TEDxBeaconStreet
Alex Wissner-Gross: A new equation for intelligence
Alex Wissner-Gross: Uma nova equação para a inteligência
Filmed:
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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.)
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?" Full bio
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,
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.
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
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
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,
sobre a biologia terrestre,
01:35
or Earth neuroscience or Earth intelligence,
31
83466
3116
sobre neurociência terrestre
ou inteligência 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,
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.
até mesmo bilhões de anos.
01:50
And you observe a really strange effect.
37
98409
3015
E vocês observam um efeito
extremamente estranho.
extremamente estranho.
01:53
You observe that, over the course of the millennia,
38
101424
4312
Vocês percebem que,
com o passar dos milênios,
com o passar dos milênios,
01:57
Earth is continually bombarded with asteroids
39
105736
4285
a Terra é continuamente
bombardeada por asteroides
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.,
ao nosso ano, 2000 d.C.,
alguns asteroides que estão
em rota de colisão com a Terra,
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.
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,
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
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.
a natureza física da inteligência.
02:57
So in this program that I
undertook several years ago,
undertook several years ago,
62
165840
3882
Neste programa de que eu
participei há vários anos,
participei há vários anos,
03:01
I looked at a variety of different threads
63
169722
2765
eu observei uma variedade
de diferentes linhas
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
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
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.
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 --
Garry Kasparov at chess --
77
206265
3951
o Deep Blue da IBM derrotou
Garry Kasparov no xadrez;
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,
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
for computers playing Go
86
224476
2800
as melhores técnicas atualmente
para computadores que jogam Go
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
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,
de movimentos robóticos,
04:08
there have been a variety of recent techniques
90
236567
2182
surgiram uma variedade
de técnicas recentes
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
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?
para a inteligência?
04:37
And the answer, I believe, is yes.
["F = T ∇ Sτ"]
["F = T ∇ Sτ"]
102
265907
3371
E acho que a resposta é sim.
["F = T ∇ Sτ"]
["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.
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,
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,
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.
não gosta de ficar encurralada.
05:19
Intelligence tries to maximize
future freedom of action
future freedom of action
116
307535
3055
A inteligência tenta maximizar
a liberdade de ação no futuro
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?
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?
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
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
durante sua existência
05:54
should tend to have more favorable conditions
130
342108
2478
devem tender a ter
condições mais favoráveis
condições mais favoráveis
05:56
for the existence of intelligent
beings such as ourselves.
beings such as ourselves.
131
344586
3016
para a existência de seres
inteligentes como nós.
inteligentes como nós.
05:59
But what if that tentative cosmological connection
132
347602
2574
Mas e se essa conexão
cosmológica experimental
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
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
um mecanismo de software
06:14
called Entropica, designed to maximize
139
362922
2503
chamado Entropica,
projetado para maximizar
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.
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,
tests, play human games,
143
371924
3456
em vários testes de inteligência animal,
jogar jogos humanos,
jogar jogos humanos,
06:27
and even earn money trading stocks,
144
375380
2146
e até mesmo ganhar dinheiro
na bolsa de valores,
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.
do Entropica em ação.
06:34
Just like a human standing
upright without falling over,
upright without falling over,
147
382155
3205
Assim como um ser humano
fica em pé sem cair,
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.
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.
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.
sozinho equilibrar a vara.
06:48
This balancing ability will have appliactions
153
396975
2132
Essa habilidade de equilíbrio
terá aplicações
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
disk representing an animal
161
412169
2910
pôde mover um disco grande
representando um animal
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,
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
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.
from its initially fixed position.
165
421732
2972
e soltar o terceiro disco
de sua posição fixa inicial.
de sua posição fixa inicial.
Essa habilidade de usar
ferramentas terá aplicações
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
opposite ends of a rope
169
431196
2696
cooperam puxando
as pontas opostas de uma corda
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
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
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.
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
perdem o contato
07:56
and successfully keeping
the network well connected.
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
utilizing the Panama Canal
189
478346
3175
descobrindo e utilizando
com sucesso o Canal do Panamá
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
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
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.
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
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,
de ações a descoberto,
08:35
successfully growing assets under management
199
503171
2331
conseguindo aumentar
os bens administrados
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
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.
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,
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
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.
de revolta cibernética ao contrário.
09:39
in reverse.
223
567274
2011
Não é que as máquinas
ficam inteligentes primeiro
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
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.
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
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
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.
a liberdade de ação no futuro.
10:52
Finally, Richard Feynman, famous physicist,
252
640983
3528
Para finalizar, Richard
Feynman, físico famoso,
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
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,
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,
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.
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
inteligências artificiais
11:23
or to help them understand human intelligence,
265
671214
2949
ou ajudá-los a entender
a inteligência humana,
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
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)
ABOUT THE SPEAKER
Alex Wissner-Gross - Scientist, entrepreneur, inventorAlex 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.
Alex Wissner-Gross | Speaker | TED.com