00:00...
...

[1] 00:16So I want to talk today about an idea. It's a big idea.
Então quero compartilhar uma ideia. Uma grande ideia.

[2] 00:19Actually, I think it'll eventually
Na verdade, penso que cedo ou tarde

[3] 00:21be seen as probably the single biggest idea
essa poderá ser a maior singular ideia

[4] 00:23that's emerged in the past century.
que emergiu no último século.

[5] 00:25It's the idea of computation.
É a ideia da computação.

[6] 00:27Now, of course, that idea has brought us
Agora, é claro, essa ideia nos trouxe

[7] 00:29all of the computer technology we have today and so on.
toda a tecnologia do computador que temos hoje e mais.

[8] 00:32But there's actually a lot more to computation than that.
No entanto, há de fato muito mais de computação do que isso.

[9] 00:35It's really a very deep, very powerful, very fundamental idea,
É realmente uma profunda, muito poderosa, uma ideia bem fundamental,

[10] 00:38whose effects we've only just begun to see.
cujos efeitos nós estamos tão somente começando a ver.

[11] 00:41Well, I myself have spent the past 30 years of my life
Bem, eu mesmo já gastei os últimos 30 anos de minha vida

[12] 00:44working on three large projects
trabalhando em três grandes projetos

[13] 00:46that really try to take the idea of computation seriously.
que realmente objetivam levar a ideia da computação seriamente.

[14] 00:50So I started off at a young age as a physicist
E para isso eu iniciei quando era um jovem Físico

[15] 00:53using computers as tools.
usando os computadores como ferramentas.

[16] 00:55Then, I started drilling down,
E em seguida, fui testando

[17] 00:57thinking about the computations I might want to do,
pensando no processo computacional que eu iria querer aplicar,

[18] 00:59trying to figure out what primitives they could be built up from
tentando entender quais os primitivos que poderiam basear as construções

[19] 01:02and how they could be automated as much as possible.
e como no máximo da possibilidade eles poderiam se tornar automatizados.

[20] 01:05Eventually, I created a whole structure
Eu finalmente criei uma estrutura completa

[21] 01:07based on symbolic programming and so on
baseada na programação simbólica e daí para a frente

[22] 01:09that let me build Mathematica.
que me levaram a criar Mathematica.

[23] 01:11And for the past 23 years, at an increasing rate,
E nos últimos 23 anos, numa velocidade crescente,

[24] 01:13we've been pouring more and more ideas
temos incluído mais e mais ideias

[25] 01:15and capabilities and so on into Mathematica,
e capacidades e assim por diante dentro da Mathematica,

[26] 01:17and I'm happy to say that that's led to many good things
e estou feliz em dizer isso levou a muita coisa boa

[27] 01:20in R & D and education,
em P (pesquisa) e D (Desenvolvimento) e educação,

[28] 01:22lots of other areas.
e muitas outras áreas.

[29] 01:24Well, I have to admit, actually,
Bem, eu devo admitir, na verdade,

[30] 01:26that I also had a very selfish reason for building Mathematica:
que havia uma motivação bem egoísta para criar Mathematica.

[31] 01:29I wanted to use it myself,
Eu mesmo queria usá-la,

[32] 01:31a bit like Galileo got to use his telescope
um pouco como Galileo ao querer usar seu telescópio

[33] 01:33400 years ago.
400 anos atrás.

[34] 01:35But I wanted to look not at the astronomical universe,
Mas eu queria olhar, não no universo astronômico,

[35] 01:38but at the computational universe.
mas no universo computacional.

[36] 01:41So we normally think of programs as being
Normalmente pensamos em programas que são

[37] 01:43complicated things that we build
coisas complicadas para se criar

[38] 01:45for very specific purposes.
para propósitos bem específicos.

[39] 01:47But what about the space of all possible programs?
Mas e sobre o espaço de todos os programas possíveis?

[40] 01:50Here's a representation of a really simple program.
Aqui está uma representação de um programa realmente simples.

[41] 01:53So, if we run this program,
Se então rodarmos esse programa,

[42] 01:55this is what we get.
é isso que temos.

[43] 01:57Very simple.
Muito simples.

[44] 01:59So let's try changing the rule
Então vamos mudar as regras

[45] 02:01for this program a little bit.
para esse programa só um pouquinho.

[46] 02:03Now we get another result,
E agora temos um outro resultado,

[47] 02:05still very simple.
ainda muito simples.

[48] 02:07Try changing it again.
Tente mudar novamente.

[49] 02:10You get something a little bit more complicated.
Você pode obter algo um pouco mais complicado,

[50] 02:12But if we keep running this for a while,
mas se continuarmos rodando por um certo tempo,

[51] 02:14we find out that although the pattern we get is very intricate,
descubriremos, apesar do padrão que vemos seja um tanto intrincado,

[52] 02:17it has a very regular structure.
é uma estrutura bem regular.

[53] 02:20So the question is: Can anything else happen?
Então a pergunta é: Algo a mais pode acontecer?

[54] 02:23Well, we can do a little experiment.
Bem, podemos fazer um pequeno experimento.

[55] 02:25Let's just do a little mathematical experiment, try and find out.
Vamos fazer um pequeno experimento matemático, testar e descobrir.

[56] 02:29Let's just run all possible programs
Vamos rodar todos os programas possíveis

[57] 02:32of the particular type that we're looking at.
do tipo específico que estamos procurando.

[58] 02:34They're called cellular automata.
Eles são chamados de autômato celular.

[59] 02:36You can see a lot of diversity in the behavior here.
Você pode ver muita diversidade de comportamento aqui.

[60] 02:38Most of them do very simple things,
A maioria faz coisas muito simples.

[61] 02:40but if you look along all these different pictures,
Mas se você passar os olhos em todas essas diferentes imagens,

[62] 02:42at rule number 30,
na regra número 30,

[63] 02:44you start to see something interesting going on.
você começa a ver algo interessante acontecendo.

[64] 02:46So let's take a closer look
Então vamos olhar mais de perto

[65] 02:48at rule number 30 here.
na regra número 30 aqui.

[66] 02:50So here it is.
Aqui está ela.

[67] 02:52We're just following this very simple rule at the bottom here,
Estamos tão somente seguindo essa regra bem simples aqui na parte de baixo,

[68] 02:55but we're getting all this amazing stuff.
mas estamos obtendo algo incrível aqui.

[69] 02:57It's not at all what we're used to,
Não é nem um pouco o que estamos acostumados,

[70] 02:59and I must say that, when I first saw this,
e devo dizer que logo de cara quando vi isto,

[71] 03:01it came as a huge shock to my intuition.
foi um grande choque para a minha intuição,

[72] 03:04And, in fact, to understand it,
e de fato, para entendê-lo,

[73] 03:06I eventually had to create
eu cheguei a criar

[74] 03:08a whole new kind of science.
um tipo todo novo de ciência.

[75] 03:11(Laughter)
(Risos)

[76] 03:13This science is different, more general,
Essa ciência é diferente, mais abrangente,

[77] 03:16than the mathematics-based science that we've had
do que a matemática baseada na ciência que tivemos

[78] 03:18for the past 300 or so years.
nos últimos 300 anos ou mais.

[79] 03:21You know, it's always seemed like a big mystery:
Vocês sabem, sempre nos pareceu um grande mistério

[80] 03:23how nature, seemingly so effortlessly,
como a natureza, aparentemente sem qualquer esforço próprio

[81] 03:26manages to produce so much
consegue produzir muito

[82] 03:28that seems to us so complex.
que para nós parece tão complexo.

[83] 03:31Well, I think we've found its secret:
Bem, creio que descobrimos o seu segredo.

[84] 03:34It's just sampling what's out there in the computational universe
São amostras do que está lá no universo computacional

[85] 03:37and quite often getting things like Rule 30
e normalmente se obtém como na Regra 30

[86] 03:40or like this.
ou algo assim.

[87] 03:44And knowing that starts to explain
E por sabermos isso, temos a explicação

[88] 03:46a lot of long-standing mysteries in science.
para uma série de mistérios mantidos na ciência.

[89] 03:49It also brings up new issues, though,
E também traz novos temas,

[90] 03:51like computational irreducibility.
como a irredutibilidade computacional.

[91] 03:54I mean, we're used to having science let us predict things,
Quero dizer com isso que estamos acostumados a deixar a ciência nos predizer coisas

[92] 03:57but something like this
mas algo como isso

[93] 03:59is fundamentally irreducible.
é fundamentalmente irredutível.

[94] 04:01The only way to find its outcome
A única forma de descobrir os resultados

[95] 04:03is, effectively, just to watch it evolve.
é, efetivamente, observar como se evolui.

[96] 04:06It's connected to, what I call,
Está conectado ao que chamamos de

[97] 04:08the principle of computational equivalence,
o princípio da equivalência computacional,

[98] 04:10which tells us that even incredibly simple systems
que nos diz que até os sistemas incrivelmente simples

[99] 04:13can do computations as sophisticated as anything.
podem fazer a computação tão sofisticada como qualquer coisa.

[100] 04:16It doesn't take lots of technology or biological evolution
Não demanda muita tecnologia da evolução biológica

[101] 04:19to be able to do arbitrary computation;
para ser capaz de realizar a computação arbitral,

[102] 04:21just something that happens, naturally,
algo que acontece, naturalmente,

[103] 04:23all over the place.
em todos os lugares.

[104] 04:25Things with rules as simple as these can do it.
Coisas com regras tão simples como essas podem fazer isso.

[105] 04:29Well, this has deep implications
Bem, isso tem implicações profundas

[106] 04:31about the limits of science,
sobre os limites da ciência,

[107] 04:33about predictability and controllability
sobre a previsibilidade e o que é controlável

[108] 04:35of things like biological processes or economies,
de coisas como processos biológicos ou economias,

[109] 04:38about intelligence in the universe,
sobre inteligência no universo,

[110] 04:40about questions like free will
sobre questões como livre arbítrio

[111] 04:42and about creating technology.
e sobre criar tecnologia.

[112] 04:45You know, in working on this science for many years,
Vocês sabem, trabalhando nessa ciência por muitos anos,

[113] 04:47I kept wondering,
me fez questionar,

[114] 04:49"What will be its first killer app?"
"Qual será o primeiro aplicativo matador?"

[115] 04:51Well, ever since I was a kid,
Bem, desde quando era garoto,

[116] 04:53I'd been thinking about systematizing knowledge
eu ficava pensando sobre sistematizar o conhecimento

[117] 04:55and somehow making it computable.
e de alguma maneira torná-lo passível de computação.

[118] 04:57People like Leibniz had wondered about that too
Pessoas como Leibniz também pensaram nisso

[119] 04:59300 years earlier.
há 300 anos.

[120] 05:01But I'd always assumed that to make progress,
Mas sempre pensei que para se fazer progresso,

[121] 05:03I'd essentially have to replicate a whole brain.
eu teria que essencialmente replicar o cérebro todo.

[122] 05:06Well, then I got to thinking:
Bem, agora eu penso:

[123] 05:08This scientific paradigm of mine suggests something different --
Esse meu paradigma científico sugere algo diferente.

[124] 05:11and, by the way, I've now got
E, por falar nisso, agora tenho

[125] 05:13huge computation capabilities in Mathematica,
alta capacidade computacional em Mathematica,

[126] 05:16and I'm a CEO with some worldly resources
e sou o CEO com alguns recursos mundanos

[127] 05:19to do large, seemingly crazy, projects --
para realizar projetos que sejam grandes e aparentemente loucos.

[128] 05:22So I decided to just try to see
Então eu decidi tentar só para ver

[129] 05:24how much of the systematic knowledge that's out there in the world
o quanto do conhecimento sistemático que está aí no mundo

[130] 05:27we could make computable.
nós podemos torná-lo passivo de computação.

[131] 05:29So, it's been a big, very complex project,
Então, tem sido um grande projeto muito complexo,

[132] 05:31which I was not sure was going to work at all.
sobre o qual eu não tinha certeza se daria certo.

[133] 05:34But I'm happy to say it's actually going really well.
Mas estou feliz em dizer que realmente a coisa está indo bem.

[134] 05:37And last year we were able
E no ano passado fomos capazes

[135] 05:39to release the first website version
de lançar a primeira versão do site na web

[136] 05:41of Wolfram Alpha.
do Wolfram Alpha.

[137] 05:43Its purpose is to be a serious knowledge engine
O propósito é que seja um motor de conhecimento sério

[138] 05:46that computes answers to questions.
que compute as respostas para perguntas.

[139] 05:49So let's give it a try.
Então vamos dar uma tentada.

[140] 05:51Let's start off with something really easy.
Comecemos com algo que seja realmente fácil.

[141] 05:53Hope for the best.
Esperemos pelo melhor.

[142] 05:55Very good. Okay.
Muito bem. Ok!

[143] 05:57So far so good.
Até aqui tudo bem.

[144] 05:59(Laughter)
(Risos)

[145] 06:02Let's try something a little bit harder.
Vamos tentar algo um pouco mais difícil.

[146] 06:05Let's do
Digamos ...

[147] 06:07some mathy thing,
Vamos fazer algo de matemática

[148] 06:10and with luck it'll work out the answer
e com sorte o resultado virá

[149] 06:13and try and tell us some interesting things
e quem sabe nos dirá algumas coisas interessantes

[150] 06:15things about related math.
coisas relacionadas com matemática.

[151] 06:17We could ask it something about the real world.
Podemos perguntar-lhe algo sobre o mundo real.

[152] 06:20Let's say -- I don't know --
Vamos ver -- eu não sei --

[153] 06:22what's the GDP of Spain?
Qual o PIB da Espanha?

[154] 06:25And it should be able to tell us that.
E ele deverá ser capaz de nos responder isso.

[155] 06:27Now we could compute something related to this,
Agora poderíamos computar algo relacionado a isso,

[156] 06:29let's say ... the GDP of Spain
digamos o PIB da Espanha

[157] 06:31divided by, I don't know,
dividido por, eu não sei,

[158] 06:33the -- hmmm ...
o -- hummm ...

[159] 06:35let's say the revenue of Microsoft.
vamos dizer as receitas da Microsoft.

[160] 06:37(Laughter)
(Risos)

[161] 06:39The idea is that we can just type this in,
A ideia é que possamos pensar e daí digitar,

[162] 06:41this kind of question in, however we think of it.
esse tipo de pergunta do jeito que quisermos.

[163] 06:44So let's try asking a question,
Então vamos tentar perguntar,

[164] 06:46like a health related question.
como uma questão relacionada com saúde.

[165] 06:48So let's say we have a lab finding that ...
Vamos dizer que tenhamos um resultado do laboratório que --

[166] 06:51you know, we have an LDL level of 140
você sabe, temos um LDL nível 140

[167] 06:53for a male aged 50.
para um homem de 50 anos.

[168] 06:56So let's type that in, and now Wolfram Alpha
Então vamos digitar isso, e agora o Wolfram Alpha

[169] 06:58will go and use available public health data
vai buscar e usar os dados públicos de saúde

[170] 07:00and try and figure out
e vai calcular

[171] 07:02what part of the population that corresponds to and so on.
que parte da população corresponde à busca e assim por diante.

[172] 07:05Or let's try asking about, I don't know,
Ou vamos buscar, bem eu não sei,

[173] 07:08the International Space Station.
a estação espacial internacional.

[174] 07:10And what's happening here is that
E o que acontece aqui é que

[175] 07:12Wolfram Alpha is not just looking up something;
Wolfram Alpha não apenas faz a busca;

[176] 07:14it's computing, in real time,
é processamento em tempo real,

[177] 07:17where the International Space Station is right now at this moment,
onde a estação espacial internacional está agora, neste momento,

[178] 07:20how fast it's going, and so on.
a que velocidade viaja e assim por diante.

[179] 07:24So Wolfram Alpha knows about lots and lots of kinds of things.
Então Wolfram Alpha sabe acerca de inúmeros tipos de coisas.

[180] 07:27It's got, by now,
Deveria nesta fase nos dar,

[181] 07:29pretty good coverage of everything you might find
uma boa cobertura de tudo que você pode encontrar

[182] 07:31in a standard reference library.
numa biblioteca padrão e assim por diante.

[183] 07:34But the goal is to go much further
Mas o alvo é o de ir além

[184] 07:36and, very broadly, to democratize
e, de maneira abrangente, democratizar

[185] 07:39all of this knowledge,
todo esse tipo de conhecimento,

[186] 07:42and to try and be an authoritative
e tentar e ser uma fonte de autoridade

[187] 07:44source in all areas.
em todas as áreas,

[188] 07:46To be able to compute answers to specific questions that people have,
e ser capaz de processar respostas para perguntas específicas das pessoas,

[189] 07:49not by searching what other people
não através da busca do que outras pessoas

[190] 07:51may have written down before,
tenham escrito antes,

[191] 07:53but by using built in knowledge
mas ao usar o conhecimento construído

[192] 07:55to compute fresh new answers to specific questions.
para processar novas e originais respostas para perguntas específicas.

[193] 07:58Now, of course, Wolfram Alpha
Agora, é claro, Wolfram Alpha

[194] 08:00is a monumentally huge, long-term project
é um projeto monumentalmente grande e de longo prazo

[195] 08:02with lots and lots of challenges.
com muitos e muitos desafios.

[196] 08:04For a start, one has to curate a zillion
Para começar, temos que supervisionar um zilhão

[197] 08:07different sources of facts and data,
de diferentes fontes com fatos e dados,

[198] 08:10and we built quite a pipeline of Mathematica automation
e construímos um bom funil de processamento na automação de Mathematica

[199] 08:13and human domain experts for doing this.
e experts de domínios humanos para se chegar nisso.

[200] 08:16But that's just the beginning.
Mas isso é só o princípio.

[201] 08:18Given raw facts or data
Com os fatos brutos e dados

[202] 08:20to actually answer questions,
para verdadeiramente responder perguntas,

[203] 08:22one has to compute:
temos que processar,

[204] 08:24one has to implement all those methods and models
temos que implementar todos esses métodos e modelos

[205] 08:26and algorithms and so on
e algorítimos e assim por diante

[206] 08:28that science and other areas have built up over the centuries.
que a ciência e outras disciplinas já construiram a séculos.

[207] 08:31Well, even starting from Mathematica,
Bem, só de pensar na Mathematica,

[208] 08:34this is still a huge amount of work.
ainda há muita carga de trabalho.

[209] 08:36So far, there are about 8 million lines
Até hoje, há cerca de 8 milhões de linhas

[210] 08:38of Mathematica code in Wolfram Alpha
do código da Mathematica no Wolfram Alpha

[211] 08:40built by experts from many, many different fields.
desenvolvido por especialistas, muitos dos quais de diferentes campos.

[212] 08:43Well, a crucial idea of Wolfram Alpha
Bem, a ideia crucial do Wolfram Alpha

[213] 08:46is that you can just ask it questions
é que você pode simplesmente perguntá-lo

[214] 08:48using ordinary human language,
usando a linguagem humana corriqueira,

[215] 08:51which means that we've got to be able to take
que significa que devemos ser capazes de pegar

[216] 08:53all those strange utterances that people type into the input field
os estranhos grunhidos que as pessoas digitam na janelinha

[217] 08:56and understand them.
e assim entendê-los.

[218] 08:58And I must say that I thought that step
E eu devo dizer que pensei que esse passo

[219] 09:00might just be plain impossible.
poderia ser basicamente impossível.

[220] 09:04Two big things happened:
Duas grandes coisas aconteceram.

[221] 09:06First, a bunch of new ideas about linguistics
Primeiro, um monte de novas ideias sobre linguística

[222] 09:09that came from studying the computational universe;
que chegaram do estudo do universo computacional.

[223] 09:12and second, the realization that having actual computable knowledge
E segundo, a conclusão de que ao se ter um efetivo conhecimento computacional

[224] 09:15completely changes how one can
isso muda completamente como

[225] 09:17set about understanding language.
se aborda a compreensão da linguagem.

[226] 09:20And, of course, now
E, é claro, agora

[227] 09:22with Wolfram Alpha actually out in the wild,
com o Wolfram Alpha definitivamente lançado,

[228] 09:24we can learn from its actual usage.
podemos aprender pelo seu uso real.

[229] 09:26And, in fact, there's been
E na verdade, tem havido

[230] 09:28an interesting coevolution that's been going on
uma interessante coevolução acontecendo

[231] 09:30between Wolfram Alpha
entre o Wolfram Alpha

[232] 09:32and its human users,
e os usuários humanos.

[233] 09:34and it's really encouraging.
E é de fato encorajador.

[234] 09:36Right now, if we look at web queries,
Bem agora, se olharmos para os 'queries' da web,

[235] 09:38more than 80 percent of them get handled successfully the first time.
mais de 80% deles são resolvidos com sucesso na primeira tentativa.

[236] 09:41And if you look at things like the iPhone app,
E se você olhar nas coisas, como os aplicativos do iPhone,

[237] 09:43the fraction is considerably larger.
uma fração é considerada muito grande.

[238] 09:45So, I'm pretty pleased with it all.
Então, eu estou bastante satisfeito com tudo.

[239] 09:47But, in many ways,
Mas, de muitas maneiras,

[240] 09:49we're still at the very beginning with Wolfram Alpha.
ainda estamos bem no princípio do Wolfram Alplha.

[241] 09:52I mean, everything is scaling up very nicely
Quero dizer, tudo está escalando muito bem.

[242] 09:54and we're getting more confident.
Estamos ficando mais confiantes.

[243] 09:56You can expect to see Wolfram Alpha technology
Vocês podem ficar atentos com a tecnologia Wolfram Alpha

[244] 09:58showing up in more and more places,
aparencendo em mais e mais lugares,

[245] 10:00working both with this kind of public data, like on the website,
operando tanto com esse tipo de dados públicos, como no site,

[246] 10:03and with private knowledge
e com o conhecimento privado

[247] 10:05for people and companies and so on.
para as pessoas e empresas, e assim por diante.

[248] 10:08You know, I've realized that Wolfram Alpha actually gives one
Vocês sabem, eu cheguei à conclusão que Wolfram Alpham na verdade nos dá

[249] 10:11a whole new kind of computing
um tipo totalmente novo de computação

[250] 10:13that one can call knowledge-based computing,
que se pode chamar de computação baseada em conhecimento,

[251] 10:15in which one's starting not just from raw computation,
em que ao se principiar, não simplesmente da computação bruta,

[252] 10:18but from a vast amount of built-in knowledge.
mas de uma vasta quantidade de conhecimento construído.

[253] 10:21And when one does that, one really changes
E quando se faz isso, vai se obter

[254] 10:23the economics of delivering computational things,
as economias da entrega de coisas computacionais,

[255] 10:26whether it's on the web or elsewhere.
quer na web ou em outra localidade.

[256] 10:28You know, we have a fairly interesting situation right now.
Vocês sabem, nós temos uma situação bem interessante agora.

[257] 10:31On the one hand, we have Mathematica,
Por um lado, temos a Mathematica,

[258] 10:33with its sort of precise, formal language
com todo o tipo de linguagem precisa, formal

[259] 10:36and a huge network
e uma extensa rede

[260] 10:38of carefully designed capabilities
de habilidades desenhadas cuidadosamente

[261] 10:40able to get a lot done in just a few lines.
capazes de fazer muito acontecer bastando poucas linhas.

[262] 10:43Let me show you a couple of examples here.
Deixe-me mostrar alguns exemplos aqui.

[263] 10:47So here's a trivial piece of Mathematica programming.
Aqui tem uma peça comum de programação da Mathematica.

[264] 10:51Here's something where we're sort of
Aqui tem algo que podemos de certa maneira

[265] 10:53integrating a bunch of different capabilities here.
integrar aqui com um monte de diferentes habilidades.

[266] 10:56Here we'll just create, in this line,
Aqui nós acabamos de criar essa linha

[267] 10:59a little user interface that allows us to
uma pequena interface de usuário que nos permite

[268] 11:02do something fun there.
fazer algo divertido aqui.

[269] 11:05If you go on, that's a slightly more complicated program
Se você for adiante, há um programa um pouco mais complicado

[270] 11:07that's now doing all sorts of algorithmic things
que agora faz todo o tipo de coisas algorítimicas

[271] 11:10and creating user interface and so on.
enquanto cria a interface do usuário e assim por diante.

[272] 11:12But it's something that is very precise stuff.
Mas é algo que tem uma alta precisão.

[273] 11:15It's a precise specification with a precise formal language
É uma especificação precisa com uma linguagem formal precisa

[274] 11:18that causes Mathematica to know what to do here.
que faz Mathematica saber o que fazer nesses casos.

[275] 11:21Then on the other hand, we have Wolfram Alpha,
Bem, por outro lado, temos o Wolfram Alpha,

[276] 11:24with all the messiness of the world
com todo o tipo de confusão do mundo

[277] 11:26and human language and so on built into it.
e linguagem humana e mais, construído nele.

[278] 11:28So what happens when you put these things together?
Então o que acontece quando voce coloca essas coisas juntas?

[279] 11:31I think it's actually rather wonderful.
Eu creio que é na verdade maravilhoso.

[280] 11:33With Wolfram Alpha inside Mathematica,
Com o Wolfram Alpha dentro da Mathematica,

[281] 11:35you can, for example, make precise programs
você pode, por exempo, fazer programas precisos

[282] 11:37that call on real world data.
que busca nos dados do mundo real.

[283] 11:39Here's a real simple example.
Aqui está um exemplo bem simples.

[284] 11:44You can also just sort of give vague input
Você pode se quiser dar um input vago

[285] 11:47and then try and have Wolfram Alpha
e daí tentar ver se Wolfram Alpha

[286] 11:49figure out what you're talking about.
consegue captar do que você está se referindo.

[287] 11:51Let's try this here.
Vamos tentar este aqui.

[288] 11:53But actually I think the most exciting thing about this
Mas na verdade eu penso que talvez a coisa mais empolgante sobre isso

[289] 11:56is that it really gives one the chance
é que realmente nos dá a chance

[290] 11:58to democratize programming.
de democratizar a programação.

[291] 12:01I mean, anyone will be able to say what they want in plain language.
Eu quero dizer, qualquer um poderá se virar ao dizer em linguagem comum,

[292] 12:04Then, the idea is that Wolfram Alpha will be able to figure out
e em seguida a ideia, isso é, que Wolfram Alpha seja capaz de se virar

[293] 12:07what precise pieces of code
nas peças precisas de código

[294] 12:09can do what they're asking for
que serão necessária para fazer o que se pede

[295] 12:11and then show them examples that will let them pick what they need
e daí mostrar em exemplos, que permitirá a eles escolherem o que se quer

[296] 12:14to build up bigger and bigger, precise programs.
para construir maiores e maiores, programas precisos.

[297] 12:17So, sometimes, Wolfram Alpha
Então, às vezes, Wolfram Alpha

[298] 12:19will be able to do the whole thing immediately
será capaz de fazer a coisa toda imediatamente

[299] 12:21and just give back a whole big program that you can then compute with.
e simplesmente devolver um grande programa que você possa processar.

[300] 12:24Here's a big website
Então aqui tem um grande site

[301] 12:26where we've been collecting lots of educational
onde temos colecionado muitas coisas da educação

[302] 12:29and other demonstrations about lots of kinds of things.
e outras demonstrações sobre muitos tipos de coisas.

[303] 12:32I'll show you one example here.
Então, eu não sei, eu vou mostrar um exemplo, talvez aqui.

[304] 12:36This is just an example of one of these computable documents.
Este é só um exemplo de um desses documentos computáveis.

[305] 12:39This is probably a fairly small
Este é provavelmente um pedaço relativamente

[306] 12:41piece of Mathematica code
pequeno do código da Mathematica

[307] 12:43that's able to be run here.
que consegue rodar aqui.

[308] 12:47Okay. Let's zoom out again.
Ok. Vamos distanciar, novamente.

[309] 12:50So, given our new kind of science,
Então, por causa do nosso novo tipo de ciência,

[310] 12:52is there a general way to use it to make technology?
será que há uma maneira genérica de usá-la para criar tecnologia?

[311] 12:55So, with physical materials,
Então, com materiais físicos,

[312] 12:57we're used to going around the world
estamos acostumados, meio que ir ao redor do mundo

[313] 12:59and discovering that particular materials
e descobrir que os materiais em particular

[314] 13:01are useful for particular
são úteis para propósitos

[315] 13:03technological purposes.
tecnológicos específicos e assim por diante.

[316] 13:05Well, it turns out we can do very much the same kind of thing
Bem, acontece que, nós podemos fazer algo bem semelhante

[317] 13:07in the computational universe.
no universo computacional.

[318] 13:09There's an inexhaustible supply of programs out there.
Há um suprimento inesgotável de programas disponível.

[319] 13:12The challenge is to see how to
O desafio é vermos na prática

[320] 13:14harness them for human purposes.
sua adaptação para os propósitos humanos.

[321] 13:16Something like Rule 30, for example,
Algo como na Regra 30, por exemplo,

[322] 13:18turns out to be a really good randomness generator.
que acaba sendo um realmente bom gerador de aleatoriedade.

[323] 13:20Other simple programs are good models
Outros programas simples são bons modelos

[324] 13:22for processes in the natural or social world.
para processar no mundo natural ou social.

[325] 13:25And, for example, Wolfram Alpha and Mathematica
E por exemplo, Wolfram Alpha e Mathematica

[326] 13:27are actually now full of algorithms
estão agora lotados de algorítimos

[327] 13:29that we discovered by searching the computational universe.
que nós descobrimos ao fazer buscas no universo computacional.

[328] 13:33And, for example, this -- if we go back here --
E por exemplo, este -- podemos voltar aqui --

[329] 13:37this has become surprisingly popular
este tem se tornado surpreendemente popular

[330] 13:39among composers
entre compositores

[331] 13:41finding musical forms by searching the computational universe.
ao encontrar formas musicais quando se faz buscas no universo computacional.

[332] 13:45In a sense, we can use the computational universe
De uma certa forma, podemos usar o universo computacional

[333] 13:47to get mass customized creativity.
para obter customização criativa em massa.

[334] 13:50I'm hoping we can, for example,
Espero que possamos, por exemplo,

[335] 13:52use that even to get Wolfram Alpha
usar isso até para fazer o Wolfram Alpha

[336] 13:54to routinely do invention and discovery on the fly,
meio que inventar continuamente e descobrir de imediato

[337] 13:57and to find all sorts of wonderful stuff
e achar todo o tipo de coisa maravilhosa

[338] 13:59that no engineer
que nenhum engenheiro

[339] 14:01and no process of incremental evolution would ever come up with.
e nenhum processo de evolução incremental obteria por si.

[340] 14:05Well, so, that leads to kind of an ultimate question:
Bem, isso nos leva a um tipo de questão final.

[341] 14:08Could it be that someplace out there in the computational universe
Será que em algum lugar lá no universo computacional

[342] 14:11we might find our physical universe?
podemos encontrar nosso universo físico?

[343] 14:14Perhaps there's even some quite simple rule,
Talvez exista até uma regra bem simples,

[344] 14:16some simple program for our universe.
algum programa simples de nosso universo.

[345] 14:19Well, the history of physics would have us believe
Bem a história da física nos fez crer

[346] 14:21that the rule for the universe must be pretty complicated.
que a regra do universo deve ser muito complicada.

[347] 14:24But in the computational universe,
Mas no universo computacional

[348] 14:26we've now seen how rules that are incredibly simple
nós vimos como regras que são extremamente simples

[349] 14:29can produce incredibly rich and complex behavior.
podem produzir comportamentos extremamente ricos e complexos.

[350] 14:32So could that be what's going on with our whole universe?
Seria então isso que estaria ocorrendo na totalidade do universo?

[351] 14:36If the rules for the universe are simple,
Se as regras para o universo são simples,

[352] 14:38it's kind of inevitable that they have to be
é meio que inevitável que elas devam ser

[353] 14:40very abstract and very low level;
muito abstratas e de um nível muito baixo,

[354] 14:42operating, for example, far below
operando, por exemplo, bem abaixo

[355] 14:44the level of space or time,
do nível do espaço ou tempo,

[356] 14:46which makes it hard to represent things.
o que torna difícil de representar coisas.

[357] 14:48But in at least a large class of cases,
Mas pelo menos numa boa classificação de casos,

[358] 14:50one can think of the universe as being
podemos pensar do universo como sendo

[359] 14:52like some kind of network,
algum tipo de rede,

[360] 14:54which, when it gets big enough,
a qual, quando se torna grande o suficiente,

[361] 14:56behaves like continuous space
se comporta como um espaço continuado

[362] 14:58in much the same way as having lots of molecules
muito do mesmo jeito como se tem muitas moléculas

[363] 15:00can behave like a continuous fluid.
se comportando como um fluido contínuo.

[364] 15:02Well, then the universe has to evolve by applying
Bem, então o universo terá que evoluir ao aplicar

[365] 15:05little rules that progressively update this network.
pequenas regras que progressivamente atualizam essa rede.

[366] 15:08And each possible rule, in a sense,
E cada possível regra, de um jeito,

[367] 15:10corresponds to a candidate universe.
corresponde a um universo candidato.

[368] 15:12Actually, I haven't shown these before,
Na verdade, eu ainda não mostrei esses antes,

[369] 15:16but here are a few of the candidate universes
mas aqui tem alguns universos candidatos

[370] 15:19that I've looked at.
que eu dei uma olhada.

[371] 15:21Some of these are hopeless universes,
Alguns são universos perdidos,

[372] 15:23completely sterile,
completamente estéreis,

[373] 15:25with other kinds of pathologies like no notion of space,
com outros tipos de patologias como sem noção de espaço,

[374] 15:27no notion of time, no matter,
sem noção de tempo, sem matéria,

[375] 15:30other problems like that.
outros problemas dessa ordem.

[376] 15:32But the exciting thing that I've found in the last few years
Mas a coisa excitante que eu descobri nos anos mais recentes

[377] 15:35is that you actually don't have to go very far
é que você de fato não tem que ir muito longe

[378] 15:37in the computational universe
no universo computacional

[379] 15:39before you start finding candidate universes
antes de iniciar a busca por universos candidatos

[380] 15:41that aren't obviously not our universe.
que obviamente não estão no nosso universo.

[381] 15:44Here's the problem:
Aqui está o problema:

[382] 15:46Any serious candidate for our universe
Qualquer candidato sério para nosso universo,

[383] 15:49is inevitably full of computational irreducibility.
é inevitavelmente cheio de irredutibilidade computacional,

[384] 15:52Which means that it is irreducibly difficult
o que quer dizer que é irredutivelmente difícil

[385] 15:55to find out how it will really behave,
saber como ele vai na verdade se comportar,

[386] 15:57and whether it matches our physical universe.
e se casaria com o nosso universo físico.

[387] 16:01A few years ago, I was pretty excited to discover
Uns anos atrás, eu fiquei muito empolgado ao descobrir

[388] 16:04that there are candidate universes with incredibly simple rules
que existem universos candidatos com regras extremamente simples

[389] 16:07that successfully reproduce special relativity,
que reproduzem com sucesso relatividade especial

[390] 16:09and even general relativity and gravitation,
e até relatividade genérica e gravitação

[391] 16:12and at least give hints of quantum mechanics.
pelo menos nos dão percepções da mecânica quantum.

[392] 16:15So, will we find the whole of physics?
Então encontraremos o todo da física?

[393] 16:17I don't know for sure,
Eu não sei ao certo.

[394] 16:19but I think at this point it's sort of
Mas eu penso que nesse ponto é meio que

[395] 16:21almost embarrassing not to at least try.
quase vergonhoso, ao menos não se tentar.

[396] 16:23Not an easy project.
Não é um projeto fácil.

[397] 16:25One's got to build a lot of technology.
Temos que construir com muita tecnologia

[398] 16:27One's got to build a structure that's probably
Temos que construir uma estrutura que provavelmente

[399] 16:29at least as deep as existing physics.
seja pelo menos tão profunda como a física existente.

[400] 16:31And I'm not sure what the best way to organize the whole thing is.
E não estou certo qual seria a melhor forma de organizar a coisa toda.

[401] 16:34Build a team, open it up, offer prizes and so on.
Formar um time, abrir, ofertar premiações e assim por diante.

[402] 16:37But I'll tell you, here today,
Mas eu lhes direi aqui hoje

[403] 16:39that I'm committed to seeing this project done,
que estou comprometido a ver esse projeto realizado,

[404] 16:41to see if, within this decade,
a ver se, dentro desta década,

[405] 16:44we can finally hold in our hands
podemos finalmente segurar em nossas mãos

[406] 16:46the rule for our universe
a regra do nosso universo

[407] 16:48and know where our universe lies
e saber onde reside nosso universo

[408] 16:50in the space of all possible universes ...
no espaço de todos os possíveis universos

[409] 16:52and be able to type into Wolfram Alpha, "the theory of the universe,"
e sermos capazes de digitar no Wolfram Alpha a teoria do universo,

[410] 16:55and have it tell us.
e deixá-lo nos dizer.

[411] 16:57(Laughter)
(Risos)

[412] 17:00So I've been working on the idea of computation
Então eu tenho trabalhado nessa ideia da computação

[413] 17:02now for more than 30 years,
já por mais de 30 anos,

[414] 17:04building tools and methods and turning intellectual ideas
construindo ferramentas e métodos e transformando algo como ideias intelectuais

[415] 17:07into millions of lines of code
em milhões de linhas de código

[416] 17:09and grist for server farms and so on.
e tirando proveito do aglomerado de servidores, e assim por diante.

[417] 17:11With every passing year,
À medida que cada ano passa,

[418] 17:13I realize how much more powerful
eu percebo o quanto mais poderosa

[419] 17:15the idea of computation really is.
a ideia da computação verdadeiramente é.

[420] 17:17It's taken us a long way already,
Foi necessário percorrer um longo caminho,

[421] 17:19but there's so much more to come.
mas há muita coisa ainda a vir,

[422] 17:21From the foundations of science
desde os fundamentos da ciência

[423] 17:23to the limits of technology
aos limites da tecnologia

[424] 17:25to the very definition of the human condition,
até a própria definição da condição humana,

[425] 17:27I think computation is destined to be
eu penso que a computação está destinada a ser

[426] 17:29the defining idea of our future.
a ideia definidora do nosso futuro.

[427] 17:31Thank you.
Obrigado a todos.

[428] 17:33(Applause)
(Aplausos)

[429] 17:47Chris Anderson: That was astonishing.
Chris Anderson: Isso foi fora de série.

[430] 17:49Stay here. I've got a question.
Permaneça aqui. Eu tenho uma pergunta.

[431] 17:51(Applause)
(Aplausos)

[432] 17:57So, that was, fair to say, an astonishing talk.
Creio que foi, e é justo dizer, uma fala fora de série.

[433] 18:01Are you able to say in a sentence or two
Você consegue dizer em uma sentença ou duas

[434] 18:04how this type of thinking
como que esse tipo de pensamento

[435] 18:07could integrate at some point
pode integrar em certo ponto

[436] 18:09to things like string theory or the kind of things that people think of
com as coisas como teoria das cordas ou o tipo de coisas que pessoas pensam

[437] 18:11as the fundamental explanations of the universe?
como as explicações fundamentais do universo?

[438] 18:14Stephen Wolfram: Well, the parts of physics
Stephen Wolfram: Bem, as partes da física

[439] 18:16that we kind of know to be true,
que de certa forma sabemos ser verdadeira,

[440] 18:18things like the standard model of physics:
coisas como os modelos padrão da física.

[441] 18:20what I'm trying to do better reproduce the standard model of physics
O que estou tentando fazer melhor é reproduzir o padrão do modelo da física

[442] 18:23or it's simply wrong.
ou a coisa está simplesmente errada.

[443] 18:25The things that people have tried to do in the last 25 years or so
As coisas que pessoas tem tentado fazer nos cerca de últimos 25 anos

[444] 18:27with string theory and so on
com a teoria das cordas e assim por diante

[445] 18:29have been an interesting exploration
tem sido uma exploração interessante

[446] 18:31that has tried to get back to the standard model,
que tem tentado voltar ao modelo padrão,

[447] 18:34but hasn't quite gotten there.
mas ainda não conseguiu chegar lá ainda.

[448] 18:36My guess is that some great simplifications of what I'm doing
Meu palpite é que algumas grandes simplificações do que estou fazendo

[449] 18:39may actually have considerable resonance
deverão no fundo ter considerável ressonância

[450] 18:42with what's been done in string theory,
com o que se está fazendo na teoria das cordas,

[451] 18:44but that's a complicated math thing
mas é uma matemática complicada

[452] 18:47that I don't yet know how it's going to work out.
que eu mesmo não sei como ela vai funcionar.

[453] 18:50CA: Benoit Mandelbrot is in the audience.
CA: Benoit Mandlebrot está no auditório.

[454] 18:52He also has shown how complexity
Ele também apresentou como a complexidade

[455] 18:54can arise out of a simple start.
pode nascer de um começo simples.

[456] 18:56Does your work relate to his?
O seu trabalho tem relação com o dele?

[457] 18:58SW: I think so.
SW: Eu creio que sim.

[458] 19:00I view Benoit Mandelbrot's work
Eu vejo o trabalho de Benoit Mandlebrot

[459] 19:02as one of the founding contributions
como uma das contribuições fundamentais

[460] 19:05to this kind of area.
para esse tipo de área.

[461] 19:08Benoit has been particularly interested
Benoit tem se interessado em particular

[462] 19:10in nested patterns, in fractals and so on,
em padrões aninhados, em fractais e assim por diante,

[463] 19:12where the structure is something
onde a estrutura de algo

[464] 19:14that's kind of tree-like,
que seria como uma árvore,

[465] 19:16and where there's sort of a big branch that makes little branches
e onde há uma espécie de um grande galho que tem pequenas ramificações,

[466] 19:18and even smaller branches and so on.
e até ramificações ainda menores e assim por diante.

[467] 19:21That's one of the ways
Esse é uma das maneiras

[468] 19:23that you get towards true complexity.
que você chega na verdadeira complexidade.

[469] 19:26I think things like the Rule 30 cellular automaton
Eu penso que coisas como a Regra 30 do autômato celular

[470] 19:29get us to a different level.
nos leva a um diferente nível.

[471] 19:31In fact, in a very precise way, they get us to a different level
Na verdade, de uma maneira muito precisa ela nos leva a um nível diferente

[472] 19:34because they seem to be things that are
porque elas parecem ser coisas que são

[473] 19:37capable of complexity
capazes de complexidade

[474] 19:40that's sort of as great as complexity can ever get ...
que são de certa forma, tão grande quanto a complexidade pode chegar ...

[475] 19:44I could go on about this at great length, but I won't. (Laughter) (Applause)
Eu poderia continuar a falar sobre isso sem parar, mas não farei.

[476] 19:47CA: Stephen Wolfram, thank you.
CA: Stephen Wolfram, muito obrigado.

[477] 19:49(Applause)
(Aplausos)