Marvin Minsky: Health, population and the human mind

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TED


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

Tradutor: Dulce Calçada Revisora: Rafael Eufrasio
00:18
If you ask people about what part of psychology do they think is hard,
0
18330
6000
Se perguntarmos às pessoas
que área da psicologia pensam ser a mais difícil
00:24
and you say, "Well, what about thinking and emotions?"
1
24330
3000
e lhes dermos a escolher entre pensamento e emoções,
00:27
Most people will say, "Emotions are terribly hard.
2
27330
3000
a maioria dirá:
"As emoções são extremamente difíceis.
00:30
They're incredibly complex. They can't -- I have no idea of how they work.
3
30330
6000
"São incrivelmente complexas, não faço ideia de como funcionam.
00:36
But thinking is really very straightforward:
4
36330
2000
"Já o pensamento é muito simples.
00:38
it's just sort of some kind of logical reasoning, or something.
5
38330
4000
"É apenas mais ou menos uma espécie de raciocínio lógico.
00:42
But that's not the hard part."
6
42330
3000
"Mas essa não é a parte difícil."
00:45
So here's a list of problems that come up.
7
45330
2000
Temos aqui uma lista de problemas por resolver.
00:47
One nice problem is, what do we do about health?
8
47330
3000
Um problema interessante é o que fazer em relação à saúde?
00:50
The other day, I was reading something, and the person said
9
50330
4000
Ainda há dias estava a ler uma coisa que dizia
00:54
probably the largest single cause of disease is handshaking in the West.
10
54330
6000
que, provavelmente, a maior causa de doença no mundo ocidental
é o aperto de mão.
01:00
And there was a little study about people who don't handshake,
11
60330
4000
Havia um pequeno estudo que comparava pessoas que não dão apertos de mão
01:04
and comparing them with ones who do handshake.
12
64330
3000
com pessoas que dão apertos de mão.
01:07
And I haven't the foggiest idea of where you find the ones that don't handshake,
13
67330
5000
Não faço a menor ideia onde terão encontrado as que não dão apertos de mão,
01:12
because they must be hiding.
14
72330
3000
porque devem estar escondidas.
01:15
And the people who avoid that
15
75330
4000
As pessoas que evitam este gesto
01:19
have 30 percent less infectious disease or something.
16
79330
4000
têm um risco cerca de 30% menor de contrair doenças infecciosas.
01:23
Or maybe it was 31 and a quarter percent.
17
83330
3000
Ou talvez fosse 31,25%.
01:26
So if you really want to solve the problem of epidemics and so forth,
18
86330
4000
Portanto, se quisermos acabar com as epidemias, comecemos por aí.
01:30
let's start with that. And since I got that idea,
19
90330
4000
Desde que tive conhecimento desta ideia
01:34
I've had to shake hundreds of hands.
20
94330
4000
tive que apertar centenas de mãos.
01:38
And I think the only way to avoid it
21
98330
5000
Penso que a única maneira de evitá-lo
01:43
is to have some horrible visible disease,
22
103330
2000
é ter alguma doença horrível bem visível,
01:45
and then you don't have to explain.
23
105330
3000
e aí não temos de explicar-nos.
01:48
Education: how do we improve education?
24
108330
4000
Ensino: como melhorar o ensino?
01:52
Well, the single best way is to get them to understand
25
112330
4000
A melhor maneira é fazê-los compreender
01:56
that what they're being told is a whole lot of nonsense.
26
116330
3000
que o que lhes têm dito são completos disparates.
01:59
And then, of course, you have to do something
27
119330
2000
E depois, claro, há que moderar um pouco esta atitude,
02:01
about how to moderate that, so that anybody can -- so they'll listen to you.
28
121330
5000
para que alguém de facto nos ouça.
02:06
Pollution, energy shortage, environmental diversity, poverty.
29
126330
4000
Poluição, escassez de energia, diversidade ambiental, pobreza.
02:10
How do we make stable societies? Longevity.
30
130330
4000
Como construir sociedades estáveis?
Longevidade.
02:14
Okay, there're lots of problems to worry about.
31
134330
3000
Ok, há muitos problemas preocupantes.
02:17
Anyway, the question I think people should talk about --
32
137330
2000
Aliás, a questão que penso que devíamos discutir,
02:19
and it's absolutely taboo -- is, how many people should there be?
33
139330
5000
e que é um tabu absoluto, é: Quantas pessoas deveriam existir?
02:24
And I think it should be about 100 million or maybe 500 million.
34
144330
7000
Penso que deveriam existir cerca de 100 ou talvez 500 milhões.
02:31
And then notice that a great many of these problems disappear.
35
151330
5000
Reparem que muitos destes problemas desaparecem.
02:36
If you had 100 million people
36
156330
2000
Se houvesse só 100 milhões de pessoas convenientemente distribuídas...
02:38
properly spread out, then if there's some garbage,
37
158330
6000
(Risos)
... se houvesse algum lixo, poderíamos deitá-lo fora,
02:44
you throw it away, preferably where you can't see it, and it will rot.
38
164330
7000
de preferência longe da vista, e apodreceria.
02:51
Or you throw it into the ocean and some fish will benefit from it.
39
171330
5000
Ou poderíamos deitá-lo ao mar e os peixes poderiam beneficiar dele.
02:56
The problem is, how many people should there be?
40
176330
2000
O problema é: quantas pessoas deveriam existir?
02:58
And it's a sort of choice we have to make.
41
178330
3000
É uma espécie de escolha que temos de fazer.
03:01
Most people are about 60 inches high or more,
42
181330
3000
A maioria das pessoas mede 1,5 metros ou mais, e há esta perda cúbica.
03:04
and there's these cube laws. So if you make them this big,
43
184330
4000
Portanto, se conseguíssemos ter pessoas deste tamanho,
03:08
by using nanotechnology, I suppose --
44
188330
3000
recorrendo à nanotecnologia, suponho...
03:11
(Laughter)
45
191330
1000
(Risos)
03:12
-- then you could have a thousand times as many.
46
192330
2000
... poderia haver mil vezes mais pessoas.
03:14
That would solve the problem, but I don't see anybody
47
194330
2000
Isso resolveria o problema,
03:16
doing any research on making people smaller.
48
196330
3000
mas não vejo ninguém a investigar como tornar as pessoas mais pequenas.
03:19
Now, it's nice to reduce the population, but a lot of people want to have children.
49
199330
5000
É boa ideia reduzir a população, mas muitas pessoas querem ter filhos.
03:24
And there's one solution that's probably only a few years off.
50
204330
3000
Provavelmente teremos uma solução daqui a poucos anos.
03:27
You know you have 46 chromosomes. If you're lucky, you've got 23
51
207330
5000
Sabem que temos 46 cromossomas.
Com alguma sorte, temos 23 de cada progenitor,
03:32
from each parent. Sometimes you get an extra one or drop one out,
52
212330
6000
por vezes ficamos com um a mais ou a menos,
03:38
but -- so you can skip the grandparent and great-grandparent stage
53
218330
4000
mas podemos saltar as etapas de avô e bisavô
03:42
and go right to the great-great-grandparent. And you have 46 people
54
222330
5000
e ir diretamente para a de trisavô.
Reunimos 46 pessoas e damos-lhes qualquer tipo de analisador.
03:47
and you give them a scanner, or whatever you need,
55
227330
3000
03:50
and they look at their chromosomes and each of them says
56
230330
4000
Eles olham para os seus cromossomas e cada um diz de qual gosta mais.
03:54
which one he likes best, or she -- no reason to have just two sexes
57
234330
5000
(Risos)
Já não há razão para haver só dois sexos.
03:59
any more, even. So each child has 46 parents,
58
239330
5000
Portanto, cada criança tem 46 pais,
04:04
and I suppose you could let each group of 46 parents have 15 children.
59
244330
6000
e suponho que podíamos deixar cada grupo de 46 pais ter 15 filhos.
04:10
Wouldn't that be enough? And then the children
60
250330
2000
Não seria suficiente?
04:12
would get plenty of support, and nurturing, and mentoring,
61
252330
4000
Depois os filhos teriam muito apoio, sustento e educação
04:16
and the world population would decline very rapidly
62
256330
2000
e a população do mundo entraria em declínio rapidamente
04:18
and everybody would be totally happy.
63
258330
3000
e toda a gente seria totalmente feliz.
04:21
Timesharing is a little further off in the future.
64
261330
3000
A "partilha de tempo" estará num futuro mais distante.
04:24
And there's this great novel that Arthur Clarke wrote twice,
65
264330
3000
Há um belo romance, que Arthur Clarke escreveu duas vezes,
04:27
called "Against the Fall of Night" and "The City and the Stars."
66
267330
4000
chamado "Against the Fall of Night" e "A Cidade e as Estrelas".
04:31
They're both wonderful and largely the same,
67
271330
3000
São ambos maravilhosos e em grande medida iguais,
04:34
except that computers happened in between.
68
274330
2000
exceto que os computadores foram inventados entre os dois.
04:36
And Arthur was looking at this old book, and he said, "Well, that was wrong.
69
276330
5000
Arthur olhou para o primeiro livro e disse:
"Isto está errado. O futuro tem que ter computadores."
04:41
The future must have some computers."
70
281330
2000
04:43
So in the second version of it, there are 100 billion
71
283330
5000
Assim, na segunda versão do livro, há 100 ou 1000 mil milhões
04:48
or 1,000 billion people on Earth, but they're all stored on hard disks or floppies,
72
288330
8000
de pessoas na Terra,
mas estão todas armazenadas em discos rígidos ou disquetes,
04:56
or whatever they have in the future.
73
296330
2000
ou o que quer que existisse no futuro.
04:58
And you let a few million of them out at a time.
74
298330
4000
Deixam-se sair uns poucos milhões de cada vez.
05:02
A person comes out, they live for a thousand years
75
302330
4000
Uma pessoa sai, vive durante mil anos,
05:06
doing whatever they do, and then, when it's time to go back
76
306330
6000
faz a sua vida, até ser altura de regressar
05:12
for a billion years -- or a million, I forget, the numbers don't matter --
77
312330
4000
por mil milhões de anos, ou um milhão, esqueci-me, os números não interessam,
05:16
but there really aren't very many people on Earth at a time.
78
316330
4000
mas não existem muitas pessoas na Terra num dado período de tempo.
05:20
And you get to think about yourself and your memories,
79
320330
2000
Podemos refletir sobre nós próprios e as nossas memórias
05:22
and before you go back into suspension, you edit your memories
80
322330
5000
e, antes de sermos suspendidos de novo. podemos corrigi-las
05:27
and you change your personality and so forth.
81
327330
3000
e mudar a nossa personalidade, por exemplo.
05:30
The plot of the book is that there's not enough diversity,
82
330330
6000
O enredo do livro é que não há suficiente diversidade
05:36
so that the people who designed the city
83
336330
3000
e assim, as pessoas que construíram a cidade
05:39
make sure that every now and then an entirely new person is created.
84
339330
4000
certificam-se de que uma vez por outra é criada uma pessoa totalmente nova.
05:43
And in the novel, a particular one named Alvin is created. And he says,
85
343330
6000
O romance fala de uma destas novas pessoas, Alvin, que pensa:
05:49
maybe this isn't the best way, and wrecks the whole system.
86
349330
4000
"Talvez esta não seja a melhor maneira", e destrói todo o sistema.
05:53
I don't think the solutions that I proposed
87
353330
2000
Penso que as soluções que propus aqui
05:55
are good enough or smart enough.
88
355330
3000
não são suficientemente boas nem suficientemente inteligentes.
05:58
I think the big problem is that we're not smart enough
89
358330
4000
Penso que o grande problema é que não somos suficientemente inteligentes
06:02
to understand which of the problems we're facing are good enough.
90
362330
4000
para compreender quais os problemas que importa resolver.
06:06
Therefore, we have to build super intelligent machines like HAL.
91
366330
4000
Portanto, temos que construir máquinas superinteligentes como o HAL.
06:10
As you remember, at some point in the book for "2001,"
92
370330
5000
Como devem estar lembrados, a dada altura no livro "2001, Odisseia no Espaço",
06:15
HAL realizes that the universe is too big, and grand, and profound
93
375330
5000
o HAL apercebe-se de que o Universo é demasiado grande e profundo
06:20
for those really stupid astronauts. If you contrast HAL's behavior
94
380330
4000
para aqueles astronautas estúpidos.
Se compararmos o comportamento do HAL
06:24
with the triviality of the people on the spaceship,
95
384330
4000
com a trivialidade das pessoas a bordo da nave espacial,
06:28
you can see what's written between the lines.
96
388330
3000
então conseguiremos ler nas entrelinhas.
06:31
Well, what are we going to do about that? We could get smarter.
97
391330
3000
O que fazer então em relação a isso? Podíamos tornar-nos mais inteligentes.
06:34
I think that we're pretty smart, as compared to chimpanzees,
98
394330
5000
Acho que somos bastante inteligentes, em comparação com os chimpanzés,
06:39
but we're not smart enough to deal with the colossal problems that we face,
99
399330
6000
mas não o suficiente para lidar com os problemas colossais que enfrentamos,
06:45
either in abstract mathematics
100
405330
2000
tanto em matemática abstrata
06:47
or in figuring out economies, or balancing the world around.
101
407330
5000
como na compreensão da economia ou na luta por um mundo equilibrado.
06:52
So one thing we can do is live longer.
102
412330
3000
Uma coisa que podemos fazer é viver mais tempo.
06:55
And nobody knows how hard that is,
103
415330
2000
Ninguém sabe como isso será difícil,
06:57
but we'll probably find out in a few years.
104
417330
3000
mas provavelmente descobri-lo-emos nos próximos anos.
07:00
You see, there's two forks in the road. We know that people live
105
420330
3000
Há uma bifurcação no caminho.
07:03
twice as long as chimpanzees almost,
106
423330
4000
Sabemos que as pessoas vivem quase o dobro dos chimpanzés,
07:07
and nobody lives more than 120 years,
107
427330
4000
e ninguém vive mais de 120 anos,
07:11
for reasons that aren't very well understood.
108
431330
3000
por razões que não compreendemos bem.
07:14
But lots of people now live to 90 or 100,
109
434330
3000
Mas muitas pessoas vivem agora 90 ou 100 anos,
07:17
unless they shake hands too much or something like that.
110
437330
4000
a não ser que deem muitos apertos de mão ou coisa do género.
(Risos)
07:21
And so maybe if we lived 200 years, we could accumulate enough skills
111
441330
5000
Portanto, se vivêssemos 200 anos, talvez conseguíssemos acumular
07:26
and knowledge to solve some problems.
112
446330
5000
a capacidade e conhecimento necessários para resolver alguns problemas.
07:31
So that's one way of going about it.
113
451330
2000
Isto é uma forma de ver a coisa.
07:33
And as I said, we don't know how hard that is. It might be --
114
453330
3000
Como disse, não sabemos quão difícil será de concretizar.
07:36
after all, most other mammals live half as long as the chimpanzee,
115
456330
6000
Afinal, a maioria dos outros mamíferos vive metade do tempo dos chimpanzés,
07:42
so we're sort of three and a half or four times, have four times
116
462330
3000
portanto nós temos cerca de 3,5 vezes ou 4 vezes
07:45
the longevity of most mammals. And in the case of the primates,
117
465330
6000
a longevidade da maioria dos mamíferos.
E no caso dos primatas, temos praticamente os mesmos genes.
07:51
we have almost the same genes. We only differ from chimpanzees,
118
471330
4000
Apenas diferimos dos chimpanzés, no estado atual de conhecimento
07:55
in the present state of knowledge, which is absolute hogwash,
119
475330
6000
— que é absurdamente primitivo —
08:01
maybe by just a few hundred genes.
120
481330
2000
talvez por umas poucas centenas de genes.
08:03
What I think is that the gene counters don't know what they're doing yet.
121
483330
3000
Acho que os "contadores de genes" ainda não sabem o que estão a fazer.
08:06
And whatever you do, don't read anything about genetics
122
486330
3000
Façam o que fizerem, não leiam nada sobre genética
08:09
that's published within your lifetime, or something.
123
489330
3000
que seja publicado durante a vossa vida.
08:12
(Laughter)
124
492330
3000
(Risos)
08:15
The stuff has a very short half-life, same with brain science.
125
495330
4000
Porque tem um tempo de semivida muito curto.
O mesmo para a ciência do cérebro.
08:19
And so it might be that if we just fix four or five genes,
126
499330
6000
Assim, pode ser que, manipulando apenas 4 ou 5 genes,
08:25
we can live 200 years.
127
505330
2000
possamos passar a viver 200 anos.
08:27
Or it might be that it's just 30 or 40,
128
507330
3000
Ou pode ser que sejam 30 ou 40,
08:30
and I doubt that it's several hundred.
129
510330
2000
e duvido que sejam várias centenas.
08:32
So this is something that people will be discussing
130
512330
4000
Isto é uma coisa que as pessoas estarão a discutir
e muitos especialistas em Ética...
08:36
and lots of ethicists -- you know, an ethicist is somebody
131
516330
3000
Sabem, um especialista em Ética é alguém que vê sempre algo errado
08:39
who sees something wrong with whatever you have in mind.
132
519330
3000
com o que uma pessoa tem em mente.
08:42
(Laughter)
133
522330
3000
(Risos)
08:45
And it's very hard to find an ethicist who considers any change
134
525330
4000
É muito difícil encontrar um especialista em Ética que considere
08:49
worth making, because he says, what about the consequences?
135
529330
4000
que dada mudança valha a pena, porque ele dirá:
"Então e as consequências?"
08:53
And, of course, we're not responsible for the consequences
136
533330
3000
Claro que não somos responsáveis pelas consequências
08:56
of what we're doing now, are we? Like all this complaint about clones.
137
536330
6000
do que estamos a fazer agora, pois não?
É como todas essas reclamações sobre os clones.
09:02
And yet two random people will mate and have this child,
138
542330
3000
No entanto, duas pessoas quaisquer acasalam e têm um filho,
09:05
and both of them have some pretty rotten genes,
139
545330
4000
e ambas terão genes bastante defeituosos,
09:09
and the child is likely to come out to be average.
140
549330
4000
e a criança será provavelmente mediana,
09:13
Which, by chimpanzee standards, is very good indeed.
141
553330
6000
o que, segundo o padrão de um chimpanzé, é de facto muito bom.
(Risos)
09:19
If we do have longevity, then we'll have to face the population growth
142
559330
3000
Se tivermos longevidade, teremos de enfrentar na mesma
09:22
problem anyway. Because if people live 200 or 1,000 years,
143
562330
4000
o problema do crescimento populacional
Porque se as pessoas viverem 200 ou 1000 anos,
09:26
then we can't let them have a child more than about once every 200 or 1,000 years.
144
566330
6000
não podemos deixá-las ter um filho senão em cada 200 ou 1000 anos.
09:32
And so there won't be any workforce.
145
572330
3000
E assim não haverá força de trabalho disponível.
09:35
And one of the things Laurie Garrett pointed out, and others have,
146
575330
4000
Uma das coisas que Laurie Garrett e outros têm apontado
09:39
is that a society that doesn't have people
147
579330
5000
é que uma sociedade que não tem pessoas
09:44
of working age is in real trouble. And things are going to get worse,
148
584330
3000
em idade de trabalhar se vê em apuros.
09:47
because there's nobody to educate the children or to feed the old.
149
587330
6000
E as coisas vão piorar porque não há ninguém
para educar as crianças ou alimentar os idosos.
09:53
And when I'm talking about a long lifetime, of course,
150
593330
2000
Quando falo de longevidade, claro,
09:55
I don't want somebody who's 200 years old to be like our image
151
595330
6000
não quero que alguém com 200 anos se pareça com a imagem que temos
10:01
of what a 200-year-old is -- which is dead, actually.
152
601330
4000
de alguém com essa idade — que, aliás, é a de alguém morto.
10:05
You know, there's about 400 different parts of the brain
153
605330
2000
Sabem, há cerca de 400 regiões distintas no cérebro
10:07
which seem to have different functions.
154
607330
2000
que parecem ter funções diferentes.
10:09
Nobody knows how most of them work in detail,
155
609330
3000
Ninguém sabe com pormenor como funciona a maioria delas
10:12
but we do know that there're lots of different things in there.
156
612330
4000
mas sabemos que existem lá coisas muito diferentes.
10:16
And they don't always work together. I like Freud's theory
157
616330
2000
E nem sempre funcionam em conjunto.
10:18
that most of them are cancelling each other out.
158
618330
4000
Gosto da teoria de Freud de que a maioria delas se anulam mutuamente.
10:22
And so if you think of yourself as a sort of city
159
622330
4000
Se pensarmos que somos uma espécie de cidade,
10:26
with a hundred resources, then, when you're afraid, for example,
160
626330
6000
com uma centena de recursos, então, quando temos medo, por exemplo,
10:32
you may discard your long-range goals, but you may think deeply
161
632330
4000
podemos ignorar os nossos objetivos de longo prazo
10:36
and focus on exactly how to achieve that particular goal.
162
636330
4000
e concentrar-nos naquele objetivo muito particular.
10:40
You throw everything else away. You become a monomaniac --
163
640330
3000
Esquecemos tudo o resto, tornamo-nos monomaníacos,
10:43
all you care about is not stepping out on that platform.
164
643330
4000
só nos preocupamos em não cair da plataforma abaixo.
10:47
And when you're hungry, food becomes more attractive, and so forth.
165
647330
4000
Quando temos fome, a comida torna-se mais atrativa, etc.
10:51
So I see emotions as highly evolved subsets of your capability.
166
651330
6000
Eu vejo as emoções como subconjuntos altamente evoluídos das nossas capacidades.
10:57
Emotion is not something added to thought. An emotional state
167
657330
4000
A emoção não é "uma coisa adicionada ao pensamento".
11:01
is what you get when you remove 100 or 200
168
661330
4000
Um estado emocional é o que resulta da remoção
de 100 ou 200 dos nossos recursos normalmente disponíveis.
11:05
of your normally available resources.
169
665330
3000
11:08
So thinking of emotions as the opposite of -- as something
170
668330
3000
Portanto, pensar nas emoções como o oposto
a "uma coisa menos que o pensamento" é imensamente produtivo.
11:11
less than thinking is immensely productive. And I hope,
171
671330
4000
11:15
in the next few years, to show that this will lead to smart machines.
172
675330
4000
Espero, nos próximos anos, mostrar que isso nos levará a máquinas inteligentes.
11:19
And I guess I better skip all the rest of this, which are some details
173
679330
3000
Acho que é melhor passar à frente disto,
11:22
on how we might make those smart machines and --
174
682330
5000
que são detalhes sobre como poderemos construir estas máquinas.
11:27
(Laughter)
175
687330
5000
(Risos)
11:32
-- and the main idea is in fact that the core of a really smart machine
176
692330
5000
A ideia principal é que o núcleo de uma máquina realmente inteligente
11:37
is one that recognizes that a certain kind of problem is facing you.
177
697330
5000
é ela ser capaz de reconhecer o tipo de problema que está a enfrentar.
11:42
This is a problem of such and such a type,
178
702330
3000
Este é um problema de tal e tal tipo
11:45
and therefore there's a certain way or ways of thinking
179
705330
5000
e, portanto, há uma ou várias maneiras de pensar
11:50
that are good for that problem.
180
710330
2000
que são boas para esse problema.
11:52
So I think the future, main problem of psychology is to classify
181
712330
4000
Penso que no futuro, o principal problema da Psicologia
será classificar tipos de dilemas, tipos de situações, tipos de obstáculos,
11:56
types of predicaments, types of situations, types of obstacles
182
716330
4000
12:00
and also to classify available and possible ways to think and pair them up.
183
720330
6000
classificar também as formas de pensamento disponíveis
e, depois, associá-los da melhor forma.
12:06
So you see, it's almost like a Pavlovian --
184
726330
3000
Portanto veem, é quase pavloviano.
12:09
we lost the first hundred years of psychology
185
729330
2000
Perdemos os primeiros cem anos da Psicologia
12:11
by really trivial theories, where you say,
186
731330
3000
com teorias triviais acerca da forma
12:14
how do people learn how to react to a situation? What I'm saying is,
187
734330
6000
como as pessoas aprendem a reagir a uma dada situação.
12:20
after we go through a lot of levels, including designing
188
740330
5000
O que eu defendo é depois de passarmos muitos níveis, incluindo a conceção
12:25
a huge, messy system with thousands of ports,
189
745330
3000
de um sistema enorme e confuso com milhares de peças,
12:28
we'll end up again with the central problem of psychology.
190
748330
4000
acabaremos ainda com o problema central da Psicologia.
12:32
Saying, not what are the situations,
191
752330
3000
investigando não quais as situações,
12:35
but what are the kinds of problems
192
755330
2000
mas quais os tipos de problemas
12:37
and what are the kinds of strategies, how do you learn them,
193
757330
3000
e os tipos de estratégias que existem,
como aprendê-las, como associá-las entre si
12:40
how do you connect them up, how does a really creative person
194
760330
3000
e como é que uma pessoa realmente criativa
12:43
invent a new way of thinking out of the available resources and so forth.
195
763330
5000
inventa uma nova forma de pensar a partir dos recursos disponíveis.
12:48
So, I think in the next 20 years,
196
768330
2000
Portanto, penso que nos próximos 20 anos,
12:50
if we can get rid of all of the traditional approaches to artificial intelligence,
197
770330
5000
se nos conseguirmos livrar
de todas as abordagens tradicionais à inteligência artificial,
12:55
like neural nets and genetic algorithms
198
775330
2000
como redes neuronais, algoritmos genéticos
12:57
and rule-based systems, and just turn our sights a little bit higher to say,
199
777330
6000
e sistemas baseados em regras, e olharmos um pouco mais longe,
será que conseguimos construir um sistema
13:03
can we make a system that can use all those things
200
783330
2000
capaz de usar tudo isso para o tipo certo de problema?
13:05
for the right kind of problem? Some problems are good for neural nets;
201
785330
4000
Há problemas bons para redes neuronais;
13:09
we know that others, neural nets are hopeless on them.
202
789330
3000
sabemos que noutros problemas, as redes neuronais não funcionam.
13:12
Genetic algorithms are great for certain things;
203
792330
3000
Os algoritmos genéticos são ótimos para certas coisas.
13:15
I suspect I know what they're bad at, and I won't tell you.
204
795330
4000
Suspeito que sei aquilo em que são maus mas não vos vou dizer.
(Risos)
13:19
(Laughter)
205
799330
1000
13:20
Thank you.
206
800330
2000
Obrigado.
13:22
(Applause)
207
802330
6000
(Aplausos)
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