ABOUT THE SPEAKER
Alex Wissner-Gross - Scientist, entrepreneur, inventor
Alex Wissner-Gross applies science and engineering principles to big (and diverse) questions, like: "What is the equation for intelligence?" and "What's the best way to raise awareness about climate change?"

Why you should listen

Alex Wissner-Gross is a serial big-picture thinker. He applies physics and computer science principles to a wide variety of topics, like human intelligence, climate change and financial trading.

Lately Wissner-Gross started wondering: Why have we searched for so long to understand intelligence? Can it really be this elusive? His latest work posits that intelligence can indeed be defined physically, as a dynamic force, rather than a static property. He explains intelligence in terms of causal entropic forces, ultimately defining it as "a force to maximize future freedom of action."

Wissner-Gross is a fellow at the Harvard Institute for Applied Computational Science and a research affiliate at the MIT Media Lab. He has a Ph.D. in physics from Harvard and bachelor's degrees in physics, electrical science and engineering, and mathematics from MIT.

More profile about the speaker
Alex Wissner-Gross | Speaker | TED.com
TEDxBeaconStreet

Alex Wissner-Gross: A new equation for intelligence

Alex Wissner-Gross: Uma nova equação para a inteligência

Filmed:
2,098,891 views

Será que há uma equação para a inteligência? Sim. É F = T ∇ Sτ. Numa palestra fascinante e informativa, o físico e cientista da computação Alex Wissner-Gross explica que raios isso significa. (Filmado no TEDxBeaconStreet.)
- Scientist, entrepreneur, inventor
Alex Wissner-Gross applies science and engineering principles to big (and diverse) questions, like: "What is the equation for intelligence?" and "What's the best way to raise awareness about climate change?" Full bio

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00:12
Intelligence -- what is it?
0
899
3667
Inteligência: o que é isso?
00:16
If we take a look back at the history
1
4566
2291
Se observarmos a história
00:18
of how intelligence has been viewed,
2
6857
2624
de como a inteligência tem sido entendida,
00:21
one seminal example has been
3
9481
3618
um exemplo inspirador seria
00:25
Edsger Dijkstra's famous quote that
4
13099
3477
a famosa frase de Edsger Dijkstra:
00:28
"the question of whether a machine can think
5
16576
3111
"A pergunta de se uma máquina pode pensar
00:31
is about as interesting
6
19687
1310
é tão interessante
00:32
as the question of whether a submarine
7
20997
2971
quanto a pergunta de se um submarino
00:35
can swim."
8
23968
1790
pode nadar."
00:37
Now, Edsger Dijkstra, when he wrote this,
9
25758
3844
Quando Edsger Dijkstra
escreveu essa frase,
00:41
intended it as a criticism
10
29602
2054
ele pretendia que fosse uma crítica
00:43
of the early pioneers of computer science,
11
31656
3000
aos pioneiros da ciência da computação,
00:46
like Alan Turing.
12
34656
1747
como Alan Turing.
00:48
However, if you take a look back
13
36403
2499
Entretanto, se olharmos para o passado
00:50
and think about what have been
14
38902
1965
e imaginarmos quais foram
00:52
the most empowering innovations
15
40867
1996
as inovações mais importantes
00:54
that enabled us to build
16
42863
1879
que nos permitiram construir
00:56
artificial machines that swim
17
44742
2234
máquinas artificiais que podem nadar
00:58
and artificial machines that [fly],
18
46976
2573
e máquinas artificiais que [voam],
01:01
you find that it was only through understanding
19
49549
3547
doscobriremos que apenas entendendo
01:05
the underlying physical mechanisms
20
53096
2608
os mecanismos físicos em que se baseiam
01:07
of swimming and flight
21
55704
2779
o nadar e o voar
01:10
that we were able to build these machines.
22
58483
3172
é que se tornou possível
construirmos essas máquinas.
01:13
And so, several years ago,
23
61655
2256
E então, muitos anos atrás,
01:15
I undertook a program to try to understand
24
63911
3249
eu participei de um programa
para tentar entender
01:19
the fundamental physical mechanisms
25
67160
2634
os mecanismos físicos fundamentais
01:21
underlying intelligence.
26
69794
2768
em que se baseia a inteligência.
01:24
Let's take a step back.
27
72562
1860
Vamos voltar um pouco.
01:26
Let's first begin with a thought experiment.
28
74422
3149
Vamos começar com um experimento mental
01:29
Pretend that you're an alien race
29
77571
2854
Imaginem que vocês
são de uma raça alienígena
01:32
that doesn't know anything about Earth biology
30
80425
3041
que não sabe nada
sobre a biologia terrestre,
01:35
or Earth neuroscience or Earth intelligence,
31
83466
3116
sobre neurociência terrestre
ou inteligência terrestre,
01:38
but you have amazing telescopes
32
86582
2192
mas vocês possuem telescópios incríveis
01:40
and you're able to watch the Earth,
33
88774
2362
e têm a capacidade de observar a Terra,
01:43
and you have amazingly long lives,
34
91136
2332
e vocês vivem por um longo
período de tempo,
01:45
so you're able to watch the Earth
35
93468
1499
e por isso podem observar a terra
01:46
over millions, even billions of years.
36
94967
3442
durante milhões,
até mesmo bilhões de anos.
01:50
And you observe a really strange effect.
37
98409
3015
E vocês observam um efeito
extremamente estranho.
01:53
You observe that, over the course of the millennia,
38
101424
4312
Vocês percebem que,
com o passar dos milênios,
01:57
Earth is continually bombarded with asteroids
39
105736
4285
a Terra é continuamente
bombardeada por asteroides
até determinado momento,
02:02
up until a point,
40
110021
2087
02:04
and that at some point,
41
112108
1531
e que, em determinado momento,
02:05
corresponding roughly to our year, 2000 AD,
42
113639
4192
corresondendo aproximadamente
ao nosso ano, 2000 d.C.,
alguns asteroides que estão
em rota de colisão com a Terra,
02:09
asteroids that are on
43
117831
1716
02:11
a collision course with the Earth
44
119547
1931
02:13
that otherwise would have collided
45
121478
1975
que de outra forma teriam colidido,
02:15
mysteriously get deflected
46
123453
2415
misteriosamente são defletidos
02:17
or they detonate before they can hit the Earth.
47
125868
3072
ou explodem antes
que possam atingir a Terra.
02:20
Now of course, as earthlings,
48
128940
2083
É claro, que como terráqueos,
02:23
we know the reason would be
49
131023
1544
nós sabemos que a razão disso
02:24
that we're trying to save ourselves.
50
132567
1756
é que estamos tentando nos salvar.
02:26
We're trying to prevent an impact.
51
134323
3080
Estamos tentando prevenir um impacto.
Mas se vocês são uma raça alienígena,
02:29
But if you're an alien race
52
137403
1711
que não sabe nada disso,
02:31
who doesn't know any of this,
53
139114
1146
02:32
doesn't have any concept of Earth intelligence,
54
140260
2514
que não possui nenhum conceito
de inteligência terrestre,
02:34
you'd be forced to put together
55
142774
1728
seriam forçados a conceber
02:36
a physical theory that explains how,
56
144502
2918
uma teoria física que explicasse como,
02:39
up until a certain point in time,
57
147420
2538
até certo momento na história,
02:41
asteroids that would demolish the surface of a planet
58
149958
4449
os asteroides que devastariam
a superfície do planeta
02:46
mysteriously stop doing that.
59
154407
3231
misteriosamente pararam de colidir.
02:49
And so I claim that this is the same question
60
157638
4204
Então eu digo que isso é o mesmo
02:53
as understanding the physical nature of intelligence.
61
161842
3998
que tentamos entender
a natureza física da inteligência.
02:57
So in this program that I
undertook several years ago,
62
165840
3882
Neste programa de que eu
participei há vários anos,
03:01
I looked at a variety of different threads
63
169722
2765
eu observei uma variedade
de diferentes linhas
03:04
across science, across a variety of disciplines,
64
172487
3162
na ciência, através de várias disciplinas,
03:07
that were pointing, I think,
65
175649
1892
que apontavam, eu imagino,
03:09
towards a single, underlying mechanism
66
177541
2548
na direção de um único mecanismo básico
03:12
for intelligence.
67
180089
1581
para a inteligência.
03:13
In cosmology, for example,
68
181670
2546
Na cosmologia, por exemplo,
03:16
there have been a variety of
different threads of evidence
69
184216
2747
existem diferentes linhas para evidenciar
03:18
that our universe appears to be finely tuned
70
186963
3407
que nosso universo
parece estar sintonizado
03:22
for the development of intelligence,
71
190370
2153
para o desenvolvimento da inteligência,
03:24
and, in particular, for the development
72
192523
2389
e, em particular, para o desenvolvimento
03:26
of universal states
73
194912
1886
de estados universais
03:28
that maximize the diversity of possible futures.
74
196798
4098
que maximizam a diversidade
de futuros possíveis.
03:32
In game play, for example, in Go --
75
200896
2344
Num jogo, por exemplo, o Go --
03:35
everyone remembers in 1997
76
203240
3025
todos se lembram de quando, em 1997,
03:38
when IBM's Deep Blue beat
Garry Kasparov at chess --
77
206265
3951
o Deep Blue da IBM derrotou
Garry Kasparov no xadrez;
03:42
fewer people are aware
78
210216
1523
poucas pessoas sabem
03:43
that in the past 10 years or so,
79
211739
2018
que nos últimos 10 anos, mais ou menos,
03:45
the game of Go,
80
213757
1198
o jogo Go,
03:46
arguably a much more challenging game
81
214955
1956
um jogo muito mais desafiador
porque possui um fator
muito maior de ramificações,
03:48
because it has a much higher branching factor,
82
216911
2425
03:51
has also started to succumb
83
219336
1702
também começou a sucumbir
03:53
to computer game players
84
221038
1865
a computadores que jogam
03:54
for the same reason:
85
222903
1573
pela mesma razão:
03:56
the best techniques right now
for computers playing Go
86
224476
2800
as melhores técnicas atualmente
para computadores que jogam Go
03:59
are techniques that try to maximize future options
87
227276
3696
são técnicas que tentam
maximizar as opções futuras
04:02
during game play.
88
230972
2014
durante a partida.
04:04
Finally, in robotic motion planning,
89
232986
3581
Afinal, no planejamento
de movimentos robóticos,
04:08
there have been a variety of recent techniques
90
236567
2182
surgiram uma variedade
de técnicas recentes
04:10
that have tried to take advantage
91
238749
1902
que tentam tirar vantagem
04:12
of abilities of robots to maximize
92
240651
3146
das habilidades dos robôs de maximizar
04:15
future freedom of action
93
243797
1506
a liberdade de ações no futuro,
04:17
in order to accomplish complex tasks.
94
245303
3097
buscando realizar tarefas complexas.
04:20
And so, taking all of these different threads
95
248400
2355
E então, juntando todas essas linhas,
04:22
and putting them together,
96
250755
1622
e colocando-as juntas,
04:24
I asked, starting several years ago,
97
252377
2640
eu perguntei, há muitos anos,
será que existe um mecanismo
fundamental para a inteligência
04:27
is there an underlying mechanism for intelligence
98
255017
2850
04:29
that we can factor out
99
257867
1673
que podemos extrair
04:31
of all of these different threads?
100
259540
1774
de todas essas diferentes linhas?
04:33
Is there a single equation for intelligence?
101
261314
4593
Será que há uma única equação
para a inteligência?
04:37
And the answer, I believe, is yes.
["F = T ∇ Sτ"]
102
265907
3371
E acho que a resposta é sim.
["F = T ∇ Sτ"]
04:41
What you're seeing is probably
103
269278
1913
O que vocês estão vendo é, provavelmente,
04:43
the closest equivalent to an E = mc²
104
271191
3294
o equivalente mais próximo a E = mc²
04:46
for intelligence that I've seen.
105
274485
2830
para a inteligência que eu já vi.
04:49
So what you're seeing here
106
277315
1702
O que vocês veem aqui
04:51
is a statement of correspondence
107
279017
2669
é uma declaração de correspondência
04:53
that intelligence is a force, F,
108
281686
4435
de que a inteligência é uma força, F,
04:58
that acts so as to maximize future freedom of action.
109
286121
4650
que age de modo a maximizar
a liberdade de ação no futuro.
05:02
It acts to maximize future freedom of action,
110
290771
2375
Ela age para maximizar
a liberdade de ação no futuro,
05:05
or keep options open,
111
293146
1628
ou manter opções abertas,
05:06
with some strength T,
112
294774
2225
com uma energia T,
05:08
with the diversity of possible accessible futures, S,
113
296999
4777
com a diversidade de possíveis
futuros acessíveis, S,
05:13
up to some future time horizon, tau.
114
301776
2550
até algum horizonte de tempo futuro, tau.
05:16
In short, intelligence doesn't like to get trapped.
115
304326
3209
Resumindo, a inteligência
não gosta de ficar encurralada.
05:19
Intelligence tries to maximize
future freedom of action
116
307535
3055
A inteligência tenta maximizar
a liberdade de ação no futuro
05:22
and keep options open.
117
310590
2673
e manter opções abertas.
05:25
And so, given this one equation,
118
313263
2433
E assim, com essa equação,
05:27
it's natural to ask, so what can you do with this?
119
315696
2532
é natural a pergunta:
o que podemos fazer com isso?
05:30
How predictive is it?
120
318228
1351
Quão preditivo é isso?
05:31
Does it predict human-level intelligence?
121
319579
2135
Será que prevê inteligência
em nível humano?
05:33
Does it predict artificial intelligence?
122
321714
2818
Será que prevê inteligência artificial?
05:36
So I'm going to show you now a video
123
324532
2042
Vou mostrar agora um vídeo
05:38
that will, I think, demonstrate
124
326574
3420
que vai demonstrar, acho,
05:41
some of the amazing applications
125
329994
2288
algumas das incríveis aplicações
05:44
of just this single equation.
126
332282
2319
dessa única equação.
05:46
(Video) Narrator: Recent research in cosmology
127
334601
1979
(Vídeo) Narrador: Pesquisas
recentes em cosmologia
05:48
has suggested that universes that produce
128
336580
2047
sugerem que universos que produzem
05:50
more disorder, or "entropy," over their lifetimes
129
338627
3481
mais desordem, ou "entropia",
durante sua existência
05:54
should tend to have more favorable conditions
130
342108
2478
devem tender a ter
condições mais favoráveis
05:56
for the existence of intelligent
beings such as ourselves.
131
344586
3016
para a existência de seres
inteligentes como nós.
05:59
But what if that tentative cosmological connection
132
347602
2574
Mas e se essa conexão
cosmológica experimental
06:02
between entropy and intelligence
133
350176
1843
entre entropia e inteligência
insinua um relacionamento mais profundo?
06:04
hints at a deeper relationship?
134
352019
1771
E se o comportamento inteligente
não só se correlaciona
06:05
What if intelligent behavior doesn't just correlate
135
353790
2564
06:08
with the production of long-term entropy,
136
356354
1844
com a produção de entropia a longo prazo,
06:10
but actually emerges directly from it?
137
358198
2318
mas, na verdade, emerge diretamente dela?
06:12
To find out, we developed a software engine
138
360516
2406
Para saber, desenvolvemos
um mecanismo de software
06:14
called Entropica, designed to maximize
139
362922
2503
chamado Entropica,
projetado para maximizar
06:17
the production of long-term entropy
140
365425
1768
a produção de entropia a longo prazo
06:19
of any system that it finds itself in.
141
367193
2576
de qualquer sistema
em que ele se encontre.
06:21
Amazingly, Entropica was able to pass
142
369769
2155
Incrivelmente, o Entropia conseguiu passar
06:23
multiple animal intelligence
tests, play human games,
143
371924
3456
em vários testes de inteligência animal,
jogar jogos humanos,
06:27
and even earn money trading stocks,
144
375380
2146
e até mesmo ganhar dinheiro
na bolsa de valores,
06:29
all without being instructed to do so.
145
377526
2111
tudo sem ser instruído para isso.
06:31
Here are some examples of Entropica in action.
146
379637
2518
Aqui estão alguns exemplos
do Entropica em ação.
06:34
Just like a human standing
upright without falling over,
147
382155
3205
Assim como um ser humano
fica em pé sem cair,
aqui nós vemos o Entropica
06:37
here we see Entropica
148
385360
1230
06:38
automatically balancing a pole using a cart.
149
386590
2885
equilibrando uma vara
automaticamente com um carrinho.
06:41
This behavior is remarkable in part
150
389475
2012
Esse comportamento é notável em parte
06:43
because we never gave Entropica a goal.
151
391487
2331
porque nunca demos
ao Entropica um objetivo.
06:45
It simply decided on its own to balance the pole.
152
393818
3157
Ele simplesmente decide
sozinho equilibrar a vara.
06:48
This balancing ability will have appliactions
153
396975
2132
Essa habilidade de equilíbrio
terá aplicações
06:51
for humanoid robotics
154
399107
1397
para a robótica humanoide
06:52
and human assistive technologies.
155
400504
2515
e tecnologias de assistência humana.
06:55
Just as some animals can use objects
156
403019
2001
Assim como alguns animais usam objetos
06:57
in their environments as tools
157
405020
1442
em seu ambiente como ferramentas
06:58
to reach into narrow spaces,
158
406462
1987
para alcançar espaços estreitos,
07:00
here we see that Entropica,
159
408449
1882
aqui nós vemos que o Entropica,
07:02
again on its own initiative,
160
410331
1838
novamente, por iniciativa própria,
07:04
was able to move a large
disk representing an animal
161
412169
2910
pôde mover um disco grande
representando um animal
07:07
around so as to cause a small disk,
162
415079
2345
pelo lugar, de maneira
a fazer com que o disco pequeno,
07:09
representing a tool, to reach into a confined space
163
417424
2771
representando uma ferramenta,
alcançasse um espaço confinado
07:12
holding a third disk
164
420195
1537
segurando um terceiro disco
07:13
and release the third disk
from its initially fixed position.
165
421732
2972
e soltar o terceiro disco
de sua posição fixa inicial.
Essa habilidade de usar
ferramentas terá aplicações
07:16
This tool use ability will have applications
166
424704
2189
07:18
for smart manufacturing and agriculture.
167
426893
2359
na produção inteligente e agricultura.
07:21
In addition, just as some other animals
168
429252
1944
Além disso, assim como outros animais
07:23
are able to cooperate by pulling
opposite ends of a rope
169
431196
2696
cooperam puxando
as pontas opostas de uma corda
07:25
at the same time to release food,
170
433892
2053
ao mesmo tempo para liberar comida,
07:27
here we see that Entropica is able to accomplish
171
435945
2295
Aqui vemos que o Entropica
consegue completar
07:30
a model version of that task.
172
438240
1988
uma versão modelo dessa tarefa.
Essa habilidade de cooperação
tem implicações interessantes
07:32
This cooperative ability has interesting implications
173
440228
2522
07:34
for economic planning and a variety of other fields.
174
442750
3435
no planejamento econômico
e uma variedade de outros campos.
07:38
Entropica is broadly applicable
175
446185
2071
O Entropica é amplamente aplicável
07:40
to a variety of domains.
176
448256
1943
em uma variedade de domínios.
07:42
For example, here we see it successfully
177
450199
2442
Por exemplo, aqui podemos vê-lo
07:44
playing a game of pong against itself,
178
452641
2559
jogando pingue-pongue contra si mesmo,
07:47
illustrating its potential for gaming.
179
455200
2343
demonstrando seu potencial para jogos.
07:49
Here we see Entropica orchestrating
180
457543
1919
Aqui vemos o Entropica orquestrando
07:51
new connections on a social network
181
459462
1839
novas conexões numa rede social
07:53
where friends are constantly falling out of touch
182
461301
2760
em que amigos constantemente
perdem o contato
07:56
and successfully keeping
the network well connected.
183
464061
2856
e mantendo a rede conectada com sucesso.
07:58
This same network orchestration ability
184
466917
2298
A mesma habilidade de osquestrar uma rede
08:01
also has applications in health care,
185
469215
2328
também tem aplicações na saúde,
08:03
energy, and intelligence.
186
471543
3232
energia e inteligência.
08:06
Here we see Entropica directing the paths
187
474775
2085
Aqui o Entropica direciona os caminhos
08:08
of a fleet of ships,
188
476860
1486
de uma frota de navios,
08:10
successfully discovering and
utilizing the Panama Canal
189
478346
3175
descobrindo e utilizando
com sucesso o Canal do Panamá
08:13
to globally extend its reach from the Atlantic
190
481521
2458
para extender seu alcance
globalmente do Atlântico
08:15
to the Pacific.
191
483979
1529
ao Pacífico.
08:17
By the same token, Entropica
192
485508
1727
Com o mesmo argumento,
o Entropica é amplamente
aplicável a problemas
08:19
is broadly applicable to problems
193
487235
1620
08:20
in autonomous defense, logistics and transportation.
194
488855
5302
em defesa autônoma,
logística e transporte.
08:26
Finally, here we see Entropica
195
494173
2030
Finalmente, aqui vemos o Entropica
08:28
spontaneously discovering and executing
196
496203
2723
descobrindo e executando espontaneamente
a estratégia de comprar
em baixa e vender em alta
08:30
a buy-low, sell-high strategy
197
498926
2067
08:32
on a simulated range traded stock,
198
500993
2178
numa simulação de mercado
de ações a descoberto,
08:35
successfully growing assets under management
199
503171
2331
conseguindo aumentar
os bens administrados
08:37
exponentially.
200
505502
1424
exponencialmente.
08:38
This risk management ability
201
506926
1308
A habilidade de gerenciar riscos
08:40
will have broad applications in finance
202
508234
2487
terá ampla aplicação em finanças
08:42
and insurance.
203
510721
3328
e em seguros.
08:46
Alex Wissner-Gross: So what you've just seen
204
514049
2091
Alex Wissner-Gross: O que acabamos de ver
08:48
is that a variety of signature human intelligent
205
516140
4392
foi que várias demonstrações
de comportamento cognitivo
08:52
cognitive behaviors
206
520532
1757
humano inteligente,
08:54
such as tool use and walking upright
207
522289
2831
tais como uso de ferramentas, andar ereto
08:57
and social cooperation
208
525120
2029
e cooperação social
08:59
all follow from a single equation,
209
527149
2972
todos derivam da mesma equação,
09:02
which drives a system
210
530121
1932
que guia um sistema
09:04
to maximize its future freedom of action.
211
532053
3911
a maximizar sua liberdade
de ação no futuro.
09:07
Now, there's a profound irony here.
212
535964
3007
Bem, há uma ironia profunda aqui.
09:10
Going back to the beginning
213
538971
2024
Voltando ao início
09:12
of the usage of the term robot,
214
540995
3273
do uso do termo "robô",
09:16
the play "RUR,"
215
544268
2903
a peça "RUR",
09:19
there was always a concept
216
547171
2235
sempre houve um conceito
09:21
that if we developed machine intelligence,
217
549406
3226
de que se desenvolvêssemos
inteligência de máquina,
09:24
there would be a cybernetic revolt.
218
552632
3027
haveria uma revolta cibernética.
09:27
The machines would rise up against us.
219
555659
3551
As máquinas se levantariam contra nós.
09:31
One major consequence of this work
220
559210
2319
Uma das maiores
consequências desse trabalho
09:33
is that maybe all of these decades,
221
561529
2769
é que talvez, por todas estas décadas,
09:36
we've had the whole concept of cybernetic revolt
222
564298
2976
nós entendemos o conceito
de revolta cibernética ao contrário.
09:39
in reverse.
223
567274
2011
Não é que as máquinas
ficam inteligentes primeiro
09:41
It's not that machines first become intelligent
224
569285
3279
09:44
and then megalomaniacal
225
572564
2015
e depois megalomaníacas
09:46
and try to take over the world.
226
574579
2224
e tentam conquistar o mundo.
09:48
It's quite the opposite,
227
576803
1434
É bem o contrário,
09:50
that the urge to take control
228
578237
2906
que a vontade de assumir o controle
09:53
of all possible futures
229
581143
2261
de todos os possíveis futuros
09:55
is a more fundamental principle
230
583404
2118
é um princípio mais fundamental
09:57
than that of intelligence,
231
585522
1363
que o da inteligência,
09:58
that general intelligence may in fact emerge
232
586885
3700
que inteligência em geral
pode mesmo provir
10:02
directly from this sort of control-grabbing,
233
590585
3559
diretamente desse desejo de controle
10:06
rather than vice versa.
234
594144
4185
ao invés de o contrário.
10:10
Another important consequence is goal seeking.
235
598329
3769
Outra consequência importante
é a busca de metas.
10:14
I'm often asked, how does the ability to seek goals
236
602098
4360
Perguntam-me bastante
como a habilidade de buscar metas
deriva desse tipo de estrutura?
10:18
follow from this sort of framework?
237
606458
1620
10:20
And the answer is, the ability to seek goals
238
608078
3028
E a resposta é que a habilidade
de buscar metas
10:23
will follow directly from this
239
611106
1882
deriva diretamente disso
10:24
in the following sense:
240
612988
1834
no seguinte sentido:
10:26
just like you would travel through a tunnel,
241
614822
2865
assim como passamos por um túnel,
10:29
a bottleneck in your future path space,
242
617687
2505
um gargalo em nosso futuro caminho,
10:32
in order to achieve many other
243
620192
1871
para conseguir atingir vários outros
10:34
diverse objectives later on,
244
622063
2021
objetivos diferentes mais tarde,
10:36
or just like you would invest
245
624084
2372
ou assim como investiríamos
10:38
in a financial security,
246
626456
1787
numa segurança financeira,
10:40
reducing your short-term liquidity
247
628243
2237
diminuindo a liquidez a curto prazo
10:42
in order to increase your wealth over the long term,
248
630480
2400
para aumentar nossa riqueza a longo prazo,
10:44
goal seeking emerges directly
249
632880
2337
a busca por metas emerge diretamente
10:47
from a long-term drive
250
635217
1729
de uma motivação de longo prazo
10:48
to increase future freedom of action.
251
636946
4037
para aumentar
a liberdade de ação no futuro.
10:52
Finally, Richard Feynman, famous physicist,
252
640983
3528
Para finalizar, Richard
Feynman, físico famoso,
10:56
once wrote that if human civilization were destroyed
253
644511
3672
escreveu uma vez que se
a civilização humana fosse destruída
e pudéssemos deixar só um único conceito
11:00
and you could pass only a single concept
254
648183
1893
11:02
on to our descendants
255
650076
1371
para nossos descendentes
11:03
to help them rebuild civilization,
256
651447
2307
para ajudá-los
a reconstruir a civilização,
11:05
that concept should be
257
653754
1686
esse conceito deveria ser
11:07
that all matter around us
258
655440
1852
que toda a matéria a nossa volta
11:09
is made out of tiny elements
259
657292
2323
é feita de pequenos elementos
11:11
that attract each other when they're far apart
260
659615
2508
que se atraem quando
estão longe uns dos outros,
11:14
but repel each other when they're close together.
261
662123
3330
mas se repelem quando
estão próximos uns dos outros.
11:17
My equivalent of that statement
262
665453
1781
Meu equivalente a essa afirmação
11:19
to pass on to descendants
263
667234
1268
para os descendentes
11:20
to help them build artificial intelligences
264
668502
2712
para ajudá-los a construir
inteligências artificiais
11:23
or to help them understand human intelligence,
265
671214
2949
ou ajudá-los a entender
a inteligência humana,
11:26
is the following:
266
674163
1267
é o seguinte:
11:27
Intelligence should be viewed
267
675430
2053
a inteligência deveria ser encarada
11:29
as a physical process
268
677483
1413
como um processo físico
11:30
that tries to maximize future freedom of action
269
678896
2965
que tenta maximizar
a liberdade de ação no futuro
11:33
and avoid constraints in its own future.
270
681861
3616
e evitar limitações em seu próprio futuro.
11:37
Thank you very much.
271
685477
1358
Muito obrigado.
11:38
(Applause)
272
686835
4000
(Aplausos)
Translated by Gustavo Rocha
Reviewed by Ricardo Marcondes

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ABOUT THE SPEAKER
Alex Wissner-Gross - Scientist, entrepreneur, inventor
Alex Wissner-Gross applies science and engineering principles to big (and diverse) questions, like: "What is the equation for intelligence?" and "What's the best way to raise awareness about climate change?"

Why you should listen

Alex Wissner-Gross is a serial big-picture thinker. He applies physics and computer science principles to a wide variety of topics, like human intelligence, climate change and financial trading.

Lately Wissner-Gross started wondering: Why have we searched for so long to understand intelligence? Can it really be this elusive? His latest work posits that intelligence can indeed be defined physically, as a dynamic force, rather than a static property. He explains intelligence in terms of causal entropic forces, ultimately defining it as "a force to maximize future freedom of action."

Wissner-Gross is a fellow at the Harvard Institute for Applied Computational Science and a research affiliate at the MIT Media Lab. He has a Ph.D. in physics from Harvard and bachelor's degrees in physics, electrical science and engineering, and mathematics from MIT.

More profile about the speaker
Alex Wissner-Gross | Speaker | TED.com