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Format: Layer, Start, End, Style, Name, MarginL, MarginR, MarginV, Effect, Text
Dialogue: 0,0:00:00.80,0:00:04.06,Default,,0000,0000,0000,,Lidero uma equipa do Google\Nque trabalha com inteligência artificial.
Dialogue: 0,0:00:04.06,0:00:08.60,Default,,0000,0000,0000,,Por outras palavras, cria\Ncomputadores e dispositivos
Dialogue: 0,0:00:08.62,0:00:11.34,Default,,0000,0000,0000,,capazes de fazer coisas que o cérebro faz.
Dialogue: 0,0:00:11.73,0:00:14.54,Default,,0000,0000,0000,,Portanto, estamos muito interessados\Nem cérebros de verdade
Dialogue: 0,0:00:14.56,0:00:16.13,Default,,0000,0000,0000,,e também na neurociência,
Dialogue: 0,0:00:16.13,0:00:20.05,Default,,0000,0000,0000,,e especialmente interessados nas coisas\Nque o nosso cérebro faz
Dialogue: 0,0:00:20.07,0:00:24.43,Default,,0000,0000,0000,,com um desempenho\Nmuito superior ao dos computadores.
Dialogue: 0,0:00:25.21,0:00:28.82,Default,,0000,0000,0000,,Historicamente, uma dessas áreas\Ntem sido a perceção,
Dialogue: 0,0:00:28.84,0:00:31.88,Default,,0000,0000,0000,,o processo pelo qual as coisas\Nlá fora, no mundo
Dialogue: 0,0:00:31.90,0:00:33.49,Default,,0000,0000,0000,,— sons e imagens —
Dialogue: 0,0:00:33.51,0:00:36.03,Default,,0000,0000,0000,,podem tornar-se conceitos\Nno nosso espírito.
Dialogue: 0,0:00:36.24,0:00:38.75,Default,,0000,0000,0000,,Isto é essencial para\No nosso próprio cérebro
Dialogue: 0,0:00:38.78,0:00:41.33,Default,,0000,0000,0000,,e também é muito útil num computador.
Dialogue: 0,0:00:41.64,0:00:44.99,Default,,0000,0000,0000,,Os algoritmos de perceção das máquinas,\Ncomo os que a nossa equipa faz,
Dialogue: 0,0:00:45.01,0:00:48.88,Default,,0000,0000,0000,,são os que possibilitam encontrar\Nas nossas imagens no Google Photos
Dialogue: 0,0:00:48.91,0:00:51.14,Default,,0000,0000,0000,,com base no que contêm.
Dialogue: 0,0:00:51.59,0:00:55.09,Default,,0000,0000,0000,,O outro lado da perceção é a criatividade
Dialogue: 0,0:00:55.11,0:00:58.15,Default,,0000,0000,0000,,que traduz um conceito\Nnuma coisa que existe no mundo.
Dialogue: 0,0:00:58.17,0:01:01.73,Default,,0000,0000,0000,,Ao longo do ano passado, o nosso trabalho\Nsobre a perceção das máquinas
Dialogue: 0,0:01:01.75,0:01:06.61,Default,,0000,0000,0000,,também se ligou inesperadamente\Nao mundo da criatividade das máquinas
Dialogue: 0,0:01:06.64,0:01:08.26,Default,,0000,0000,0000,,e da arte das máquinas.
Dialogue: 0,0:01:08.56,0:01:11.84,Default,,0000,0000,0000,,Eu acho que Miguel Ângelo\Nteve uma visão perspicaz
Dialogue: 0,0:01:11.86,0:01:15.78,Default,,0000,0000,0000,,quanto a esta dupla relação\Nentre perceção e criatividade.
Dialogue: 0,0:01:16.02,0:01:18.40,Default,,0000,0000,0000,,Esta é uma sua famosa citação:
Dialogue: 0,0:01:18.41,0:01:21.68,Default,,0000,0000,0000,,"Cada bloco de pedra\Ntem uma estátua lá dentro.
Dialogue: 0,0:01:22.04,0:01:25.54,Default,,0000,0000,0000,,"O papel do escultor é descobri-la."
Dialogue: 0,0:01:26.03,0:01:29.38,Default,,0000,0000,0000,,Eu acho que Miguel Ângelo\Nqueria exprimir
Dialogue: 0,0:01:29.38,0:01:32.45,Default,,0000,0000,0000,,que nós criamos através da perceção
Dialogue: 0,0:01:32.47,0:01:35.50,Default,,0000,0000,0000,,e que essa perceção em si\Né um ato de imaginação
Dialogue: 0,0:01:35.52,0:01:38.03,Default,,0000,0000,0000,,e é a matéria-prima da criatividade.
Dialogue: 0,0:01:38.69,0:01:42.62,Default,,0000,0000,0000,,O órgão que processa todo o pensamento,\Na perceção e a imaginação,
Dialogue: 0,0:01:42.64,0:01:44.23,Default,,0000,0000,0000,,claro, é o cérebro.
Dialogue: 0,0:01:45.09,0:01:47.63,Default,,0000,0000,0000,,Gostaria de começar\Ncom um pequeno resumo da história
Dialogue: 0,0:01:47.66,0:01:50.12,Default,,0000,0000,0000,,sobre o que sabemos sobre o cérebro.
Dialogue: 0,0:01:50.50,0:01:53.16,Default,,0000,0000,0000,,Porque, ao contrário\Ndo coração ou dos intestinos,
Dialogue: 0,0:01:53.16,0:01:56.33,Default,,0000,0000,0000,,não podemos dizer muito sobre o cérebro,\Napenas olhando para ele
Dialogue: 0,0:01:56.33,0:01:57.91,Default,,0000,0000,0000,,pelo menos, a olho nu.
Dialogue: 0,0:01:57.98,0:02:00.50,Default,,0000,0000,0000,,Os primeiros anatomistas\Nque olharam para o cérebro
Dialogue: 0,0:02:00.50,0:02:04.23,Default,,0000,0000,0000,,deram à sua estrutura superficial\Ntodo o tipo de nomes fantasiosos
Dialogue: 0,0:02:04.25,0:02:06.54,Default,,0000,0000,0000,,como hipocampo,\Nque significa "cavalo-marinho."
Dialogue: 0,0:02:06.71,0:02:09.48,Default,,0000,0000,0000,,Mas com certeza, esse tipo de coisas\Nnão nos diz muito
Dialogue: 0,0:02:09.50,0:02:11.100,Default,,0000,0000,0000,,sobre o que de facto acontece dentro dele.
Dialogue: 0,0:02:12.78,0:02:16.39,Default,,0000,0000,0000,,Acho que a primeira pessoa\Nque lançou alguma luz
Dialogue: 0,0:02:16.42,0:02:18.35,Default,,0000,0000,0000,,sobre o que ocorria dentro do cérebro
Dialogue: 0,0:02:18.37,0:02:22.29,Default,,0000,0000,0000,,foi o grande neuroanatomista espanhol\NSantiago Ramón y Cajal,
Dialogue: 0,0:02:22.32,0:02:23.86,Default,,0000,0000,0000,,no século XIX,
Dialogue: 0,0:02:23.88,0:02:27.64,Default,,0000,0000,0000,,que usou a microscopia\Ne corantes especiais
Dialogue: 0,0:02:27.66,0:02:31.83,Default,,0000,0000,0000,,que podiam colorir seletivamente\Nou criar um alto contraste
Dialogue: 0,0:02:31.86,0:02:33.86,Default,,0000,0000,0000,,as células individuais dentro do cérebro,
Dialogue: 0,0:02:33.89,0:02:37.04,Default,,0000,0000,0000,,para começar a entender a sua morfologia.
Dialogue: 0,0:02:37.97,0:02:40.51,Default,,0000,0000,0000,,Estes são os tipos\Nde desenhos de neurónios,
Dialogue: 0,0:02:40.51,0:02:42.10,Default,,0000,0000,0000,,que ele fez no século XIX.
Dialogue: 0,0:02:42.12,0:02:44.16,Default,,0000,0000,0000,,Este é de um cérebro de pássaro.
Dialogue: 0,0:02:44.16,0:02:47.08,Default,,0000,0000,0000,,Vemos esta incrível variedade\Nde diferentes tipos de células.
Dialogue: 0,0:02:47.11,0:02:50.54,Default,,0000,0000,0000,,Até a própria teoria celular\Nera praticamente nova nesta altura.
Dialogue: 0,0:02:50.57,0:02:51.98,Default,,0000,0000,0000,,Estas estruturas,
Dialogue: 0,0:02:51.98,0:02:54.34,Default,,0000,0000,0000,,estas células que têm estas ramificações,
Dialogue: 0,0:02:54.34,0:02:56.76,Default,,0000,0000,0000,,estes ramos que podem percorrer\Ngrandes distâncias,
Dialogue: 0,0:02:56.78,0:02:58.54,Default,,0000,0000,0000,,eram uma novidade na época.
Dialogue: 0,0:02:58.78,0:03:01.68,Default,,0000,0000,0000,,Claro que nos fazem lembrar cabos.
Dialogue: 0,0:03:01.71,0:03:05.33,Default,,0000,0000,0000,,No século XIX, isso talvez fosse óbvio\Npara algumas pessoas,
Dialogue: 0,0:03:05.33,0:03:09.50,Default,,0000,0000,0000,,a revolução da cablagem elétrica\Nestava apenas a começar.
Dialogue: 0,0:03:09.96,0:03:11.14,Default,,0000,0000,0000,,Mas, de várias maneiras,
Dialogue: 0,0:03:11.17,0:03:14.48,Default,,0000,0000,0000,,esses desenhos microanatómicos\Nde Ramón y Cajal, como este,
Dialogue: 0,0:03:14.50,0:03:16.98,Default,,0000,0000,0000,,ainda são, de certa forma, insuperáveis.
Dialogue: 0,0:03:16.98,0:03:18.60,Default,,0000,0000,0000,,Mais de cem anos depois,
Dialogue: 0,0:03:18.60,0:03:21.79,Default,,0000,0000,0000,,continuamos a tentar terminar\No trabalho que Ramón y Cajal iniciou.
Dialogue: 0,0:03:21.79,0:03:24.72,Default,,0000,0000,0000,,Estes são dados brutos\Ndos nossos colaboradores
Dialogue: 0,0:03:24.74,0:03:27.62,Default,,0000,0000,0000,,do Instituto de Neurociência Max Planck.
Dialogue: 0,0:03:27.65,0:03:30.49,Default,,0000,0000,0000,,Os nossos colaboradores têm fotografado
Dialogue: 0,0:03:30.49,0:03:34.46,Default,,0000,0000,0000,,pequenos pedaços de tecido cerebral.
Dialogue: 0,0:03:34.49,0:03:37.81,Default,,0000,0000,0000,,A amostra total aqui tem cerca\Nde um milímetro cúbico de tamanho
Dialogue: 0,0:03:37.84,0:03:40.37,Default,,0000,0000,0000,,e estou a mostrar aqui\Napenas um pequeno pedaço.
Dialogue: 0,0:03:40.37,0:03:42.83,Default,,0000,0000,0000,,Aquela barra à esquerda tem\Nmais ou menos um mícron.
Dialogue: 0,0:03:42.85,0:03:45.26,Default,,0000,0000,0000,,As estruturas que vemos são mitocôndrias
Dialogue: 0,0:03:45.29,0:03:47.33,Default,,0000,0000,0000,,que têm o tamanho de uma bactéria.
Dialogue: 0,0:03:47.35,0:03:49.02,Default,,0000,0000,0000,,E estas são cortes consecutivos
Dialogue: 0,0:03:49.02,0:03:52.08,Default,,0000,0000,0000,,desse bloco de tecido\Nmuito pequeno.
Dialogue: 0,0:03:52.10,0:03:54.50,Default,,0000,0000,0000,,Só para efeitos de comparação,
Dialogue: 0,0:03:54.53,0:03:58.24,Default,,0000,0000,0000,,o diâmetro médio de um cabelo\Né de cerca de 100 mícrons.
Dialogue: 0,0:03:58.24,0:04:01.98,Default,,0000,0000,0000,,Portanto, estamos a olhar para uma coisa\Nmuito menor do que um simples cabelo.
Dialogue: 0,0:04:02.06,0:04:06.10,Default,,0000,0000,0000,,A partir deste tipo de cortes em série\Nvistos ao microscópio eletrónico,
Dialogue: 0,0:04:06.12,0:04:11.13,Default,,0000,0000,0000,,podemos fazer reconstruções em 3D\Nde neurónios, como estes.
Dialogue: 0,0:04:11.15,0:04:14.31,Default,,0000,0000,0000,,Estes são do mesmo estilo\Ndos de Ramón y Cajal.
Dialogue: 0,0:04:14.33,0:04:18.53,Default,,0000,0000,0000,,Só se iluminam alguns neurónios,\Nsenão, não conseguiríamos ver nada.
Dialogue: 0,0:04:18.65,0:04:20.12,Default,,0000,0000,0000,,Ficaria muito sobrecarregado,
Dialogue: 0,0:04:20.12,0:04:22.43,Default,,0000,0000,0000,,cheio de estruturas de cabos,
Dialogue: 0,0:04:22.43,0:04:24.67,Default,,0000,0000,0000,,ligando os neurónios uns aos outros.
Dialogue: 0,0:04:25.29,0:04:28.10,Default,,0000,0000,0000,,Ramón y Cajal estava avançado\Npara a sua época
Dialogue: 0,0:04:28.12,0:04:30.100,Default,,0000,0000,0000,,e o progresso na compreensão do cérebro
Dialogue: 0,0:04:30.100,0:04:33.35,Default,,0000,0000,0000,,prosseguiu devagar\Ndurante as décadas seguintes.
Dialogue: 0,0:04:33.46,0:04:36.53,Default,,0000,0000,0000,,Mas nós sabíamos que os neurónios\Nusavam a eletricidade.
Dialogue: 0,0:04:36.53,0:04:39.42,Default,,0000,0000,0000,,Com a II Guerra Mundial,\Na nossa tecnologia avançou bastante
Dialogue: 0,0:04:39.42,0:04:42.22,Default,,0000,0000,0000,,para iniciar experiências elétricas\Nem neurónios vivos,
Dialogue: 0,0:04:42.22,0:04:44.46,Default,,0000,0000,0000,,para melhor entender\Ncomo eles funcionavam.
Dialogue: 0,0:04:44.88,0:04:48.99,Default,,0000,0000,0000,,Foi na mesma época em que\Nforam inventados os computadores,
Dialogue: 0,0:04:49.01,0:04:52.11,Default,,0000,0000,0000,,com base sobretudo na ideia\Nde imitar o cérebro
Dialogue: 0,0:04:52.14,0:04:55.22,Default,,0000,0000,0000,,— uma "máquina inteligente", \Ncomo lhe chamou Alan Turing,
Dialogue: 0,0:04:55.24,0:04:57.56,Default,,0000,0000,0000,,um dos pais da informática.
Dialogue: 0,0:04:57.92,0:05:02.56,Default,,0000,0000,0000,,Warren McCulloch e Walter Pitts \Nolharam para o desenho de Ramón y Cajal
Dialogue: 0,0:05:02.58,0:05:03.90,Default,,0000,0000,0000,,do córtex visual,
Dialogue: 0,0:05:03.92,0:05:05.77,Default,,0000,0000,0000,,que estou a mostrar aqui.
Dialogue: 0,0:05:06.33,0:05:10.09,Default,,0000,0000,0000,,Este é o córtex que processa as imagens\Nque provêm dos olhos.
Dialogue: 0,0:05:10.42,0:05:14.08,Default,,0000,0000,0000,,Para eles, isto parecia\No diagrama de um circuito.
Dialogue: 0,0:05:14.35,0:05:18.06,Default,,0000,0000,0000,,Há muitos detalhes no diagrama\Nno circuito de McCulloch e de Pitt
Dialogue: 0,0:05:18.06,0:05:19.71,Default,,0000,0000,0000,,que não estão lá muito corretos.
Dialogue: 0,0:05:19.71,0:05:21.09,Default,,0000,0000,0000,,Mas a ideia básica
Dialogue: 0,0:05:21.09,0:05:24.84,Default,,0000,0000,0000,,de que o córtex visual funciona como\Numa série de elementos eletrónicos
Dialogue: 0,0:05:24.86,0:05:27.61,Default,,0000,0000,0000,,que passam informações\Nde um para outro, em cascata,
Dialogue: 0,0:05:27.63,0:05:29.34,Default,,0000,0000,0000,,está essencialmente correta.
Dialogue: 0,0:05:29.34,0:05:31.74,Default,,0000,0000,0000,,Vamos falar por momentos
Dialogue: 0,0:05:31.74,0:05:35.86,Default,,0000,0000,0000,,do que um modelo de processamento\Nde informações visuais precisaria de fazer.
Dialogue: 0,0:05:36.23,0:05:38.97,Default,,0000,0000,0000,,A tarefa básica da perceção
Dialogue: 0,0:05:38.99,0:05:43.09,Default,,0000,0000,0000,,é pegar numa imagem como esta e dizer:
Dialogue: 0,0:05:43.09,0:05:44.51,Default,,0000,0000,0000,,"Isto é uma ave",
Dialogue: 0,0:05:44.51,0:05:47.48,Default,,0000,0000,0000,,o que é uma coisa muito simples\Nque fazermos com o cérebro.
Dialogue: 0,0:05:47.48,0:05:50.73,Default,,0000,0000,0000,,Mas devem compreender que,\Npara um computador,
Dialogue: 0,0:05:50.75,0:05:53.84,Default,,0000,0000,0000,,isso era praticamente impossível,\Naté há poucos anos.
Dialogue: 0,0:05:53.86,0:05:56.08,Default,,0000,0000,0000,,O paradigma clássico da informática
Dialogue: 0,0:05:56.08,0:05:58.73,Default,,0000,0000,0000,,não permite realizar\Nfacilmente essa tarefa.
Dialogue: 0,0:05:59.37,0:06:02.02,Default,,0000,0000,0000,,Então, o que acontece entre os píxeis,
Dialogue: 0,0:06:02.02,0:06:05.97,Default,,0000,0000,0000,,entre a imagem de um pássaro\Ne a palavra "ave",
Dialogue: 0,0:06:05.99,0:06:08.81,Default,,0000,0000,0000,,é uma série de neurónios\Nligados uns aos outros
Dialogue: 0,0:06:08.83,0:06:11.55,Default,,0000,0000,0000,,numa rede neural\Ncomo este diagrama aqui.
Dialogue: 0,0:06:11.70,0:06:14.53,Default,,0000,0000,0000,,Esta rede neural pode ser biológica,\Ncomo no córtex visual,
Dialogue: 0,0:06:14.55,0:06:17.23,Default,,0000,0000,0000,,ou, atualmente, começamos\Na ter a capacidade de modelar
Dialogue: 0,0:06:17.23,0:06:19.19,Default,,0000,0000,0000,,estas redes neurais no computador.
Dialogue: 0,0:06:19.83,0:06:22.19,Default,,0000,0000,0000,,Vou mostrar o aspeto que isso tem.
Dialogue: 0,0:06:22.21,0:06:25.63,Default,,0000,0000,0000,,Podemos considerar os píxeis\Ncomo uma primeira camada de neurónio
Dialogue: 0,0:06:25.65,0:06:27.89,Default,,0000,0000,0000,,— e, de facto, é assim\Nque funciona o olho —
Dialogue: 0,0:06:27.91,0:06:29.58,Default,,0000,0000,0000,,são os neurónios na retina.
Dialogue: 0,0:06:29.60,0:06:31.63,Default,,0000,0000,0000,,e eles transmitem as informações
Dialogue: 0,0:06:31.63,0:06:34.53,Default,,0000,0000,0000,,camada após camada,\Napós camada de neurónios,
Dialogue: 0,0:06:34.55,0:06:37.58,Default,,0000,0000,0000,,todos ligados através de sinapses\Nde diferentes pesos.
Dialogue: 0,0:06:37.61,0:06:39.11,Default,,0000,0000,0000,,O comportamento desta rede
Dialogue: 0,0:06:39.11,0:06:42.35,Default,,0000,0000,0000,,é caracterizado pelas forças\Nde todas estas sinapses.
Dialogue: 0,0:06:42.35,0:06:45.56,Default,,0000,0000,0000,,Elas caracterizam as propriedades\Ninformáticas dessa rede.
Dialogue: 0,0:06:45.59,0:06:47.06,Default,,0000,0000,0000,,E por fim,
Dialogue: 0,0:06:47.08,0:06:49.62,Default,,0000,0000,0000,,temos um neurónio\Nou um pequeno grupo de neurónios
Dialogue: 0,0:06:49.62,0:06:51.57,Default,,0000,0000,0000,,que se iluminam, dizendo: "ave".
Dialogue: 0,0:06:51.82,0:06:54.96,Default,,0000,0000,0000,,Agora vou representar essas três coisas
Dialogue: 0,0:06:54.98,0:06:59.68,Default,,0000,0000,0000,,— os píxeis de entrada\Ne as sinapses na rede neural,
Dialogue: 0,0:06:59.70,0:07:01.28,Default,,0000,0000,0000,,e a ave, o resultado —
Dialogue: 0,0:07:01.31,0:07:04.58,Default,,0000,0000,0000,,por três variáveis: x, w e y.
Dialogue: 0,0:07:04.85,0:07:06.75,Default,,0000,0000,0000,,Há talvez um milhão de x,
Dialogue: 0,0:07:06.75,0:07:08.64,Default,,0000,0000,0000,,um milhão de píxeis nesta imagem.
Dialogue: 0,0:07:08.66,0:07:11.11,Default,,0000,0000,0000,,Há milhares de milhões ou biliões de w,
Dialogue: 0,0:07:11.14,0:07:14.56,Default,,0000,0000,0000,,que representam os pesos de todas\Nessas sinapses na rede neural.
Dialogue: 0,0:07:14.58,0:07:16.46,Default,,0000,0000,0000,,E há um pequeno número de y,
Dialogue: 0,0:07:16.48,0:07:18.34,Default,,0000,0000,0000,,de resultados que essa rede neural tem.
Dialogue: 0,0:07:18.36,0:07:20.43,Default,,0000,0000,0000,,"Ave" tem apenas três letras, não é?
Dialogue: 0,0:07:21.09,0:07:24.51,Default,,0000,0000,0000,,Então vamos supor que isso\Né uma fórmula simples,
Dialogue: 0,0:07:24.54,0:07:26.70,Default,,0000,0000,0000,,x "vezes" w = y.
Dialogue: 0,0:07:26.72,0:07:28.89,Default,,0000,0000,0000,,Coloco o sinal de multiplicação entre aspas
Dialogue: 0,0:07:28.89,0:07:31.06,Default,,0000,0000,0000,,porque o que realmente está \Nali a acontecer,
Dialogue: 0,0:07:31.09,0:07:34.28,Default,,0000,0000,0000,,é uma série muito complicada\Nde operações matemáticas
Dialogue: 0,0:07:35.17,0:07:36.39,Default,,0000,0000,0000,,Isto é uma equação.
Dialogue: 0,0:07:36.42,0:07:38.09,Default,,0000,0000,0000,,Há três variáveis.
Dialogue: 0,0:07:38.11,0:07:41.08,Default,,0000,0000,0000,,Todos nós sabemos que,\Nse temos uma equação,
Dialogue: 0,0:07:41.08,0:07:44.50,Default,,0000,0000,0000,,podemos encontrar uma variável\Nse conhecermos as outras duas.
Dialogue: 0,0:07:45.16,0:07:48.54,Default,,0000,0000,0000,,Assim, o problema da inferência,
Dialogue: 0,0:07:48.56,0:07:51.44,Default,,0000,0000,0000,,ou seja, descobrir que a figura\Nde uma ave é uma ave,
Dialogue: 0,0:07:51.46,0:07:52.89,Default,,0000,0000,0000,,é o seguinte:
Dialogue: 0,0:07:52.91,0:07:56.22,Default,,0000,0000,0000,,É onde y é a incógnita\Ne w e x são conhecidos.
Dialogue: 0,0:07:56.24,0:07:58.70,Default,,0000,0000,0000,,Conhecemos a rede neural,\Nconhecemos os píxeis.
Dialogue: 0,0:07:58.72,0:08:02.05,Default,,0000,0000,0000,,Como podemos ver, isto é de facto\Num problema relativamente simples.
Dialogue: 0,0:08:02.07,0:08:04.26,Default,,0000,0000,0000,,Multiplicamos duas vezes três\Ne está feito.
Dialogue: 0,0:08:04.86,0:08:06.98,Default,,0000,0000,0000,,Vou mostrar uma rede neural artificial
Dialogue: 0,0:08:07.01,0:08:09.72,Default,,0000,0000,0000,,que construímos há pouco tempo,\Nfazendo exatamente isso.
Dialogue: 0,0:08:09.72,0:08:12.49,Default,,0000,0000,0000,,Isto está a correr em tempo real\Nnum telemóvel
Dialogue: 0,0:08:12.52,0:08:15.83,Default,,0000,0000,0000,,e, claro, é incrível, só por si,
Dialogue: 0,0:08:15.86,0:08:18.63,Default,,0000,0000,0000,,que os telemóveis possam fazer\Nmilhares de milhões ou
Dialogue: 0,0:08:18.65,0:08:20.60,Default,,0000,0000,0000,,ou biliões de operações por segundo.
Dialogue: 0,0:08:20.62,0:08:22.37,Default,,0000,0000,0000,,O que estamos a ver é um telemóvel
Dialogue: 0,0:08:22.37,0:08:25.80,Default,,0000,0000,0000,,a olhar para figuras de aves,\Numas atrás das outras,
Dialogue: 0,0:08:25.83,0:08:28.54,Default,,0000,0000,0000,,a dizer: "Sim, isto é uma ave",
Dialogue: 0,0:08:28.57,0:08:31.98,Default,,0000,0000,0000,,e também a identificar as espécies de aves\Ncom uma rede deste tipo.
Dialogue: 0,0:08:32.89,0:08:34.72,Default,,0000,0000,0000,,Assim, nesta imagem,
Dialogue: 0,0:08:34.74,0:08:38.54,Default,,0000,0000,0000,,o x e o w são conhecidos,\Ne o y é a incógnita.
Dialogue: 0,0:08:38.57,0:08:41.07,Default,,0000,0000,0000,,Claro, estou a encobrir\Na parte mais difícil,
Dialogue: 0,0:08:41.10,0:08:44.96,Default,,0000,0000,0000,,que é como podemos\Ndescobrir o valor de w,
Dialogue: 0,0:08:44.98,0:08:47.17,Default,,0000,0000,0000,,como é que o cérebro\Npode fazer tal coisa?
Dialogue: 0,0:08:47.19,0:08:49.26,Default,,0000,0000,0000,,Como poderemos\Naprender esse modelo?
Dialogue: 0,0:08:49.42,0:08:52.65,Default,,0000,0000,0000,,Este processo de aprendizagem,\Nde encontrar o w,
Dialogue: 0,0:08:52.68,0:08:55.32,Default,,0000,0000,0000,,se estivéssemos a fazer isso\Ncom uma simples equação
Dialogue: 0,0:08:55.35,0:08:57.35,Default,,0000,0000,0000,,em que utilizamos números,
Dialogue: 0,0:08:57.37,0:09:00.42,Default,,0000,0000,0000,,sabemos exatamente como fazer isso:\N6 = 2 x w.
Dialogue: 0,0:09:00.42,0:09:03.57,Default,,0000,0000,0000,,Dividimos por dois e está feito.
Dialogue: 0,0:09:04.00,0:09:06.36,Default,,0000,0000,0000,,O problema é com este operador.
Dialogue: 0,0:09:06.82,0:09:07.97,Default,,0000,0000,0000,,a divisão.
Dialogue: 0,0:09:08.16,0:09:11.12,Default,,0000,0000,0000,,Usamos a divisão porque \Né o inverso da multiplicação
Dialogue: 0,0:09:11.14,0:09:12.58,Default,,0000,0000,0000,,mas, como acabei de dizer,
Dialogue: 0,0:09:12.61,0:09:15.06,Default,,0000,0000,0000,,a multiplicação aqui\Né uma pequena mentira.
Dialogue: 0,0:09:15.08,0:09:18.41,Default,,0000,0000,0000,,Esta é uma operação muito complicada,\Nnão é linear,
Dialogue: 0,0:09:18.43,0:09:20.13,Default,,0000,0000,0000,,não tem forma inversa.
Dialogue: 0,0:09:20.16,0:09:23.31,Default,,0000,0000,0000,,Então temos de descobrir\Numa forma de resolver a equação
Dialogue: 0,0:09:23.33,0:09:25.36,Default,,0000,0000,0000,,sem um operador de divisão.
Dialogue: 0,0:09:25.38,0:09:27.72,Default,,0000,0000,0000,,A forma de fazer isso é bem simples.
Dialogue: 0,0:09:27.75,0:09:30.42,Default,,0000,0000,0000,,Basta dizer: "Vamos brincar\Ncom os truques da álgebra"
Dialogue: 0,0:09:30.44,0:09:33.35,Default,,0000,0000,0000,,e movemos o seis\Npara o lado direito da equação.
Dialogue: 0,0:09:33.37,0:09:35.56,Default,,0000,0000,0000,,Continuamos a usar a multiplicação.
Dialogue: 0,0:09:35.68,0:09:39.26,Default,,0000,0000,0000,,E vamos pensar naquele zero\Ncomo um erro.
Dialogue: 0,0:09:39.28,0:09:41.79,Default,,0000,0000,0000,,Por outras palavras,\Nse resolvermos da forma correta,
Dialogue: 0,0:09:41.82,0:09:43.47,Default,,0000,0000,0000,,o erro será zero.
Dialogue: 0,0:09:43.50,0:09:46.98,Default,,0000,0000,0000,,E se não resolvemos corretamente,\No erro será maior do que zero.
Dialogue: 0,0:09:47.23,0:09:50.34,Default,,0000,0000,0000,,Então podemos apenas dar palpites\Npara minimizar o erro.
Dialogue: 0,0:09:50.34,0:09:53.31,Default,,0000,0000,0000,,Esse é o tipo de coisas em que\Nos computadores são muito bons.
Dialogue: 0,0:09:53.33,0:09:54.93,Default,,0000,0000,0000,,Assim, temos um palpite inicial:
Dialogue: 0,0:09:54.95,0:09:56.54,Default,,0000,0000,0000,,E se w = 0? \NEntão o erro é seis.
Dialogue: 0,0:09:56.54,0:09:58.84,Default,,0000,0000,0000,,E se w = 1? \NEntão o erro é 4.
Dialogue: 0,0:09:58.86,0:10:01.23,Default,,0000,0000,0000,,Então o computador\Npode fazer de Marco Polo,
Dialogue: 0,0:10:01.26,0:10:03.62,Default,,0000,0000,0000,,e diminuir o erro\Npara mais próximo de zero.
Dialogue: 0,0:10:03.65,0:10:07.02,Default,,0000,0000,0000,,Fazendo isso, vamos ter sucessivas\Naproximações até ao w.
Dialogue: 0,0:10:07.04,0:10:10.70,Default,,0000,0000,0000,,Normalmente, nunca lá chega,\Nmas após uma dúzia de passos,
Dialogue: 0,0:10:10.72,0:10:15.73,Default,,0000,0000,0000,,temos w = 2,999,\No que é suficientemente próximo.
Dialogue: 0,0:10:16.30,0:10:18.12,Default,,0000,0000,0000,,É este o processo de aprendizagem.
Dialogue: 0,0:10:18.14,0:10:20.87,Default,,0000,0000,0000,,Por isso, lembrem-se\Nque o que está a acontecer aqui
Dialogue: 0,0:10:20.89,0:10:25.27,Default,,0000,0000,0000,,é que estamos a pegar num monte\Nde x e y conhecidos
Dialogue: 0,0:10:25.30,0:10:28.75,Default,,0000,0000,0000,,e a procurar o w\Natravés de um processo repetitivo.
Dialogue: 0,0:10:28.77,0:10:32.33,Default,,0000,0000,0000,,Isto é a mesma coisa que fazemos\Ncom a nossa aprendizagem.
Dialogue: 0,0:10:32.35,0:10:35.46,Default,,0000,0000,0000,,Temos muitas imagens,\Nenquanto bebés, e dizem-nos:
Dialogue: 0,0:10:35.46,0:10:37.54,Default,,0000,0000,0000,,"Isto é uma ave,\Nisto não é uma ave".
Dialogue: 0,0:10:37.71,0:10:40.19,Default,,0000,0000,0000,,Ao longo do tempo, através da repetição,
Dialogue: 0,0:10:40.19,0:10:43.21,Default,,0000,0000,0000,,encontramos o w,\Naquelas ligações neurais.
Dialogue: 0,0:10:43.46,0:10:47.55,Default,,0000,0000,0000,,Então agora, temos o x e o w fixos,\Npara resolvermos o y.
Dialogue: 0,0:10:47.57,0:10:49.42,Default,,0000,0000,0000,,É a perceção rápida, de todos os dias.
Dialogue: 0,0:10:49.44,0:10:51.05,Default,,0000,0000,0000,,Descobrimos como encontrar o w,
Dialogue: 0,0:10:51.05,0:10:53.46,Default,,0000,0000,0000,,isso é aprendizagem,\No que é um muito mais difícil
Dialogue: 0,0:10:53.46,0:10:56.77,Default,,0000,0000,0000,,porque precisamos de minimizar o erro,\Npraticando muitos exemplos.
Dialogue: 0,0:10:56.88,0:11:00.06,Default,,0000,0000,0000,,Há uns anos, Alex Mordvintsev,\Nda nossa equipa,
Dialogue: 0,0:11:00.09,0:11:03.64,Default,,0000,0000,0000,,decidiu experimentar o que acontece\Nse tentarmos encontrar o x,
Dialogue: 0,0:11:03.66,0:11:05.84,Default,,0000,0000,0000,,em que o w e o y são conhecidos.
Dialogue: 0,0:11:06.12,0:11:08.52,Default,,0000,0000,0000,,Por outras palavras,\Nsabemos que é uma ave,
Dialogue: 0,0:11:08.68,0:11:11.98,Default,,0000,0000,0000,,já treinámos a rede neural com as aves,
Dialogue: 0,0:11:12.00,0:11:14.59,Default,,0000,0000,0000,,mas o que é a imagem de uma ave?
Dialogue: 0,0:11:15.03,0:11:20.06,Default,,0000,0000,0000,,Acontece que, usando exatamente o mesmo\Nprocedimento de minimização de erros,
Dialogue: 0,0:11:20.08,0:11:23.51,Default,,0000,0000,0000,,podemos fazer isso com a rede\Ntreinada para reconhecer aves
Dialogue: 0,0:11:23.54,0:11:26.92,Default,,0000,0000,0000,,e o resultado será...
Dialogue: 0,0:11:30.40,0:11:31.98,Default,,0000,0000,0000,,uma imagem de aves.
Dialogue: 0,0:11:32.81,0:11:36.55,Default,,0000,0000,0000,,É uma imagem de aves\Ngerada totalmente por uma rede neural,
Dialogue: 0,0:11:36.58,0:11:38.69,Default,,0000,0000,0000,,treinada para reconhecer aves,
Dialogue: 0,0:11:38.69,0:11:41.96,Default,,0000,0000,0000,,simplesmente procurando x,\Nem vez de procurar o y,
Dialogue: 0,0:11:41.99,0:11:43.66,Default,,0000,0000,0000,,e fazendo-o por repetição.
Dialogue: 0,0:11:43.88,0:11:45.72,Default,,0000,0000,0000,,Eis outro exemplo engraçado.
Dialogue: 0,0:11:45.72,0:11:49.04,Default,,0000,0000,0000,,Este foi um trabalho feito\Npor Mike Tyka no nosso grupo
Dialogue: 0,0:11:49.06,0:11:51.37,Default,,0000,0000,0000,,a que ele chama "Desfile de Animais".
Dialogue: 0,0:11:51.40,0:11:54.27,Default,,0000,0000,0000,,Recorda-me um pouco as obras\Nde William Kentridge,
Dialogue: 0,0:11:54.30,0:11:56.78,Default,,0000,0000,0000,,em que ele faz esboços e depois os apaga,
Dialogue: 0,0:11:56.81,0:11:59.63,Default,,0000,0000,0000,,faz esboços e os apaga\Ne cria um filme dessa forma
Dialogue: 0,0:11:59.72,0:12:04.02,Default,,0000,0000,0000,,Neste caso, Mike vai variando y\Nno espaço de diferentes animais
Dialogue: 0,0:12:04.19,0:12:06.57,Default,,0000,0000,0000,,numa rede concebida\Npara reconhecer e distinguir
Dialogue: 0,0:12:06.60,0:12:08.52,Default,,0000,0000,0000,,animais diferentes uns dos outros.
Dialogue: 0,0:12:08.52,0:12:12.18,Default,,0000,0000,0000,,Podemos achar estranho, é como ter\Numa metamorfose de um animal para outro.
Dialogue: 0,0:12:14.22,0:12:18.84,Default,,0000,0000,0000,,Aqui ele e Alex, em conjunto,\Ntentaram reduzir os y
Dialogue: 0,0:12:18.86,0:12:21.62,Default,,0000,0000,0000,,num espaço de apenas duas dimensões,
Dialogue: 0,0:12:21.64,0:12:25.08,Default,,0000,0000,0000,,criando um mapa fora do espaço\Nde todas as coisas
Dialogue: 0,0:12:25.10,0:12:26.82,Default,,0000,0000,0000,,reconhecidas por essa rede.
Dialogue: 0,0:12:26.85,0:12:28.97,Default,,0000,0000,0000,,Fazendo esse tipo de síntese
Dialogue: 0,0:12:28.97,0:12:31.28,Default,,0000,0000,0000,,ou geração de imagens\Nsobre toda a superfície,
Dialogue: 0,0:12:31.30,0:12:34.15,Default,,0000,0000,0000,,variando y na superfície,\Nfazemos uma espécie de mapa,
Dialogue: 0,0:12:34.17,0:12:37.31,Default,,0000,0000,0000,,um mapa visual de todas as coisas\Nque a rede sabe reconhecer.
Dialogue: 0,0:12:37.34,0:12:40.20,Default,,0000,0000,0000,,Os animais estão todos aqui:\No tatu está naquele local.
Dialogue: 0,0:12:40.92,0:12:43.40,Default,,0000,0000,0000,,Também podemos fazer isso\Ncom outras redes.
Dialogue: 0,0:12:43.42,0:12:46.30,Default,,0000,0000,0000,,Esta é uma rede desenhada\Npara reconhecer rostos,
Dialogue: 0,0:12:46.32,0:12:48.65,Default,,0000,0000,0000,,para distinguir um rosto de outro.
Dialogue: 0,0:12:48.65,0:12:51.59,Default,,0000,0000,0000,,Aqui, estamos a colocar um Y\Nque diz "eu",
Dialogue: 0,0:12:51.62,0:12:53.19,Default,,0000,0000,0000,,os parâmetros do meu rosto.
Dialogue: 0,0:12:53.22,0:12:55.07,Default,,0000,0000,0000,,Quando isso é resolvido para x,
Dialogue: 0,0:12:55.07,0:12:58.45,Default,,0000,0000,0000,,gera a minha imagem, bastante louca,
Dialogue: 0,0:12:58.45,0:13:01.74,Default,,0000,0000,0000,,tipo cubista, surrealista, psicadélica,
Dialogue: 0,0:13:01.74,0:13:03.97,Default,,0000,0000,0000,,de vários pontos de vista ao mesmo tempo.
Dialogue: 0,0:13:03.97,0:13:06.98,Default,,0000,0000,0000,,A razão de se parecer com vários\Npontos de vista ao mesmo tempo,
Dialogue: 0,0:13:06.98,0:13:10.32,Default,,0000,0000,0000,,é porque esta rede está concebida\Npara se livrar da ambiguidade
Dialogue: 0,0:13:10.34,0:13:12.82,Default,,0000,0000,0000,,de um rosto estar numa pose qualquer,
Dialogue: 0,0:13:12.84,0:13:16.22,Default,,0000,0000,0000,,de ser visto com um tipo de luz,\Ncom outro tipo de luz.
Dialogue: 0,0:13:16.24,0:13:18.32,Default,,0000,0000,0000,,Quando fazemos este tipo de reconstrução,
Dialogue: 0,0:13:18.35,0:13:21.81,Default,,0000,0000,0000,,se não usarmos qualquer tipo\Nde guia de imagem ou de estatística,
Dialogue: 0,0:13:21.91,0:13:25.68,Default,,0000,0000,0000,,obtemos uma certa confusão\Nde diferentes pontos de vista,
Dialogue: 0,0:13:25.70,0:13:27.47,Default,,0000,0000,0000,,porque isso é ambíguo.
Dialogue: 0,0:13:27.79,0:13:32.01,Default,,0000,0000,0000,,É o que acontece se o Alex usar\No seu rosto como guia de imagem
Dialogue: 0,0:13:32.03,0:13:35.46,Default,,0000,0000,0000,,durante o processo de otimização\Npara reconstruir o meu rosto.
Dialogue: 0,0:13:36.28,0:13:38.61,Default,,0000,0000,0000,,Vemos que isto não é perfeito.
Dialogue: 0,0:13:38.64,0:13:40.51,Default,,0000,0000,0000,,Ainda há muito trabalho a fazer
Dialogue: 0,0:13:40.53,0:13:42.99,Default,,0000,0000,0000,,sobre como melhorar\Na otimização do processo.
Dialogue: 0,0:13:43.01,0:13:45.84,Default,,0000,0000,0000,,Mas começamos a ver alguma coisa\Ncomo um rosto coerente,
Dialogue: 0,0:13:45.86,0:13:48.44,Default,,0000,0000,0000,,usando o meu rosto como guia.
Dialogue: 0,0:13:48.89,0:13:51.39,Default,,0000,0000,0000,,Não precisamos de começar\Ncom uma tela em branco
Dialogue: 0,0:13:51.42,0:13:52.57,Default,,0000,0000,0000,,ou com interferências,
Dialogue: 0,0:13:52.60,0:13:54.25,Default,,0000,0000,0000,,quando estamos a procurar x.
Dialogue: 0,0:13:54.25,0:13:57.81,Default,,0000,0000,0000,,Podemos começar com um x\Nque, em si mesmo, já é uma outra imagem.
Dialogue: 0,0:13:57.84,0:14:00.64,Default,,0000,0000,0000,,É isso que é esta pequena demonstração.
Dialogue: 0,0:14:00.64,0:14:04.54,Default,,0000,0000,0000,,Esta é uma rede desenhada\Npara categorizar
Dialogue: 0,0:14:04.56,0:14:07.68,Default,,0000,0000,0000,,todo o tipo de objetos — estruturas\Nfeitas pelo homem, animais.
Dialogue: 0,0:14:07.71,0:14:10.30,Default,,0000,0000,0000,,Aqui estamos a começar\Napenas com uma imagem de nuvens.
Dialogue: 0,0:14:10.32,0:14:11.100,Default,,0000,0000,0000,,Quando otimizamos,
Dialogue: 0,0:14:12.02,0:14:16.50,Default,,0000,0000,0000,,essa rede está a descobrir\No que vê nas nuvens.
Dialogue: 0,0:14:16.93,0:14:19.25,Default,,0000,0000,0000,,Quanto mais tempo gastarmos\Na olhar para isto,
Dialogue: 0,0:14:19.28,0:14:22.17,Default,,0000,0000,0000,,mais coisas veremos nas nuvens.
Dialogue: 0,0:14:23.00,0:14:26.38,Default,,0000,0000,0000,,Também podemos usar a rede de rostos\Npara enlouquecer isto
Dialogue: 0,0:14:26.40,0:14:28.22,Default,,0000,0000,0000,,e obtemos coisas muito loucas.
Dialogue: 0,0:14:28.24,0:14:29.57,Default,,0000,0000,0000,,(Risos)
Dialogue: 0,0:14:30.40,0:14:33.14,Default,,0000,0000,0000,,Mike tem feito outras experiências
Dialogue: 0,0:14:33.17,0:14:37.07,Default,,0000,0000,0000,,em que agarra nessa imagem de nuvens,
Dialogue: 0,0:14:37.10,0:14:40.60,Default,,0000,0000,0000,,enlouquece, aproxima, enlouquece,\Naproxima, enlouquece, aproxima.
Dialogue: 0,0:14:40.63,0:14:42.07,Default,,0000,0000,0000,,Dessa forma,
Dialogue: 0,0:14:42.07,0:14:45.48,Default,,0000,0000,0000,,suponho que podemos obter\Numa espécie de estado de fuga da rede,
Dialogue: 0,0:14:45.50,0:14:49.18,Default,,0000,0000,0000,,ou um tipo de associação livre
Dialogue: 0,0:14:49.21,0:14:51.43,Default,,0000,0000,0000,,em que a rede está a comer a sua cauda.
Dialogue: 0,0:14:51.46,0:14:54.68,Default,,0000,0000,0000,,Assim cada imagem é agora a base para:
Dialogue: 0,0:14:54.68,0:14:56.41,Default,,0000,0000,0000,,"O que é que espero ver a seguir?"
Dialogue: 0,0:14:56.41,0:14:59.58,Default,,0000,0000,0000,,"O que é que espero ver a seguir?\NO que é que espero ver a seguir?"
Dialogue: 0,0:14:59.58,0:15:02.42,Default,,0000,0000,0000,,Mostrei isto em público\Npela primeira vez
Dialogue: 0,0:15:02.45,0:15:07.88,Default,,0000,0000,0000,,a um grupo numa palestra em Seattle\Nchamada "A mais alta educação"
Dialogue: 0,0:15:07.91,0:15:10.44,Default,,0000,0000,0000,,— logo depois de ter sido\Nlegalizada a marijuana.
Dialogue: 0,0:15:10.69,0:15:12.78,Default,,0000,0000,0000,,(Risos)
Dialogue: 0,0:15:14.63,0:15:16.73,Default,,0000,0000,0000,,Gostaria de terminar rapidamente
Dialogue: 0,0:15:16.76,0:15:21.23,Default,,0000,0000,0000,,notando que esta tecnologia\Nnão está limitada.
Dialogue: 0,0:15:21.31,0:15:24.70,Default,,0000,0000,0000,,Mostrei-vos apenas exemplos visuais\Nporque eles são divertidos de ver.
Dialogue: 0,0:15:24.72,0:15:27.17,Default,,0000,0000,0000,,Não é apenas uma tecnologia\Npuramente visual.
Dialogue: 0,0:15:27.20,0:15:29.36,Default,,0000,0000,0000,,O nosso artista colaborador, Ross Goodwin,
Dialogue: 0,0:15:29.36,0:15:32.89,Default,,0000,0000,0000,,tem feito experiências que envolvem\Numa câmara que tira fotos
Dialogue: 0,0:15:32.91,0:15:37.14,Default,,0000,0000,0000,,e depois um computador na sua mochila\Nescreve um poema, usando redes neurais,
Dialogue: 0,0:15:37.17,0:15:39.11,Default,,0000,0000,0000,,com base no conteúdo da imagem.
Dialogue: 0,0:15:39.14,0:15:42.08,Default,,0000,0000,0000,,Essa poesia de rede neural\Nfoi treinada
Dialogue: 0,0:15:42.11,0:15:44.34,Default,,0000,0000,0000,,num grande corpo de poesia do século XX.
Dialogue: 0,0:15:44.36,0:15:47.62,Default,,0000,0000,0000,,Sabem uma coisa, acho que essa poesia\Nnão é lá muito má.
Dialogue: 0,0:15:47.83,0:15:49.21,Default,,0000,0000,0000,,(Risos)
Dialogue: 0,0:15:49.23,0:15:50.70,Default,,0000,0000,0000,,Para terminar,
Dialogue: 0,0:15:50.70,0:15:53.62,Default,,0000,0000,0000,,acho que Miguel Ângelo tinha razão.
Dialogue: 0,0:15:53.83,0:15:57.27,Default,,0000,0000,0000,,"A perceção e a criatividades\Nestão intimamente ligadas".
Dialogue: 0,0:15:57.61,0:16:00.24,Default,,0000,0000,0000,,O que acabamos de ver\Nsão redes neurais
Dialogue: 0,0:16:00.27,0:16:03.19,Default,,0000,0000,0000,,que estão totalmente treinadas\Npara discriminar ou reconhecer
Dialogue: 0,0:16:03.19,0:16:05.06,Default,,0000,0000,0000,,diferentes coisas no mundo,
Dialogue: 0,0:16:05.06,0:16:08.02,Default,,0000,0000,0000,,capazes de funcionar\Nde trás para frente, de criar.
Dialogue: 0,0:16:08.05,0:16:09.83,Default,,0000,0000,0000,,Uma das coisas que me sugere
Dialogue: 0,0:16:09.85,0:16:12.43,Default,,0000,0000,0000,,que não é apenas o que Miguel Ângelo viu,
Dialogue: 0,0:16:12.43,0:16:14.73,Default,,0000,0000,0000,,a escultura nos blocos de pedra.
Dialogue: 0,0:16:14.75,0:16:18.39,Default,,0000,0000,0000,,Mas que qualquer criatura,\Nqualquer ser, qualquer alienígena,
Dialogue: 0,0:16:18.41,0:16:22.07,Default,,0000,0000,0000,,que seja capaz de fazer \Nações percetivas deste tipo,
Dialogue: 0,0:16:22.10,0:16:23.62,Default,,0000,0000,0000,,também é capaz de criar,
Dialogue: 0,0:16:23.62,0:16:26.72,Default,,0000,0000,0000,,porque é exatamente o mesmo mecanismo\Nusado nos dois casos.
Dialogue: 0,0:16:26.74,0:16:31.27,Default,,0000,0000,0000,,Também acho que essa perceção e\Ncriatividade não são de modo algum
Dialogue: 0,0:16:31.30,0:16:32.71,Default,,0000,0000,0000,,unicamente humanas.
Dialogue: 0,0:16:32.71,0:16:36.24,Default,,0000,0000,0000,,Começámos com modelos de computadores\Ncapazes de fazer este tipo de coisas.
Dialogue: 0,0:16:36.26,0:16:39.59,Default,,0000,0000,0000,,Isso não devia ser surpreendente:\No cérebro é um modelo informático.
Dialogue: 0,0:16:39.62,0:16:41.27,Default,,0000,0000,0000,,E finalmente,
Dialogue: 0,0:16:41.30,0:16:45.96,Default,,0000,0000,0000,,a informática começou como um exercício\Npara a conceção de máquinas inteligentes.
Dialogue: 0,0:16:45.99,0:16:48.45,Default,,0000,0000,0000,,Foi modelado segundo a ideia
Dialogue: 0,0:16:48.48,0:16:51.49,Default,,0000,0000,0000,,de que podemos fazer\Nmáquinas inteligentes.
Dialogue: 0,0:16:51.51,0:16:53.67,Default,,0000,0000,0000,,E finalmente estamos agora\Na começar a atingir
Dialogue: 0,0:16:53.70,0:16:56.10,Default,,0000,0000,0000,,algumas das promessas dos pioneiros,
Dialogue: 0,0:16:56.13,0:16:57.84,Default,,0000,0000,0000,,de Turing e von Neumannn,
Dialogue: 0,0:16:57.86,0:17:00.13,Default,,0000,0000,0000,,de McCulloch e Pitts.
Dialogue: 0,0:17:00.91,0:17:04.25,Default,,0000,0000,0000,,Acho que a informática\Nnão é apenas fazer contas
Dialogue: 0,0:17:04.28,0:17:06.48,Default,,0000,0000,0000,,ou jogar Candy Crush\Nou qualquer outra coisa.
Dialogue: 0,0:17:06.48,0:17:09.22,Default,,0000,0000,0000,,Desde o começo, \Nmodelámo-los segundo as nossas mentes.
Dialogue: 0,0:17:09.22,0:17:12.32,Default,,0000,0000,0000,,Eles deram-nos a capacidade\Npara compreender as nossas mentes
Dialogue: 0,0:17:12.34,0:17:13.87,Default,,0000,0000,0000,,e para os aperfeiçoar.
Dialogue: 0,0:17:14.63,0:17:16.07,Default,,0000,0000,0000,,Muito obrigado.
Dialogue: 0,0:17:16.17,0:17:19.46,Default,,0000,0000,0000,,(Aplausos)