Como criei uma máquina do tempo de informação

Imagine se você pudesse navegar no Facebook... da Idade Média. Bem, talvez isso não esteja tão distante quanto parece. Em uma palestra divertida e interessante, o pesquisador e engenheiro Frederic Kaplan exibe a Máquina do Tempo de Veneza, um projeto que visa digitalizar 80 km de livros para criar uma simulação histórica e geográfica de Veneza, de um período de tempo de mil anos. (Filmado no TEDxCaFoscariU)

Esta é uma imagem do planeta Terra.

Parece demais
com as fotos tiradas da Apollo,

que são bastante conhecidas.

Há uma novidade:

você pode clicar nela

e, se você clicar nela,

você pode ver de perto
quase qualquer lugar da Terra.

Por exemplo, esta é uma visão panorâmica

do campus da EPFL.

Em muitos casos,
também é possível ver de perto

um prédio de uma rua próxima.

É incrível.

Mas há algo faltando
nesta maravilhosa viagem:

o tempo.

Não tenho certeza
de quando esta foto foi tirada.

Nem mesmo de que tenha sido tirada

no mesmo instante que a vista panorâmica.

Em meu laboratório,
desenvolvemos ferramentas

para viajar não somente no espaço,

mas também no tempo.

A dúvida que temos é:

seria possível criar algo

como um Google Mapas do passado?

Posso adicionar uma barra deslizante
no Google Mapas

e simplesmente mudar o ano,

vendo como era 100 anos antes,

mil anos antes?

Isso seria possível?

Posso recuperar redes sociais do passado?

É possível criar um Facebook
da Idade Média?

Então, posso criar maquinas do tempo?

Talvez simplesmente digamos:
"Não, isso não é possível".

Ou, talvez, possamos pensar nisso
do ponto de vista da informação.

Isso é o que eu chamo
de cogumelo de informação.

Verticalmente, temos o tempo,

e, horizontalmente, a quantidade
de informação digital disponível.

Obviamente, nos últimos dez anos,
temos muita informação.

E, é claro, quanto mais no passado,
menos informação temos.

Se quisermos criar
um Google Mapas do passado,

ou um Facebook do passado,

precisamos ampliar esse espaço,

precisamos transformá-lo em um retângulo.

Como fazemos isso?

A digitalização é uma maneira.

Existe muito material disponível:

jornais, milhares de livros impressos.

Posso digitalizá-los todos.

Posso extrair informações deles.

É claro que, quanto mais no passado,
menos informações teremos.

Então, talvez isso não seja suficiente.

Aí, posso fazer
o que os historiadores fazem.

Posso pensar de forma mais ampla.

É o que chamamos,
em ciência da computação, de simulação.

Se eu pegar um diário de bordo,

posso considerá-lo não apenas
como um diário de bordo

de um capitão veneziano, saindo
em uma jornada em particular.

Posso considerar que seja,
de fato, um diário de bordo

que representa muitas viagens
daquele período.

Estou pensando de forma mais ampla.

Se tenho uma pintura de uma fachada,

posso considerar que não seja apenas
de um prédio em particular,

mas que, provavelmente,
também compartilhe da mesma gramática

de prédios dos quais
não tenhamos informação.

Então, se quisermos criar
uma máquina do tempo,

precisamos de duas coisas.

Precisamos de arquivos bem grandes

e de especialistas excelentes.

A Máquina do Tempo de Veneza,

o projeto sobre o qual vou falar,

é um projeto conjunto entre a EPFL

e a Universidade Ca'Foscari de Veneza.

Veneza tem algo bem peculiar:

sua administração tem sido

bem, bem burocrática.

Eles têm informações sobre tudo,

quase que como a Google de hoje.

No Archivio di Stato,

existem 80 km de arquivos

que documentam cada aspecto

da vida de Veneza,
num período de mais de mil anos.

Você tem cada navio que parte,

cada navio que chega.

Você tem cada mudança
que foi feita na cidade.

Está tudo lá.

Estamos instalando um programa
de digitalização de dez anos,

que tem por objetivo transformar

esse imenso arquivo

em um sistema gigante de informação.

Nosso objetivo é chegar

a 450 livros sendo digitalizados por dia.

É claro, ao digitalizar, isso não é suficiente,

porque a maioria desses documentos

está escrita em latim, em toscano,

em dialeto veneziano.

Então, é necessário transcrevê-los,

em alguns casos traduzi-los,

indexá-los,

e é claro que isso não é fácil.

Em particular, o método tradicional
de reconhecimento óptico de caracteres,

que pode ser usado
para documentos impressos,

não funciona bem
para documentos manuscritos.

Então, a solução é, na verdade,
pegar inspiração

de outra área: o reconhecimento de fala.

Este é um campo que parece impossível,

mas que, na verdade, pode ser feito

simplesmente adicionando limites,

se você tiver um modelo muito bom

de uma linguagem que seja usada,

se tiver um modelo
muito bom de documento,

a forma como são estruturados.

E esses são documentos administrativos.

São bem estruturados em muitos casos.

Se você dividir esse enorme arquivo
em subgrupos,

que, na verdade,
compartilhem das mesmas características,

então, existe uma chance de dar certo.

Se chegarmos a esse estágio,
então, há outra coisa:

podemos extrair eventos desse documento.

Na verdade,
provavelmente 10 bilhões de eventos

podem ser extraídos desse arquivo.

E esse sistema de informação gigante

pode ser pesquisado de várias formas.

Você pode perguntar coisas como:

"Quem vivia nesse palácio em 1323?"

"Quanto custava uma brema
no mercado Realto

em 1434?"

"Quanto ganhava

um vidraceiro em Murano,

talvez, durante uma década?"

Você pode até fazer perguntas maiores

porque tudo estará
semanticamente codificado.

Então, você pode
transformar isso em espaço,

porque muito dessa informação é espacial.

E, a partir disso, você pode, por exemplo,

reconstruir uma jornada extraordinária

dessa cidade que conseguiu
se desenvolver de forma sustentável,

ao longo de mil anos,

conseguindo ter sempre

uma certa harmonia com o ambiente.

Você pode reconstruir essa jornada

e visualizá-la de diferentes maneiras.

Mas, é claro, não é possível entender Veneza
se apenas observar a cidade.

É preciso colocar isso
em um contexto europeu maior.

Então, a ideia é também documentar tudo

que funcionava em termos de Europa.

Podemos reconstruir também a jornada

do império marítimo veneziano,

como, progressivamente,
controlou o Mar Adriático,

como se tornou o império medieval
mais poderoso

de sua época,

controlando a maior parte
das rotas marítimas

do leste ao sul.

Mas você pode até fazer outras coisas,

porque, nessas rotas marítimas,

existem padrões regulares.

Você pode dar um passo além

e, na verdade,
criar um sistema de simulação,

criar um simulador mediterrâneo

que seja capaz de reconstruir

até informações que não tenhamos,

o que possibilitaria que houvesse perguntas
que você pudesse fazer,

como se estivesse usando
um planejador de rotas.

"Se eu estiver em Corfu,
em junho de 1323,

e quiser ir a Constantinopla,

onde posso pegar um navio?"

É provável que possamos
responder essa pergunta

com um, dois ou três dias de precisão.

"Quanto vai custar?"

"Quais são as chances
de encontrarmos piratas?"

É claro, vocês entendem,

o principal desafio científico
de um projeto como este

é qualificar, quantificar e representar

a incerteza e a inconsistência
a cada passo desse processo.

Há muitos erros.

Erros no documento,
o nome errado do capitão.

Alguns dos barcos, na verdade,
nunca viram o mar.

Há erros de tradução,
interpretações tendenciosas,

e, além disso,
se adicionar processos algorítmicos,

você vai ter erros de reconhecimento,

erros de extração.

Então, você tem dados bem incertos.

Então, como podemos detectar
e corrigir essas inconsistências?

Como podemos representar
essa forma de incerteza?

É difícil. Uma coisa que você pode fazer

é documentar cada passo do processo,

não apenas codificando
a informação histórica,

mas aquilo que chamamos
de informação meta-histórica,

como o conhecimento histórico
é construído,

documentando cada passo.

Isso não vai garantir que, de fato,
vamos convergir

para uma única história de Veneza,

mas talvez possamos reconstruir

uma história em potencial de Veneza,
inteiramente documentada.

Talvez não haja nenhum mapa sequer.

Talvez haja diversos mapas.

O sistema deve permitir isso,

porque temos de lidar
com uma nova forma de incerteza,

que é realmente nova para esse tipo
de bancos de dados gigantes.

E como devemos comunicar

essa nova pesquisa a um grande público?

Novamente,
Veneza é extraordinária por isso.

Com os milhões de visitantes
que vêm todos os anos,

é um dos melhores lugares

para se tentar criar o museu do futuro.

Imagine que, horizontalmente,
você veja o mapa reconstruído

de um determinado ano,

e, verticalmente, você veja o documento

que serviu de base para a reconstrução.

Pinturas, por exemplo.

Imagine um sistema imersivo
que nos permita

mergulhar e reconstruir a Veneza
de um determinado ano,

experiências que você possa
compartilhar com um grupo.

Ao contrário, imagine, na verdade,
que você comece

a partir de um documento,
um manuscrito veneziano,

e você mostre o que
pode criar a partir dele,

como ele é decodificado,

e como o contexto desse documento
pode ser recriado.

Esta é uma imagem de uma exposição

que está sendo conduzida em Genebra,

com esse tipo de sistema.

Então, para concluir, podemos dizer

que a pesquisa na área de humanas
está prestes a passar

por uma evolução que, talvez, seja similar

ao que aconteceu com as ciências da vida,
trinta anos atrás.

É realmente uma questão de escala.

Vemos projetos

que estão muito além do que
qualquer equipe de pesquisa pode fazer,

e isso é muito novo
para a área de humanas,

que, com frequência,
tem o hábito de trabalhar

em grupos pequenos
ou com apenas dois pesquisadores.

Ao visitar o Archivio di Stato,

você percebe que isso está além
do qualquer equipe possa realizar,

e que esse deve ser
um esforço comum e em conjunto.

Então, o que precisamos fazer
para essa mudança de paradigma

é, na verdade, promover uma nova geração

de "humanistas digitais"

que vão estar prontos para essa mudança.

Muito obrigado.

(Aplausos)