TED2017
Radhika Nagpal: What intelligent machines can learn from a school of fish
Radhika Nagpal: O que máquinas inteligentes podem aprender com um cardume
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As visões do futuro da ficção científica nos mostram IA construída para replicar nosso jeito de pensar. Mas e se nós a modelássemos a partir de outros tipos de inteligência encontrados na natureza? A engenheira robótica Radhika Nagpal estuda a inteligência coletiva demonstrada por insetos e cardumes, procurando entender suas regras comportamentais. Nesta palestra visionária, ela apresenta seu trabalho, criador de um poder coletivo artificial, e prevê um futuro no qual multidões de robôs trabalham juntos para construir barreiras contra inundações, polinizar plantações, fiscalizar recifes de coral e formar constelações de satélites.
Radhika Nagpal - Robotics engineer
Taking cues from bottom-up biological networks like those of social insects, Radhika Nagpal helped design an unprecedented “swarm” of ant-like robots. Full bio
Taking cues from bottom-up biological networks like those of social insects, Radhika Nagpal helped design an unprecedented “swarm” of ant-like robots. Full bio
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00:12
In my early days as a graduate student,
0
755
2015
Assim que comecei a graduação,
00:14
I went on a snorkeling trip
off the coast of the Bahamas.
off the coast of the Bahamas.
1
2794
3555
fiz uma viagem de mergulho
na costa das Bahamas.
na costa das Bahamas.
00:18
I'd actually never swum
in the ocean before,
in the ocean before,
2
6789
2949
Eu nunca havia nadado no oceano,
00:21
so it was a bit terrifying.
3
9762
1844
então foi um pouco assustador.
00:24
What I remember the most is,
as I put my head in the water
as I put my head in the water
4
12016
3000
O que mais me lembro é que,
logo que coloquei a cabeça na água
logo que coloquei a cabeça na água
00:27
and I was trying really hard
to breathe through the snorkel,
to breathe through the snorkel,
5
15040
4250
e tentava arduamente
respirar pelo "snorkel",
respirar pelo "snorkel",
00:31
this huge group
of striped yellow and black fish
of striped yellow and black fish
6
19314
5366
um grupo gigante de peixes
com listras amarelas e pretas
com listras amarelas e pretas
00:36
came straight at me ...
7
24704
1483
veio direto em minha direção...
00:38
and I just froze.
8
26817
1397
e eu congelei.
00:40
And then, as if it had
suddenly changed its mind,
suddenly changed its mind,
9
28975
3613
E então, como se eles tivessem
mudado subitamente de ideia,
mudado subitamente de ideia,
00:44
came towards me
and then swerved to the right
and then swerved to the right
10
32612
2437
vieram em minha direção
e viraram para a direita
e viraram para a direita
00:47
and went right around me.
11
35073
1515
e passaram por mim.
00:48
It was absolutely mesmerizing.
12
36920
1526
Foi absolutamente hipnotizador.
00:50
Maybe many of you
have had this experience.
have had this experience.
13
38470
2182
Talvez muitos de vocês
já tenham vivido isso.
já tenham vivido isso.
00:53
Of course, there's the color
and the beauty of it,
and the beauty of it,
14
41239
3422
Claro, existe a cor e a beleza disso,
00:56
but there was also
just the sheer oneness of it,
just the sheer oneness of it,
15
44685
2928
mas também uma pura unicidade,
00:59
as if it wasn't hundreds of fish
16
47637
2343
como se não fossem centenas de peixes,
01:02
but a single entity
with a single collective mind
with a single collective mind
17
50004
3135
mas uma única entidade
com uma única mente coletiva
com uma única mente coletiva
01:05
that was making decisions.
18
53163
1507
tomando as decisões.
01:07
When I look back, I think that experience
really ended up determining
really ended up determining
19
55666
3682
Quando me lembro da experiência,
creio que ela acabou definindo
creio que ela acabou definindo
01:11
what I've worked on for most of my career.
20
59372
2222
meu trabalho durante toda minha carreira.
01:16
I'm a computer scientist,
21
64157
1280
Sou cientista da computação,
01:17
and the field that I work in
is artificial intelligence.
is artificial intelligence.
22
65461
2747
e minha área de trabalho
é a inteligência artificial.
é a inteligência artificial.
01:20
And a key theme in AI
23
68639
1517
E uma das chaves da IA
01:22
is being able to understand intelligence
by creating our own computational systems
by creating our own computational systems
24
70180
4443
é poder entender a inteligência ao criar
nosso próprio sistema computacional
nosso próprio sistema computacional
01:26
that display intelligence
the way we see it in nature.
the way we see it in nature.
25
74647
3253
que mostra a inteligência da forma
como a vemos na natureza.
como a vemos na natureza.
01:30
Now, most popular views of AI, of course,
come from science fiction and the movies,
come from science fiction and the movies,
26
78467
4438
As noções mais populares sobre IA
vêm da ficção científica e de filmes;
vêm da ficção científica e de filmes;
01:34
and I'm personally a big Star Wars fan.
27
82929
2577
e sou uma grande fã de Star Wars.
01:38
But that tends to be a very human-centric
view of intelligence.
view of intelligence.
28
86501
3889
Mas elas tendem a ser noções
antropocentristas da inteligência.
antropocentristas da inteligência.
01:43
When you think of a fish school,
29
91144
2207
Ao pensar num cardume
01:45
or when I think of a flock of starlings,
30
93375
2953
ou num bando de pássaros,
01:48
that feels like a really different
kind of intelligence.
kind of intelligence.
31
96352
3340
eles parecem ter um tipo
muito diferente de inteligência.
muito diferente de inteligência.
01:52
For starters, any one fish is just so tiny
32
100945
3913
Para começar, um peixe sozinho
é muito pequeno
é muito pequeno
01:56
compared to the sheer size
of the collective,
of the collective,
33
104882
2887
comparado ao tamanho do coletivo,
01:59
so it seems that any one individual
34
107793
3110
então, parece que um só indivíduo
02:02
would have a really limited
and myopic view of what's going on,
and myopic view of what's going on,
35
110927
2993
teria uma visão míope e limitada
do que está acontecendo,
do que está acontecendo,
02:05
and intelligence
isn't really about the individual
isn't really about the individual
36
113944
2334
e a inteligência não é sobre o indivíduo,
mas, de alguma forma,
uma propriedade do grupo em si.
uma propriedade do grupo em si.
02:08
but somehow a property
of the group itself.
of the group itself.
37
116302
2677
02:12
Secondly, and the thing
that I still find most remarkable,
that I still find most remarkable,
38
120118
3231
Em segundo lugar,
e isso é o mais incrível,
e isso é o mais incrível,
02:15
is that we know that there are no leaders
supervising this fish school.
supervising this fish school.
39
123373
5032
sabemos que não há líderes
supervisionando o cardume.
supervisionando o cardume.
02:21
Instead, this incredible
collective mind behavior
collective mind behavior
40
129163
3501
Em vez disso, o incrível
comportamento mental coletivo
comportamento mental coletivo
02:24
is emerging purely from the interactions
of one fish and another.
of one fish and another.
41
132688
4532
emerge puramente das interações
entre um peixe e outro.
entre um peixe e outro.
02:29
Somehow, there are these interactions
or rules of engagement
or rules of engagement
42
137244
3968
De alguma maneira, existem
interações ou regras comportamentais
interações ou regras comportamentais
02:33
between neighboring fish
43
141236
1755
entre os peixes vizinhos
que fazem com que tudo funcione.
que fazem com que tudo funcione.
02:35
that make it all work out.
44
143015
1467
02:37
So the question for AI then becomes,
45
145736
2651
Agora, o questionamento da IA é:
02:40
what are those rules of engagement
that lead to this kind of intelligence,
that lead to this kind of intelligence,
46
148411
4158
que regras comportamentais são essas,
que geram esse tipo de inteligência;
que geram esse tipo de inteligência;
02:44
and of course, can we create our own?
47
152593
1907
e podemos criar nossa própria regra?
02:46
And that's the primary thing
that I work on with my team in my lab.
that I work on with my team in my lab.
48
154999
3587
Essa é a ideia principal na qual trabalho
com minha equipe no laboratório.
com minha equipe no laboratório.
02:50
We work on it through theory,
49
158943
1637
Trabalhamos nela usando teorias,
02:52
looking at abstract rule systems
50
160604
2348
observando sistemas de regras abstratos
02:54
and thinking about
the mathematics behind it.
the mathematics behind it.
51
162976
2349
e pensando na matemática
que há por trás delas.
que há por trás delas.
02:57
We also do it through biology,
working closely with experimentalists.
working closely with experimentalists.
52
165897
4285
Também utilizamos a biologia, trabalhando
de perto com os experimentalistas.
de perto com os experimentalistas.
03:02
But mostly, we do it through robotics,
53
170579
1953
Mas, em geral, usamos a robótica,
03:04
where we try to create
our own collective systems
our own collective systems
54
172556
3904
com a qual tentamos criar
nosso próprio sistema coletivo
nosso próprio sistema coletivo
03:08
that can do the kinds of things
that we see in nature,
that we see in nature,
55
176484
2707
que pode fazer o tipo de coisas
que vemos na natureza,
que vemos na natureza,
03:11
or at least try to.
56
179215
1237
ou, pelo menos, tentar.
03:13
One of our first robotic quests
along this line
along this line
57
181907
2804
Uma das primeiras pesquisas
robóticas nessa linha,
robóticas nessa linha,
03:16
was to create our very own colony
of a thousand robots.
of a thousand robots.
58
184735
4045
foi criar nossa própria
colônia de mil robôs.
colônia de mil robôs.
03:21
So very simple robots,
59
189140
1334
Vários robôs simples,
03:22
but they could be programmed
to exhibit collective intelligence,
to exhibit collective intelligence,
60
190498
3603
mas que poderiam ser programados
para exprimir uma inteligência coletiva,
para exprimir uma inteligência coletiva,
03:26
and that's what we were able to do.
61
194125
1729
e foi isso que conseguimos fazer.
03:28
So this is what a single robot looks like.
62
196194
2032
Este é um dos robôs.
É bem pequeno, do tamanho
de uma moeda de 25 centavos,
de uma moeda de 25 centavos,
03:30
It's quite small,
about the size of a quarter,
about the size of a quarter,
63
198250
2523
03:32
and you can program how it moves,
64
200797
2310
você pode programar seu movimento,
03:35
but it can also wirelessly
communicate with other robots,
communicate with other robots,
65
203131
3416
mas ele também pode se comunicar
com outros robôs, sem fios,
com outros robôs, sem fios,
03:38
and it can measure distances from them.
66
206571
2167
e medir a distância entre eles.
03:40
And so now we can start to program
exactly an interaction,
exactly an interaction,
67
208762
3476
Assim, podemos começar a programar,
de forma exata, uma interação,
de forma exata, uma interação,
03:44
a rule of engagement between neighbors.
68
212262
2094
uma regra comportamental entre vizinhos.
03:46
And once we have this system,
69
214713
1894
Assim que criarmos esse sistema,
03:48
we can start to program many
different kinds of rules of engagement
different kinds of rules of engagement
70
216631
3416
podemos começar a programar tipos
diferentes de regras comportamentais
diferentes de regras comportamentais
03:52
that you would see in nature.
71
220071
1506
que vemos na natureza.
03:53
So for example,
spontaneous synchronization,
spontaneous synchronization,
72
221601
2976
Por exemplo, sincronização espontânea,
03:56
how audiences are clapping
and suddenly start all clapping together,
and suddenly start all clapping together,
73
224601
5238
como o público bate palmas e, de repente,
todos começam a bater palmas juntos.
todos começam a bater palmas juntos.
04:01
the fireflies flashing together.
74
229863
2068
ou os vaga-lumes todos piscando.
04:06
We can program rules
for pattern formation,
for pattern formation,
75
234919
2691
Podemos programar regras
para formação padronizada,
para formação padronizada,
04:09
how cells in a tissue
76
237634
1786
assim como as células num tecido
04:11
determine what role
they're going to take on
they're going to take on
77
239444
2102
determinam que papel terão
04:13
and set the patterns of our bodies.
78
241570
1706
para criarem padrões no nosso corpo.
04:17
We can program rules for migration,
79
245045
2089
Podemos programar regras de migração,
04:19
and in this way, we're really learning
from nature's rules.
from nature's rules.
80
247158
2977
e, dessa maneira, estamos aprendendo
com as regras da natureza.
com as regras da natureza.
04:22
But we can also take it a step further.
81
250595
2647
Mas podemos ir adiante.
04:25
We can actually take these rules
that we've learned from nature
that we've learned from nature
82
253266
2992
Podemos pegar essas regras
que aprendemos com a natureza,
que aprendemos com a natureza,
04:28
and combine them and create
entirely new collective behaviors
entirely new collective behaviors
83
256282
3794
combiná-las e criar nosso próprio
comportamento coletivo inteiramente novo.
comportamento coletivo inteiramente novo.
04:32
of our very own.
84
260100
1198
04:33
So for example,
85
261960
1478
Por exemplo,
imaginem que vocês tenham
dois tipos distintos de regras.
dois tipos distintos de regras.
04:35
imagine that you had
two different kinds of rules.
two different kinds of rules.
86
263462
2352
04:38
So your first rule is a motion rule
87
266374
2119
A primeira é uma regra de movimento
04:40
where a moving robot can move
around other stationary robots.
around other stationary robots.
88
268517
4341
em que um robô em movimento pode
se mover ao redor de outros robôs imóveis.
se mover ao redor de outros robôs imóveis.
04:44
And your second rule is a pattern rule
89
272882
1811
A segunda é uma regra de padrão,
04:46
where a robot takes on a color
based on its two nearest neighbors.
based on its two nearest neighbors.
90
274717
3157
em que um robô assume uma cor
baseado nos dois vizinhos mais próximos.
baseado nos dois vizinhos mais próximos.
04:50
So if I start with a blob of robots
in a little pattern seed,
in a little pattern seed,
91
278679
3445
Se eu começar com poucos robôs
numa pequena semente padrão,
numa pequena semente padrão,
04:54
it turns out that these two rules
are sufficient for the group
are sufficient for the group
92
282148
2906
essas duas regras serão
suficientes para que o grupo
suficientes para que o grupo
04:57
to be able to self-assemble
a simple line pattern.
a simple line pattern.
93
285078
2752
possa se autoagrupar
em um padrão simples em linha.
em um padrão simples em linha.
05:01
And if I have more
complicated pattern rules,
complicated pattern rules,
94
289114
2544
Se eu tiver regras de padrão
mais complicadas,
mais complicadas,
05:03
and I design error correction rules,
95
291682
2317
e criar regras de correção de erros,
05:06
we can actually create really,
really complicated self assemblies,
really complicated self assemblies,
96
294023
3097
podemos ter autoagrupamentos
muito complicados,
muito complicados,
05:09
and here's what that looks like.
97
297144
1644
que se pareceriam com isto.
05:11
So here, you're going to see
a thousand robots
a thousand robots
98
299874
2985
Aqui, vocês veem mil robôs
05:14
that are working together
to self-assemble the letter K.
to self-assemble the letter K.
99
302883
3462
trabalhando juntos
para formar a letra "K".
para formar a letra "K".
05:18
The K is on its side.
100
306369
1306
O "K" está de lado.
05:20
And the important thing
is that no one is in charge.
is that no one is in charge.
101
308223
2731
O mais importante
é que ninguém está no comando.
é que ninguém está no comando.
05:22
So any single robot is only talking
to a small number of robots nearby it,
to a small number of robots nearby it,
102
310978
4825
Um robô fala apenas com um número
pequeno de robôs perto dele,
pequeno de robôs perto dele,
05:27
and it's using its motion rule
to move around the half-built structure
to move around the half-built structure
103
315827
3937
e ele usa sua regra de movimento
para se mover ao redor da estrutura,
para se mover ao redor da estrutura,
05:31
just looking for a place to fit in
based on its pattern rules.
based on its pattern rules.
104
319788
3007
procurando seu lugar
baseado nas regras de padrão.
baseado nas regras de padrão.
05:35
And even though no robot
is doing anything perfectly,
is doing anything perfectly,
105
323794
4398
E apesar de nenhum dos robôs
estar fazendo nada perfeitamente,
estar fazendo nada perfeitamente,
05:40
the rules are such that we can get
the collective to do its goal
the collective to do its goal
106
328216
3660
as regras são tais que o coletivo
chega ao seu objetivo
chega ao seu objetivo
05:43
robustly together.
107
331900
1473
vigorosamente em conjunto.
05:46
And the illusion becomes
almost so perfect, you know --
almost so perfect, you know --
108
334033
2982
E a ilusão se torna quase tão perfeita
05:49
you just start to not even notice
that they're individual robots at all,
that they're individual robots at all,
109
337039
3416
que nem percebemos
que eles são robôs individuais,
que eles são robôs individuais,
05:52
and it becomes a single entity,
110
340479
1683
eles se tornam uma entidade
única, como um cardume.
única, como um cardume.
05:54
kind of like the school of fish.
111
342186
1721
06:00
So these are robots and rules
in two dimensions,
in two dimensions,
112
348013
2739
Então esses são robôs e regras
em duas dimensões,
em duas dimensões,
06:02
but we can also think about robots
and rules in three dimensions.
and rules in three dimensions.
113
350776
3311
mas podemos pensar em robôs
e regras em três dimensões.
e regras em três dimensões.
06:06
So what if we could create robots
that could build together?
that could build together?
114
354111
3603
E se criássemos robôs
que pudessem construir juntos?
que pudessem construir juntos?
06:10
And here, we can take inspiration
from social insects.
from social insects.
115
358576
3255
Aqui, podemos nos inspirar
nos insetos sociais.
nos insetos sociais.
06:14
So if you think about
mound-building termites
mound-building termites
116
362189
2660
Ao pensarmos em cupins
06:16
or you think about army ants,
117
364873
2052
ou em formigas-correição,
06:18
they create incredible,
complex nest structures out of mud
complex nest structures out of mud
118
366949
4253
eles criam estruturas de ninho
incríveis e complexas feitas de lama
incríveis e complexas feitas de lama
06:23
and even out of their own bodies.
119
371226
2144
e de seus próprios corpos.
06:26
And like the system I showed you before,
120
374602
2220
E como o sistema que mostrei antes,
06:28
these insects actually
also have pattern rules
also have pattern rules
121
376846
2970
esses insetos também têm regras de padrão
06:31
that help them determine what to build,
122
379840
2038
que os ajudam a definir o que construir,
06:33
but the pattern can be made
out of other insects,
out of other insects,
123
381902
2302
mas os padrões podem ser feitos
de outros insetos ou de lama.
de outros insetos ou de lama.
06:36
or it could be made out of mud.
124
384228
1787
06:39
And we can use that same idea
to create rules for robots.
to create rules for robots.
125
387178
4361
Podemos usar essa mesma ideia
para criar regras para os robôs.
para criar regras para os robôs.
06:44
So here, you're going to see
some simulated robots.
some simulated robots.
126
392221
3161
Aqui estão alguns robôs simulados.
06:47
So the simulated robot has a motion rule,
127
395406
2483
O robô simulado tem uma regra de movimento
06:49
which is how it traverses
through the structure,
through the structure,
128
397913
2333
que o faz andar pela estrutura,
06:52
looking for a place to fit in,
129
400270
1997
procurando um lugar para se encaixar,
06:54
and it has pattern rules
where it looks at groups of blocks
where it looks at groups of blocks
130
402291
3000
e tem regras de padrão que o faz
procurar por grupos de blocos
procurar por grupos de blocos
06:57
to decide whether to place a block.
131
405315
2205
e decidir onde posicionar um bloco.
07:00
And with the right motion rules
and the right pattern rules,
and the right pattern rules,
132
408644
3063
Com as regras certas
de padrão e movimento,
de padrão e movimento,
07:03
we can actually get the robots
to build whatever we want.
to build whatever we want.
133
411731
3635
podemos fazer os robôs construírem
qualquer estrutura que quisermos.
qualquer estrutura que quisermos.
07:08
And of course, everybody wants
their own tower.
their own tower.
134
416197
2691
E, claro que todos nós queremos uma torre.
07:11
(Laughter)
135
419350
1982
(Risos)
07:14
So once we have these rules,
136
422000
1684
Assim que criarmos essas regras,
07:15
we can start to create the robot bodies
that go with these rules.
that go with these rules.
137
423708
3166
podemos fazer os corpos robóticos
que combinam com elas.
que combinam com elas.
07:18
So here, you see a robot
that can climb over blocks,
that can climb over blocks,
138
426898
3309
Aqui podemos ver um robô
que consegue escalar os blocos,
que consegue escalar os blocos,
07:22
but it can also lift and move these blocks
139
430231
2681
mas também consegue levantá-los e movê-los
07:24
and it can start to edit
the very structure that it's on.
the very structure that it's on.
140
432936
2697
e pode começar a modificar
a estrutura em que se encontra.
a estrutura em que se encontra.
07:28
But with these rules,
141
436617
1148
Mas, com essas regras,
07:29
this is really only one kind of robot body
that you could imagine.
that you could imagine.
142
437789
3479
este é apenas um tipo de robô
que podemos imaginar.
que podemos imaginar.
07:33
You could imagine
many different kinds of robot bodies.
many different kinds of robot bodies.
143
441292
2579
Podemos imaginar diferentes
tipos de corpos robóticos.
tipos de corpos robóticos.
07:35
So if you think about robots
that maybe could move sandbags
that maybe could move sandbags
144
443895
4610
Podemos pensar em robôs
que movam sacos de areia
que movam sacos de areia
07:40
and could help build levees,
145
448529
2549
e ajudem a construir diques,
07:43
or we could think of robots
that built out of soft materials
that built out of soft materials
146
451102
4301
ou podemos pensar em robôs
que constroem usando materiais leves
que constroem usando materiais leves
07:47
and worked together
to shore up a collapsed building --
to shore up a collapsed building --
147
455427
3644
e trabalham juntos para fortalecer
um prédio em colapso...
um prédio em colapso...
07:51
so just the same kind of rules
in different kinds of bodies.
in different kinds of bodies.
148
459095
2998
temos os mesmos tipos de regras
para tipos diferentes de corpos.
para tipos diferentes de corpos.
07:56
Or if, like my group, you are completely
obsessed with army ants,
obsessed with army ants,
149
464210
4223
Ou, se você for muito obcecado
por formigas-correição, como meu grupo,
por formigas-correição, como meu grupo,
08:00
then maybe one day we can make robots
that can climb over literally anything
that can climb over literally anything
150
468457
4374
um dia talvez possamos criar robôs
que possam escalar qualquer coisa
que possam escalar qualquer coisa
08:04
including other members of their tribe,
151
472855
2174
incluindo outros membros de sua tribo,
08:07
and self-assemble things
out of their own bodies.
out of their own bodies.
152
475053
2349
e montar coisas a partir do próprio corpo.
08:10
Once you understand the rules,
153
478137
1681
Assim que você entende as regras,
08:11
just many different kinds
of robot visions become possible.
of robot visions become possible.
154
479842
3379
muitos tipos diferentes de perspectivas
robóticas se tornam possíveis.
robóticas se tornam possíveis.
08:18
And coming back to the snorkeling trip,
155
486792
2234
Retornando à minha viagem de mergulho,
08:21
we actually understand a great deal
about the rules that fish schools use.
about the rules that fish schools use.
156
489050
5345
conseguimos entender muita coisa
sobre as regras dos cardumes.
sobre as regras dos cardumes.
08:26
So if we can invent
the bodies to go with that,
the bodies to go with that,
157
494769
2836
Se pudermos inventar corpos
que combinem com elas,
que combinem com elas,
08:29
then maybe there is a future
158
497629
1428
talvez exista um futuro
08:31
where I and my group will get to snorkel
with a fish school of our own creation.
with a fish school of our own creation.
159
499081
4522
em que eu e meu grupo possamos mergulhar
com um cardume criado por nós mesmos.
com um cardume criado por nós mesmos.
08:40
Each of these systems that I showed you
160
508850
2129
Cada um desses sistemas que mostrei
08:43
brings us closer to having
the mathematical and the conceptual tools
the mathematical and the conceptual tools
161
511003
4277
nos deixa mais próximos de ter
as ferramentas matemáticas e conceituais
as ferramentas matemáticas e conceituais
08:47
to create our own versions
of collective power,
of collective power,
162
515304
3381
para criar nossa própria
versão de poder coletivo,
versão de poder coletivo,
08:50
and this can enable many different kinds
of future applications,
of future applications,
163
518709
3001
e isso pode gerar muitos tipos diferentes
de futuras aplicações,
de futuras aplicações,
08:53
whether you think about robots
that build flood barriers
that build flood barriers
164
521734
3164
como robôs que constroem
barreiras contra inundações
barreiras contra inundações
08:56
or you think about robotic bee colonies
that could pollinate crops
that could pollinate crops
165
524922
4297
ou colônias de abelhas robóticas
que possam polinizar plantações
que possam polinizar plantações
09:01
or underwater schools of robots
that monitor coral reefs,
that monitor coral reefs,
166
529243
3524
ou cardumes de robôs subaquáticos
que fiscalizam os recifes do coral,
que fiscalizam os recifes do coral,
09:04
or if we reach for the stars
and we thinking about programming
and we thinking about programming
167
532791
3103
ou, se pensarmos grande,
poderemos programar
poderemos programar
09:07
constellations of satellites.
168
535918
1619
constelações de satélites.
09:10
In each of these systems,
169
538148
1612
Em cada um desses sistemas,
09:11
being able to understand
how to design the rules of engagement
how to design the rules of engagement
170
539784
3547
ser capaz de entender como criar
as regras comportamentais
as regras comportamentais
09:15
and being able to create
good collective behavior
good collective behavior
171
543355
2514
e ser capaz de criar um bom
comportamento coletivo
comportamento coletivo
09:17
becomes a key to realizing these visions.
172
545893
2374
é a chave para fazer
dessas visões uma realidade.
dessas visões uma realidade.
09:22
So, so far I've talked about
rules for insects and for fish
rules for insects and for fish
173
550742
4107
Até agora, falei de regras
para insetos, peixes
para insetos, peixes
09:26
and for robots,
174
554873
2369
e robôs,
09:29
but what about the rules that apply
to our own human collective?
to our own human collective?
175
557266
3103
mas e as regras aplicadas
ao nosso próprio coletivo humano?
ao nosso próprio coletivo humano?
09:32
And the last thought
that I'd like to leave you with
that I'd like to leave you with
176
560866
2430
Quero deixar-lhes
com um último pensamento:
com um último pensamento:
09:35
is that science is of course itself
177
563320
1681
a ciência em si é uma incrível
manifestação de inteligência coletiva,
manifestação de inteligência coletiva,
09:37
an incredible manifestation
of collective intelligence,
of collective intelligence,
178
565025
3484
09:40
but unlike the beautiful
fish schools that I study,
fish schools that I study,
179
568533
3318
mas, ao contrário
dos lindos cardumes que estudo,
dos lindos cardumes que estudo,
09:43
I feel we still have a much longer
evolutionary path to walk.
evolutionary path to walk.
180
571875
3943
sinto que ainda temos um caminho
evolucionário muito grande a percorrer.
evolucionário muito grande a percorrer.
09:48
So in addition to working on improving
the science of robot collectives,
the science of robot collectives,
181
576746
4604
Além de trabalhar para melhorar
a ciência da coletividade robótica,
a ciência da coletividade robótica,
09:53
I also work on creating robots
and thinking about rules
and thinking about rules
182
581374
3277
também trabalho na criação de robôs,
e na elaboração de regras que irão
melhorar nosso coletivo científico.
melhorar nosso coletivo científico.
09:56
that will improve
our own scientific collective.
our own scientific collective.
183
584675
2460
10:00
There's this saying that I love:
184
588198
1668
Amo este ditado:
10:01
who does science
determines what science gets done.
determines what science gets done.
185
589890
3404
quem faz ciência define
que tipo de ciência será feita.
que tipo de ciência será feita.
10:06
Imagine a society
186
594239
2941
Imaginem uma sociedade
em que tivéssemos regras comportamentais
em que tivéssemos regras comportamentais
10:09
where we had rules of engagement
187
597204
1651
pelas quais toda criança crescesse
acreditando que pode estar em pé aqui
acreditando que pode estar em pé aqui
10:10
where every child grew up believing
that they could stand here
that they could stand here
188
598879
3303
10:14
and be a technologist of the future,
189
602206
2422
e ser uma tecnóloga do futuro,
10:16
or where every adult
190
604652
1501
ou na qual todo adulto
10:18
believed that they had the ability
not just to understand but to change
not just to understand but to change
191
606177
4119
acreditasse que tem a habilidade
não só de entender,
não só de entender,
mas de mudar a forma como a ciência
e a tecnologia impactam seu cotidiano.
e a tecnologia impactam seu cotidiano.
10:22
how science and technology
impacts their everyday lives.
impacts their everyday lives.
192
610320
3555
10:26
What would that society look like?
193
614820
1899
Como seria essa sociedade?
10:30
I believe that we can do that.
194
618386
1508
Acredito que somos capazes.
10:31
I believe that we can choose our rules,
195
619918
2291
Creio que possamos escolher nossas regras,
10:34
and we engineer not just robots
196
622233
1757
e construir, não só robôs,
10:36
but we can engineer
our own human collective,
our own human collective,
197
624014
2596
mas nosso próprio coletivo humano.
10:38
and if we do and when we do,
it will be beautiful.
it will be beautiful.
198
626634
3834
E se e quando conseguirmos, será lindo.
10:42
Thank you.
199
630492
1151
Obrigada.
10:43
(Applause)
200
631667
6547
(Aplausos)
ABOUT THE SPEAKER
Radhika Nagpal - Robotics engineerTaking cues from bottom-up biological networks like those of social insects, Radhika Nagpal helped design an unprecedented “swarm” of ant-like robots.
Why you should listen
With a swarm of 1,024 robots inspired by the design of ant colonies, Radhika Nagpal and her colleagues at Harvard’s SSR research group have redefined expectations for self-organizing robotic systems. Guided by algorithms, Nagpal’s shockingly simple robots guide themselves into a variety of shapes -- an ability that, brought to scale, might lead to applications like disaster rescue, space exploration and beyond.
In addition to her work with biologically inspired robots, Nagpal helped create ROOT, a simple robot to teach coding to would-be programmers through a simple user interface suitable for students of all ages.
Radhika Nagpal | Speaker | TED.com