How AI can bring on a second Industrial Revolution | Kevin Kelly

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TED


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Translator: Leslie Gauthier Reviewer: Camille Martínez
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Tradutor: Catarina Vinagre Revisora: Isabel Vaz Belchior
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I'm going to talk a little bit about where technology's going.
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14966
3817
Vou falar um pouco sobre o futuro da tecnologia.
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And often technology comes to us,
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19509
2671
Normalmente, a tecnologia vem até nós
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we're surprised by what it brings.
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22566
1865
e somos surpreendidos pelo que traz.
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But there's actually a large aspect of technology
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24455
3683
Mas, de facto, há um aspecto importante da tecnologia
que é muito mais previsível
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that's much more predictable,
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28162
1802
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and that's because technological systems of all sorts have leanings,
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29988
4088
já que os sistemas tecnológicos, de vários tipos, têm inclinações,
têm urgências,
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they have urgencies,
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34100
1175
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they have tendencies.
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35299
1561
têm tendências.
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And those tendencies are derived from the very nature of the physics,
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36884
4932
E essas tendências derivam da própria natureza da física,
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chemistry of wires and switches and electrons,
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41840
3150
da química dos fios, interruptores e eletrões
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and they will make reoccurring patterns again and again.
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45659
3602
que vão criar esses padrões recorrentes uma e outra vez.
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And so those patterns produce these tendencies, these leanings.
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49745
4874
E assim, esses padrões produzem essas tendências, essas inclinações.
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You can almost think of it as sort of like gravity.
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54643
2831
Podem quase pensar nisto como uma espécie de gravidade.
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Imagine raindrops falling into a valley.
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57498
2319
Imaginem gotas de chuva a cair num vale.
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The actual path of a raindrop as it goes down the valley
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59841
3088
O trajeto exato de uma gota de chuva à medida que cai no vale
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is unpredictable.
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62953
1169
é imprevisível.
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We cannot see where it's going,
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64651
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Não vemos para onde vai,
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but the general direction is very inevitable:
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66193
2277
mas a direção geral é inevitável:
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it's downward.
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68494
1234
é para baixo.
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And so these baked-in tendencies and urgencies
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70377
4572
Por isso, estas tendências e urgências calculadas
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in technological systems
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74973
1476
em sistemas tecnológicos
dão-nos uma ideia de para onde as coisas estão a evoluir.
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give us a sense of where things are going at the large form.
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77051
3609
Por isso, eu diria que,
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So in a large sense,
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81149
1401
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I would say that telephones were inevitable,
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82574
3361
"grosso modo", os telefones eram inevitáveis,
mas o IPhone não era.
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but the iPhone was not.
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1342
A Internet era inevitável,
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The Internet was inevitable,
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89094
1478
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but Twitter was not.
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91274
1286
mas o Twitter não era.
Atualmente, temos muitas tendências em curso
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So we have many ongoing tendencies right now,
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93036
3928
01:36
and I think one of the chief among them
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96988
2720
e penso que uma das principais
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is this tendency to make things smarter and smarter.
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99732
3722
é a tendência de criar coisas cada vez mais inteligentes.
Chamo-lhe “cognificar” — cognificação —
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I call it cognifying -- cognification --
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104041
2212
01:46
also known as artificial intelligence, or AI.
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106783
2782
também conhecida por Inteligência Artificial, ou IA.
E penso que será um dos mais influentes desenvolvimentos, tendências,
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And I think that's going to be one of the most influential developments
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110025
3746
01:53
and trends and directions and drives in our society in the next 20 years.
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113795
5575
direções e estímulos na nossa sociedade nos próximos 20 anos.
Como tal, é claro que já está aqui.
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So, of course, it's already here.
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120021
1985
Nós já temos IA,
02:02
We already have AI,
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122030
2204
02:04
and often it works in the background,
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124258
2398
e, por norma, opera em plano de fundo,
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in the back offices of hospitals,
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126680
1586
nos gabinetes dos hospitais,
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where it's used to diagnose X-rays better than a human doctor.
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128290
4686
onde é usada para diagnosticar raios-X melhor do que um médico humano.
Está nos gabinetes jurídicos,
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It's in legal offices,
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133000
1726
02:14
where it's used to go through legal evidence
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134750
2368
onde é usada para rever provas legais
melhor que um técnico jurídico humano.
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better than a human paralawyer.
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137142
1855
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It's used to fly the plane that you came here with.
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139506
3656
É utilizada para pilotar o avião no qual vocês vieram.
Os pilotos humanos só o pilotaram 7 ou 8 minutos,
02:24
Human pilots only flew it seven to eight minutes,
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144165
2381
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the rest of the time the AI was driving.
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146570
1953
no tempo restante era a IA a conduzir.
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And of course, in Netflix and Amazon,
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148547
2173
E claro, na Netflix e na Amazon,
02:30
it's in the background, making those recommendations.
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150744
2530
está no fundo, a fazer aquelas recomendações.
02:33
That's what we have today.
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153298
1261
É isto que temos hoje.
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And we have an example, of course, in a more front-facing aspect of it,
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154583
4801
E claro, temos um exemplo num aspeto mais frontal
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with the win of the AlphaGo, who beat the world's greatest Go champion.
50
159408
6629
com a vitória do AlphaGo que derrotou o maior campeão Go do mundo.
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But it's more than that.
51
166478
4053
Mas é mais do que isso.
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If you play a video game, you're playing against an AI.
52
170555
2642
Se jogarem um videojogo, jogam contra a IA.
02:53
But recently, Google taught their AI
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173221
4538
Mas, recentemente, a Google ensinou a sua IA
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to actually learn how to play video games.
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177783
2412
a aprender, realmente, como se jogam videojogos.
03:00
Again, teaching video games was already done,
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180686
2709
De novo, ensinar videojogos já tinha sido feito
03:03
but learning how to play a video game is another step.
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183419
3897
mas aprender como jogar um videojogo é outro passo.
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That's artificial smartness.
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187340
1678
Isso é perspicácia artificial.
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What we're doing is taking this artificial smartness
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190571
4522
O que estamos a fazer é pegar nesta perspicácia artificial
e torná-la cada vez mais perspicaz.
03:15
and we're making it smarter and smarter.
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195117
2423
03:18
There are three aspects to this general trend
60
198710
3895
Existem três aspetos, nesta tendência geral,
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that I think are underappreciated;
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202629
1689
que penso que são subvalorizados.
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I think we would understand AI a lot better
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204342
2277
Acho que iríamos perceber melhor a IA
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if we understood these three things.
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206643
2301
se percebêssemos estas três coisas.
03:28
I think these things also would help us embrace AI,
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208968
3283
Penso que estas três coisas também nos ajudariam a aceitar a IA
03:32
because it's only by embracing it that we actually can steer it.
65
212275
3008
porque é apenas ao aceitá-la que podemos, de facto, guiá-la.
03:35
We can actually steer the specifics by embracing the larger trend.
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215887
3157
Podemos guiar as especificidades ao aceitar a tendência maior.
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So let me talk about those three different aspects.
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219467
2979
Então, deixem-me falar-vos destes três aspetos diferentes.
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The first one is: our own intelligence has a very poor understanding
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222470
3673
O primeiro é: a nossa inteligência tem um conhecimento muito pobre
sobre o que é a inteligência.
03:46
of what intelligence is.
69
226167
1490
Temos tendência a pensar na inteligência como uma única dimensão,
03:48
We tend to think of intelligence as a single dimension,
70
228110
3653
03:51
that it's kind of like a note that gets louder and louder.
71
231787
2750
que é como uma nota que se torna mais e mais alta.
03:54
It starts like with IQ measurement.
72
234561
2607
Começa como a medição do QI.
03:57
It starts with maybe a simple low IQ in a rat or mouse,
73
237192
4092
Começa talvez com um simples QI baixo numa ratazana ou num rato,
04:01
and maybe there's more in a chimpanzee,
74
241308
2134
que talvez seja maior num chimpanzé,
04:03
and then maybe there's more in a stupid person,
75
243887
2191
e ainda maior numa pessoa estúpida,
e maior numa pessoa mediana como eu,
04:06
and then maybe an average person like myself,
76
246102
2096
04:08
and then maybe a genius.
77
248222
1290
e depois, talvez num génio.
04:09
And this single IQ intelligence is getting greater and greater.
78
249536
4433
Esta simples inteligência QI está a ficar cada vez maior.
04:14
That's completely wrong.
79
254516
1151
Isso está erradíssimo.
04:15
That's not what intelligence is -- not what human intelligence is, anyway.
80
255691
3608
Isso não é o que a inteligência é, não é o que a inteligência humana é.
04:19
It's much more like a symphony of different notes,
81
259673
4506
É muito mais como uma sinfonia de diferentes notas,
04:24
and each of these notes is played on a different instrument of cognition.
82
264203
3609
e cada uma dessas notas é tocada num instrumento diferente de cognição.
04:27
There are many types of intelligences in our own minds.
83
267836
3701
Há vários tipos de inteligência nas nossas mentes.
04:31
We have deductive reasoning,
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271561
3048
Temos raciocínio dedutivo,
04:34
we have emotional intelligence,
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274633
2221
temos inteligência emocional,
04:36
we have spatial intelligence;
86
276878
1393
temos inteligência espacial,
04:38
we have maybe 100 different types that are all grouped together,
87
278295
4021
talvez tenhamos 100 tipos diferentes que estão todos agrupados
04:42
and they vary in different strengths with different people.
88
282340
3905
e que variam em diferentes forças, com pessoas diferentes.
04:46
And of course, if we go to animals, they also have another basket --
89
286269
4526
E, claro, se falarmos de animais, eles também têm outro cesto,
04:50
another symphony of different kinds of intelligences,
90
290819
2541
outra sinfonia de diferentes tipos de inteligência,
04:53
and sometimes those same instruments are the same that we have.
91
293384
3566
e, algumas vezes, os mesmos instrumentos são os mesmos que nós temos.
04:56
They can think in the same way, but they may have a different arrangement,
92
296974
3561
Eles conseguem pensar como nós mas podem ter uma organização distinta,
05:00
and maybe they're higher in some cases than humans,
93
300559
2467
e, nalguns casos, de forma superior à dos humanos.
A memória a longo prazo num esquilo é, de facto, fenomenal,
05:03
like long-term memory in a squirrel is actually phenomenal,
94
303050
2837
05:05
so it can remember where it buried its nuts.
95
305911
2287
para que se lembre onde enterrou as nozes.
05:08
But in other cases they may be lower.
96
308222
1987
Mas noutros casos, podem ser mais baixos.
05:10
When we go to make machines,
97
310233
2730
E quando falamos de máquinas,
05:12
we're going to engineer them in the same way,
98
312987
2196
vamos construí-las da mesma forma,
05:15
where we'll make some of those types of smartness much greater than ours,
99
315207
5010
com alguns desses tipos de perspicácia muito maiores do que os nossos,
05:20
and many of them won't be anywhere near ours,
100
320241
2571
e muitos deles não vão estar sequer perto dos nossos,
05:22
because they're not needed.
101
322836
1544
porque não são necessários.
05:24
So we're going to take these things,
102
324404
2203
Por isso, vamos fazer estas coisas,
05:26
these artificial clusters,
103
326631
2081
estes conjuntos artificiais,
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and we'll be adding more varieties of artificial cognition to our AIs.
104
328736
5362
e vamos adicionar mais variedades de cognição artificial às nossas IA.
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We're going to make them very, very specific.
105
334507
4071
Vamos fazê-las muito, muito específicas.
05:38
So your calculator is smarter than you are in arithmetic already;
106
338602
6542
A vossa calculadora já é mais esperta do que vocês em aritmérica,
o vosso GPS é mais esperto que vocês em navegação espacial.
05:45
your GPS is smarter than you are in spatial navigation;
107
345168
3697
05:49
Google, Bing, are smarter than you are in long-term memory.
108
349337
4258
A Google e a Bing são mais espertas do que vocês são em memória a longo prazo.
05:54
And we're going to take, again, these kinds of different types of thinking
109
354339
4530
E nós vamos pegar, outra vez, nestes tipos diferentes de pensamento
05:58
and we'll put them into, like, a car.
110
358893
1933
e vamos pô-los, por exemplo, num carro.
06:00
The reason why we want to put them in a car so the car drives,
111
360850
3057
E razão para querermos pô-los num carro para o carro conduzir,
06:03
is because it's not driving like a human.
112
363931
2302
é por não conduzir como um humano.
06:06
It's not thinking like us.
113
366257
1396
Não pensa como nós.
06:07
That's the whole feature of it.
114
367677
1920
Essa é a sua característica fundamental.
06:09
It's not being distracted,
115
369621
1535
Não está a ser distraído,
06:11
it's not worrying about whether it left the stove on,
116
371180
2754
não se está a preocupar se deixou o fogão ligado
06:13
or whether it should have majored in finance.
117
373958
2138
ou se se devia ter formado em Finanças.
Está apenas a conduzir.
06:16
It's just driving.
118
376120
1153
06:17
(Laughter)
119
377297
1142
(Risos)
06:18
Just driving, OK?
120
378463
1841
Está só a conduzir, está bem?
06:20
And we actually might even come to advertise these
121
380328
2937
E podemos ainda vir a anunciá-los
06:23
as "consciousness-free."
122
383289
1545
como "livres de consciência".
06:24
They're without consciousness,
123
384858
1774
Eles não têm consciência,
06:26
they're not concerned about those things,
124
386656
2104
eles não se preocupam com essas coisas,
06:28
they're not distracted.
125
388784
1156
não estão distraídos.
06:29
So in general, what we're trying to do
126
389964
2966
De um modo geral, estamos a tentar fazer
06:32
is make as many different types of thinking as we can.
127
392954
4500
o máximo de diferentes formas de pensamento que conseguirmos.
06:37
We're going to populate the space
128
397804
2083
Vamos povoar o espaço,
06:39
of all the different possible types, or species, of thinking.
129
399911
4159
de todos os diferentes tipos ou espécies possíveis de pensamento.
E pode haver alguns problemas,
06:44
And there actually may be some problems
130
404094
2068
06:46
that are so difficult in business and science
131
406186
2800
que são tão difíceis nos negócios e na ciência
que o tipo de pensamento humano pode não conseguir resolvê-los sozinho.
06:49
that our own type of human thinking may not be able to solve them alone.
132
409010
4042
Talvez precisemos de um programa de dois passos
06:53
We may need a two-step program,
133
413076
1992
06:55
which is to invent new kinds of thinking
134
415092
4203
para inventar novas formas de pensar
06:59
that we can work alongside of to solve these really large problems,
135
419692
3734
ao lado das quais possamos trabalhar para resolver grandes problemas,
07:03
say, like dark energy or quantum gravity.
136
423450
2918
como a energia negra e a gravidade quântica.
07:08
What we're doing is making alien intelligences.
137
428496
2646
Estamos a fazer inteligências alienígenas.
Podem pensar nisto como alienígenas artificiais,
07:11
You might even think of this as, sort of, artificial aliens
138
431166
4069
07:15
in some senses.
139
435259
1207
de certo modo.
07:16
And they're going to help us think different,
140
436490
2300
E vão ajudar-nos a pensar de forma diferente
07:18
because thinking different is the engine of creation
141
438814
3632
porque pensar diferente é o motor da criação,
07:22
and wealth and new economy.
142
442470
1867
da riqueza e da nova economia.
07:25
The second aspect of this is that we are going to use AI
143
445835
4923
O segundo aspeto é: vamos usar a IA
07:30
to basically make a second Industrial Revolution.
144
450782
2950
para fazermos uma segunda Revolução Industrial.
A primeira Revolução Industrial foi baseada no facto
07:34
The first Industrial Revolution was based on the fact
145
454135
2773
07:36
that we invented something I would call artificial power.
146
456932
3462
de termos inventado algo a que eu chamo de poder artificial.
07:40
Previous to that,
147
460879
1150
Antes disso,
durante a Revolução Agrícola,
07:42
during the Agricultural Revolution,
148
462053
2034
tudo era feito, tinha de ser feito com o músculo humano
07:44
everything that was made had to be made with human muscle
149
464111
3702
07:47
or animal power.
150
467837
1307
ou poder animal.
07:49
That was the only way to get anything done.
151
469565
2063
Essa era a única forma de fazer tudo.
07:51
The great innovation during the Industrial Revolution was,
152
471652
2945
A maior inovação durante a Revolução Industrial
07:54
we harnessed steam power, fossil fuels,
153
474621
3109
foi aproveitarmos o poder do vapor e dos combustíveis fósseis
07:57
to make this artificial power that we could use
154
477754
3856
para fazermos este poder artificial que podemos usar
08:01
to do anything we wanted to do.
155
481634
1669
para fazermos tudo o que quisermos.
08:03
So today when you drive down the highway,
156
483327
2772
Hoje, quando conduzimos na autoestrada,
08:06
you are, with a flick of the switch, commanding 250 horses --
157
486571
4525
com um toque no pedal estão a comandar 250 cavalos,
250 cavalos de potência,
08:11
250 horsepower --
158
491120
1572
08:12
which we can use to build skyscrapers, to build cities, to build roads,
159
492716
4692
que podemos usar para construir arranha-céus, cidades, estradas
08:17
to make factories that would churn out lines of chairs or refrigerators
160
497432
5789
ou fábricas que vão produzir grandes quantidades de cadeiras ou frigoríficos
08:23
way beyond our own power.
161
503245
1654
muito para lá do nosso poder.
08:24
And that artificial power can also be distributed on wires on a grid
162
504923
6111
E esse poder artificial pode ser distribuído por fios numa rede
para cada casa, fábrica, herdade
08:31
to every home, factory, farmstead,
163
511058
3199
08:34
and anybody could buy that artificial power,
164
514281
4191
e toda a gente pode comprar o poder artificial
08:38
just by plugging something in.
165
518496
1472
apenas ligando-se a algo.
08:39
So this was a source of innovation as well,
166
519992
2439
Isto era também uma forma de inovação
08:42
because a farmer could take a manual hand pump,
167
522455
3418
porque um agricultor podia pegar numa bomba manual
08:45
and they could add this artificial power, this electricity,
168
525897
2916
e podia adicionar este poder artificial, esta eletricidade
08:48
and he'd have an electric pump.
169
528837
1497
e teria uma bomba elétrica.
08:50
And you multiply that by thousands or tens of thousands of times,
170
530358
3318
E multipliquem isso por milhares ou dezenas de milhares de vezes
08:53
and that formula was what brought us the Industrial Revolution.
171
533700
3159
e essa fórmula foi o que nos trouxe a Revolução Industrial.
08:56
All the things that we see, all this progress that we now enjoy,
172
536883
3585
Tudo o que vemos, todo o progresso que agora apreciamos
09:00
has come from the fact that we've done that.
173
540492
2063
veio do facto de termos feito isso.
09:02
We're going to do the same thing now with AI.
174
542579
2348
Vamos fazer o mesmo com a IA.
09:04
We're going to distribute that on a grid,
175
544951
2075
Vamos distribuí-la numa rede
e agora podem pegar nessa bomba elétrica.
09:07
and now you can take that electric pump.
176
547050
2374
09:09
You can add some artificial intelligence,
177
549448
2968
Podem adicionar alguma inteligência artificial
09:12
and now you have a smart pump.
178
552440
1481
e ter uma bomba inteligente.
09:13
And that, multiplied by a million times,
179
553945
1928
Isso multiplicado por um milhão de vezes
09:15
is going to be this second Industrial Revolution.
180
555897
2363
será a segunda Revolução Industrial.
09:18
So now the car is going down the highway,
181
558284
2382
Agora o carro vai na autoestrada,
09:20
it's 250 horsepower, but in addition, it's 250 minds.
182
560690
4294
tem 250 cavalos mas além disso tem 250 mentes.
Esse é o carro auto-conduzido.
09:25
That's the auto-driven car.
183
565008
1769
09:26
It's like a new commodity;
184
566801
1389
É como uma nova comodidade,
09:28
it's a new utility.
185
568214
1303
é uma nova utilidade.
09:29
The AI is going to flow across the grid -- the cloud --
186
569541
3041
A IA vai fluir através da rede — a nuvem —
09:32
in the same way electricity did.
187
572606
1567
tal como a eletricidade o fez.
09:34
So everything that we had electrified,
188
574197
2380
Tudo o que eletrificámos,
09:36
we're now going to cognify.
189
576601
1723
agora vamos cognificar.
09:38
And I would suggest, then,
190
578693
1385
E eu sugeria então
que a fórmula para os próximos 10 mil arranques
09:40
that the formula for the next 10,000 start-ups
191
580102
3732
09:43
is very, very simple,
192
583858
1162
é muito simples,
que é pegar em X e adicionar IA.
09:45
which is to take x and add AI.
193
585044
3167
Essa é a fórmula que nós vamos usar.
09:49
That is the formula, that's what we're going to be doing.
194
589100
2812
09:51
And that is the way in which we're going to make
195
591936
3306
E é dessa forma que vamos fazer
09:55
this second Industrial Revolution.
196
595266
1858
esta segunda Revolução Industrial.
E já agora, neste preciso minuto,
09:57
And by the way -- right now, this minute,
197
597148
2154
09:59
you can log on to Google
198
599326
1169
podem aceder ao Google
10:00
and you can purchase AI for six cents, 100 hits.
199
600519
3882
e podem comprar IA por seis cêntimos, 100 acessos.
10:04
That's available right now.
200
604758
1604
Isso está disponível agora.
10:06
So the third aspect of this
201
606386
2286
Então o terceiro aspeto disto
10:09
is that when we take this AI and embody it,
202
609315
2678
é que, quando pegamos nesta IA e a incorporamos,
formamos robôs.
10:12
we get robots.
203
612017
1173
10:13
And robots are going to be bots,
204
613214
1703
E robôs tornar-se-ão "bôs"
10:14
they're going to be doing many of the tasks that we have already done.
205
614941
3328
e farão muitas tarefas que nós já fizemos.
Um emprego é só um monte de tarefas,
10:20
A job is just a bunch of tasks,
206
620357
1528
10:21
so they're going to redefine our jobs
207
621909
1762
por isso, eles vão redefinir os nossos empregos
10:23
because they're going to do some of those tasks.
208
623695
2259
porque eles farão algumas dessas tarefas.
10:25
But they're also going to create whole new categories,
209
625978
3197
Mas eles vão criar categorias totalmente diferentes,
10:29
a whole new slew of tasks
210
629199
2247
uma abundância totalmente diferente de tarefas
10:31
that we didn't know we wanted to do before.
211
631470
2457
que antes nós não sabíamos que queríamos fazer.
10:33
They're going to actually engender new kinds of jobs,
212
633951
3637
De facto, eles vão gerar novos tipos de empregos,
10:37
new kinds of tasks that we want done,
213
637612
2271
novos tipos de tarefas que queremos feitas
10:39
just as automation made up a whole bunch of new things
214
639907
3405
tal como a automação criou uma série de coisas novas
que antes não sabíamos que precisávamos
10:43
that we didn't know we needed before,
215
643336
1834
10:45
and now we can't live without them.
216
645194
1956
e agora não conseguimos viver sem elas.
Por isso, vamos produzir ainda mais empregos do que os que eles nos tiram.
10:47
So they're going to produce even more jobs than they take away,
217
647174
3956
Mas é importante que muitas das tarefas que lhes vamos dar
10:51
but it's important that a lot of the tasks that we're going to give them
218
651154
3434
10:54
are tasks that can be defined in terms of efficiency or productivity.
219
654612
4572
são tarefas que podem ser definidas em termos de eficiência ou produtividade.
10:59
If you can specify a task,
220
659676
1828
Se puderem especificar uma tarefa
11:01
either manual or conceptual,
221
661528
2235
de maneira manual ou conceptual,
11:03
that can be specified in terms of efficiency or productivity,
222
663787
4780
que possa ser especificada em termos de eficiência ou produtividade,
11:08
that goes to the bots.
223
668591
1777
isso vai para os "bôs".
11:10
Productivity is for robots.
224
670758
2178
A produtividade é para os robôs.
11:12
What we're really good at is basically wasting time.
225
672960
3070
No que nós somos realmente bons é a perder tempo.
(Risos)
11:16
(Laughter)
226
676054
1028
Nós somos realmente bons em coisas ineficientes.
11:17
We're really good at things that are inefficient.
227
677106
2316
11:19
Science is inherently inefficient.
228
679446
3025
A ciência é intrinsecamente ineficiente.
11:22
It runs on that fact that you have one failure after another.
229
682816
2906
Funciona através do facto de terem um falhanço atrás de outro.
11:25
It runs on the fact that you make tests and experiments that don't work,
230
685746
3424
Funciona através do facto de fazerem testes e experiências que falham,
11:29
otherwise you're not learning.
231
689194
1442
caso contrário, não aprendem.
11:30
It runs on the fact
232
690660
1162
Funciona através do facto
11:31
that there is not a lot of efficiency in it.
233
691846
2083
de que não há muita eficiência nisso.
11:33
Innovation by definition is inefficient,
234
693953
2779
A inovação por definção é ineficiente,
11:36
because you make prototypes,
235
696756
1391
porque fazem protótipos
porque tentam coisas que falham, que não funcionam.
11:38
because you try stuff that fails, that doesn't work.
236
698171
2707
11:40
Exploration is inherently inefficiency.
237
700902
3112
A exploração é inerentemente ineficaz.
A arte não é eficiente.
11:44
Art is not efficient.
238
704038
1531
11:45
Human relationships are not efficient.
239
705593
2127
As relações humanas não são eficientes.
11:47
These are all the kinds of things we're going to gravitate to,
240
707744
2940
Estes são os tipos de coisas para as quais vamos gravitar
11:50
because they're not efficient.
241
710708
1475
porque não são eficientes.
11:52
Efficiency is for robots.
242
712207
2315
A eficiência é para os robôs.
11:55
We're also going to learn that we're going to work with these AIs
243
715338
4123
Vamos também aprender que vamos trabalhar com estes IA's
11:59
because they think differently than us.
244
719485
1997
porque eles pensam de uma forma diferente da nossa.
Quando Deep Blue derrotou o o melhor campeão de xadrez do mundo,
12:02
When Deep Blue beat the world's best chess champion,
245
722005
4314
as pessoas pensaram que era o fim do xadrez.
12:06
people thought it was the end of chess.
246
726343
1929
12:08
But actually, it turns out that today, the best chess champion in the world
247
728296
4402
Mas, de facto, revelou-se que hoje o melhor campeão de xadrez do mundo
12:12
is not an AI.
248
732722
1557
não é um IA.
12:14
And it's not a human.
249
734906
1181
E não é humano.
É uma equipa de um humano e um IA.
12:16
It's the team of a human and an AI.
250
736111
2715
12:18
The best medical diagnostician is not a doctor, it's not an AI,
251
738850
4000
O melhor diagnosticador clínico, não é um médico nem um IA.
12:22
it's the team.
252
742874
1176
É uma equipa.
Nós vamos trabalhar com estes IA
12:24
We're going to be working with these AIs,
253
744074
2149
12:26
and I think you'll be paid in the future
254
746247
1995
e penso que vocês serão pagos no futuro
12:28
by how well you work with these bots.
255
748266
2391
de acordo com o quão bem trabalham com estes "bôs".
Então é essa a terceira coisa, é que eles são diferentes,
12:31
So that's the third thing, is that they're different,
256
751026
4257
12:35
they're utility
257
755307
1165
a sua utilidade
12:36
and they are going to be something we work with rather than against.
258
756496
3816
e eles vão ser algo com que vamos querer trabalhar e não querer estar contra.
12:40
We're working with these rather than against them.
259
760336
2639
Estamos a trabalhar com eles e não contra eles.
12:42
So, the future:
260
762999
1477
Então, o futuro:
12:44
Where does that take us?
261
764500
1420
Onde é que isso nos leva?
12:45
I think that 25 years from now, they'll look back
262
765944
3567
Penso que daqui a 25 anos, eles olharão para trás
12:49
and look at our understanding of AI and say,
263
769535
3125
e olharão para o nosso conhecimento de IA e dirão:
12:52
"You didn't have AI. In fact, you didn't even have the Internet yet,
264
772684
3300
"Vocês não tinham IA. De facto, ainda nem sequer tinham internet
"em comparação com o que vamos ter daqui a 25 anos".
12:56
compared to what we're going to have 25 years from now."
265
776008
2741
12:59
There are no AI experts right now.
266
779849
3047
Agora não há especialistas de IA.
13:02
There's a lot of money going to it,
267
782920
1699
Há muito dinheiro gasto nisso.
13:04
there are billions of dollars being spent on it;
268
784643
2268
Há milhares de milhões de dólares gastos nisso,
13:06
it's a huge business,
269
786935
2164
é um grande negócio
mas não há especialistas, em comparação com o que vamos ter daqui a 20 anos.
13:09
but there are no experts, compared to what we'll know 20 years from now.
270
789123
4272
Estamos apenas no início do inicío,
13:14
So we are just at the beginning of the beginning,
271
794064
2885
13:16
we're in the first hour of all this.
272
796973
2163
estamos na primeira hora de tudo isto.
Estamos na primeira hora da internet.
13:19
We're in the first hour of the Internet.
273
799160
1935
Estamos na primeira hora do que aí vem.
13:21
We're in the first hour of what's coming.
274
801119
2040
13:23
The most popular AI product in 20 years from now,
275
803183
4153
O produto IA mais popular daqui a 20 anos
13:27
that everybody uses,
276
807360
1444
que toda a gente usa,
13:29
has not been invented yet.
277
809499
1544
ainda não foi inventado.
13:32
That means that you're not late.
278
812464
2467
Isso significa que não estão atrasados.
13:35
Thank you.
279
815684
1151
Obrigado.
13:36
(Laughter)
280
816859
1026
(Risos)
13:37
(Applause)
281
817909
2757
(Aplausos)
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