I'm going to talk a little bit about where technology's going. And often technology comes to us, we're surprised by what it brings. But there's actually a large aspect of technology that's much more predictable, and that's because technological systems of all sorts have leanings, they have urgencies, they have tendencies. And those tendencies are derived from the very nature of the physics, chemistry of wires and switches and electrons, and they will make reoccurring patterns again and again. And so those patterns produce these tendencies, these leanings.
Vou falar um pouco sobre o futuro da tecnologia. Normalmente, a tecnologia vem até nós e somos surpreendidos pelo que traz. Mas, de facto, há um aspecto importante da tecnologia que é muito mais previsível já que os sistemas tecnológicos, de vários tipos, têm inclinações, têm urgências, têm tendências. E essas tendências derivam da própria natureza da física, da química dos fios, interruptores e eletrões que vão criar esses padrões recorrentes uma e outra vez. E assim, esses padrões produzem essas tendências, essas inclinações.
You can almost think of it as sort of like gravity. Imagine raindrops falling into a valley. The actual path of a raindrop as it goes down the valley is unpredictable. We cannot see where it's going, but the general direction is very inevitable: it's downward. And so these baked-in tendencies and urgencies in technological systems give us a sense of where things are going at the large form. So in a large sense, I would say that telephones were inevitable, but the iPhone was not. The Internet was inevitable, but Twitter was not.
Podem quase pensar nisto como uma espécie de gravidade. Imaginem gotas de chuva a cair num vale. O trajeto exato de uma gota de chuva à medida que cai no vale é imprevisível. Não vemos para onde vai, mas a direção geral é inevitável: é para baixo. Por isso, estas tendências e urgências calculadas em sistemas tecnológicos dão-nos uma ideia de para onde as coisas estão a evoluir. Por isso, eu diria que, "grosso modo", os telefones eram inevitáveis, mas o IPhone não era. A Internet era inevitável, mas o Twitter não era.
So we have many ongoing tendencies right now, and I think one of the chief among them is this tendency to make things smarter and smarter. I call it cognifying -- cognification -- also known as artificial intelligence, or AI. And I think that's going to be one of the most influential developments and trends and directions and drives in our society in the next 20 years.
Atualmente, temos muitas tendências em curso e penso que uma das principais é a tendência de criar coisas cada vez mais inteligentes. Chamo-lhe “cognificar” — cognificação — também conhecida por Inteligência Artificial, ou IA. E penso que será um dos mais influentes desenvolvimentos, tendências, direções e estímulos na nossa sociedade nos próximos 20 anos.
So, of course, it's already here. We already have AI, and often it works in the background, in the back offices of hospitals, where it's used to diagnose X-rays better than a human doctor. It's in legal offices, where it's used to go through legal evidence better than a human paralawyer. It's used to fly the plane that you came here with. Human pilots only flew it seven to eight minutes, the rest of the time the AI was driving. And of course, in Netflix and Amazon, it's in the background, making those recommendations. That's what we have today.
Como tal, é claro que já está aqui. Nós já temos IA, e, por norma, opera em plano de fundo, nos gabinetes dos hospitais, onde é usada para diagnosticar raios-X melhor do que um médico humano. Está nos gabinetes jurídicos, onde é usada para rever provas legais melhor que um técnico jurídico humano. É utilizada para pilotar o avião no qual vocês vieram. Os pilotos humanos só o pilotaram 7 ou 8 minutos, no tempo restante era a IA a conduzir. E claro, na Netflix e na Amazon, está no fundo, a fazer aquelas recomendações. É isto que temos hoje.
And we have an example, of course, in a more front-facing aspect of it, with the win of the AlphaGo, who beat the world's greatest Go champion. But it's more than that. If you play a video game, you're playing against an AI. But recently, Google taught their AI to actually learn how to play video games. Again, teaching video games was already done, but learning how to play a video game is another step. That's artificial smartness. What we're doing is taking this artificial smartness and we're making it smarter and smarter.
E claro, temos um exemplo num aspeto mais frontal com a vitória do AlphaGo que derrotou o maior campeão Go do mundo. Mas é mais do que isso. Se jogarem um videojogo, jogam contra a IA. Mas, recentemente, a Google ensinou a sua IA a aprender, realmente, como se jogam videojogos. De novo, ensinar videojogos já tinha sido feito mas aprender como jogar um videojogo é outro passo. Isso é perspicácia artificial. O que estamos a fazer é pegar nesta perspicácia artificial e torná-la cada vez mais perspicaz.
There are three aspects to this general trend that I think are underappreciated; I think we would understand AI a lot better if we understood these three things. I think these things also would help us embrace AI, because it's only by embracing it that we actually can steer it. We can actually steer the specifics by embracing the larger trend.
Existem três aspetos, nesta tendência geral, que penso que são subvalorizados. Acho que iríamos perceber melhor a IA se percebêssemos estas três coisas. Penso que estas três coisas também nos ajudariam a aceitar a IA porque é apenas ao aceitá-la que podemos, de facto, guiá-la. Podemos guiar as especificidades ao aceitar a tendência maior.
So let me talk about those three different aspects. The first one is: our own intelligence has a very poor understanding of what intelligence is. We tend to think of intelligence as a single dimension, that it's kind of like a note that gets louder and louder. It starts like with IQ measurement. It starts with maybe a simple low IQ in a rat or mouse, and maybe there's more in a chimpanzee, and then maybe there's more in a stupid person, and then maybe an average person like myself, and then maybe a genius. And this single IQ intelligence is getting greater and greater. That's completely wrong. That's not what intelligence is -- not what human intelligence is, anyway. It's much more like a symphony of different notes, and each of these notes is played on a different instrument of cognition.
Então, deixem-me falar-vos destes três aspetos diferentes. O primeiro é: a nossa inteligência tem um conhecimento muito pobre sobre o que é a inteligência. Temos tendência a pensar na inteligência como uma única dimensão, que é como uma nota que se torna mais e mais alta. Começa como a medição do QI. Começa talvez com um simples QI baixo numa ratazana ou num rato, que talvez seja maior num chimpanzé, e ainda maior numa pessoa estúpida, e maior numa pessoa mediana como eu, e depois, talvez num génio. Esta simples inteligência QI está a ficar cada vez maior. Isso está erradíssimo. Isso não é o que a inteligência é, não é o que a inteligência humana é. É muito mais como uma sinfonia de diferentes notas, e cada uma dessas notas é tocada num instrumento diferente de cognição.
There are many types of intelligences in our own minds. We have deductive reasoning, we have emotional intelligence, we have spatial intelligence; we have maybe 100 different types that are all grouped together, and they vary in different strengths with different people. And of course, if we go to animals, they also have another basket -- another symphony of different kinds of intelligences, and sometimes those same instruments are the same that we have. They can think in the same way, but they may have a different arrangement, and maybe they're higher in some cases than humans, like long-term memory in a squirrel is actually phenomenal, so it can remember where it buried its nuts. But in other cases they may be lower.
Há vários tipos de inteligência nas nossas mentes. Temos raciocínio dedutivo, temos inteligência emocional, temos inteligência espacial, talvez tenhamos 100 tipos diferentes que estão todos agrupados e que variam em diferentes forças, com pessoas diferentes. E, claro, se falarmos de animais, eles também têm outro cesto, outra sinfonia de diferentes tipos de inteligência, e, algumas vezes, os mesmos instrumentos são os mesmos que nós temos. Eles conseguem pensar como nós mas podem ter uma organização distinta, e, nalguns casos, de forma superior à dos humanos. A memória a longo prazo num esquilo é, de facto, fenomenal, para que se lembre onde enterrou as nozes. Mas noutros casos, podem ser mais baixos.
When we go to make machines, we're going to engineer them in the same way, where we'll make some of those types of smartness much greater than ours, and many of them won't be anywhere near ours, because they're not needed. So we're going to take these things, these artificial clusters, and we'll be adding more varieties of artificial cognition to our AIs. We're going to make them very, very specific.
E quando falamos de máquinas, vamos construí-las da mesma forma, com alguns desses tipos de perspicácia muito maiores do que os nossos, e muitos deles não vão estar sequer perto dos nossos, porque não são necessários. Por isso, vamos fazer estas coisas, estes conjuntos artificiais, e vamos adicionar mais variedades de cognição artificial às nossas IA. Vamos fazê-las muito, muito específicas.
So your calculator is smarter than you are in arithmetic already; your GPS is smarter than you are in spatial navigation; Google, Bing, are smarter than you are in long-term memory. And we're going to take, again, these kinds of different types of thinking and we'll put them into, like, a car. The reason why we want to put them in a car so the car drives, is because it's not driving like a human. It's not thinking like us. That's the whole feature of it. It's not being distracted, it's not worrying about whether it left the stove on, or whether it should have majored in finance. It's just driving.
A vossa calculadora já é mais esperta do que vocês em aritmérica, o vosso GPS é mais esperto que vocês em navegação espacial. A Google e a Bing são mais espertas do que vocês são em memória a longo prazo. E nós vamos pegar, outra vez, nestes tipos diferentes de pensamento e vamos pô-los, por exemplo, num carro. E razão para querermos pô-los num carro para o carro conduzir, é por não conduzir como um humano. Não pensa como nós. Essa é a sua característica fundamental. Não está a ser distraído, não se está a preocupar se deixou o fogão ligado ou se se devia ter formado em Finanças. Está apenas a conduzir.
(Laughter)
(Risos)
Just driving, OK? And we actually might even come to advertise these as "consciousness-free." They're without consciousness, they're not concerned about those things, they're not distracted.
Está só a conduzir, está bem? E podemos ainda vir a anunciá-los como "livres de consciência". Eles não têm consciência, eles não se preocupam com essas coisas, não estão distraídos.
So in general, what we're trying to do is make as many different types of thinking as we can. We're going to populate the space of all the different possible types, or species, of thinking. And there actually may be some problems that are so difficult in business and science that our own type of human thinking may not be able to solve them alone. We may need a two-step program, which is to invent new kinds of thinking that we can work alongside of to solve these really large problems, say, like dark energy or quantum gravity.
De um modo geral, estamos a tentar fazer o máximo de diferentes formas de pensamento que conseguirmos. Vamos povoar o espaço, de todos os diferentes tipos ou espécies possíveis de pensamento. E pode haver alguns problemas, que são tão difíceis nos negócios e na ciência que o tipo de pensamento humano pode não conseguir resolvê-los sozinho. Talvez precisemos de um programa de dois passos para inventar novas formas de pensar ao lado das quais possamos trabalhar para resolver grandes problemas, como a energia negra e a gravidade quântica.
What we're doing is making alien intelligences. You might even think of this as, sort of, artificial aliens in some senses. And they're going to help us think different, because thinking different is the engine of creation and wealth and new economy.
Estamos a fazer inteligências alienígenas. Podem pensar nisto como alienígenas artificiais, de certo modo. E vão ajudar-nos a pensar de forma diferente porque pensar diferente é o motor da criação, da riqueza e da nova economia.
The second aspect of this is that we are going to use AI to basically make a second Industrial Revolution. The first Industrial Revolution was based on the fact that we invented something I would call artificial power. Previous to that, during the Agricultural Revolution, everything that was made had to be made with human muscle or animal power. That was the only way to get anything done. The great innovation during the Industrial Revolution was, we harnessed steam power, fossil fuels, to make this artificial power that we could use to do anything we wanted to do. So today when you drive down the highway, you are, with a flick of the switch, commanding 250 horses -- 250 horsepower -- which we can use to build skyscrapers, to build cities, to build roads, to make factories that would churn out lines of chairs or refrigerators way beyond our own power. And that artificial power can also be distributed on wires on a grid to every home, factory, farmstead, and anybody could buy that artificial power, just by plugging something in.
O segundo aspeto é: vamos usar a IA para fazermos uma segunda Revolução Industrial. A primeira Revolução Industrial foi baseada no facto de termos inventado algo a que eu chamo de poder artificial. Antes disso, durante a Revolução Agrícola, tudo era feito, tinha de ser feito com o músculo humano ou poder animal. Essa era a única forma de fazer tudo. A maior inovação durante a Revolução Industrial foi aproveitarmos o poder do vapor e dos combustíveis fósseis para fazermos este poder artificial que podemos usar para fazermos tudo o que quisermos. Hoje, quando conduzimos na autoestrada, com um toque no pedal estão a comandar 250 cavalos, 250 cavalos de potência, que podemos usar para construir arranha-céus, cidades, estradas ou fábricas que vão produzir grandes quantidades de cadeiras ou frigoríficos muito para lá do nosso poder. E esse poder artificial pode ser distribuído por fios numa rede para cada casa, fábrica, herdade e toda a gente pode comprar o poder artificial apenas ligando-se a algo.
So this was a source of innovation as well, because a farmer could take a manual hand pump, and they could add this artificial power, this electricity, and he'd have an electric pump. And you multiply that by thousands or tens of thousands of times, and that formula was what brought us the Industrial Revolution. All the things that we see, all this progress that we now enjoy, has come from the fact that we've done that.
Isto era também uma forma de inovação porque um agricultor podia pegar numa bomba manual e podia adicionar este poder artificial, esta eletricidade e teria uma bomba elétrica. E multipliquem isso por milhares ou dezenas de milhares de vezes e essa fórmula foi o que nos trouxe a Revolução Industrial. Tudo o que vemos, todo o progresso que agora apreciamos veio do facto de termos feito isso.
We're going to do the same thing now with AI. We're going to distribute that on a grid, and now you can take that electric pump. You can add some artificial intelligence, and now you have a smart pump. And that, multiplied by a million times, is going to be this second Industrial Revolution. So now the car is going down the highway, it's 250 horsepower, but in addition, it's 250 minds. That's the auto-driven car. It's like a new commodity; it's a new utility. The AI is going to flow across the grid -- the cloud -- in the same way electricity did.
Vamos fazer o mesmo com a IA. Vamos distribuí-la numa rede e agora podem pegar nessa bomba elétrica. Podem adicionar alguma inteligência artificial e ter uma bomba inteligente. Isso multiplicado por um milhão de vezes será a segunda Revolução Industrial. Agora o carro vai na autoestrada, tem 250 cavalos mas além disso tem 250 mentes. Esse é o carro auto-conduzido. É como uma nova comodidade, é uma nova utilidade. A IA vai fluir através da rede — a nuvem — tal como a eletricidade o fez.
So everything that we had electrified, we're now going to cognify. And I would suggest, then, that the formula for the next 10,000 start-ups is very, very simple, which is to take x and add AI. That is the formula, that's what we're going to be doing. And that is the way in which we're going to make this second Industrial Revolution. And by the way -- right now, this minute, you can log on to Google and you can purchase AI for six cents, 100 hits. That's available right now.
Tudo o que eletrificámos, agora vamos cognificar. E eu sugeria então que a fórmula para os próximos 10 mil arranques é muito simples, que é pegar em X e adicionar IA. Essa é a fórmula que nós vamos usar. E é dessa forma que vamos fazer esta segunda Revolução Industrial. E já agora, neste preciso minuto, podem aceder ao Google e podem comprar IA por seis cêntimos, 100 acessos. Isso está disponível agora.
So the third aspect of this is that when we take this AI and embody it, we get robots. And robots are going to be bots, they're going to be doing many of the tasks that we have already done. A job is just a bunch of tasks, so they're going to redefine our jobs because they're going to do some of those tasks. But they're also going to create whole new categories, a whole new slew of tasks that we didn't know we wanted to do before. They're going to actually engender new kinds of jobs, new kinds of tasks that we want done, just as automation made up a whole bunch of new things that we didn't know we needed before, and now we can't live without them. So they're going to produce even more jobs than they take away, but it's important that a lot of the tasks that we're going to give them are tasks that can be defined in terms of efficiency or productivity. If you can specify a task, either manual or conceptual, that can be specified in terms of efficiency or productivity, that goes to the bots. Productivity is for robots. What we're really good at is basically wasting time.
Então o terceiro aspeto disto é que, quando pegamos nesta IA e a incorporamos, formamos robôs. E robôs tornar-se-ão "bôs" e farão muitas tarefas que nós já fizemos. Um emprego é só um monte de tarefas, por isso, eles vão redefinir os nossos empregos porque eles farão algumas dessas tarefas. Mas eles vão criar categorias totalmente diferentes, uma abundância totalmente diferente de tarefas que antes nós não sabíamos que queríamos fazer. De facto, eles vão gerar novos tipos de empregos, novos tipos de tarefas que queremos feitas tal como a automação criou uma série de coisas novas que antes não sabíamos que precisávamos e agora não conseguimos viver sem elas. Por isso, vamos produzir ainda mais empregos do que os que eles nos tiram. Mas é importante que muitas das tarefas que lhes vamos dar são tarefas que podem ser definidas em termos de eficiência ou produtividade. Se puderem especificar uma tarefa de maneira manual ou conceptual, que possa ser especificada em termos de eficiência ou produtividade, isso vai para os "bôs". A produtividade é para os robôs. No que nós somos realmente bons é a perder tempo.
(Laughter)
(Risos)
We're really good at things that are inefficient. Science is inherently inefficient. It runs on that fact that you have one failure after another. It runs on the fact that you make tests and experiments that don't work, otherwise you're not learning. It runs on the fact that there is not a lot of efficiency in it. Innovation by definition is inefficient, because you make prototypes, because you try stuff that fails, that doesn't work. Exploration is inherently inefficiency. Art is not efficient. Human relationships are not efficient. These are all the kinds of things we're going to gravitate to, because they're not efficient. Efficiency is for robots. We're also going to learn that we're going to work with these AIs because they think differently than us.
Nós somos realmente bons em coisas ineficientes. A ciência é intrinsecamente ineficiente. Funciona através do facto de terem um falhanço atrás de outro. Funciona através do facto de fazerem testes e experiências que falham, caso contrário, não aprendem. Funciona através do facto de que não há muita eficiência nisso. A inovação por definção é ineficiente, porque fazem protótipos porque tentam coisas que falham, que não funcionam. A exploração é inerentemente ineficaz. A arte não é eficiente. As relações humanas não são eficientes. Estes são os tipos de coisas para as quais vamos gravitar porque não são eficientes. A eficiência é para os robôs. Vamos também aprender que vamos trabalhar com estes IA's porque eles pensam de uma forma diferente da nossa.
When Deep Blue beat the world's best chess champion, people thought it was the end of chess. But actually, it turns out that today, the best chess champion in the world is not an AI. And it's not a human. It's the team of a human and an AI. The best medical diagnostician is not a doctor, it's not an AI, it's the team. We're going to be working with these AIs, and I think you'll be paid in the future by how well you work with these bots. So that's the third thing, is that they're different, they're utility and they are going to be something we work with rather than against. We're working with these rather than against them.
Quando Deep Blue derrotou o o melhor campeão de xadrez do mundo, as pessoas pensaram que era o fim do xadrez. Mas, de facto, revelou-se que hoje o melhor campeão de xadrez do mundo não é um IA. E não é humano. É uma equipa de um humano e um IA. O melhor diagnosticador clínico, não é um médico nem um IA. É uma equipa. Nós vamos trabalhar com estes IA e penso que vocês serão pagos no futuro de acordo com o quão bem trabalham com estes "bôs". Então é essa a terceira coisa, é que eles são diferentes, a sua utilidade e eles vão ser algo com que vamos querer trabalhar e não querer estar contra. Estamos a trabalhar com eles e não contra eles.
So, the future: Where does that take us? I think that 25 years from now, they'll look back and look at our understanding of AI and say, "You didn't have AI. In fact, you didn't even have the Internet yet, compared to what we're going to have 25 years from now." There are no AI experts right now. There's a lot of money going to it, there are billions of dollars being spent on it; it's a huge business, but there are no experts, compared to what we'll know 20 years from now. So we are just at the beginning of the beginning, we're in the first hour of all this. We're in the first hour of the Internet. We're in the first hour of what's coming. The most popular AI product in 20 years from now, that everybody uses, has not been invented yet. That means that you're not late.
Então, o futuro: Onde é que isso nos leva? Penso que daqui a 25 anos, eles olharão para trás e olharão para o nosso conhecimento de IA e dirão: "Vocês não tinham IA. De facto, ainda nem sequer tinham internet "em comparação com o que vamos ter daqui a 25 anos". Agora não há especialistas de IA. Há muito dinheiro gasto nisso. Há milhares de milhões de dólares gastos nisso, é um grande negócio mas não há especialistas, em comparação com o que vamos ter daqui a 20 anos. Estamos apenas no início do inicío, estamos na primeira hora de tudo isto. Estamos na primeira hora da internet. Estamos na primeira hora do que aí vem. O produto IA mais popular daqui a 20 anos que toda a gente usa, ainda não foi inventado. Isso significa que não estão atrasados.
Thank you.
Obrigado.
(Laughter)
(Risos)
(Applause)
(Aplausos)