
Portuguese: 
Há cerca de 100 anos atrás, algo realmente empolgante estava acontecendo.
Uma pergunta filosófica muito antiga,
"Qual é o limite do conhecimento?",
colidiu com uma da matemática moderna,
"Conhecimento pode ser mecanizado?".
Isto deu à luz um novo campo:
Ciência da Computação.
A ciência (que estuda) a computação.
O sonho de mecanizar o conhecimento humano foi inspirado pelos desenvolvimentos de mais de 300 anos atrás,
durante os estágios iniciais da revolução industrial.
Fábricas estavam sendo desenvolvidas quando os industrialistas começaram a explorar a produção em massa e a mecanização do trabalho.
Gradualmente, máquinas foram projetadas para replicar a ação humana.
Mas replicar os processos mentais humanos permanecia no campo dos sonhos.

Spanish: 
 
Hace aproximadamente 100 años algo muy emocionante sucedió
una vieja pregunta filosófica: ¿Cuál es el límite del conocimiento?
se encontró con otra, de las matemáticas modernas: ¿Podemos mecanizar el conocimiento?
Esto dio nacimiento a un nuevo campo, la Ciencia de la Computación
El sueño de macanizar el conocimiento humano se inspiró en la evolucion de trabajos realizados hace 300 años
durante las primeras etapas de la revolución industrial las fábricas se desarrollaron,
las industrias empezaron a explorar la producción en masa y la mecanización del trabajo
Gradualmente, se diseñaron máquinas que replicaban acciones humanas,
pero replicar los procesos mentales siguió siendo un sueño,

English: 
Around a hundred years ago something really exciting was happening
An age old philosophical question what is the limit
of knowledge collided with the modern mathematical one
can knowledge be mechanised
And this gave birth to a new field
Computer science
the science of computation
The dream of mechanising human knowledge
was inspired by developments over 300 years ago
during the early stages of the industrial revolution
Factories were being developed as industrialists began to explore mass production
and the mechanisation of labour
gradually machines were designed to replicate human action
but replicating human mental processes
remained the stuff of dreams
And this began to change with the development of machines that could add

Spanish: 
pero esto empezó a cambiar con el desarrollo de máquinas que podían sumar, multiplicar,
y eventualmente, tomar decisiones.
Al principio, incluso las máquinas más avanzadas estaban limitadas a una tarea específica.
Si se necesitaba que hicieran otra cosa, se debía construir otra máquina.
Sin embargo, hace aproximadamente 200 años, un gran pensador industrial, Charles Babbage, soñaba con una máquina simbólica genérica.
Una máquina que pudiera dar respuesta a preguntas complejas,
dividiéndolas en preguntas pequeñas de lógica matemática y luego, combinándolas.
Su sueño nunca se realizó, pero la pregunta que lo motivo persistió:
¿Es posible construir una máquina genérica, que sea capaz de responder cualquier pregunta?
En los años 1900's, matemáticos y filósofos propusieron esa pregunta de formas diferentes.

English: 
multiply and eventually make decisions
At first even the most advanced machines were limited to
one specific task
if you needed something else done
you had to build a new machine
However around two hundred years ago
a great industrialist thinker Charles Babbage
was dreaming of a general symbolic machine
one that could answer complex questions
by breaking them down into smaller questions of logic & arithmetic
and essentially braiding them together
His final dream was never realized but
his driving question remained
was it possible to build a general machine
that could answer any question
Now by the 1900s mathematicians and philosophers
were posing this question in different ways
mathematicians asked

Portuguese: 
E isto começou a mudar com o desenvolvimento de máquinas que podiam somar, multiplicar ... e eventualmente tomar decisões...
No começo, mesmo as máquinas mais avançadas eram limitadas a uma tarefa específica.
Se você precisasse de outra coisa feita, você teria que construir uma máquina nova.
Contudo, cerca de 200 anos atrás, um grande pensador industrial,
Charles Babbage,
sonhava com uma máquina simbólica genérica.
Uma que responderia perguntas complexas
ao quebrá-las em questões menores sobre lógica e aritmética
e depois combinando-as.
Seu sonho nunca foi concluído, mas sua questão inspiradora permaneceu:
Seria possível construir uma máquina genérica que poderia responder qualquer pergunta?
Próximo de 1900, matemáticos e filósofos estavam fazendo esta pergunta de formas diferentes.
Matemáticos perguntavam:

Spanish: 
Los matemáticos preguntaron ¿Qué es capaz de hacer una máquina mecánica?
¿Qué tan poderosas podrían ser?
Mientras que los filósofos preguntaron ¿Cuáles son las limitaciones de las máquinas mecánicas?
¿Qué es lo que las máquinas nunca podrán hacer?
Y en 1936 Alan Turing escribió un artículo que revolucionó nuestra comprensión
sobre lo que las máquinas pueden y lo que no pueden hacer.
El esbozó planos para lo que llamó "La Máquina Universal"
Una máquina que puede responder cualquier pregunta que tenga respuesta.
parte de esta gran visión es que el poder de la máquina universal reside en las instrucciones que sigue,
conocido después como Software,
y no en  el diseño físico de la máquina, o Hardware.
Usándo un lenguaje simple esta máquina puede ejecutar cualquier conjunto de instrucciones que puedas imaginar.

English: 
what are mechanical machines capable of
how powerful could they be
while philosophers asked
what are the limitations of mechanical machines
what will machines never do
And in 1936 Alan Turing bridged this divide
with a paper which revolutionized our understanding
about what machines can and cannot do
He outlined blueprints for what he called a universal machine
a machine that could answer anything
that was answerable
Part of his great insight was that
the power of the universal machine would always
reside in the instructions it followed
later known as software
not the physical design of the machine
or hardware
And using a simple language
his machine would run any instructions that you could imagine

Portuguese: 
O que são capazes de fazer as máquinas mecânicas?
Quão poderosas elas podem ser?
Já os filósofos perguntavam:
Quais são as limitações das máquinas mecânicas?
O que elas nunca serão capazes de fazer?
Em 1936, Alan Turing uniu esta divisão
com um artigo que revolucionou nossa compreensão sobre o que as máquinas podem e não podem fazer.
Turing escreveu a descrição do que ele chamou de Máquina Universal.
Uma máquina que poderia responder qualquer pergunta que tivesse resposta.
Parte de sua grande inspiração foi que o poder da Máquina Universal
sempre estaria nas instruções que ela seguiria
(conhecidas depois como software)
e não no projeto físico da máquina
(ou hardware).
Usando uma linguagem simples, sua máquina poderia rodar quaisquer instruções que fossem imaginadas.
Um ano depois do artigo de Turing,

Portuguese: 
o jovem Claude Shannon terminou sua dissertação de mestrado
que descrevia uma grande ideia que ele teve sobre relés telefônicos.
Ele percebeu que poderia organizar chaves elétricas
de várias maneiras
para realizar operações lógicas fundamentais,
automaticamente,
usando eletricidade.
De repente, era praticamente possível construir um computador universal,
alimentado por relógios elétricos que giravam quase na velocidade da luz
e que seguia quaisquer instruções dadas a ele.
Nas décadas seguintes, os computadores aumentaram a velocidade das operações e a capacidade das memórias.
De uma hora para outra, muitas perguntas difíceis postas aos humanos
se tornaram fáceis (ou muito práticas) para computadores responderem rapidamente.
Mas problemas mais extremos surgiram...
Parecia haver um conjunto crescente de problemas aparentemente fáceis
(como, um dado número é primo?)

English: 
And the year after Turing's paper a young Claude Shannon
completed a master's thesis describing a clever insight
he had about telephone relays
He realised he could arrange electrical switches
in various ways to perform the fundamental operations of logic automatically
using electricity
Suddenly it was practically possible to build the universal computer
powered by electrical clocks that buzzed away at near the speed of light
and followed any instructions you provide
In the decades to follow computing machines grew and their speed
of operation & memory capacity
Suddenly many hard questions humans faced became easy or very practical
for computers to answer quickly
But deeper problems emerged
There seemed to be a growing set of seemingly easy problems
such as is a given number prime

Spanish: 
Un año después de los planos de Turing, el joven Claude Shannon terminó su tesis de maestría
describiendo una brillante idea usando los relés de los teléfonos.
Él notó que podía acomodar los switches eléctricos de manera que realizaran las operaciones fundamentales de la lógica automáticamente, usando electricidad.
De repente fue posible construir la computadora universal, alimentada por pulsos eléctricos
que zumbaban a una velocidad cercana a la de la luz y seguían las instrucciones que se proporcionaban.
En las décadas siguientes, las máquinas computadoras crecieron en velocidad de operación y capacidad de memoria.
De repente, muchas preguntas difíciles se hicieron fáciles, o muy prácticas, de responder rápidamente con los computadores.
Pero surgieron problemas más profundos,
parecía haber un creciente conjunto de problemas aparentemente fáciles
tales como, ¿un número dado es primo?

English: 
that were computable on our machines
but took so long when the questions were large
such as is 140 trillion trillion trillion + 1 prime
that it could take thousands or even millions of years
for the computer to give you an answer
or halt
So these problems were practically impossible to solve
think of these as hard problems
and people considered drawing a line in the sand between problems that were easy
practical to solve
and problems that were hard
practically impossible to solve
And the attempt to precisely define this division
of easy and hard, practical and impractical problems
leads to the most important unsolved question in computer science today
what makes hard problems hard ?

Spanish: 
que es computable por la máquina, pero toma demasiado tiempo cuando el número es grande,
tal como ¿es cien cuarenta trillones de trillones de trillones mas uno primo?
Esto podía tardar cientos, hasta millones de años, para que el computador diera una respuesta, o se detuviera.
Así que estos problemas son prácticamente imposibles de resolver. Piensa en ellos como problemas difíciles.
Y las personas consideraron dibujar una línea entre los problemas fáciles, con solución práctica,
y los problemas difíciles, prácticamente imposibles de resolver.
En un intento de definir precisamente esta división de problemas fáciles y difíciles, prácticos e imprácticos,
llevó a la pregunta no resuelta más importante en las Ciencias de la Computación:
¿Qué hace que los problemas difíciles sean difíciles?

Portuguese: 
que eram computáveis em nossas máquinas
mas demoravam muito tempo quando as perguntas eram grandes
(tal como, 140 trilhões de trilhões de trilhões +1 é primo?).
Poderia levar milhares ou mesmo milhões de anos para o computador dar uma resposta.
Ou... parar.
Portanto, estes problemas eram impossíveis de resolver na prática.
Pense neles como... problemas difíceis.
E as pessoas consideraram riscar uma linha na areia entre os problemas que eram fáceis
(rápidos para resolver)
e problemas que eram difíceis
(praticamente impossíveis de resolver).
E a tentativa de definir precisamente esta divisão
entre fácil e difícil
(problemas praticáveis e impraticáveis)
levou à pergunta sem resposta mais importante na ciência da computação hoje.
O que faz os problemas difíceis serem difíceis?

English: 
Is it a result of some underlying mathematical pattern
or is the perception of hardness merely an illusion ?
will new insights make these hard problems easy ?
And this question is just not an intellectual curiosity
the backbone of the internet depends on a set of problems
being out of reach or practically impossible
for our machines
But to begin we must go
way back in time
and revisit the mythology of ancient oracles
first of all explore what knowledge is
and what it means to think
or to compute

Spanish: 
¿Es resultado de un patrón matemático subyacente?
o ¿es la percepción de dificultad solamente una ilusión? ¿Nuevos descubrimientos harán de estos problemas difíciles más fáciles?
Esta  pregunta no es solamente una curiosidad intelectual,
la columna vertebral de Internet depende de un conjunto de problemas que están fuera de nuestro alcance
o que son prácticamente imposibles para nuestras máquinas.
Pero para empezar, debemos ir atrás en el tiempo
y revisitar la mitología de los antiguos oráculos.
Primero debemos explorar qué es el conocimiento, o qué significa pensar, o... computar

Portuguese: 
É o resultado de algum padrão matemático oculto?
OU
A percepção de dificuldade é meramente uma ilusão?
Novas ideias vão tornar fáceis os problemas difíceis existentes?
Esta pergunta não é só por curiosidade intelectual,
a base da internet depende de um conjunto de problemas
estar "fora do alcance de" (ou praticamente impossíveis para) nossas máquinas.
Mas, para começar, nós devemos ir muito atrás no tempo
e revisitar a mitologia dos oráculos antigos...
Primeiro, vamos explorar o que é conhecimento
e o que significa pensar...
ou... computar.
