Shyam Sankar: The rise of human-computer cooperation

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TED


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Translator: Joseph Geni Reviewer: Morton Bast
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Tradutor: João Gil Revisora: Paulo Duarte
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I'd like to tell you about two games of chess.
1
15772
2556
Gostaria de vos falar de dois jogos de xadrez.
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The first happened in 1997, in which Garry Kasparov,
2
18328
3864
O primeiro ocorreu em 1997, em que Garry Kasparov, um ser humano,
00:22
a human, lost to Deep Blue, a machine.
3
22192
3716
perdeu contra o Deep Blue, uma máquina.
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To many, this was the dawn of a new era,
4
25908
2240
Para muitos, foi o amanhecer de uma nova era
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one where man would be dominated by machine.
5
28148
2779
em que o homem seria dominado pela máquina.
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But here we are, 20 years on, and the greatest change
6
30927
3334
Mas aqui estamos nós, 20 anos depois, e a maior mudança
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in how we relate to computers is the iPad,
7
34261
2690
na nossa relação com os computadores
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not HAL.
8
36951
2045
é o iPad e não o HAL.
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The second game was a freestyle chess tournament
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38996
2648
O segundo jogo foi um torneio de xadrez "freestyle"
00:41
in 2005, in which man and machine could enter together
10
41644
2969
em 2005, em que homem e máquina podiam participar juntos,
00:44
as partners, rather than adversaries, if they so chose.
11
44613
4666
como parceiros, em vez de adversários, se assim o desejassem.
00:49
At first, the results were predictable.
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49279
1851
A princípio, os resultados eram previsíveis.
00:51
Even a supercomputer was beaten by a grandmaster
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51130
2497
Até um supercomputador era batido por um grande mestre
00:53
with a relatively weak laptop.
14
53627
2312
com um portátil relativamente fraco.
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The surprise came at the end. Who won?
15
55939
2985
A surpresa veio no final. Quem ganhou?
00:58
Not a grandmaster with a supercomputer,
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58924
2776
Não foi um grande mestre com um supercomputador,
01:01
but actually two American amateurs
17
61700
1493
mas dois americanos amadores
01:03
using three relatively weak laptops.
18
63193
3822
que usaram três portáteis relativamente fracos.
01:07
Their ability to coach and manipulate their computers
19
67015
2596
A capacidade de treinar e manipular os seus computadores,
01:09
to deeply explore specific positions
20
69611
2435
para explorar profundamente posições específicas
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effectively counteracted the superior chess knowledge
21
72046
2390
foi eficaz para contrariar o conhecimento superior do xadrez
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of the grandmasters and the superior computational power
22
74436
2609
do grande mestre e do poder informático superior
01:17
of other adversaries.
23
77045
1909
de outros adversários.
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This is an astonishing result: average men,
24
78954
2905
Isto é um resultado espantoso: homens comuns, máquinas comuns
01:21
average machines beating the best man, the best machine.
25
81859
4081
que derrotaram o melhor homem, a melhor máquina.
01:25
And anyways, isn't it supposed to be man versus machine?
26
85940
3199
Mas não era suposto ser o homem contra a máquina?
01:29
Instead, it's about cooperation, and the right type of cooperation.
27
89139
4152
Em vez disso, trata-se de cooperação e do tipo certo de cooperação.
01:33
We've been paying a lot of attention to Marvin Minsky's
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93291
2857
Temos prestado muita atenção à visão de Marvin Minsky
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vision for artificial intelligence over the last 50 years.
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96148
3242
sobre a inteligência artificial, nos últimos 50 anos.
01:39
It's a sexy vision, for sure. Many have embraced it.
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99390
2262
É uma visão muito atraente. Muitos a adotaram.
01:41
It's become the dominant school of thought in computer science.
31
101652
2753
Tornou-se a escola de pensamento dominante na ciência informática.
01:44
But as we enter the era of big data, of network systems,
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104405
3072
Mas, ao entrarmos na era dos metadados dos sistemas de rede
01:47
of open platforms, and embedded technology,
33
107477
2698
das plataformas abertas e das tecnologias integradas,
01:50
I'd like to suggest it's time to reevaluate an alternative vision
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110175
3392
eu gostaria de sugerir que é tempo de reavaliar uma visão alternativa
01:53
that was actually developed around the same time.
35
113567
3070
que foi desenvolvida por volta da mesma altura.
01:56
I'm talking about J.C.R. Licklider's human-computer symbiosis,
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116637
3332
Estou a falar da simbiose homem-máquina de J.C.R. Licklider
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perhaps better termed "intelligence augmentation," I.A.
37
119969
3808
talvez mais bem referida como "inteligência aumentada".
02:03
Licklider was a computer science titan who had a profound
38
123777
2640
Licklider era um titã da informática que teve um profundo efeito
02:06
effect on the development of technology and the Internet.
39
126417
3006
no desenvolvimento tecnológico e da Internet.
02:09
His vision was to enable man and machine to cooperate
40
129423
2868
A sua visão era permitir que homem e máquina cooperassem
02:12
in making decisions, controlling complex situations
41
132291
3590
na tomada de decisões, no controlo de situações complexas
02:15
without the inflexible dependence
42
135881
1770
sem a dependência inflexível
02:17
on predetermined programs.
43
137651
2533
de programas predeterminados.
02:20
Note that word "cooperate."
44
140184
2498
Reparem na palavra "cooperar."
02:22
Licklider encourages us not to take a toaster
45
142682
2747
Licklider não nos encoraja a pegar numa torradeira
02:25
and make it Data from "Star Trek,"
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145429
2284
e a torná-la no Data do "Star Trek",
02:27
but to take a human and make her more capable.
47
147713
3535
mas a pegar num ser humano e torná-lo mais capaz.
02:31
Humans are so amazing -- how we think,
48
151248
1911
As pessoas são espantosas — a nossa forma de pensar,
02:33
our non-linear approaches, our creativity,
49
153159
2618
as abordagens não-lineares, a criatividade,
02:35
iterative hypotheses, all very difficult if possible at all
50
155777
2131
as hipóteses iterativas, tudo é muito difícil
02:37
for computers to do.
51
157908
1345
para um computador fazer.
02:39
Licklider intuitively realized this, contemplating humans
52
159253
2452
Licklider apercebeu-se disto, a contemplar os seres humanos
02:41
setting the goals, formulating the hypotheses,
53
161705
2327
a definir objetivos, a formular hipóteses,
02:44
determining the criteria, and performing the evaluation.
54
164032
3376
a determinar critérios e a efetuar avaliações.
02:47
Of course, in other ways, humans are so limited.
55
167408
1775
Noutros aspetos, as pessoas são muito limitadas.
02:49
We're terrible at scale, computation and volume.
56
169183
3235
Somos terríveis com a escala, o cálculo e o volume.
02:52
We require high-end talent management
57
172418
1836
Precisamos duma ótima gestão de talentos
02:54
to keep the rock band together and playing.
58
174254
2064
para manter um grupo de "rock" unido e a tocar.
02:56
Licklider foresaw computers doing all the routinizable work
59
176318
2204
Licklider previu que os computadores fizessem todo o trabalho de rotina
02:58
that was required to prepare the way for insights and decision making.
60
178522
3276
necessário para abrir caminho às ideias e decisões.
03:01
Silently, without much fanfare,
61
181798
2224
Silenciosamente, sem muita fanfarra,
03:04
this approach has been compiling victories beyond chess.
62
184022
3354
esta abordagem tem acumulado vitórias, para além do xadrez.
03:07
Protein folding, a topic that shares the incredible expansiveness of chess —
63
187376
3356
A dobragem de proteínas, que partilha a expansividade do xadrez
03:10
there are more ways of folding a protein than there are atoms in the universe.
64
190732
3042
— há mais maneiras de dobrar uma proteína do que átomos no universo —
03:13
This is a world-changing problem with huge implications
65
193774
2353
é um problema que pode mudar o mundo, com enormes implicações
03:16
for our ability to understand and treat disease.
66
196127
2308
na nossa capacidade de compreender e tratar doenças.
03:18
And for this task, supercomputer field brute force simply isn't enough.
67
198435
4248
Para essa tarefa, a força bruta dum supercomputador não é suficiente.
03:22
Foldit, a game created by computer scientists,
68
202683
2384
Foldit, um jogo criado por engenheiros informáticos,
03:25
illustrates the value of the approach.
69
205067
2502
ilustra o valor da abordagem.
03:27
Non-technical, non-biologist amateurs play a video game
70
207569
3041
Amadores que não são técnicos nem biólogos jogam um videojogo
03:30
in which they visually rearrange the structure of the protein,
71
210610
3073
em que reorganizam visualmente a estrutura da proteína,
03:33
allowing the computer to manage the atomic forces
72
213683
1499
permitindo que o computador lide com as interações atómicas
03:35
and interactions and identify structural issues.
73
215182
2957
e identifique problemas estruturais.
03:38
This approach beat supercomputers 50 percent of the time
74
218139
3023
Esta abordagem derrotou supercomputadores 50% das vezes
03:41
and tied 30 percent of the time.
75
221162
2584
e empatou 30% das vezes.
03:43
Foldit recently made a notable and major scientific discovery
76
223746
3137
O Foldit fez recentemente uma grande e notável descoberta científica
03:46
by deciphering the structure of the Mason-Pfizer monkey virus.
77
226883
3160
ao decifrar a estrutura do vírus Mason-Pfizer em macacos.
03:50
A protease that had eluded determination for over 10 years
78
230043
3015
Uma protéase que escapara à determinação durante mais de 10 anos
03:53
was solved was by three players in a matter of days,
79
233058
2626
foi resolvida por três jogadores numa questão de dias,
03:55
perhaps the first major scientific advance
80
235684
2025
talvez o maior avanço científico
03:57
to come from playing a video game.
81
237709
2323
que resultou de um videojogo.
04:00
Last year, on the site of the Twin Towers,
82
240032
2181
No ano passado, no local das Torres Gémeas,
04:02
the 9/11 memorial opened.
83
242213
1473
foi inaugurado o Memorial do 11 de Setembro.
04:03
It displays the names of the thousands of victims
84
243686
2721
Exibe os nomes de milhares de vítimas
04:06
using a beautiful concept called "meaningful adjacency."
85
246407
3063
usando um belo conceito chamado "proximidade significativa".
04:09
It places the names next to each other based on their
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249470
2166
Coloca os nomes ao lado uns dos outros em função das suas relações:
04:11
relationships to one another: friends, families, coworkers.
87
251636
2213
amigos, família, colegas de trabalho.
04:13
When you put it all together, it's quite a computational
88
253849
3028
Quando juntamos todos, é um grande problema informático:
04:16
challenge: 3,500 victims, 1,800 adjacency requests,
89
256877
4223
3500 vítimas, 1800 pedidos de proximidade,
04:21
the importance of the overall physical specifications
90
261100
3092
a importância das especificações físicas globais e a estética final.
04:24
and the final aesthetics.
91
264192
2137
04:26
When first reported by the media, full credit for such a feat
92
266329
2615
Os "media" deram a notícia, atribuindo os louros de tal feito
04:28
was given to an algorithm from the New York City
93
268944
1892
a um algoritmo da firma de "design" de New York City: Local Projects.
04:30
design firm Local Projects. The truth is a bit more nuanced.
94
270836
4001
A verdade é um pouco diferente.
04:34
While an algorithm was used to develop the underlying framework,
95
274837
2871
Embora se tenha usado um algoritmo para o quadro subjacente,
04:37
humans used that framework to design the final result.
96
277708
3008
foram pessoas que usaram esse quadro para conceber o resultado final.
04:40
So in this case, a computer had evaluated millions
97
280716
2225
Neste caso, um computador avaliou milhões de possíveis distribuições,
04:42
of possible layouts, managed a complex relational system,
98
282941
3335
geriu um complexo sistema de relações
04:46
and kept track of a very large set of measurements
99
286276
2414
e manteve um grande conjunto de medições e de variáveis,
04:48
and variables, allowing the humans to focus
100
288690
2410
o que permitiu que as pessoas se concentrassem
04:51
on design and compositional choices.
101
291100
2802
na escolha da conceção e da composição.
04:53
So the more you look around you,
102
293902
1036
Quanto mais olhamos à nossa volta,
04:54
the more you see Licklider's vision everywhere.
103
294938
1962
mais vemos a visão de Licklider por todo o lado.
04:56
Whether it's augmented reality in your iPhone or GPS in your car,
104
296900
3304
Quer seja a realidade aumentada num iPhone ou no GPS dum carro,
05:00
human-computer symbiosis is making us more capable.
105
300204
2970
a simbiose homem-máquina torna-nos mais capazes.
05:03
So if you want to improve human-computer symbiosis,
106
303174
1655
Se quisermos melhorar a simbiose homem-máquina,
05:04
what can you do?
107
304829
1429
o que é que podemos fazer?
05:06
You can start by designing the human into the process.
108
306258
2452
Podemos começar por incluir a pessoa na conceção.
05:08
Instead of thinking about what a computer will do to solve the problem,
109
308710
2204
Em vez de pensar como o computador resolverá o problema,
05:10
design the solution around what the human will do as well.
110
310914
3869
conceber a solução sobre o que o ser humano também poderá fazer.
05:14
When you do this, you'll quickly realize that you spent
111
314783
1937
Quando fizermos isso, depressa chegaremos à conclusão
05:16
all of your time on the interface between man and machine,
112
316720
2879
de que passámos o tempo todo na interface entre o homem e a máquina,
05:19
specifically on designing away the friction in the interaction.
113
319599
3099
principalmente a eliminar a fricção da interação.
05:22
In fact, this friction is more important than the power
114
322698
2766
De facto, esta fricção é mais importante
05:25
of the man or the power of the machine
115
325464
2052
que o poder do homem ou o poder da máquina
05:27
in determining overall capability.
116
327516
1931
na determinação da capacidade total.
05:29
That's why two amateurs with a few laptops
117
329447
1977
Por isso é que dois amadores com uns portáteis
05:31
handily beat a supercomputer and a grandmaster.
118
331424
2456
derrotaram facilmente um supercomputador e um grande mestre.
05:33
What Kasparov calls process is a byproduct of friction.
119
333880
3005
O que Kasparov chama de processo é um derivado da fricção.
05:36
The better the process, the less the friction.
120
336885
2401
Quanto melhor o processo, menor a fricção.
05:39
And minimizing friction turns out to be the decisive variable.
121
339286
4256
Reduzir a fricção torna-se a variável decisiva.
05:43
Or take another example: big data.
122
343542
2243
Ou outro exemplo: os metadados.
05:45
Every interaction we have in the world is recorded
123
345785
1906
Todas as interações no mundo
05:47
by an ever growing array of sensors: your phone,
124
347691
3059
são gravadas por um crescente número de sensores:
o telemóvel, o cartão de crédito, o computador.
05:50
your credit card, your computer. The result is big data,
125
350750
2373
O resultado são os metadados.
05:53
and it actually presents us with an opportunity
126
353123
1742
proporcionam-nos uma oportunidade
05:54
to more deeply understand the human condition.
127
354865
2662
de compreender melhor a condição humana.
05:57
The major emphasis of most approaches to big data
128
357527
2305
A maior parte das abordagens aos metadados concentra-se em:
05:59
focus on, "How do I store this data? How do I search
129
359832
2215
"Como guardo estes dados? Como pesquiso estes dados?
06:02
this data? How do I process this data?"
130
362047
2276
"Como processo estes dados?"
06:04
These are necessary but insufficient questions.
131
364323
2204
Estas são perguntas necessárias mas insuficientes.
06:06
The imperative is not to figure out how to compute,
132
366527
2471
O imperativo não é perceber como calcular, mas sim o que calcular.
06:08
but what to compute. How do you impose human intuition
133
368998
2184
Como se impõe a intuição humana nos dados a esta escala?
06:11
on data at this scale?
134
371182
1791
06:12
Again, we start by designing the human into the process.
135
372973
3499
Mais uma vez, começamos por integrar o homem na conceção do processo.
06:16
When PayPal was first starting as a business, their biggest
136
376472
2812
Quando a PayPal estava a começar, o seu maior problema não era:
06:19
challenge was not, "How do I send money back and forth online?"
137
379284
2804
"Como é que eu envio e recebo dinheiro online?"
06:22
It was, "How do I do that without being defrauded by organized crime?"
138
382088
3872
mas sim: "Como fazê-lo sem ser burlado pelo crime organizado?"
06:25
Why so challenging? Because while computers can learn
139
385960
2088
Porque é tão difícil? Porque, enquanto os computadores podem aprender
06:28
to detect and identify fraud based on patterns,
140
388048
3144
a detetar e identificar fraudes, com base em modelos,
06:31
they can't learn to do that based on patterns
141
391192
1479
06:32
they've never seen before, and organized crime
142
392671
2116
não conseguem aprender a fazê-lo
com base em modelos que nunca viram,
06:34
has a lot in common with this audience: brilliant people,
143
394787
2709
e o crime organizado tem muito em comum com esta plateia:
06:37
relentlessly resourceful, entrepreneurial spirit — (Laughter) —
144
397496
3640
pessoas brilhantes cheias de recursos, espirito empreendedor...
(Risos)
06:41
and one huge and important difference: purpose.
145
401136
2712
... e uma diferença monumental: um objetivo.
06:43
And so while computers alone can catch all but the cleverest
146
403848
2832
Os computadores, por si só, conseguem apanhar todos os burlões,
06:46
fraudsters, catching the cleverest is the difference
147
406680
2253
exceto os mais espertos, mas apanhar estes últimos é a diferença
06:48
between success and failure.
148
408933
2545
entre o sucesso e o fracasso.
06:51
There's a whole class of problems like this, ones with
149
411478
2221
Há toda uma série de problemas como este, com adversários que se adaptam.
06:53
adaptive adversaries. They rarely if ever present with a
150
413699
2575
que raramente utilizam um modelo repetitivo
06:56
repeatable pattern that's discernable to computers.
151
416274
2736
que seja detetável pelos computadores.
06:59
Instead, there's some inherent component of innovation or disruption,
152
419010
3993
Em vez disso, há uma componente inerente de inovação ou rotura,
e estes problemas estão cada vez mais enterrados nos metadados.
07:03
and increasingly these problems are buried in big data.
153
423003
2735
07:05
For example, terrorism. Terrorists are always adapting
154
425738
2500
Por exemplo, o terrorismo.
Os terroristas adaptam-se sempre a novas circunstâncias,
07:08
in minor and major ways to new circumstances, and despite
155
428238
2052
07:10
what you might see on TV, these adaptations,
156
430290
3094
e, apesar do que temos visto na TV,
essas adaptações e a sua deteção são fundamentalmente humanas.
07:13
and the detection of them, are fundamentally human.
157
433384
2293
07:15
Computers don't detect novel patterns and new behaviors,
158
435677
3117
Os computadores não detetam novos modelos e comportamentos,
07:18
but humans do. Humans, using technology, testing hypotheses,
159
438794
3235
mas as pessoas conseguem, usando tecnologias, testando hipóteses
07:22
searching for insight by asking machines to do things for them.
160
442029
4620
procurando o conhecimento, pedindo às máquinas que façam essas coisas.
07:26
Osama bin Laden was not caught by artificial intelligence.
161
446649
2320
Osama bin Laden não foi apanhado graças à inteligência artificial.
07:28
He was caught by dedicated, resourceful, brilliant people
162
448969
2553
Foi apanhado por pessoas dedicadas e brilhantes
07:31
in partnerships with various technologies.
163
451522
4269
em parceria com diversas tecnologias.
07:35
As appealing as it might sound, you cannot algorithmically
164
455791
2818
Por muito atrativo que pareça, não se consegue encontrar a resposta
07:38
data mine your way to the answer.
165
458609
1601
procurando em dados com algoritmos.
07:40
There is no "Find Terrorist" button, and the more data
166
460210
2855
Não há botão de "Encontrar Terrorista" e, quanto mais dados integrarmos
07:43
we integrate from a vast variety of sources
167
463065
2302
a partir de uma ampla variedade de fontes,
07:45
across a wide variety of data formats from very
168
465367
2133
de uma grande variedade de dados, de sistemas bastante díspares,
07:47
disparate systems, the less effective data mining can be.
169
467500
3309
menos eficaz se torna o tratamento de dados.
07:50
Instead, people will have to look at data
170
470809
2024
As pessoas terão que olhar para os dados e procurar soluções.
07:52
and search for insight, and as Licklider foresaw long ago,
171
472833
3456
Como Licklider previu há muito tempo,
07:56
the key to great results here is the right type of cooperation,
172
476289
2685
a chave para bons resultados é o tipo certo de cooperação.
07:58
and as Kasparov realized,
173
478974
1524
08:00
that means minimizing friction at the interface.
174
480498
3031
Como Kasparov se apercebeu,
isso significa minimizar a fricção na interface.
08:03
Now this approach makes possible things like combing
175
483529
2758
Com esta abordagem tornam-se possíveis coisas
08:06
through all available data from very different sources,
176
486287
3386
como filtrar todos os dados disponíveis de fontes diferentes,
08:09
identifying key relationships and putting them in one place,
177
489673
2792
identificando relações chave e reunindo-as num só local,
08:12
something that's been nearly impossible to do before.
178
492465
2928
o que era quase impossível anteriormente.
Para uns, isto tem terríveis implicações a nível de privacidade e liberdade civil.
08:15
To some, this has terrifying privacy and civil liberties
179
495393
1942
08:17
implications. To others it foretells of an era of greater
180
497335
3410
Para outros, isto antevê uma era
08:20
privacy and civil liberties protections,
181
500745
1909
de maior privacidade e proteção das liberdades civis,
08:22
but privacy and civil liberties are of fundamental importance.
182
502654
2936
mas a privacidade e as liberdades civis têm uma importância fundamental.
08:25
That must be acknowledged, and they can't be swept aside,
183
505590
2193
Temos que o reconhecer, não podemos pô-las de lado,
08:27
even with the best of intents.
184
507783
2530
nem com a melhor das intenções.
08:30
So let's explore, through a couple of examples, the impact
185
510313
2518
Exploremos, através de alguns exemplos,
08:32
that technologies built to drive human-computer symbiosis
186
512831
2406
o impacto que as tecnologias, construídas para criar a simbiose homem-máquina
08:35
have had in recent time.
187
515237
2919
tiveram recentemente.
08:38
In October, 2007, U.S. and coalition forces raided
188
518156
3416
Em outubro de 2007, os EUA e as forças de coligação
08:41
an al Qaeda safe house in the city of Sinjar
189
521572
2416
invadiram um refúgio da al-Qaeda, na cidade de Sinjar,
08:43
on the Syrian border of Iraq.
190
523988
1934
na fronteira entre o Iraque e a Síria.
08:45
They found a treasure trove of documents:
191
525922
2376
Encontraram um tesouro de documentos:
08:48
700 biographical sketches of foreign fighters.
192
528298
2335
700 biografias de combatentes estrangeiros
08:50
These foreign fighters had left their families in the Gulf,
193
530633
2584
que tinham deixado as famílias no Golfo,
no Levante e no Norte de África para se juntarem à al-Qaeda no Iraque.
08:53
the Levant and North Africa to join al Qaeda in Iraq.
194
533217
3146
08:56
These records were human resource forms.
195
536363
1616
Os registos eram formulários
08:57
The foreign fighters filled them out as they joined the organization.
196
537979
2855
que os combatentes preenchiam quando se juntavam à organização.
09:00
It turns out that al Qaeda, too,
197
540834
1211
Parece que nem a al-Qaeda escapa à burocracia.
09:02
is not without its bureaucracy. (Laughter)
198
542045
2597
(Risos)
09:04
They answered questions like, "Who recruited you?"
199
544642
2098
Respondiam a perguntas como: "Quem o recrutou?"
09:06
"What's your hometown?" "What occupation do you seek?"
200
546740
2854
"Qual é a sua cidade natal?" "Que ocupação procura?"
09:09
In that last question, a surprising insight was revealed.
201
549594
3169
Esta última pergunta revelou-se uma surpresa.
09:12
The vast majority of foreign fighters
202
552763
2400
A grande maioria dos combatentes estrangeiros
09:15
were seeking to become suicide bombers for martyrdom --
203
555163
2400
queriam ser bombistas suicidas e mártires
09:17
hugely important, since between 2003 and 2007, Iraq
204
557563
4338
muito importante, visto que, entre 2003 e 2007,
09:21
had 1,382 suicide bombings, a major source of instability.
205
561901
4244
o Iraque teve 1382 atentados suicidas, uma grande fonte de instabilidade.
Analisar esta informação foi difícil.
09:26
Analyzing this data was hard. The originals were sheets
206
566145
2058
Os originais estavam em árabe e tinham de ser digitalizados e traduzidos.
09:28
of paper in Arabic that had to be scanned and translated.
207
568203
2742
09:30
The friction in the process did not allow for meaningful
208
570945
2192
A fricção no processo não permitia resultados significativos
09:33
results in an operational time frame using humans, PDFs
209
573137
3350
em tempo operacional usando apenas pessoas,
09:36
and tenacity alone.
210
576487
2218
PDFs e tenacidade.
09:38
The researchers had to lever up their human minds
211
578705
1953
Os investigadores tiveram que recorrer à tecnologia
09:40
with technology to dive deeper, to explore non-obvious
212
580658
2345
para investigar mais, explorar hipóteses não-óbvias,
09:43
hypotheses, and in fact, insights emerged.
213
583003
3218
e, de facto, surgiram resultados.
09:46
Twenty percent of the foreign fighters were from Libya,
214
586221
2644
20% dos combatentes estrangeiros vinham da Líbia,
09:48
50 percent of those from a single town in Libya,
215
588865
2968
50% dos quais de uma única cidade na Líbia,
09:51
hugely important since prior statistics put that figure at
216
591833
2450
muito importante, visto que as estatísticas anteriores
09:54
three percent. It also helped to hone in on a figure
217
594283
2383
avaliavam esse número em 3%.
09:56
of rising importance in al Qaeda, Abu Yahya al-Libi,
218
596666
2977
Ajudaram a encontrar uma figura de importância crescente na al-Qaeda,
09:59
a senior cleric in the Libyan Islamic fighting group.
219
599643
2631
Abu Yahya al-Libi, um importante membro do grupo Líbia-Islão.
10:02
In March of 2007, he gave a speech, after which there was
220
602274
2664
Em março de 2007, fez um discurso, depois do qual houve
10:04
a surge in participation amongst Libyan foreign fighters.
221
604938
3466
um grande aumento no recrutamento de combatentes estrangeiros.
10:08
Perhaps most clever of all, though, and least obvious,
222
608404
3106
Mas talvez o mais inteligente de tudo e o menos óbvio,
10:11
by flipping the data on its head, the researchers were
223
611510
2073
foi que, revolvendo os dados, os investigadores puderam explorar,
10:13
able to deeply explore the coordination networks in Syria
224
613583
2900
com profundidade, as redes de coordenação na Síria
10:16
that were ultimately responsible for receiving and
225
616483
2517
responsáveis por receber e transportar os terroristas para a fronteira.
10:19
transporting the foreign fighters to the border.
226
619000
2464
10:21
These were networks of mercenaries, not ideologues,
227
621464
2633
Eram redes de mercenários, não de ideólogos,
10:24
who were in the coordination business for profit.
228
624097
2398
que estavam na coordenação por dinheiro.
10:26
For example, they charged Saudi foreign fighters
229
626495
1904
Por exemplo, cobravam aos terroristas sauditas
10:28
substantially more than Libyans, money that would have
230
628399
2199
muito mais do que aos da Líbia,
10:30
otherwise gone to al Qaeda.
231
630598
2320
dinheiro que, de outra forma, iria parar à al-Qaeda.
10:32
Perhaps the adversary would disrupt their own network
232
632918
2045
Talvez o adversário modificasse a sua rede
10:34
if they knew they cheating would-be jihadists.
233
634963
3035
se soubesse que eles estavam a explorar os futuros jiadistas.
10:37
In January, 2010, a devastating 7.0 earthquake struck Haiti,
234
637998
3745
Em janeiro de 2010, um terramoto devastador de grau 7 atingiu o Haiti.
10:41
third deadliest earthquake of all time, left one million people,
235
641743
2916
O terceiro terramoto mais mortal de todos os tempos,
10:44
10 percent of the population, homeless.
236
644659
2584
deixou um milhão de pessoas, 10% da população, sem abrigo.
10:47
One seemingly small aspect of the overall relief effort
237
647243
3137
Um aspeto aparentemente pequeno do esforço comunitário
10:50
became increasingly important as the delivery of food
238
650380
2176
tornou-se cada vez mais importante
10:52
and water started rolling.
239
652556
2160
à medida que começou a entrega de comida e de água.
10:54
January and February are the dry months in Haiti,
240
654716
1458
Janeiro e fevereiro são meses secos no Haiti.
10:56
yet many of the camps had developed standing water.
241
656174
2942
Mas muitos dos campos tinham água estagnada.
A instituição com conhecimento detalhado da inundação
10:59
The only institution with detailed knowledge of Haiti's
242
659116
2122
11:01
floodplains had been leveled
243
661238
1297
das zonas inundadas do Haiti tinha sido destruída no terramoto,
11:02
in the earthquake, leadership inside.
244
662535
3008
com os líderes lá dentro.
11:05
So the question is, which camps are at risk,
245
665543
2575
O problema era saber quais os campos em risco,
11:08
how many people are in these camps, what's the
246
668118
1921
quantas pessoas havia nos campos,
qual a cronologia das inundações
11:10
timeline for flooding, and given very limited resources
247
670039
2311
11:12
and infrastructure, how do we prioritize the relocation?
248
672350
3384
e, dados os recursos e infraestruturas muito limitadas,
como dar prioridade ao realojamento?
11:15
The data was incredibly disparate. The U.S. Army had
249
675734
2344
Os dados eram incrivelmente díspares.
11:18
detailed knowledge for only a small section of the country.
250
678078
2929
Os EUA só tinham conhecimento detalhado de parte do país.
11:21
There was data online from a 2006 environmental risk
251
681007
2511
Havia dados online de uma conferência ambiental de 2006,
11:23
conference, other geospatial data, none of it integrated.
252
683518
2664
outros dados geoespaciais, mas nada disso integrado.
11:26
The human goal here was to identify camps for relocation
253
686182
2958
O objetivo era identificar os campos a utilizar
11:29
based on priority need.
254
689140
2395
segundo as necessidades prioritárias.
11:31
The computer had to integrate a vast amount of geospacial
255
691535
2440
O computador teve que integrar uma grande quantidade
11:33
information, social media data and relief organization
256
693975
2584
de informações geoespaciais, dados sociais dos "media" e das organizações de socorro
11:36
information to answer this question.
257
696559
3480
para responder a esta questão.
11:40
By implementing a superior process, what was otherwise
258
700039
2415
Através da implementação de um processo superior
11:42
a task for 40 people over three months became
259
702454
2608
que, de outro modo, seria um trabalho para 40 pessoas em 3 meses
11:45
a simple job for three people in 40 hours,
260
705062
3176
tornou-se numa simples tarefa para 3 pessoas em 40 horas,
11:48
all victories for human-computer symbiosis.
261
708238
2628
tudo vitórias para a simbiose homem-máquina.
11:50
We're more than 50 years into Licklider's vision
262
710866
2054
Mais de 50 anos depois da visão de Licklider para o futuro,
11:52
for the future, and the data suggests that we should be
263
712920
2242
os dados sugerem que devíamos estar muito entusiasmados
11:55
quite excited about tackling this century's hardest problems,
264
715162
3030
em atacar os problemas mais difíceis do século,
11:58
man and machine in cooperation together.
265
718192
2947
numa parceria de homem e máquina.
12:01
Thank you. (Applause)
266
721139
2197
Obrigado.
(Aplausos)
12:03
(Applause)
267
723336
2505
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