TED2017
Garry Kasparov: Don't fear intelligent machines. Work with them
Garry Kasparov: Não tenha medo de máquinas inteligentes. Trabalhe com elas.
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Devemos enfrentar nossos temores se queremos tirar o máximo proveito da tecnologia... e devemos derrotar esses temores se queremos tirar o máximo proveito da humanidade, diz Kasparov. Um dos maiores jogadores de xadrez da história, Kasparov perdeu uma memorável partida para o supercomputador Deep Blue da IBM em 1997. Ele agora compartilha sua visão para um futuro no qual máquinas inteligentes nos ajudem a realizar nossos sonhos.
Garry Kasparov - Grandmaster, analyst
Garry Kasparov is esteemed by many as the greatest chess player of all time. Now he’s engaged in a game with far higher stakes: the preservation of democracy. Full bio
Garry Kasparov is esteemed by many as the greatest chess player of all time. Now he’s engaged in a game with far higher stakes: the preservation of democracy. Full bio
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00:12
This story begins in 1985,
0
960
2976
Esta história começa em 1985,
00:15
when at age 22,
1
3960
1976
quando aos 22 anos de idade,
00:17
I became the World Chess Champion
2
5960
2376
me tornei campeão mundial de xadrez
00:20
after beating Anatoly Karpov.
3
8360
3200
após derrotar Anatoly Karpov.
00:24
Earlier that year,
4
12480
1256
No começo daquele ano,
00:25
I played what is called
simultaneous exhibition
simultaneous exhibition
5
13760
3616
eu jogava o que chamamos
de exposição simultânea
de exposição simultânea
00:29
against 32 of the world's
best chess-playing machines
best chess-playing machines
6
17400
4296
contra 32 das melhores máquinas
jogadoras de xadrez
jogadoras de xadrez
00:33
in Hamburg, Germany.
7
21720
1360
em Hamburgo, na Alemanha.
00:36
I won all the games,
8
24160
1200
Ganhei todos os jogos.
00:38
and then it was not considered
much of a surprise
much of a surprise
9
26560
3176
Após isto, não era mais
considerada uma surpresa
considerada uma surpresa
00:41
that I could beat 32 computers
at the same time.
at the same time.
10
29760
4040
que eu poderia derrotar 32
computadores ao mesmo tempo.
computadores ao mesmo tempo.
00:46
To me, that was the golden age.
11
34480
2576
Para mim, aquela foi a minha era de ouro.
00:49
(Laughter)
12
37080
2096
(Risos)
00:51
Machines were weak,
13
39200
1520
As máquinas eram fracas,
00:53
and my hair was strong.
14
41680
1336
e meu cabelo era forte.
00:55
(Laughter)
15
43040
2200
(Risos)
00:58
Just 12 years later,
16
46720
2056
Apenas 12 anos mais tarde,
01:00
I was fighting for my life
against just one computer
against just one computer
17
48800
4616
estava lutando pela minha carreira
contra apenas um computador
contra apenas um computador
01:05
in a match
18
53440
1200
em uma partida
01:07
called by the cover of "Newsweek"
19
55360
2056
chamada pela capa da Newsweek
de "A Última Chance do Cérebro".
de "A Última Chance do Cérebro".
01:09
"The Brain's Last Stand."
20
57440
1776
Pressão alguma.
01:11
No pressure.
21
59240
1216
01:12
(Laughter)
22
60480
1520
(Risos)
01:15
From mythology to science fiction,
23
63040
2576
Da mitologia à ficção científica,
01:17
human versus machine
24
65640
2736
a dualidade entre humanos e máquinas
01:20
has been often portrayed
as a matter of life and death.
as a matter of life and death.
25
68400
2760
tem sido retratada
como uma questão de vida ou morte.
como uma questão de vida ou morte.
01:23
John Henry,
26
71960
1576
John Henry,
aclamado como "o homem que forjava aço"
01:25
called the steel-driving man
27
73560
1696
01:27
in the 19th century
African American folk legend,
African American folk legend,
28
75280
3776
na lenda folclórica afro-americana
do século 19,
do século 19,
01:31
was pitted in a race
29
79080
1376
competiu em uma corrida
01:32
against a steam-powered hammer
30
80480
2736
contra um martelo movido a vapor
01:35
bashing a tunnel through mountain rock.
31
83240
2360
abrindo um túnel através
de uma montanha rochosa.
de uma montanha rochosa.
01:38
John Henry's legend
is a part of a long historical narrative
is a part of a long historical narrative
32
86800
4200
A lenda de John Henry
é parte de uma longa narrativa histórica
é parte de uma longa narrativa histórica
01:43
pitting humanity versus technology.
33
91680
3080
de competição entre
a humanidade e a tecnologia.
a humanidade e a tecnologia.
01:48
And this competitive rhetoric
is standard now.
is standard now.
34
96200
2880
Esta competição já se tornou comum hoje.
01:51
We are in a race against the machines,
35
99560
1960
Estamos em uma corrida contra as máquinas,
01:54
in a fight or even in a war.
36
102360
2080
em uma luta ou até em uma guerra.
01:57
Jobs are being killed off.
37
105880
1616
Empregos estão desaparecendo.
01:59
People are being replaced
as if they had vanished from the Earth.
as if they had vanished from the Earth.
38
107520
3560
Pessoas estão sendo substituídas
como se já não existissem.
como se já não existissem.
02:04
It's enough to think that the movies
like "The Terminator" or "The Matrix"
like "The Terminator" or "The Matrix"
39
112240
3496
Já podemos pensar em filmes como
"O Exterminador do Futuro" ou "Matrix"
"O Exterminador do Futuro" ou "Matrix"
02:07
are nonfiction.
40
115760
1200
como não-ficcionais.
02:11
There are very few instances of an arena
41
119640
4320
Existem raros exemplos
02:17
where the human body and mind
can compete on equal terms
can compete on equal terms
42
125360
4256
nos quais o corpo e a mente humana
podem competir de igual para igual
podem competir de igual para igual
02:21
with a computer or a robot.
43
129639
1841
com um computador ou um robô.
02:24
Actually, I wish there were a few more.
44
132280
1858
Gostaria que houvesse mais.
02:27
Instead,
45
135760
1200
Em vez disso,
02:29
it was my blessing and my curse
46
137840
4656
foi ao mesmo tempo
uma benção e uma maldição
uma benção e uma maldição
02:34
to literally become the proverbial man
47
142520
2696
me tornar o ícone
02:37
in the man versus machine competition
48
145240
3096
na competição homem versus máquina
02:40
that everybody is still talking about.
49
148360
1880
da qual todos ainda falam.
02:45
In the most famous human-machine
competition since John Henry,
competition since John Henry,
50
153120
5016
Na mais famosa competição entre
homem e máquina desde John Henry,
homem e máquina desde John Henry,
02:50
I played two matches
51
158160
2576
joguei duas partidas
02:52
against the IBM supercomputer, Deep Blue.
52
160760
3440
contra o supercomputador Deep Blue da IBM.
02:59
Nobody remembers
that I won the first match --
that I won the first match --
53
167040
2176
Ninguém se lembra que ganhei a primeira.
03:01
(Laughter)
54
169240
2336
(Risos)
(Aplausos)
03:03
(Applause)
55
171600
3400
03:07
In Philadelphia, before losing the rematch
the following year in New York.
the following year in New York.
56
175920
4976
Na Filadélfia, um ano antes de perder
a revanche em Nova Iorque.
a revanche em Nova Iorque.
03:12
But I guess that's fair.
57
180920
1760
Acredito que tenha sido justo.
03:16
There is no day in history,
special calendar entry
special calendar entry
58
184320
5096
Não houve dia na história,
dia especial no calendário
dia especial no calendário
03:21
for all the people
who failed to climb Mt. Everest
who failed to climb Mt. Everest
59
189440
3496
para todas as pessoas que falharam
ao tentar escalar o Everest
ao tentar escalar o Everest
03:24
before Sir Edmund Hillary
and Tenzing Norgay
and Tenzing Norgay
60
192960
2736
antes que Sir Edmund Hillary
e Tenzing Norgay chegaram ao topo.
e Tenzing Norgay chegaram ao topo.
03:27
made it to the top.
61
195720
1200
03:29
And in 1997, I was still
the world champion
the world champion
62
197960
3760
Em 1997, eu ainda era o campeão mundial
03:36
when chess computers finally came of age.
63
204520
4200
na chegada dos computadores
jogadores de xadrez.
jogadores de xadrez.
03:41
I was Mt. Everest,
64
209520
1976
Eu era o Everest,
03:43
and Deep Blue reached the summit.
65
211520
1600
e o Deep Blue chegou ao cume.
03:46
I should say of course,
not that Deep Blue did it,
not that Deep Blue did it,
66
214600
4056
Eu deveria dizer obviamente
que não foi o Deep Blue quem chegou,
que não foi o Deep Blue quem chegou,
03:50
but its human creators --
67
218680
2136
mas seus criadores humanos:
03:52
Anantharaman, Campbell, Hoane, Hsu.
68
220840
3336
Anantharaman, Campbell, Hoane, Hsu.
03:56
Hats off to them.
69
224200
1200
A eles, tiro meu chapéu.
03:58
As always, machine's triumph
was a human triumph,
was a human triumph,
70
226840
4416
Como sempre, o triunfo da máquina
foi um triunfo da humanidade,
foi um triunfo da humanidade,
04:03
something we tend to forget when humans
are surpassed by our own creations.
are surpassed by our own creations.
71
231280
4760
algo que normalmente esquecemos
ao sermos vencidos por nossas criações.
ao sermos vencidos por nossas criações.
04:10
Deep Blue was victorious,
72
238360
1440
Deep Blue foi vitorioso,
04:13
but was it intelligent?
73
241400
1200
mas ele era inteligente?
04:15
No, no it wasn't,
74
243360
1760
Não, não era,
04:18
at least not in the way Alan Turing
and other founders of computer science
and other founders of computer science
75
246200
5056
pelo menos não da forma que Alan Turing
e outros fundadores da computação
e outros fundadores da computação
04:23
had hoped.
76
251280
1200
esperavam.
04:25
It turned out that chess
could be crunched by brute force,
could be crunched by brute force,
77
253240
4776
O xadrez poderia ser brutalmente triturado
04:30
once hardware got fast enough
78
258040
4256
quando o hardware se tornasse
suficientemente rápido
suficientemente rápido
04:34
and algorithms got smart enough.
79
262320
2960
e os algoritmos
suficientemente inteligentes.
suficientemente inteligentes.
04:38
Although by the definition of the output,
80
266760
3696
Embora, pela definição dos resultados,
04:42
grandmaster-level chess,
81
270480
3216
em nível "grandmaster" de xadrez,
04:45
Deep Blue was intelligent.
82
273720
1280
Deep Blue era inteligente.
04:49
But even at the incredible speed,
83
277320
2400
Porém, mesmo na incrível velocidade
04:52
200 million positions per second,
84
280560
3200
de 200 milhões de posições por segundo,
04:57
Deep Blue's method
85
285360
1200
o método de Deep Blue
04:59
provided little of the dreamed-of insight
into the mysteries of human intelligence.
into the mysteries of human intelligence.
86
287360
6600
era desprovido do tão sonhado
discernimento da inteligência humana.
discernimento da inteligência humana.
05:08
Soon,
87
296960
1816
Em breve,
05:10
machines will be taxi drivers
88
298800
2576
máquinas serão motoristas de táxi,
05:13
and doctors and professors,
89
301400
2416
doutores, professores,
mas serão "inteligentes"?
mas serão "inteligentes"?
05:15
but will they be "intelligent?"
90
303840
2600
05:19
I would rather leave these definitions
91
307840
2496
Prefiro deixar estas interpretações
05:22
to the philosophers and to the dictionary.
92
310360
3560
aos filósofos e aos dicionários.
05:27
What really matters is how we humans
93
315440
3880
O que realmente importa é como nós humanos
05:32
feel about living and working
with these machines.
with these machines.
94
320320
3600
nos sentimos sobre viver e trabalhar
com estas máquinas.
com estas máquinas.
05:38
When I first met Deep Blue
in 1996 in February,
in 1996 in February,
95
326160
5256
Em meu primeiro encontro com Deep Blue
em fevereiro de 1996,
em fevereiro de 1996,
05:43
I had been the world champion
for more than 10 years,
for more than 10 years,
96
331440
2600
eu vinha sendo considerado
campeão mundial por mais de 10 anos,
campeão mundial por mais de 10 anos,
05:48
and I had played 182
world championship games
world championship games
97
336080
4016
e tinha jogado 182 jogos
em campeonatos mundiais,
em campeonatos mundiais,
05:52
and hundreds of games against
other top players in other competitions.
other top players in other competitions.
98
340120
5096
além de outras centenas de jogos
contra os melhores jogadores do mundo.
contra os melhores jogadores do mundo.
05:57
I knew what to expect from my opponents
99
345240
5056
Eu sabia o que esperar
dos meus adversários
dos meus adversários
06:02
and what to expect from myself.
100
350320
1680
e o que esperar de mim mesmo.
06:04
I was used to measure their moves
101
352680
5176
Eu estava acostumado
a medir seus movimentos
a medir seus movimentos
06:09
and to gauge their emotional state
102
357880
3616
e avaliar seus estados emocionais
06:13
by watching their body language
and looking into their eyes.
and looking into their eyes.
103
361520
3840
ao observar suas linguagens corporais
e ao olhar em seus olhos.
e ao olhar em seus olhos.
06:17
And then I sat across
the chessboard from Deep Blue.
the chessboard from Deep Blue.
104
365880
4000
Até que me sentei de frente
ao tabuleiro contra Deep Blue.
ao tabuleiro contra Deep Blue.
06:24
I immediately sensed something new,
105
372960
2856
Imediatamente senti
algo novo, preocupante.
algo novo, preocupante.
06:27
something unsettling.
106
375840
1320
06:31
You might experience a similar feeling
107
379440
2800
Provavelmente vocês sentirão a mesma coisa
06:35
the first time you ride
in a driverless car
in a driverless car
108
383320
2536
ao entrarem em um carro sem condutor
06:37
or the first time your new computer
manager issues an order at work.
manager issues an order at work.
109
385880
4840
ou quando seu primeiro chefe digital
mandar vocês executarem uma tarefa.
mandar vocês executarem uma tarefa.
06:45
But when I sat at that first game,
110
393800
3120
Entretanto, quando me sentei
naquele primeiro jogo,
naquele primeiro jogo,
06:50
I couldn't be sure
111
398080
2136
eu não tinha certeza
06:52
what is this thing capable of.
112
400240
3680
do que esta coisa era capaz de fazer.
06:56
Technology can advance in leaps,
and IBM had invested heavily.
and IBM had invested heavily.
113
404920
3160
A tecnologia pode avançar em saltos,
e a IBM havia investido muito.
e a IBM havia investido muito.
07:00
I lost that game.
114
408680
1200
Perdi aquele jogo
07:04
And I couldn't help wondering,
115
412320
1776
e não conseguia parar de pensar:
"Será que ele pode ser invencível?
"Será que ele pode ser invencível?
07:06
might it be invincible?
116
414120
1560
07:08
Was my beloved game of chess over?
117
416600
2360
Estaria finado meu querido jogo de xadrez?
07:12
These were human doubts, human fears,
118
420800
4136
Estas foram dúvidas humanas,
temores humanos,
temores humanos,
07:16
and the only thing I knew for sure
119
424960
1680
e a única coisa que eu tinha certeza
era que meu adversário Deep Blue
não tinha nenhuma destas preocupações.
não tinha nenhuma destas preocupações.
07:19
was that my opponent Deep Blue
had no such worries at all.
had no such worries at all.
120
427400
2896
07:22
(Laughter)
121
430320
1760
(Risos)
07:25
I fought back
122
433920
1400
Reagi,
07:28
after this devastating blow
123
436400
1680
após aquela derrota devastadora
07:31
to win the first match,
124
439000
1200
para ganhar uma próxima partida,
07:32
but the writing was on the wall.
125
440960
1640
porém o passado era inapagável.
07:36
I eventually lost to the machine
126
444400
2136
Acabei perdendo para a máquina
07:38
but I didn't suffer the fate of John Henry
127
446560
3056
porém não tive o mesmo destino
que John Henry que ganhou,
que John Henry que ganhou,
07:41
who won but died
with his hammer in his hand.
with his hammer in his hand.
128
449640
3040
mas morreu com o martelo
em suas mãos.
em suas mãos.
07:49
It turned out that the world of chess
129
457720
2536
Aconteceu que o mundo do xadrez
07:52
still wanted to have
a human chess champion.
a human chess champion.
130
460280
3240
ainda queria ter um humano como campeão.
07:56
And even today,
131
464920
1680
Até hoje,
08:00
when a free chess app
on the latest mobile phone
on the latest mobile phone
132
468080
3456
quando um aplicativo gratuito
de xadrez em um celular moderno
de xadrez em um celular moderno
08:03
is stronger than Deep Blue,
133
471560
2016
é mais poderoso que o Deep Blue,
08:05
people are still playing chess,
134
473600
1480
as pessoas ainda jogam xadrez,
08:08
even more than ever before.
135
476680
2240
mais ainda do que antes.
08:11
Doomsayers predicted
that nobody would touch the game
that nobody would touch the game
136
479800
3216
Profetas previam que ninguém
jamais jogaria novamente
jamais jogaria novamente
08:15
that could be conquered by the machine,
137
483040
2256
um jogo que fosse conquistado
pelas máquinas,
pelas máquinas,
08:17
and they were wrong, proven wrong,
138
485320
2216
e estavam comprovadamente errados.
08:19
but doomsaying has always been
a popular pastime
a popular pastime
139
487560
3456
Profetizar sempre foi
um passatempo popular
um passatempo popular
08:23
when it comes to technology.
140
491040
1360
quando se trata da tecnologia.
08:26
What I learned from my own experience
141
494360
2736
O que aprendi com a experiência
08:29
is that we must face our fears
142
497120
4656
é que devemos enfrentar nossos medos
08:33
if we want to get the most
out of our technology,
out of our technology,
143
501800
3720
se queremos tirar o melhor da tecnologia
08:38
and we must conquer those fears
144
506360
2376
e devemos conquistar esses medos
08:40
if we want to get the best
out of our humanity.
out of our humanity.
145
508760
5240
se queremos tirar o melhor
de nossa humanidade.
de nossa humanidade.
08:48
While licking my wounds,
146
516120
1775
Enquanto me recompunha,
08:49
I got a lot of inspiration
147
517919
1961
tive muita inspiração
08:53
from my battles against Deep Blue.
148
521080
2695
vinda de minhas batalhas contra Deep Blue.
08:55
As the old Russian saying goes,
if you can't beat them, join them.
if you can't beat them, join them.
149
523799
3121
Como diz um velho ditado russo:
"Se não pode vencê-los, junte-se a eles".
"Se não pode vencê-los, junte-se a eles".
09:00
Then I thought,
150
528880
1376
Pensei,
09:02
what if I could play with a computer --
151
530280
2336
e se eu jogasse com um computador,
09:04
together with a computer at my side,
combining our strengths,
combining our strengths,
152
532640
3160
com um computador ao meu lado,
combinando nossas forças,
combinando nossas forças,
09:09
human intuition
plus machine's calculation,
plus machine's calculation,
153
537160
3776
intuição humana somada
ao cálculo da máquina,
ao cálculo da máquina,
09:12
human strategy, machine tactics,
154
540960
2696
estratégia humana, tática da máquina,
09:15
human experience, machine's memory.
155
543680
2416
experiência humana, memória da máquina.
09:18
Could it be the perfect game ever played?
156
546120
2200
Poderia ser este o mais perfeito jogo?
09:22
My idea came to life
157
550000
1680
Minha ideia tornou-se realidade
09:24
in 1998 under the name of Advanced Chess
158
552920
3376
em 1998 com o nome de "Xadrez Avançado"
09:28
when I played this human-plus-machine
competition against another elite player.
competition against another elite player.
159
556320
5680
quando joguei uma partida ao lado
de uma máquina contra outro jogador.
de uma máquina contra outro jogador.
09:35
But in this first experiment,
160
563280
1896
Porém, neste primeiro experimento,
09:37
we both failed to combine
human and machine skills effectively.
human and machine skills effectively.
161
565200
6360
ambos falhamos ao combinarmos
as habilidades humanas com as da máquina.
as habilidades humanas com as da máquina.
09:46
Advanced Chess found
its home on the internet,
its home on the internet,
162
574920
2240
"Xadrez Avançado" encontrou
seu lar na internet,
seu lar na internet,
09:50
and in 2005, a so-called
freestyle chess tournament
freestyle chess tournament
163
578160
4856
e em 2005, o chamado
torneio de xadrez de estilo livre
torneio de xadrez de estilo livre
09:55
produced a revelation.
164
583040
1360
produziu uma revelação.
09:59
A team of grandmasters
and top machines participated,
and top machines participated,
165
587240
3536
Um time de grandmasters
e as melhores máquinas participaram,
e as melhores máquinas participaram,
10:02
but the winners were not grandmasters,
166
590800
2736
mas os vencedores não foram
os grandmasters
os grandmasters
10:05
not a supercomputer.
167
593560
1360
ou um supercomputador.
10:07
The winners were a pair
of amateur American chess players
of amateur American chess players
168
595680
4336
Os vencedores foram uma dupla amadora
de jogadores americanos de xadrez
de jogadores americanos de xadrez
10:12
operating three ordinary PCs
at the same time.
at the same time.
169
600040
3160
operando três computadores
comuns ao mesmo tempo.
comuns ao mesmo tempo.
10:17
Their skill of coaching their machines
170
605560
3016
A habilidade que tinham
em treinar seus computadores
em treinar seus computadores
10:20
effectively counteracted
the superior chess knowledge
the superior chess knowledge
171
608600
5776
efetivamente combateu
o conhecimento superior em xadrez
o conhecimento superior em xadrez
10:26
of their grandmaster opponents
172
614400
1576
de seus oponentes grandmaster
10:28
and much greater
computational power of others.
computational power of others.
173
616000
4160
entre outros computadores
muito mais poderosos.
muito mais poderosos.
10:33
And I reached this formulation.
174
621600
1960
Cheguei à seguinte conclusão:
10:36
A weak human player plus a machine
175
624560
3376
um humano fraco com uma máquina
10:39
plus a better process is superior
176
627960
3256
e um melhor processo é superior
10:43
to a very powerful machine alone,
177
631240
2416
a uma máquina muito poderosa sozinha,
10:45
but more remarkably,
is superior to a strong human player
is superior to a strong human player
178
633680
3896
porém ainda mais notável,
é superior a um grande jogador humano
é superior a um grande jogador humano
10:49
plus machine
179
637600
1960
junto a uma máquina
10:53
and an inferior process.
180
641120
2400
com um processo inferior.
10:58
This convinced me that we would need
181
646360
2120
Isto me convenceu que precisaríamos
11:02
better interfaces
to help us coach our machines
to help us coach our machines
182
650000
3680
de melhor interfaces para nos ajudar
a ensinar nossas máquinas
a ensinar nossas máquinas
11:06
towards more useful intelligence.
183
654520
1720
rumo a uma inteligência mais útil.
11:10
Human plus machine isn't the future,
184
658320
3296
A combinação de humanos
com máquinas não é o futuro,
com máquinas não é o futuro,
11:13
it's the present.
185
661640
1216
é o presente.
11:14
Everybody that's used online translation
186
662880
4136
Todos já usaram uma ferramenta
de tradução on-line
de tradução on-line
11:19
to get the gist of a news article
from a foreign newspaper,
from a foreign newspaper,
187
667040
4296
para entender um pouco de um artigo
em um jornal estrangeiro,
em um jornal estrangeiro,
11:23
knowing its far from perfect.
188
671360
1640
sabendo que está longe de ser perfeito.
11:25
Then we use our human experience
189
673680
2096
Usamos então de nossa experiência humana
para dar sentido à tradução,
para dar sentido à tradução,
11:27
to make sense out of that,
190
675800
2096
11:29
and then the machine
learns from our corrections.
learns from our corrections.
191
677920
2776
e após isto a máquina aprende
com as nossas correções.
com as nossas correções.
11:32
This model is spreading and investing
in medical diagnosis, security analysis.
in medical diagnosis, security analysis.
192
680720
4960
Este modelo está se espalhando para
diagnoses médicas, análises de segurança.
diagnoses médicas, análises de segurança.
11:38
The machine crunches data,
193
686440
2120
A máquina analisa os dados,
11:41
calculates probabilities,
194
689320
1736
calcula as possibilidades,
11:43
gets 80 percent of the way, 90 percent,
195
691080
3656
devolve 80% ou 90% do resultado
11:46
making it easier for analysis
196
694760
4376
fazendo com que fique mais fácil
para que nós humanos tomemos as decisões.
11:51
and decision-making of the human party.
197
699160
2600
11:54
But you are not going to send your kids
198
702280
4840
Porém, não mandaremos nossos filhos
12:00
to school in a self-driving car
with 90 percent accuracy,
with 90 percent accuracy,
199
708000
3560
para a escola em um carro autônomo
com 90% de precisão,
com 90% de precisão,
12:04
even with 99 percent.
200
712600
1600
nem com 99%.
12:07
So we need a leap forward
201
715560
2856
Então precisamos nos lançar
12:10
to add a few more crucial decimal places.
202
718440
6160
para completar estes
pontos decimais tão cruciais.
pontos decimais tão cruciais.
12:19
Twenty years after
my match with Deep Blue,
my match with Deep Blue,
203
727160
4040
Vinte anos após
minha partida contra Deep Blue,
minha partida contra Deep Blue,
12:24
second match,
204
732200
1616
segunda partida,
12:25
this sensational
"The Brain's Last Stand" headline
"The Brain's Last Stand" headline
205
733840
6296
a manchete "A Última Chance do Cérebro"
12:32
has become commonplace
206
740160
1576
virou rotineira
12:33
as intelligent machines
207
741760
2536
já que as máquinas inteligentes se movem
12:36
move
208
744320
1200
12:38
in every sector, seemingly every day.
209
746560
2200
em todos os setores, todos os dias.
12:42
But unlike in the past,
210
750160
3096
Diferentemente do passado,
12:45
when machines replaced
211
753280
1640
quando as máquinas substituíram
12:48
farm animals, manual labor,
212
756480
2376
animais rurais, trabalho braçal,
agora estão vindo para substituir
pessoas com diplomas
pessoas com diplomas
12:50
now they are coming
after people with college degrees
after people with college degrees
213
758880
2496
12:53
and political influence.
214
761400
1280
e com influência política.
Como alguém que batalhou
e perdeu para as máquinas
e perdeu para as máquinas
12:56
And as someone
who fought machines and lost,
who fought machines and lost,
215
764120
2096
12:58
I am here to tell you
this is excellent, excellent news.
this is excellent, excellent news.
216
766240
2640
estou aqui para lhes dizer
que estas são ótimas notícias.
que estas são ótimas notícias.
13:03
Eventually, every profession
217
771000
2216
Com o tempo, toda profissão
terá que sentir estas pressões.
terá que sentir estas pressões.
13:05
will have to feel these pressures
218
773240
2096
Se não, significará que a humanidade
parou seu progresso.
parou seu progresso.
13:07
or else it will mean humanity
has ceased to make progress.
has ceased to make progress.
219
775360
5600
13:14
We don't
220
782760
1200
Não temos
13:17
get to choose
221
785440
1720
a escolha
13:20
when and where
technological progress stops.
technological progress stops.
222
788480
2720
de quando ou onde
o progresso tecnológico irá parar.
o progresso tecnológico irá parar.
13:25
We cannot
223
793160
1360
Não podemos
13:27
slow down.
224
795960
1496
desacelerar.
13:29
In fact,
225
797480
1816
Na verdade,
13:31
we have to speed up.
226
799320
1920
temos que acelerar.
13:36
Our technology excels at removing
227
804600
2640
Nossa tecnologia nos ajuda a remover
13:41
difficulties and uncertainties
from our lives,
from our lives,
228
809200
3360
dificuldades e dúvidas de nossas vidas,
13:47
and so we must seek out
229
815000
2816
e por isso devemos procurar
13:49
ever more difficult,
230
817840
1856
pelos mais difíceis
13:51
ever more uncertain challenges.
231
819720
4080
e mais incertos desafios.
14:00
Machines have
232
828200
1200
Máquinas possuem
14:03
calculations.
233
831880
1816
cálculos.
14:05
We have understanding.
234
833720
1576
Nós possuímos compreensão.
14:07
Machines have instructions.
235
835320
2040
Máquinas possuem instruções.
14:10
We have purpose.
236
838840
1856
Nós possuímos propósito.
14:12
Machines have
237
840720
2280
Máquinas possuem
14:17
objectivity.
238
845080
1216
objetividade.
14:18
We have passion.
239
846320
1200
Nós possuímos paixão.
14:20
We should not worry
about what our machines can do today.
about what our machines can do today.
240
848600
5976
Não devemos nos preocupar
com o que nossas máquinas
podem fazer hoje.
podem fazer hoje.
14:26
Instead, we should worry
about what they still cannot do today,
about what they still cannot do today,
241
854600
4576
Como alternativa, devemos nos preocupar
com o que ainda não podem fazer,
com o que ainda não podem fazer,
14:31
because we will need the help
of the new, intelligent machines
of the new, intelligent machines
242
859200
5496
pois precisaremos da ajuda
das mais novas e inteligentes máquinas
das mais novas e inteligentes máquinas
14:36
to turn our grandest dreams into reality.
243
864720
4080
para tornar nossos maiores
sonhos em realidade.
sonhos em realidade.
14:42
And if we fail,
244
870000
1320
Se falharmos,
14:44
if we fail, it's not because our machines
are too intelligent,
are too intelligent,
245
872240
4656
não será por conta de nossas
máquinas serem muito inteligentes
máquinas serem muito inteligentes
14:48
or not intelligent enough.
246
876920
1400
ou insuficientemente inteligentes.
14:51
If we fail, it's because
we grew complacent
we grew complacent
247
879200
3080
Se falharmos, será porque
crescemos complacentes
crescemos complacentes
14:55
and limited our ambitions.
248
883680
1560
e limitamos nossas ambições.
14:58
Our humanity is not defined by any skill,
249
886520
3040
Nossa humanidade não é definida
por qualquer dada habilidade,
por qualquer dada habilidade,
15:03
like swinging a hammer
or even playing chess.
or even playing chess.
250
891280
2680
tal como martelar ou jogar xadrez.
15:06
There's one thing only a human can do.
251
894560
3016
Existe apenas uma coisa
que somente os humanos podem fazer.
que somente os humanos podem fazer.
15:09
That's dream.
252
897600
1200
E isso é sonhar.
15:12
So let us dream big.
253
900120
2536
Então sonhemos grande.
15:14
Thank you.
254
902680
1216
Obrigado.
15:15
(Applause)
255
903920
3887
(Aplausos)
ABOUT THE SPEAKER
Garry Kasparov - Grandmaster, analystGarry Kasparov is esteemed by many as the greatest chess player of all time. Now he’s engaged in a game with far higher stakes: the preservation of democracy.
Why you should listen
Garry Kasparov became the youngest world champion ever at 22 in 1985 and spent twenty years as the world's top-rated player. His legendary matches against the IBM supercomputer Deep Blue in 1996 and 1997 made him a central figure in artificial intelligence and the evolution of the human-machine relationship. He retired from chess in 2005 to become a leader of the Russian pro-democracy movement against the rising dictatorship of Vladimir Putin. He is the chairman of the New York-based Human Rights Foundation and has become a powerful voice for individual freedom worldwide. As a Senior Visiting Fellow at the Oxford Martin School, Kasparov specializes in interdisciplinary collaboration and, as he puts it, "how our technology can make us more human." He is a member of the executive board of the Foundation for Responsible Robotics.
Kasparov's latest book is Deep Thinking: Where Machine Intelligence Ends and Human Creativity Begins, which details his legendary matches against Deep Blue and shares his optimistic insights into our human plus machine future. His 2015 book Winter Is Coming detailed the rise of Putin's Russia as well as Kasparov's persecution and self-exile, and it serves chilling warnings of reactionary forces gathering in the West.
Garry Kasparov | Speaker | TED.com