TEDxUIUC
Christoph Adami: Finding life we can't imagine
Christoph Adami: Encontrar vida que não conseguimos imaginar
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Como é que procuramos vida alienígena se não se assemelha nada à vida que conhecemos? Na TEDxUIUC Christoph Adami mostra como usa a sua pesquisa sobre vida artificial -- programas de computador que se auto-replicam -- para encontrar uma assinatura, um 'biomarcador', que esteja livre dos nossos preconceitos sobre o que é a vida.
Christoph Adami - Artificial life researcher
Christoph Adami works on the nature of life and evolution, trying to define life in a way that is as free as possible from our preconceptions. Full bio
Christoph Adami works on the nature of life and evolution, trying to define life in a way that is as free as possible from our preconceptions. Full bio
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So I have a strange career.
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Tenho uma carreira estranha.
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I know it because people come up to me, like colleagues,
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Sei disso porque há pessoas que me abordam, como colegas,
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and say, "Chris, you have a strange career."
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e me dizem, "Chris, tens uma carreira estranha."
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(Laughter)
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(Risos)
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And I can see their point,
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E percebo o que querem dizer,
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because I started my career
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porque comecei a minha carreira
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as a theoretical nuclear physicist.
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como um físico nuclear teórico.
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And I was thinking about quarks and gluons
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E andava a pensar sobre quarks e gluões
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and heavy ion collisions,
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e colisões de iões pesados,
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and I was only 14 years old.
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e tinha apenas 14 anos.
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No, no, I wasn't 14 years old.
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Não, não, não tinha 14 anos.
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But after that,
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Mas depois disso,
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I actually had my own lab
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na verdade tinha o meu próprio laboratório
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in the computational neuroscience department,
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no departamento de neurociência computacional,
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and I wasn't doing any neuroscience.
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e não estava a fazer nenhuma neurociência.
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Later, I would work on evolutionary genetics,
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Mais tarde, trabalharia em genética evolucionária,
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and I would work on systems biology.
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e em biologia de sistemas.
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But I'm going to tell you about something else today.
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Mas vou falar-vos sobre outra coisa, hoje.
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I'm going to tell you
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Vou falar-vos
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about how I learned something about life.
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sobre como aprendi algo sobre a vida.
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And I was actually a rocket scientist.
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E eu era mesmo um cientista de foguetões.
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I wasn't really a rocket scientist,
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Na verdade não era um cientista de foguetões
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but I was working
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mas estava a trabalhar
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at the Jet Propulsion Laboratory
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no Jet Propulsion Laboratory
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in sunny California where it's warm;
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na solarenga California onde faz calor;
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whereas now I'm in the mid-West,
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ao passo que agora estou no Midwest,
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and it's cold.
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e faz frio.
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But it was an exciting experience.
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Mas foi uma experiência entusiasmante.
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One day a NASA manager comes into my office,
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Um dia um gestor da NASA entra no meu escritório,
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sits down and says,
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senta-se e diz,
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"Can you please tell us,
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"Pode dizer-nos por favor,
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how do we look for life outside Earth?"
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como é que procuramos vida fora da Terra?"
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And that came as a surprise to me,
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E isso foi uma surpresa para mim,
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because I was actually hired
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porque eu tinha sido contratado, realmente,
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to work on quantum computation.
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para trabalhar em computação quântica.
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Yet, I had a very good answer.
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No entanto, eu tinha uma muito boa resposta.
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I said, "I have no idea."
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Disse, "Não faço ideia."
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And he told me, "Biosignatures,
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E ele disse-me, "Bioassinaturas,
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we need to look for a biosignature."
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precisamos de procurar por uma bioassinatura."
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And I said, "What is that?"
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E eu disse, "O que é que é isso?"
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And he said, "It's any measurable phenomenon
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E ele disse, "É qualquer fenómeno mensurável
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that allows us to indicate
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que nos permita indicar
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the presence of life."
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a presença de vida."
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And I said, "Really?
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E eu disse, "A sério?
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Because isn't that easy?
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É que, isso é fácil, não é?
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I mean, we have life.
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Quer dizer, temos vida.
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Can't you apply a definition,
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Não podem aplicar uma definição,
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like for example, a Supreme Court-like definition of life?"
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por exemplo, uma definição do tipo das do Supremo Tribunal?"
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And then I thought about it a little bit, and I said,
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E então pensei sobre isso um bocado, e disse,
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"Well, is it really that easy?
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"Bem, é mesmo fácil, não?
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Because, yes, if you see something like this,
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Porque, sim, se virem algo assim,
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then all right, fine, I'm going to call it life --
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então tudo bem, vamos chamar-lhe vida --
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no doubt about it.
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não há dúvidas.
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But here's something."
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Mas há uma coisa."
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And he goes, "Right, that's life too. I know that."
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E ele diz, "Certo, isso também é vida. Eu sei."
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Except, if you think life is also defined
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Excepto se pensares que a vida também se define
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by things that die,
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por coisas que morrem,
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you're not in luck with this thing,
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não vais ter sorte com esta coisa,
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because that's actually a very strange organism.
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porque na verdade é um organismo muito estranho.
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It grows up into the adult stage like that
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Desenvolve-se até à idade adulta dessa forma
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and then goes through a Benjamin Button phase,
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e depois passa por uma fase Benjamin Button,
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and actually goes backwards and backwards
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e na verdade retrocede e retrocede
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until it's like a little embryo again,
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até ser como um embrião de novo,
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and then actually grows back up, and back down and back up -- sort of yo-yo --
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e então desenvolve-se de novo, e retrocede e desenvolve-se -- como um iôiô --
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and it never dies.
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e nunca morre.
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So it's actually life,
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Então, de facto é vida,
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but it's actually not
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mas na realidade não é
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as we thought life would be.
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como nós pensávamos que a vida seria.
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And then you see something like that.
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2000
E então vemos algo assim.
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And he was like, "My God, what kind of a life form is that?"
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158000
2000
E ele, "Meu Deus, que tipo de forma de vida é esse?"
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Anyone know?
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160000
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Alguém sabe?
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It's actually not life, it's a crystal.
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162000
3000
Na verdade não é vida, é um cristal.
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So once you start looking and looking
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2000
Então, assim que começamos a olhar e olhar
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at smaller and smaller things --
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167000
2000
para coisas mais e mais pequenas --
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so this particular person
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169000
2000
então, esta pessoa em particular
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wrote a whole article and said, "Hey, these are bacteria."
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171000
3000
escreveu um artigo inteiro e disse, "Ei, isto são bactérias."
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Except, if you look a little bit closer,
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174000
2000
Só que, se olharmos um pouco mais de perto,
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you see, in fact, that this thing is way too small to be anything like that.
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176000
3000
vemos, de facto, que isto é pequeno demais para ser algo assim.
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So he was convinced,
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179000
2000
Ele ficou convencido,
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but, in fact, most people aren't.
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181000
2000
mas, de facto, a maioria das pessoas não estão.
03:18
And then, of course,
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183000
2000
E depois, é claro,
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NASA also had a big announcement,
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185000
2000
a NASA fez também um grande anúncio público,
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and President Clinton gave a press conference,
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187000
2000
e o Presidente Clinton deu uma conferência de imprensa,
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about this amazing discovery
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189000
2000
sobre esta descoberta espantosa
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of life in a Martian meteorite.
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191000
3000
de vida num meteorito marciano.
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Except that nowadays, it's heavily disputed.
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194000
4000
Só que hoje em dia, é amplamente disputado.
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If you take the lesson of all these pictures,
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198000
3000
Se tirarmos a lição de todas estas imagens,
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then you realize, well actually maybe it's not that easy.
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201000
2000
então apercebemo-nos, bem na verdade talvez não seja assim tão fácil.
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Maybe I do need
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203000
2000
Talvez eu precise mesmo
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a definition of life
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205000
2000
de uma definição de vida
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in order to make that kind of distinction.
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207000
2000
para poder fazer aquele tipo de distinção.
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So can life be defined?
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209000
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Então, pode a vida ser definida?
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Well how would you go about it?
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211000
2000
Bem, como abordariam a questão?
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Well of course,
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213000
2000
Bem, é claro,
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you'd go to Encyclopedia Britannica and open at L.
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215000
2000
iriam à Enciclopédia Britânica, até à letra V.
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No, of course you don't do that; you put it somewhere in Google.
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217000
3000
Não, claro que não fariam isso; iriam antes ao Google.
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And then you might get something.
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220000
3000
E então talvez obtivessem algo.
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And what you might get --
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223000
2000
E o que talvez obtivessem --
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and anything that actually refers to things that we are used to,
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225000
2000
e algo que realmente se referisse a coisas a que estamos habituados,
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you throw away.
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227000
2000
deitaríamos fora.
04:04
And then you might come up with something like this.
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229000
2000
E depois talvez chegassem a algo como isto.
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And it says something complicated
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231000
2000
E isto diz algo complicado
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with lots and lots of concepts.
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233000
2000
com montes e montes de conceitos.
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Who on Earth would write something
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235000
2000
Quem é que, à face da Terra, escreveria algo
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as convoluted and complex
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237000
2000
tão retorcido e complexo
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and inane?
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239000
3000
e inepto?
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Oh, it's actually a really, really, important set of concepts.
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242000
4000
Oh, trata-se, na verdade, de um conjunto de conceitos muito, muito importantes.
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So I'm highlighting just a few words
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246000
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Por isso, ao realçar apenas algumas palavras
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and saying definitions like that
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249000
2000
e dizer que definições assim
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rely on things that are not based
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251000
2000
dependem de coisas que não se baseiam
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on amino acids or leaves
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253000
3000
em aminoácidos ou folhas
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or anything that we are used to,
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256000
2000
ou qualquer coisa a que estejamos habituados,
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but in fact on processes only.
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258000
2000
mas, de facto, apenas em processos.
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And if you take a look at that,
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260000
2000
E se dermos uma olhadela,
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this was actually in a book that I wrote that deals with artificial life.
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262000
3000
isto estava num livro que escrevi que lida com vida artificial.
04:40
And that explains why
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265000
2000
E que explica porque é que
04:42
that NASA manager was actually in my office to begin with.
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267000
3000
aquele gestor da NASA foi parar ao meu escritório.
04:45
Because the idea was that, with concepts like that,
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270000
3000
Porque a ideia era que, com conceitos destes,
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maybe we can actually manufacture
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273000
2000
talvez possamos de facto fabricar
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a form of life.
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275000
2000
uma forma de vida.
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And so if you go and ask yourself,
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277000
3000
E se vos perguntardes a vós mesmos,
04:55
"What on Earth is artificial life?",
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280000
2000
"Mas o que é a vida artificial?",
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let me give you a whirlwind tour
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282000
2000
deixem-me guiar-vos numa visita relâmpago
04:59
of how all this stuff came about.
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284000
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à história de como tudo isto aconteceu.
05:01
And it started out quite a while ago
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286000
3000
E tudo começou há algum tempo atrás
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when someone wrote
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289000
2000
quando alguém escreveu
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one of the first successful computer viruses.
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291000
2000
um dos primeiros vírus de computador bem sucedidos.
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And for those of you who aren't old enough,
127
293000
3000
E para aqueles de entre vós que não são suficientemente velhos,
05:11
you have no idea how this infection was working --
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296000
3000
não tendes ideia de como esta infecção funcionava --
05:14
namely, through these floppy disks.
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299000
2000
concretamente, através destas disquetes.
05:16
But the interesting thing about these computer virus infections
130
301000
3000
Mas o que é interessante acerca das infecções destes vírus de computador
05:19
was that, if you look at the rate
131
304000
2000
é que, se olharmos para a taxa
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at which the infection worked,
132
306000
2000
a que a infecção avançava,
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they show this spiky behavior
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308000
2000
aparece este comportamento com picos
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that you're used to from a flu virus.
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310000
3000
a que estamos acostumados num vírus da gripe.
05:28
And it is in fact due to this arms race
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313000
2000
E é de facto devido a esta corrida ao armamento
05:30
between hackers and operating system designers
136
315000
3000
entre hackers e designers de sistemas operativos
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that things go back and forth.
137
318000
2000
que as coisas avançam e retrocedem.
05:35
And the result is kind of a tree of life
138
320000
2000
E o resultado é uma espécie de árvore da vida
05:37
of these viruses,
139
322000
2000
destes vírus,
05:39
a phylogeny that looks very much
140
324000
3000
uma filogenia que se parece muito com
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like the type of life that we're used to, at least on the viral level.
141
327000
3000
o tipo de vida a que estamos habituados, pelos menos ao nível dos vírus.
05:45
So is that life? Not as far as I'm concerned.
142
330000
3000
Então, trata-se de vida? Quanto a mim, não.
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Why? Because these things don't evolve by themselves.
143
333000
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Porquê? Porque estas coisas não evoluem por si mesmas.
05:51
In fact, they have hackers writing them.
144
336000
2000
De facto, têm hackers a escrevê-las.
05:53
But the idea was taken very quickly a little bit further
145
338000
4000
Mas a ideia foi rapidamente levada um pouco mais longe
05:57
when a scientist working at the Scientific Institute decided,
146
342000
3000
quando um cientista a trabalhar no Instituto Científico decidiu,
06:00
"Why don't we try to package these little viruses
147
345000
3000
"Porque não tentamos embalar estes pequenos vírus
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in artificial worlds inside of the computer
148
348000
2000
em mundos artificiais dentro do computador
06:05
and let them evolve?"
149
350000
2000
e os deixamos evoluir?"
06:07
And this was Steen Rasmussen.
150
352000
2000
Foi Steen Rasmussen.
06:09
And he designed this system, but it really didn't work,
151
354000
2000
E ele desenhou este sistema, que realmente não funcionou,
06:11
because his viruses were constantly destroying each other.
152
356000
3000
porque os vírus estavam constantemente a destruir-se uns aos outros.
06:14
But there was another scientist who had been watching this, an ecologist.
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359000
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Mas houve outro cientista que tinha estado a observar isto, um ecologista.
06:17
And he went home and says, "I know how to fix this."
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362000
3000
E ele foi para casa e disse, "Sei como resolver isto."
06:20
And he wrote the Tierra system,
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365000
2000
E escreveu o sistema Tierra,
06:22
and, in my book, is in fact one of the first
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367000
3000
e, no meu livro, é de facto um dos primeiros
06:25
truly artificial living systems --
157
370000
2000
verdadeiros sistemas vivos artificiais --
06:27
except for the fact that these programs didn't really grow in complexity.
158
372000
3000
excepto pelo facto que aqueles programas não se desenvolveram realmente em complexidade.
06:30
So having seen this work, worked a little bit on this,
159
375000
3000
Então, tendo visto o seu trabalho, e trabalhado um pouco nisto,
06:33
this is where I came in.
160
378000
2000
foi aqui que eu entrei.
06:35
And I decided to create a system
161
380000
2000
E decidi criar um sistema
06:37
that has all the properties that are necessary
162
382000
2000
que tem todas as propriedades necessárias
06:39
to see the evolution of complexity,
163
384000
3000
para vermos a evolução da complexidade,
06:42
more and more complex problems constantly evolving.
164
387000
3000
problemas mais e mais complexos constantemente evoluindo.
06:45
And of course, since I really don't know how to write code, I had help in this.
165
390000
3000
E claro, já que eu não sei realmente escrever código, tive ajuda.
06:48
I had two undergraduate students
166
393000
2000
Tive dois estudantes universitários
06:50
at California Institute of Technology that worked with me.
167
395000
3000
do California Institute of Technology a trabalhar comigo.
06:53
That's Charles Offria on the left, Titus Brown on the right.
168
398000
3000
Este é o Charles Offria, à esquerda, e o Titus Brown, à direita.
06:56
They are now actually respectable professors
169
401000
3000
Agora são, na verdade, respeitáveis professores
06:59
at Michigan State University,
170
404000
2000
na Michigan State University,
07:01
but I can assure you, back in the day,
171
406000
2000
mas posso assegurar-vos que, naqueles tempos,
07:03
we were not a respectable team.
172
408000
2000
não éramos uma equipa respeitável.
07:05
And I'm really happy that no photo survives
173
410000
2000
E sinto-me muito feliz que nenhuma foto sobreviva
07:07
of the three of us anywhere close together.
174
412000
3000
dos três juntos seja onde for.
07:10
But what is this system like?
175
415000
2000
Mas como é este sistema?
07:12
Well I can't really go into the details,
176
417000
3000
Bem, na verdade não posso entrar em detalhes,
07:15
but what you see here is some of the entrails.
177
420000
2000
mas o que vêm aqui são algumas das entranhas.
07:17
But what I wanted to focus on
178
422000
2000
Mas aquilo que queria focar
07:19
is this type of population structure.
179
424000
2000
é este tipo de estrutura de população.
07:21
There's about 10,000 programs sitting here.
180
426000
3000
Estão aqui cerca de 10.000 programas aqui.
07:24
And all different strains are colored in different colors.
181
429000
3000
E todas as diferentes estirpes têm diferentes cores.
07:27
And as you see here, there are groups that are growing on top of each other,
182
432000
3000
E como podem ver aqui, há grupos que estão a crescer em cima uns dos outros,
07:30
because they are spreading.
183
435000
2000
porque se estão a espalhar.
07:32
Any time there is a program
184
437000
2000
Sempre que um programa
07:34
that's better at surviving in this world,
185
439000
2000
é melhor a sobreviver neste mundo,
07:36
due to whatever mutation it has acquired,
186
441000
2000
devido a alguma mutação que tenha adquirido,
07:38
it is going to spread over the others and drive the others to extinction.
187
443000
3000
vai-se espalhar sobre os outros e levá-los à extinção.
07:41
So I'm going to show you a movie where you're going to see that kind of dynamic.
188
446000
3000
Então vou mostrar-vos um filme onde vão ver esse tipo de dinâmica.
07:44
And these kinds of experiments are started
189
449000
3000
E estes tipos de experiências são iniciadas
07:47
with programs that we wrote ourselves.
190
452000
2000
com programas que nós próprios escrevemos.
07:49
We write our own stuff, replicate it,
191
454000
2000
Escrevemos o nosso próprio material, replicamo-lo,
07:51
and are very proud of ourselves.
192
456000
2000
e temos muito orgulho em nós próprios.
07:53
And we put them in, and what you see immediately
193
458000
3000
E pomo-los lá dentro, e o que se vê imediatamente
07:56
is that there are waves and waves of innovation.
194
461000
3000
é que há ondas e ondas de inovação.
07:59
By the way, this is highly accelerated,
195
464000
2000
A propósito, isto está muito acelerado,
08:01
so it's like a thousand generations a second.
196
466000
2000
por isso é como mil gerações por segundo.
08:03
But immediately the system goes like,
197
468000
2000
Mas imediatamente o sistema fica tipo,
08:05
"What kind of dumb piece of code was this?
198
470000
2000
"Que raio de pedaço de código estúpido era aquele?
08:07
This can be improved upon in so many ways
199
472000
2000
Isto pode ser melhorado de tantas maneiras
08:09
so quickly."
200
474000
2000
tão depressa."
08:11
So you see waves of new types
201
476000
2000
Então vê-se ondas de novos tipos
08:13
taking over the other types.
202
478000
2000
dominando os outros tipos.
08:15
And this type of activity goes on for quite awhile,
203
480000
3000
E este tipo de actividade prolonga-se por bastante tempo,
08:18
until the main easy things have been acquired by these programs.
204
483000
4000
até que as principais coisas mais fáceis já foram adquiridas por estes programas.
08:22
And then you see sort of like a stasis coming on
205
487000
4000
E então vê-se uma espécie de estase a acontecer
08:26
where the system essentially waits
206
491000
2000
em que o sistema basicamente espera
08:28
for a new type of innovation, like this one,
207
493000
3000
por um novo tipo de inovação, como este,
08:31
which is going to spread
208
496000
2000
que se irá espalhar
08:33
over all the other innovations that were before
209
498000
2000
sobre todas as anteriores inovações
08:35
and is erasing the genes that it had before,
210
500000
3000
e irá apagar os genes que havia anteriormente,
08:38
until a new type of higher level of complexity has been achieved.
211
503000
4000
até que um novo tipo de nível mais elevado de complexidade tenha sido alcançado.
08:42
And this process goes on and on and on.
212
507000
3000
E este processo continua e continua e continua.
08:45
So what we see here
213
510000
2000
Então, o que vemos aqui
08:47
is a system that lives
214
512000
2000
é um sistema que vive
08:49
in very much the way we're used to life [going.]
215
514000
2000
muito da forma a que estamos habituados a ver a vida.
08:51
But what the NASA people had asked me really
216
516000
4000
Mas aquilo que o pessoal da NASA me perguntou realmente
08:55
was, "Do these guys
217
520000
2000
foi, "Estes tipos
08:57
have a biosignature?
218
522000
2000
têm uma bioassinatura?
08:59
Can we measure this type of life?
219
524000
2000
Podemos medir este tipo de vida?
09:01
Because if we can,
220
526000
2000
Porque se pudermos,
09:03
maybe we have a chance of actually discovering life somewhere else
221
528000
3000
talvez tenhamos uma hipótese de realmente descobrirmos vida noutro lugar
09:06
without being biased
222
531000
2000
sem estarmos a ser parciais
09:08
by things like amino acids."
223
533000
2000
em coisas como os aminoácidos."
09:10
So I said, "Well, perhaps we should construct
224
535000
3000
Então eu disse, "Bem, talvez possamos construir
09:13
a biosignature
225
538000
2000
uma bioassinatura
09:15
based on life as a universal process.
226
540000
3000
baseada na vida como um processo universal.
09:18
In fact, it should perhaps make use
227
543000
2000
De facto, talvez possa usar
09:20
of the concepts that I developed
228
545000
2000
os conceitos que eu desenvolvi
09:22
just in order to sort of capture
229
547000
2000
para poder captar
09:24
what a simple living system might be."
230
549000
2000
o que um sistema vivo simples poderia ser."
09:26
And the thing I came up with --
231
551000
2000
E aquilo a que eu cheguei --
09:28
I have to first give you an introduction about the idea,
232
553000
4000
primeiro tenho de fazer uma introdução sobre a ideia,
09:32
and maybe that would be a meaning detector,
233
557000
3000
e talvez isso sirva como um detector de significado,
09:35
rather than a life detector.
234
560000
3000
em vez de um detector de vida.
09:38
And the way we would do that --
235
563000
2000
E a forma de conseguirmos fazer isso --
09:40
I would like to find out how I can distinguish
236
565000
2000
gostaria de descobrir como posso distinguir
09:42
text that was written by a million monkeys,
237
567000
2000
texto que foi escrito por um milhão de macacos,
09:44
as opposed to text that [is] in our books.
238
569000
3000
do texto que está nos nossos livros.
09:47
And I would like to do it in such a way
239
572000
2000
E gostaria de o fazer de tal forma que
09:49
that I don't actually have to be able to read the language,
240
574000
2000
que não fosse realmente necessário ler a linguagem,
09:51
because I'm sure I won't be able to.
241
576000
2000
porque tenho a certeza que não ia ser capaz de o fazer.
09:53
As long as I know that there's some sort of alphabet.
242
578000
2000
Desde que saiba que existe algum tipo de alfabeto.
09:55
So here would be a frequency plot
243
580000
3000
Então aqui estaria um gráfico de frequência
09:58
of how often you find
244
583000
2000
de quão frequentemente se encontraria
10:00
each of the 26 letters of the alphabet
245
585000
2000
cada uma das 26 letras do alfabeto
10:02
in a text written by random monkeys.
246
587000
3000
num texto escrito por macacos aleatórios.
10:05
And obviously each of these letters
247
590000
2000
E obviamente cada uma dessas letras
10:07
comes off about roughly equally frequent.
248
592000
2000
surge com uma frequência aproximadamente igual.
10:09
But if you now look at the same distribution in English texts,
249
594000
4000
Mas se agora olharmos para a mesma distribuição em textos de Inglês,
10:13
it looks like that.
250
598000
2000
é este o gráfico.
10:15
And I'm telling you, this is very robust across English texts.
251
600000
3000
E digo-vos, este resultado é bastante consistente nos vários textos de Inglês.
10:18
And if I look at French texts, it looks a little bit different,
252
603000
2000
E se olhar para textos de Francês, tem um aspecto ligeiramente diferente,
10:20
or Italian or German.
253
605000
2000
ou para Italiano, ou Alemão.
10:22
They all have their own type of frequency distribution,
254
607000
3000
Todas têm o seu próprio tipo de frequência de distribuição,
10:25
but it's robust.
255
610000
2000
mas é consistente.
10:27
It doesn't matter whether it writes about politics or about science.
256
612000
3000
Não importa se o texto é sobre política ou ciência.
10:30
It doesn't matter whether it's a poem
257
615000
3000
Não importa se é um poema
10:33
or whether it's a mathematical text.
258
618000
3000
ou se é um texto matemático.
10:36
It's a robust signature,
259
621000
2000
É uma assinatura consistente,
10:38
and it's very stable.
260
623000
2000
e é bastante estável.
10:40
As long as our books are written in English --
261
625000
2000
Desde que os nossos livros sejam escritos em Inglês --
10:42
because people are rewriting them and recopying them --
262
627000
3000
porque as pessoas os estão a reescrever e recopiar --
10:45
it's going to be there.
263
630000
2000
estará lá.
10:47
So that inspired me to think about,
264
632000
2000
Então isso inspirou-me a pensar sobre,
10:49
well, what if I try to use this idea
265
634000
3000
bem, e se eu tentar usar esta ideia
10:52
in order, not to detect random texts
266
637000
2000
não para detectar textos aleatórios,
10:54
from texts with meaning,
267
639000
2000
de textos com significado,
10:56
but rather detect the fact that there is meaning
268
641000
4000
mas antes detectar o facto de que existe significado
11:00
in the biomolecules that make up life.
269
645000
2000
nas biomoléculas que constituem a vida.
11:02
But first I have to ask:
270
647000
2000
Mas primeiro tenho de perguntar:
11:04
what are these building blocks, like the alphabet, elements that I showed you?
271
649000
3000
o que são estes elementos constituintes, como o alfabeto, estes elementos que vos mostrei?
11:07
Well it turns out, we have many different alternatives
272
652000
3000
Bem, acontece que temos muitas alternativas diferentes
11:10
for such a set of building blocks.
273
655000
2000
para este conjunto de elementos constituintes.
11:12
We could use amino acids,
274
657000
2000
Podemos usar aminoácidos,
11:14
we could use nucleic acids, carboxylic acids, fatty acids.
275
659000
3000
podemos usar ácidos nucleicos, ácidos carboxílicos, ácidos gordos.
11:17
In fact, chemistry's extremely rich, and our body uses a lot of them.
276
662000
3000
De facto, a química é extremamente rica, e o nosso corpo usa uma grande quantidade dela.
11:20
So that we actually, to test this idea,
277
665000
3000
Então, para testar esta ideia,
11:23
first took a look at amino acids and some other carboxylic acids.
278
668000
3000
primeiro demos uma olhadela aos aminoácidos e alguns outros ácidos carboxílicos.
11:26
And here's the result.
279
671000
2000
E aqui está o resultado.
11:28
Here is, in fact, what you get
280
673000
3000
Aqui está, de facto, o que se obtém
11:31
if you, for example, look at the distribution of amino acids
281
676000
3000
se, por exemplo, se olhar para a distribuição dos aminoácidos
11:34
on a comet or in interstellar space
282
679000
3000
num cometa ou no espaço interestrelar
11:37
or, in fact, in a laboratory,
283
682000
2000
ou, de facto, num laboratório,
11:39
where you made very sure that in your primordial soup
284
684000
2000
em que se assegurou que na nossa sopa primordial
11:41
that there is not living stuff in there.
285
686000
2000
não existe lá nada vivo.
11:43
What you find is mostly glycine and then alanine
286
688000
3000
O que se descobre é sobretudo glicina e depois alanina
11:46
and there's some trace elements of the other ones.
287
691000
3000
e existem alguns vestígios de outros elementos.
11:49
That is also very robust --
288
694000
3000
Isto é também muito consistente --
11:52
what you find in systems like Earth
289
697000
3000
o que se encontra em sistemas como a Terra
11:55
where there are amino acids,
290
700000
2000
em que existem aminoácidos,
11:57
but there is no life.
291
702000
2000
mas não existe vida.
11:59
But suppose you take some dirt
292
704000
2000
Mas imaginem que pegam num pouco de terra
12:01
and dig through it
293
706000
2000
e escavam através dela
12:03
and then put it into these spectrometers,
294
708000
3000
e depois colocam estes espectrómetros,
12:06
because there's bacteria all over the place;
295
711000
2000
porque há bactérias por toda a parte;
12:08
or you take water anywhere on Earth,
296
713000
2000
ou que recolhem água em qualquer lugar na Terra,
12:10
because it's teaming with life,
297
715000
2000
porque está a fervilhar de vida,
12:12
and you make the same analysis;
298
717000
2000
e fazem a mesma análise;
12:14
the spectrum looks completely different.
299
719000
2000
o espectro parece completamente diferente.
12:16
Of course, there is still glycine and alanine,
300
721000
4000
Claro, há na mesma glicina e alanina,
12:20
but in fact, there are these heavy elements, these heavy amino acids,
301
725000
3000
mas de facto, este são elementos pesados, estes aminoácidos pesados,
12:23
that are being produced
302
728000
2000
estão a ser produzidos
12:25
because these are valuable to the organism.
303
730000
2000
porque são valiosos para o organismo.
12:27
And some other ones
304
732000
2000
E alguns outros
12:29
that are not used in the set of 20,
305
734000
2000
que não são usados no conjunto de 20,
12:31
they will not appear at all
306
736000
2000
não aparecerão de todo
12:33
in any type of concentration.
307
738000
2000
em nenhum tipo de concentração.
12:35
So this also turns out to be extremely robust.
308
740000
2000
Isto também se revela extremamente consistente.
12:37
It doesn't matter what kind of sediment you're using to grind up,
309
742000
3000
Não importa que tipo de sedimento se usa para raspar,
12:40
whether it's bacteria or any other plants or animals.
310
745000
3000
seja bactérias ou quaisquer plantas ou animais.
12:43
Anywhere there's life,
311
748000
2000
Onde quer que haja vida,
12:45
you're going to have this distribution,
312
750000
2000
iremos ter esta distribuição,
12:47
as opposed to that distribution.
313
752000
2000
por oposição àquela distribuição.
12:49
And it is detectable not just in amino acids.
314
754000
3000
E é detectável não apenas em aminoácidos.
12:52
Now you could ask:
315
757000
2000
Agora podem perguntar:
12:54
well, what about these Avidians?
316
759000
2000
bem, e quanto aos Avidianos?
12:56
The Avidians being the denizens of this computer world
317
761000
4000
Os Avidianos são os habitantes ("denizens") deste mundo de computador
13:00
where they are perfectly happy replicating and growing in complexity.
318
765000
3000
onde são perfeitamente felizes replicando-se e desenvolvendo-se em complexidade.
13:03
So this is the distribution that you get
319
768000
3000
Então esta é a distribuição que se obtém
13:06
if, in fact, there is no life.
320
771000
2000
se, de facto, não houver vida.
13:08
They have about 28 of these instructions.
321
773000
3000
Eles têm cerca de 28 destas instruções.
13:11
And if you have a system where they're being replaced one by the other,
322
776000
3000
E se tivermos um sistema em que eles são substituídos uns pelos outros,
13:14
it's like the monkeys writing on a typewriter.
323
779000
2000
é como os macacos a escrever numa máquina de escrever.
13:16
Each of these instructions appears
324
781000
3000
Cada uma destas instruções surge
13:19
with roughly the equal frequency.
325
784000
3000
com frequência aproximadamente igual.
13:22
But if you now take a set of replicating guys
326
787000
4000
Mas se agora tomarmos um conjunto de tipos em replicação
13:26
like in the video that you saw,
327
791000
2000
como no vídeo que viram,
13:28
it looks like this.
328
793000
2000
tem este aspecto.
13:30
So there are some instructions
329
795000
2000
Então aqui estão algumas instruções
13:32
that are extremely valuable to these organisms,
330
797000
2000
que são extremamente valiosas para estes organismos,
13:34
and their frequency is going to be high.
331
799000
3000
e a sua frequência vai ser alta.
13:37
And there's actually some instructions
332
802000
2000
E há na verdade algumas instruções
13:39
that you only use once, if ever.
333
804000
2000
que apenas se usa uma vez, ou nem isso.
13:41
So they are either poisonous
334
806000
2000
As instruções ou são venenosas
13:43
or really should be used at less of a level than random.
335
808000
4000
ou devem realmente ser usadas a menos de um nível abaixo de aleatório.
13:47
In this case, the frequency is lower.
336
812000
3000
Neste caso, a frequência é mais baixa.
13:50
And so now we can see, is that really a robust signature?
337
815000
3000
E agora podemos ver, é esta realmente uma assinatura consistente?
13:53
I can tell you indeed it is,
338
818000
2000
Posso dizer-vos que na verdade é,
13:55
because this type of spectrum, just like what you've seen in books,
339
820000
3000
porque neste tipo de espectro, tal como o que viram nos livros,
13:58
and just like what you've seen in amino acids,
340
823000
2000
e tal como o que viram nos aminoácidos,
14:00
it doesn't really matter how you change the environment, it's very robust;
341
825000
3000
não importa realmente como se muda o meio ambiente, é muito consistente;
14:03
it's going to reflect the environment.
342
828000
2000
vai reflectir o meio ambiente.
14:05
So I'm going to show you now a little experiment that we did.
343
830000
2000
Vou então mostrar-vos agora uma pequena experiência que fizemos.
14:07
And I have to explain to you,
344
832000
2000
E tenho de vos explicar,
14:09
the top of this graph
345
834000
2000
a parte de cima deste gráfico
14:11
shows you that frequency distribution that I talked about.
346
836000
3000
mostra aquela distribuição da frequência de que falei.
14:14
Here, in fact, that's the lifeless environment
347
839000
3000
Daqui, de facto, trata-se do meio ambiente sem vida
14:17
where each instruction occurs
348
842000
2000
em que cada instrução ocorre
14:19
at an equal frequency.
349
844000
2000
com frequências iguais.
14:21
And below there, I show, in fact,
350
846000
3000
E aqui em baixo, mostro, de facto,
14:24
the mutation rate in the environment.
351
849000
3000
o taxa de mutação no meio ambiente.
14:27
And I'm starting this at a mutation rate that is so high
352
852000
3000
E começo por uma taxa de mutação tão alta
14:30
that, even if you would drop
353
855000
2000
que, mesmo se introduzíssemos
14:32
a replicating program
354
857000
2000
um programa de replicação
14:34
that would otherwise happily grow up
355
859000
2000
que de outra forma se desenvolveria alegremente
14:36
to fill the entire world,
356
861000
2000
até preencher o mundo inteiro,
14:38
if you drop it in, it gets mutated to death immediately.
357
863000
4000
se o introduzíssemos, sofreria uma mutação e morreria imediatamente.
14:42
So there is no life possible
358
867000
2000
Então, não há vida possível
14:44
at that type of mutation rate.
359
869000
3000
a este nível de taxa de mutação.
14:47
But then I'm going to slowly turn down the heat, so to speak,
360
872000
4000
Mas agora vou lentamente descer a temperatura, por assim dizer,
14:51
and then there's this viability threshold
361
876000
2000
e então há este limiar de viabilidade
14:53
where now it would be possible
362
878000
2000
em que agora seria possível
14:55
for a replicator to actually live.
363
880000
2000
a um replicador realmente viver.
14:57
And indeed, we're going to be dropping these guys
364
882000
3000
E na verdade, iremos introduzir estes tipos
15:00
into that soup all the time.
365
885000
2000
naquela sopa a toda a hora.
15:02
So let's see what that looks like.
366
887000
2000
Então vamos ver qual o aspecto disso.
15:04
So first, nothing, nothing, nothing.
367
889000
3000
Primeiro, nada, nada, nada.
15:07
Too hot, too hot.
368
892000
2000
Muito quente, muito quente.
15:09
Now the viability threshold is reached,
369
894000
3000
Agora o limiar de viabilidade é atingido,
15:12
and the frequency distribution
370
897000
2000
e a distribuição da frequência
15:14
has dramatically changed and, in fact, stabilizes.
371
899000
3000
mudou dramaticamente e, de facto, estabiliza.
15:17
And now what I did there
372
902000
2000
E agora o que eu fiz foi,
15:19
is, I was being nasty, I just turned up the heat again and again.
373
904000
3000
estava a ser mauzinho, voltei a aumentar a temperatura uma e outra vez.
15:22
And of course, it reaches the viability threshold.
374
907000
3000
E claro, atinge o limiar da viabilidade.
15:25
And I'm just showing this to you again because it's so nice.
375
910000
3000
E estou a mostrar-vos isto de novo porque é tão lindo.
15:28
You hit the viability threshold.
376
913000
2000
Acerta-se no limiar da viabilidade.
15:30
The distribution changes to "alive!"
377
915000
2000
A distribuição muda para "vivo!"
15:32
And then, once you hit the threshold
378
917000
3000
E então, assim que se acerta no limiar
15:35
where the mutation rate is so high
379
920000
2000
em que a taxa de mutação é tão alta
15:37
that you cannot self-reproduce,
380
922000
2000
que não é possível a auto-reprodução,
15:39
you cannot copy the information
381
924000
3000
não se pode copiar a informação
15:42
forward to your offspring
382
927000
2000
e passá-la à descendência
15:44
without making so many mistakes
383
929000
2000
sem fazer tantos erros que
15:46
that your ability to replicate vanishes.
384
931000
3000
a capacidade de replicar-se desaparece.
15:49
And then that signature is lost.
385
934000
3000
E então a assinatura perde-se.
15:52
What do we learn from that?
386
937000
2000
O que aprendemos com isto?
15:54
Well, I think we learn a number of things from that.
387
939000
4000
Bem, penso que aprendemos vários coisas com isto.
15:58
One of them is,
388
943000
2000
Uma delas é que,
16:00
if we are able to think about life
389
945000
3000
se somos capazes de pensar sobre a vida
16:03
in abstract terms --
390
948000
2000
em termos abstractos --
16:05
and we're not talking about things like plants,
391
950000
2000
e não estamos a falar de coisas como as plantas,
16:07
and we're not talking about amino acids,
392
952000
2000
e não estamos a falar de aminoácidos,
16:09
and we're not talking about bacteria,
393
954000
2000
e não estamos a falar de bactérias,
16:11
but we think in terms of processes --
394
956000
2000
mas pensamos em termos de processos --
16:13
then we could start to think about life,
395
958000
3000
então poderemos começar a pensar sobre a vida,
16:16
not as something that is so special to Earth,
396
961000
2000
não como algo assim tão especial na Terra,
16:18
but that, in fact, could exist anywhere.
397
963000
3000
mas algo que, de facto, poderia existir em qualquer lado.
16:21
Because it really only has to do
398
966000
2000
Porque realmente apenas tem a ver
16:23
with these concepts of information,
399
968000
2000
com estes conceitos de informação,
16:25
of storing information
400
970000
2000
de armazenamento de informação
16:27
within physical substrates --
401
972000
2000
no interior de substratos --
16:29
anything: bits, nucleic acids,
402
974000
2000
qualquer coisa: bits, ácidos nucleicos,
16:31
anything that's an alphabet --
403
976000
2000
qualquer coisa que seja um alfabeto --
16:33
and make sure that there's some process
404
978000
2000
e o assegurar de que há algum tipo de processo
16:35
so that this information can be stored
405
980000
2000
para que esta informação possa ser armazenada
16:37
for much longer than you would expect
406
982000
2000
por muito mais tempo do que poderíamos esperar
16:39
the time scales for the deterioration of information.
407
984000
4000
que fossem as escalas de tempo para a deterioração da informação.
16:43
And if you can do that,
408
988000
2000
E se o conseguirmos fazer,
16:45
then you have life.
409
990000
2000
então temos vida.
16:47
So the first thing that we learn
410
992000
2000
Então a primeira coisa que aprendemos
16:49
is that it is possible to define life
411
994000
3000
é que é possível definir vida
16:52
in terms of processes alone,
412
997000
3000
exclusivamente em termos de processos,
16:55
without referring at all
413
1000000
2000
sem fazer qualquer referência
16:57
to the type of things that we hold dear,
414
1002000
2000
ao tipo de coisas que nos são caras,
16:59
as far as the type of life on Earth is.
415
1004000
3000
no que toca ao tipo de vida na Terra.
17:02
And that in a sense removes us again,
416
1007000
3000
E isto, de certo modo, retira-nos de novo,
17:05
like all of our scientific discoveries, or many of them --
417
1010000
3000
como todas as nossas descobertas científicas, ou muitas delas --
17:08
it's this continuous dethroning of man --
418
1013000
2000
é este contínuo destronamento do homem --
17:10
of how we think we're special because we're alive.
419
1015000
3000
de como pensamos que somos especiais porque estamos vivos.
17:13
Well we can make life. We can make life in the computer.
420
1018000
3000
Bem, conseguimos criar vida. Conseguimos criar vida no computador.
17:16
Granted, it's limited,
421
1021000
2000
Concedo, é limitada,
17:18
but we have learned what it takes
422
1023000
3000
mas aprendemos o que é preciso
17:21
in order to actually construct it.
423
1026000
2000
para realmente construí-la.
17:23
And once we have that,
424
1028000
3000
E assim que temos isso,
17:26
then it is not such a difficult task anymore
425
1031000
3000
então deixa de ser uma tarefa tão difícil dizer,
17:29
to say, if we understand the fundamental processes
426
1034000
4000
se compreendermos os processos fundamentais
17:33
that do not refer to any particular substrate,
427
1038000
3000
que não se referem a nenhum substrato em particular,
17:36
then we can go out
428
1041000
2000
então podemos ir
17:38
and try other worlds,
429
1043000
2000
e tentar outros mundos,
17:40
figure out what kind of chemical alphabets might there be,
430
1045000
4000
descobrir que tipo de alfabetos químicos lá estarão,
17:44
figure enough about the normal chemistry,
431
1049000
2000
descobrir o suficiente sobre a química normal,
17:46
the geochemistry of the planet,
432
1051000
3000
a geoquímica do planeta,
17:49
so that we know what this distribution would look like
433
1054000
2000
para que saibamos como é que esta distribuição seria
17:51
in the absence of life,
434
1056000
2000
na ausência de vida,
17:53
and then look for large deviations from this --
435
1058000
3000
e então procurar por grandes desvios a isso --
17:56
this thing sticking out, which says,
436
1061000
3000
isto aqui a sobressair, que diz,
17:59
"This chemical really shouldn't be there."
437
1064000
2000
"Este químico não devia mesmo estar aqui."
18:01
Now we don't know that there's life then,
438
1066000
2000
Bem, não sabemos que há vida então,
18:03
but we could say,
439
1068000
2000
mas poderíamos dizer,
18:05
"Well at least I'm going to have to take a look very precisely at this chemical
440
1070000
3000
"Bem, ao menos vou ter de olhar com muita precisão para este químico
18:08
and see where it comes from."
441
1073000
2000
para ver de onde ele vem."
18:10
And that might be our chance
442
1075000
2000
E essa talvez seja a nossa hipótese
18:12
of actually discovering life
443
1077000
2000
de realmente descobrir vida
18:14
when we cannot visibly see it.
444
1079000
2000
quando não a podemos observar visivelmente.
18:16
And so that's really the only take-home message
445
1081000
3000
E então essa é realmente a única mensagem para levarem para casa
18:19
that I have for you.
446
1084000
2000
que tenho para vós.
18:21
Life can be less mysterious
447
1086000
2000
A vida pode ser menos misteriosa
18:23
than we make it out to be
448
1088000
2000
do que aquilo que fazemos dela
18:25
when we try to think about how it would be on other planets.
449
1090000
4000
quando tentamos pensar em como seria noutros planetas.
18:29
And if we remove the mystery of life,
450
1094000
3000
E se removermos o mistério da vida,
18:32
then I think it is a little bit easier
451
1097000
3000
então penso que é um pouco mais fácil
18:35
for us to think about how we live,
452
1100000
2000
para nós pensar acerca de como vivemos,
18:37
and how perhaps we're not as special as we always think we are.
453
1102000
3000
e como talvez não sejamos tão especiais como sempre pensamos que somos.
18:40
And I'm going to leave you with that.
454
1105000
2000
E vou deixar-vos com isto.
18:42
And thank you very much.
455
1107000
2000
E muito obrigado.
18:44
(Applause)
456
1109000
2000
(Aplausos)
ABOUT THE SPEAKER
Christoph Adami - Artificial life researcherChristoph Adami works on the nature of life and evolution, trying to define life in a way that is as free as possible from our preconceptions.
Why you should listen
Christoph Adami researches the nature of living systems, using 'artificial life' -- small, self-replicating computer programs. His main research focus is Darwinian evolution, which he studies at different levels of organization (from simple molecules to brains). He has pioneered theapplication of methods from information theory to the study of evolution, and designed the "Avida" system that launched the use of digital life as a tool for investigating basic questions in evolutionary biology.
He is Professor of Applied Life Sciences at the Keck Graduate Institute in Claremont, CA, and a Visiting Professor at the BEACON Center for the Study of Evolution in Action at Michigan State University. He obtained his PhD in theoretical physics from the State University of New York at Stony Brook.
Christoph Adami | Speaker | TED.com