Danny Hillis: Back to the future (of 1994)

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TED


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

Tradutor: Samuel Almeida Revisora: Margarida Ferreira
00:15
Because I usually take the role
0
15260
3000
Como normalmente assumo o papel
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of trying to explain to people
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de tentar explicar às pessoas
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how wonderful the new technologies
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20260
3000
quão maravilhosas vão ser as novas tecnologias que aí vêm,
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that are coming along are going to be,
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2000
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and I thought that, since I was among friends here,
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pensei que, como aqui estava entre amigos,
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I would tell you what I really think
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vos contaria o que realmente penso
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and try to look back and try to understand
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2000
e tentaria olhar para trás
e compreender o que realmente se passa
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what is really going on here
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3000
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with these amazing jumps in technology
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5000
com estes surpreendentes saltos da tecnologia
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that seem so fast that we can barely keep on top of it.
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que parecem tão rápidos que mal damos conta deles.
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So I'm going to start out
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Portanto, começo por mostrar apenas
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by showing just one very boring technology slide.
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3000
um diapositivo de tecnologia muito chato.
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And then, so if you can just turn on the slide that's on.
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3000
— agradeço que mostrem o diapositivo que está ligado.
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This is just a random slide
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Isto é apenas um diapositivo aleatório
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that I picked out of my file.
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que selecionei do meu ficheiro.
01:00
What I want to show you is not so much the details of the slide,
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O que vos quero mostrar não são tanto os detalhes,
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but the general form of it.
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mas a sua forma geral.
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This happens to be a slide of some analysis that we were doing
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3000
Acontece que isto é sobre uma análise que estamos a fazer
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about the power of RISC microprocessors
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sobre o poder dos microprocessadores RISC,
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versus the power of local area networks.
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3000
em comparação com o poder de redes locais.
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And the interesting thing about it
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O que é interessante é que este diapositivo
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is that this slide,
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2000
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like so many technology slides that we're used to,
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3000
— como tantos outros diapositivos de tecnologia, a que estamos habituados —
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is a sort of a straight line
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2000
é como uma linha reta numa curva semi-log.
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on a semi-log curve.
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2000
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In other words, every step here
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2000
Por outras palavras, cada passo aqui
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represents an order of magnitude
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representa uma ordem de grandeza numa escala de desempenho.
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in performance scale.
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2000
01:31
And this is a new thing
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E isto é uma coisa nova,
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that we talk about technology
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2000
falarmos de tecnologia com curvas semi-log.
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on semi-log curves.
30
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2000
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Something really weird is going on here.
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2000
Algo muito estranho está a acontecer aqui.
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And that's basically what I'm going to be talking about.
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3000
E é sobre isso que vou falar.
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So, if you could bring up the lights.
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3000
Portanto, se puderem aumentar a luz.
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If you could bring up the lights higher,
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2000
Podem aumentar a luz um pouco mais,
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because I'm just going to use a piece of paper here.
35
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3000
porque agora vou usar apenas uma folha de papel.
01:52
Now why do we draw technology curves
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2000
Porque é que desenhamos curvas tecnológicas em curvas semi-log?
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in semi-log curves?
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114260
2000
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Well the answer is, if I drew it on a normal curve
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116260
3000
A resposta é, se a desenhasse numa curva normal
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where, let's say, this is years,
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2000
onde, por exemplo, aqui são anos,
02:01
this is time of some sort,
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2000
isto é uma medida de tempo qualquer,
02:03
and this is whatever measure of the technology
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123260
3000
e aqui é uma medida qualquer de tecnologia
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that I'm trying to graph,
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3000
que estou a tentar pôr em gráfico,
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the graphs look sort of silly.
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3000
os gráficos parecem um pouco patetas.
02:12
They sort of go like this.
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3000
Ficam assim.
02:15
And they don't tell us much.
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3000
E não nos dizem muito.
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Now if I graph, for instance,
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3000
Mas se fizesse um gráfico, por exemplo,
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some other technology, say transportation technology,
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2000
sobre a tecnologia de transportes,
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on a semi-log curve,
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143260
2000
numa curva semi-log,
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it would look very stupid, it would look like a flat line.
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145260
3000
ficava muito estúpido, pareceria uma linha a direito.
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But when something like this happens,
50
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2000
Quando algo como isto acontece,
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things are qualitatively changing.
51
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2000
as coisas estão a mudar qualitativamente.
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So if transportation technology
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2000
Portanto, se a tecnologia de transportes estivesse a mover-se tão rapidamente
02:34
was moving along as fast as microprocessor technology,
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3000
como a tecnologia de microprocessadores,
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then the day after tomorrow,
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2000
então, depois de amanhã,
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I would be able to get in a taxi cab
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159260
2000
eu podia entrar num táxi e chegar a Tóquio em 30 segundos.
02:41
and be in Tokyo in 30 seconds.
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161260
2000
02:43
It's not moving like that.
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163260
2000
Mas não está a mover-se assim.
02:45
And there's nothing precedented
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2000
E não há nada precedente
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in the history of technology development
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2000
na história do desenvolvimento tecnológico,
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of this kind of self-feeding growth
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2000
deste tipo de crescimento autoalimentado
02:51
where you go by orders of magnitude every few years.
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171260
3000
em que se passa por várias ordens de grandeza em poucos anos.
02:54
Now the question that I'd like to ask is,
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174260
3000
A pergunta que gostaria de fazer é,
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if you look at these exponential curves,
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177260
3000
se olharem para estas curvas exponenciais,
03:00
they don't go on forever.
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180260
3000
elas não evoluem infinitamente.
03:03
Things just can't possibly keep changing
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183260
3000
As coisas não podem continuar a mudar à velocidade que estão.
03:06
as fast as they are.
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186260
2000
03:08
One of two things is going to happen.
67
188260
3000
Uma de duas coisas vai acontecer.
03:11
Either it's going to turn into a sort of classical S-curve like this,
68
191260
4000
Ou vai mudar para uma curva-S clássica, como esta,
03:15
until something totally different comes along,
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195260
4000
até surgir uma coisa totalmente diferente
03:19
or maybe it's going to do this.
70
199260
2000
ou talvez faça isto.
03:21
That's about all it can do.
71
201260
2000
03:23
Now I'm an optimist,
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203260
2000
Pouco mais pode fazer.
Eu sou otimista,
03:25
so I sort of think it's probably going to do something like that.
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205260
3000
portanto penso que provavelmente fará uma coisa assim.
03:28
If so, that means that what we're in the middle of right now
74
208260
3000
Se assim for, isso significa que, neste momento,
03:31
is a transition.
75
211260
2000
estamos no meio de uma transição.
03:33
We're sort of on this line
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213260
2000
Estamos nesta linha,
03:35
in a transition from the way the world used to be
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215260
2000
numa transição entre a forma como o mundo era
03:37
to some new way that the world is.
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217260
3000
e a forma como o mundo é.
03:40
And so what I'm trying to ask, what I've been asking myself,
79
220260
3000
O que eu estou a perguntar, o que tenho questionado,
03:43
is what's this new way that the world is?
80
223260
3000
é que forma nova de mundo é este?
03:46
What's that new state that the world is heading toward?
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226260
3000
Qual é o novo estado para o qual o mundo caminha?
03:49
Because the transition seems very, very confusing
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229260
3000
Porque a transição parece muito, muito confusa
03:52
when we're right in the middle of it.
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232260
2000
quando estamos mesmo no meio dela.
03:54
Now when I was a kid growing up,
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234260
3000
Quando eu era miúdo,
03:57
the future was kind of the year 2000,
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237260
3000
o futuro era o ano 2000.
04:00
and people used to talk about what would happen in the year 2000.
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240260
4000
As pessoas falavam sobre o que aconteceria no ano 2000.
04:04
Now here's a conference
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244260
2000
Hoje temos aqui uma conferência em que pessoas falam sobre o futuro
04:06
in which people talk about the future,
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246260
2000
04:08
and you notice that the future is still at about the year 2000.
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248260
3000
e hão de notar que o futuro continua a ser o ano 2000.
04:11
It's about as far as we go out.
90
251260
2000
É o mais longe que vamos.
04:13
So in other words, the future has kind of been shrinking
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253260
3000
Por outras palavras, o futuro tem estado a diminuir
04:16
one year per year
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256260
3000
um ano, por cada ano durante toda a minha vida.
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for my whole lifetime.
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259260
3000
(Risos)
04:22
Now I think that the reason
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262260
2000
Penso que a razão é que todos sentimos
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is because we all feel
95
264260
2000
04:26
that something's happening there.
96
266260
2000
que algo está a acontecer ali.
04:28
That transition is happening. We can all sense it.
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268260
2000
Aquela transição está a acontecer. Podemos senti-la.
04:30
And we know that it just doesn't make too much sense
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270260
2000
E sabemos que não faz lá muito sentido
04:32
to think out 30, 50 years
99
272260
2000
04:34
because everything's going to be so different
100
274260
3000
pensar em daqui a 30, 50 anos.
Tudo vai ser tão diferente
04:37
that a simple extrapolation of what we're doing
101
277260
2000
que uma simples extrapolação do que estamos a fazer
04:39
just doesn't make any sense at all.
102
279260
3000
simplesmente não faz sentido.
04:42
So what I would like to talk about
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282260
2000
Portanto, gostaria de falar sobre o que isso poderia ser,
04:44
is what that could be,
104
284260
2000
04:46
what that transition could be that we're going through.
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286260
3000
sobre que transição poderia ser aquela pela qual passamos.
04:49
Now in order to do that
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289260
3000
E para fazer isso
04:52
I'm going to have to talk about a bunch of stuff
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292260
2000
terei que falar sobre um conjunto de coisas
04:54
that really has nothing to do
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294260
2000
que não tem nada a ver com tecnologia e computadores.
04:56
with technology and computers.
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296260
2000
04:58
Because I think the only way to understand this
110
298260
2000
Penso que a única forma de compreender isto
05:00
is to really step back
111
300260
2000
é afastarmo-nos e olhar para as coisas numa grande escala temporal.
05:02
and take a long time scale look at things.
112
302260
2000
05:04
So the time scale that I would like to look at this on
113
304260
3000
A escala temporal que gostaria de usar
05:07
is the time scale of life on Earth.
114
307260
3000
é a escala temporal da vida na Terra.
05:13
So I think this picture makes sense
115
313260
2000
Penso que esta imagem faz sentido
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if you look at it a few billion years at a time.
116
315260
4000
se olharmos para ela em milhares de milhões de anos de cada vez.
05:19
So if you go back
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319260
2000
Portanto, se voltarmos atrás cerca de 2500 milhões de anos,
05:21
about two and a half billion years,
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321260
2000
05:23
the Earth was this big, sterile hunk of rock
119
323260
3000
a Terra era um grande rochedo estéril
05:26
with a lot of chemicals floating around on it.
120
326260
3000
com muitos químicos a flutuar à sua volta.
05:29
And if you look at the way
121
329260
2000
Se olharem para a forma como os químicos se organizaram,
05:31
that the chemicals got organized,
122
331260
2000
05:33
we begin to get a pretty good idea of how they do it.
123
333260
3000
começamos a perceber como é que o conseguiram.
05:36
And I think that there's theories that are beginning to understand
124
336260
3000
Penso que existem teorias que começam a perceber
05:39
about how it started with RNA,
125
339260
2000
como tudo começou com o ARN,
05:41
but I'm going to tell a sort of simple story of it,
126
341260
3000
mas vou contar uma pequena história sobre isso.
05:44
which is that, at that time,
127
344260
2000
Naquele tempo, havia pequenas gotas de óleo a flutuar
05:46
there were little drops of oil floating around
128
346260
3000
05:49
with all kinds of different recipes of chemicals in them.
129
349260
3000
que continham vários tipos de receitas de químicos.
05:52
And some of those drops of oil
130
352260
2000
Algumas dessas gotas de óleo
05:54
had a particular combination of chemicals in them
131
354260
2000
continham uma combinação particular de químicos
05:56
which caused them to incorporate chemicals from the outside
132
356260
3000
que as levavam a incorporar químicos do exterior
05:59
and grow the drops of oil.
133
359260
3000
e aumentarem essas gotas de óleo.
06:02
And those that were like that
134
362260
2000
As gotas em que isso acontecia começaram a separar-se e a dividir-se.
06:04
started to split and divide.
135
364260
2000
06:06
And those were the most primitive forms of cells in a sense,
136
366260
3000
Foram as formas mais primitivas das células,
06:09
those little drops of oil.
137
369260
2000
aquelas gotas de óleo.
06:11
But now those drops of oil weren't really alive, as we say it now,
138
371260
3000
Mas aquelas gotas de óleo não estavam vivas,
06:14
because every one of them
139
374260
2000
porque cada uma delas era uma receita aleatória de químicos.
06:16
was a little random recipe of chemicals.
140
376260
2000
06:18
And every time it divided,
141
378260
2000
Cada vez que se dividiam,
06:20
they got sort of unequal division
142
380260
3000
dividiam de forma desigual os químicos que continham.
06:23
of the chemicals within them.
143
383260
2000
06:25
And so every drop was a little bit different.
144
385260
3000
Portanto, cada gota era ligeiramente diferente.
06:28
In fact, the drops that were different in a way
145
388260
2000
De facto, as gotas eram diferentes de uma forma
06:30
that caused them to be better
146
390260
2000
que as levava a serem melhores
06:32
at incorporating chemicals around them,
147
392260
2000
e a incorporarem os químicos à sua volta,
06:34
grew more and incorporated more chemicals and divided more.
148
394260
3000
a crescerem mais, a incorporarem mais químicos e a dividirem-se mais.
06:37
So those tended to live longer,
149
397260
2000
Essas viviam durante mais tempo e eram mais representadas.
06:39
get expressed more.
150
399260
3000
06:42
Now that's sort of just a very simple
151
402260
3000
Isso é uma simples forma química da vida
06:45
chemical form of life,
152
405260
2000
06:47
but when things got interesting
153
407260
3000
mas as coisas tornaram-se interessantes
06:50
was when these drops
154
410260
2000
quando as gotas aprenderam o truque da asbtração.
06:52
learned a trick about abstraction.
155
412260
3000
06:55
Somehow by ways that we don't quite understand,
156
415260
3000
Por uma qualquer forma que ainda não compreendemos,
06:58
these little drops learned to write down information.
157
418260
3000
essas pequenas gotas aprenderam a escrever informação.
07:01
They learned to record the information
158
421260
2000
Aprenderam a gravar a informação
07:03
that was the recipe of the cell
159
423260
2000
que era a receita de célula
07:05
onto a particular kind of chemical
160
425260
2000
num químico muito particular chamado ADN.
07:07
called DNA.
161
427260
2000
07:09
So in other words, they worked out,
162
429260
2000
Por outras palavras, resolveram,
07:11
in this mindless sort of evolutionary way,
163
431260
3000
duma forma evolutiva desajeitada,
07:14
a form of writing that let them write down what they were,
164
434260
3000
uma forma de escrever que lhes permitia escrever o que eram
07:17
so that that way of writing it down could get copied.
165
437260
3000
para que essa forma de escrever pudesse ser copiada.
07:20
The amazing thing is that that way of writing
166
440260
3000
A coisa fascinante é que essa forma de escrever
07:23
seems to have stayed steady
167
443260
2000
parece ter-se estabilizado
07:25
since it evolved two and a half billion years ago.
168
445260
2000
desde que evoluiu há 2500 milhões de anos.
07:27
In fact the recipe for us, our genes,
169
447260
3000
De facto, a nossa receita, os nossos genes,
07:30
is exactly that same code and that same way of writing.
170
450260
3000
são exatamente esse mesmo código e essa forma de escrever.
07:33
In fact, every living creature is written
171
453260
3000
De facto, cada criatura viva é escrita
07:36
in exactly the same set of letters and the same code.
172
456260
2000
com o mesmo conjunto de letras e com o mesmo código.
07:38
In fact, one of the things that I did
173
458260
2000
Uma das coisas que fiz apenas para me entreter
07:40
just for amusement purposes
174
460260
2000
07:42
is we can now write things in this code.
175
462260
2000
é que agora podemos escrever coisas neste código.
07:44
And I've got here a little 100 micrograms of white powder,
176
464260
6000
Tenho aqui uns 100 microgramas de pó branco,
07:50
which I try not to let the security people see at airports.
177
470260
4000
— que evito mostrar ao pessoal de segurança dos aeroportos.
07:54
(Laughter)
178
474260
2000
(Risos)
07:56
But this has in it --
179
476260
2000
Mas dentro disto
07:58
what I did is I took this code --
180
478260
2000
— o que fiz foi tirar este código,
08:00
the code has standard letters that we use for symbolizing it --
181
480260
3000
o código tem letras padrão que usamos para o simbolizar —
08:03
and I wrote my business card onto a piece of DNA
182
483260
3000
escrevi o meu cartão de visita num pedaço de ADN
08:06
and amplified it 10 to the 22 times.
183
486260
3000
e amplifiquei-o à escala de 10 elevado a 22.
08:09
So if anyone would like a hundred million copies of my business card,
184
489260
3000
Portanto, se alguém quiser 100 milhões de cópias do meu cartão,
08:12
I have plenty for everyone in the room,
185
492260
2000
eu tenho que cheguem para todos
08:14
and, in fact, everyone in the world,
186
494260
2000
e mesmo para toda a gente no mundo inteiro.
08:16
and it's right here.
187
496260
3000
Estão mesmo aqui.
08:19
(Laughter)
188
499260
5000
(Risos)
08:26
If I had really been a egotist,
189
506260
2000
Se tivesse sido egoísta,
08:28
I would have put it into a virus and released it in the room.
190
508260
3000
tê-lo-ia colocado num vírus e espalhava-o pela sala.
08:31
(Laughter)
191
511260
5000
(Risos)
08:39
So what was the next step?
192
519260
2000
Então qual foi o passo seguinte?
08:41
Writing down the DNA was an interesting step.
193
521260
2000
Escrever o ADN foi um passo interessante.
08:43
And that caused these cells --
194
523260
2000
Isso fez com que as células
08:45
that kept them happy for another billion years.
195
525260
2000
vivessem felizes durante mais 1000 milhões de anos.
08:47
But then there was another really interesting step
196
527260
2000
Mas depois ocorreu outro passo interessante
08:49
where things became completely different,
197
529260
3000
em que as coisas ficaram completamente diferentes.
08:52
which is these cells started exchanging and communicating information,
198
532260
3000
As células começaram a trocar informações e a comunicar.
08:55
so that they began to get communities of cells.
199
535260
2000
e começaram a formar comunidades de células.
08:57
I don't know if you know this,
200
537260
2000
Não sei se sabem isto, mas as bactérias conseguem trocar ADN.
08:59
but bacteria can actually exchange DNA.
201
539260
2000
09:01
Now that's why, for instance,
202
541260
2000
É por isso que, por exemplo, a resistência antibiótica tem evoluído.
09:03
antibiotic resistance has evolved.
203
543260
2000
09:05
Some bacteria figured out how to stay away from penicillin,
204
545260
3000
Umas bactérias quaisquer perceberam como evitar a penicilina
09:08
and it went around sort of creating its little DNA information
205
548260
3000
e começaram a criar a sua informação de ADN com outras bactérias
09:11
with other bacteria,
206
551260
2000
09:13
and now we have a lot of bacteria that are resistant to penicillin,
207
553260
3000
e agora temos muitas bactérias resistentes à penicilina,
09:16
because bacteria communicate.
208
556260
2000
porque as bactérias comunicam.
09:18
Now what this communication allowed
209
558260
2000
Ora, o que esta comunicação permitiu
09:20
was communities to form
210
560260
2000
foi que se formassem comunidades
09:22
that, in some sense, were in the same boat together;
211
562260
2000
que, de certa forma, estavam no mesmo barco e eram sinérgicas.
09:24
they were synergistic.
212
564260
2000
09:26
So they survived
213
566260
2000
Portanto ou sobreviviam ou falhavam em conjunto,
09:28
or they failed together,
214
568260
2000
09:30
which means that if a community was very successful,
215
570260
2000
o que significa que, se uma comunidade tivesse sucesso,
09:32
all the individuals in that community
216
572260
2000
todos os indivíduos dessa comunidade
09:34
were repeated more
217
574260
2000
repetiam-se mais vezes e eram favorecidos pela evolução.
09:36
and they were favored by evolution.
218
576260
3000
09:39
Now the transition point happened
219
579260
2000
O ponto de transição ocorreu
09:41
when these communities got so close
220
581260
2000
quando estas comunidades se aproximaram tanto
09:43
that, in fact, they got together
221
583260
2000
que se juntaram
09:45
and decided to write down the whole recipe for the community
222
585260
3000
e decidiram escrever a receita completa para a comunidade
09:48
together on one string of DNA.
223
588260
3000
numa única linha de ADN.
09:51
And so the next stage that's interesting in life
224
591260
2000
E assim a fase seguinte de interesse na vida
09:53
took about another billion years.
225
593260
2000
demorou mais 1000 milhões de anos.
09:55
And at that stage,
226
595260
2000
Nessa fase, temos comunidades multicelulares,
09:57
we have multi-cellular communities,
227
597260
2000
09:59
communities of lots of different types of cells,
228
599260
2000
comunidades com muitas células de tipos diferentes
10:01
working together as a single organism.
229
601260
2000
a trabalhar em conjunto como um único organismo.
10:03
And in fact, we're such a multi-cellular community.
230
603260
3000
De facto, nós somos uma comunidade multicelular desse tipo.
10:06
We have lots of cells
231
606260
2000
Temos muitas células que já não são independentes.
10:08
that are not out for themselves anymore.
232
608260
2000
10:10
Your skin cell is really useless
233
610260
3000
As células da pele são inúteis
10:13
without a heart cell, muscle cell,
234
613260
2000
sem células do coração, dos músculos,
10:15
a brain cell and so on.
235
615260
2000
do cérebro e por aí fora.
10:17
So these communities began to evolve
236
617260
2000
Portanto, estas comunidades evoluíram
10:19
so that the interesting level on which evolution was taking place
237
619260
3000
de tal forma que o interessante nível em que decorria a evolução
10:22
was no longer a cell,
238
622260
2000
já não era uma célula,
10:24
but a community which we call an organism.
239
624260
3000
mas uma comunidade a que chamamos organismo.
10:28
Now the next step that happened
240
628260
2000
Ora, o passo seguinte que ocorreu
10:30
is within these communities.
241
630260
2000
foi dentro destas comunidades.
10:32
These communities of cells,
242
632260
2000
Estas comunidades de células,
10:34
again, began to abstract information.
243
634260
2000
novamente, começaram a resumir informações
10:36
And they began building very special structures
244
636260
3000
Começaram a construir estruturas muito especiais
10:39
that did nothing but process information within the community.
245
639260
3000
que apenas processavam informações dentro da comunidade.
10:42
And those are the neural structures.
246
642260
2000
Essas estruturas são as estruturas neurais.
10:44
So neurons are the information processing apparatus
247
644260
3000
Portanto os neurónios são o aparelho de processamento da informação
10:47
that those communities of cells built up.
248
647260
3000
que essas comunidades de células construíram.
10:50
And in fact, they began to get specialists in the community
249
650260
2000
De facto, começaram a formar especialistas na comunidade
10:52
and special structures
250
652260
2000
e estruturas especiais
10:54
that were responsible for recording,
251
654260
2000
que eram responsáveis pela gravação,
10:56
understanding, learning information.
252
656260
3000
compreensão e aprendizagem de informações.
10:59
And that was the brains and the nervous system
253
659260
2000
Isso era o cérebro e o sistema nervoso dessas comunidades.
11:01
of those communities.
254
661260
2000
11:03
And that gave them an evolutionary advantage.
255
663260
2000
Isso deu-lhes uma vantagem evolutiva.
11:05
Because at that point,
256
665260
3000
Porque, a partir daquele momento,
11:08
an individual --
257
668260
3000
podia ocorrer uma aprendizagem individual
11:11
learning could happen
258
671260
2000
11:13
within the time span of a single organism,
259
673260
2000
durante o tempo de vida de um único organismo,
11:15
instead of over this evolutionary time span.
260
675260
3000
em vez de durante todo o tempo de evolução.
11:18
So an organism could, for instance,
261
678260
2000
Um organismo podia, por exemplo,
11:20
learn not to eat a certain kind of fruit
262
680260
2000
aprender a não comer determinado tipo de fruta
11:22
because it tasted bad and it got sick last time it ate it.
263
682260
4000
porque tinha mau sabor e ficara doente da última vez que a comera.
11:26
That could happen within the lifetime of a single organism,
264
686260
3000
Isso podia acontecer no espaço de vida dum único organismo.
11:29
whereas before they'd built these special information processing structures,
265
689260
4000
enquanto que anteriormente tinham que construir
as estruturas de processamento de informações
11:33
that would have had to be learned evolutionarily
266
693260
2000
que tinham que ser aprendidas de forma evolutiva,
11:35
over hundreds of thousands of years
267
695260
3000
ao longo de centenas de milhares de anos
11:38
by the individuals dying off that ate that kind of fruit.
268
698260
3000
pela morte dos indivíduos que comiam essa fruta.
11:41
So that nervous system,
269
701260
2000
Aquele sistema nervoso,
11:43
the fact that they built these special information structures,
270
703260
3000
o facto de terem construído essas estruturas de informação,
11:46
tremendously sped up the whole process of evolution.
271
706260
3000
acelerou muito todo o processo da evolução.
11:49
Because evolution could now happen within an individual.
272
709260
3000
Porque a evolução pôde passar a decorrer dentro de um indivíduo.
11:52
It could happen in learning time scales.
273
712260
3000
Pôde acontecer em escalas de aprendizagem temporais.
11:55
But then what happened
274
715260
2000
Mas o que aconteceu depois
11:57
was the individuals worked out,
275
717260
2000
foi que os indivíduos descobriram, truques para comunicarem.
11:59
of course, tricks of communicating.
276
719260
2000
12:01
And for example,
277
721260
2000
Por exemplo,
12:03
the most sophisticated version that we're aware of is human language.
278
723260
3000
a forma mais sofisticada que conhecemos é a linguagem humana.
12:06
It's really a pretty amazing invention if you think about it.
279
726260
3000
É uma invenção extraordinária, se pensarmos nisso.
12:09
Here I have a very complicated, messy,
280
729260
2000
Tenho uma ideia muito complicada, desorganizada, confusa
12:11
confused idea in my head.
281
731260
3000
dentro da minha cabeça.
12:14
I'm sitting here making grunting sounds basically,
282
734260
3000
Estou aqui, basicamente, a fazer grunhidos,
12:17
and hopefully constructing a similar messy, confused idea in your head
283
737260
3000
na esperança de construir uma ideia confusa e desorganizada na vossa cabeça
12:20
that bears some analogy to it.
284
740260
2000
que estabeleça uma ligação com a minha.
12:22
But we're taking something very complicated,
285
742260
2000
Estou a pegar numa coisa muito complicada,
12:24
turning it into sound, sequences of sounds,
286
744260
3000
a transformá-la em som, sequências de sons,
12:27
and producing something very complicated in your brain.
287
747260
4000
e a produzir uma coisa muito complicada no vosso cérebro.
12:31
So this allows us now
288
751260
2000
Isto permite-nos agora
12:33
to begin to start functioning
289
753260
2000
começar a funcionar como um único organismo.
12:35
as a single organism.
290
755260
3000
12:38
And so, in fact, what we've done
291
758260
3000
Então, o que a humanidade tem feito,
12:41
is we, humanity,
292
761260
2000
12:43
have started abstracting out.
293
763260
2000
é começara a abstrair.
12:45
We're going through the same levels
294
765260
2000
Estamos a passar pelos mesmo níveis que os organismos multicelulares passaram
12:47
that multi-cellular organisms have gone through --
295
767260
2000
12:49
abstracting out our methods of recording,
296
769260
3000
— a abstrair os nossos métodos de gravação,
12:52
presenting, processing information.
297
772260
2000
de apresentação e de processamento de informações.
12:54
So for example, the invention of language
298
774260
2000
Por exemplo, a invenção da linguagem
12:56
was a tiny step in that direction.
299
776260
3000
foi um pequeno passo nessa direção.
12:59
Telephony, computers,
300
779260
2000
A telefonia, os computadores
13:01
videotapes, CD-ROMs and so on
301
781260
3000
as cassetes de vídeo, os CD-ROMs e outros
13:04
are all our specialized mechanisms
302
784260
2000
são mecanismos especializados
13:06
that we've now built within our society
303
786260
2000
que construímos dentro da sociedade
13:08
for handling that information.
304
788260
2000
para lidar com essas informações.
13:10
And it all connects us together
305
790260
3000
Isso liga-nos uns aos outros numa coisa que é muito maior
13:13
into something
306
793260
2000
13:15
that is much bigger
307
795260
2000
13:17
and much faster
308
797260
2000
muito mais rápida e capaz de evoluir
13:19
and able to evolve
309
799260
2000
13:21
than what we were before.
310
801260
2000
do que éramos antes.
13:23
So now, evolution can take place
311
803260
2000
A evolução pode ocorrer agora numa escala de microssegundos.
13:25
on a scale of microseconds.
312
805260
2000
13:27
And you saw Ty's little evolutionary example
313
807260
2000
Vocês viram o exemplo evolutivo do Ty,
13:29
where he sort of did a little bit of evolution
314
809260
2000
em que ele fez uma espécie de evolução
13:31
on the Convolution program right before your eyes.
315
811260
3000
no programa Convolução mesmo à vossa frente.
13:34
So now we've speeded up the time scales once again.
316
814260
3000
Mais uma vez acelerámos as escalas do tempo.
13:37
So the first steps of the story that I told you about
317
817260
2000
Os primeiros passos da história que vos contei
13:39
took a billion years a piece.
318
819260
2000
demoraram 1000 milhões de anos cada um.
13:41
And the next steps,
319
821260
2000
E os passos seguintes, como o sistema nervoso e o cérebro,
13:43
like nervous systems and brains,
320
823260
2000
13:45
took a few hundred million years.
321
825260
2000
demoraram umas centenas de milhões de anos.
13:47
Then the next steps, like language and so on,
322
827260
3000
Os passos seguintes, como a linguagem e o resto
13:50
took less than a million years.
323
830260
2000
demoraram menos de um milhão de anos.
13:52
And these next steps, like electronics,
324
832260
2000
E os próximos passos, como a eletrónica,
13:54
seem to be taking only a few decades.
325
834260
2000
parecem estar a demorar apenas umas décadas.
13:56
The process is feeding on itself
326
836260
2000
O processo alimenta-se de si próprio
13:58
and becoming, I guess, autocatalytic is the word for it --
327
838260
3000
e torna-se, suponho, autocatalítico — é a palavra certa
14:01
when something reinforces its rate of change.
328
841260
3000
quando algo reforça o seu ritmo de mudança.
14:04
The more it changes, the faster it changes.
329
844260
3000
Quanto mais muda, mais rápido muda.
14:07
And I think that that's what we're seeing here in this explosion of curve.
330
847260
3000
Penso que é isso que estamos a ver aqui, nesta curva de explosão.
14:10
We're seeing this process feeding back on itself.
331
850260
3000
Estamos a ver este processo de autoalimentação.
14:13
Now I design computers for a living,
332
853260
3000
Eu trabalho no desenho de computadores,
14:16
and I know that the mechanisms
333
856260
2000
e sei que os mecanismos que uso para desenhar computadores
14:18
that I use to design computers
334
858260
3000
14:21
would be impossible
335
861260
2000
seriam impossíveis sem os recentes avanços nos computadores.
14:23
without recent advances in computers.
336
863260
2000
14:25
So right now, what I do
337
865260
2000
E agora, o que faço
14:27
is I design objects at such complexity
338
867260
3000
é desenhar objetos com tanta complexidade
14:30
that it's really impossible for me to design them in the traditional sense.
339
870260
3000
que na realidade é impossível desenhá-los duma forma tradicional.
14:33
I don't know what every transistor in the connection machine does.
340
873260
4000
Eu não sei o que é que faz cada transístor numa máquina.
14:37
There are billions of them.
341
877260
2000
São milhares de milhões.
14:39
Instead, what I do
342
879260
2000
Mas, o que eu faço
14:41
and what the designers at Thinking Machines do
343
881260
3000
e o que os desenhadores da Thinking Machines fazem
14:44
is we think at some level of abstraction
344
884260
2000
é pensarmos num certo nível de abstração
14:46
and then we hand it to the machine
345
886260
2000
e depois entregamos isso à máquina.
14:48
and the machine takes it beyond what we could ever do,
346
888260
3000
A máquina leva isso a um ponto para além do que seríamos capazes,
14:51
much farther and faster than we could ever do.
347
891260
3000
mais longe e mais depressa do que seríamos capazes.
14:54
And in fact, sometimes it takes it by methods
348
894260
2000
De facto, às vezes, fá-lo com métodos
14:56
that we don't quite even understand.
349
896260
3000
que nem sequer compreendemos.
14:59
One method that's particularly interesting
350
899260
2000
Um método particularmente interessante
15:01
that I've been using a lot lately
351
901260
3000
que tenho utilizado recentemente
15:04
is evolution itself.
352
904260
2000
é a própria evolução.
15:06
So what we do
353
906260
2000
Portanto, o que fazemos é colocar dentro da máquina
15:08
is we put inside the machine
354
908260
2000
15:10
a process of evolution
355
910260
2000
um processo de evolução
15:12
that takes place on the microsecond time scale.
356
912260
2000
que decorre numa escala temporal de microssegundos.
15:14
So for example,
357
914260
2000
Por exemplo, nos casos mais extremos,
15:16
in the most extreme cases,
358
916260
2000
15:18
we can actually evolve a program
359
918260
2000
podemos desenvolver um programa
15:20
by starting out with random sequences of instructions.
360
920260
4000
começando com uma série aleatória de instruções.
15:24
Say, "Computer, would you please make
361
924260
2000
Dizemos; "Computador, por favor,
15:26
a hundred million random sequences of instructions.
362
926260
3000
"faça cem milhões de sequências aleatórias de instruções.
15:29
Now would you please run all of those random sequences of instructions,
363
929260
3000
"E agora, por favor, corra essas sequências aleatórias de instruções,
15:32
run all of those programs,
364
932260
2000
corra esses programas todos,
15:34
and pick out the ones that came closest to doing what I wanted."
365
934260
3000
"e escolha os que mais se aproximam daquilo que eu quero."
15:37
So in other words, I define what I wanted.
366
937260
2000
Por outras palavras, eu defino o que quero.
15:39
Let's say I want to sort numbers,
367
939260
2000
Imaginem que eu queria ordenar números,
15:41
as a simple example I've done it with.
368
941260
2000
como fiz num pequeno exemplo.
15:43
So find the programs that come closest to sorting numbers.
369
943260
3000
Encontre os programas que mais se aproximam dos que ordenam números.
15:46
So of course, random sequences of instructions
370
946260
3000
Claro que sequências aleatórias de instruções
15:49
are very unlikely to sort numbers,
371
949260
2000
provavelmente não ordenarão números,
15:51
so none of them will really do it.
372
951260
2000
portanto nenhuma fará isso.
15:53
But one of them, by luck,
373
953260
2000
Mas uma dessas, por acaso,
15:55
may put two numbers in the right order.
374
955260
2000
poderá colocar dois números na ordem correta.
15:57
And I say, "Computer,
375
957260
2000
E eu digo,: "Computador, por favor,
15:59
would you please now take the 10 percent
376
959260
3000
"selecione os 10% das sequências que fizeram o melhor trabalho.
16:02
of those random sequences that did the best job.
377
962260
2000
16:04
Save those. Kill off the rest.
378
964260
2000
"Guarde essas. Elimine as restantes.
16:06
And now let's reproduce
379
966260
2000
"Agora vamos reproduzir
16:08
the ones that sorted numbers the best.
380
968260
2000
"as que ordenaram os números da forma mais correta.
16:10
And let's reproduce them by a process of recombination
381
970260
3000
"E vamos reproduzi-las através de um processo de recombinação
16:13
analogous to sex."
382
973260
2000
"semelhante ao sexo."
16:15
Take two programs and they produce children
383
975260
3000
Pega-se em dois programas e eles produzem filhos
16:18
by exchanging their subroutines,
384
978260
2000
pela troca de sub-rotinas.
16:20
and the children inherit the traits of the subroutines of the two programs.
385
980260
3000
Os filhos herdam as características das sub-rotinas dos dois programas.
16:23
So I've got now a new generation of programs
386
983260
3000
Agora tenho uma nova geração de programas
16:26
that are produced by combinations
387
986260
2000
que são produzidos pelas combinações
16:28
of the programs that did a little bit better job.
388
988260
2000
dos programas que fizeram um trabalho melhor.
16:30
Say, "Please repeat that process."
389
990260
2000
Dizemos, "Repita o processo.
16:32
Score them again.
390
992260
2000
"Registe-os novamente.
16:34
Introduce some mutations perhaps.
391
994260
2000
"Introduza talvez algumas mutações.
16:36
And try that again and do that for another generation.
392
996260
3000
"Tente isso várias vezes e faça outra geração".
16:39
Well every one of those generations just takes a few milliseconds.
393
999260
3000
Cada uma dessas gerações demora apenas alguns milissegundos.
16:42
So I can do the equivalent
394
1002260
2000
Portanto posso fazer o equivalente a milhões de anos de evolução
16:44
of millions of years of evolution on that
395
1004260
2000
16:46
within the computer in a few minutes,
396
1006260
3000
dentro dum computador, em poucos minutos,
16:49
or in the complicated cases, in a few hours.
397
1009260
2000
ou em casos complicados, em poucas horas.
16:51
At the end of that, I end up with programs
398
1011260
3000
No fim disso, tenho um programa
16:54
that are absolutely perfect at sorting numbers.
399
1014260
2000
que é perfeito na ordenação de números.
16:56
In fact, they are programs that are much more efficient
400
1016260
3000
De facto, são programas muito mais eficazes
16:59
than programs I could have ever written by hand.
401
1019260
2000
do que os programas que eu poderia ter feito pessoalmente.
17:01
Now if I look at those programs,
402
1021260
2000
Se eu olhar para esses programas,
17:03
I can't tell you how they work.
403
1023260
2000
não sei dizer como funcionam.
17:05
I've tried looking at them and telling you how they work.
404
1025260
2000
Já tentei olhar para eles para explicar como funcionam.
17:07
They're obscure, weird programs.
405
1027260
2000
São programas estranhos e obscuros.
17:09
But they do the job.
406
1029260
2000
Mas fazem o trabalho.
17:11
And in fact, I know, I'm very confident that they do the job
407
1031260
3000
De facto, confio que conseguem fazer o trabalho
17:14
because they come from a line
408
1034260
2000
porque são originários
17:16
of hundreds of thousands of programs that did the job.
409
1036260
2000
de centenas de milhares de programas que fizeram o trabalho.
17:18
In fact, their life depended on doing the job.
410
1038260
3000
A vida deles dependia de serem capazes de fazer o trabalho.
17:21
(Laughter)
411
1041260
4000
(Risos)
17:26
I was riding in a 747
412
1046260
2000
17:28
with Marvin Minsky once,
413
1048260
2000
Uma vez ia num 747 com o Marvin Minsky.
17:30
and he pulls out this card and says, "Oh look. Look at this.
414
1050260
3000
Ele puxa dum cartão e diz: "Olha. Olha para isto.
17:33
It says, 'This plane has hundreds of thousands of tiny parts
415
1053260
4000
O cartão diz: 'Este avião tem centenas de milhares de pequenas partes
17:37
working together to make you a safe flight.'
416
1057260
4000
"que trabalham em conjunto para garantir um voo seguro'.
17:41
Doesn't that make you feel confident?"
417
1061260
2000
"Não se sente confiante?"
17:43
(Laughter)
418
1063260
2000
(Risos)
17:45
In fact, we know that the engineering process doesn't work very well
419
1065260
3000
De facto, sabemos que os processos de engenharia não funcionam muito bem
17:48
when it gets complicated.
420
1068260
2000
quando as coisas se complicam.
17:50
So we're beginning to depend on computers
421
1070260
2000
Estamos a começar a depender muito dos computadores
17:52
to do a process that's very different than engineering.
422
1072260
4000
para fazer um processo muito diferente da engenharia.
17:56
And it lets us produce things of much more complexity
423
1076260
3000
E permite-nos produzir coisas com muito mais complexidade
17:59
than normal engineering lets us produce.
424
1079260
2000
que a engenharia normal nos permite.
18:01
And yet, we don't quite understand the options of it.
425
1081260
3000
Contudo, não percebemos bem as suas opções.
18:04
So in a sense, it's getting ahead of us.
426
1084260
2000
Portanto, de certa foram, está a ultrapassar-nos.
18:06
We're now using those programs
427
1086260
2000
Estamos agora a usar esses programas
18:08
to make much faster computers
428
1088260
2000
para fazer computadores ainda mais rápidos
18:10
so that we'll be able to run this process much faster.
429
1090260
3000
para podermos correr este processo ainda mais depressa.
18:13
So it's feeding back on itself.
430
1093260
3000
Portanto, está a alimentar-se de si próprio.
18:16
The thing is becoming faster
431
1096260
2000
A coisa está a tornar-se mais rápida
18:18
and that's why I think it seems so confusing.
432
1098260
2000
e é por isso que a acho tão confusa.
18:20
Because all of these technologies are feeding back on themselves.
433
1100260
3000
Porque todas estas tecnologias estão a alimentar-se de si próprias.
18:23
We're taking off.
434
1103260
2000
Estamos a levantar voo.
18:25
And what we are is we're at a point in time
435
1105260
3000
E estamos agora num momento análogo
18:28
which is analogous to when single-celled organisms
436
1108260
2000
ao tempo em que os organismos unicelulares
18:30
were turning into multi-celled organisms.
437
1110260
3000
se estavam a transformar em organismos multicelulares.
18:33
So we're the amoebas
438
1113260
2000
Somos as amebas
18:35
and we can't quite figure out what the hell this thing is we're creating.
439
1115260
3000
e não sabemos bem que raio é isto que estamos a criar.
18:38
We're right at that point of transition.
440
1118260
2000
Estamos mesmo nesse ponto de transição.
18:40
But I think that there really is something coming along after us.
441
1120260
3000
Mas acho que existe algo que virá a seguir.
18:43
I think it's very haughty of us
442
1123260
2000
Penso que é arrogante da nossa parte
18:45
to think that we're the end product of evolution.
443
1125260
3000
pensarmos que somos o produto final da evolução.
18:48
And I think all of us here
444
1128260
2000
Penso que todos nós estamos a ajudar a produzir
18:50
are a part of producing
445
1130260
2000
18:52
whatever that next thing is.
446
1132260
2000
o quer que seja que aí vem.
18:54
So lunch is coming along,
447
1134260
2000
O que aí vem é o almoço,
18:56
and I think I will stop at that point,
448
1136260
2000
18:58
before I get selected out.
449
1138260
2000
e penso que vou parar neste ponto,
antes que corram comigo.
19:00
(Applause)
450
1140260
3000
(Aplausos)
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