What happens when our computers get smarter than we are? | Nick Bostrom

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TED


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

Tradutor: Jorge Santos Revisora: Margarida Ferreira
00:12
I work with a bunch of mathematicians, philosophers and computer scientists,
0
12570
4207
Eu trabalho com um grupo de matemáticos, filósofos e informáticos,
00:16
and we sit around and think about the future of machine intelligence,
1
16777
5209
e pensamos acerca do futuro da inteligência mecânica,
00:21
among other things.
2
21986
2044
entre outras coisas.
00:24
Some people think that some of these things are sort of science fiction-y,
3
24030
4725
Algumas pessoas pensam que algumas destas coisas são como ciência ficção,
00:28
far out there, crazy.
4
28755
3101
muito longe da realidade.
00:31
But I like to say,
5
31856
1470
Mas eu gosto de dizer,
00:33
okay, let's look at the modern human condition.
6
33326
3604
olhemos para as condições humanas modernas.
00:36
(Laughter)
7
36930
1692
(Risos)
00:38
This is the normal way for things to be.
8
38622
2402
Essa é a forma normal de as coisas serem.
00:41
But if we think about it,
9
41024
2285
Mas se pensarmos nisso,
00:43
we are actually recently arrived guests on this planet,
10
43309
3293
somos na verdade visitantes recentes neste planeta,
00:46
the human species.
11
46602
2082
a espécie humana.
00:48
Think about if Earth was created one year ago,
12
48684
4746
Imaginem, se a Terra tivesse sido criada há um ano,
00:53
the human species, then, would be 10 minutes old.
13
53430
3548
a espécie humana, então, teria 10 minutos de vida.
00:56
The industrial era started two seconds ago.
14
56978
3168
A era da indústria teria começado há 2 segundos.
01:01
Another way to look at this is to think of world GDP over the last 10,000 years,
15
61276
5225
Outra forma de olhar para isto
é calcular o PIB mundial dos últimos 10 000 anos,
01:06
I've actually taken the trouble to plot this for you in a graph.
16
66501
3029
Tive a preocupação de inserir isto num gráfico para vocês verem.
01:09
It looks like this.
17
69530
1774
Parece-se com isto.
01:11
(Laughter)
18
71304
1363
(Risos)
01:12
It's a curious shape for a normal condition.
19
72667
2151
É uma forma curiosa para uma situação normal.
01:14
I sure wouldn't want to sit on it.
20
74818
1698
Eu não ficaria muito descansado.
01:16
(Laughter)
21
76516
2551
(Risos)
01:19
Let's ask ourselves, what is the cause of this current anomaly?
22
79067
4774
Perguntemos a nós próprios, qual é a causa dessa anomalia?
01:23
Some people would say it's technology.
23
83841
2552
Algumas pessoas diriam que é a tecnologia.
01:26
Now it's true, technology has accumulated through human history,
24
86393
4668
É verdade, a tecnologia acumulou-se durante a história da humanidade
01:31
and right now, technology advances extremely rapidly --
25
91061
4652
e, neste momento, a tecnologia evolui extremamente depressa
01:35
that is the proximate cause,
26
95713
1565
— essa é a causa imediata —
01:37
that's why we are currently so very productive.
27
97278
2565
é por isso que estamos tão produtivos.
01:40
But I like to think back further to the ultimate cause.
28
100473
3661
Mas eu gosto de pensar mais além, para a causa fundamental.
01:45
Look at these two highly distinguished gentlemen:
29
105114
3766
Olhem para estes dois senhores muito distintos:
01:48
We have Kanzi --
30
108880
1600
Temos o Kanzi,
01:50
he's mastered 200 lexical tokens, an incredible feat.
31
110480
4643
ele dominava 200 símbolos lexicais, uma incrível proeza.
01:55
And Ed Witten unleashed the second superstring revolution.
32
115123
3694
E Ed Witten desencadeou a segunda revolução das supercordas.
01:58
If we look under the hood, this is what we find:
33
118817
2324
Se examinarmos é isto que encontramos:
02:01
basically the same thing.
34
121141
1570
basicamente a mesma coisa.
02:02
One is a little larger,
35
122711
1813
Uma é um pouco maior,
02:04
it maybe also has a few tricks in the exact way it's wired.
36
124524
2758
talvez tenha alguns truques na maneira como está ligado.
02:07
These invisible differences cannot be too complicated, however,
37
127282
3812
Contudo, essas diferenças invisíveis não podem ser muito complicadas,
02:11
because there have only been 250,000 generations
38
131094
4285
porque apenas houve 250 000 gerações
02:15
since our last common ancestor.
39
135379
1732
desde o nosso último antepassado comum.
02:17
We know that complicated mechanisms take a long time to evolve.
40
137111
3849
Sabemos que os mecanismos complicados levam muito tempo a evoluir.
02:22
So a bunch of relatively minor changes
41
142000
2499
Portanto algumas mudanças mínimas
02:24
take us from Kanzi to Witten,
42
144499
3067
levam-nos de Kanzi para Witten,
02:27
from broken-off tree branches to intercontinental ballistic missiles.
43
147566
4543
desde ramos de árvores quebrados até mísseis balísticos intercontinentais.
02:32
So this then seems pretty obvious that everything we've achieved,
44
152839
3935
Assim, parece óbvio que tudo aquilo que tenhamos realizado,
02:36
and everything we care about,
45
156774
1378
e tudo aquilo que nos preocupa,
02:38
depends crucially on some relatively minor changes that made the human mind.
46
158152
5228
dependa crucialmente de algumas mudanças mínimas que construíram a mente humana.
02:44
And the corollary, of course, is that any further changes
47
164650
3662
E o corolário, claro, é que quaisquer mudanças adicionais
02:48
that could significantly change the substrate of thinking
48
168312
3477
que poderiam mudar significativamente o substrato de pensar
02:51
could have potentially enormous consequences.
49
171789
3202
poderiam ter enormes consequências.
02:56
Some of my colleagues think we're on the verge
50
176321
2905
Alguns dos meus colegas pensam que estamos à beira
02:59
of something that could cause a profound change in that substrate,
51
179226
3908
de algo que poderá causar uma mudança drástica nesse substrato,
03:03
and that is machine superintelligence.
52
183134
3213
e isso é a super inteligência mecânica.
03:06
Artificial intelligence used to be about putting commands in a box.
53
186347
4739
A inteligência artificial costumava cingir-se a ordens numa caixa.
03:11
You would have human programmers
54
191086
1665
Tínhamos programadores humanos
03:12
that would painstakingly handcraft knowledge items.
55
192751
3135
que construíam objectos inteligentes cuidadosamente.
03:15
You build up these expert systems,
56
195886
2086
Construíamos esses sistemas especializados,
03:17
and they were kind of useful for some purposes,
57
197972
2324
e eram úteis para alguns fins,
03:20
but they were very brittle, you couldn't scale them.
58
200296
2681
mas eram muito frágeis, não podíamos aumentá-los.
03:22
Basically, you got out only what you put in.
59
202977
3433
Basicamente, apenas obtínhamos aquilo que lá colocávamos inicialmente.
03:26
But since then,
60
206410
997
Mas a partir daí,
03:27
a paradigm shift has taken place in the field of artificial intelligence.
61
207407
3467
ocorreu uma mudança de paradigma no campo da inteligência artificial.
03:30
Today, the action is really around machine learning.
62
210874
2770
Hoje, a acção anda à volta da aprendizagem da máquina.
03:34
So rather than handcrafting knowledge representations and features,
63
214394
5387
Portanto em vez de construir representações e elementos do conhecimento
03:40
we create algorithms that learn, often from raw perceptual data.
64
220511
5554
criamos algoritmos que aprendem, muitas vezes a partir de dados em bruto.
03:46
Basically the same thing that the human infant does.
65
226065
4998
Basicamente a mesma coisa que a criança faz.
03:51
The result is A.I. that is not limited to one domain --
66
231063
4207
O resultado é uma inteligência artificial que não se limita a um domínio
03:55
the same system can learn to translate between any pairs of languages,
67
235270
4631
— o mesmo sistema que pode aprender a traduzir várias línguas,
03:59
or learn to play any computer game on the Atari console.
68
239901
5437
ou aprender a jogar qualquer tipo de jogo de computador na consola Atari.
04:05
Now of course,
69
245338
1779
Agora, é claro,
04:07
A.I. is still nowhere near having the same powerful, cross-domain
70
247117
3999
a inteligência artificial ainda está muito longe de ter a mesma capacidade poderosa
04:11
ability to learn and plan as a human being has.
71
251116
3219
e transversal para aprender e planificar tal como um ser humano.
04:14
The cortex still has some algorithmic tricks
72
254335
2126
O córtex ainda tem alguns truques algorítmicos
04:16
that we don't yet know how to match in machines.
73
256461
2355
que ainda não sabemos como ligar nas máquinas.
04:19
So the question is,
74
259886
1899
Portanto a questão é,
04:21
how far are we from being able to match those tricks?
75
261785
3500
a que distância estamos de poder ligar esses truques?
04:26
A couple of years ago,
76
266245
1083
Há alguns anos,
04:27
we did a survey of some of the world's leading A.I. experts,
77
267328
2888
fizemos um inquérito a alguns dos especialistas em I.A.,
04:30
to see what they think, and one of the questions we asked was,
78
270216
3224
para ver o que eles pensam, e uma das questões que colocámos foi:
04:33
"By which year do you think there is a 50 percent probability
79
273440
3353
"Por volta de que ano é que pensa que atingiremos a I.A.
04:36
that we will have achieved human-level machine intelligence?"
80
276793
3482
ao nível humano, com 50% de probabilidade?"
04:40
We defined human-level here as the ability to perform
81
280785
4183
Definimos o nível humano como a capacidade de realizar
04:44
almost any job at least as well as an adult human,
82
284968
2871
praticamente qualquer trabalho. pelo menos como adulto,
04:47
so real human-level, not just within some limited domain.
83
287839
4005
a nível humano real, não apenas dentro de um domínio limitado.
04:51
And the median answer was 2040 or 2050,
84
291844
3650
A resposta média foi 2040 ou 2050,
04:55
depending on precisely which group of experts we asked.
85
295494
2806
consoante o grupo de especialistas a que perguntámos.
04:58
Now, it could happen much, much later, or sooner,
86
298300
4039
Poderá acontecer muito mais tarde, ou mais cedo,
05:02
the truth is nobody really knows.
87
302339
1940
a verdade é que ninguém sabe.
05:05
What we do know is that the ultimate limit to information processing
88
305259
4412
O que nós sabemos é que o limite fundamental
para processar informação no substrato duma máquina,
05:09
in a machine substrate lies far outside the limits in biological tissue.
89
309671
4871
é muito superior ao limite dos tecidos biológicos.
05:15
This comes down to physics.
90
315241
2378
Isto leva-nos à física.
05:17
A biological neuron fires, maybe, at 200 hertz, 200 times a second.
91
317619
4718
Um neurónio biológico dispara, talvez, a 200 hertz, 200 vezes por segundo.
05:22
But even a present-day transistor operates at the Gigahertz.
92
322337
3594
Mas até um transístor moderno opera em gigahertz.
05:25
Neurons propagate slowly in axons, 100 meters per second, tops.
93
325931
5297
Os neurónios propagam lentamente em axónios, a 100 metros por segundo.
05:31
But in computers, signals can travel at the speed of light.
94
331228
3111
Mas em computadores, os sinais podem deslocar-se à velocidade da luz.
05:35
There are also size limitations,
95
335079
1869
Também há limitações de tamanho.
05:36
like a human brain has to fit inside a cranium,
96
336948
3027
O cérebro humano tem que caber dentro do crânio,
05:39
but a computer can be the size of a warehouse or larger.
97
339975
4761
mas um computador pode ser do tamanho de um armazém ou ainda maior.
05:44
So the potential for superintelligence lies dormant in matter,
98
344736
5599
Por isso o potencial para a super inteligência permanece latente na matéria,
05:50
much like the power of the atom lay dormant throughout human history,
99
350335
5712
tal como a potência do átomo permaneceu latente na história da humanidade,
05:56
patiently waiting there until 1945.
100
356047
4405
pacientemente à espera até 1945.
06:00
In this century,
101
360452
1248
Neste século,
06:01
scientists may learn to awaken the power of artificial intelligence.
102
361700
4118
os cientistas talvez aprendam a despertar o poder da inteligência artificial.
06:05
And I think we might then see an intelligence explosion.
103
365818
4008
E penso que poderemos então assistir a uma explosão intelectual.
06:10
Now most people, when they think about what is smart and what is dumb,
104
370406
3957
A maioria das pessoas, quando pensam acerca do que é a esperteza e a estupidez,
06:14
I think have in mind a picture roughly like this.
105
374363
3023
têm em mente uma imagem como esta, penso eu.
06:17
So at one end we have the village idiot,
106
377386
2598
Numa ponta temos o idiota da aldeia,
06:19
and then far over at the other side
107
379984
2483
e noutra ponta muito distante
06:22
we have Ed Witten, or Albert Einstein, or whoever your favorite guru is.
108
382467
4756
temos Ed Witten, ou Albert Einstein, ou qualquer um dos vossos gurus favoritos.
06:27
But I think that from the point of view of artificial intelligence,
109
387223
3834
Mas penso que, do ponto de vista da inteligência artificial,
06:31
the true picture is actually probably more like this:
110
391057
3681
a imagem verdadeira é provavelmente mais parecida com isto.
06:35
AI starts out at this point here, at zero intelligence,
111
395258
3378
Começa tudo neste ponto aqui, na inteligência zero,
06:38
and then, after many, many years of really hard work,
112
398636
3011
e depois, após muitos anos de trabalho árduo,
06:41
maybe eventually we get to mouse-level artificial intelligence,
113
401647
3844
talvez cheguemos à inteligência artificial ao nível de um rato,
06:45
something that can navigate cluttered environments
114
405491
2430
uma coisa que possa navegar em ambientes obstruídos
06:47
as well as a mouse can.
115
407921
1987
tal como um rato pode.
06:49
And then, after many, many more years of really hard work, lots of investment,
116
409908
4313
E depois, após muitos mais anos de trabalho árduo, muitos investimentos,
06:54
maybe eventually we get to chimpanzee-level artificial intelligence.
117
414221
4639
talvez cheguemos à inteligência artificial a nível de um chimpanzé.
06:58
And then, after even more years of really, really hard work,
118
418860
3210
E depois, após ainda mais anos de trabalho ainda mais duro,
07:02
we get to village idiot artificial intelligence.
119
422070
2913
chegamos à inteligência artificial a nível do idiota da aldeia.
07:04
And a few moments later, we are beyond Ed Witten.
120
424983
3272
E alguns momentos depois, ultrapassamos Ed Witten.
07:08
The train doesn't stop at Humanville Station.
121
428255
2970
O comboio não pára na estação Humanville.
07:11
It's likely, rather, to swoosh right by.
122
431225
3022
É mais provável que a ultrapasse.
07:14
Now this has profound implications,
123
434247
1984
Isto tem profundas implicações,
07:16
particularly when it comes to questions of power.
124
436231
3862
particularmente no que toca à questão do poder.
07:20
For example, chimpanzees are strong --
125
440093
1899
Por exemplo, os chimpanzés são fortes
07:21
pound for pound, a chimpanzee is about twice as strong as a fit human male.
126
441992
5222
— em proporção ao peso, um chimpanzé é duas vezes mais forte que um ser humano.
07:27
And yet, the fate of Kanzi and his pals depends a lot more
127
447214
4614
No entanto, o destino de Kanzi e dos seus camaradas depende mais
07:31
on what we humans do than on what the chimpanzees do themselves.
128
451828
4140
daquilo que nós humanos fazemos do que o que os chimpanzés fazem.
07:37
Once there is superintelligence,
129
457228
2314
Uma vez atingida a super inteligência,
07:39
the fate of humanity may depend on what the superintelligence does.
130
459542
3839
o destino da humanidade pode depender daquilo que a super inteligência faz.
07:44
Think about it:
131
464451
1057
Pensem nisto:
07:45
Machine intelligence is the last invention that humanity will ever need to make.
132
465508
5044
A inteligência mecânica é a última invenção que a humanidade precisa de fazer.
07:50
Machines will then be better at inventing than we are,
133
470552
2973
As máquinas tornar-se-ão melhores a inventar do que nós,
07:53
and they'll be doing so on digital timescales.
134
473525
2540
e farão isso em tempos digitais.
07:56
What this means is basically a telescoping of the future.
135
476065
4901
O que isto significa é basicamente uma previsão do futuro distante.
08:00
Think of all the crazy technologies that you could have imagined
136
480966
3558
Pensem em todas as tecnologias absurdas que alguma vez podem ter imaginado
08:04
maybe humans could have developed in the fullness of time:
137
484524
2798
que os humanos pudessem ter desenvolvido com o tempo:
08:07
cures for aging, space colonization,
138
487322
3258
curas para o envelhecimento, colonização do espaço,
08:10
self-replicating nanobots or uploading of minds into computers,
139
490580
3731
nanorobôs auto-replicadores ou transferir as nossas mentes para computadores,
08:14
all kinds of science fiction-y stuff
140
494311
2159
todos os tipos de objectos da ciência ficção
08:16
that's nevertheless consistent with the laws of physics.
141
496470
2737
que, no entanto, são consistentes com as leis da física.
08:19
All of this superintelligence could develop, and possibly quite rapidly.
142
499207
4212
Toda esta super inteligência poderia ser desenvolvida, e rapidamente.
08:24
Now, a superintelligence with such technological maturity
143
504449
3558
Uma super inteligência com tanta maturidade tecnológica
08:28
would be extremely powerful,
144
508007
2179
poderia ser extremamente poderosa
08:30
and at least in some scenarios, it would be able to get what it wants.
145
510186
4546
e, pelo menos nalguns cenários, poderia conseguir aquilo que quer.
08:34
We would then have a future that would be shaped by the preferences of this A.I.
146
514732
5661
Teríamos então um futuro construído
segundo as preferências dessa inteligência artificial.
08:41
Now a good question is, what are those preferences?
147
521855
3749
Agora uma boa pergunta é, quais são essas preferências?
08:46
Here it gets trickier.
148
526244
1769
Aqui torna-se mais complicado.
Para fazer qualquer progresso com isto,
08:48
To make any headway with this,
149
528013
1435
08:49
we must first of all avoid anthropomorphizing.
150
529448
3276
temos de, primeiramente, evitar antropomorfizar.
08:53
And this is ironic because every newspaper article
151
533934
3301
E isto é irónico porque todos os artigos de jornais
08:57
about the future of A.I. has a picture of this:
152
537235
3855
acerca do futuro da inteligência artificial têm uma imagem como esta.
09:02
So I think what we need to do is to conceive of the issue more abstractly,
153
542280
4134
Então penso que aquilo que temos de fazer é imaginar a questão mais abstractamente,
09:06
not in terms of vivid Hollywood scenarios.
154
546414
2790
não em termos de cenários brilhantes de Hollywood.
09:09
We need to think of intelligence as an optimization process,
155
549204
3617
Temos de pensar na inteligência como um processo de optimização,
09:12
a process that steers the future into a particular set of configurations.
156
552821
5649
um processo que guia o futuro para um conjunto particular de configurações.
09:18
A superintelligence is a really strong optimization process.
157
558470
3511
A super inteligência é um processo de optimização muito forte.
09:21
It's extremely good at using available means to achieve a state
158
561981
4117
É extremamente bom a utilizar os meios disponíveis para atingir um estado
09:26
in which its goal is realized.
159
566098
1909
no qual o seu objetivo seja atingido.
09:28
This means that there is no necessary connection between
160
568447
2672
Isto significa que não há ligação necessária
09:31
being highly intelligent in this sense,
161
571119
2734
entre ser muito inteligente neste sentido,
09:33
and having an objective that we humans would find worthwhile or meaningful.
162
573853
4662
e ter um objectivo que nós humanos acharíamos útil ou proveitoso.
09:39
Suppose we give an A.I. the goal to make humans smile.
163
579321
3794
Suponham que damos o objectivo de criar sorrisos humanos à inteligência artificial.
09:43
When the A.I. is weak, it performs useful or amusing actions
164
583115
2982
Quando a I.A. é fraca, realiza acções cómicas ou úteis
09:46
that cause its user to smile.
165
586097
2517
que levam o utilizador a sorrir.
09:48
When the A.I. becomes superintelligent,
166
588614
2417
Quando a inteligência artificial se torna super inteligente,
09:51
it realizes that there is a more effective way to achieve this goal:
167
591031
3523
apercebe-se que existe uma melhor forma de atingir esse objectivo:
09:54
take control of the world
168
594554
1922
controlar o mundo
09:56
and stick electrodes into the facial muscles of humans
169
596476
3162
e inserir eléctrodos nos músculos faciais dos humanos
09:59
to cause constant, beaming grins.
170
599638
2941
para causar sorrisos constantes e radiantes.
10:02
Another example,
171
602579
1035
Outro exemplo:
10:03
suppose we give A.I. the goal to solve a difficult mathematical problem.
172
603614
3383
suponham que desafiamos a I.A. a resolver um problema matemático difícil.
10:06
When the A.I. becomes superintelligent,
173
606997
1937
Quando a I.A. se torna super inteligente,
10:08
it realizes that the most effective way to get the solution to this problem
174
608934
4171
percebe que a forma mais eficiente de obter a solução para este problema
10:13
is by transforming the planet into a giant computer,
175
613105
2930
é através da transformação do planeta num computador gigante,
10:16
so as to increase its thinking capacity.
176
616035
2246
para aumentar a sua capacidade de pensar.
10:18
And notice that this gives the A.I.s an instrumental reason
177
618281
2764
E reparem que isto dá uma razão instrumental à I.A.
10:21
to do things to us that we might not approve of.
178
621045
2516
para nos fazer coisas que possamos não aprovar.
10:23
Human beings in this model are threats,
179
623561
1935
Neste modelo, os seres humanos são uma ameaça,
10:25
we could prevent the mathematical problem from being solved.
180
625496
2921
poderíamos impedir a resolução deste problema matemático.
Claro, as coisas não vão dar erradas nessas formas particulares;
10:29
Of course, perceivably things won't go wrong in these particular ways;
181
629207
3494
10:32
these are cartoon examples.
182
632701
1753
estes são exemplos caricaturados.
10:34
But the general point here is important:
183
634454
1939
Mas este ponto geral é importante:
10:36
if you create a really powerful optimization process
184
636393
2873
se criarem um processo de optimização muito potente
10:39
to maximize for objective x,
185
639266
2234
para maximizar o objectivo x,
10:41
you better make sure that your definition of x
186
641500
2276
é melhor assegurarem-se que a definição de x
10:43
incorporates everything you care about.
187
643776
2469
incorpora tudo aquilo que vos interessa.
10:46
This is a lesson that's also taught in many a myth.
188
646835
4384
Esta é uma lição que também é ensinada em muitos mitos.
10:51
King Midas wishes that everything he touches be turned into gold.
189
651219
5298
O Rei Midas deseja que tudo aquilo em que ele toca se torne ouro.
10:56
He touches his daughter, she turns into gold.
190
656517
2861
Toca na filha dele, transforma-a em ouro.
10:59
He touches his food, it turns into gold.
191
659378
2553
Toca na comida dele, esta torna-se ouro.
11:01
This could become practically relevant,
192
661931
2589
Isto poderia tornar-se particularmente relevante,
11:04
not just as a metaphor for greed,
193
664520
2070
não apenas como metáfora para a ganância,
11:06
but as an illustration of what happens
194
666590
1895
mas como uma ilustração daquilo que acontece
11:08
if you create a powerful optimization process
195
668485
2837
se criarem um processo de optimização poderoso
11:11
and give it misconceived or poorly specified goals.
196
671322
4789
e lhe derem objectivos pouco específicos.
11:16
Now you might say, if a computer starts sticking electrodes into people's faces,
197
676111
5189
Podem dizer, se um computador começar a prender eléctrodos nas caras das pessoas,
11:21
we'd just shut it off.
198
681300
2265
basta desligá-los.
11:24
A, this is not necessarily so easy to do if we've grown dependent on the system --
199
684555
5340
A) isso não é assim tão fácil de fazer se nos tornarmos dependentes do sistema
11:29
like, where is the off switch to the Internet?
200
689895
2732
— por exemplo, onde está o interruptor da Internet?
11:32
B, why haven't the chimpanzees flicked the off switch to humanity,
201
692627
5120
B) porque é que os chimpanzés ou os neandertais
não desligaram o interruptor para a humanidade?
11:37
or the Neanderthals?
202
697747
1551
11:39
They certainly had reasons.
203
699298
2666
Eles de certeza que tinham motivos.
11:41
We have an off switch, for example, right here.
204
701964
2795
Temos um interruptor aqui, por exemplo.
11:44
(Choking)
205
704759
1554
(Sufocação)
11:46
The reason is that we are an intelligent adversary;
206
706313
2925
A razão é que somos um adversário inteligente;
11:49
we can anticipate threats and plan around them.
207
709238
2728
podemos prever ameaças e fazer planos para evitá-las.
11:51
But so could a superintelligent agent,
208
711966
2504
Mas isso também consegue um agente super inteligente,
11:54
and it would be much better at that than we are.
209
714470
3254
e seria muito melhor nisso do que nós.
11:57
The point is, we should not be confident that we have this under control here.
210
717724
7187
A questão é, não devemos ser confiantes e pensar que temos tudo sob controlo.
12:04
And we could try to make our job a little bit easier by, say,
211
724911
3447
Podíamos tentar fazer o nosso trabalho um pouco mais fácil,
pondo a inteligência artificial numa caixa,
12:08
putting the A.I. in a box,
212
728358
1590
12:09
like a secure software environment,
213
729948
1796
como um "software" de ambiente seguro,
12:11
a virtual reality simulation from which it cannot escape.
214
731744
3022
uma simulação da realidade virtual da qual não possa escapar.
12:14
But how confident can we be that the A.I. couldn't find a bug.
215
734766
4146
Mas quanta certeza podemos ter que a I.A. não encontraria um buraco.
12:18
Given that merely human hackers find bugs all the time,
216
738912
3169
Dado que os "hackers" humanos estão sempre a encontrar buracos,
12:22
I'd say, probably not very confident.
217
742081
3036
eu diria, provavelmente não muito confiantes.
12:26
So we disconnect the ethernet cable to create an air gap,
218
746237
4548
Então desligamos o cabo da Ethernet para criar uma caixa de ar,
12:30
but again, like merely human hackers
219
750785
2668
mas mais uma vez, como meros "hackers"
12:33
routinely transgress air gaps using social engineering.
220
753453
3381
que transgridem caixas de ar utilizando engenharia social.
12:36
Right now, as I speak,
221
756834
1259
Neste momento em que falo,
12:38
I'm sure there is some employee out there somewhere
222
758093
2389
tenho a certeza que há um empregado, algures.
12:40
who has been talked into handing out her account details
223
760482
3346
a quem alguém que diz ser do departamento de informática
12:43
by somebody claiming to be from the I.T. department.
224
763828
2746
está a pedir os dados de identificação e "password".
12:46
More creative scenarios are also possible,
225
766574
2127
Também são possíveis cenários mais criativos.
12:48
like if you're the A.I.,
226
768701
1315
Por exemplo, uma I.A. pode imaginar
12:50
you can imagine wiggling electrodes around in your internal circuitry
227
770016
3532
agitar eléctrodos nos circuitos internos
12:53
to create radio waves that you can use to communicate.
228
773548
3462
para criar ondas de rádio que pode utilizar para comunicar.
12:57
Or maybe you could pretend to malfunction,
229
777010
2424
Ou talvez pudesse fingir uma avaria
12:59
and then when the programmers open you up to see what went wrong with you,
230
779434
3497
e depois, quando os programadores a abrirem para ver o que se passou de errado,
13:02
they look at the source code -- Bam! --
231
782931
1936
olham para o código fonte — Bam! —
13:04
the manipulation can take place.
232
784867
2447
a manipulação toma lugar.
13:07
Or it could output the blueprint to a really nifty technology,
233
787314
3430
Ou poderia emitir um rascunho para uma tecnologia genial
13:10
and when we implement it,
234
790744
1398
e, quando a implementamos,
13:12
it has some surreptitious side effect that the A.I. had planned.
235
792142
4397
tem alguns efeitos secundários que a inteligência artificial planeou.
13:16
The point here is that we should not be confident in our ability
236
796539
3463
A questão aqui é que não deveríamos confiar na nossa capacidade
13:20
to keep a superintelligent genie locked up in its bottle forever.
237
800002
3808
em manter um génio super inteligente fechado na sua garrafa para sempre.
13:23
Sooner or later, it will out.
238
803810
2254
Mais cedo ou mais tarde ele vai sair.
13:27
I believe that the answer here is to figure out
239
807034
3103
Acredito que a resposta seja encontrar
13:30
how to create superintelligent A.I. such that even if -- when -- it escapes,
240
810137
5024
uma forma de criar uma inteligência artificial que, mesmo que escape,
13:35
it is still safe because it is fundamentally on our side
241
815161
3277
ainda se mantenha segura porque está fundamentalmente do nosso lado
13:38
because it shares our values.
242
818438
1899
porque partilha os nossos valores.
13:40
I see no way around this difficult problem.
243
820337
3210
Não vejo outra forma para este problema complexo.
13:44
Now, I'm actually fairly optimistic that this problem can be solved.
244
824557
3834
Eu sinto-me optimista quanto à resolução deste problema.
13:48
We wouldn't have to write down a long list of everything we care about,
245
828391
3903
Não teríamos de escrever uma longa lista com tudo aquilo que nos é importante,
13:52
or worse yet, spell it out in some computer language
246
832294
3643
ou ainda pior, enunciá-la numa linguagem de computador
13:55
like C++ or Python,
247
835937
1454
como C++ ou Python,
13:57
that would be a task beyond hopeless.
248
837391
2767
o que seria uma tarefa sem esperança.
14:00
Instead, we would create an A.I. that uses its intelligence
249
840158
4297
Em vez disso, criaríamos uma inteligência artificial que utiliza a sua inteligência
14:04
to learn what we value,
250
844455
2771
para aprender o que nós valorizamos.
14:07
and its motivation system is constructed in such a way that it is motivated
251
847226
5280
O seu sistema de motivação seria construído de tal forma que fosse motivado
14:12
to pursue our values or to perform actions that it predicts we would approve of.
252
852506
5232
pela busca de valores ou de acções, prevendo que iríamos aprová-las.
14:17
We would thus leverage its intelligence as much as possible
253
857738
3414
Iríamos então elevar a sua inteligência o mais possível
14:21
to solve the problem of value-loading.
254
861152
2745
para resolver o problema de carregamento de valores.
14:24
This can happen,
255
864727
1512
Isto pode acontecer,
14:26
and the outcome could be very good for humanity.
256
866239
3596
e o resultado poderia ser muito bom para a Humanidade.
14:29
But it doesn't happen automatically.
257
869835
3957
Mas não acontece sozinho.
14:33
The initial conditions for the intelligence explosion
258
873792
2998
As condições iniciais para a explosão da inteligência
14:36
might need to be set up in just the right way
259
876790
2863
podem precisar de ser definidas da forma correta
14:39
if we are to have a controlled detonation.
260
879653
3530
se queremos ter uma detonação controlada.
14:43
The values that the A.I. has need to match ours,
261
883183
2618
Os valores da I.A. têm de corresponder aos nossos,
14:45
not just in the familiar context,
262
885801
1760
não apenas num contexto familiar,
14:47
like where we can easily check how the A.I. behaves,
263
887561
2438
onde podemos ver com facilidade como a I.A. se comporta,
14:49
but also in all novel contexts that the A.I. might encounter
264
889999
3234
mas também em todos os contextos que a I.A. possa encontrar
14:53
in the indefinite future.
265
893233
1557
no futuro indefinido.
14:54
And there are also some esoteric issues that would need to be solved, sorted out:
266
894790
4737
E há também algumas questões esotéricas que teriam de ser resolvidas, que são:
14:59
the exact details of its decision theory,
267
899527
2089
os detalhes exactos da sua teoria decisiva,
15:01
how to deal with logical uncertainty and so forth.
268
901616
2864
como lidar com a incerteza lógica e assim por diante.
15:05
So the technical problems that need to be solved to make this work
269
905330
3102
Os problemas que têm de ser resolvidos tornam este trabalho
15:08
look quite difficult --
270
908432
1113
um pouco difícil
15:09
not as difficult as making a superintelligent A.I.,
271
909545
3380
— não tão difícil como fazer uma inteligência artificial super inteligente
15:12
but fairly difficult.
272
912925
2868
mas bastante difícil.
15:15
Here is the worry:
273
915793
1695
A preocupação é esta:
15:17
Making superintelligent A.I. is a really hard challenge.
274
917488
4684
Criar uma inteligência artificial super inteligente é um grande desafio.
15:22
Making superintelligent A.I. that is safe
275
922172
2548
Fazer uma inteligência artificial que seja segura
15:24
involves some additional challenge on top of that.
276
924720
2416
envolve desafios adicionais para além deste.
15:28
The risk is that if somebody figures out how to crack the first challenge
277
928216
3487
O risco é que, se alguém descobre uma forma de piratear o primeiro desafio
15:31
without also having cracked the additional challenge
278
931703
3001
sem ter pirateado o desafio adicional
15:34
of ensuring perfect safety.
279
934704
1901
de assegurar a segurança perfeita.
15:37
So I think that we should work out a solution
280
937375
3331
Por isso eu penso que deveríamos trabalhar numa solução
15:40
to the control problem in advance,
281
940706
2822
para controlar os problemas com antecedência,
15:43
so that we have it available by the time it is needed.
282
943528
2660
para que o tenhamos disponível para quando for preciso.
15:46
Now it might be that we cannot solve the entire control problem in advance
283
946768
3507
Pode ser que não consigamos resolver o problema de controlo por inteiro
15:50
because maybe some elements can only be put in place
284
950275
3024
porque talvez apenas se possam colocar alguns elementos
15:53
once you know the details of the architecture where it will be implemented.
285
953299
3997
uma vez que saibamos os detalhes da arquitectura onde vai ser implementado.
15:57
But the more of the control problem that we solve in advance,
286
957296
3380
Mas quanto mais resolvermos o problema de controlo,
16:00
the better the odds that the transition to the machine intelligence era
287
960676
4090
maior será a probabilidade que a transição para a era da inteligência mecânica
16:04
will go well.
288
964766
1540
corra bem.
16:06
This to me looks like a thing that is well worth doing
289
966306
4644
Isto parece-me algo que vale a pena ser feito
16:10
and I can imagine that if things turn out okay,
290
970950
3332
e posso imaginar que, se as coisas correrem bem,
16:14
that people a million years from now look back at this century
291
974282
4658
as pessoas daqui um milhão de anos vão olhar para este século
16:18
and it might well be that they say that the one thing we did that really mattered
292
978940
4002
e é muito provável que digam que uma das coisas que fizemos e que teve impacto
16:22
was to get this thing right.
293
982942
1567
foi pôr isto a funcionar.
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Thank you.
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Obrigado.
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