Can a robot pass a university entrance exam? | Noriko Arai

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TED


Por favor, faça duplo clique nas legendas em inglês abaixo para reproduzir o vídeo.

Tradutor: Miriam Hidalgo Prieto Revisora: Margarida Ferreira
00:13
Today, I'm going to talk about AI and us.
0
13014
3660
Hoje vou falar sobre nós e sobre a Inteligência Artificial.
00:18
AI researchers have always said
1
18206
2143
Os investigadores da IA sempre disseram
00:20
that we humans do not need to worry,
2
20373
2594
que os seres humanos, não precisam de se preocupar
00:22
because only menial jobs will be taken over by machines.
3
22991
3580
porque só os trabalhos menores serão assumidos pelas máquinas.
00:27
Is that really true?
4
27274
1603
Será mesmo verdade?
00:30
They have also said that AI will create new jobs,
5
30365
3827
Também disseram que a IA criará novos empregos,
00:34
so those who lose their jobs will find a new one.
6
34216
3411
de modo que as pessoas que ficam sem trabalho hão de encontrar outro.
00:38
Of course.
7
38264
1355
Claro.
00:39
But the real question is:
8
39643
2172
Mas a verdadeira questão é:
00:41
How many of those who may lose their jobs to AI
9
41839
4105
Quantos dos que perdem o seu trabalho para a IA
00:45
will be able to land a new one,
10
45968
2489
conseguirão um novo emprego,
00:48
especially when AI is smart enough to learn better than most of us?
11
48481
5850
sendo a AI mais esperta para aprender melhor do que nós?
00:55
Let me ask you a question:
12
55397
2185
Permitam-me fazer uma pergunta:
00:58
How many of you think
13
58666
1798
Quantos de vocês pensam que uma AI passará no exame de admissão
01:00
that AI will pass the entrance examination of a top university by 2020?
14
60488
6094
a uma universidade de elite em 2020?
01:07
Oh, so many. OK.
15
67836
2457
Não muitos. Ok.
01:10
So some of you may say, "Of course, yes!"
16
70317
4358
Haverá quem diga: "Claro que sim!"
01:15
Now singularity is the issue.
17
75369
2134
Isso põe a questão da singularidade.
01:18
And some others may say, "Maybe,
18
78590
3095
Outros dirão "Talvez,
01:21
because AI already won against a top Go player."
19
81709
4508
"porque a AI já venceu um grande jogador de Go".
01:27
And others may say, "No, never. Uh-uh."
20
87213
3681
Outros poderão dizer: "Não, nunca".
01:32
That means we do not know the answer yet, right?
21
92195
3593
Quer dizer que ainda não sabemos a resposta, não é?
01:36
So that was the reason why I started Todai Robot Project,
22
96268
4960
Por esta razão comecei o Projeto Robô Todai,
01:41
making an AI which passes the entrance examination
23
101252
3872
criar uma IA que passe no exame de admissão
01:45
of the University of Tokyo,
24
105148
2589
da Universidade de Tóquio,
01:47
the top university in Japan.
25
107761
2537
a melhor universidade do Japão.
01:51
This is our Todai Robot.
26
111464
2548
Este é o nosso robô Todai.
01:56
And, of course, the brain of the robot is working in the remote server.
27
116131
5810
Claro, o cérebro do robô trabalha num servidor remoto.
02:02
It is now writing a 600-word essay
28
122747
4222
Agora está a escrever um ensaio de 600 palavras
02:06
on maritime trade in the 17th century.
29
126993
4119
sobre comércio marítimo no século XVII.
02:11
How does that sound?
30
131136
1765
O que vos parece?
02:14
Why did I take the entrance exam as its benchmark?
31
134113
4104
Porque é que usei o exame de admissão como ponto de referência?
02:19
Because I thought we had to study the performance of AI
32
139098
4741
Porque eu pensei que tínhamos que estudar o desempenho da IA
02:23
in comparison to humans,
33
143863
2114
em comparação com os seres humanos,
02:26
especially on the skills and expertise
34
146001
2860
especialmente nas aptidões e na experiência
02:28
which are believed to be acquired only by humans
35
148885
4088
que se crê que são adquiridas só pelos seres humanos
02:32
and only through education.
36
152997
2335
e só através do ensino.
02:35
To enter Todai, the University of Tokyo,
37
155782
4043
Para entrar em Todai, a Universidade de Tóquio,
02:39
you have to pass two different types of exams.
38
159849
4421
é preciso passar por dois tipos de exames diferentes.
02:44
The first one is a national standardized test
39
164294
3760
O primeiro é um exame padronizado nacional
02:48
in multiple-choice style.
40
168078
2403
de opções múltiplas.
02:50
You have to take seven subjects
41
170505
2455
É preciso escolher sete matérias
02:52
and achieve a high score --
42
172984
1955
e tem que se obter uma qualificação alta
02:54
I would say like an 85 percent or more accuracy rate --
43
174963
4772
— eu diria serem necessários uns 84% ou mais de respostas certas —
02:59
to be allowed to take the second stage written test
44
179759
4087
para se poder passar para a segunda parte do exame escrito
03:03
prepared by Todai.
45
183870
2159
preparado pela Todai.
03:06
So let me first explain how modern AI works,
46
186994
5317
Primeiro vou explicar como funciona a IA moderna,
03:12
taking the "Jeopardy!" challenge as an example.
47
192335
3069
tomando como exemplo o concurso "Jeopardy!"
03:17
Here is a typical "Jeopardy!" question:
48
197539
3079
Esta é uma típica pergunta de "Jeopardy!":
03:20
"Mozart's last symphony shares its name with this planet."
49
200642
4461
"A última sinfonia de Mozart partilha o seu nome com este planeta".
03:26
Interestingly, a "Jeopardy!" question always asks,
50
206195
4013
Curiosamente, as perguntas de "Jeopardy!"
sempre terminam com "este":
03:30
always ends with "this" something:
51
210232
3328
03:33
"this" planet, "this" country,
52
213584
2827
"este" planeta, "este" país,
03:36
"this" rock musician, and so on.
53
216435
2608
"este" roqueiro, etc.
03:39
In other words, "Jeopardy!" doesn't ask many different types of questions,
54
219067
4299
Quero dizer, as perguntas do "Jeopardy!" não são de muitos tipos diferentes,
03:43
but a single type,
55
223390
1837
são perguntas de um tipo só,
03:45
which we call "factoid questions."
56
225251
2536
a que chamamos "perguntas factoides"
03:48
By the way, do you know the answer?
57
228975
2167
A propósito, sabem a resposta?
03:53
If you do not know the answer and if you want to know the answer,
58
233980
4055
Caso não saibam a resposta e queiram sabê-la,
03:58
what would you do?
59
238059
1287
o que é que vocês fazem?
04:00
You Google, right? Of course.
60
240160
3132
Pesquisar no Google, não é? Claro.
04:03
Why not?
61
243316
1480
Porque não?
04:04
But you have to pick appropriate keywords
62
244820
3592
Mas precisamos de escolher as palavras chave apropriadas
04:08
like "Mozart," "last" and "symphony" to search.
63
248436
4364
como "Mozart", "última" e "sinfonia" para fazer a pesquisa.
04:13
The machine basically does the same.
64
253462
2400
Basicamente a máquina faz o mesmo.
04:16
Then this Wikipedia page will be ranked top.
65
256457
4660
Então aparece-nos primeiro esta página da Wikipedia.
04:21
Then the machine reads the page.
66
261840
1908
Depois a máquina lê a página.
04:23
No, uh-uh.
67
263772
1171
Não, não.
04:25
Unfortunately, none of the modern AIs,
68
265470
3462
Infelizmente, nenhuma AI moderna,
04:28
including Watson, Siri and Todai Robot,
69
268956
3968
incluindo a Watson, a Siri e o robô Todai,
04:32
is able to read.
70
272948
1661
sabe ler.
04:35
But they are very good at searching and optimizing.
71
275437
3800
Mas são boas a otimizar as suas pesquisas.
04:40
It will recognize
72
280158
2023
Vai reconhecer
04:42
that the keywords "Mozart," "last" and "symphony"
73
282866
2935
que as palavras chave "Mozart", "última" e "sinfonia"
04:45
are appearing heavily around here.
74
285825
2903
vão aparecer várias vezes.
04:49
So if it can find a word which is a planet
75
289790
4375
Se encontrar uma palavra que é um planeta
04:54
and which is co-occurring with these keywords,
76
294189
3648
e é concorrente com as palavras chave,
04:57
that must be the answer.
77
297861
1989
a resposta deve ser essa.
05:00
This is how Watson finds the answer "Jupiter," in this case.
78
300762
5186
Assim, neste caso, a Watson encontra a resposta "Júpiter".
05:08
Our Todai Robot works similarly, but a bit smarter
79
308433
4049
O Robô Todai trabalha da mesma forma, mas é um pouco mais esperto
05:12
in answering history yes-no questions,
80
312506
3239
respondendo a perguntas de História "sim ou não", do tipo:
05:16
like, "'Charlemagne repelled the Magyars.' Is this sentence true or false?"
81
316560
5663
"Carlos Magno afugentou os magiares. Isto é verdadeiro ou falso?"
05:23
Our robot starts producing a factoid question,
82
323181
4073
O nosso robô produz, por si mesmo, uma pergunta factoide,
05:27
like: "Charlemagne repelled [this person type]" by itself.
83
327278
4899
como "Carlos Magno afugentou [este tipo de pessoa]".
05:32
Then, "Avars" but not "Magyars" is ranked top.
84
332995
4732
Então, aparece "Ávaros" em primeiro lugar em vez de "Magiares".
05:38
This sentence is likely to be false.
85
338357
3049
É provável que esta frase seja falsa.
05:42
Our robot does not read, does not understand,
86
342772
4860
O nosso robô não lê, não compreende,
05:48
but it is statistically correct in many cases.
87
348335
4144
mas, estatisticamente, está correto em muitos casos.
05:54
For the second stage written test,
88
354147
2508
Na segunda etapa, o exame escrito,
05:56
it is required to write a 600-word essay like this one:
89
356679
5106
deve-se escrever um ensaio de 600 palavras como este
06:01
[Discuss the rise and fall of the maritime trade
90
361809
2278
[Analisa o aumento e a queda do comércio marítimo...]
06:04
in East and Southeast Asia in the 17th century ...]
91
364111
2422
Como eu já mostrei,
06:06
and as I have shown earlier,
92
366557
1387
o nosso robô foi buscar frases aos manuais e à Wikipedia,
06:07
our robot took the sentences from the textbooks and Wikipedia,
93
367968
4194
06:12
combined them together,
94
372186
1961
combinou-os
e otimizou-os para produzir um ensaio
06:14
and optimized it to produce an essay
95
374171
3619
06:17
without understanding a thing.
96
377814
2207
sem compreender nada.
06:20
(Laughter)
97
380045
1737
(Risos)
06:21
But surprisingly, it wrote a better essay
98
381806
4895
Mas, surpreendentemente, escreveu um ensaio bastante melhor
06:26
than most of the students.
99
386725
1561
do que muitos estudantes.
06:28
(Laughter)
100
388310
2391
(Risos)
06:30
How about mathematics?
101
390725
1529
Que tal a matemática?
06:33
A fully automatic math-solving machine
102
393354
3158
Uma máquina que automaticamente resolve problemas
06:36
has been a dream
103
396536
1631
tem sido um sonho
06:38
since the birth of the word "artificial intelligence,"
104
398191
4679
desde o nascimento da expressão "inteligência artificial",
06:43
but it has stayed at the level of arithmetic for a long, long time.
105
403785
6007
mas manteve-se no nível da aritmética durante muito tempo.
06:51
Last year, we finally succeeded in developing a system
106
411530
5350
O ano passado, finalmente, conseguimos desenvolver um sistema
06:56
which solved pre-university-level problems from end to end,
107
416904
5173
que resolve por completo problemas de nível pré-universitário
07:02
like this one.
108
422101
1262
como este.
07:05
This is the original problem written in Japanese,
109
425648
4002
Este problema, originalmente, está escrito em japonês,
07:09
and we had to teach it 2,000 mathematical axioms
110
429674
4397
e tivemos de ensinar-lhe 2000 axiomas matemáticos
07:14
and 8,000 Japanese words
111
434095
2774
e 8000 palavras japonesas
07:16
to make it accept the problems written in natural language.
112
436893
4558
para poder aceitar problemas escritas na sua linguagem natural.
07:22
And it is now translating the original problems
113
442234
3542
Agora traduz os problemas originais
07:25
into machine-readable formulas.
114
445800
3139
em fórmulas legíveis para a máquina.
07:30
Weird, but it is now ready to solve it, I think.
115
450578
6099
É estranho, mas acho que agora está preparada para resolvê-lo.
07:36
Go and solve it.
116
456701
1411
Resolve-o!
07:38
Yes! It is now executing symbolic computation.
117
458818
4284
Sim! Agora executa cálculo simbólico.
07:44
Even more weird,
118
464030
1580
Ainda mais estranho,
07:45
but probably this is the most fun part for the machine.
119
465634
4825
mas provavelmente, esta é a parte mais divertida para a máquina.
07:50
(Laughter)
120
470483
2351
(Risos)
07:52
Now it outputs a perfect answer,
121
472858
2815
Agora ela produz a resposta correta,
07:55
though its proof is impossible to read, even for mathematicians.
122
475697
4707
embora a prova seja impossível de ler, mesmo para matemáticos.
08:02
Anyway, last year our robot was among the top one percent
123
482773
6961
No ano passado, o nosso robô ficou entre 1% dos melhores
08:10
in the second stage written exam in mathematics.
124
490199
3633
na segunda fase do exame escrito de matemática.
08:14
(Applause)
125
494652
3210
(Aplausos)
08:18
Thank you.
126
498412
1311
Obrigada.
08:19
So, did it enter Todai?
127
499747
2471
Então, entrou em Todai?
08:22
No, not as I expected.
128
502981
3058
Não, não, tal como eu esperava.
08:26
Why?
129
506783
1399
Porquê?
08:28
Because it doesn't understand any meaning.
130
508206
2639
Porque ele não compreende nenhum significado.
08:32
Let me show you a typical error it made in the English test.
131
512308
4079
Vou mostrar-vos um erro típico que ele cometeu no teste de inglês.
08:36
[Nate: We're almost at the bookstore. Just a few more minutes.
132
516411
2977
[- Não ataste os atacadores há bocado? - Atei, mas estão sempre a desapertar-se.]
08:39
Sunil: Wait. ______ . Nate: Thank you! That always happens ...]
133
519412
3039
Há duas pessoas a falar.
08:42
Two people are talking.
134
522475
1151
Para nós, que entendemos a situação,
08:43
For us, who can understand the situation --
135
523650
2054
[1. "Caminhámos muito tempo". 2. "Estamos quase a chegar."
08:45
[1. "We walked for a long time." 2. "We're almost there."
136
525704
2773
[3. "Tens uns sapatos caros". 4. "Tens o atacador solto.]
08:48
3. "Your shoes look expensive." 4. "Your shoelace is untied."]
137
528501
3032
é óbvio que o número quatro é a resposta correta, não é?
08:51
it is obvious number four is the correct answer, right?
138
531557
2873
Mas o robô Todai escolheu o número dois,
08:54
But Todai Robot chose number two,
139
534454
2238
08:56
even after learning 15 billion English sentences
140
536716
5360
mesmo depois de aprender 15 mil milhões de frases em inglês
09:02
using deep learning technologies.
141
542100
2728
usando tecnologias de aprendizagem profunda.
09:07
OK, so now you might understand what I said:
142
547600
4172
Agora vocês podem entender o que eu disse:
09:12
modern AIs do not read,
143
552399
2648
As IA modernas não leem,
09:15
do not understand.
144
555071
1413
não compreendem.
09:17
They only disguise as if they do.
145
557516
3169
Apenas parece que compreendem.
09:24
This is the distribution graph
146
564867
2981
Este é o gráfico de distribuição
09:27
of half a million students who took the same exam as Todai Robot.
147
567872
5777
de meio milhão de estudantes que fizeram o mesmo exame que o robô.
09:34
Now our Todai Robot is among the top 20 percent,
148
574558
5165
O nosso robô Todai está entre os 20% dos melhores alunos
09:40
and it was capable to pass
149
580986
2415
e conseguiu passar
09:43
more than 60 percent of the universities in Japan --
150
583425
3941
em mais de 60% das universidades do Japão,
09:47
but not Todai.
151
587390
1377
mas não na Todai.
09:50
But see how it is beyond the volume zone
152
590116
4025
Mas vejam como ele está acima da zona com maior quantidade
09:54
of to-be white-collar workers.
153
594165
2864
dos futuros empregados de escritório.
10:00
You might think I was delighted.
154
600060
2858
Vocês podem pensar que fiquei muito satisfeita.
10:03
After all, my robot was surpassing students everywhere.
155
603939
3971
Afinal, o meu robô superou estudantes de todo o lado.
10:09
Instead, I was alarmed.
156
609022
2691
Em vez disso, fiquei assustada.
10:13
How on earth could this unintelligent machine outperform students --
157
613086
5607
Como era possível que uma máquina sem inteligência superasse os alunos,
10:18
our children?
158
618717
1292
os nossos filhos?
10:20
Right?
159
620033
1153
Não é?
10:22
I decided to investigate what was going on in the human world.
160
622101
4402
Decidi investigar o que estava a acontecer no mundo humano.
10:28
I took hundreds of sentences from high school textbooks
161
628542
4729
Agarrei em centenas de frases de manuais do ensino médio
10:33
and made easy multiple-choice quizzes,
162
633859
3313
e elaborei testes fáceis de escolha múltipla.
10:37
and asked thousands of high school students to answer.
163
637196
4143
Pedi a milhares de alunos do ensino médio que respondessem.
10:42
Here is an example:
164
642690
1176
Este é um exemplo:
10:43
[Buddhism spread to ... , Christianity to ... and Oceania,
165
643890
2818
[... o cristianismo espalhou-se... pela Oceânia...
10:46
and Islam to ...]
166
646732
1151
Os problemas originais estão escritos em japonês,
10:47
Of course, the original problems are written in Japanese,
167
647907
2740
na língua materna deles.
10:50
their mother tongue.
168
650671
1155
[ (______) espalhou-se pela Oceânia.
10:51
[ ______ has spread to Oceania.
169
651850
1515
[1. Hinduísmo 2. Cristianismo 3. Islamismo 4. Budismo]
10:53
1. Hinduism 2. Christianity 3. Islam 4. Buddhism ]
170
653389
2417
10:55
Obviously, Christianity is the answer, isn't it?
171
655830
2299
Obviamente, a resposta é cristianismo, não é?
10:58
It's written!
172
658153
1214
Está lá escrito!
11:01
And Todai Robot chose the correct answer, too.
173
661482
4026
O robô Todai também escolheu a resposta correta.
11:06
But one-third of junior high school students
174
666758
4879
Mas um terço dos alunos do ensino médio
11:11
failed to answer this question.
175
671661
2612
não conseguiu responder bem a esta pergunta.
11:16
Do you think it is only the case in Japan?
176
676456
3159
Vocês acham que acontece apenas no Japão?
11:19
I do not think so,
177
679639
1976
Penso que não,
11:21
because Japan is always ranked among the top in OECD PISA tests,
178
681639
6371
porque o Japão é sempre classificado entre os melhores nos testes PISA da OCDE,
11:28
measuring 15-year-old students' performance in mathematics,
179
688034
3927
que medem o desempenho de alunos de 15 anos em matemática,
11:31
science and reading
180
691985
1964
em ciências e na leitura
11:33
every three years.
181
693973
1636
de três em três anos.
11:39
We have been believing
182
699390
2053
Acreditamos que todos podem aprender
11:41
that everybody can learn
183
701467
2043
11:43
and learn well,
184
703534
1905
e aprender bem,
11:45
as long as we provide good learning materials
185
705463
3697
desde que lhes proporcionemos bons materiais de aprendizagem
11:49
free on the web
186
709184
1455
gratuitos na Internet,
11:50
so that they can access through the internet.
187
710663
3069
e lhes tenham acesso em qualquer sítio.
11:53
But such wonderful materials may benefit only those who can read well,
188
713756
5859
Mas esses materiais extraordinários só beneficiam quem consegue ler bem,
12:00
and the percentage of those who can read well
189
720534
3935
e a percentagem daqueles que leem bem
12:04
may be much less than we expected.
190
724493
3378
talvez seja mais baixa do que esperamos.
12:10
How we humans will coexist with AI
191
730040
4241
Como é que os seres humanos vão coexistir com a IA?
12:14
is something we have to think about carefully,
192
734305
3522
Isto é uma coisa que temos que pensar cuidadosamente,
12:17
based on solid evidence.
193
737851
2137
com base em evidências sólidas.
12:21
At the same time, we have to think in a hurry
194
741063
3977
Ao mesmo tempo, devemos apressar-nos em pensar
12:25
because time is running out.
195
745064
2402
porque o tempo está a esgotar-se.
12:28
Thank you.
196
748106
1162
Obrigada.
12:29
(Applause)
197
749626
3933
(Aplausos)
12:34
Chris Anderson: Noriko, thank you.
198
754211
2080
Chris Anderson: Noriko, obrigado.
12:36
Noriko Arai: Thank you.
199
756315
1765
Noriko Arai; Obrigada.
12:38
CA: In your talk, you so beautifully give us a sense of how AIs think,
200
758104
5304
CA: Na sua palestra, de forma magnífica, você dá uma ideia de como pensa uma IA,
12:43
what they can do amazingly
201
763432
1564
o que podem fazer de modo incrível e o que não podem fazer.
12:45
and what they can't do.
202
765020
1695
12:46
But -- do I read you right,
203
766739
1494
Mas, se bem compreendi,
12:48
that you think we really need quite an urgent revolution in education
204
768257
5270
você pensa que precisamos duma revolução urgente no ensino
12:53
to help kids do the things that humans can do better than AIs?
205
773551
4155
para ajudar as crianças a fazer as coisas que o homem pode fazer melhor que as IA?
12:57
NA: Yes, yes, yes.
206
777730
1328
NA: Sim, sim.
12:59
Because we humans can understand the meaning.
207
779082
4035
Porque nós, seres humanos, compreendemos o significado.
13:03
That is something which is very, very lacking in AI.
208
783141
4906
Isso é algo que falta bastante na IA.
13:08
But most of the students just pack the knowledge
209
788071
4368
Mas a maioria dos estudantes apenas engole o conhecimento
13:12
without understanding the meaning of the knowledge,
210
792463
3903
sem compreender o significado desse conhecimento.
13:16
so that is not knowledge, that is just memorizing,
211
796390
2809
Isso não é conhecimento, é apenas memorização,
13:19
and AI can do the same thing.
212
799223
2450
e a IA pode fazer o mesmo.
13:21
So we have to think about a new type of education.
213
801697
3631
Temos então que pensar num novo tipo de ensino.
13:25
CA: A shift from knowledge, rote knowledge, to meaning.
214
805352
3289
CA: Uma mudança do conhecimento, da memorização para o significado.
13:28
NA: Mm-hmm.
215
808665
1151
NA: É isso.
13:29
CA: Well, there's a challenge for the educators. Thank you so much.
216
809840
3240
CA: Um desafio para os educadores. Muito obrigado
NA: Muito obrigada.
13:33
NA: Thank you very much. Thank you.
217
813104
1698
13:34
(Applause)
218
814826
1185
(Aplausos)
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