A saída da Lei de Moore: hardware e software

Segue um artigo interessante.

Este defende que uma das saídas para a limitação da evolução dos computadores, a Lei de Moore, pode ser em software.

A Lei de Moore afirma que o número de transístores (unidade básica de computação) dobra a cada 18 meses, para um mesmo custo.

A grande miniaturização dos componentes eletrônicos dos últimos anos (e décadas) segue a curva prevista.

No final do dia, foi a evolução do hardware que permitiu o grande avanço computacional visto nos dias de hoje, em que um celular que cabe no bolso tem milhares de vezes de capacidade a mais do que o mais moderno supercomputador do passado.

Há algumas alternativas em hardware sendo exploradas: chips em 3D, computação biológica, computação quântica.

O artigo fornece mais uma alternativa: evolução em software.

Atualmente, há uma grande quantidade de sistemas que utilizam soluções prontas, como blocos de Lego que vão sendo montados sucessivamente uns sobre os outros. Ex. Python é uma linguagem de programação de alto nível, com poucos comandos é possível fazer muita coisa. Isso não é de graça, o preço é o overhead de processamento.

Se tais sistemas forem reescritos, tendo em vista a performance ao invés da velocidade em programar, podemos ter um grande aumento de velocidade para a mesma capacidade de processamento.

Ele chama de “redução” a reutilização de blocos de programação.

It sometimes yields a staggering amount of inefficiency. And inefficiencies can quickly compound. If a single reduction is 80 percent as efficient as a custom solution, and you write a program with twenty layers of reduction, the code will be 100 times less efficient than it could be.

Segue link: https://spectrum.ieee.org/tech-talk/computing/software/software-engineering-can-save-us-from-the-end-of-moores-law

A era dos cursos presenciais acabou!

Em termos de custo, qualidade e praticidade, cursos on-line vencem com facilidade. A única real desvantagem é a falta de networking entre os alunos.

Seguem algumas indicações.

Bolsa da Amazon e a Udacity, de introdução a machine learning. Vai até Julho.
https://sites.google.com/udacity.com/aws-machine-learning/home

Sobre Power BI, a EDX tem o curso a seguir – gratuito para visualização
https://www.edx.org/course/analyzing-and-visualizing-data-with-power-bi-2

A Kaggle é uma plataforma de desafios de data science. Já participei de alguns, e é num nível bem alto, com equipes do mundo todo e prêmios para os melhores colocados. https://www.kaggle.com/

Há opções mais completas (e pagas). Seguem algumas:

Nanodegree em Python, análise e visualização de dados na Udacity
https://www.udacity.com/course/data-analyst-nanodegree–nd002

Python básico, voltado para análise de dados, na EDX
https://www.edx.org/course/analytics-in-python

Para profissionais de Supply Chain, a indicação abaixo é do amigo Marcelo Tescari, um dos maiores especialistas no tema.
https://www.edx.org/micromasters/mitx-supply-chain-management

Há um universo muito maior a ser explorado, em business, finanças e outros ramos do conhecimento. Favor deixar outras indicações nos comentários.

Husky ou Lobo?

Um algoritmo de IA da Universidade de Washington conseguiu distinguir Lobos de Huskies, com 90% de acurácia! Um feito fantástico, considerando que são muito parecidos.

Os protocolos usuais, como separar dados de treinamento e de testes, tinham sido obedecidos, e por todas as métricas, o algoritmo era excelente.

Analisando a fundo, os pesquisadores descobriram a mágica. Ele estava reconhecendo a neve no fundo da foto. Se tinha neve, era lobo, se não tinha, era husky!

Nos modelos atuais, entramos com dados e resultados, e o que acontece lá dentro é uma caixa-preta. Hoje em dia, nem precisamos saber a matemática envolvida (infelizmente).

Uma foto de husky pode ser inofensiva, porém, imagine um carro autônomo que não reconhece pedestres com máscara e chapéu, por exemplo.

Por isso, precisamos evoluir para uma IA Explicável, a fim de entender o que está acontecendo, estabelecer relações causais e colocar restrições além do que é possível no método caixa-preta.

Este foi um dos temas discutidos no Informs 2020, que acontece on-line essa semana.

Informs Analytics Conference

O Informs é a maior instituição de Analytics e Operations Research do mundo, e anualmente faz uma conferência internacional.

Este ano, será virtual e gratuita (normalmente, custa uns 1000 dólares). É uma boa oportunidade, para quem gosta do assunto.

Saiba mais no link a seguir.

http://meetings2.informs.org/wordpress/analytics2020

Data Science com Papai Noel

Ajude o Papai Noel a otimizar a sua agenda de entregas!

Para quem é fera em otimização combinatória, a Kaggle lançou um desafio de agendamento de entregas: o Santa workshop tour (Santa Claus = Papai Noel. É um desafio com prêmios. O time que apresentar a menor rota ganhará um prêmio.

O Kaggle é uma plataforma de educação para ciência de dados, que trabalha na forma de desafios. Há diversos datasets bastante ricos, e técnicas de ponta de cientistas top do mundo todo – o nível é muito alto.

É possível formar times de até 5 pessoas.

Eu gostaria de formar um time brasileiro forte para concorrer. Alguém se habilita? Pré-requisito: background forte em Analytics, Python e Pesquisa Operacional.

https://www.kaggle.com/c/santa-workshop-tour-2019

Satya Nadella (CEO Microsoft), sobre computação quântica

O indiano Satya Nadella é o atual CEO da Microsoft, empresa fundada por Bill Gates. Nadella foi o responsável pelas grandes mudanças recentes da empresa, como direcionar esforços para cloud (ex. o Office 365 é extremamente poderoso).

No livro “Hit Refresh”, ele cita três tecnologias disruptivas: realidade mista, inteligência artificial e computação quântica. Não à toa, a Microsoft está investindo pesado nas três áreas.

Abaixo algumas frases, sobre computação quântica.

A computação quântica nos permitirá ir além do limite da Lei de Moore – a observação de que o número de transístores num chip de computador dobra a cada 2 anos – mudando a própria física da computação como conhecemos hoje.

Uma empresa de tecnologia que perde múltiplas tendências como esta ficará inevitavelmente para trás. Ao mesmo tempo, é perigoso perseguir tecnologias futuras não testadas e negligenciar o core do negócio atual. É o clássico dilema do inovador – arriscar o sucesso existente ao perseguir novas oportunidades.

Se construir um computador quântico fosse fácil, já teria sido feito.

Ao invés de apenas 0 ou 1 como num bit clássico, qubits podem estar em superposição, que permite várias computações simultâneas. Num algoritmo quântico propriamente construído, de acordo com um de nossos cientistas, ocorre um grande massacre em que todas ou muitas das respostas erradas são canceladas.

Problemas que computadores clássicos demorariam séculos para resolver, poderiam ser resolvidos por computadores quânticos em poucos minutos ou horas. Por exemplo, os níveis atuais de criptografia. Um computador atualmente demandaria 1 bilhão de anos para quebrar o RSA-2048, mas um computador quântico conseguiria quebrar em menos de 2 minutos. Felizmente, a computação quântica também revolucionará a computação clássica e a criptografia, levando a maior segurança ainda.

Computação quântica é o Santo Graal da tecnologia.

Links:

https://www.ciodive.com/news/microsofts-ceo-nadella-ai-mixed-reality-quantum-computing/507134/

https://arstechnica.com/gadgets/2017/09/microsoft-quantum-toolkit/

Ideias técnicas com uma pitada de filosofia

https://ideiasesquecidas.com/

Evolução e dicionários

O Dicionário Aurélio da Língua Portuguesa tem mais de 2000 páginas, onde mais de 150 mil verbetes se espremem, impressos em letras pequenas.

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Quando eu era criança, eu achava que os professores de língua portuguesa sabiam todas as palavras do dicionário.

Mas a verdade é que ninguém sabe todas as palavras do dicionário, e ninguém precisa saber.


Vejamos quantas palavras têm alguns dicionários:
Dicionário Aurélio: 150 mil palavras
Grande Dicionário da Língua Portuguesa: 306 mil verbetes
Dicionário Houaiss: 228 mil verbetes
Dicionário Oxford de Inglês: 290 mil verbetes
Dicionário Larousse da Língua Francesa: 93 mil verbetes
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Dizem que precisamos saber umas 15 mil palavras para falar fluentemente alguma língua, qualquer seja. O que acontece na prática é que, com muito menos palavras, digamos umas 5 mil palavras, já conseguimos entender muita coisa do contexto e formar combinações de palavras.

Mas se usamos 15 mil palavras, porque tem 300 mil palavras no dicionário?

Nas línguas ocidentais temos tantas palavras, mas somente 26 letras: a, b, c, etc. Mas quando se estuda uma língua como o chinês, há uma quantidade assustadora de caracteres: pelo menos 20 mil no chinês, 10 mil no japonês.

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De novo, não é necessário conhecer tudo. Sabendo uns 3 mil caracteres é suficiente para ser fluente (não significa que seja fácil decorar 3 mil caracteres).


Distribuição Exponencial
Saber 10% das palavras e 10% dos caracteres existentes indica que as línguas têm uma distribuição exponencial, um Pareto. Isto significa que uma pequena porcentagem das palavras responde por quase todo o uso cotidiano da linguagem. Poucos detêm tudo, enquanto muitos nada têm. É igual à economia, queiram ou não os socialistas utópicos.


Mas porque existem 300 mil palavras? Um palpite: Evolução.

A humanidade surgiu há uns 500 mil anos, e a linguagem é uma forma de comunicar a realidade numa comunidade. As palavras moldam o mundo em que vivemos, e têm que ser úteis hoje, agora.

Novas palavras surgem a cada vez que há uma nova necessidade. Ou a cada pequeno grupo de pessoas que têm uma necessidade específica. Ou a cada vez que há troca de ideias entre culturas diferentes.

Assim como na evolução das espécies, novas palavras surgem a todo momento. Algumas “pegam”, outras não, numa seleção natural. As palavras que usamos hoje não necessariamente serão usadas amanhã. As palavras antigas são descartadas da linguagem, no máximo se transformam num verbete esquecido num dicionário.


O nosso DNA também contém muitas palavras esquecidas. Cientistas estimam que 98 % do nosso DNA não serve para nada. É o que eles chamam de “junk DNA”. Talvez estes sejam pedaços de código que um dia serviram para alguma coisa, mas pela evolução foram deixados de lado em algum momento. Ou talvez nunca tenham servido para nada, mas é muito mais difícil subtrair algo que está pronto e rodando, do que simplesmente acrescentar uma funcionalidade a mais.
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Para os que escrevem códigos computacionais, a mesma coisa. Se um software evolui, ele vai deixar uma porção de “código legado”. Milhares de linhas de código ineficiente ou inútil, mas que um dia serviram para alguma coisa.
O tradeoff é o seguinte. Como tudo evolui, sempre surge a necessidade de alguma mudança, adequação, nova necessidade. Para fazer um puxadinho do sistema que está funcionando, o desenvolvedor vai gastar umas 40 horas. Para recomeçar tudo do zero, tornando todo o sistema o mais eficiente possível, o mesmo desenvolvedor vai demorar umas 500 horas, isso se não causar outros problemas.
Este mesmo comportamento é válido para as ideias, músicas (quantas músicas existem e quantas conhecemos?), filmes (quantos atores existem e quantos conhecemos?) e para quase tudo o que interessa neste mundo exponencial.

A linguagem ótima
Imagine que um acadêmico utópico invente uma linguagem otimizada. Somente as 15 mil palavras mais usadas, com regras gramaticais simples. E que o mundo inteiro adotasse essa linguagem: todos os outros dicionários de todas as línguas seriam apagados para sempre. O que aconteceria?
A sociedade não deixa de evoluir. Novos fenômenos teriam que ser descritos por novas palavras. Sei lá, um bando de pessoas criam uma religião chamada “barraquismo”, onde a missão deles é morar em barracas. E o mestre desta seita não é uma pessoa comum, não é um professor. É um “magnum barracão”.
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A tecnologia não deixa de evoluir. Certamente novas palavras surgiriam para descrever novas empresas, ideias, técnicas. Digamos, um wi-fi por satélite é um “sat-fi”.
As coisas são diferentes de um lugar para o outro. O pãozinho do Brasil é diferente do pãozinho do Tibet. Como diferenciá-los se o nome for o mesmo?
Ou seja, mesmo que a linguagem ótima universal tenha 15 mil palavras, a linguagem real sujeita à evolução vai criar mais e mais palavras com o tempo, até voltar para as 300 mil palavras e infindáveis dialetos do nosso mundo!
Portanto, não precisamos saber todas as palavras do dicionário. Devemos saber usar o dicionário, saber que a linguagem é dinâmica e que podemos criar novas palavras e novos mundos através dela.

https://pt.wikipedia.org/wiki/Dicion%C3%A1rio_Aur%C3%A9lio

http://www.streetsmartlanguagelearning.com/2013/02/how-many-words-does-average-native.html

Fontes: dicionarioegramatica.com.br

How much of our DNA is junk?

O imbecil eletrônico

Linguagem de máquina de baixo nível:
Ande um passo com a perna direita
Ande um passo com a perna esquerda
Ande um passo com a perna direita
Ande um passo com a perna esquerda
Ande um passo com a perna direita
Ande um passo com a perna esquerda
Vire 90 graus à esquerda
Ande um passo com a perna direita
Ande um passo com a perna esquerda
Ande um passo com a perna direita
Ande um passo com a perna esquerda
Levante o braço direito 90 graus
Segure a porta
Puxe o braço direito
Levante o braço direito 135 graus
Pegue o conteúdo na primeira fileira à direita, na terceira posição
Puxe o braço direito
Segure a porta
Empurre a porta com o braço direito
Vire 180 graus
Ande um passo com a perna direita
Ande um passo com a perna esquerda
Ande um passo com a perna direita
Ande um passo com a perna esquerda
Vire 90 graus à direita
Ande um passo com a perna direita
Ande um passo com a perna esquerda
Ande um passo com a perna direita
Ande um passo com a perna esquerda
Ande um passo com a perna direita
Ande um passo com a perna esquerda


Linguagem de programação de alto nível:
for 1 to 3
{
Ande um passo com a perna direita
Ande um passo com a perna esquerda
}
Vire 90 graus à esquerda
for 1 to 2
{
Ande um passo com a perna direita
Ande um passo com a perna esquerda
}
Abra a porta da geladeira
Pegue o conteúdo na primeira fileira à direita, na terceira posição
Feche a porta
Vire 180 graus
for 1 to 2
{
Ande um passo com a perna direita
Ande um passo com a perna esquerda
}
Vire 90 graus à direita
for 1 to 3
{
Ande um passo com a perna direita
Ande um passo com a perna esquerda
}


Linguagem de seres humanos

    – Pegue uma cerveja para mim, por favor.

 


 

O mais poderoso supercomputador existente hoje em dia pesa 1,5 kg e está entre nossas orelhas: é o cérebro humano.

 

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Pavimentos de Concreto e Estruturas de Dados

Há principalmente dois tipos de pavimentos usados em ruas e pátios de estacionamento: o de concreto e o de asfalto.

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Estrada de concreto

O pavimento de concreto é chamado de “pavimento rígido”, porque este é muito duro, não “dobra”. Quando passa um caminhão em cima do piso, por exemplo, ele distribui igualmente toda a tensão na placa de concreto.

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Pavimento asfáltico

Já o pavimento asfáltico é dito flexível, porque ele se deforma ao suportar o peso de um caminhão.
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Pavimentos rígidos constumam ser muito bons, pela sua resistência. Uma vez feitos, duram muito mais que os pavimentos flexíveis, que em poucos anos têm que ser restaurados.
Note que todos os pátios de aeroportos são de placas de concreto. Se fossem de asfalto, um Boing 747 iria afundar no mesmo.
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Placas de concreto são fantásticas, mas têm um ponto fraco. Elas dilatam com o calor e encolhem com o frio.
Se a placa for muito grande, a dilatação – contração vai causar rachaduras aleatórias na placa de concreto. As rachaduras são péssimas, porque vai entrar água pela rachadura e com o tempo vai quebrar o pavimento.

 

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Para evitar isto, os engenheiros fazem as suas próprias rachaduras: as juntas de dilatação.

O pavimento de concreto é feito de placas, que não podem ser muito grandes. Entre as placas, há um espaço para dilatação. Mas não é um espaço vazio, mas sim um espaço preenchido com um material impermeável, evitando assim que a água estrague o piso.

Estrutura de dados
As grandes companhias de hoje têm uma quantidade monstruosa de informação a respeito de tudo: volumes de compras, níveis de estoque, consumo de materiais, produção de cada produto, percentual de rejeição, custos, etc.
E estas também costumam possuir um ERP para conter tal informação, e um setor de tecnologia para tomar conta disto.
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Esta combinação ERP, estrutura de dados gigante parece muito com o piso de concreto: grande, pesado, duro. Certamente a informação vai ser consistente do início ao fim, certamente será muito forte.
Mas certamente também ocorrerão rachaduras. Justamente por ser grande, pesado e inflexível, o ERP não consegue calcular facilmente novos produtos, novos indicadores, novas ideas, ajustes de processo, inovação.
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Essas rachaduras se traduzem em números paralelos, normalmente em planilhas de Excel. Os profissionais de tecnologia costumam odiar planilhas de Excel, que geram uma infinitude de números, indicadores, controles, fora do sistema principal: dois números diferentes para o mesmo indicador, números sem rastreabilidade, etc. Entretanto, não é possível inovar sem agilidade, sem testes, sem amadurecimento de conceitos.
Para se ter uma grande empresa, é necessário um ERP, da mesma forma que um Boing precisa de um pavimento rígido. Mas por maior que seja a empresa, ela precisa de juntas flexíveis: precisa dar poder ao usuário para ele gerar os próprios indicadores, amadurecer e controlar os próprios processos, inovar em sua forma de gerenciar, tudo isso num famigerado e onipresente Excel.
Arnaldo Gunzi

Continuem famintos, continuem tolos

Steve Jobs fez um discurso de formatura em Stanford, em 2005, onde contou três histórias bonitas, fortes e marcantes.

 


Ligar os pontos

Eu não tinha ideia do que queria fazer na minha vida. E lá estava eu gastando todo o dinheiro que meus pais tinham juntado. E então decidi largar a faculdade
e acreditar que tudo ficaria bem.

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Eu não tinha um quarto no dormitório e por isso eu dormia no chão do quarto de amigos. Eu recolhia garrafas de Coca-Cola para ganhar 5 centavos, com os quais eu comprava comida. Eu andava 11 quilômetros pela cidade todo domingo à noite para ter uma boa refeição no templo hare-krishna. Eu amava isto.

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Você não consegue conectar os fatos olhando para frente. Você só os conecta quando olha para trás. Então tem que acreditar que, de alguma forma, eles vão se conectar no futuro. Você tem que acreditar em alguma coisa – sua garra, destino, vida, karma ou o que quer que seja.

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Amor e perda.

Tínhamos acabado de lançar nossa maior criação – o Macintosh – e eu tinha 30 anos. E aí fui demitido.

 

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Fiquei sem saber o que fazer por alguns meses. Eu até mesmo pensei em deixar o Vale do Silício. Mas, lentamente, eu comecei a me dar conta de que eu ainda amava o que fazia.

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Ser demitido da Apple foi a melhor coisa que podia ter acontecido. O peso de ser bem sucedido foi substituído pela leveza de ser de novo um iniciante, com menos certezas sobre tudo.

 

Às vezes, a vida bate com um tijolo na sua cabeça. Não perca a fé. Estou convencido de que a única coisa que me permitiu seguir adiante foi o meu amor pelo que fazia. Você tem que descobrir o que você ama.

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E a única maneira de fazer um excelente trabalho é amar o que você faz. Se você ainda não encontrou o que é, continue procurando. Não sossegue. Assim como todos os assuntos do coração, você saberá quando encontrar.

 


Morte

Olho para mim mesmo no espelho toda manhã e pergunto: “Se hoje fosse o meu último dia, eu gostaria de fazer o que farei hoje?” E se a resposta é “não” por muitos dias seguidos, sei que preciso mudar alguma coisa.

 

Você já está nu. Não há razão para não seguir seu coração.

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A morte é muito provavelmente a principal invenção da vida. É o agente de mudança da vida. Ela limpa o velho para abrir caminho para o novo. Nesse momento,
o novo é você. Mas algum dia, não muito distante, você gradualmente se
tornará um velho e será varrido. Desculpa ser tão dramático, mas isso
é a verdade.

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O seu tempo é limitado, então não o gaste vivendo a vida de um outro
alguém. Não fique preso pelos dogmas, que é viver com os resultados da
vida de outras pessoas. Não deixe que o barulho da opinião dos outros
cale a sua própria voz interior. E o mais importante: tenha coragem de
seguir o seu próprio coração e a sua intuição. Eles de alguma maneira
já sabem o que você realmente quer se tornar.

 

Continuem famintos. Continuem tolos. E eu sempre desejei isso para mim mesmo. E agora, quando vocês se formam e são o novo, eu desejo isso para vocês.

 

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Steve Jobs 1955 – 2011

 


Links:

 

https://ideiasesquecidas.com/2014/05/15/discurso-de-steve-jobs-primeira-historia/

http://pursuitist.com/iconic-images-of-steve-jobs-by-photographer-norman-seeff

Rare Pics Of Steve Jobs Show His Love Of Yoga

Elétrico e Eletrônico

Quando eu fazia curso técnico de Telecomunicações, perguntei a um amigo meu que manjava muito: “Qual a diferença entre eletricidade e eletrônica?”.
 
Ele respondeu “Eletricidade lida com resistores, capacitores, indutores. Eletrônica lida com diodos e transístores”. Uma resposta muito boa, suficiente para a época.

 

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Passados 20 anos, posso responder a pergunta de outra maneira. Eletricidade lida com coisas do mundo físico, Eletrônica lida com informação.

Algo elétrico tem que ter potência para movimentar coisas que existem: mover o motor da batedeira, girar a centrífuga, secador de cabelos, etc. E, para isto, precisa de fontes, resistores, capacitores, indutores, cabos: gerar, controlar e aplicar a energia.

 
Já a eletrônica tem haver com controlar informação. Um transístor é um semi-condutor de silício que serve basicamente como uma chave. Pode estar ligado ou desligado. Se está ligado transmite corrente, se não está ligado, não transmite. Zero ou Um. Só isso. E é por isso que estamos vendo uma miniaturização crescente dos dispositivos eletrônicos: se o transístor serve apenas para controlar informação, independente da potência, quanto menor melhor. O limite é a confiabilidade que o dispositivo deve apresentar. A evolução dos dispositivos vem seguindo mais ou menos a Lei de Moore. Vai chegar um tempo que cada transístor vai ser de nanômetros, e que dê para contar os átomos dele.
 

Lei de Moore:

https://ideiasesquecidas.wordpress.com/2014/12/07/a-lei-de-moore-e-o-futuro-da-apple/

 


 

A informação só precisa assumir os valores 0 ou 1. Qualquer número pode ser descrito em notação binária. Qualquer letra ou símbolo pode ser codificado em números, e daí em 0 ou 1. Qualquer música pode ser decomposta em pedacinhos, cada pedacinho pode ser medido e virar número, e daí virar 0 ou 1. O mesmo é válido para qualquer foto ou vídeo ou informação mensurável.


 

O domínio da eletricidade no final do séc XIX, por Nicholas Tesla, Thomas Edison, George Westinghouse, gerou uma revolução no mundo: a corrente alternada, a lâmpada elétrica, motores elétricos, etc.

 
O domínio da eletrônica no final do séc XX, por companhias como Intel, AMD, IBM, gerou uma revolução exponencialmente maior no mundo, permitindo a invenção de computadores poderosos. Computadores tão poderosos que conseguiam abstrair o hardware do software, separar as coisas através de um sistema operacional. E o software gerou uma revolução da informação maior ainda, através de empresas como Microsoft, Apple, Google – são pura informação, nada mais do que isto!

 

Portanto, o seu chuveiro nunca vai evoluir tanto como o seu celular, porque o primeiro é elétrico, e o segundo é informação!

 

Google e Gugol

O que é um Google?
O gugol (ou googol) é uma unidade de medida, como um mili (10^-3) ou um kilo (10^3) ou um mega (10^6). O gugol representa 10^100.

10^100 é o número 1 seguido de 100 zeros. É um número tão grande que nem dá para imaginar o tão grande que é. 

O gugol foi inventado em 1938 pelo matemático Edward Kasner. Ele pediu ao sobrinho, com 8 anos, que inventasse um nome para um número gigante, e ele disse “gugol”. Dizem que Kasner tinha em mente aplicações em astronomia, que lida com números enormes. 

Já o famoso Google foi inspirado pelo tamanho gigante do gugol, e pelo nome esquisito. Dizem que Sergei Brim e Larry Page erraram a ortografia do gugol, por isso ficou google. Melhor assim.
Um googleplex é 10 elevado a um gugol… Nem quero tentar imaginar isto. Mas o Plex também é o nome da sede da empresa Google, e isto não é coincidência.