TED2014
Randall Munroe: Comics that ask "what if?"
Randall Munroe: Quadrinhos que perguntam "e se?"
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O cartunista da web Randall Munroe responde perguntas simples do tipo "e se" ("e se acertássemos uma bola de beisebol se movendo à velocidade da luz?"), usando matemática, física, lógica e humor inexpressivo. Nesta palestra encantadora, a pergunta de um leitor sobre os servidores de dados da Google levou Munroe num caminho sinuoso a uma resposta hilária e ultradetalhada; no qual, shhh, você talvez aprenda algo.
Randall Munroe - Cartoonist
Randall Munroe sketches elegant and illuminating explanations of the weird science and math questions that keep geeks awake at night. Full bio
Randall Munroe sketches elegant and illuminating explanations of the weird science and math questions that keep geeks awake at night. Full bio
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00:12
So, I have a feature on my website where every week
0
882
2509
Eu tenho um recurso no meu site,
onde toda semana
onde toda semana
00:15
people submit hypothetical questions
1
3391
2000
as pessoas mandam perguntas hipotéticas
00:17
for me to answer,
2
5391
1588
para que eu responda,
00:18
and I try to answer them using math, science
3
6979
2381
e eu tento respondê-las
usando matemática, ciência
usando matemática, ciência
00:21
and comics.
4
9360
1460
e quadrinhos.
00:22
So for example, one person asked,
5
10820
2408
Por exemplo, uma pessoa perguntou
como seria se acertássemos
uma bola de beisebol
uma bola de beisebol
00:25
what would happen if you tried to hit a baseball
6
13228
1694
00:26
pitched at 90 percent of the speed of light?
7
14922
2406
arremessada a 90% da velocidade da luz?
00:29
So I did some calculations.
8
17328
2952
E eu fiz alguns cálculos.
00:32
Now, normally, when an object flies through the air,
9
20280
2267
Bem, normalmente,
quando um objeto voa pelo ar,
quando um objeto voa pelo ar,
00:34
the air will flow around the object,
10
22547
1474
o ar flui em torno do objeto,
00:36
but in this case, the ball would be going so fast
11
24021
1929
mas nesse caso, a bola estaria tão rápida
00:37
that the air molecules wouldn't have time
12
25950
1451
que as moléculas de ar não teriam tempo
00:39
to move out of the way.
13
27401
1619
de sair do caminho.
00:41
The ball would smash right into and through them,
14
29020
2987
a bola as acertaria e esmagaria,
e as colisões com essas moléculas de ar
00:44
and the collisions with these air molecules
15
32007
1661
00:45
would knock away the nitrogen,
16
33668
1665
derrubariam o nitrogênio,
00:47
carbon and hydrogen from the ball,
17
35333
1958
carbono e hidrogênio da bola,
00:49
fragmenting it off into tiny particles,
18
37291
1837
fragmentando-a em pequenas partículas,
00:51
and also triggering waves of thermonuclear fusion
19
39128
2484
e também desencadeando
ondas de fusão termonuclear
ondas de fusão termonuclear
00:53
in the air around it.
20
41612
1528
no ar ao redor.
00:55
This would result in a flood of x-rays
21
43140
2165
Isso geraria uma rajada de raios-x
00:57
that would spread out in a bubble
22
45305
1751
que se espalhariam em uma bolha
00:59
along with exotic particles,
23
47056
1426
junto com partículas exóticas,
01:00
plasma inside, centered on the pitcher's mound,
24
48482
3120
plasma, com centro
na posição do arremessador
na posição do arremessador
01:03
and that would move away from the pitcher's mound
25
51602
3542
e se afastaria do arremessador
01:07
slightly faster than the ball.
26
55144
2485
levemente mais rápido do que a bola.
01:09
Now at this point, about 30 nanoseconds in,
27
57629
2682
Neste momento,
cerca de 30 nanossegundos depois,
cerca de 30 nanossegundos depois,
01:12
the home plate is far enough away
28
60311
1903
a base do batedor está a uma distância
01:14
that light hasn't had time to reach it,
29
62214
1906
em que a luz ainda não a atingiu,
01:16
which means the batter
30
64120
1451
o que significa que o batedor
01:17
still sees the pitcher about to throw
31
65571
2764
ainda vê o arremessador
prestes a arremessar
prestes a arremessar
01:20
and has no idea that anything is wrong.
32
68335
2017
e não tem ideia do que está acontecendo.
01:22
(Laughter)
33
70352
2272
(Risos)
01:24
Now, after 70 nanoseconds,
34
72624
2426
Agora, depois de 70 nanossegundos,
a bola chega à base do batedor,
01:27
the ball will reach home plate,
35
75050
1454
01:28
or at least the cloud of expanding plasma
36
76504
2737
ou pelo menos a nuvem
de plasma em expansão
de plasma em expansão
01:31
that used to be the ball,
37
79241
2129
que era antes a bola,
01:33
and it will engulf the bat and the batter
38
81370
3765
e vai engolir o taco, o batedor
01:37
and the plate and the catcher and the umpire
39
85135
3461
a base, o apanhador e o árbitro
01:40
and start disintegrating them all
40
88596
2805
e começar a desintegrá-los,
01:43
as it also starts to carry them backward
41
91401
3166
enquanto também começa
a levá-los para trás
a levá-los para trás
01:46
through the backstop, which
also starts to disintegrate.
also starts to disintegrate.
42
94567
3464
pelo recuo, que também
começa a se desintegrar.
começa a se desintegrar.
E se você assistisse a isso tudo
01:50
So if you were watching this whole thing
43
98031
1770
01:51
from a hill,
44
99801
1307
de uma colina,
01:53
ideally, far away,
45
101108
3373
de preferência bem longe,
você veria um brilho bem forte
01:56
what you'd see is a bright flash of light
46
104481
1455
que desapareceria
depois de uns segundos,
depois de uns segundos,
01:57
that would fade over a few seconds,
47
105936
1506
01:59
followed by a blast wave spreading out,
48
107442
2128
seguido de uma onda de choque
se expandindo,
se expandindo,
02:01
shredding trees and houses
49
109570
2460
despedaçando árvores e casas
02:04
as it moves away from the stadium,
50
112030
2119
à medida que se afasta do estádio,
02:06
and then eventually a mushroom cloud
51
114149
2932
até que enfim, uma nuvem de cogumelo,
02:09
rising up over the ruined city. (Laughter)
52
117081
3761
levantando-se sobre a cidade. (Risos)
As regras da Liga Nacional de Beisebol
02:12
So the Major League Baseball rules
53
120842
1156
02:13
are a little bit hazy,
54
121998
2104
são um pouco obscuras,
02:16
but — (Laughter) — under rule 6.02 and 5.09,
55
124102
4885
mas -- (Risos) --
entre as regras 6.02 e 5.09,
entre as regras 6.02 e 5.09,
02:20
I think that in this situation,
56
128987
1609
acho que nessa situação,
02:22
the batter would be considered hit by pitch
57
130596
2453
o batedor seria considerado
atingido pelo arremesso
atingido pelo arremesso
02:25
and would be eligible to take first base,
58
133049
2634
e estaria apto a tomar a primeira base,
02:27
if it still existed.
59
135683
3203
se ela ainda existisse.
Esse é o tipo de pergunta que eu respondo.
02:30
So this is the kind of question I answer,
60
138886
1796
02:32
and I get people writing in with
61
140682
2139
E as pessoas me escrevem
02:34
a lot of other strange questions.
62
142821
1874
várias outras perguntas estranhas.
02:36
I've had someone write and say,
63
144695
2547
Eu já recebi uma pergunta dizendo:
"Cientificamente falando,
qual é o jeito melhor
qual é o jeito melhor
02:39
scientifically speaking, what is the best
64
147242
1919
02:41
and fastest way to hide a body?
65
149161
2070
e mais rápido de se esconder um corpo?"
02:43
Can you do this one soon?
66
151231
2222
Dá para responder logo essa?
02:45
And I had someone write in,
67
153453
1860
E já recebi uma pergunta dizendo...
02:47
I've had people write in about,
68
155313
2015
já recebi perguntas assim:
"Dá para provar se é possível
encontrar de novo o amor
encontrar de novo o amor
02:49
can you prove whether or not you can find love again
69
157328
2204
02:51
after your heart's broken?
70
159532
1672
depois de ter o coração partido?"
02:53
And I've had people send in
71
161204
1775
E já recebi perguntas
02:54
what are clearly homework questions
72
162979
1991
que claramente eram deveres de casa
02:56
they're trying to get me to do for them.
73
164970
3143
que queriam que eu fizesse por eles.
03:00
But one week, a couple months ago,
74
168113
2905
Mas, numa certa semana, há alguns meses,
03:03
I got a question that was actually about Google.
75
171018
3661
eu recebi uma pergunta sobre o Google.
Se toda a informação digital do mundo
fosse armazenada em cartões perfurados,
fosse armazenada em cartões perfurados,
03:06
If all digital data in the world
were stored on punch cards,
were stored on punch cards,
76
174679
2966
03:09
how big would Google's data warehouse be?
77
177645
2679
de que tamanho seriam
os depósitos do Google?
os depósitos do Google?
03:12
Now, Google's pretty secretive
about their operations,
about their operations,
78
180324
2722
Bem, o Google é bem sigiloso
sobre suas operaçõe.
sobre suas operaçõe.
03:15
so no one really knows how much data Google has,
79
183046
3376
Então ninguém sabe de fato
quanta informação o Google tem,
quanta informação o Google tem,
03:18
and in fact, no one really knows
how many data centers Google has,
how many data centers Google has,
80
186422
2515
e, na verdade, ninguém sabe
quantos centros de dados,
quantos centros de dados,
03:20
except people at Google itself.
81
188937
2491
a não ser as pessoas no próprio Google.
E eu tentei, conversei com eles,
03:23
And I've tried, I've met them a few times,
82
191428
1234
03:24
tried asking them, and they
aren't revealing anything.
aren't revealing anything.
83
192662
5223
tentei perguntar a eles,
e eles não revelam nada.
e eles não revelam nada.
03:29
So I decided to try to figure this out myself.
84
197885
2535
Então eu tentei descobrir sozinho.
03:32
There are a few things that I looked at here.
85
200420
2159
Há algumas coisas aqui que eu observei.
03:34
I started with money.
86
202579
1906
Comecei com dinheiro.
03:36
Google has to reveal how much they spend,
87
204485
2142
O Google tem que revelar o quanto gasta,
03:38
in general, and that lets you put some caps
88
206627
1990
em geral, e isso nos permite limitar
03:40
on how many data centers could they be building,
89
208617
3786
o número de centros de dados
que eles podem estar construindo.
que eles podem estar construindo.
03:44
because a big data center costs
a certain amount of money.
a certain amount of money.
90
212403
2300
Um centro de dados grande
custa uma certa quantia.
custa uma certa quantia.
03:46
And you can also then put a cap on
91
214703
2432
E podemos também limitar
quanto do mercado mundial
de discos rígidos eles consomem,
de discos rígidos eles consomem,
03:49
how much of the world hard
drive market are they taking up,
drive market are they taking up,
92
217135
2331
03:51
which turns out, it's pretty sizable.
93
219466
1952
que, pelo jeito, é facilmente mensurável.
03:53
I read a calculation at one point,
94
221418
1937
Eu li um cálculo em algum momento,
03:55
I think Google has a drive failure
95
223355
1465
e acho que o Google tem falhas em discos
03:56
about every minute or two,
96
224820
3254
cerca de a cada um ou dois minutos,
e eles simplesmente jogam fora o disco
e colocam um novo.
e colocam um novo.
04:00
and they just throw out the hard drive
97
228074
1350
04:01
and swap in a new one.
98
229424
1386
04:02
So they go through a huge number of them.
99
230810
2200
Assim consomem um grande número deles.
04:05
And so by looking at money,
100
233010
1111
E quanto ao dinheiro,
04:06
you can get an idea of how
many of these centers they have.
many of these centers they have.
101
234121
2849
dá para se ter uma ideia
de quantos desses centros eles têm.
de quantos desses centros eles têm.
04:08
You can also look at power.
102
236970
1860
Também podemos observar a energia.
04:10
You can look at how much electricity they need,
103
238830
3897
Podemos ver de quanta
eletricidade eles precisam,
eletricidade eles precisam,
porque os servidores precisam
de um tanto de eletricidade,
de um tanto de eletricidade,
04:14
because you need a certain amount
of electricity to run the servers,
of electricity to run the servers,
104
242727
1807
04:16
and Google is more efficient than most,
105
244534
2039
e o Google é mais eficiente
do que a maioria,
do que a maioria,
04:18
but they still have some basic requirements,
106
246573
3097
mas ainda assim tem
algumas necessidades básicas,
algumas necessidades básicas,
04:21
and that lets you put a limit
107
249670
1916
e com isso podemos limitar
04:23
on the number of servers that they have.
108
251586
1947
o número de servidores que eles têm.
04:25
You can also look at square footage and see
109
253533
4191
Também podemos observar
a metragem quadrada e ver,
a metragem quadrada e ver,
dos centros que conhecemos,
04:29
of the data centers that you know,
110
257724
1276
04:31
how big are they?
111
259000
1353
qual é o tamanho deles?
04:32
How much room is that?
112
260353
922
Quanto têm de espaço?
04:33
How many server racks could you fit in there?
113
261275
2360
Quantos racks de servidores cabem lá?
04:35
And for some data centers,
114
263635
1703
E para alguns centros de dados,
04:37
you might get two of these pieces of information.
115
265338
1989
conseguimos ter duas dessas informações.
04:39
You know how much they spent,
116
267327
1696
Sabemos quanto eles gastam,
e eles também, digamos,
por terem que contratar
por terem que contratar
04:41
and they also, say, because they had to contract
117
269023
2357
04:43
with the local government
118
271380
1419
com o governo local
04:44
to get the power provided,
119
272799
1680
para conseguir a energia,
04:46
you might know what they made a deal to buy,
120
274479
2657
talvez saibamos do acordo
para comprar energia,
para comprar energia,
assim sabemos quanta energia consomem.
04:49
so you know how much power it takes.
121
277136
1754
E podemos analisar a razão
entre esses números,
entre esses números,
04:50
Then you can look at the ratios of those numbers,
122
278890
2294
04:53
and figure out for a data center
123
281184
1529
e deduzir para um centro de dados
04:54
where you don't have that information,
124
282713
1636
sobre o qual não temos informação,
04:56
you can figure out,
125
284349
1092
dá para deduzir,
04:57
but maybe you only have one of those,
126
285441
2187
mas talvez só tenhamos um desses,
com a metragem quadrada, dá para deduzir
04:59
you know the square footage,
then you could figure out
then you could figure out
127
287628
1679
05:01
well, maybe the power is proportional.
128
289307
2323
bem, talvez a energia seja proporcional.
E dá para fazer a mesma coisa
com vários outros números,
com vários outros números,
05:03
And you can do this same thing
with a lot of different quantities,
with a lot of different quantities,
129
291630
2320
05:05
you know, with guesses about
the total amount of storage,
the total amount of storage,
130
293950
2076
com suposições sobre o armazenamento,
05:08
the number of servers, the
number of drives per server,
number of drives per server,
131
296026
2593
o número de servidores,
o número de discos por servidor,
o número de discos por servidor,
05:10
and in each case using what you know
132
298619
3047
e, em cada caso, usar o que se sabe
05:13
to come up with a model that narrows down
133
301666
2527
para criar um modelo que restringe
05:16
your guesses for the things that you don't know.
134
304193
2130
as hipóteses para as coisas
que não se sabe.
que não se sabe.
05:18
It's sort of circling around the
number you're trying to get.
number you're trying to get.
135
306323
2265
É tipo rodear em torno do número
em que se quer chegar.
em que se quer chegar.
05:20
And this is a lot of fun.
136
308588
2555
E isso é muito divertido.
05:23
The math is not all that advanced,
137
311143
2182
A matemática nem é tão complexa,
05:25
and really it's like nothing more than
138
313325
3135
e na verdade não é nada além
05:28
solving a sudoku puzzle.
139
316460
2012
de resolver um sudoku.
05:30
So what I did, I went through all of this information,
140
318472
5309
Então, eu analisei toda essa informação,
05:35
spent a day or two researching.
141
323781
1759
passei um ou dois dias pesquisando.
05:37
And there are some things I didn't look at.
142
325540
2039
E há algumas coisas que eu não analisei.
05:39
You could always look at the Google
143
327579
3043
Podemos sempre analisar as mensagens
de recrutamento do Google,
que eles postam.
que eles postam.
05:42
recruitment messages that they post.
144
330622
1817
Isso dá uma ideia de onde
eles têm funcionários.
eles têm funcionários.
05:44
That gives you an idea of where they have people.
145
332439
1938
Às vezes, alguém visita um centro,
05:46
Sometimes, when people visit a data center,
146
334377
1611
05:47
they'll take a cell-cam photo and post it,
147
335988
1845
tira uma foto com o celular e posta,
05:49
and they aren't supposed to,
148
337833
1490
não deveria fazer isso,
05:51
but you can learn things about
their hardware that way.
their hardware that way.
149
339323
2813
mas dá para descobrir coisas
sobre o hardware assim.
sobre o hardware assim.
05:54
And in fact, you can just
look at pizza delivery drivers.
look at pizza delivery drivers.
150
342136
2553
E até mesmo podemos
ver entregadores de pizza.
ver entregadores de pizza.
05:56
Turns out, they know where all
the Google data centers are,
the Google data centers are,
151
344689
2655
Parece que eles sabem onde ficam
todos os centros do Google,
todos os centros do Google,
05:59
at least the ones that have people in them.
152
347344
2876
pelo menos os que têm gente.
06:02
But I came up with my estimate,
153
350220
2185
Mas eu propus minha própria estimativa,
06:04
which I felt pretty good about,
154
352405
1864
com a qual estava satisfeito,
06:06
that was about 10 exabytes of data
155
354269
3249
e havia cerca de 10 exabytes de dados
06:09
across all of Google's operations,
156
357518
2422
por todas as operações do Google,
06:11
and then another maybe five exabytes or so
157
359940
3432
e ainda cerca de outros cinco exabytes
de armazenamento offline
em unidades de fita,
em unidades de fita,
06:15
of offline storage in tape drives,
158
363372
2045
06:17
which it turns out Google is
159
365417
1575
dos quais, pelo jeito, o Google é
06:18
about the world's largest consumer of.
160
366992
2510
o maior consumidor do mundo.
06:21
So I came up with this estimate, and this is
161
369502
3561
E eu propus essa estimativa,
e é uma quantidade
de dados impressionante.
de dados impressionante.
06:25
a staggering amount of data.
162
373063
1243
06:26
It's quite a bit more than any other organization
163
374306
2874
É bem mais do que qualquer outra empresa
06:29
in the world has, as far as we know.
164
377180
1747
no mundo tem, até onde sabemos.
06:30
There's a couple of other contenders,
165
378927
1746
Há alguns outros competidores,
06:32
especially everyone always thinks of the NSA.
166
380673
2344
principalmente todos logo pensam na NSA.
Mas com alguns desses mesmos métodos,
06:35
But using some of these same methods,
167
383017
1429
06:36
we can look at the NSA's data centers,
168
384446
2023
podemos examinar
os centros de dados da NSA,
os centros de dados da NSA,
06:38
and figure out, you know, we
don't know what's going on there,
don't know what's going on there,
169
386469
2482
e descobrir...
não sabemos o que acontece lá,
não sabemos o que acontece lá,
06:40
but it's pretty clear that their operation
170
388951
2090
mas está claro que as operações deles
não são tão grandes quanto as do Google.
06:43
is not the size of Google's.
171
391041
1597
06:44
Adding all of this up, I came up with
172
392638
1739
Somando isso tudo, eu sugeri
a outra coisa que podemos
responder, que é:
responder, que é:
06:46
the other thing that we can answer, which is,
173
394377
1896
06:48
how many punch cards would this take?
174
396273
1985
quantos cartões perfurados
seriam necessários?
seriam necessários?
06:50
And so a punch card can hold
175
398258
2958
Um cartão perfurado armazena
06:53
about 80 characters,
176
401216
1991
cerca de 80 caracteres,
06:55
and you can fit about 2,000 or so cards into a box,
177
403207
3773
e cabem cerca de 2 mil
cartões em uma caixa,
cartões em uma caixa,
06:58
and you put them in, say,
178
406980
1274
e as colocamo, digamos...
07:00
my home region of New England,
179
408254
1952
na minha região natal, New England,
07:02
it would cover the entire region
180
410206
2340
elas cobririam toda a região
07:04
up to a depth of a little less than five kilometers,
181
412546
3474
até uma profundidade
de pouco menos de cinco quilômetros,
de pouco menos de cinco quilômetros,
que é cerca de três vezes mais profundo
07:08
which is about three times deeper
182
416020
1443
07:09
than the glaciers during the last ice age
183
417463
2399
do que as geleiras
durante a última era glacial,
durante a última era glacial,
07:11
about 20,000 years ago.
184
419862
2168
há cerca de 20 mil anos.
07:14
So this is impractical, but I think
185
422030
2423
Então é impraticável, mas eu acho
07:16
that's about the best answer I could come up with.
186
424453
2951
que é a melhor resposta
que eu poderia dar.
que eu poderia dar.
07:19
And I posted it on my website. I wrote it up.
187
427404
2138
E eu publiquei no meu site. Eu escrevi.
07:21
And I didn't expect to get an answer from Google,
188
429542
3690
E eu não esperava receber
uma resposta do Google,
uma resposta do Google,
porque, claro, eles foram tão sigilosos
07:25
because of course they've been so secretive,
189
433232
1631
que não responderam minhas perguntas,
07:26
they didn't answer of my questions,
190
434863
1404
07:28
and so I just put it up and said,
191
436267
1507
e eu só publiquei e disse:
07:29
well, I guess we'll never know.
192
437774
1523
"Bem, acho que nunca saberemos."
07:31
But then a little while later
193
439297
2024
Mas um certo tempo depois,
eu recebi uma mensagem do Google,
algumas semanas depois,
algumas semanas depois,
07:33
I got a message, a couple weeks later, from Google,
194
441321
2449
07:35
saying, hey, someone here has an envelope for you.
195
443770
3442
dizendo: "Ei, tem alguém aqui
com um envelope para você."
com um envelope para você."
07:39
So I go and get it, open it up,
196
447212
2801
Eu vou pegá-lo e abri-lo,
07:42
and it's punch cards. (Laughter)
197
450013
2527
e são cartões perfurados. (Risos)
07:44
Google-branded punch cards.
198
452540
3082
Cartões perfurados com a marca do Google.
07:47
And on these punch cards,
there are a bunch of holes,
there are a bunch of holes,
199
455622
3248
E nesses cartões há vários furos,
e eu disse: "Obrigado, obrigado.
07:50
and I said, thank you, thank you,
200
458870
1301
07:52
okay, so what's on here?
201
460171
1519
Certo, o que está escrito?"
Eu consegui um software
e comecei a lê-los,
e comecei a lê-los,
07:53
So I get some software and start reading it,
202
461690
1630
07:55
and scan them, and it turns out
203
463320
2000
e escaneá-los,
07:57
it's a puzzle.
204
465320
1369
e era um enigma.
07:58
There's a bunch of code,
205
466689
1638
Havia um tanto de código
e eu pedi ajuda a uns amigos,
08:00
and I get some friends to help,
206
468327
1254
08:01
and we crack the code, and then
inside that is another code,
inside that is another code,
207
469581
2552
e nós desvendamos o código,
e havia outro código,
e havia outro código,
08:04
and then there are some equations,
208
472133
1295
e havia umas equações,
e nós resolvemos as equações,
08:05
and then we solve those equations,
209
473428
1171
08:06
and then finally out pops a message from Google
210
474599
3471
e finalmente aparece
uma mensagem do Google
uma mensagem do Google
08:10
which is their official answer to my article,
211
478070
3189
que era a resposta oficial deles
para o meu artigo
para o meu artigo
08:13
and it said, "No comment."
212
481259
2452
e ela dizia: "Sem comentários."
08:15
(Laughter) (Applause)
213
483711
6174
(Risos) (Aplausos)
08:26
And I love calculating these kinds of things,
214
494292
3217
E eu adoro calcular esse tipo de coisa,
08:29
and it's not that I love doing the math.
215
497509
1715
e não é que eu goste da matemática.
08:31
I do a lot of math,
216
499224
1565
Eu faço muitas contas,
08:32
but I don't really like math for its own sake.
217
500789
3076
mas não gosto da matemática por si só.
08:35
What I love is that it lets you take
218
503865
1950
Eu gosto de poder pegar
08:37
some things that you know,
219
505815
1400
algumas coisas que eu sei
08:39
and just by moving symbols
around on a piece of paper,
around on a piece of paper,
220
507215
4778
e, só mexendo com alguns
símbolos num pedaço de papel,
símbolos num pedaço de papel,
08:43
find out something that you didn't know
221
511993
1697
descobrir algo que eu não sabia
08:45
that's very surprising.
222
513690
2180
e que é bem surpreendente.
E recebo várias perguntas estúpidas,
08:47
And I have a lot of stupid questions,
223
515870
1676
08:49
and I love that math gives the power
224
517546
1803
e adoro que a matemática nos dê o poder
08:51
to answer them sometimes.
225
519349
2757
de respondê-las às vezes.
08:54
And sometimes not.
226
522106
1527
E às vezes não.
08:55
This is a question I got from a reader,
227
523633
2924
Esta é uma pergunta
que recebi de um leitor,
que recebi de um leitor,
08:58
an anonymous reader,
228
526557
1173
um leitor anônimo,
08:59
and the subject line just said, "Urgent,"
229
527730
2045
e no assunto só dizia: "Urgente",
09:01
and this was the entire email:
230
529775
1929
e este era o email inteiro:
09:03
"If people had wheels and could fly,
231
531704
2762
"Se as pessoas tivessem
rodas e pudessem voar,
rodas e pudessem voar,
09:06
how would we differentiate them from airplanes?"
232
534466
2696
como poderíamos
diferenciá-las dos aviões?"
diferenciá-las dos aviões?"
09:09
Urgent. (Laughter)
233
537162
2675
Urgente. (Risos)
09:11
And I think there are some questions
234
539837
3353
E eu acho que há algumas perguntas
09:15
that math just cannot answer.
235
543190
2670
que a matemática não consegue responder.
09:17
Thank you.
236
545860
2471
Obrigado.
(Aplausos)
09:20
(Applause)
237
548331
4350
ABOUT THE SPEAKER
Randall Munroe - CartoonistRandall Munroe sketches elegant and illuminating explanations of the weird science and math questions that keep geeks awake at night.
Why you should listen
One of a small group of professional web cartoonists, math obsessive and chronic explainer Randall Munroe dazzles the online world (and racks up millions of monthly page views) with the meaninglessly-named (and occasionally heartbreaking) webcomic xkcd.
Munroe’s blog What If? specializes in cunning answers to, as the Atlantic put it, "the kinds of of wonderful and fanciful hypotheticals that might arise when the nerdily inclined get together in bars," like “How fast can you hit a speed bump while driving and live?” or “What would happen if a hair dryer with continuous power was turned on and put in an airtight 1x1x1 meter box?” As he told Math Horizons, I really enjoy solving these kinds of things, and it’s a bonus if I realize that I can put boxes around it and make it a comic."
He is also the author of the book Thing Explainer: Complicated Stuff in Simple Words.
Randall Munroe | Speaker | TED.com