Stephen Wolfram é o cara que desenvolveu o Mathematica. Programa que implementa um dos mais poderosos sistemas de álgebra computacional exis...
Stephen Wolfram é o cara que desenvolveu o Mathematica. Programa que implementa um dos mais poderosos sistemas de álgebra computacional existentes, cuja a aplicação se estende muito além da área da matemática.
Também concebeu o motor de busca Wolfram Alpha, que aqui chamamos de buscador acadêmico, ferramenta de busca que extrai respostas de bases estruturadas e de sistemas como o próprio matemática. Nessa palestra de 2010, vemos o relato de como a ideia se iniciou e onde ele quer chegar, principalmente depois de dispor de recursos advindos do sucesso comercial de seus produtos.
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Então quero compartilhar uma ideia. Uma grande ideia. Na verdade, penso que cedo ou tarde essa poderá ser a maior singular ideia que emergiu no último século. É a ideia da computação. Agora, é claro, essa ideia nos trouxe toda a tecnologia do computador que temos hoje e mais. No entanto, há de fato muito mais de computação do que isso. É realmente uma profunda, muito poderosa, uma ideia bem fundamental, cujos efeitos nós estamos tão somente começando a ver.
Bem, eu mesmo já gastei os últimos 30 anos de minha vida trabalhando em três grandes projetos que realmente objetivam levar a ideia da computação seriamente. E para isso eu iniciei quando era um jovem Físico usando os computadores como ferramentas. E em seguida, fui testando pensando no processo computacional que eu iria querer aplicar, tentando entender quais os primitivos que poderiam basear as construções e como no máximo da possibilidade eles poderiam se tornar automatizados. Eu finalmente criei uma estrutura completa baseada na programação simbólica e daí para a frente que me levaram a criar Mathematica. E nos últimos 23 anos, numa velocidade crescente, temos incluído mais e mais ideias e capacidades e assim por diante dentro da Mathematica, e estou feliz em dizer isso levou a muita coisa boa em P (pesquisa) e D (Desenvolvimento) e educação, e muitas outras áreas. Bem, eu devo admitir, na verdade, que havia uma motivação bem egoísta para criar Mathematica. Eu mesmo queria usá-la, um pouco como Galileo ao querer usar seu telescópio 400 anos atrás. Mas eu queria olhar, não no universo astronômico, mas no universo computacional.
Normalmente pensamos em programas que são coisas complicadas para se criar para propósitos bem específicos. Mas e sobre o espaço de todos os programas possíveis? Aqui está uma representação de um programa realmente simples.
Se então rodarmos esse programa, é isso que obtemos.
Muito simples. Então vamos mudar as regras para esse programa só um pouquinho.
E agora temos um outro resultado, ainda muito simples. Tente mudar novamente.
Você pode obter algo um pouco mais complicado, mas se continuarmos rodando por um certo tempo, descobriremos, apesar do padrão que vemos seja um tanto intrincado, é uma estrutura bem regular. Então a pergunta é: Algo a mais pode acontecer? Bem, podemos fazer um pequeno experimento. Vamos fazer um pequeno experimento matemático, testar e descobrir.
Vamos rodar todos os programas possíveis do tipo específico que estamos procurando. Eles são chamados de autômato celular.
Você pode ver muita diversidade de comportamento aqui. A maioria faz coisas muito simples. Mas se você passar os olhos em todas essas diferentes imagens, na regra número 30, você começa a ver algo interessante acontecendo. Então vamos olhar mais de perto na regra número 30 aqui. Aqui está ela.
Estamos tão somente seguindo essa regra bem simples aqui na parte de baixo, mas estamos obtendo algo incrível aqui. Não é nem um pouco o que estamos acostumados, e devo dizer que logo de cara quando vi isto, foi um grande choque para a minha intuição, e de fato, para entendê-lo, eu cheguei a criar um tipo todo novo de ciência. [A New Kind of Science é o título de seu livro. Nota do Editor.]
(Risos)
Essa ciência é diferente, mais abrangente, do que a matemática baseada na ciência que tivemos nos últimos 300 anos ou mais. Vocês sabem, sempre nos pareceu um grande mistério como a natureza, aparentemente sem qualquer esforço próprio consegue produzir muito que para nós parece tão complexo. Bem, creio que descobrimos o seu segredo. São amostras do que está lá no universo computacional e normalmente se obtém como na Regra 30 ou algo assim. E por sabermos isso, temos a explicação para uma série de mistérios mantidos na ciência. E também traz novos temas, como a irredutibilidade computacional. Quero dizer com isso que estamos acostumados a deixar a ciência nos predizer coisas mas algo como isso é fundamentalmente irredutível. A única forma de descobrir os resultados é, efetivamente, observar como se evolui. Está conectado ao que chamamos de o princípio da equivalência computacional, que nos diz que até os sistemas incrivelmente simples podem fazer a computação tão sofisticada como qualquer coisa. Não demanda muita tecnologia da evolução biológica para ser capaz de realizar a computação arbitral, algo que acontece, naturalmente, em todos os lugares. Coisas com regras tão simples como essas podem fazer isso. Bem, isso tem implicações profundas sobre os limites da ciência, sobre a previsibilidade e o que é controlável de coisas como processos biológicos ou economias, sobre inteligência no universo, sobre questões como livre arbítrio e sobre criar tecnologia.
Vocês sabem, trabalhando nessa ciência por muitos anos, me fez questionar, "Qual será o primeiro aplicativo matador?" Bem, desde quando era garoto, eu ficava pensando sobre sistematizar o conhecimento e de alguma maneira torná-lo passível de computação. Pessoas como Leibniz também pensaram nisso há 300 anos. Mas sempre pensei que para se fazer progresso, eu teria que essencialmente replicar o cérebro todo. Bem, agora eu penso: Esse meu paradigma científico sugere algo diferente. E, por falar nisso, agora tenho alta capacidade computacional em Mathematica, e sou o CEO com alguns recursos mundanos para realizar projetos que sejam grandes e aparentemente loucos. Então eu decidi tentar só para ver o quanto do conhecimento sistemático que está aí no mundo nós podemos torná-lo passivo de computação.
Então, tem sido um grande projeto muito complexo, sobre o qual eu não tinha certeza se daria certo. Mas estou feliz em dizer que realmente a coisa está indo bem. E no ano passado fomos capazes de lançar a primeira versão do site na web do Wolfram Alpha. O propósito é que seja um motor de conhecimento sério que compute as respostas para perguntas. Então vamos dar uma tentada. Comecemos com algo que seja realmente fácil. Esperemos pelo melhor. Muito bem. Ok! Até aqui tudo bem. (Risos) Vamos tentar algo um pouco mais difícil. Digamos ... Vamos fazer algo de matemática e com sorte o resultado virá e quem sabe nos dirá algumas coisas interessantes coisas relacionadas com matemática. Podemos perguntar-lhe algo sobre o mundo real. Vamos ver -- eu não sei -- Qual o PIB da Espanha? E ele deverá ser capaz de nos responder isso. Agora poderíamos computar algo relacionado a isso, digamos o PIB da Espanha dividido por, eu não sei, o -- hummm ... vamos dizer as receitas da Microsoft.
(Risos)
A ideia é que possamos pensar e daí digitar, esse tipo de pergunta do jeito que quisermos. Então vamos tentar perguntar, como uma questão relacionada com saúde. Vamos dizer que tenhamos um resultado do laboratório que -- você sabe, temos um LDL nível 140 para um homem de 50 anos. Então vamos digitar isso, e agora o Wolfram Alpha vai buscar e usar os dados públicos de saúde e vai calcular que parte da população corresponde à busca e assim por diante. Ou vamos buscar, bem eu não sei, a estação espacial internacional.
E o que acontece aqui é que Wolfram Alpha não apenas faz a busca; é processamento em tempo real, onde a estação espacial internacional está agora, neste momento, a que velocidade viaja e assim por diante. Então Wolfram Alpha sabe acerca de inúmeros tipos de coisas. Deveria nesta fase nos dar, uma boa cobertura de tudo que você pode encontrar numa biblioteca padrão e assim por diante. Mas o alvo é o de ir além e, de maneira abrangente, democratizar todo esse tipo de conhecimento, e tentar e ser uma fonte de autoridade em todas as áreas, e ser capaz de processar respostas para perguntas específicas das pessoas, não através da busca do que outras pessoas tenham escrito antes, mas ao usar o conhecimento construído para processar novas e originais respostas para perguntas específicas.
Agora, é claro, Wolfram Alpha é um projeto monumentalmente grande e de longo prazo com muitos e muitos desafios. Para começar, temos que supervisionar um zilhão de diferentes fontes com fatos e dados, e construímos um bom funil de processamento na automação de Mathematica e experts de domínios humanos para se chegar nisso. Mas isso é só o princípio. Com os fatos brutos e dados para verdadeiramente responder perguntas, temos que processar, temos que implementar todos esses métodos e modelos e algorítimos e assim por diante que a ciência e outras disciplinas já construiram a séculos. Bem, só de pensar na Mathematica, ainda há muita carga de trabalho. Até hoje, há cerca de 8 milhões de linhas do código da Mathematica no Wolfram Alpha desenvolvido por especialistas, muitos dos quais de diferentes campos.
Bem, a ideia crucial do Wolfram Alpha é que você pode simplesmente perguntá-lo usando a linguagem humana corriqueira, que significa que devemos ser capazes de pegar os estranhos grunhidos que as pessoas digitam na janelinha e assim entendê-los. E eu devo dizer que pensei que esse passo poderia ser basicamente impossível. Duas grandes coisas aconteceram. Primeiro, um monte de novas ideias sobre linguística que chegaram do estudo do universo computacional. E segundo, a conclusão de que ao se ter um efetivo conhecimento computacional isso muda completamente como se aborda a compreensão da linguagem. E, é claro, agora com o Wolfram Alpha definitivamente lançado, podemos aprender pelo seu uso real. E na verdade, tem havido uma interessante coevolução acontecendo entre o Wolfram Alpha e os usuários humanos. E é de fato encorajador. Bem agora, se olharmos para os 'queries' da web, mais de 80% deles são resolvidos com sucesso na primeira tentativa. E se você olhar nas coisas, como os aplicativos do iPhone, uma fração é considerada muito grande. Então, eu estou bastante satisfeito com tudo.
Mas, de muitas maneiras, ainda estamos bem no princípio do Wolfram Alplha. Quero dizer, tudo está escalando muito bem. Estamos ficando mais confiantes. Vocês podem ficar atentos com a tecnologia Wolfram Alpha aparencendo em mais e mais lugares, operando tanto com esse tipo de dados públicos, como no site, e com o conhecimento privado para as pessoas e empresas, e assim por diante. Vocês sabem, eu cheguei à conclusão que Wolfram Alpham na verdade nos dá um tipo totalmente novo de computação que se pode chamar de computação baseada em conhecimento, em que ao se principiar, não simplesmente da computação bruta, mas de uma vasta quantidade de conhecimento construído. E quando se faz isso, vai se obter as economias da entrega de coisas computacionais, quer na web ou em outra localidade.
Vocês sabem, nós temos uma situação bem interessante agora. Por um lado, temos a Mathematica, com todo o tipo de linguagem precisa, formal e uma extensa rede de habilidades desenhadas cuidadosamente capazes de fazer muito acontecer bastando poucas linhas. Deixe-me mostrar alguns exemplos aqui. Aqui tem uma peça comum de programação da Mathematica. Aqui tem algo que podemos de certa maneira integrar aqui com um monte de diferentes habilidades. Aqui nós acabamos de criar essa linha uma pequena interface de usuário que nos permite fazer algo divertido aqui. Se você for adiante, há um programa um pouco mais complicado que agora faz todo o tipo de coisas algorítimicas enquanto cria a interface do usuário e assim por diante. Mas é algo que tem uma alta precisão. É uma especificação precisa com uma linguagem formal precisa que faz Mathematica saber o que fazer nesses casos.
Bem, por outro lado, temos o Wolfram Alpha, com todo o tipo de confusão do mundo e linguagem humana e mais, construído nele. Então o que acontece quando voce coloca essas coisas juntas? Eu creio que é na verdade maravilhoso. Com o Wolfram Alpha dentro da Mathematica, você pode, por exempo, fazer programas precisos que busca nos dados do mundo real. Aqui está um exemplo bem simples. Você pode se quiser dar um input vago e daí tentar ver se Wolfram Alpha consegue captar do que você está se referindo. Vamos tentar este aqui. Mas na verdade eu penso que talvez a coisa mais empolgante sobre isso é que realmente nos dá a chance de democratizar a programação. Eu quero dizer, qualquer um poderá se virar ao dizer em linguagem comum, e em seguida a ideia, isso é, que Wolfram Alpha seja capaz de se virar nas peças precisas de código que serão necessária para fazer o que se pede e daí mostrar em exemplos, que permitirá a eles escolherem o que se quer para construir maiores e maiores, programas precisos. Então, às vezes, Wolfram Alpha será capaz de fazer a coisa toda imediatamente e simplesmente devolver um grande programa que você possa processar. Então aqui tem um grande site onde temos colecionado muitas coisas da educação e outras demonstrações sobre muitos tipos de coisas. Então, eu não sei, eu vou mostrar um exemplo, talvez aqui. Este é só um exemplo de um desses documentos computáveis. Este é provavelmente um pedaço relativamente pequeno do código da Mathematica que consegue rodar aqui.
Ok. Vamos distanciar, novamente. Então, por causa do nosso novo tipo de ciência, será que há uma maneira genérica de usá-la para criar tecnologia? Então, com materiais físicos, estamos acostumados, meio que ir ao redor do mundo e descobrir que os materiais em particular são úteis para propósitos tecnológicos específicos e assim por diante. Bem, acontece que, nós podemos fazer algo bem semelhante no universo computacional. Há um suprimento inesgotável de programas disponível. O desafio é vermos na prática sua adaptação para os propósitos humanos. Algo como na Regra 30, por exemplo, que acaba sendo um realmente bom gerador de aleatoriedade. Outros programas simples são bons modelos para processar no mundo natural ou social. E por exemplo, Wolfram Alpha e Mathematica estão agora lotados de algorítimos que nós descobrimos ao fazer buscas no universo computacional. E por exemplo, este -- podemos voltar aqui -- este tem se tornado surpreendemente popular entre compositores ao encontrar formas musicais quando se faz buscas no universo computacional. De uma certa forma, podemos usar o universo computacional para obter customização criativa em massa. Espero que possamos, por exemplo, usar isso até para fazer o Wolfram Alpha meio que inventar continuamente e descobrir de imediato e achar todo o tipo de coisa maravilhosa que nenhum engenheiro e nenhum processo de evolução incremental obteria por si.
Bem, isso nos leva a um tipo de questão final. Será que em algum lugar lá no universo computacional podemos encontrar nosso universo físico? Talvez exista até uma regra bem simples, algum programa simples de nosso universo. Bem a história da física nos fez crer que a regra do universo deve ser muito complicada. Mas no universo computacional nós vimos como regras que são extremamente simples podem produzir comportamentos extremamente ricos e complexos. Seria então isso que estaria ocorrendo na totalidade do universo? Se as regras para o universo são simples, é meio que inevitável que elas devam ser muito abstratas e de um nível muito baixo, operando, por exemplo, bem abaixo do nível do espaço ou tempo, o que torna difícil de representar coisas. Mas pelo menos numa boa classificação de casos, podemos pensar do universo como sendo algum tipo de rede, a qual, quando se torna grande o suficiente, se comporta como um espaço continuado muito do mesmo jeito como se tem muitas moléculas se comportando como um fluido contínuo. Bem, então o universo terá que evoluir ao aplicar pequenas regras que progressivamente atualizam essa rede. E cada possível regra, de um jeito, corresponde a um universo candidato.
Na verdade, eu ainda não mostrei esses antes, mas aqui tem alguns universos candidatos que eu dei uma olhada. Alguns são universos perdidos, completamente estéreis, com outros tipos de patologias como sem noção de espaço, sem noção de tempo, sem matéria, outros problemas dessa ordem.
Mas a coisa excitante que eu descobri nos anos mais recentes é que você de fato não tem que ir muito longe no universo computacional antes de iniciar a busca por universos candidatos que obviamente não estão no nosso universo. Aqui está o problema: Qualquer candidato sério para nosso universo, é inevitavelmente cheio de irredutibilidade computacional, o que quer dizer que é irredutivelmente difícil saber como ele vai na verdade se comportar, e se casaria com o nosso universo físico. Uns anos atrás, eu fiquei muito empolgado ao descobrir que existem universos candidatos com regras extremamente simples que reproduzem com sucesso relatividade especial e até relatividade genérica e gravitação pelo menos nos dão percepções da mecânica quantum. Então encontraremos o todo da física? Eu não sei ao certo. Mas eu penso que nesse ponto é meio que quase vergonhoso, ao menos não se tentar.
Não é um projeto fácil. Temos que construir com muita tecnologia Temos que construir uma estrutura que provavelmente seja pelo menos tão profunda como a física existente. E não estou certo qual seria a melhor forma de organizar a coisa toda. Formar um time, abrir, ofertar premiações e assim por diante. Mas eu lhes direi aqui hoje que estou comprometido a ver esse projeto realizado, a ver se, dentro desta década, podemos finalmente segurar em nossas mãos a regra do nosso universo e saber onde reside nosso universo no espaço de todos os possíveis universos e sermos capazes de digitar no Wolfram Alpha a teoria do universo, e deixá-lo nos dizer.
(Risos)
Então eu tenho trabalhado nessa ideia da computação já por mais de 30 anos, construindo ferramentas e métodos e transformando algo como ideias intelectuais em milhões de linhas de código e tirando proveito do aglomerado de servidores, e assim por diante. À medida que cada ano passa, eu percebo o quanto mais poderosa a ideia da computação verdadeiramente é. Foi necessário percorrer um longo caminho, mas há muita coisa ainda a vir, desde os fundamentos da ciência aos limites da tecnologia até a própria definição da condição humana, eu penso que a computação está destinada a ser a ideia definidora do nosso futuro.
Obrigado a todos.
(Aplausos)
Chris Anderson: Isso foi fora de série. Permaneça aqui. Eu tenho uma pergunta.
(Aplausos)
Creio que foi, e é justo dizer, uma fala fora de série. Você consegue dizer em uma sentença ou duas como que esse tipo de pensamento pode integrar em certo ponto com as coisas como teoria das cordas ou o tipo de coisas que pessoas pensam como as explicações fundamentais do universo?
Stephen Wolfram: Bem, as partes da física que de certa forma sabemos ser verdadeira, coisas como os modelos padrão da física. O que estou tentando fazer melhor é reproduzir o padrão do modelo da física ou a coisa está simplesmente errada. As coisas que pessoas tem tentado fazer nos cerca de últimos 25 anos com a teoria das cordas e assim por diante tem sido uma exploração interessante que tem tentado voltar ao modelo padrão, mas ainda não conseguiu chegar lá ainda. Meu palpite é que algumas grandes simplificações do que estou fazendo deverão no fundo ter considerável ressonância com o que se está fazendo na teoria das cordas, mas é uma matemática complicada que eu mesmo não sei como ela vai funcionar.
CA: Benoit Mandlebrot está no auditório. Ele também apresentou como a complexidade pode nascer de um começo simples. O seu trabalho tem relação com o dele?
SW: Eu creio que sim. Eu vejo o trabalho de Benoit Mandlebrot como uma das contribuições fundamentais para esse tipo de área. Benoit tem se interessado em particular em padrões aninhados, em fractais e assim por diante, onde a estrutura de algo que seria como uma árvore, e onde há uma espécie de um grande galho que tem pequenas ramificações, e até ramificações ainda menores e assim por diante. Esse é uma das maneiras que você chega na verdadeira complexidade. Eu penso que coisas como a Regra 30 do autômato celular nos leva a um diferente nível. Na verdade, de uma maneira muito precisa ela nos leva a um nível diferente porque elas parecem ser coisas que são capazes de complexidade que são de certa forma, tão grande quanto a complexidade pode chegar ...
Eu poderia continuar a falar sobre isso sem parar, mas não farei.
CA: Stephen Wolfram, muito obrigado.
(Aplausos)
[Via BBA]
Também concebeu o motor de busca Wolfram Alpha, que aqui chamamos de buscador acadêmico, ferramenta de busca que extrai respostas de bases estruturadas e de sistemas como o próprio matemática. Nessa palestra de 2010, vemos o relato de como a ideia se iniciou e onde ele quer chegar, principalmente depois de dispor de recursos advindos do sucesso comercial de seus produtos.
Então quero compartilhar uma ideia. Uma grande ideia. Na verdade, penso que cedo ou tarde essa poderá ser a maior singular ideia que emergiu no último século. É a ideia da computação. Agora, é claro, essa ideia nos trouxe toda a tecnologia do computador que temos hoje e mais. No entanto, há de fato muito mais de computação do que isso. É realmente uma profunda, muito poderosa, uma ideia bem fundamental, cujos efeitos nós estamos tão somente começando a ver.
Bem, eu mesmo já gastei os últimos 30 anos de minha vida trabalhando em três grandes projetos que realmente objetivam levar a ideia da computação seriamente. E para isso eu iniciei quando era um jovem Físico usando os computadores como ferramentas. E em seguida, fui testando pensando no processo computacional que eu iria querer aplicar, tentando entender quais os primitivos que poderiam basear as construções e como no máximo da possibilidade eles poderiam se tornar automatizados. Eu finalmente criei uma estrutura completa baseada na programação simbólica e daí para a frente que me levaram a criar Mathematica. E nos últimos 23 anos, numa velocidade crescente, temos incluído mais e mais ideias e capacidades e assim por diante dentro da Mathematica, e estou feliz em dizer isso levou a muita coisa boa em P (pesquisa) e D (Desenvolvimento) e educação, e muitas outras áreas. Bem, eu devo admitir, na verdade, que havia uma motivação bem egoísta para criar Mathematica. Eu mesmo queria usá-la, um pouco como Galileo ao querer usar seu telescópio 400 anos atrás. Mas eu queria olhar, não no universo astronômico, mas no universo computacional.
Normalmente pensamos em programas que são coisas complicadas para se criar para propósitos bem específicos. Mas e sobre o espaço de todos os programas possíveis? Aqui está uma representação de um programa realmente simples.
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| Regras: Se uma célula e suas vizinhas se parecerem com o padrão mostrado em uma linha, como resultado teremos uma célula, como mostrado, na próxima linha. |
Muito simples. Então vamos mudar as regras para esse programa só um pouquinho.
E agora temos um outro resultado, ainda muito simples. Tente mudar novamente.
Havia uma motivação bem egoísta para criar Mathematica. Eu mesmo queria usá-la, um pouco como Galileo ao querer usar seu telescópio 400 anos atrás. Mas eu queria olhar, não no universo astronômico, mas no universo computacional.
Vamos rodar todos os programas possíveis do tipo específico que estamos procurando. Eles são chamados de autômato celular.
Você pode ver muita diversidade de comportamento aqui. A maioria faz coisas muito simples. Mas se você passar os olhos em todas essas diferentes imagens, na regra número 30, você começa a ver algo interessante acontecendo. Então vamos olhar mais de perto na regra número 30 aqui. Aqui está ela.
(Risos)
Essa ciência é diferente, mais abrangente, do que a matemática baseada na ciência que tivemos nos últimos 300 anos ou mais. Vocês sabem, sempre nos pareceu um grande mistério como a natureza, aparentemente sem qualquer esforço próprio consegue produzir muito que para nós parece tão complexo. Bem, creio que descobrimos o seu segredo. São amostras do que está lá no universo computacional e normalmente se obtém como na Regra 30 ou algo assim. E por sabermos isso, temos a explicação para uma série de mistérios mantidos na ciência. E também traz novos temas, como a irredutibilidade computacional. Quero dizer com isso que estamos acostumados a deixar a ciência nos predizer coisas mas algo como isso é fundamentalmente irredutível. A única forma de descobrir os resultados é, efetivamente, observar como se evolui. Está conectado ao que chamamos de o princípio da equivalência computacional, que nos diz que até os sistemas incrivelmente simples podem fazer a computação tão sofisticada como qualquer coisa. Não demanda muita tecnologia da evolução biológica para ser capaz de realizar a computação arbitral, algo que acontece, naturalmente, em todos os lugares. Coisas com regras tão simples como essas podem fazer isso. Bem, isso tem implicações profundas sobre os limites da ciência, sobre a previsibilidade e o que é controlável de coisas como processos biológicos ou economias, sobre inteligência no universo, sobre questões como livre arbítrio e sobre criar tecnologia.
Vocês sabem, trabalhando nessa ciência por muitos anos, me fez questionar, "Qual será o primeiro aplicativo matador?" Bem, desde quando era garoto, eu ficava pensando sobre sistematizar o conhecimento e de alguma maneira torná-lo passível de computação. Pessoas como Leibniz também pensaram nisso há 300 anos. Mas sempre pensei que para se fazer progresso, eu teria que essencialmente replicar o cérebro todo. Bem, agora eu penso: Esse meu paradigma científico sugere algo diferente. E, por falar nisso, agora tenho alta capacidade computacional em Mathematica, e sou o CEO com alguns recursos mundanos para realizar projetos que sejam grandes e aparentemente loucos. Então eu decidi tentar só para ver o quanto do conhecimento sistemático que está aí no mundo nós podemos torná-lo passivo de computação.
Então, tem sido um grande projeto muito complexo, sobre o qual eu não tinha certeza se daria certo. Mas estou feliz em dizer que realmente a coisa está indo bem. E no ano passado fomos capazes de lançar a primeira versão do site na web do Wolfram Alpha. O propósito é que seja um motor de conhecimento sério que compute as respostas para perguntas. Então vamos dar uma tentada. Comecemos com algo que seja realmente fácil. Esperemos pelo melhor. Muito bem. Ok! Até aqui tudo bem. (Risos) Vamos tentar algo um pouco mais difícil. Digamos ... Vamos fazer algo de matemática e com sorte o resultado virá e quem sabe nos dirá algumas coisas interessantes coisas relacionadas com matemática. Podemos perguntar-lhe algo sobre o mundo real. Vamos ver -- eu não sei -- Qual o PIB da Espanha? E ele deverá ser capaz de nos responder isso. Agora poderíamos computar algo relacionado a isso, digamos o PIB da Espanha dividido por, eu não sei, o -- hummm ... vamos dizer as receitas da Microsoft.
(Risos)
A ideia é que possamos pensar e daí digitar, esse tipo de pergunta do jeito que quisermos. Então vamos tentar perguntar, como uma questão relacionada com saúde. Vamos dizer que tenhamos um resultado do laboratório que -- você sabe, temos um LDL nível 140 para um homem de 50 anos. Então vamos digitar isso, e agora o Wolfram Alpha vai buscar e usar os dados públicos de saúde e vai calcular que parte da população corresponde à busca e assim por diante. Ou vamos buscar, bem eu não sei, a estação espacial internacional.
E o que acontece aqui é que Wolfram Alpha não apenas faz a busca; é processamento em tempo real, onde a estação espacial internacional está agora, neste momento, a que velocidade viaja e assim por diante. Então Wolfram Alpha sabe acerca de inúmeros tipos de coisas. Deveria nesta fase nos dar, uma boa cobertura de tudo que você pode encontrar numa biblioteca padrão e assim por diante. Mas o alvo é o de ir além e, de maneira abrangente, democratizar todo esse tipo de conhecimento, e tentar e ser uma fonte de autoridade em todas as áreas, e ser capaz de processar respostas para perguntas específicas das pessoas, não através da busca do que outras pessoas tenham escrito antes, mas ao usar o conhecimento construído para processar novas e originais respostas para perguntas específicas.
Agora, é claro, Wolfram Alpha é um projeto monumentalmente grande e de longo prazo com muitos e muitos desafios. Para começar, temos que supervisionar um zilhão de diferentes fontes com fatos e dados, e construímos um bom funil de processamento na automação de Mathematica e experts de domínios humanos para se chegar nisso. Mas isso é só o princípio. Com os fatos brutos e dados para verdadeiramente responder perguntas, temos que processar, temos que implementar todos esses métodos e modelos e algorítimos e assim por diante que a ciência e outras disciplinas já construiram a séculos. Bem, só de pensar na Mathematica, ainda há muita carga de trabalho. Até hoje, há cerca de 8 milhões de linhas do código da Mathematica no Wolfram Alpha desenvolvido por especialistas, muitos dos quais de diferentes campos.
Bem, a ideia crucial do Wolfram Alpha é que você pode simplesmente perguntá-lo usando a linguagem humana corriqueira, que significa que devemos ser capazes de pegar os estranhos grunhidos que as pessoas digitam na janelinha e assim entendê-los. E eu devo dizer que pensei que esse passo poderia ser basicamente impossível. Duas grandes coisas aconteceram. Primeiro, um monte de novas ideias sobre linguística que chegaram do estudo do universo computacional. E segundo, a conclusão de que ao se ter um efetivo conhecimento computacional isso muda completamente como se aborda a compreensão da linguagem. E, é claro, agora com o Wolfram Alpha definitivamente lançado, podemos aprender pelo seu uso real. E na verdade, tem havido uma interessante coevolução acontecendo entre o Wolfram Alpha e os usuários humanos. E é de fato encorajador. Bem agora, se olharmos para os 'queries' da web, mais de 80% deles são resolvidos com sucesso na primeira tentativa. E se você olhar nas coisas, como os aplicativos do iPhone, uma fração é considerada muito grande. Então, eu estou bastante satisfeito com tudo.
Mas, de muitas maneiras, ainda estamos bem no princípio do Wolfram Alplha. Quero dizer, tudo está escalando muito bem. Estamos ficando mais confiantes. Vocês podem ficar atentos com a tecnologia Wolfram Alpha aparencendo em mais e mais lugares, operando tanto com esse tipo de dados públicos, como no site, e com o conhecimento privado para as pessoas e empresas, e assim por diante. Vocês sabem, eu cheguei à conclusão que Wolfram Alpham na verdade nos dá um tipo totalmente novo de computação que se pode chamar de computação baseada em conhecimento, em que ao se principiar, não simplesmente da computação bruta, mas de uma vasta quantidade de conhecimento construído. E quando se faz isso, vai se obter as economias da entrega de coisas computacionais, quer na web ou em outra localidade.
Estou comprometido a ver esse projeto realizado, a ver se, dentro desta década, podemos finalmente segurar em nossas mãos a regra do nosso universo.
Stephen Wolfram
Vocês sabem, nós temos uma situação bem interessante agora. Por um lado, temos a Mathematica, com todo o tipo de linguagem precisa, formal e uma extensa rede de habilidades desenhadas cuidadosamente capazes de fazer muito acontecer bastando poucas linhas. Deixe-me mostrar alguns exemplos aqui. Aqui tem uma peça comum de programação da Mathematica. Aqui tem algo que podemos de certa maneira integrar aqui com um monte de diferentes habilidades. Aqui nós acabamos de criar essa linha uma pequena interface de usuário que nos permite fazer algo divertido aqui. Se você for adiante, há um programa um pouco mais complicado que agora faz todo o tipo de coisas algorítimicas enquanto cria a interface do usuário e assim por diante. Mas é algo que tem uma alta precisão. É uma especificação precisa com uma linguagem formal precisa que faz Mathematica saber o que fazer nesses casos.
Bem, por outro lado, temos o Wolfram Alpha, com todo o tipo de confusão do mundo e linguagem humana e mais, construído nele. Então o que acontece quando voce coloca essas coisas juntas? Eu creio que é na verdade maravilhoso. Com o Wolfram Alpha dentro da Mathematica, você pode, por exempo, fazer programas precisos que busca nos dados do mundo real. Aqui está um exemplo bem simples. Você pode se quiser dar um input vago e daí tentar ver se Wolfram Alpha consegue captar do que você está se referindo. Vamos tentar este aqui. Mas na verdade eu penso que talvez a coisa mais empolgante sobre isso é que realmente nos dá a chance de democratizar a programação. Eu quero dizer, qualquer um poderá se virar ao dizer em linguagem comum, e em seguida a ideia, isso é, que Wolfram Alpha seja capaz de se virar nas peças precisas de código que serão necessária para fazer o que se pede e daí mostrar em exemplos, que permitirá a eles escolherem o que se quer para construir maiores e maiores, programas precisos. Então, às vezes, Wolfram Alpha será capaz de fazer a coisa toda imediatamente e simplesmente devolver um grande programa que você possa processar. Então aqui tem um grande site onde temos colecionado muitas coisas da educação e outras demonstrações sobre muitos tipos de coisas. Então, eu não sei, eu vou mostrar um exemplo, talvez aqui. Este é só um exemplo de um desses documentos computáveis. Este é provavelmente um pedaço relativamente pequeno do código da Mathematica que consegue rodar aqui.
Ok. Vamos distanciar, novamente. Então, por causa do nosso novo tipo de ciência, será que há uma maneira genérica de usá-la para criar tecnologia? Então, com materiais físicos, estamos acostumados, meio que ir ao redor do mundo e descobrir que os materiais em particular são úteis para propósitos tecnológicos específicos e assim por diante. Bem, acontece que, nós podemos fazer algo bem semelhante no universo computacional. Há um suprimento inesgotável de programas disponível. O desafio é vermos na prática sua adaptação para os propósitos humanos. Algo como na Regra 30, por exemplo, que acaba sendo um realmente bom gerador de aleatoriedade. Outros programas simples são bons modelos para processar no mundo natural ou social. E por exemplo, Wolfram Alpha e Mathematica estão agora lotados de algorítimos que nós descobrimos ao fazer buscas no universo computacional. E por exemplo, este -- podemos voltar aqui -- este tem se tornado surpreendemente popular entre compositores ao encontrar formas musicais quando se faz buscas no universo computacional. De uma certa forma, podemos usar o universo computacional para obter customização criativa em massa. Espero que possamos, por exemplo, usar isso até para fazer o Wolfram Alpha meio que inventar continuamente e descobrir de imediato e achar todo o tipo de coisa maravilhosa que nenhum engenheiro e nenhum processo de evolução incremental obteria por si.
Bem, isso nos leva a um tipo de questão final. Será que em algum lugar lá no universo computacional podemos encontrar nosso universo físico? Talvez exista até uma regra bem simples, algum programa simples de nosso universo. Bem a história da física nos fez crer que a regra do universo deve ser muito complicada. Mas no universo computacional nós vimos como regras que são extremamente simples podem produzir comportamentos extremamente ricos e complexos. Seria então isso que estaria ocorrendo na totalidade do universo? Se as regras para o universo são simples, é meio que inevitável que elas devam ser muito abstratas e de um nível muito baixo, operando, por exemplo, bem abaixo do nível do espaço ou tempo, o que torna difícil de representar coisas. Mas pelo menos numa boa classificação de casos, podemos pensar do universo como sendo algum tipo de rede, a qual, quando se torna grande o suficiente, se comporta como um espaço continuado muito do mesmo jeito como se tem muitas moléculas se comportando como um fluido contínuo. Bem, então o universo terá que evoluir ao aplicar pequenas regras que progressivamente atualizam essa rede. E cada possível regra, de um jeito, corresponde a um universo candidato.
Na verdade, eu ainda não mostrei esses antes, mas aqui tem alguns universos candidatos que eu dei uma olhada. Alguns são universos perdidos, completamente estéreis, com outros tipos de patologias como sem noção de espaço, sem noção de tempo, sem matéria, outros problemas dessa ordem.
(Risos)
Então eu tenho trabalhado nessa ideia da computação já por mais de 30 anos, construindo ferramentas e métodos e transformando algo como ideias intelectuais em milhões de linhas de código e tirando proveito do aglomerado de servidores, e assim por diante. À medida que cada ano passa, eu percebo o quanto mais poderosa a ideia da computação verdadeiramente é. Foi necessário percorrer um longo caminho, mas há muita coisa ainda a vir, desde os fundamentos da ciência aos limites da tecnologia até a própria definição da condição humana, eu penso que a computação está destinada a ser a ideia definidora do nosso futuro.
Obrigado a todos.
(Aplausos)
Chris Anderson: Isso foi fora de série. Permaneça aqui. Eu tenho uma pergunta.
(Aplausos)
Creio que foi, e é justo dizer, uma fala fora de série. Você consegue dizer em uma sentença ou duas como que esse tipo de pensamento pode integrar em certo ponto com as coisas como teoria das cordas ou o tipo de coisas que pessoas pensam como as explicações fundamentais do universo?
Stephen Wolfram: Bem, as partes da física que de certa forma sabemos ser verdadeira, coisas como os modelos padrão da física. O que estou tentando fazer melhor é reproduzir o padrão do modelo da física ou a coisa está simplesmente errada. As coisas que pessoas tem tentado fazer nos cerca de últimos 25 anos com a teoria das cordas e assim por diante tem sido uma exploração interessante que tem tentado voltar ao modelo padrão, mas ainda não conseguiu chegar lá ainda. Meu palpite é que algumas grandes simplificações do que estou fazendo deverão no fundo ter considerável ressonância com o que se está fazendo na teoria das cordas, mas é uma matemática complicada que eu mesmo não sei como ela vai funcionar.
CA: Benoit Mandlebrot está no auditório. Ele também apresentou como a complexidade pode nascer de um começo simples. O seu trabalho tem relação com o dele?
SW: Eu creio que sim. Eu vejo o trabalho de Benoit Mandlebrot como uma das contribuições fundamentais para esse tipo de área. Benoit tem se interessado em particular em padrões aninhados, em fractais e assim por diante, onde a estrutura de algo que seria como uma árvore, e onde há uma espécie de um grande galho que tem pequenas ramificações, e até ramificações ainda menores e assim por diante. Esse é uma das maneiras que você chega na verdadeira complexidade. Eu penso que coisas como a Regra 30 do autômato celular nos leva a um diferente nível. Na verdade, de uma maneira muito precisa ela nos leva a um nível diferente porque elas parecem ser coisas que são capazes de complexidade que são de certa forma, tão grande quanto a complexidade pode chegar ...
Eu poderia continuar a falar sobre isso sem parar, mas não farei.
CA: Stephen Wolfram, muito obrigado.
(Aplausos)
[Via BBA]
Acho que vai ser muito bom no futuro próximo.
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