Because I usually take the role of trying to explain to people how wonderful the new technologies that are coming along are going to be, and I thought that, since I was among friends here, I would tell you what I really think and try to look back and try to understand what is really going on here with these amazing jumps in technology that seem so fast that we can barely keep on top of it.
Como normalmente assumo o papel de tentar explicar às pessoas quão maravilhosas vão ser as novas tecnologias que aí vêm, pensei que, como aqui estava entre amigos, vos contaria o que realmente penso e tentaria olhar para trás e compreender o que realmente se passa com estes surpreendentes saltos da tecnologia que parecem tão rápidos que mal damos conta deles.
So I'm going to start out by showing just one very boring technology slide. And then, so if you can just turn on the slide that's on. This is just a random slide that I picked out of my file. What I want to show you is not so much the details of the slide, but the general form of it. This happens to be a slide of some analysis that we were doing about the power of RISC microprocessors versus the power of local area networks. And the interesting thing about it is that this slide, like so many technology slides that we're used to, is a sort of a straight line on a semi-log curve. In other words, every step here represents an order of magnitude in performance scale. And this is a new thing that we talk about technology on semi-log curves. Something really weird is going on here. And that's basically what I'm going to be talking about.
Portanto, começo por mostrar apenas um diapositivo de tecnologia muito chato. — agradeço que mostrem o diapositivo que está ligado. Isto é apenas um diapositivo aleatório que selecionei do meu ficheiro. O que vos quero mostrar não são tanto os detalhes, mas a sua forma geral. Acontece que isto é sobre uma análise que estamos a fazer sobre o poder dos microprocessadores RISC, em comparação com o poder de redes locais. O que é interessante é que este diapositivo — como tantos outros diapositivos de tecnologia, a que estamos habituados — é como uma linha reta numa curva semi-log. Por outras palavras, cada passo aqui representa uma ordem de grandeza numa escala de desempenho. E isto é uma coisa nova, falarmos de tecnologia com curvas semi-log. Algo muito estranho está a acontecer aqui. E é sobre isso que vou falar.
So, if you could bring up the lights. If you could bring up the lights higher, because I'm just going to use a piece of paper here. Now why do we draw technology curves in semi-log curves? Well the answer is, if I drew it on a normal curve where, let's say, this is years, this is time of some sort, and this is whatever measure of the technology that I'm trying to graph, the graphs look sort of silly. They sort of go like this. And they don't tell us much. Now if I graph, for instance, some other technology, say transportation technology, on a semi-log curve, it would look very stupid, it would look like a flat line. But when something like this happens, things are qualitatively changing. So if transportation technology was moving along as fast as microprocessor technology, then the day after tomorrow, I would be able to get in a taxi cab and be in Tokyo in 30 seconds. It's not moving like that. And there's nothing precedented in the history of technology development of this kind of self-feeding growth where you go by orders of magnitude every few years.
Portanto, se puderem aumentar a luz. Podem aumentar a luz um pouco mais, porque agora vou usar apenas uma folha de papel. Porque é que desenhamos curvas tecnológicas em curvas semi-log? A resposta é, se a desenhasse numa curva normal onde, por exemplo, aqui são anos, isto é uma medida de tempo qualquer, e aqui é uma medida qualquer de tecnologia que estou a tentar pôr em gráfico, os gráficos parecem um pouco patetas. Ficam assim. E não nos dizem muito. Mas se fizesse um gráfico, por exemplo, sobre a tecnologia de transportes, numa curva semi-log, ficava muito estúpido, pareceria uma linha a direito. Quando algo como isto acontece, as coisas estão a mudar qualitativamente. Portanto, se a tecnologia de transportes estivesse a mover-se tão rapidamente como a tecnologia de microprocessadores, então, depois de amanhã, eu podia entrar num táxi e chegar a Tóquio em 30 segundos. Mas não está a mover-se assim. E não há nada precedente na história do desenvolvimento tecnológico, deste tipo de crescimento autoalimentado em que se passa por várias ordens de grandeza em poucos anos.
Now the question that I'd like to ask is, if you look at these exponential curves, they don't go on forever. Things just can't possibly keep changing as fast as they are. One of two things is going to happen. Either it's going to turn into a sort of classical S-curve like this, until something totally different comes along, or maybe it's going to do this. That's about all it can do. Now I'm an optimist, so I sort of think it's probably going to do something like that. If so, that means that what we're in the middle of right now is a transition. We're sort of on this line in a transition from the way the world used to be to some new way that the world is. And so what I'm trying to ask, what I've been asking myself, is what's this new way that the world is? What's that new state that the world is heading toward? Because the transition seems very, very confusing when we're right in the middle of it.
A pergunta que gostaria de fazer é, se olharem para estas curvas exponenciais, elas não evoluem infinitamente. As coisas não podem continuar a mudar à velocidade que estão. Uma de duas coisas vai acontecer. Ou vai mudar para uma curva-S clássica, como esta, até surgir uma coisa totalmente diferente ou talvez faça isto. Pouco mais pode fazer. Eu sou otimista, portanto penso que provavelmente fará uma coisa assim. Se assim for, isso significa que, neste momento, estamos no meio de uma transição. Estamos nesta linha, numa transição entre a forma como o mundo era e a forma como o mundo é. O que eu estou a perguntar, o que tenho questionado, é que forma nova de mundo é este? Qual é o novo estado para o qual o mundo caminha? Porque a transição parece muito, muito confusa quando estamos mesmo no meio dela.
Now when I was a kid growing up, the future was kind of the year 2000, and people used to talk about what would happen in the year 2000. Now here's a conference in which people talk about the future, and you notice that the future is still at about the year 2000. It's about as far as we go out. So in other words, the future has kind of been shrinking one year per year for my whole lifetime. Now I think that the reason is because we all feel that something's happening there. That transition is happening. We can all sense it. And we know that it just doesn't make too much sense to think out 30, 50 years because everything's going to be so different that a simple extrapolation of what we're doing just doesn't make any sense at all.
Quando eu era miúdo, o futuro era o ano 2000. As pessoas falavam sobre o que aconteceria no ano 2000. Hoje temos aqui uma conferência em que pessoas falam sobre o futuro e hão de notar que o futuro continua a ser o ano 2000. É o mais longe que vamos. Por outras palavras, o futuro tem estado a diminuir um ano, por cada ano durante toda a minha vida. (Risos) Penso que a razão é que todos sentimos que algo está a acontecer ali. Aquela transição está a acontecer. Podemos senti-la. E sabemos que não faz lá muito sentido pensar em daqui a 30, 50 anos. Tudo vai ser tão diferente que uma simples extrapolação do que estamos a fazer simplesmente não faz sentido.
So what I would like to talk about is what that could be, what that transition could be that we're going through. Now in order to do that I'm going to have to talk about a bunch of stuff that really has nothing to do with technology and computers. Because I think the only way to understand this is to really step back and take a long time scale look at things. So the time scale that I would like to look at this on is the time scale of life on Earth. So I think this picture makes sense if you look at it a few billion years at a time.
Portanto, gostaria de falar sobre o que isso poderia ser, sobre que transição poderia ser aquela pela qual passamos. E para fazer isso terei que falar sobre um conjunto de coisas que não tem nada a ver com tecnologia e computadores. Penso que a única forma de compreender isto é afastarmo-nos e olhar para as coisas numa grande escala temporal. A escala temporal que gostaria de usar é a escala temporal da vida na Terra. Penso que esta imagem faz sentido se olharmos para ela em milhares de milhões de anos de cada vez.
So if you go back about two and a half billion years, the Earth was this big, sterile hunk of rock with a lot of chemicals floating around on it. And if you look at the way that the chemicals got organized, we begin to get a pretty good idea of how they do it. And I think that there's theories that are beginning to understand about how it started with RNA, but I'm going to tell a sort of simple story of it, which is that, at that time, there were little drops of oil floating around with all kinds of different recipes of chemicals in them. And some of those drops of oil had a particular combination of chemicals in them which caused them to incorporate chemicals from the outside and grow the drops of oil. And those that were like that started to split and divide. And those were the most primitive forms of cells in a sense, those little drops of oil.
Portanto, se voltarmos atrás cerca de 2500 milhões de anos, a Terra era um grande rochedo estéril com muitos químicos a flutuar à sua volta. Se olharem para a forma como os químicos se organizaram, começamos a perceber como é que o conseguiram. Penso que existem teorias que começam a perceber como tudo começou com o ARN, mas vou contar uma pequena história sobre isso. Naquele tempo, havia pequenas gotas de óleo a flutuar que continham vários tipos de receitas de químicos. Algumas dessas gotas de óleo continham uma combinação particular de químicos que as levavam a incorporar químicos do exterior e aumentarem essas gotas de óleo. As gotas em que isso acontecia começaram a separar-se e a dividir-se. Foram as formas mais primitivas das células, aquelas gotas de óleo.
But now those drops of oil weren't really alive, as we say it now, because every one of them was a little random recipe of chemicals. And every time it divided, they got sort of unequal division of the chemicals within them. And so every drop was a little bit different. In fact, the drops that were different in a way that caused them to be better at incorporating chemicals around them, grew more and incorporated more chemicals and divided more. So those tended to live longer, get expressed more.
Mas aquelas gotas de óleo não estavam vivas, porque cada uma delas era uma receita aleatória de químicos. Cada vez que se dividiam, dividiam de forma desigual os químicos que continham. Portanto, cada gota era ligeiramente diferente. De facto, as gotas eram diferentes de uma forma que as levava a serem melhores e a incorporarem os químicos à sua volta, a crescerem mais, a incorporarem mais químicos e a dividirem-se mais. Essas viviam durante mais tempo e eram mais representadas.
Now that's sort of just a very simple chemical form of life, but when things got interesting was when these drops learned a trick about abstraction. Somehow by ways that we don't quite understand, these little drops learned to write down information. They learned to record the information that was the recipe of the cell onto a particular kind of chemical called DNA. So in other words, they worked out, in this mindless sort of evolutionary way, a form of writing that let them write down what they were, so that that way of writing it down could get copied. The amazing thing is that that way of writing seems to have stayed steady since it evolved two and a half billion years ago. In fact the recipe for us, our genes, is exactly that same code and that same way of writing. In fact, every living creature is written in exactly the same set of letters and the same code.
Isso é uma simples forma química da vida mas as coisas tornaram-se interessantes quando as gotas aprenderam o truque da asbtração. Por uma qualquer forma que ainda não compreendemos, essas pequenas gotas aprenderam a escrever informação. Aprenderam a gravar a informação que era a receita de célula num químico muito particular chamado ADN. Por outras palavras, resolveram, duma forma evolutiva desajeitada, uma forma de escrever que lhes permitia escrever o que eram para que essa forma de escrever pudesse ser copiada. A coisa fascinante é que essa forma de escrever parece ter-se estabilizado desde que evoluiu há 2500 milhões de anos. De facto, a nossa receita, os nossos genes, são exatamente esse mesmo código e essa forma de escrever. De facto, cada criatura viva é escrita com o mesmo conjunto de letras e com o mesmo código.
In fact, one of the things that I did just for amusement purposes is we can now write things in this code. And I've got here a little 100 micrograms of white powder, which I try not to let the security people see at airports. (Laughter) But this has in it -- what I did is I took this code -- the code has standard letters that we use for symbolizing it -- and I wrote my business card onto a piece of DNA and amplified it 10 to the 22 times. So if anyone would like a hundred million copies of my business card, I have plenty for everyone in the room, and, in fact, everyone in the world, and it's right here. (Laughter) If I had really been a egotist, I would have put it into a virus and released it in the room.
Uma das coisas que fiz apenas para me entreter é que agora podemos escrever coisas neste código. Tenho aqui uns 100 microgramas de pó branco, — que evito mostrar ao pessoal de segurança dos aeroportos. (Risos) Mas dentro disto — o que fiz foi tirar este código, o código tem letras padrão que usamos para o simbolizar — escrevi o meu cartão de visita num pedaço de ADN e amplifiquei-o à escala de 10 elevado a 22. Portanto, se alguém quiser 100 milhões de cópias do meu cartão, eu tenho que cheguem para todos e mesmo para toda a gente no mundo inteiro. Estão mesmo aqui. (Risos) Se tivesse sido egoísta, tê-lo-ia colocado num vírus e espalhava-o pela sala.
(Laughter)
(Risos)
So what was the next step? Writing down the DNA was an interesting step. And that caused these cells -- that kept them happy for another billion years. But then there was another really interesting step where things became completely different, which is these cells started exchanging and communicating information, so that they began to get communities of cells. I don't know if you know this, but bacteria can actually exchange DNA. Now that's why, for instance, antibiotic resistance has evolved. Some bacteria figured out how to stay away from penicillin, and it went around sort of creating its little DNA information with other bacteria, and now we have a lot of bacteria that are resistant to penicillin, because bacteria communicate. Now what this communication allowed was communities to form that, in some sense, were in the same boat together; they were synergistic. So they survived or they failed together, which means that if a community was very successful, all the individuals in that community were repeated more and they were favored by evolution.
Então qual foi o passo seguinte? Escrever o ADN foi um passo interessante. Isso fez com que as células vivessem felizes durante mais 1000 milhões de anos. Mas depois ocorreu outro passo interessante em que as coisas ficaram completamente diferentes. As células começaram a trocar informações e a comunicar. e começaram a formar comunidades de células. Não sei se sabem isto, mas as bactérias conseguem trocar ADN. É por isso que, por exemplo, a resistência antibiótica tem evoluído. Umas bactérias quaisquer perceberam como evitar a penicilina e começaram a criar a sua informação de ADN com outras bactérias e agora temos muitas bactérias resistentes à penicilina, porque as bactérias comunicam. Ora, o que esta comunicação permitiu foi que se formassem comunidades que, de certa forma, estavam no mesmo barco e eram sinérgicas. Portanto ou sobreviviam ou falhavam em conjunto, o que significa que, se uma comunidade tivesse sucesso, todos os indivíduos dessa comunidade repetiam-se mais vezes e eram favorecidos pela evolução.
Now the transition point happened when these communities got so close that, in fact, they got together and decided to write down the whole recipe for the community together on one string of DNA. And so the next stage that's interesting in life took about another billion years. And at that stage, we have multi-cellular communities, communities of lots of different types of cells, working together as a single organism. And in fact, we're such a multi-cellular community. We have lots of cells that are not out for themselves anymore. Your skin cell is really useless without a heart cell, muscle cell, a brain cell and so on. So these communities began to evolve so that the interesting level on which evolution was taking place was no longer a cell, but a community which we call an organism.
O ponto de transição ocorreu quando estas comunidades se aproximaram tanto que se juntaram e decidiram escrever a receita completa para a comunidade numa única linha de ADN. E assim a fase seguinte de interesse na vida demorou mais 1000 milhões de anos. Nessa fase, temos comunidades multicelulares, comunidades com muitas células de tipos diferentes a trabalhar em conjunto como um único organismo. De facto, nós somos uma comunidade multicelular desse tipo. Temos muitas células que já não são independentes. As células da pele são inúteis sem células do coração, dos músculos, do cérebro e por aí fora. Portanto, estas comunidades evoluíram de tal forma que o interessante nível em que decorria a evolução já não era uma célula, mas uma comunidade a que chamamos organismo.
Now the next step that happened is within these communities. These communities of cells, again, began to abstract information. And they began building very special structures that did nothing but process information within the community. And those are the neural structures. So neurons are the information processing apparatus that those communities of cells built up. And in fact, they began to get specialists in the community and special structures that were responsible for recording, understanding, learning information. And that was the brains and the nervous system of those communities. And that gave them an evolutionary advantage. Because at that point, an individual -- learning could happen within the time span of a single organism, instead of over this evolutionary time span.
Ora, o passo seguinte que ocorreu foi dentro destas comunidades. Estas comunidades de células, novamente, começaram a resumir informações Começaram a construir estruturas muito especiais que apenas processavam informações dentro da comunidade. Essas estruturas são as estruturas neurais. Portanto os neurónios são o aparelho de processamento da informação que essas comunidades de células construíram. De facto, começaram a formar especialistas na comunidade e estruturas especiais que eram responsáveis pela gravação, compreensão e aprendizagem de informações. Isso era o cérebro e o sistema nervoso dessas comunidades. Isso deu-lhes uma vantagem evolutiva. Porque, a partir daquele momento, podia ocorrer uma aprendizagem individual durante o tempo de vida de um único organismo, em vez de durante todo o tempo de evolução.
So an organism could, for instance, learn not to eat a certain kind of fruit because it tasted bad and it got sick last time it ate it. That could happen within the lifetime of a single organism, whereas before they'd built these special information processing structures, that would have had to be learned evolutionarily over hundreds of thousands of years by the individuals dying off that ate that kind of fruit. So that nervous system, the fact that they built these special information structures, tremendously sped up the whole process of evolution. Because evolution could now happen within an individual. It could happen in learning time scales.
Um organismo podia, por exemplo, aprender a não comer determinado tipo de fruta porque tinha mau sabor e ficara doente da última vez que a comera. Isso podia acontecer no espaço de vida dum único organismo. enquanto que anteriormente tinham que construir as estruturas de processamento de informações que tinham que ser aprendidas de forma evolutiva, ao longo de centenas de milhares de anos pela morte dos indivíduos que comiam essa fruta. Aquele sistema nervoso, o facto de terem construído essas estruturas de informação, acelerou muito todo o processo da evolução. Porque a evolução pôde passar a decorrer dentro de um indivíduo.
But then what happened was the individuals worked out, of course, tricks of communicating. And for example, the most sophisticated version that we're aware of is human language. It's really a pretty amazing invention if you think about it. Here I have a very complicated, messy, confused idea in my head. I'm sitting here making grunting sounds basically, and hopefully constructing a similar messy, confused idea in your head that bears some analogy to it. But we're taking something very complicated, turning it into sound, sequences of sounds, and producing something very complicated in your brain. So this allows us now to begin to start functioning as a single organism.
Pôde acontecer em escalas de aprendizagem temporais. Mas o que aconteceu depois foi que os indivíduos descobriram, truques para comunicarem. Por exemplo, a forma mais sofisticada que conhecemos é a linguagem humana. É uma invenção extraordinária, se pensarmos nisso. Tenho uma ideia muito complicada, desorganizada, confusa dentro da minha cabeça. Estou aqui, basicamente, a fazer grunhidos, na esperança de construir uma ideia confusa e desorganizada na vossa cabeça que estabeleça uma ligação com a minha. Estou a pegar numa coisa muito complicada, a transformá-la em som, sequências de sons, e a produzir uma coisa muito complicada no vosso cérebro. Isto permite-nos agora começar a funcionar como um único organismo.
And so, in fact, what we've done is we, humanity, have started abstracting out. We're going through the same levels that multi-cellular organisms have gone through -- abstracting out our methods of recording, presenting, processing information. So for example, the invention of language was a tiny step in that direction. Telephony, computers, videotapes, CD-ROMs and so on are all our specialized mechanisms that we've now built within our society for handling that information. And it all connects us together into something that is much bigger and much faster and able to evolve than what we were before. So now, evolution can take place on a scale of microseconds. And you saw Ty's little evolutionary example where he sort of did a little bit of evolution on the Convolution program right before your eyes.
Então, o que a humanidade tem feito, é começara a abstrair. Estamos a passar pelos mesmo níveis que os organismos multicelulares passaram — a abstrair os nossos métodos de gravação, de apresentação e de processamento de informações. Por exemplo, a invenção da linguagem foi um pequeno passo nessa direção. A telefonia, os computadores as cassetes de vídeo, os CD-ROMs e outros são mecanismos especializados que construímos dentro da sociedade para lidar com essas informações. Isso liga-nos uns aos outros numa coisa que é muito maior muito mais rápida e capaz de evoluir do que éramos antes. A evolução pode ocorrer agora numa escala de microssegundos. Vocês viram o exemplo evolutivo do Ty, em que ele fez uma espécie de evolução no programa Convolução mesmo à vossa frente.
So now we've speeded up the time scales once again. So the first steps of the story that I told you about took a billion years a piece. And the next steps, like nervous systems and brains, took a few hundred million years. Then the next steps, like language and so on, took less than a million years. And these next steps, like electronics, seem to be taking only a few decades. The process is feeding on itself and becoming, I guess, autocatalytic is the word for it -- when something reinforces its rate of change. The more it changes, the faster it changes. And I think that that's what we're seeing here in this explosion of curve. We're seeing this process feeding back on itself.
Mais uma vez acelerámos as escalas do tempo. Os primeiros passos da história que vos contei demoraram 1000 milhões de anos cada um. E os passos seguintes, como o sistema nervoso e o cérebro, demoraram umas centenas de milhões de anos. Os passos seguintes, como a linguagem e o resto demoraram menos de um milhão de anos. E os próximos passos, como a eletrónica, parecem estar a demorar apenas umas décadas. O processo alimenta-se de si próprio e torna-se, suponho, autocatalítico — é a palavra certa quando algo reforça o seu ritmo de mudança. Quanto mais muda, mais rápido muda. Penso que é isso que estamos a ver aqui, nesta curva de explosão. Estamos a ver este processo de autoalimentação.
Now I design computers for a living, and I know that the mechanisms that I use to design computers would be impossible without recent advances in computers. So right now, what I do is I design objects at such complexity that it's really impossible for me to design them in the traditional sense. I don't know what every transistor in the connection machine does. There are billions of them. Instead, what I do and what the designers at Thinking Machines do is we think at some level of abstraction and then we hand it to the machine and the machine takes it beyond what we could ever do, much farther and faster than we could ever do. And in fact, sometimes it takes it by methods that we don't quite even understand.
Eu trabalho no desenho de computadores, e sei que os mecanismos que uso para desenhar computadores seriam impossíveis sem os recentes avanços nos computadores. E agora, o que faço é desenhar objetos com tanta complexidade que na realidade é impossível desenhá-los duma forma tradicional. Eu não sei o que é que faz cada transístor numa máquina. São milhares de milhões. Mas, o que eu faço e o que os desenhadores da Thinking Machines fazem é pensarmos num certo nível de abstração e depois entregamos isso à máquina. A máquina leva isso a um ponto para além do que seríamos capazes, mais longe e mais depressa do que seríamos capazes. De facto, às vezes, fá-lo com métodos que nem sequer compreendemos.
One method that's particularly interesting that I've been using a lot lately is evolution itself. So what we do is we put inside the machine a process of evolution that takes place on the microsecond time scale. So for example, in the most extreme cases, we can actually evolve a program by starting out with random sequences of instructions. Say, "Computer, would you please make a hundred million random sequences of instructions. Now would you please run all of those random sequences of instructions, run all of those programs, and pick out the ones that came closest to doing what I wanted." So in other words, I define what I wanted. Let's say I want to sort numbers, as a simple example I've done it with. So find the programs that come closest to sorting numbers.
Um método particularmente interessante que tenho utilizado recentemente é a própria evolução. Portanto, o que fazemos é colocar dentro da máquina um processo de evolução que decorre numa escala temporal de microssegundos. Por exemplo, nos casos mais extremos, podemos desenvolver um programa começando com uma série aleatória de instruções. Dizemos; "Computador, por favor, "faça cem milhões de sequências aleatórias de instruções. "E agora, por favor, corra essas sequências aleatórias de instruções, corra esses programas todos, "e escolha os que mais se aproximam daquilo que eu quero." Por outras palavras, eu defino o que quero. Imaginem que eu queria ordenar números, como fiz num pequeno exemplo. Encontre os programas que mais se aproximam dos que ordenam números.
So of course, random sequences of instructions are very unlikely to sort numbers, so none of them will really do it. But one of them, by luck, may put two numbers in the right order. And I say, "Computer, would you please now take the 10 percent of those random sequences that did the best job. Save those. Kill off the rest. And now let's reproduce the ones that sorted numbers the best. And let's reproduce them by a process of recombination analogous to sex." Take two programs and they produce children by exchanging their subroutines, and the children inherit the traits of the subroutines of the two programs. So I've got now a new generation of programs that are produced by combinations of the programs that did a little bit better job. Say, "Please repeat that process." Score them again. Introduce some mutations perhaps. And try that again and do that for another generation.
Claro que sequências aleatórias de instruções provavelmente não ordenarão números, portanto nenhuma fará isso. Mas uma dessas, por acaso, poderá colocar dois números na ordem correta. E eu digo,: "Computador, por favor, "selecione os 10% das sequências que fizeram o melhor trabalho. "Guarde essas. Elimine as restantes. "Agora vamos reproduzir "as que ordenaram os números da forma mais correta. "E vamos reproduzi-las através de um processo de recombinação "semelhante ao sexo." Pega-se em dois programas e eles produzem filhos pela troca de sub-rotinas. Os filhos herdam as características das sub-rotinas dos dois programas. Agora tenho uma nova geração de programas que são produzidos pelas combinações dos programas que fizeram um trabalho melhor. Dizemos, "Repita o processo. "Registe-os novamente. "Introduza talvez algumas mutações. "Tente isso várias vezes e faça outra geração".
Well every one of those generations just takes a few milliseconds. So I can do the equivalent of millions of years of evolution on that within the computer in a few minutes, or in the complicated cases, in a few hours. At the end of that, I end up with programs that are absolutely perfect at sorting numbers. In fact, they are programs that are much more efficient than programs I could have ever written by hand.
Cada uma dessas gerações demora apenas alguns milissegundos. Portanto posso fazer o equivalente a milhões de anos de evolução dentro dum computador, em poucos minutos, ou em casos complicados, em poucas horas. No fim disso, tenho um programa que é perfeito na ordenação de números. De facto, são programas muito mais eficazes do que os programas que eu poderia ter feito pessoalmente.
Now if I look at those programs, I can't tell you how they work. I've tried looking at them and telling you how they work. They're obscure, weird programs. But they do the job. And in fact, I know, I'm very confident that they do the job because they come from a line of hundreds of thousands of programs that did the job. In fact, their life depended on doing the job.
Se eu olhar para esses programas, não sei dizer como funcionam. Já tentei olhar para eles para explicar como funcionam. São programas estranhos e obscuros. Mas fazem o trabalho. De facto, confio que conseguem fazer o trabalho porque são originários de centenas de milhares de programas que fizeram o trabalho. A vida deles dependia de serem capazes de fazer o trabalho.
(Laughter)
(Risos)
I was riding in a 747 with Marvin Minsky once, and he pulls out this card and says, "Oh look. Look at this. It says, 'This plane has hundreds of thousands of tiny parts working together to make you a safe flight.' Doesn't that make you feel confident?"
Uma vez ia num 747 com o Marvin Minsky. Ele puxa dum cartão e diz: "Olha. Olha para isto. O cartão diz: 'Este avião tem centenas de milhares de pequenas partes "que trabalham em conjunto para garantir um voo seguro'. "Não se sente confiante?"
(Laughter)
(Risos)
In fact, we know that the engineering process doesn't work very well when it gets complicated. So we're beginning to depend on computers to do a process that's very different than engineering. And it lets us produce things of much more complexity than normal engineering lets us produce. And yet, we don't quite understand the options of it. So in a sense, it's getting ahead of us. We're now using those programs to make much faster computers so that we'll be able to run this process much faster. So it's feeding back on itself. The thing is becoming faster and that's why I think it seems so confusing. Because all of these technologies are feeding back on themselves. We're taking off.
De facto, sabemos que os processos de engenharia não funcionam muito bem quando as coisas se complicam. Estamos a começar a depender muito dos computadores para fazer um processo muito diferente da engenharia. E permite-nos produzir coisas com muito mais complexidade que a engenharia normal nos permite. Contudo, não percebemos bem as suas opções. Portanto, de certa foram, está a ultrapassar-nos. Estamos agora a usar esses programas para fazer computadores ainda mais rápidos para podermos correr este processo ainda mais depressa. Portanto, está a alimentar-se de si próprio. A coisa está a tornar-se mais rápida e é por isso que a acho tão confusa. Porque todas estas tecnologias estão a alimentar-se de si próprias. Estamos a levantar voo.
And what we are is we're at a point in time which is analogous to when single-celled organisms were turning into multi-celled organisms. So we're the amoebas and we can't quite figure out what the hell this thing is we're creating. We're right at that point of transition. But I think that there really is something coming along after us. I think it's very haughty of us to think that we're the end product of evolution. And I think all of us here are a part of producing whatever that next thing is. So lunch is coming along, and I think I will stop at that point, before I get selected out.
E estamos agora num momento análogo ao tempo em que os organismos unicelulares se estavam a transformar em organismos multicelulares. Somos as amebas e não sabemos bem que raio é isto que estamos a criar. Estamos mesmo nesse ponto de transição. Mas acho que existe algo que virá a seguir. Penso que é arrogante da nossa parte pensarmos que somos o produto final da evolução. Penso que todos nós estamos a ajudar a produzir o quer que seja que aí vem. O que aí vem é o almoço, e penso que vou parar neste ponto, antes que corram comigo.
(Applause)
(Aplausos)