How brain science will change computing
Jeff Hawkins

Letras em inglês

Letras em português

Veloc.:

Letra e Tradução
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00:25I do two things: I design mobile computers and I study brains.
Eu faço duas coisas. Eu projeto computadores portáteis e estudo cérebros

00:29And today's talk is about brains and,
E a palestra de hoje é sobre cérebros e,

00:31yay, somewhere I have a brain fan out there.
ei! temos um fã de cérebros ali.

00:33(Laughter)
(risos)

00:35I'm going to, if I can have my first slide up here,
Eu vou, se eu puder ter meu primeiro slide ali,

00:37and you'll see the title of my talk and my two affiliations.
e vocês verão o título da minha palestra e minhas duas afiliações

00:41So what I'm going to talk about is why we don't have a good brain theory,
Vou falar sobre porque não temos uma boa teoria sobre o cérebro,

00:45why it is important that we should develop one and what we can do about it.
Qual é a importância de desenvolvermos uma e o que podemos fazer a respeito

00:48And I'll try to do all that in 20 minutes. I have two affiliations.
Tentarei fazer isso tudo em 20 minutos. Tenho duas afiliações

00:51Most of you know me from my Palm and Handspring days,
A maioria de vocês me conhece dos tempos de Palm e Handspring,

00:54but I also run a nonprofit scientific research institute
mas eu também dirijo um instituto de pesquisa científica sem fins lucrativos

00:57called the Redwood Neuroscience Institute in Menlo Park,
chamado Redwood Neuroscience Institute, em Menlo Park

00:59and we study theoretical neuroscience,
e nós estudamos neurociência teórica

01:01and we study how the neocortex works.
e estudamos como o neocórtex funciona

01:03I'm going to talk all about that.
Falarei sobre isso

01:05I have one slide on my other life, the computer life, and that's the slide here.
Eu tenho um slide sobre minha outra vida, a vida com os computadores, e aqui está ele

01:08These are some of the products I've worked on over the last 20 years,
Estes são alguns dos produtos com que trabalhei nos últimos 20 anos,

01:11starting back from the very original laptop to some of the first tablet computers
começando no próprio laptop original até os primeiros computadores tablet

01:15and so on, and ending up most recently with the Treo,
e assim foi, terminando recentemente no Treo,

01:17and we're continuing to do this.
e continuamos a fazer isso

01:19And I've done this because I really believe that mobile computing
Fiz isso porque realmente acredito que computação móvel®

01:21is the future of personal computing, and I'm trying to make the world
é o futuro da computação pessoal, e estou tentando fazer o mundo

01:24a little bit better by working on these things.
um pouquinho melhor trabalhando nessas coisas

01:27But this was, I have to admit, all an accident.
Mas isso foi, tenho que admitir, um acidente

01:29I really didn't want to do any of these products
Eu realmente não queria fazer nenhum desses produtos

01:31and very early in my career I decided
e muito cedo na minha carreira eu decidi

01:33I was not going to be in the computer industry.
que eu não iria trabalhar na indústria da computação

01:36And before I tell you about that, I just have to tell you
E antes de falar sobre isso, eu tenho que dizer que

01:38this one little picture of graffiti there I picked off the web the other day.
esta pequena figura de graffiti ali, eu peguei na internet outro dia

01:40I was looking for a picture of graffiti, little text input language,
quando estava procurando uma figura de grafitti, linguagem de entrada de texto,

01:43and I found the website dedicated to teachers who want to make these,
e achei este site dedicado a professores que querem fazer estas coisas,

01:46you know, the script writing things across the top of their blackboard,
você sabe, estes scripts de escrever coisas em seus quadros negros,

01:49and they had added graffiti to it, and I'm sorry about that.
e eles adicionaram graffiti nisso, e eu estou chateado com isso½

01:52(Laughter)
(risos)

01:54So what happened was, when I was young and got out of engineering school
Então o que aconteceu foi que quando eu era jovem e saí da escola de engenharia,

01:59at Cornell in '79, I decided -- I went to work for Intel and
Cornell em 79, eu decidi, e fui trabalhar para a Intel

02:03I was in the computer industry -- and three months into that,
eu estava na indústria da computação, e três meses trabalhando nisso,

02:06I fell in love with something else, and I said, "I made the wrong career choice here,"
eu me apaixonei por outra coisa, e eu pensei, "Fiz a escolha de carreira errada"

02:10and I fell in love with brains.
eu me apaixonei por cérebros

02:13This is not a real brain. This is a picture of one, a line drawing.
isto não é um cérebro real. É uma figura de um, um desenho

02:16But I don't remember exactly how it happened,
Mas eu não me lembro exatamente como isso aconteceu,

02:19but I have one recollection, which was pretty strong in my mind.
mas eu tenho uma lembrança, que era mutio forte na minha mente,

02:22In September 1979, Scientific American came out
Em setembro de 1979, Scientific American publicou

02:25with a single topic issue about the brain. And it was quite good.
uma edição inteira somente sobre este tópico. E era boa

02:28It was one of the best issues ever. And they talked about the neuron
Foi uma das melhores edições da história. E eles falavam sobre o neurônio

02:31and development and disease and vision and all the things
e desenvolvimento e doenças e visão e todas as coisas

02:33you might want to know about brains. It was really quite impressive.
que você poderia querer saber sobre cérebros. Era realemente bem impressionante

02:36And one might have the impression that we really knew a lot about brains.
E você pode ficar com a impressão que a gente realmente sabia muito sobre cérebros

02:39But the last article in that issue was written by Francis Crick of DNA fame.
Mas o último artigo daquela edição foi escrito por Francis Crick, famoso pela descoberta do DNA

02:43Today is, I think, the 50th anniversary of the discovery of DNA.
Hoje é, eu acho, o quinquagésimo aniversário da descoberta do DNA

02:46And he wrote a story basically saying,
E ele escreveu dizendo basicamente que,

02:48well, this is all well and good, but you know what,
bem, isto está tudo certo e bom, mas sabe de uma coisa,

02:51we don't know diddley squat about brains
nós não sabemos quase nada sobre cérebros

02:53and no one has a clue how these things work,
e ninguém tem a mínima idéia de como estas coisas funcionam,

02:55so don't believe what anyone tells you.
então não acredite em algo que disserem pra você

02:57This is a quote from that article. He said, "What is conspicuously lacking,"
Esta é uma citação daquele artigo. Ele disse, "O que está evidentemente faltando,"

03:00he's a very proper British gentleman so, "What is conspicuously lacking
ele é um verdadei cavalheiro britânico então, "O que está evidentemente faltando

03:04is a broad framework of ideas in which to interpret these different approaches."
é um conjunto de idéias abrangente que permita interpretar estas diferentes abordagens."

03:07I thought the word framework was great.
Eu adorei a expressão "conjunto de idéias"

03:09He didn't say we didn't even have a theory. He says,
Ele não disse que não tínhamos uma teoria. Ele disse que

03:11we don't even know how to begin to think about it --
nós não sabemos sequer como começar a pensar a respeito --

03:13we don't even have a framework.
nós sequer temos uma estrutura

03:15We are in the pre-paradigm days, if you want to use Thomas Kuhn.
Nós estamos nos dias pré-paradigma, se você quiser usar Thomas Kuhn

03:18And so I fell in love with this, and said look,
E então eu me apaixonei por isso, e disse veja,

03:21we have all this knowledge about brains. How hard can it be?
nós temos todo este conhecimento sobre cérebros. Que dificuldade pode ser essa?

03:24And this is something we can work on my lifetime. I felt I could make a difference,
E isso é algo que podemos trabalhar no meu tempo de vida. Senti que poderia fazer uma diferença,

03:27and so I tried to get out of the computer business, into the brain business.
e então tentei sair do ramo da computação, entrar no ramo do cérebro

03:31First, I went to MIT, the AI lab was there,
Primeiro, fui ao MIT, o laboratório de AI (Inteligência Artificial) era lá

03:33and I said, well, I want to build intelligent machines, too,
e eu disse, bem, eu também quero construir máquinas que sejam inteligentes

03:35but the way I want to do it is to study how brains work first.
mas a maneira que quero fazer isso é estudar primeiro como os cérebros funcionam

03:38And they said, oh, you don't need to do that.
E eles disseram, ah, você não precisa fazer isso

03:41We're just going to program computers; that's all we need to do.
Nós iremos apenas programar computadores, é tudo que precisamos fazer

03:43And I said, no, you really ought to study brains. They said, oh, you know,
E eu disse, não, você realmente tem que estudar cérebros. Ele disseram, ah, você sabe

03:46you're wrong. And I said, no, you're wrong, and I didn't get in.
você está errado. E eu disse não, vocês estão errados, e então eu não entrei.

03:48(Laughter)
(risos)

03:50But I was a little disappointed -- pretty young -- but I went back again
Mas eu estava um pouco decepcionado -- muito jovem, mas eu fui mais uma vez

03:52a few years later and this time was in California, and I went to Berkeley.
alguns anos depois e desta vez na California, e fui a Berkeley

03:55And I said, I'll go in from the biological side.
E disse, eu vou entrar pelo lado biológico

03:59So I got in -- in the Ph.D. program in biophysics, and I was, all right,
Então entrei -- no programa de Doutorado em biofísica, e eu estava bem,

04:02I'm studying brains now, and I said, well, I want to study theory.
Estou estudando cérebros agora, e pensei, bem, eu quero estudar teoria

04:05And they said, oh no, you can't study theory about brains.
e eles disseram, ah não, você não pode estudar teoria sobre cérebros

04:07That's not something you do. You can't get funded for that.
ninguém faz isso. Não existe financiamento para fazer isso

04:09And as a graduate student, you can't do that. So I said, oh my gosh.
E como estudante de pós-graduação, você não pode fazer isso. Então eu disse meu deus

04:13I was very depressed. I said, but I can make a difference in this field.
Eu estava muito deprimido. Eu disse, mas eu posso fazer uma diferença nesse ramo

04:15So what I did is I went back in the computer industry
Então o que fiz foi voltar para a indústria da computação

04:18and said, well, I'll have to work here for a while, do something.
e disse, bem, eu terei que trabalhar aqui por um tempo, fazer alguma coisa

04:20That's when I designed all those computer products.
Foi aí que inventei todos aqueles produtos de computação

04:23(Laughter)
(risos)

04:24And I said, I want to do this for four years, make some money,
Pensei, quero fazer isso por quatro anos, ganhar um pouco de dinheiro,

04:27like I was having a family, and I would mature a bit,
eu estava começando uma família, e eu amadureceria um pouco,

04:31and maybe the business of neuroscience would mature a bit.
e talvez os negócios da neurociência amadurecessem um pouco

04:34Well, it took longer than four years. It's been about 16 years.
Bem, demorou mais de quatro anos, foi por volta de dezesseis anos

04:37But I'm doing it now, and I'm going to tell you about it.
Mas estou fazendo agora, e vou contar a vocês como.

04:39So why should we have a good brain theory?
Então porque devemos ter uma boa teoria sobre o cérebro?

04:42Well, there's lots of reasons people do science.
Bem, ha muitas razões pelas quais as pessoas fazem ciência

04:45One is -- the most basic one is -- people like to know things.
Uma é -- a mais básica de todas-- que as pessoas gostam conhecer coisas

04:48We're curious, and we just go out and get knowledge, you know?
Somos curiosos, então saimos por aí juntando conhecimento.

04:50Why do we study ants? Well, it's interesting.
porque estudamos formigas? Bem, é interessante

04:52Maybe we'll learn something really useful about it, but it's interesting and fascinating.
Talvez aprendamos algo realmente útil com isso, mas é interessante e fascinante

04:55But sometimes, a science has some other attributes
Mas as vezes, a ciência tem outros atributos

04:57which makes it really, really interesting.
que a fazem realmente muito interessante

04:59Sometimes a science will tell something about ourselves,
As vezes uma ciência nos dirá coisas sobre nós mesmos

05:02it'll tell us who we are.
ela nos diz quem somos

05:03Rarely, you know: evolution did this and Copernicus did this,
Raramente, você sabe, a evolução fez isso e Copérnico fez isso,

05:06where we have a new understanding of who we are.
onde temos um novo entendimento de quem somos

05:08And after all, we are our brains. My brain is talking to your brain.
E afinal de contas, nós somos nosso cérebro. Meu cérebro está falando com o seu cérebro

05:12Our bodies are hanging along for the ride, but my brain is talking to your brain.
Nossos corpos estão juntos para o passeio, mas meu cérebro está falando com o seu cérebro

05:15And if we want to understand who we are and how we feel and perceive,
E se queremos entender quem somos e como nos sentimos e percebemos o mundo,

05:18we really understand what brains are.
nós realmente temos que entender o que nossos cérebros são

05:20Another thing is sometimes science
Outra coisa, as vezes a ciência

05:22leads to really big societal benefits and technologies,
leva a verdadeiras melhoras sociais e tecnológicas,

05:24or businesses, or whatever, that come out of it. And this is one, too,
ou negócios, ou outras coisas quaisquer que surgem dela. E isto é uma também,T

05:26because when we understand how brains work, we're going to be able
porque quando entendermos como nossos cérebros funcionam, seremos capazes

05:29to build intelligent machines, and I think that's actually a good thing on the whole,
de construir máquinas inteligentes, e acho que isto é verdadeiramente bom como um todo

05:32and it's going to have tremendous benefits to society,
e trará tremendos benefícios para a sociedade

05:34just like a fundamental technology.
como uma tecnologia fundamental

05:36So why don't we have a good theory of brains?
Então porque não temos uma boa teoria sobre cérebros?

05:38And people have been working on it for 100 years.
E há pessoas trabalhando sobre isso há mais de 100 anos

05:41Well, let's first take a look at what normal science looks like.
Bem, vamos primeiro observar como se parece a ciência normal

05:43This is normal science.
Esta é a ciência normal

05:45Normal science is a nice balance between theory and experimentalists.
A ciência normal é um bom equilíbrio entre teoria e experimentalistas

05:49And so the theorist guys say, well, I think this is what's going on,
Os teóricos dizem, bem, acho que é isto que está acontecendo,

05:51and the experimentalist says, no, you're wrong.
e o experimentalista diz, não, você está errado

05:53And it goes back and forth, you know?
E isto vai e volta.

05:55This works in physics. This works in geology. But if this is normal science,
Isto funciona na física. Funciona na geologia. Mas se isto é ciência normal,

05:57what does neuroscience look like? This is what neuroscience looks like.
como se parece a neurociência? A neurociência parece com isso

06:00We have this mountain of data, which is anatomy, physiology and behavior.
Nós temos esta enorme montanha de dados, que é anatomia, fisiologia e comportamento

06:05You can't imagine how much detail we know about brains.
Você não pode imaginar quantos detalhes sabemos sobre cérebros

06:08There were 28,000 people who went to the neuroscience conference this year,
Havia 28.000 pessoas na conferência de neurociências este ano

06:12and every one of them is doing research in brains.
e todas estão fazendo pesquisas sobre cérebros

06:14A lot of data. But there's no theory. There's a little, wimpy box on top there.
Muitos dados. Mas não há nenhuma teoria. Há uma caixinha pequena e frágil ali em cima

06:18And theory has not played a role in any sort of grand way in the neurosciences.
E a teoria não desempenhou nenhum papel importante na neurociência.

06:23And it's a real shame. Now why has this come about?
E é realmente uma vergonha. Agora, como isso aconteceu?

06:26If you ask neuroscientists, why is this the state of affair,
Se você perguntar a neurocientistas, porque as coisas estão assim?

06:28they'll first of all admit it. But if you ask them, they'll say,
Eles irão primeiramente admitir. Mas se você perguntar a eles, eles dirão,

06:31well, there's various reasons we don't have a good brain theory.
bem, há várias razões para não termos uma boa teoria sobre cérebros.

06:34Some people say, well, we don't still have enough data,
Algumas pessoas dizem, bem, nós ainda não temos dados suficientes,

06:36we need to get more information, there's all these things we don't know.
precisamos de mais informação, há muitas coisas que não sabemos

06:39Well, I just told you there's so much data coming out your ears.
Bem, eu acabei de contar a vocês quantos dados são descobertos todos os anos

06:42We have so much information, we don't even know how to begin to organize it.
Temos tanta informação; não sabemos como começar a organizá-la

06:45What good is more going to do?
Qual o benefício de mais informações?

06:47Maybe we'll be lucky and discover some magic thing, but I don't think so.
Talvez sejamos sortudos e podemos descobrir algo mágico, mas não acredito nisso

06:50This is actually a symptom of the fact that we just don't have a theory.
É na verdade um sintoma do fato de que não temos uma boa teoria

06:53We don't need more data -- we need a good theory about it.
Não precisamos de mais dados -- precisamos de uma boa teoria sobre isso

06:56Another one is sometimes people say, well, brains are so complex,
Outra razão é, as vezes as pessoas dizem, bem, cérebros são tão complexos,

06:59it'll take another 50 years.
demorará mais 50 anos

07:01I even think Chris said something like this yesterday.
Eu inclusive acho que Chris disse algo assim ontem

07:03I'm not sure what you said, Chris, but something like,
Não tenho certeza do que você disse Chris, mas algo parecido,

07:05well, it's one of the most complicated things in the universe. That's not true.
bem, é uma das coisas mais complexas do universo. Isto não é verdade.

07:08You're more complicated than your brain. You've got a brain.
Você é mais complicado que seu cérebro. Você tem um cérebro

07:10And it's also, although the brain looks very complicated,
E também, embora o cérebro pareça muito complicado,

07:12things look complicated until you understand them.
as coisas parecem complicadas até você as entender

07:15That's always been the case. And so all we can say, well,
Sempre foi assim. E então tudo que podemos dizer, bem,

07:18my neocortex, which is the part of the brain I'm interested in, has 30 billion cells.
meu neocórtex, a parte do cérebro que me interessa, tem 30 bilhões de células

07:22But, you know what? It's very, very regular.
Mas, sabe de uma coisa? Ele é muito, muito regular

07:24In fact, it looks like it's the same thing repeated over and over and over again.
Na verdade, ele parece a mesma coisa repetida muitas e muitas vezes

07:27It's not as complex as it looks. That's not the issue.
Não é tão complexo quanto parece. Esta não é a questão

07:30Some people say, brains can't understand brains.
Algumas pessoas dizem, cérebros não podem entender cérebros

07:32Very Zen-like. Whoo. (Laughter)
Muito zen. Uau, você sabe --

07:35You know,
(risos)

07:36it sounds good, but why? I mean, what's the point?
Soa bem, mas porque? Qual é o sentido?

07:39It's just a bunch of cells. You understand your liver.
è apenas um monte de células. Você entende seu fígado

07:42It's got a lot of cells in it too, right?
E também há um monte de células, certo?

07:44So, you know, I don't think there's anything to that.
Então, não acho que seja por aí

07:46And finally, some people say, well, you know,
E por último, algumas pessoas dizem, sabe,

07:48I don't feel like a bunch of cells, you know. I'm conscious.
Eu não me sinto um monte de células. Eu sou consciente

07:52I've got this experience, I'm in the world, you know.
Eu tenho esta experiência, estou no mundo, sabe.

07:54I can't be just a bunch of cells. Well, you know,
Eu não posso ser apenas um monte de células. Bem, você sabe,

07:56people used to believe there was a life force to be living,
pessoas costumavam crer que havia uma força da vida,

07:59and we now know that's really not true at all.
e nós sabemos agora que isto não é verdade

08:01And there's really no evidence that says -- well, other than people
E realmente não há evidência que diga, bem, outras pessoas

08:04just have disbelief that cells can do what they do.
apenas creram que células não podem fazer o que fazem

08:06And so, if some people have fallen into the pit of metaphysical dualism,
E então, se algumas pessoas caíram no abismo do dualismo metafísico,

08:09some really smart people, too, but we can reject all that.
algumas pessoas muito espertas, também, mas podemos rejeitar tudo isso.

08:12(Laughter)
(risos)

08:14No, I'm going to tell you there's something else,
Não, eu irei mostrar a vocês que há algo mais,

08:17and it's really fundamental, and this is what it is:
e que é realmente fundamental, e é isto:

08:19there's another reason why we don't have a good brain theory,
Há outra razão porque não temos uma boa teoria do cérebro,

08:21and it's because we have an intuitive, strongly-held,
e é porque nós temos uma intuição muito forte e arraigada,

08:24but incorrect assumption that has prevented us from seeing the answer.
mas uma suposição incorreta que nos impediu de ver a resposta.

08:29There's something we believe that just, it's obvious, but it's wrong.
Há algo em que acreditamos que é óbvio, mas está errado

08:32Now, there's a history of this in science and before I tell you what it is,
Há um caso destes na ciência e antes de contá-lo

08:36I'm going to tell you a bit about the history of it in science.
Vou falar um pouco sobre a história da ciência

08:38You look at some other scientific revolutions,
Consider algumas outras revoluções científicas,

08:40and this case, I'm talking about the solar system, that's Copernicus,
e neste caso, estou falando do sistema solar, isto é Copérnico,

08:42Darwin's evolution, and tectonic plates, that's Wegener.
A revolução de Darwin, e as placas tectônicas, isto é Wegener

08:45They all have a lot in common with brain science.
Elas todas têm muito em comum com a neurociência

08:48First of all, they had a lot of unexplained data. A lot of it.
Em primeiro lugar, eles tinham um monte de dados não explicados. Um monte.

08:51But it got more manageable once they had a theory.
Mas se tornou mais manejável quando desenvolveram uma teoria

08:54The best minds were stumped -- really, really smart people.
As melhores mentes estavam travadas, pessoas realmente espertas

08:57We're not smarter now than they were then.
Não somos mais espertos do que eram antes

08:59It just turns out it's really hard to think of things,
apenas ocorre que é realmente muito difícil pensar sobre as coisas,

09:01but once you've thought of them, it's kind of easy to understand it.
mas uma vez que você pensou sobre elas, é mais fácil entender

09:03My daughters understood these three theories
Minhas filhas entenderam todas estas três teorias

09:05in their basic framework by the time they were in kindergarten.
em seus aspectos gerais, na época do jardim da infância

09:08And now it's not that hard, you know, here's the apple, here's the orange,
E agora não é tão difícil, você sabe, aqui está a maçã, aqui está a laranja,

09:11you know, the Earth goes around, that kind of stuff.
sabe, a Terra gira por aí, este tipo de coisa.

09:14Finally, another thing is the answer was there all along,
Finalmente, outro ponto é que a resposta esteve aí o tempo todo,

09:16but we kind of ignored it because of this obvious thing, and that's the thing.
mas nós meio que a ignorávamos por causa destas coisas óbvias, e este é o ponto

09:19It was an intuitive, strong-held belief that was wrong.
Era uma intuição, uma crença muito forte e arraigada, que estava errada

09:22In the case of the solar system, the idea that the Earth is spinning
No caso do sistema solar, a idéia que a Terra está girando

09:25and the surface of the Earth is going like a thousand miles an hour,
e que a superfície está viajando a 1000 milhas por hora,

09:28and the Earth is going through the solar system about a million miles an hour.
e de que a Terra esta passeando pelo sistema solar mais ou menos a um milhão de milhas por hora

09:31This is lunacy. We all know the Earth isn't moving.
Isto é coisa de lunático. Todos sabemos que a Terra não está se movendo

09:33Do you feel like you're moving a thousand miles an hour?
Você sente que está se movendo a 1000 milhas por hora?

09:35Of course not. You know, and someone who said,
Claro que não. E se alguém dissesse,

09:37well, it was spinning around in space and it's so huge,
bem, ela está viajando no espaço e é tão gigante,

09:39they would lock you up, and that's what they did back then.
eles te prenderiam, e foi o que fizeram no passado

09:41(Laughter)
(risos)

09:42So it was intuitive and obvious. Now what about evolution?
Então era intuitivo e óbvio. Agora, e quanto à evolução?

09:45Evolution's the same thing. We taught our kids, well, the Bible says,
A Evolução é a mesma coisa. Ensinamos nossos filhos, bem, a Bíblia diz,

09:48you know, God created all these species, cats are cats, dogs are dogs,
você sabe, Deus criou todas as espécies, gatos são gatos, cachorros são cachorros,

09:50people are people, plants are plants, they don't change.
pessoas são pessoas, plantas são plantas, eles não mudam.

09:53Noah put them on the Ark in that order, blah, blah, blah. And, you know,
Noé os colocou na arca naquela ordem, blablabla. E, você sabe,

09:57the fact is, if you believe in evolution, we all have a common ancestor,
o fato é que, se você acredita na evolução, nós todos temos um ancestral comum,

10:01and we all have a common ancestry with the plant in the lobby.
e todos temos um ancestral comum com a planta que está na recepção

10:04This is what evolution tells us. And, it's true. It's kind of unbelievable.
É isto que a evolução nos diz. E isto é verdade. É quase impossível acreditar

10:07And the same thing about tectonic plates, you know?
E a mesma coisa sobre placas tectônicas, sabe?

10:10All the mountains and the continents are kind of floating around
Todas as montanhas e continentes estão meio que flutuando por aí

10:12on top of the Earth, you know? It's like, it doesn't make any sense.
no topo da terra, sabe? Não faz nenhum sentido

10:16So what is the intuitive, but incorrect assumption,
Então qual é a suposição intuitiva incorreta

10:20that's kept us from understanding brains?
que nos impede de entendermos os cérebros?

10:22Now I'm going to tell it to you, and it's going to seem obvious that that is correct,
Agora vou falar sobre isso, e irá parecer óbvio que está correto,

10:24and that's the point, right? Then I'm going to have to make an argument
e este é o ponto, certo? Então terei que argumentar

10:26why you're incorrect about the other assumption.
porque você está errado sobre a outra suposição

10:28The intuitive but obvious thing is that somehow intelligence
A coisa intuitiva e óbvia é que de alguma maneira a inteligência

10:31is defined by behavior,
é definida pelo comportamento,

10:33that we are intelligent because of the way that we do things
que nós somos inteligentes por causa da maneira como fazemos as coisas

10:35and the way we behave intelligently, and I'm going to tell you that's wrong.
e a maneira que nos comportamos inteligentemente, mas eu direi a vocês que isso está errado

10:38What it is is intelligence is defined by prediction.
O que ocorre é que inteligência é definida por predição

10:40And I'm going to work you through this in a few slides here,
E irei mostrar isso através de alguns slides aqui,

10:43give you an example of what this means. Here's a system.
Darei um exemplo do que isso significa. Aqui temos um sistema

10:47Engineers like to look at systems like this. Scientists like to look at systems like this.
Engenheiros olham para sistemas assim. Cientistas gostam de olhar sistemas dessa maneira

10:50They say, well, we have a thing in a box, and we have its inputs and its outputs.
Eles dizem, bem, nós temos uma coisa na caixa, e temos as entradas e saídas da caixa

10:53The AI people said, well, the thing in the box is a programmable computer
As pessoas da IA diziam, bem, a coisa na caixa é um computador programável

10:56because that's equivalent to a brain, and we'll feed it some inputs
porque isso é equivalente a um cérebro, e nós daremos algumas informações de entrada

10:58and we'll get it to do something, have some behavior.
e nós faremos com que faça alguma coisa, que tenha algum comportamento

11:00And Alan Turing defined the Turing test, which is essentially saying,
E Alan Turing definiu o teste de Turing, que diz, em sua essência,

11:03we'll know if something's intelligent if it behaves identical to a human.
que saberemos que alguma coisa é inteligente se ela se comportar de maneira idêntica a um ser humano

11:06A behavioral metric of what intelligence is,
Uma medida métrica do que é inteligência

11:09and this has stuck in our minds for a long period of time.
e isto está enraizado em nossas mentes por muito tempo

11:12Reality though, I call it real intelligence.
Entretanto a realidade, eu a chamo de inteligência real

11:14Real intelligence is built on something else.
Inteligencia real é feita de outra coisa

11:16We experience the world through a sequence of patterns, and we store them,
Nós experimentamos o mundo através de uma sequência de padrões, e nós os armazenamos

11:20and we recall them. And when we recall them, we match them up
e nós os evocamos. E quando os evocamos, nós os comparamos

11:23against reality, and we're making predictions all the time.
com a realidade, e nós estamos fazendo predições todo o tempo

11:27It's an eternal metric. There's an eternal metric about us sort of saying,
É uma métrica eterna. Tem uma métrica eterna sobre nós, como que dizendo,

11:30do we understand the world? Am I making predictions? And so on.
entendemos o mundo? Estou fazendo predições? E por aí vai

11:33You're all being intelligent right now, but you're not doing anything.
Você está sendo inteligente neste exato momento, mas você não está fazendo nada

11:35Maybe you're scratching yourself, or picking your nose,
Talvez você esteja se coçando, ou cutucando o nariz,

11:37I don't know, but you're not doing anything right now,
Eu não sei, mas você não esta fazendo alguma coisa neste exato momento,

11:39but you're being intelligent; you're understanding what I'm saying.
mas você esta sendo inteligente, você está compreendendo o que estou dizendo

11:42Because you're intelligent and you speak English,
Porque você é inteligente e fala Inglês

11:44you know what word is at the end of this -- (Silence)
você sabe qual palavra está no fim desta -- (silêncio)

11:45sentence.
frase

11:47The word came into you, and you're making these predictions all the time.
A palavra veio a você, e você está fazendo estas predições o tempo todo

11:50And then, what I'm saying is,
E então, o que estou dizendo é que,

11:52is that the eternal prediction is the output in the neocortex.
esta eterna predição é a saída do neocórtex

11:54And that somehow, prediction leads to intelligent behavior.
E que de alguma maneira, predição leva a comportamento inteligente

11:57And here's how that happens. Let's start with a non-intelligent brain.
E é assim que ocorre. Vamos começar com um cérebro não inteligente

12:00Well I'll argue a non-intelligent brain, we got hold of an old brain,
Bem, vou argumentar que um cérebro não-inteligente, nós temos um cérebro antigo,

12:04and we're going to say it's like a non-mammal, like a reptile,
e nós diremos que é tipo um não mamífero, como um réptil,

12:07so I'll say, an alligator; we have an alligator.
então vou dizer, temos um crocodilo

12:09And the alligator has some very sophisticated senses.
E o crocodilo tem alguns sentidos muito sofisticados

12:12It's got good eyes and ears and touch senses and so on,
Tem bons olhos e ouvidos e sensação de tato etc

12:15a mouth and a nose. It has very complex behavior.
uma boca e um nariz. Tem comportamentos bem complexos

12:19It can run and hide. It has fears and emotions. It can eat you, you know.
Pode correr e se esconder. Tem medos e emoções. Ele pode te comer, você sabe.

12:23It can attack. It can do all kinds of stuff.
Pode te atacar. Pode fazer todos os tipos de coisas

12:27But we don't consider the alligator very intelligent, not like in a human sort of way.
Mas nós não consideramos o crocodilo muito inteligente

12:32But it has all this complex behavior already.
Mas ele já tem todos estes comportamentos complexos

12:34Now, in evolution, what happened?
Agora, na evolução, o que ocorreu?

12:36First thing that happened in evolution with mammals,
A primeira coisa que ocorreu na evolução com os mamíferos,

12:39we started to develop a thing called the neocortex.
nós começamos a desenvolver uma coisa chamada neocórtex

12:41And I'm going to represent the neocortex here,
e vou representar o neocórtex aqui

12:43by this box that's sticking on top of the old brain.
por este quadrado em cima do cérebro antigo

12:45Neocortex means new layer. It is a new layer on top of your brain.
Neocórtex significa nova camada. é uma nova camada no topo do seu cérebro

12:48If you don't know it, it's the wrinkly thing on the top of your head that,
Se você não o conhece, ele é a coisa enrugada no topo da sua cabeça, que

12:51it's got wrinkly because it got shoved in there and doesn't fit.
se tornou enrugado porque foi apertado e não cabe ali

12:54(Laughter)
(risos)

12:55No, really, that's what it is. It's about the size of a table napkin.
Não, sério, é isso mesmo. Tem o tamanho de um guardanapo de mesa

12:57And it doesn't fit, so it gets all wrinkly. Now look at how I've drawn this here.
E não cabe, então fica todo enrugado. Agora vejam como desenhei isso aqui

13:00The old brain is still there. You still have that alligator brain.
O cérebro antigo ainda está lá. Você ainda tem um cérebro de crocodilo

13:04You do. It's your emotional brain.
Você tem mesmo. É o seu cérebro emocional

13:06It's all those things, and all those gut reactions you have.
É todas essas coisas, e todas aqueles instintos viscerais que você tem

13:09And on top of it, we have this memory system called the neocortex.
E no topo dele, nós temos este sistema de memória chamado neocórtex

13:12And the memory system is sitting over the sensory part of the brain.
E o sistema de memória esta sentado em cima da parte sensorial do cérebro

13:16And so as the sensory input comes in and feeds from the old brain,
E então conforme as entradas sensoriais chegam do cérebro antigo

13:19it also goes up into the neocortex. And the neocortex is just memorizing.
elas também sobem até o neocórtex. E o neocórtex está apenas memorizando

13:23It's sitting there saying, ah, I'm going to memorize all the things that are going on:
Ele está lá dizendo, ah, vou memorizar todas esta coisas que estão acontecendo,

13:27where I've been, people I've seen, things I've heard, and so on.
onde estive, pessoas que vi, coisas que ouvi, etc

13:29And in the future, when it sees something similar to that again,
E no futuro, quando ele vê algo similar àquilo de novo,

13:33so in a similar environment, or the exact same environment,
ou seja, em um ambiente semelhante, ou no mesmo exato ambiente,

13:36it'll play it back. It'll start playing it back.
ele irá recordar. Ele irá tocar aquilo de novo

13:38Oh, I've been here before. And when you've been here before,
Oh, estive aqui antes. E quando você já esteve aqui antes,

13:40this happened next. It allows you to predict the future.
aquilo aconteceu em seguida. Ele te permite predizer o futuro

13:43It allows you to, literally it feeds back the signals into your brain;
Ele te permite, literalmente, realimentar os sinais para seu cérebro,

13:47they'll let you see what's going to happen next,
ele te permite ver o que irá acontecer em seguida,

13:49will let you hear the word "sentence" before I said it.
te permitirá ouvir a palavra "frase" antes que eu a diga

13:52And it's this feeding back into the old brain
E ele está enviando isso de volta ao cérebro antigo

13:55that'll allow you to make very more intelligent decisions.
te permitindo fazer decisões mais inteligentes

13:58This is the most important slide of my talk, so I'll dwell on it a little bit.
este é o slide mais importante da minha palestra, então vou demorar um pouco aqui

14:01And so, all the time you say, oh, I can predict the things.
E então, toda vez que você diz, oh, posso prever coisas

14:05And if you're a rat and you go through a maze, and then you learn the maze,
E se você é um rato e você vai por um labirinto, e então você aprende o labirinto,

14:08the next time you're in a maze, you have the same behavior,
a próxima vez que você estiver no labirinto, você tem o mesmo comportamento,

14:10but all of a sudden, you're smarter
mas de repente, você está mais esperto

14:12because you say, oh, I recognize this maze, I know which way to go,
porque você diz, oh, reconheço este labirinto, eu sei que caminho tomar,

14:15I've been here before, I can envision the future. And that's what it's doing.
estive aqui antes, posso predizer o futuro. E é isso que está acontecendo

14:18In humans -- by the way, this is true for all mammals;
Em humanos, aliás, isto também é verdade para todos os mamíferos,

14:21it's true for other mammals -- and in humans, it got a lot worse.
é verdade para outros mamíferos, e em humanos, se tornou bem pior

14:23In humans, we actually developed the front part of the neocortex
Em humanos, nós desenvolvemos a parte frontal do neocórtex

14:26called the anterior part of the neocortex. And nature did a little trick.
chamada parte anterior do neocórtex. E a natureza fez um pequeno truque

14:30It copied the posterior part, the back part, which is sensory,
Ela copiou a parte posterior, a parte de trás, que é sensorial,

14:32and put it in the front part.
e colocou na parte da frente

14:34And humans uniquely have the same mechanism on the front,
E humanos são únicos por ter o mesmo mecanismo na frente,

14:36but we use it for motor control.
mas nós o usamos para controle motor

14:38So we are now able to make very sophisticated motor planning, things like that.
Então agora somos capazes de fazer planejamento motor muito sofisticado, coisas assim

14:41I don't have time to get into all this, but if you want to understand how a brain works,
Não tenho tempo para me aprofundar em tudo isso, mas se você quer entender como um cérebro funciona,

14:44you have to understand how the first part of the mammalian neocortex works,
você tem que entender como a primeira parte do neocórtex dos mamíferos funciona

14:47how it is we store patterns and make predictions.
como ele armazena padrões e faz predições

14:49So let me give you a few examples of predictions.
Então deixe-me dar uns exemplos de predições

14:52I already said the word "sentence." In music,
Eu já disse a palavra "frase". Em múscia,

14:54if you've heard a song before, if you heard Jill sing those songs before,
se você já ouviu uma música antes, se você ouviu Jill cantar aquelas músicas antes,

14:57when she sings them, the next note pops into your head already --
quando ela canta essas músicas, a próxima nota aparece de repente na sua cabeça

15:00you anticipate it as you're going. If it was an album of music,
você antecipa enquanto ouve. Se fosse um álbum de música,

15:02the end of one album, the next song pops into your head.
o fim de um álbum, a próxima música aparece de repente na sua cabeça.

15:05And these things happen all the time. You're making these predictions.
E estas coisas acontecem o tempo todo. Você está fazendo estas predições

15:07I have this thing called the altered door thought experiment.
Eu tenho esta coisa chamada o experimento mental da porta alterada

15:10And the altered door thought experiment says, you have a door at home,
E este experimento mental da porta alterada diz, você tem uma porta em casa,

15:13and when you're here, I'm changing it, I've got a guy
e enquanto você está aqui, eu estou modificando sua porta, tenho um cara

15:16back at your house right now, moving the door around,
lá na sua casa, neste exato momento, mexendo na porta,

15:18and they're going to take your doorknob and move it over two inches.
e ele irá pegar a maçaneta e mover algumas polegadas

15:20And when you go home tonight, you're going to put your hand out there,
E quando você for para casa hoje a noite, você irá colocar a mão na porta,

15:22and you're going to reach for the doorknob and you're going to notice
e irá esticá-la para pegar na maçaneta e você irá notar

15:24it's in the wrong spot, and you'll go, whoa, something happened.
que está no lugar errado, e você dirá, uau, algo aconteceu

15:27It may take a second to figure out what it was, but something happened.
Pode demorar um segundo para perceber o que foi, mas algo aconteceu

15:29Now I could change your doorknob in other ways.
Eu poderia mudar sua maçaneta de outras maneiras

15:31I can make it larger or smaller, I can change its brass to silver,
Posso fazê-la maior ou menor, posso trocar de latão para prata

15:33I could make it a lever. I can change your door, put colors on;
Posso fazer um alavanca. Posso mudar sua porta, colocar cores

15:35I can put windows in. I can change a thousand things about your door,
Posso colocar janelas nela. Posso mudar milhares de coisas sobre sua porta,

15:38and in the two seconds you take to open your door,
e em dois segundos que você leva para abrir sua porta,

15:40you're going to notice that something has changed.
você irá notar que algo aconteceu

15:43Now, the engineering approach to this, the AI approach to this,
Agora, a abordagem do engenheiro para isso, IA aborda isso,

15:45is to build a door database. It has all the door attributes.
construindo uma base de dados sobre a porta. Tem todos os atributos da porta

15:48And as you go up to the door, you know, let's check them off one at time.
E quando você vai até a porta, você sabe, vamos conferir item por item

15:51Door, door, door, you know, color, you know what I'm saying.
Porta, porta, porta, você sabe, sabe o que estou dizendo

15:53We don't do that. Your brain doesn't do that.
Nós não fazemos isso. seu cérebro não faz isso

15:55What your brain is doing is making constant predictions all the time
O que seu cérebro esta fazendo são constantes predições, todo o tempo

15:57about what is going to happen in your environment.
sobre o que está prestes a acontecer no ambiente

15:59As I put my hand on this table, I expect to feel it stop.
Quando coloco minha mão nesta mesa, espero senti-la parar

16:02When I walk, every step, if I missed it by an eighth of an inch,
Quando ando, a cada passo, se erro por um oitavo de polegada,

16:05I'll know something has changed.
Saberei que algo mudou

16:07You're constantly making predictions about your environment.
Você está constantemente prevendo coisas sobre seu ambiente

16:09I'll talk about vision here briefly. This is a picture of a woman.
Vou falar rapidamente sobre visão. Esta é uma imagem de uma mulher

16:12And when you look at people, your eyes are caught
E quando você olha para uma pessoa, seus olhos param

16:14over at two to three times a second.
por duas ou três vezes por segundo

16:15You're not aware of this, but your eyes are always moving.
Você não tem consciência disso, mas seus olhos estão sempre se movendo

16:17And so when you look at someone's face,
E então quando você olha para o rosto de alguém,

16:19you'd typically go from eye to eye to eye to nose to mouth.
você iria tipicamente de olho para olho para olho para nariz para boca

16:21Now, when your eye moves from eye to eye,
Agora, quando você vai de olho para olho,

16:23if there was something else there like, a nose,
se houver algo diferente como um nariz,

16:25you'd see a nose where an eye is supposed to be,
você veria um nariz onde esperava ver um olho,

16:27and you'd go, oh shit, you know --
e você dirá, que merda, você sabe --

16:30(Laughter)
(risos)

16:31There's something wrong about this person.
Há algo errado com esta pessoa

16:33And that's because you're making a prediction.
E isto é porque você está fazendo predições

16:35It's not like you just look over there and say, what am I seeing now?
Não é que você olha ali e diz, o que estou vendo agora?

16:37A nose, that's okay. No, you have an expectation of what you're going to see.
Um nariz, isto está certo. Não, você tem uma expectativa do que você irá ver

16:40(Laughter)
(risos)

16:41Every single moment. And finally, let's think about how we test intelligence.
A cada momento. E finalmente, vamos pensar como testamos inteligência

16:45We test it by prediction. What is the next word in this, you know?
Nós testamos por predição. Qual a próxima palavra nesta, você sabe?

16:48This is to this as this is to this. What is the next number in this sentence?
Isto é para isto, é isto. Qual o próximo número nesta sentença?

16:51Here's three visions of an object.
Aqui há três visões de um objeto

16:53What's the fourth one? That's how we test it. It's all about prediction.
Qual é a quarta visão? É assim que testamos. É tudo sobre predições

16:57So what is the recipe for brain theory?
então qual a receita para uma teoria do cérebro?

17:00First of all, we have to have the right framework.
Em primeiro lugar, temos de ter um quadro de referência correto

17:03And the framework is a memory framework,
E a estrutura é uma estrutura de memória

17:05not a computation or behavior framework. It's a memory framework.
Não é de computação ou de comportamento, é uma estrutura de memória

17:07How do you store and recall these sequences or patterns? It's spatio-temporal patterns.
Como se armazena e recupera estas sequências de padrões. São padrões espaço-temporais

17:11Then, if in that framework, you take a bunch of theoreticians.
Então, se nesta estrutura, você pega um bando de teóricos,

17:14Now biologists generally are not good theoreticians.
Bem, biólogos geralmente não são bons teóricos

17:16It's not always true, but in general, there's not a good history of theory in biology.
Não é sempre verdade, mas em geral, não há uma boa história teórica na biologia

17:20So I found the best people to work with are physicists,
Então descobri que as melhores pessoas para trabalhar são os físicos

17:23engineers and mathematicians, who tend to think algorithmically.
enegenheiros e matemáticos, que tendem a pensar de modo algorítmico.

17:26Then they have to learn the anatomy, and they've got to learn the physiology.
Então eles devem aprender a anatomia, e devem aprender a fisiologia

17:29You have to make these theories very realistic in anatomical terms.
É necessário criar estas teorias de modo realista em relação à anatomia

17:33Anyone who gets up and tells you their theory about how the brain works
Qualquer um que te diz uma teoria de como o cérebro funciona

17:37and doesn't tell you exactly how it's working in the brain
e não te diz exatamente como ela está funcionando no cérebro

17:39and how the wiring works in the brain, it is not a theory.
e como as conexões funcionam no cérebro, não é uma teoria

17:41And that's what we're doing at the Redwood Neuroscience Institute.
E é isto que estamos fazendo no Redwood Neuroscience InstituteT

17:44I would love to have more time to tell you we're making fantastic progress in this thing,
Eu adoraria ter mais tempo para lhes contar o grande progresso que estamos conseguindo

17:48and I expect to be back up on this stage,
e espero voltar a este palco,

17:50maybe this will be some other time in the not too distant future and tell you about it.
talvez isto seja em outro momento num futuro não muito distante e falarei sobre isso

17:52I'm really, really excited. This is not going to take 50 years at all.
Estou muito, muito empolgado. Isto não demorará mais 50 anos

17:55So what will brain theory look like?
E como será a teoria do cérebro?

17:57First of all, it's going to be a theory about memory.
Em primeiro lugar, será uma teoria sobre memória

17:59Not like computer memory. It's not at all like computer memory.
Não como memória de computador

18:02It's very, very different. And it's a memory of these very
É muito, muito diferente. E é uma memória destes padrões com muitas

18:04high-dimensional patterns, like the things that come from your eyes.
dimensões, como as coisas que vêm de seus olhos

18:07It's also memory of sequences.
É também uma sequência de memórias

18:09You cannot learn or recall anything outside of a sequence.
Você não pode lembrar nada fora de uma sequência

18:11A song must be heard in sequence over time,
Uma música tem de ser ouvida como uma sequência no tempo

18:14and you must play it back in sequence over time.
e você tem de repeti-la de novo ao longo do tempo

18:17And these sequences are auto-associatively recalled, so if I see something,
E estas sequências são evocadas de maneira auto-associativa, então se vejo algo

18:20I hear something, it reminds me of it, and then it plays back automatically.
Eu escuto algo, me lembra disso, e então isso se repete automaticamente

18:23It's an automatic playback. And prediction of future inputs is the desired output.
É uma repetição automática. E a predição dos futuros sinais de entrada é a saída desejada½

18:27And as I said, the theory must be biologically accurate,
E como disse, a teoria deve ser biologicamente correta

18:30it must be testable, and you must be able to build it.
Tem de ser testável, e você deve ser capaz de contruir isso

18:32If you don't build it, you don't understand it. So, one more slide here.
Se você não construir, você não entendeu. Então, em mais um slide,

18:36What is this going to result in? Are we going to really build intelligent machines?
Qual será o resultado disso? Iremos construir máquinas inteligentes?

18:40Absolutely. And it's going to be different than people think.
Absolutamente. E será diferente de como as pessoas pensam

18:44No doubt that it's going to happen, in my mind.
Não ha dúvidas de que irá ocorrer, na minha cabeça.

18:47First of all, it's going to be built up, we're going to build the stuff out of silicon.
Em primeiro lugar, será construído em silício

18:51The same techniques we use for building silicon computer memories,
A mesma técnica que usamos para construir memórias de computador,

18:54we can use for here.
podemos usar aqui

18:55But they're very different types of memories.
Mas serão tipos muito diferentes de memória

18:57And we're going to attach these memories to sensors,
E iremos ligar estas memórias a sensores

18:59and the sensors will experience real-live, real-world data,
e os sensores vão experimentar dados do mundo real, em tempo real,

19:02and these things are going to learn about their environment.
e estas coisas irão aprender sobre o ambiente

19:04Now it's very unlikely the first things you're going to see are like robots.
Mas é muito improvável que as primeiras coisas que você verá sejam robôs

19:07Not that robots aren't useful and people can build robots.
Não que robôs não sejam úteis e que pessoas não possam construí-los

19:10But the robotics part is the hardest part. That's the old brain. That's really hard.
Mas a parte da robótica é a mais difícil. É o cérebro antigo. Isto é realmente difícil

19:14The new brain is actually kind of easier than the old brain.
O cérebro novo é na verdade mais fácil que o antigo

19:16So the first thing we're going to do are the things that don't require a lot of robotics.
Então as primeiras coisas que faremos são as que não precisam de muita robótica

19:19So you're not going to see C-3PO.
Então você não verá o C-3PO

19:21You're going to more see things like, you know, intelligent cars
Você verá mais coisas como, sabe, carros inteligentes½

19:23that really understand what traffic is and what driving is
que realmente entendem o trânsito e o que é dirigir

19:26and have learned that certain types of cars with the blinkers on for half a minute
e que aprenderam que certos carros com pisca-pisca ligado por um minuto

19:29probably aren't going to turn, things like that.
provavelmente não irá virar, coisas assim

19:31(Laughter)
(risos)

19:32We can also do intelligent security systems.
Também podemos fazer sistemas de segurança inteligentes

19:34Anywhere where we're basically using our brain, but not doing a lot of mechanics.
Qualquer lugar que nós estejamos basicamente usando nosso cérebro, mas não muita mecânica

19:38Those are the things that are going to happen first.
Estas são as coisas que vão acontecer antes

19:40But ultimately, the world's the limit here.
Mas enfim, o mundo é o limite aqui

19:42I don't know how this is going to turn out.
Eu não sei como isso irá terminar

19:44I know a lot of people who invented the microprocessor
Eu conheço muita gente que inventou o microprocessador

19:46and if you talk to them, they knew what they were doing was really significant,
e se você falar com eles, eles sabiam que o que estavam fazendo era realmente significante

19:51but they didn't really know what was going to happen.
mas não sabiam exatamente o que iria acontecer

19:54They couldn't anticipate cell phones and the Internet and all this kind of stuff.
Não podiam antecipar telefones celulares e a internet e este tipo de coisa

19:59They just knew like, hey, they were going to build calculators
eles apenas sabiam, ei, que eles iriam construir calculadoras

20:01and traffic light controllers. But it's going to be big.
e controladores de semáforos. Mas será grande

20:03In the same way, this is like brain science and these memories
Com a ciência do cérebro e estas memórias, será da mesma maneira,

20:06are going to be a very fundamental technology, and it's going to lead
Haverá tecnologias fundamentais, que levarão

20:09to very unbelievable changes in the next 100 years.
a mudanças inimagináveis nos próximos 100 anos

20:12And I'm most excited about how we're going to use them in science.
E estou muito empolgado sobre como iremos usar isso na ciência

20:16So I think that's all my time, I'm over it, and I'm going to end my talk
Então acho meu tempo já acabou, eu acabei, vou encerrar minha palestra

20:19right there.
aqui.

Treo creator Jeff Hawkins urges us to take a new look at the brain -- to see it not as a fast processor, but as a memory system that stores and plays back experiences to help us predict, intelligently, what will happen next.

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How brain science will change computing - Jeff Hawkins