessoalmente
02:26
for over 30 years.
49
146204
1386
por mais de 30 anos.
02:27
And these are real personalities.
50
147614
1825
E eles tem verdadeiras personalidades.
02:29
They are not persons, but they're personalities
51
149463
3077
Não são pessoas, mas têm personalidades
02:32
in every sense of the word.
52
152564
1462
em todos os sentidos da palavra.
02:34
And you can't get more alien than the dolphin.
53
154050
3162
E não há nada mais diferente que um golfinho.
02:37
They are very different from us in body form.
54
157236
2472
Eles são muito diferentes de nós na forma do corpo.
02:39
They're radically different. They come from a radically different environment.
55
159732
3715
Eles são radicalmente diferentes. Eles vêm de um ambiente radicalmente diferente.
De fato, estamos separados por 95 milhões de anos
02:43
In fact, we're separated by 95 million years
56
163471
3586
02:47
of divergent evolution.
57
167081
2122
de evolução divergente.
02:49
Look at this body.
58
169227
1876
Olhem para este corpo.
02:51
And in every sense of making a pun here,
59
171127
3666
E em todos os sentido para fazer um trocadilho,
02:54
these are true non-terrestrials.
60
174817
4339
estes são verdadeiros não-terrestres.
02:59
I wondered how we might interface with these animals.
61
179180
3424
Eu me pergunto como podemos interagir com esses animais.
03:02
In the 1980s, I developed an underwater keyboard.
62
182628
3298
Na década de 80, eu desenvolvi um teclado subaquático.
03:05
This was a custom-made touch-screen keyboard.
63
185950
2395
Era um teclado touch-screen personalizado.
03:08
What I wanted to do was give the dolphins choice and control.
64
188369
2905
O que eu queria fazer era dar aos golfinhos a escolha e o controle.
03:11
These are big brains, highly social animals,
65
191298
2098
Eles têm grandes cérebros, são altamente sociais,
03:13
and I thought, well, if we give them choice and control,
66
193420
3142
e eu pensei, bem, se nós lhes dermos a escolha e o controle,
03:16
if they can hit a symbol on this keyboard --
67
196586
2048
se eles puderem tocar um símbolo neste teclado --
03:18
and by the way, it was interfaced by fiber optic cables
68
198658
2647
que, aliás, tinha uma interface de cabos de fibra ótica
03:21
from Hewlett-Packard with an Apple II computer.
69
201329
2846
da Hewlett-Packard com um computador Apple II.
03:24
This seems prehistoric now,
70
204199
1863
Isso parece pré-histórico agora.
03:26
but this was where we were with technology.
71
206086
2173
Mas era onde estávamos com a tecnologia.
03:28
So the dolphins could hit a key, a symbol,
72
208283
2799
Portanto os golfinhos podiam tocar um botão, um símbolo,
03:31
they heard a computer-generated whistle,
73
211106
2150
eles ouviam um assobio gerado por computador,
03:33
and they got an object or activity.
74
213280
1781
e eles recebiam um objeto ou uma atividade.
03:35
Now here's a little video.
75
215085
1394
Bem, aqui vai um pequeno vídeo.
03:36
This is Delphi and Pan, and you're going to see Delphi
76
216503
2794
Estes são Delphi e Pan, e vocês vão ver Delphi
03:39
hitting a key, he hears a computer-generated whistle -- (Whistle) --
77
219321
4125
tocar um botão, ele escuta um assobio gerado por computador -- (Assobio) --
03:43
and gets a ball, so they can actually ask for things they want.
78
223470
3689
E recebe uma bola, então eles podem pedir por coisas que eles queiram.
03:47
What was remarkable is, they explored this keyboard
79
227183
4115
O que foi notável foi que eles exploraram esse teclado
03:51
on their own. There was no intervention on our part.
80
231322
3323
sozinhos. Não houve qualquer intervenção por nossa parte.
03:54
They explored the keyboard. They played around with it.
81
234669
2620
Eles exploraram o teclado. Eles brincaram com ele.
Eles descobriram como ele funcionava.
03:57
They figured out how it worked.
82
237313
1535
03:58
And they started to quickly imitate the sounds
83
238872
2191
E eles rapidamente começaram e imitar os sons
que estavam ouvindo no teclado.
04:01
they were hearing on the keyboard.
84
241087
2725
04:03
They imitated on their own.
85
243836
1933
Eles imitaram sozinhos.
04:05
Beyond that, though, they started learning
86
245793
2147
Além disso, porém, eles começaram a aprender
04:07
associations between the symbols, the sounds
87
247964
2736
associações entre os símbolos, os sons
04:10
and the objects.
88
250724
2301
e os objetos.
04:13
What we saw was self-organized learning,
89
253049
3503
O que observamos foi aprendizagem auto-organizada,
04:16
and now I'm imagining, what can we do
90
256576
3375
E agora estou imaginando, o que podemos fazer
04:19
with new technologies?
91
259975
1378
com novas tecnologias?
04:21
How can we create interfaces, new windows into
92
261377
2911
Como podemos criar interfaces, novas janelas para
04:24
the minds of animals, with the technologies that exist today?
93
264312
4897
as mentes dos animais, com as tecnologias que existem hoje?
04:29
So I was thinking about this, and then, one day,
94
269233
3063
Eu estava pensando nisso, e então, um dia,
04:32
I got a call from Peter.
95
272320
3960
Eu recebi uma ligação do Peter.
04:38
Peter Gabriel: I make noises for a living.
96
278753
2000
Peter Gabriel: Eu vivo de fazer barulho.
04:40
On a good day, it's music,
97
280777
1714
Em um dia bom, é música,
04:42
and I want to talk a little bit about
98
282515
1762
E eu gostaria de falar um pouco sobre
04:44
the most amazing music-making experience I ever had.
99
284301
4115
a experiência de fazer música mais extraordinária que já tive.
04:48
I'm a farm boy. I grew up surrounded by animals,
100
288440
3192
Eu sou um menino da fazenda. Cresci cercado de animais,
04:51
and I would look in these eyes and wonder
101
291656
1975
E eu olhava em seus olhos e pensava
04:53
what was going on there?
102
293655
1671
o que está acontecendo aí?
04:55
So as an adult, when I started to read about
103
295350
2244
Então, como um adulto, quando comecei a ler sobre
04:57
the amazing breakthroughs with Penny Patterson and Koko,
104
297618
3245
as incríveis descobertas com Penny Patterson e Koko,
05:00
with Sue Savage-Rumbaugh and Kanzi, Panbanisha,
105
300887
3210
com Sue Savage-Rumbaugh e Kanzi, Panbanisha,
05:04
Irene Pepperberg, Alex the parrot,
106
304121
2397
Irene Pepperberg, Alex o papagaio,
05:06
I got all excited.
107
306542
2444
Eu fiquei todo animado.
05:09
What was amazing to me also
108
309010
1947
O que era incrível pra mim também
05:10
was they seemed a lot more adept
109
310981
3805
era que eles pareciam muito mais habilitados
05:14
at getting a handle on our language
110
314810
2940
a entender um pouco da nossa linguagem
05:17
than we were on getting a handle on theirs.
111
317774
4140
do que nós a entender a deles.
05:21
I work with a lot of musicians from around the world,
112
321938
3595
Eu trabalho com muitos músicos de todo o mundo,
05:25
and often we don't have any common language at all,
113
325557
2744
e muitas vezes não temos nenhum idioma em comum,
05:28
but we sit down behind our instruments,
114
328325
3663
mas sentamos por trás de nossos instrumentos,
05:32
and suddenly there's a way for us to connect and emote.
115
332012
3313
e de repente há um jeito de nos conectar e emocionar.
05:35
So I started cold-calling, and eventually got through
116
335349
2792
Então comecei a fazer chamadas frias, e um dia encontrei
05:38
to Sue Savage-Rumbaugh,
117
338165
2109
Sue Savage-Rumbaugh,
05:40
and she invited me down.
118
340298
1875
e ela me convidou a visitá-la.
05:42
I went down, and the bonobos
119
342197
4358
Eu fui, e os bonobos
05:46
had had access to percussion instruments,
120
346579
2747
tinham tido acesso aos instrumentos de percussão,
05:49
musical toys, but never before to a keyboard.
121
349350
3610
brinquedos musicais, mas nunca antes a um teclado.
05:52
At first they did what infants do,
122
352984
1620
No início eles faziam o que crianças fazem,
05:54
just bashed it with their fists,
123
354628
2007
Só bateram com os punhos,
05:56
and then I asked, through Sue,
124
356659
2449
e então eu perguntei, pela Sue,
05:59
if Panbanisha could try with one finger only.
125
359132
3949
se Panbanisha poderia tentar só com um dedo.
06:03
Sue Savage-Rumbaugh: Can you play a grooming song?
126
363105
5153
Sue Savage-Rumbaugh: Pode tocar uma música de adestramento?
06:08
I want to hear a grooming song.
127
368282
1902
Quero ouvir uma música de adestramento.
06:10
Play a real quiet grooming song.
128
370208
4432
Toque uma música verdadeira, calma, de adestramento.
06:16
PG: So groom was the subject of the piece.
129
376808
3568
PG: Adestramento era o assunto da música.
06:20
(Music)
130
380400
4812
(Música)
06:37
So I'm just behind, jamming,
131
397895
3746
E eu estou só atrás, tocando,
06:41
yeah, this is what we started with.
132
401665
4721
pois é, foi com isso que começamos.
06:46
Sue's encouraging her to continue a little more.
133
406410
3493
Sue está incentivando-a a continuar mais um pouco.
06:49
(Music)
134
409927
4901
(Música)
07:38
She discovers a note she likes,
135
458746
4882
Ela encontra uma nota de que gosta,
07:43
finds the octave.
136
463652
3691
encontra a oitava.
07:47
She'd never sat at a keyboard before.
137
467367
4904
Ela nunca havia sentado a um teclado antes.
07:58
Nice triplets.
138
478178
4320
Trios legais.
08:12
SSR: You did good. That was very good.
139
492709
3310
SSR: Você foi bem. Foi muito bom.
08:16
PG: She hit good.
140
496043
1391
PG: Ela tocou bem.
08:17
(Applause)
141
497458
5467
(Aplausos)
08:22
So that night, we began to dream,
142
502949
4221
Naquela noite, nós começamos a sonhar,
08:27
and we thought, perhaps the most amazing tool
143
507194
2751
E pensamos, talvez a ferramenta mais incrível
08:29
that man's created is the Internet,
144
509969
2156
que o homem criou é a Internet,
08:32
and what would happen if we could somehow
145
512149
3784
e o que aconteceria se nós pudéssemos de algum jeito
08:35
find new interfaces,
146
515957
1872
encontrar novas interfaces,
08:37
visual-audio interfaces that would allow
147
517853
3579
interfaces áudio-visuais que permitiriam
08:41
these remarkable sentient beings
148
521456
2336
a esses excepcionais seres conscientes,
08:43
that we share the planet with access?
149
523816
2562
com que dividimos o planeta, acessar?
08:46
And Sue Savage-Rumbaugh got excited about that,
150
526402
3988
E Sue Savage-Rumbaugh ficou animada com aquilo,
08:50
called her friend Steve Woodruff,
151
530414
2097
ligou para seu amigo Steve Woodruff,
08:52
and we began hustling all sorts of people
152
532535
3064
e nós começamos a recrutar todas as pessoas
08:55
whose work related or was inspiring,
153
535623
3039
cujo trabalho era relacionado ou inspirador,
08:58
which led us to Diana,
154
538686
2145
o que nos levou a Diana,
09:00
and led us to Neil.
155
540855
2963
e nos levou ao Neil.
09:03
Neil Gershenfeld: Thanks, Peter. PG: Thank you.
156
543842
2191
Neil Gershenfeld: Obrigado, Peter. PG: Obrigado.
(Aplausos)
09:06
(Applause)
157
546057
3585
09:09
NG: So Peter approached me.
158
549666
1648
NG: O Peter me abordou.
09:11
I lost it when I saw that clip.
159
551338
2596
Eu me perdi quando vi aquele vídeo.
09:13
He approached me with a vision of doing these things
160
553958
3036
Ele me abordou com uma visão de fazer essas coisas
09:17
not for people, for animals.
161
557018
1590
não para as pessoas, mas para os animais.
09:18
And then I was struck in the history of the Internet.
162
558632
2754
E então eu fui atingido pela história da Internet.
09:21
This is what the Internet looked like when it was born
163
561410
3879
Assim que a Internet era quando ela nasceu
09:25
and you can call that the Internet
164
565313
2509
e você pode chamar aquilo de Internet
09:27
of middle-aged white men,
165
567846
1604
dos homens brancos de meia idade,
09:29
mostly middle-aged white men.
166
569474
996
a maioria de homens brancos de meia idade.
09:30
Vint Cerf: (Laughs)
167
570494
2053
Vint Cerf: (Dá risada)
09:32
(Laughter)
168
572571
3014
(Risos)
09:35
NG: Speaking as one.
169
575609
1598
NG: Falando como tal.
09:37
Then, when I first came to TED,
170
577231
3084
Então, quando eu vim ao TED pela primeira vez,
09:40
which was where I met Peter, I showed this.
171
580339
2102
que foi quando encontrei o Peter, eu mostrei isto.
09:42
This is a $1 web server,
172
582465
2362
Este é um servidor web de $1.
09:44
and at the time that was radical.
173
584851
2425
e na época isso era radical.
09:47
And the possibility of making a web server for a dollar
174
587300
3682
E a possibilidade de fazer um servidor web por um dólar
09:51
grew into what became known as the Internet of Things,
175
591006
3521
se desenvolveu no que conhecemos como Internet das Coisas,
09:54
which is literally an industry now with tremendous implications
176
594551
3228
que agora é literalmente uma indústria com milhares de implicações
09:57
for health care, energy efficiency.
177
597803
2453
para assistência médica, eficiência energética.
10:00
And we were happy with ourselves.
178
600280
1393
E nós estávamos felizes conosco.
10:01
And then when Peter showed me that,
179
601697
1667
Então quando o Peter me mostrou aquilo,
10:03
I realized we had missed something,
180
603388
1667
Eu percebi que estava faltando alguma coisa,
que é o resto do planeta.
10:05
which is the rest of the planet.
181
605079
2003
10:07
So we started up this interspecies Internet project.
182
607106
2477
Então começamos esse projeto da Internet interespécies.
10:09
Now we started talking with TED
183
609607
1602
Agora estávamos falando com o TED
10:11
about how you bring dolphins and great apes and elephants
184
611233
2715
sobre como traríamos golfinhos, grandes macacos e elefantes
10:13
to TED, and we realized that wouldn't work.
185
613972
2551
ao TED, e percebemos que não daria certo.
10:16
So we're going to bring you to them.
186
616547
2050
Então vamos levar vocês até eles.
10:18
So if we could switch to the audio from this computer,
187
618621
2572
Se pudermos trocar para o áudio deste computador,
10:21
we've been video conferencing with cognitive animals,
188
621217
3321
Nós estivemos em videoconferência com animais cognitivos
10:24
and we're going to have each of them
189
624562
1188
e vamos pedir para que cada um deles
10:25
just briefly introduce them.
190
625774
1711
se apresente brevemente.
10:27
And so if we could also have this up, great.
191
627509
2096
E então se pudermos trazer isso também, ótimo.
10:29
So the first site we're going to meet
192
629629
1803
O primeiro lugar para que estamos indo
10:31
is Cameron Park Zoo in Waco, with orangutans.
193
631456
3044
é o Parque Zoológico Cameron em Waco, com os orangotangos.
10:34
In the daytime they live outside. It's nighttime there now.
194
634524
2810
Durante o dia eles vivem do lado de fora. Agora é de noite lá.
10:37
So can you please go ahead?
195
637358
3041
Vocês podem continuar, por favor?
10:40
Terri Cox: Hi, I'm Terri Cox
196
640423
2635
Terri Cox: Olá, eu sou Terri Cox
10:43
with the Cameron Park Zoo in Waco, Texas,
197
643082
2406
com o Parque Zoológico Cameron em Waco, Texas,
10:45
and with me I have KeraJaan and Mei,
198
645512
3667
e comigo estão KeraJaan e Mei,
10:49
two of our Bornean orangutans.
199
649203
2048
dois de nossos orangotangos-de-bornéu.
10:51
During the day, they have a beautiful, large outdoor habitat,
200
651275
5104
Durante o dia, eles têm um bonito e grande habitat lá fora,
10:56
and at night, they come into this habitat,
201
656403
2668
E durante a noite, eles entram nesse habitat,
10:59
into their night quarters,
202
659095
1692
em seus quartos noturnos,
11:00
where they can have a climate-controlled
203
660811
1905
onde eles podem ter ambientes
11:02
and secure environment to sleep in.
204
662740
1968
de clima controlado e seguros para dormir.
11:04
We participate in the Apps for Apes program
205
664732
4371
Nós estamos participando do programa Apps for Apes
11:09
Orangutan Outreach, and we use iPads
206
669127
3409
Orangutan Outreach, e usamos iPads
11:12
to help stimulate and enrich the animals,
207
672560
2165
para ajudar a estimular e enriquecer os animais,
11:14
and also help raise awareness
208
674749
1685
e também ajudar a aumentar a conscientização
11:16
for these critically endangered animals.
209
676458
2413
para esses animais em ameaça crítica.
11:18
And they share 97 percent of our DNA
210
678895
4224
E eles compartilham 97% do nosso DNA
11:23
and are incredibly intelligent,
211
683143
1784
e são incrivelmente inteligentes,
11:24
so it's so exciting to think of all the opportunities
212
684951
3487
e é tão empolgante pensar em todas as oportunidades
11:28
that we have via technology and the Internet
213
688462
3012
que temos com tecnologia pela Internet
11:31
to really enrich their lives and open up their world.
214
691498
3718
para enriquecer suas vidas e abrir seus mundos.
11:35
We're really excited about the possibility
215
695240
2053
Estamos muito empolgados com essa possibilidade
11:37
of an interspecies Internet,
216
697317
1826
de uma Internet interespécies,
11:39
and K.J. has been enjoying the conference very much.
217
699167
4329
e o K.J. está gostando bastante da conferência.
11:43
NG: That's great. When we were rehearsing last night,
218
703520
2524
NG: Isto é ótimo. Quando estávamos ensaiando ontem à noite,
Nos divertimos assistindo aos elefantes.
11:46
he had fun watching the elephants.
219
706068
1872
11:47
Next user group are the dolphins at the National Aquarium.
220
707964
3044
O próximo grupo de usuários são os golfinhos no Aquário Nacional.
11:51
Please go ahead.
221
711032
2470
Por favor, prossigam.
11:53
Allison Ginsburg: Good evening.
222
713526
1125
Allison Ginsburg: Boa noite.
11:54
Well, my name is Allison Ginsburg,
223
714675
1620
Bem, meu nome é Allison Ginsburg,
e estamos ao vivo em Baltimore no Aquário Nacional.
11:56
and we're live in Baltimore at the National Aquarium.
224
716319
2822
Junto comigo estão três de nossos oito golfinhos-nariz-de-garrafa do Atlântico:
11:59
Joining me are three of our eight Atlantic bottlenose dolphins:
225
719165
3621
12:02
20-year-old Chesapeake, who was our first dolphin born here,
226
722810
3135
Chesapeake de 20 anos, que foi nosso primeiro golfinho nascido aqui,
12:05
her four-year-old daughter Bayley,
227
725969
2688
sua filha de 4 anos Bayley,
12:08
and her half sister, 11-year-old Maya.
228
728681
3395
E sua meia-irmã de 11 anos Maya.
12:12
Now, here at the National Aquarium
229
732100
1620
Agora, aqui no Aquário Nacional
12:13
we are committed to excellence in animal care,
230
733744
2953
nos comprometemos com excelência no tratamento animal,
12:16
to research, and to conservation.
231
736721
2448
com pesquisa e com conservação.
12:19
The dolphins are pretty intrigued as to what's going on here tonight.
232
739193
3288
Os golfinhos estão bem intrigados com o que está acontecendo aqui hoje à noite.
12:22
They're not really used to having cameras here
233
742505
2191
Eles não estão acostumados a ter câmeras aqui
12:24
at 8 o'clock at night.
234
744720
1453
às 8 da noite.
12:26
In addition, we are very committed to doing
235
746197
2710
Além disso, estamos muito empenhados para fazer
12:28
different types of research.
236
748931
1434
tipos diferentes de pesquisa.
12:30
As Diana mentioned, our animals are involved
237
750389
2589
Como a Diana mencionou, nossos animais estão envolvidos
12:33
in many different research studies.
238
753002
3111
em muitos estudos e pesquisas diferentes.
12:46
NG: Those are for you.
239
766927
3365
NG: Essas são para você.
12:50
Okay, that's great, thank you.
240
770316
1774
Ok, está ótimo, obrigado.
12:52
And the third user group, in Thailand,
241
772114
3218
E o terceiro grupo de usuários, na Tailândia,
12:55
is Think Elephants. Go ahead, Josh.
242
775356
4329
é o Think Elephants. Vá em frente, Josh.
12:59
Josh Plotnik: Hi, my name is Josh Plotnik,
243
779709
2251
Josh Plotnik: Olá, meu nome é Josh Plotnik,
13:01
and I'm with Think Elephants International,
244
781984
2192
E eu estou com o Think Elephants International,
13:04
and we're here in the Golden Triangle of Thailand
245
784200
2334
E estamos aqui no Triângulo de Ouro da Tailândia
13:06
with the Golden Triangle Asian Elephant Foundation elephants.
246
786558
3051
com os elefantes da Golden Triangle Asian Elephants Foundation.
13:09
And we have 26 elephants here,
247
789633
2356
E nós temos 26 elefantes aqui,
13:12
and our research is focused on the evolution of intelligence with elephants,
248
792013
4169
e nossa pesquisa está focada na evolução da inteligência nos elefantes,
13:16
but our foundation Think Elephants is focused
249
796206
2339
mas nossa fundação Think Elephant está focada
13:18
on bringing elephants into classrooms around the world
250
798569
3022
em trazer elefantes para a sala de aula ao redor do mundo
13:21
virtually like this and showing people
251
801615
2180
praticamente assim e mostrar às pessoas
13:23
how incredible these animals are.
252
803819
2109
como esses animais são incríveis.
13:25
So we're able to bring the camera right up to the elephant,
253
805952
2135
E é possível levar a câmera aos elefantes,
13:28
put food into the elephant's mouth,
254
808111
2194
pôr comida na boca do elefante,
13:30
show people what's going on inside their mouths,
255
810329
2422
mostrar às pessoas o que está acontecendo dentro de suas bocas,
13:32
and show everyone around the world
256
812775
2112
e mostrar a todos ao redor do mundo
13:34
how incredible these animals really are.
257
814911
2880
como esses animais são incríveis.
13:37
NG: Okay, that's great. Thanks Josh.
258
817815
2480
NG: Ok, está ótimo. Obrigado Josh.
13:40
And once again, we've been building great relationships
259
820319
1968
e mais uma vez, nós temos construído bons relacionamentos
13:42
among them just since we've been rehearsing.
260
822311
2432
desde que começamos a ensaiar.
13:44
So at that point, if we can go back to the other computer,
261
824767
2762
Então, neste ponto, se pudermos voltar ao outro computador,
13:47
we were starting to think about how you integrate
262
827553
2334
nós havíamos começado a pensar sobre como integrar
13:49
the rest of the biomass of the planet into the Internet,
263
829911
2825
o resto da biomassa do planeta na Internet,
13:52
and we went to the best possible person
264
832760
2583
e nós fomos à melhor pessoa possível
13:55
I can think of, which is Vint Cerf,
265
835367
2639
em que posso pensar, que é Vint Cerf,
13:58
who is one of the founders who gave us the Internet. Vint?
266
838030
3022
que é um dos fundadores que nos deu a Internet. Vint?
14:01
VC: Thank you, Neil.
267
841076
2344
VC: Obrigado, Neil.
14:03
(Applause)
268
843444
3562
(Aplausos)
14:07
A long time ago in a galaxy — oops, wrong script.
269
847030
5056
Muito tempo atrás numa galáxia -- ops, roteiro errado.
14:12
Forty years ago, Bob Kahn and I
270
852110
2446
40 anos atrás, Bob Kahn e eu
14:14
did the design of the Internet.
271
854580
1575
fizemos o desenho da Internet.
14:16
Thirty years ago, we turned it on.
272
856179
2739
30 anos atrás, nós o ativamos.
14:18
Just last year, we turned on the production Internet.
273
858942
3061
Só ano passado, nós ativamos a Internet de produção
14:22
You've been using the experimental version
274
862027
2099
Você têm usado a versão experimental
14:24
for the last 30 years.
275
864150
1452
durante os últimos 30 anos.
14:25
The production version, it uses IP version 6.
276
865626
3330
A versão de produção, ela usa IP versão 6.
14:28
It has 3.4 times 10 to the 38th possible terminations.
277
868980
4976
Ele tem 3,4 vezes 10 elevado a 38 possíveis terminações.
14:33
That's a number only that Congress can appreciate.
278
873980
3133
Esse é um número que somente o Congresso sabe apreciar.
14:37
But it leads to what is coming next.
279
877137
4077
Mas nos leva ao que está vindo por seguir.
14:41
When Bob and I did this design,
280
881238
2638
Quando Bob e eu fizemos esse desenho,
14:43
we thought we were building a system to connect computers together.
281
883900
3482
pensamos que estávamos construindo um sistema para conectar computadores.
14:47
What we very quickly discovered
282
887406
1811
O que rapidamente descobrimos
14:49
is that this was a system for connecting people together.
283
889241
3159
é que esse era um sistema para conectar pessoas.
14:52
And what you've seen tonight
284
892424
2444
E o que vocês viram hoje
14:54
tells you that we should not restrict this network
285
894892
3918
mostra que não devemos restringir essa rede
14:58
to one species,
286
898834
2158
a uma única espécie,
15:01
that these other intelligent, sentient species
287
901016
3817
que essas outras espécies inteligentes, conscientes
15:04
should be part of the system too.
288
904857
2449
deveriam ser parte do sistema também.
15:07
This is the system as it looks today, by the way.
289
907330
2334
Este é o sistema como ele está hoje, aliás.
15:09
This is what the Internet looks like to a computer
290
909688
3171
Isto é como a Internet se mostra a um computador
15:12
that's trying to figure out where the traffic
291
912883
2246
que está tentando entender aonde o tráfego
15:15
is supposed to go.
292
915153
1625
deve ir.
15:16
This is generated by a program
293
916802
2601
Isto é gerado por um programa
15:19
that's looking at the connectivity of the Internet,
294
919427
2725
que está observando a conectividade da Internet,
15:22
and how all the various networks are connected together.
295
922176
2813
E como todas as redes variadas estão interconectadas.
15:25
There are about 400,000 networks, interconnected,
296
925013
3341
Há cerca de 400.000 redes, interconectadas,
15:28
run independently by 400,000 different operating agencies,
297
928378
5115
conduzidas independentemente por 400.000 agências operadoras diferentes,
15:33
and the only reason this works
298
933517
1429
e a única razão pela qual isso funciona
15:34
is that they all use the same standard TCP/IP protocols.
299
934970
3801
é que elas todas usam o mesmo padrão de protocolos TCP/IP.
15:38
Well, you know where this is headed.
300
938795
2331
Bem, vocês sabe aonde vamos chegar.
15:41
The Internet of Things tell us
301
941150
2267
a Internet das Coisas nos diz
15:43
that a lot of computer-enabled appliances and devices
302
943441
4272
que um monte de aparelhos com computadores e dispositivos
15:47
are going to become part of this system too:
303
947737
2432
irão fazer parte desse sistema também:
15:50
appliances that you use around the house,
304
950193
2249
aparelhos que vocês usam pela casa,
15:52
that you use in your office,
305
952466
1895
que vocês usam no escritório,
15:54
that you carry around with yourself or in the car.
306
954385
2601
que vocês levam por aí com vocês no carro.
15:57
That's the Internet of Things that's coming.
307
957010
2343
Isso é a Internet das Coisas que está vindo.
15:59
Now, what's important about what these people are doing
308
959377
2778
Bem, o importante no que essas pessoas estão fazendo
16:02
is that they're beginning to learn
309
962179
2327
é que estão começando a aprender
16:04
how to communicate with species
310
964530
3226
como se comunicar com espécies
16:07
that are not us
311
967780
1318
que não somos nós,
16:09
but share a common sensory environment.
312
969122
3079
mas compartilham um ambiente sensorial comum.
16:12
We're beginning to explore what it means
313
972225
2200
Estamos começando a explorar o que significa
16:14
to communicate with something
314
974449
1540
comunicar-se com algo
16:16
that isn't just another person.
315
976013
2338
que não seja uma outra pessoa.
16:18
Well, you can see what's coming next.
316
978375
2702
Bem, dá pra ver o que está por vir.
16:21
All kinds of possible sentient beings
317
981101
2904
Todos os tipos possíveis de seres conscientes
16:24
may be interconnected through this system,
318
984029
2000
podem se interconectar por esse sistema,
e não vejo a hora de ver esses experimentos acontecerem.
16:26
and I can't wait to see these experiments unfold.
319
986053
3093
16:29
What happens after that?
320
989170
1991
O que acontece então?
16:31
Well, let's see.
321
991185
2706
Bem, veremos.
16:33
There are machines that need to talk to machines
322
993915
3161
Há máquinas que precisam conversar com máquinas
16:37
and that we need to talk to, and so as time goes on,
323
997100
3234
e com que precisamos conversar, então à medida que passa o tempo,
16:40
we're going to have to learn
324
1000358
1795
vamos ter que aprender
16:42
how to communicate with computers
325
1002177
1744
como nos comunicar com computadores
16:43
and how to get computers to communicate with us
326
1003945
2475
e como fazer com que computadores se comuniquem conosco
16:46
in the way that we're accustomed to,
327
1006444
1795
do jeito a que estamos acostumados,
16:48
not with keyboards, not with mice,
328
1008263
2839
não com teclados, não com mouses,
16:51
but with speech and gestures
329
1011126
2040
mas com fala e gestos
16:53
and all the natural human language that we're accustomed to.
330
1013190
2960
e toda a linguagem natural humana a que estamos acostumados.
16:56
So we'll need something like C3PO
331
1016174
2113
Portanto vamos precisar de algo como C3PO
16:58
to become a translator between ourselves
332
1018311
3424
para ser um tradutor entre nós
17:01
and some of the other machines we live with.
333
1021759
2118
e algumas das outras máquinas com que convivemos.
17:03
Now, there is a project that's underway
334
1023901
2352
Agora, há um projeto em andamento
17:06
called the interplanetary Internet.
335
1026277
1798
chamado de a Internet interplanetária.
17:08
It's in operation between Earth and Mars.
336
1028099
2700
esta em operação entre a Terra e Marte.
17:10
It's operating on the International Space Station.
337
1030823
2998
Está operando na Estação Espacial Internacional.
17:13
It's part of the spacecraft that's in orbit around the Sun
338
1033845
3667
É parte da nave espacial que está em órbita ao redor do Sol
17:17
that's rendezvoused with two planets.
339
1037536
1798
que já se encontrou com dois planetas.
17:19
So the interplanetary system is on its way,
340
1039358
2240
Portanto, o sistema interplanetário está a caminho,
17:21
but there's a last project,
341
1041623
1683
mas há um último projeto,
17:23
which the Defense Advanced Research Projects Agency,
342
1043329
2773
que a Agência de Projetos de Pesquisa Avançados de Defesa,
17:26
which funded the original ARPANET,
343
1046126
1935
que financiou a ARPANET original,
17:28
funded the Internet, funded the interplanetary architecture,
344
1048086
3465
financiou a Internet, financiou a estrutura interplanetária,
17:31
is now funding a project to design a spacecraft
345
1051576
3311
está financiando um projeto de uma nave espacial
17:34
to get to the nearest star in 100 years' time.
346
1054911
4138
para chegar à estrela mais próxima em 100 anos.
17:39
What that means is that what we're learning
347
1059073
2579
que isso significa é que o que estamos aprendendo
17:41
with these interactions with other species
348
1061676
2148
com essas interações com outras espécies
17:43
will teach us, ultimately,
349
1063848
2115
vai nos ensinar, por fim,
17:45
how we might interact with an alien from another world.
350
1065987
3969
como poderemos interagir com um alienígena de outro mundo.
17:49
I can hardly wait.
351
1069980
2626
Mal posso esperar.
17:52
(Applause)
352
1072630
7177
(Aplausos)
17:59
June Cohen: So first of all, thank you,
353
1079831
954
June Cohen: Em primeiro lugar, obrigada,
18:00
and I would like to acknowledge that four people
354
1080809
2534
e eu gostaria de reconhecer que quatro pessoas
18:03
who could talk to us for full four days
355
1083367
1889
que poderiam conversar conosco por quatro dias inteiros
18:05
actually managed to stay to four minutes each,
356
1085280
2191
conseguiram se manter em quatro minutos cada,
18:07
and we thank you for that.
357
1087495
1359
e agradecemos por isso.
18:08
I have so many questions,
358
1088878
1255
Tenho tantas perguntas,
18:10
but maybe a few practical things that the audience might want to know.
359
1090157
3334
mas talvez algumas coisas práticas que a plateia possa querer saber.
Vocês estão lançando essa ideia aqui no TED — PG: Hoje.
18:13
You're launching this idea here at TED — PG: Today.
360
1093515
2502
18:16
JC: Today. This is the first time you're talking about it.
361
1096041
1172
JC: Hoje. Essa é a primeira vez que estão falando disso.
18:17
Tell me a little bit about where you're going to take the idea.
362
1097237
3000
Contem-me um pouco sobre aonde vocês levarão a ideia.
O que vem depois?
18:20
What's next?
363
1100261
1009
18:21
PG: I think we want to engage as many people
364
1101294
3264
PG: Acho que queremos envolver o máximo possível
18:24
here as possible in helping us
365
1104582
2036
de pessoas aqui para nos ajudar
18:26
think of smart interfaces that will make all this possible.
366
1106642
4325
a pensar em interfaces inteligentes que vão possibilitar isso tudo.
18:30
NG: And just mechanically,
367
1110991
1342
NG: E só mecanicamente,
18:32
there's a 501(c)(3) and web infrastructure
368
1112357
2481
Há uma infraestrutura web 510(c)(3)
18:34
and all of that, but it's not quite ready to turn on,
369
1114862
1999
e tudo mais, mas ainda não está bem pronta para ser ligada,
18:36
so we'll roll that out, and contact us
370
1116885
2008
e vamos lançá-la, entrem em contato conosco
18:38
if you want the information on it.
371
1118917
1620
se quiserem informações sobre ela.
18:40
The idea is this will be -- much like the Internet functions
372
1120561
3083
A ideia é que isso seja -- muito parecido com as funções da Internet
18:43
as a network of networks,
373
1123668
981
de uma rede de redes,
18:44
which is Vint's core contribution,
374
1124673
1620
que é o núcleo da contribuição de Vint,
18:46
this will be a wrapper around all of these initiatives,
375
1126317
2241
Isso será uma camada em torno de todas essas iniciativas,
18:48
that are wonderful individually, to link them globally.
376
1128582
2771
que são maravilhosas individualmente, para conectá-las globalmente.
18:51
JC: Right, and do you have a web address
377
1131377
1540
JC: Certo, e vocês tem um endereço na Internet
18:52
that we might look for yet?
378
1132941
1020
que podemos procurar já?
18:53
NG: Shortly. JC: Shortly. We will come back to you on that.
379
1133985
2762
NG: Em breve. JC: Em breve. Voltaremos com você sobre isso.
18:56
And very quickly, just to clarify.
380
1136771
3253
E bem rápido, só para esclarecer.
19:00
Some people might have looked at the video that you showed
381
1140048
2183
Algumas pessoas podem ter visto o vídeo que vocês mostraram
19:02
and thought, well, that's just a webcam.
382
1142255
1484
e pensado, bem, é apenas uma webcam.
19:03
What's special about it?
383
1143763
1047
O que há de especial nisso?
19:04
If you could talk for just a moment
384
1144834
1667
Se pudessem falar só por um segundo
19:06
about how you want to go past that?
385
1146525
1717
sobre como vocês querem ir além disso?
19:08
NG: So this is scalable video infrastructure,
386
1148266
3493
NG: Bem, é uma infraestrutura de vídeo escalável,
19:11
not for a few to a few but many to many,
387
1151783
2389
não de poucos para poucos, mas de muitos para muitos,
19:14
so that it scales to symmetrical video sharing
388
1154196
2986
para que escale a um compartilhamento simétrico de vídeo
19:17
and content sharing across these sites around the planet.
389
1157206
3114
e compartilhamento de conteúdo por esses sites em todo o planeta.
19:20
So there's a lot of back-end signal processing,
390
1160344
2664
e há muito processamento de sinal por trás,
19:23
not for one to many, but for many to many.
391
1163032
2594
não de um para muitos, mas de muitos para muitos.
19:25
JC: Right, and then on a practical level,
392
1165650
1528
JC: Certo, e no nível prático,
19:27
which technologies are you looking at first?
393
1167202
1687
que tecnologias vocês estão visando primeiramente?
19:28
I know you mentioned that a keyboard is a really key part of this.
394
1168913
3326
Sei que você mencionaram que um teclado é uma parte importante disso.
19:32
DR: We're trying to develop an interactive touch screen for dolphins.
395
1172263
3012
DR: Estamos tentando desenvolver uma tela sensível ao toque interativa para golfinhos.
19:35
This is sort of a continuation of some of the earlier work,
396
1175299
2810
Isso é um tipo de continuação de alguns dos trabalhos antigos,
e acabamos de receber hoje nosso capital inicial para isso,
19:38
and we just got our first seed money today towards that,
397
1178133
2856
19:41
so it's our first project.
398
1181013
1349
portanto, será nosso primeiro projeto.
19:42
JC: Before the talk, even. DR: Yeah.
399
1182386
1715
JC: Antes da palestra, até. DR: Sim.
19:44
JC: Wow. Well done.
400
1184125
1327
JC: Uau. Muito bem.
19:45
All right, well thank you all so much for joining us.
401
1185476
2477
Ok, bem, muito abrigada a todos por estarem conosco.
19:47
It's such a delight to have you on the stage.
402
1187977
2111
É um prazer tê-los no palco.
19:50
DR: Thank you. VC: Thank you.
403
1190112
1381
DR: Obrigada. VC: Obrigado.
19:51
(Applause)
404
1191517
5137
(Aplausos)
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