TED2017
Noriko Arai: Can a robot pass a university entrance exam?
Noriko Arai: Um robô consegue passar no vestibular?
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Conheça Todai Robot, um projeto de inteligência artificial que ficou entre os 20% dos melhores alunos no vestibular da Universidade de Tóquio, sem realmente compreender nada. Embora não esteja se matriculando em breve, o sucesso de Todai Robot levanta questões alarmantes para o futuro da educação humana. Como podemos ajudar as crianças a se destacarem nas coisas que os seres humanos sempre farão melhor do que a inteligência artificial?
Noriko Arai - AI expert
Could an AI pass the entrance exam for the University of Tokyo? Noriko Arai oversees a project that wants to find out. Full bio
Could an AI pass the entrance exam for the University of Tokyo? Noriko Arai oversees a project that wants to find out. Full bio
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Hoje falarei sobre nós
e a inteligência artificial.
e a inteligência artificial.
00:13
Today, I'm going to talk about AI and us.
0
1014
3660
Os pesquisadores de IA sempre disseram
00:18
AI researchers have always said
1
6206
2143
que nós, humanos,
não precisamos nos preocupar,
não precisamos nos preocupar,
00:20
that we humans do not need to worry,
2
8373
2594
porque apenas os trabalhos domésticos
serão assumidos pelas máquinas.
serão assumidos pelas máquinas.
00:22
because only menial jobs
will be taken over by machines.
will be taken over by machines.
3
10991
3580
00:27
Is that really true?
4
15274
1603
Será mesmo verdade?
Eles também disseram
que a IA criará novos empregos,
que a IA criará novos empregos,
00:30
They have also said
that AI will create new jobs,
that AI will create new jobs,
5
18365
3827
00:34
so those who lose their jobs
will find a new one.
will find a new one.
6
22216
3411
então aqueles que perderem
seus empregos encontrarão um novo.
seus empregos encontrarão um novo.
Claro.
00:38
Of course.
7
26264
1355
Mas a verdadeira questão é:
00:39
But the real question is:
8
27643
2172
quantos daqueles que podem
perder seus empregos para a IA
perder seus empregos para a IA
00:41
How many of those
who may lose their jobs to AI
who may lose their jobs to AI
9
29839
4105
serão capazes de conquistar um novo,
00:45
will be able to land a new one,
10
33968
2489
especialmente quando a IA
é inteligente o bastante
é inteligente o bastante
00:48
especially when AI is smart enough
to learn better than most of us?
to learn better than most of us?
11
36481
5850
para aprender melhor
do que a maioria de nós?
do que a maioria de nós?
Deixe-me fazer uma pergunta:
00:55
Let me ask you a question:
12
43397
2185
Quantos de vocês acham
que a IA passará no vestibular
que a IA passará no vestibular
00:58
How many of you think
13
46666
1798
01:00
that AI will pass the entrance examination
of a top university by 2020?
of a top university by 2020?
14
48488
6094
de uma universidade
de primeira linha até 2020?
de primeira linha até 2020?
Tanta gente.
01:07
Oh, so many. OK.
15
55836
2457
Está bem.
01:10
So some of you may say, "Of course, yes!"
16
58317
4358
Alguns de vocês podem dizer:
"Sim, claro!"
Agora a singularidade é o problema.
01:15
Now singularity is the issue.
17
63369
2134
01:18
And some others may say, "Maybe,
18
66590
3095
Alguns podem dizer:
"Talvez, porque a IA já ganhou
do melhor jogador de Go".
do melhor jogador de Go".
01:21
because AI already won
against a top Go player."
against a top Go player."
19
69709
4508
01:27
And others may say, "No, never. Uh-uh."
20
75213
3681
Outros podem dizer: "Não, nunca".
Isso significa que ainda
não sabemos a resposta, certo?
não sabemos a resposta, certo?
01:32
That means we do not know
the answer yet, right?
the answer yet, right?
21
80195
3593
01:36
So that was the reason why
I started Todai Robot Project,
I started Todai Robot Project,
22
84268
4960
Foi essa razão pela qual
comecei o "Todai Robot Project",
comecei o "Todai Robot Project",
fazendo uma IA que passa no vestibular
da Universidade de Tóquio,
da Universidade de Tóquio,
01:41
making an AI which passes
the entrance examination
the entrance examination
23
89252
3872
01:45
of the University of Tokyo,
24
93148
2589
01:47
the top university in Japan.
25
95761
2537
a melhor universidade do Japão.
01:51
This is our Todai Robot.
26
99464
2548
Este é nosso "Todai Robot".
01:56
And, of course, the brain of the robot
is working in the remote server.
is working in the remote server.
27
104131
5810
Claro, o cérebro do robô
está funcionando no servidor remoto.
está funcionando no servidor remoto.
Está escrevendo agora
uma redação de 600 palavras
uma redação de 600 palavras
02:02
It is now writing a 600-word essay
28
110747
4222
sobre o comércio marítimo do século 17.
02:06
on maritime trade in the 17th century.
29
114993
4119
O que acham disso?
02:11
How does that sound?
30
119136
1765
02:14
Why did I take the entrance exam
as its benchmark?
as its benchmark?
31
122113
4104
Por que adotei o vestibular
como referência?
como referência?
Porque pensei que devíamos
estudar o desempenho da IA
estudar o desempenho da IA
02:19
Because I thought we had to study
the performance of AI
the performance of AI
32
127098
4741
em comparação com o homem,
02:23
in comparison to humans,
33
131863
2114
especialmente nas habilidades
e competências
e competências
02:26
especially on the scales and expertise
34
134001
2860
que se acredita serem adquiridas
apenas pelo homem
apenas pelo homem
02:28
which are believed
to be acquired only by humans
to be acquired only by humans
35
136885
4088
02:32
and only through education.
36
140997
2335
e apenas por meio da educação.
Para entrar em Todai,
a Universidade de Tóquio,
a Universidade de Tóquio,
02:35
To enter Todai, the University of Tokyo,
37
143782
4043
você tem que ser aprovado
em dois tipos diferentes de exames.
em dois tipos diferentes de exames.
02:39
you have to pass
two different types of exams.
two different types of exams.
38
147849
4421
O primeiro é um teste padronizado
nacional no estilo de múltipla escolha.
nacional no estilo de múltipla escolha.
02:44
The first one is
a national standardized test
a national standardized test
39
152294
3760
02:48
in multiple-choice style.
40
156078
2403
Você deve escolher sete assuntos
e alcançar uma pontuação alta,
e alcançar uma pontuação alta,
02:50
You have to take seven subjects
41
158505
2455
02:52
and achieve a high score --
42
160984
1955
algo em torno de 84% ou mais,
02:54
I would say like an 84 percent
or more accuracy rate --
or more accuracy rate --
43
162963
4772
02:59
to be allowed to take
the second stage written test
the second stage written test
44
167759
4087
para poder fazer o exame escrito
da segunda fase, preparado por Todai.
da segunda fase, preparado por Todai.
03:03
prepared by Todai.
45
171870
2159
03:06
So let me first explain
how modern AI works,
how modern AI works,
46
174994
5317
Explicarei primeiro
como funciona a IA moderna,
como funciona a IA moderna,
considerando o programa de TV
"Jeopardy!" como exemplo.
"Jeopardy!" como exemplo.
03:12
taking the "Jeopardy!" challenge
as an example.
as an example.
47
180335
3069
Esta é uma típica questão do programa:
03:17
Here is a typical "Jeopardy!" question:
48
185539
3079
"A última sinfonia de Mozart
compartilha seu nome com este planeta".
compartilha seu nome com este planeta".
03:20
"Mozart's last symphony
shares its name with this planet."
shares its name with this planet."
49
188642
4461
Curiosamente, uma questão
do "Jeopardy!" sempre pede,
do "Jeopardy!" sempre pede,
03:26
Interestingly, a "Jeopardy!"
question always asks,
question always asks,
50
194195
4013
sempre termina com "este" alguma coisa:
03:30
always ends with "this" something:
51
198232
3328
"este" planeta, "este" país,
"este" roqueiro, e assim por diante.
"este" roqueiro, e assim por diante.
03:33
"this" planet, "this" country,
52
201584
2827
03:36
"this" rock musician, and so on.
53
204435
2608
Em outras palavras, o programa não faz
muitos tipos diferentes de perguntas,
muitos tipos diferentes de perguntas,
03:39
In other words, "Jeopardy!" doesn't ask
many different types of questions,
many different types of questions,
54
207067
4299
mas um único tipo, que chamamos
de "questões triviais".
de "questões triviais".
03:43
but a single type,
55
211390
1837
03:45
which we call "factoid questions."
56
213251
2536
A propósito, vocês sabem a resposta?
03:48
By the way, do you know the answer?
57
216975
2167
Se não souberem a resposta
e quiserem saber, o que irão fazer?
e quiserem saber, o que irão fazer?
03:53
If you do not know the answer
and if you want to know the answer,
and if you want to know the answer,
58
221980
4055
03:58
what would you do?
59
226059
1287
04:00
You Google, right? Of course.
60
228160
3132
Procurar no Google, certo?
Claro!
04:03
Why not?
61
231316
1480
Por que não?
04:04
But you have to pick appropriate keywords
62
232820
3592
Mas vocês devem escolher
as palavras-chave apropriadas
as palavras-chave apropriadas
como "Mozart", "última"
e "sinfonia" para pesquisar.
e "sinfonia" para pesquisar.
04:08
like "Mozart," "last"
and "symphony" to search.
and "symphony" to search.
63
236436
4364
04:13
The machine basically does the same.
64
241462
2400
A máquina faz basicamente a mesma coisa.
04:16
Then this Wikipedia page
will be ranked top.
will be ranked top.
65
244457
4660
Esta página da Wikipedia
irá aparecer no topo das pesquisas.
irá aparecer no topo das pesquisas.
Então a máquina lê a página.
04:21
Then the machine reads the page.
66
249840
1908
04:23
No, uh-uh.
67
251772
1171
Não, negativo.
04:25
Unfortunately, none of the modern AIs,
68
253470
3462
Infelizmente, nenhuma das IAs modernas,
04:28
including Watson, Siri and Todai Robot,
69
256956
3968
incluindo Watson, Siri e Todai Robot,
04:32
is able to read.
70
260948
1661
são capazes de ler.
Mas elas são muito boas
na busca e otimização.
na busca e otimização.
04:35
But they are very good
at searching and optimizing.
at searching and optimizing.
71
263437
3800
04:40
It will recognize
72
268158
2023
Irão reconhecer
04:42
that the keywords "Mozart,"
"last" and "symphony"
"last" and "symphony"
73
270866
2935
que as palavras "Mozart", "última"
e "sinfonia" estão aparecendo muito aqui.
e "sinfonia" estão aparecendo muito aqui.
04:45
are appearing heavily around here.
74
273825
2903
Então, se puderem encontrar
uma palavra que é um planeta
uma palavra que é um planeta
04:49
So if it can find a word which is a planet
75
277790
4375
04:54
and which is co-occurring
with these keywords,
with these keywords,
76
282189
3648
e que aparece junto com essas palavras,
04:57
that must be the answer.
77
285861
1989
essa deve ser a resposta.
05:00
This is how Watson finds
the answer "Jupiter," in this case.
the answer "Jupiter," in this case.
78
288762
5186
É assim que Watson encontra
a resposta "Júpiter" neste caso.
a resposta "Júpiter" neste caso.
05:08
Our Todai Robot works similarly,
but a bit smarter
but a bit smarter
79
296433
4049
Nosso Todai Robot funciona da mesma
forma, mas um pouco mais inteligente
forma, mas um pouco mais inteligente
ao responder perguntas
"sim ou não" de história,
"sim ou não" de história,
05:12
in answering history yes-no questions,
80
300506
3239
como: "'Carlos Magno
confrontou os húngaros'.
confrontou os húngaros'.
05:16
like, "'Charlemagne repelled the Magyars.'
Is this sentence true or false?"
Is this sentence true or false?"
81
304560
5663
Esta frase é verdadeira ou falsa?"
Nosso robô começa a produzir
uma questão trivial,
uma questão trivial,
05:23
Our robot starts producing
a factoid question,
a factoid question,
82
311181
4073
como: "Carlos Magno confrontou
[este tipo de pessoa]".
[este tipo de pessoa]".
05:27
like: "Charlemagne repelled
[this person type]" by itself.
[this person type]" by itself.
83
315278
4899
05:32
Then, "Avars" but not
"Magyars" is ranked top.
"Magyars" is ranked top.
84
320995
4732
Então, aparece "ávaros",
e não "húngaros", no topo da lista.
e não "húngaros", no topo da lista.
05:38
This sentence is likely to be false.
85
326357
3049
Esta frase provavelmente é falsa.
Nosso robô não lê, não compreende,
05:42
Our robot does not read,
does not understand,
does not understand,
86
330772
4860
05:48
but it is statistically
correct in many cases.
correct in many cases.
87
336335
4144
mas é estatisticamente correto
em muitos casos.
em muitos casos.
Para o teste escrito da segunda fase,
05:54
For the second stage written test,
88
342147
2508
05:56
it is required to write
a 600-word essay like this one:
a 600-word essay like this one:
89
344679
5106
é necessário escrever uma redação
de 600 palavras como esta.
de 600 palavras como esta.
06:01
[Discuss the rise and fall
of the maritime trade
of the maritime trade
90
349809
2278
Como mostrei anteriormente,
06:04
in East and Southeast Asia
in the 17th century ...]
in the 17th century ...]
91
352111
2422
06:06
and as I have shown earlier,
92
354557
1387
nosso robô pegou as frases
dos livros didáticos e da Wikipedia,
dos livros didáticos e da Wikipedia,
06:07
our robot took the sentences
from the textbooks and Wikipedia,
from the textbooks and Wikipedia,
93
355968
4194
combinou-as, e fez uma otimização
para produzir uma redação
para produzir uma redação
06:12
combined them together,
94
360186
1961
06:14
and optimized it to produce an essay
95
362171
3619
06:17
without understanding a thing.
96
365814
2207
sem entender uma palavra.
06:20
(Laughter)
97
368045
1737
(Risos)
Mas, surpreendentemente,
escreveu uma redação melhor
escreveu uma redação melhor
06:21
But surprisingly, it wrote a better essay
98
369806
4895
que a maioria dos alunos.
06:26
than most of the students.
99
374725
1561
06:28
(Laughter)
100
376310
2391
(Risos)
E a matemática?
06:30
How about mathematics?
101
378725
1529
06:33
A fully automatic math-solving machine
102
381354
3158
Uma máquina totalmente automática
para resolver matemática
para resolver matemática
tem sido um sonho desde o nascimento
do conceito de "inteligência artificial",
do conceito de "inteligência artificial",
06:36
has been a dream
103
384536
1631
06:38
since the birth of the word
"artificial intelligence,"
"artificial intelligence,"
104
386191
4679
mas tem permanecido no nível
da aritmética há um longo tempo.
da aritmética há um longo tempo.
06:43
but it has stayed at the level
of arithmetic for a long, long time.
of arithmetic for a long, long time.
105
391785
6007
06:51
Last year, we finally succeeded
in developing a system
in developing a system
106
399530
5350
No ano passado, conseguimos
finalmente desenvolver um sistema
finalmente desenvolver um sistema
que resolvia problemas de nível
pré-universitário de ponta a ponta,
pré-universitário de ponta a ponta,
06:56
which solved pre-university-level
problems from end to end,
problems from end to end,
107
404904
5173
como este.
07:02
like this one.
108
410101
1262
07:05
This is the original problem
written in Japanese,
written in Japanese,
109
413648
4002
Este é o problema original,
escrito em japonês,
escrito em japonês,
e tivemos que lhe ensinar
2 mil axiomas matemáticos
2 mil axiomas matemáticos
07:09
and we had to teach it
2,000 mathematical axioms
2,000 mathematical axioms
110
417674
4397
e 8 mil palavras em japonês
07:14
and 8,000 Japanese words
111
422095
2774
para ele aceitar os problemas
escritos em linguagem natural.
escritos em linguagem natural.
07:16
to make it accept the problems
written in natural language.
written in natural language.
112
424893
4558
E agora ele está traduzindo
os problemas originais
os problemas originais
07:22
And it is now translating
the original problems
the original problems
113
430234
3542
em fórmulas que podem
ser lidas por máquinas.
ser lidas por máquinas.
07:25
into machine-readable formulas.
114
433800
3139
Estranho, mas agora ele está pronto
para resolvê-lo, creio eu.
para resolvê-lo, creio eu.
07:30
Weird, but it is now ready
to solve it, I think.
to solve it, I think.
115
438578
6099
Vá e resolva-o.
07:36
Go and solve it.
116
444701
1411
Sim, ele está executando agora
a computação simbólica.
a computação simbólica.
07:38
Yes! It is now executing
symbolic computation.
symbolic computation.
117
446818
4284
Ainda mais estranho,
07:44
Even more weird,
118
452030
1580
mas, provavelmente, esta é a parte
mais divertida para a máquina.
mais divertida para a máquina.
07:45
but probably this is the most
fun part for the machine.
fun part for the machine.
119
453634
4825
07:50
(Laughter)
120
458483
2351
(Risos)
07:52
Now it outputs a perfect answer,
121
460858
2815
Agora ele produz uma resposta perfeita,
embora a prova dele seja impossível
de ler, mesmo para matemáticos.
de ler, mesmo para matemáticos.
07:55
though its proof is impossible to read,
even for mathematicians.
even for mathematicians.
122
463697
4707
De qualquer forma, no ano passado,
08:02
Anyway, last year our robot
was among the top one percent
was among the top one percent
123
470773
6961
nosso robô ficou entre 1% dos melhores
da segunda fase do exame
escrito de matemática.
escrito de matemática.
08:10
in the second stage written
exam in mathematics.
exam in mathematics.
124
478199
3633
08:14
(Applause)
125
482652
3210
(Aplausos)
08:18
Thank you.
126
486412
1311
Obrigada.
08:19
So, did it enter Todai?
127
487747
2471
Todai passou?
08:22
No, not as I expected.
128
490981
3058
Não, não como eu esperava.
Por quê?
08:26
Why?
129
494783
1399
Porque ele não compreende
nenhum significado.
nenhum significado.
08:28
Because it doesn't understand any meaning.
130
496206
2639
08:32
Let me show you a typical error
it made in the English test.
it made in the English test.
131
500308
4079
Mostrarei a vocês um erro típico
que ele cometeu no teste de inglês.
que ele cometeu no teste de inglês.
08:36
[Nate: We're almost at the bookstore.
Just a few more minutes.
Just a few more minutes.
132
504411
2977
[Nate: Estamos quase na livraria.
Apenas mais alguns minutos.
Apenas mais alguns minutos.
08:39
Sunil: Wait. ______ .
Nate: Thank you! That always happens ...]
Nate: Thank you! That always happens ...]
133
507412
3039
Sunil: Espere. ______.
Nate: Obrigado! Isso sempre acontece...]
Nate: Obrigado! Isso sempre acontece...]
Para nós, que podemos entender a situação,
08:42
Two people are talking.
134
510475
1151
08:43
For us, who can understand
the situation --
the situation --
135
511650
2054
[1. Caminhamos por um longo tempo.
2. Estamos quase lá.
2. Estamos quase lá.
08:45
[1. "We walked for a long time."
2. "We're almost there."
2. "We're almost there."
136
513704
2773
3. Seus sapatos parecem caros.
4. Seu cadarço está desamarrado.]
4. Seu cadarço está desamarrado.]
08:48
3. "Your shoes look expensive."
4. "Your shoelace is untied."]
4. "Your shoelace is untied."]
137
516501
3032
é óbvio que o número quatro
é a resposta correta, certo?
é a resposta correta, certo?
08:51
it is obvious number four
is the correct answer, right?
is the correct answer, right?
138
519557
2873
Mas Todai Robot escolheu o número dois,
08:54
But Todai Robot chose number two,
139
522454
2238
mesmo depois de aprender
15 bilhões de frases em inglês
15 bilhões de frases em inglês
08:56
even after learning 15 billion
English sentences
English sentences
140
524716
5360
09:02
using deep learning technologies.
141
530100
2728
usando tecnologias
de aprendizado profundo.
de aprendizado profundo.
09:07
OK, so now you might
understand what I said:
understand what I said:
142
535600
4172
Agora vocês podem entender o que eu disse.
As IAs modernas não leem,
não compreendem.
não compreendem.
09:12
modern AIs do not read,
143
540399
2648
09:15
do not understand.
144
543071
1413
Apenas agem como se compreendessem.
09:17
They only disguise as if they do.
145
545516
3169
09:24
This is the distribution graph
146
552867
2981
Este é o gráfico de distribuição
de meio milhão de alunos que fizeram
o mesmo exame que Todai Robot.
o mesmo exame que Todai Robot.
09:27
of half a million students
who took the same exam as Todai Robot.
who took the same exam as Todai Robot.
147
555872
5777
Agora nosso Todai Robot
está entre os 20% dos melhores,
está entre os 20% dos melhores,
09:34
Now our Todai Robot
is among the top 20 percent,
is among the top 20 percent,
148
562558
5165
e foi capaz de passar
09:40
and it was capable to pass
149
568986
2415
em mais de 60% das universidades do Japão,
09:43
more than 60 percent
of the universities in Japan --
of the universities in Japan --
150
571425
3941
09:47
but not Todai.
151
575390
1377
mas não em Todai.
Mas vejam como ele está
além da zona de volume
além da zona de volume
09:50
But see how it is beyond the volume zone
152
578116
4025
dos futuros trabalhadores de escritório.
09:54
of to-be white-collar workers.
153
582165
2864
10:00
You might think I was delighted.
154
588060
2858
Vocês podem pensar
que fiquei muito satisfeita.
que fiquei muito satisfeita.
Afinal, meu robô estava superando
alunos de todos os lugares.
alunos de todos os lugares.
10:03
After all, my robot was surpassing
students everywhere.
students everywhere.
155
591939
3971
10:09
Instead, I was alarmed.
156
597022
2691
Em vez disso, fiquei assustada.
Como esta máquina sem inteligência
poderia superar os alunos,
poderia superar os alunos,
10:13
How on earth could this unintelligent
machine outperform students --
machine outperform students --
157
601086
5607
10:18
our children?
158
606717
1292
nossas crianças?
10:20
Right?
159
608033
1153
Certo?
Decidi investigar o que estava
acontecendo no mundo humano.
acontecendo no mundo humano.
10:22
I decided to investigate
what was going on in the human world.
what was going on in the human world.
160
610101
4402
10:28
I took hundreds of sentences
from high school textbooks
from high school textbooks
161
616542
4729
Peguei centenas de frases
de livros didáticos do ensino médio
de livros didáticos do ensino médio
e elaborei perguntas fáceis
de múltipla escolha,
de múltipla escolha,
10:33
and made easy multiple-choice quizzes,
162
621859
3313
e pedi a milhares de alunos
do ensino médio para responderem.
do ensino médio para responderem.
10:37
and asked thousands
of high school students to answer.
of high school students to answer.
163
625196
4143
10:42
Here is an example:
164
630690
1176
Este é um exemplo:
10:43
[Buddhism spread to ... ,
Christianity to ... and Oceania,
Christianity to ... and Oceania,
165
631890
2818
[O budismo espalhou-se para...,
o cristianismo para... e Oceania,... ]
o cristianismo para... e Oceania,... ]
10:46
and Islam to ...]
166
634732
1151
Claro, os problemas originais
estão escritos em japonês,
estão escritos em japonês,
10:47
Of course, the original problems
are written in Japanese,
are written in Japanese,
167
635907
2740
a língua materna deles.
10:50
their mother tongue.
168
638671
1155
[ _____ espalhou-se para a Oceania.
10:51
[ ______ has spread to Oceania.
169
639850
1515
1. Hinduísmo 2. Cristianismo
3. Islamismo 4. Budismo]
3. Islamismo 4. Budismo]
10:53
1. Hinduism 2. Christianity
3. Islam 4. Buddhism ]
3. Islam 4. Buddhism ]
170
641389
2417
Obviamente, a resposta
é cristianismo, não é?
é cristianismo, não é?
10:55
Obviously, Christianity
is the answer, isn't it?
is the answer, isn't it?
171
643830
2299
Está escrito!
10:58
It's written!
172
646153
1214
11:01
And Todai Robot chose
the correct answer, too.
the correct answer, too.
173
649482
4026
Todai Robot também
escolhe a resposta correta.
escolhe a resposta correta.
Mas um terço dos alunos do ensino médio
11:06
But one-third of junior
high school students
high school students
174
654758
4879
11:11
failed to answer this question.
175
659661
2612
não conseguiram responder esta pergunta.
Vocês acham que acontece apenas no Japão?
11:16
Do you think it is only the case in Japan?
176
664456
3159
Penso que não,
11:19
I do not think so,
177
667639
1976
porque o Japão está sempre classificado
entre os melhores nos testes OECD PISA,
entre os melhores nos testes OECD PISA,
11:21
because Japan is always ranked
among the top in OECD PISA tests,
among the top in OECD PISA tests,
178
669639
6371
que mede o desempenho de alunos
de 15 anos em matemática,
de 15 anos em matemática,
11:28
measuring 15-year-old
students' performance in mathematics,
students' performance in mathematics,
179
676034
3927
11:31
science and reading
180
679985
1964
ciência e leitura
11:33
every three years.
181
681973
1636
a cada três anos.
11:39
We have been believing
182
687390
2053
Acreditamos
que todos conseguem aprender
11:41
that everybody can learn
183
689467
2043
e aprender bem,
11:43
and learn well,
184
691534
1905
desde que proporcionemos
bons materiais de aprendizagem
bons materiais de aprendizagem
11:45
as long as we provide
good learning materials
good learning materials
185
693463
3697
11:49
free on the web
186
697184
1455
gratuitos na rede
para que possam acessar pela internet.
11:50
so that they can access
through the internet.
through the internet.
187
698663
3069
Mas esses materiais extraordinários podem
beneficiar apenas quem consegue ler bem,
beneficiar apenas quem consegue ler bem,
11:53
But such wonderful materials
may benefit only those who can read well,
may benefit only those who can read well,
188
701756
5859
e o percentual daqueles que podem ler bem
12:00
and the percentage
of those who can read well
of those who can read well
189
708534
3935
12:04
may be much less than we expected.
190
712493
3378
pode ser muito menor do que esperávamos.
Como nós, seres humanos,
iremos existir em conjunto com a IA
iremos existir em conjunto com a IA
12:10
How we humans will coexist with AI
191
718040
4241
12:14
is something we have
to think about carefully,
to think about carefully,
192
722305
3522
é algo que teremos
que pensar cuidadosamente,
que pensar cuidadosamente,
12:17
based on solid evidence.
193
725851
2137
com base em evidências sólidas.
12:21
At the same time,
we have to think in a hurry
we have to think in a hurry
194
729063
3977
Ao mesmo tempo, devemos
nos apressar em pensar
nos apressar em pensar
porque o tempo está se esgotando.
12:25
because time is running out.
195
733064
2402
12:28
Thank you.
196
736106
1162
Obrigada.
12:29
(Applause)
197
737626
3933
(Aplausos)
Chris Anderson: Noriko, obrigado.
12:34
Chris Anderson: Noriko, thank you.
198
742211
2080
12:36
Noriko Arai: Thank you.
199
744315
1765
Noriko Arai: Obrigada.
CA: Em sua palestra, de forma magnífica,
12:38
CA: In your talk, you so beautifully
give us a sense of how AIs think,
give us a sense of how AIs think,
200
746104
5304
você nos dá uma percepção
de como pensam as IAs,
de como pensam as IAs,
o que podem fazer incrivelmente
e o que não podem.
e o que não podem.
12:43
what they can do amazingly
201
751432
1564
12:45
and what they can't do.
202
753020
1695
Mas, compreendi você direito,
12:46
But -- do I read you right,
203
754739
1494
que você pensa que realmente precisamos
de uma revolução urgente na educação
de uma revolução urgente na educação
12:48
that you think we really need
quite an urgent revolution in education
quite an urgent revolution in education
204
756257
5270
para ajudar as crianças a fazer as coisas
que o homem pode fazer melhor que as IAs?
que o homem pode fazer melhor que as IAs?
12:53
to help kids do the things
that humans can do better than AIs?
that humans can do better than AIs?
205
761551
4155
12:57
NA: Yes, yes, yes.
206
765730
1328
NA: Sim, sim.
Porque nós, seres humanos,
podemos compreender o significado.
podemos compreender o significado.
12:59
Because we humans
can understand the meaning.
can understand the meaning.
207
767082
4035
Isso é algo que falta bastante na IA.
13:03
That is something
which is very, very lacking in AI.
which is very, very lacking in AI.
208
771141
4906
Mas a maioria dos alunos
apenas embala o conhecimento
apenas embala o conhecimento
13:08
But most of the students
just pack the knowledge
just pack the knowledge
209
776071
4368
sem compreender
o significado do conhecimento.
o significado do conhecimento.
13:12
without understanding
the meaning of the knowledge,
the meaning of the knowledge,
210
780463
3903
Isso não é conhecimento,
é apenas memorização,
é apenas memorização,
13:16
so that is not knowledge,
that is just memorizing,
that is just memorizing,
211
784390
2809
13:19
and AI can do the same thing.
212
787223
2450
e a IA pode fazer o mesmo.
Temos então que pensar
em um novo tipo de educação.
em um novo tipo de educação.
13:21
So we have to think about
a new type of education.
a new type of education.
213
789697
3631
13:25
CA: A shift from knowledge,
rote knowledge, to meaning.
rote knowledge, to meaning.
214
793352
3289
CA: Uma mudança do conhecimento,
da memorização para o significado.
da memorização para o significado.
13:28
NA: Mm-hmm.
215
796665
1151
NA: Sim.
CA: Há um desafio para os educadores.
13:29
CA: Well, there's a challenge
for the educators. Thank you so much.
for the educators. Thank you so much.
216
797840
3240
Muito obrigado.
NA: Muito obrigada.
13:33
NA: Thank you very much. Thank you.
217
801104
1698
(Aplausos)
13:34
(Applause)
218
802826
1185
ABOUT THE SPEAKER
Noriko Arai - AI expertCould an AI pass the entrance exam for the University of Tokyo? Noriko Arai oversees a project that wants to find out.
Why you should listen
Noriko Arai is the program director of an AI challenge, Todai Robot Project, which asks the question: Can AI get into the University of Tokyo? The project aims to visualize both the possibilities and the limitation of current AI by setting a concrete goal: a software system that can pass university entrance exams. In 2015 and 2016, Todai Robot achieved top 20 percent in the exams, and passed more than 70 percent of the universities in Japan.
The inventor of Reading Skill Test, in 2017 Arai conducted a large-scale survey on reading skills of high and junior high school students with Japan's Ministry of Education. The results revealed that more than half of junior high school students fail to comprehend sentences sampled from their textbooks. Arai founded the Research Institute of Science for Education to elucidate why so many students fail to read and how she can support them.
Noriko Arai | Speaker | TED.com