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Ada Lovelace e o mistério do bug original

10 de dezembro de 2019 Posted by Data Science, Pessoas, Tecnologia 0 thoughts on “Ada Lovelace e o mistério do bug original”

História e legado da condessa britânica considerada a primeira programadora da história vêm sendo redescobertos.

Hoje é aniversário de Ada Lovelace, pioneira da programação. Com sua inteligência brilhante, ela anteviu as possibilidades dos computadores, muito antes dos computadores serem construídos.

Nascida em 10 de dezembro de 1815, em Londres, Augusta Ada King teve uma vida curta e intensa. Sua mãe casou e rapidamente se separou do poeta, dândi e maluco Lord Byron. Recebeu uma educação esmerada (em ciências, não em etiqueta, como era de praxe na época para as mulheres) e desde criança demonstrou aptidão para a matemática. Casou-se com William King em 1835, recebendo o título de Condessa de Lovelace. Ambos adoravam corridas de cavalos. Morreu aos 37 anos, após uma série de problemas de saúde.

Aos 17 anos ela ficou amiga do matemático Charles Babbage, inventor da “Máquina Diferencial”, um mecanismo (movido a vapor!) capaz de fazer cálculos avançados para a época e que é hoje considerado o primeiro “computador”. Este vídeo bacana (em inglês) mostra uma exibição de como ele seria. Encantada com as possibilidades oferecidas pelo dispositivo, Ada usou seu aristocrático círculo de influências para divulgar e buscar fundos para sua construção.

O projeto teve um protótipo construído (quase um MVP), mas Babbage abandonou a iniciativa e concentrou suas forças em um modelo mais avançado, a “Máquina Analítica”. Em 1843, Ada traduziu para o inglês e acrescentou notas a um trabalho do engenheiro italiano Luigi Federico Menabrea sobre a Máquina Analítica. Nestas notas (muito mais extensas que o próprio artigo) estão as maiores contribuições de Ada para a ciência. Em uma delas (nota A) ela registra (pela primeira vez na história) que no futuro o invento seria capaz de não apenas fazer cálculos, mas também de processar qualquer tipo de relação entre grandezas e poderia, por exemplo, “compor músicas”. O que é muito comum hoje, veja aqui, por exemplo.

Sua contribuição mais famosa, no entanto, é uma proposta de código para rodar na invenção. Não era uma linguagem, no sentido que elas não existiam ainda, mas sim uma sequencia a ser executada para o cálculo dos números de Bernoulli. Feitos à mão, seriam cálculos que demorariam meses e gerariam todo tipo de erro. Ada Lovelace mostrou como a máquina pensada por Babbage poderia resolver o problema em muito menos tempo.

Recentemente, diversos programadores tentaram (e conseguiram) recriar o programa em linguagens atuais. Em C, temos uma tradução bem famosa aqui. Seu programador, Sinclair Target, explica no blog Two-bit History que não é uma recriação exata, mas um esforço que procurou ser o mais fiel possível, e que o teste mostrou como Lovelace efetivamente dominava o que no futuro chamaríamos de linguagem de programação, com a previsão de loops e outras ferramentas. No entanto, nas palavras de Sinclair:

Para a minha frustração, os resultados não estavam corretos. Depois de alguns ajustes, finalmente percebi que o problema não era o meu código. O bug estava no original!

Um bug é um erro ou falha no código e, no diagrama de 1842, uma operação indicava v5 / v4, quando o correto seria v4 / v5. Típico erro de “digitação” ou falha do programador? Não é possível identificar, mas é a situação em que o erro apenas comprova que Lovelace era realmente uma programadora. Programar é enfrentar os bugs. Há uma versão em Python, aqui.

As contribuições de Ada Lovelace permaneceram esquecidas por mais de um século e somente nas últimas décadas, com pesquisas sobre a história da computação, ela ganhou o status de pioneira da programação. Desde 2009, comemora-se em outubro o Dia de Ada Lovelace, uma celebração das conquistas femininas nas ciências.

Existem muitos livros sobre ela, mas nossa dica é uma ficção histórica, o romance steampunk A Máquina Diferencial, de William Gibson e Bruce Sterling. A narrativa é baseada na seguinte premissa: a máquina idealizada por Babbage é efetivamente construída e concede à Inglaterra uma vantagem estratégica no mundo, em plena Revolução Industrial, e neste cenário misturam-se espiões, exploradores e cientistas. O livro traz Lady Lovelace entre seus personagens.

Computadores-bebê e as leis da física

6 de dezembro de 2019 Posted by Pessoas, Tecnologia 0 thoughts on “Computadores-bebê e as leis da física”

Sistema avalia o comportamento de objetos em uma cena a partir de percepções intuitivas da física.

A grade curricular do ensino básico no Brasil só aprofunda os conteúdos de Física no ensino médio, quando os alunos já estão na adolescência. Mas a percepção das leis universais físicas é algo que já desenvolvemos desde os primeiros meses de idade. Ou, como explica , Kevin A. Smith, cientista do Departamento de Ciências do Cérebro e Cognitivas (BCS) e membro do Centro de Cérebros, Mentes e Máquinas (CBMM) do Massachusetts Institute of Technology (MIT):  

“Quando os bebês completam 3 meses de idade, eles têm uma noção de que os objetos não piscam para dentro e para fora da existência e não podem se mover através de outros ou se teletransportar”

Smith é um dos responsáveis pela criação de um modelo de Inteligência Artificial (IA) que compreende conceitos básicos de física intuitiva relacionados ao comportamento de objetos. O objetivo é desenvolver ferramentas melhores de IA e fornecer aos estudiosos uma melhor compreensão da cognição infantil.

O sistema chamado ADEPT observa objetos em movimento em determinada cena e prevê como eles devem se comportar a partir de sua física subjacente. A cada quadro do vídeo é emitido um “sinal de surpresa”, que é tanto maior quanto mais improvável seja o comportamento do item observado. 

Dois módulos compõem o experimento. Um extrai informações sobre o objeto (tais como posição, forma e velocidade), enquanto o outro prevê as representações futuras com base em um conjunto de possibilidades. 

Por exemplo: se um objeto está atrás de uma parede, espera-se que ele permaneça lá, a não ser que algum fator externo incida sobre ele. Se a parede cair e o objeto tiver desaparecido, há uma incompatibilidade com um preceito físico. O modelo “pensa” assim: “havia um objeto que, segundo minha previsão, deveria continuar ali. Ele desapareceu. Isso é surpreendente!”. 

Nos testes comparativos da percepção do computador e de humanos, os níveis de surpresa registrados foram semelhantes. Mas curiosamente o sistema se mostrou surpreso em algumas situações em que as pessoas não foram surpreendidas (mas talvez devessem ter sido). Em um vídeo em que um objeto se move a certa velocidade, passa por trás de uma parede e sai imediatamente do outro lado, o que só aconteceria se ele tivesse acelerado de forma impressionante ou teletransportado, duas coisas absolutamente improváveis. As pessoas não deram muita bola para essa incongruência, mas o ADEPT se incomodou. 

Outra característica interessante é que como a identificação da cena observada é feita por geometria aproximada (sem grande atenção aos detalhes), o sistema demonstrou versatilidade para lidar com objetos para os quais não foi treinado. 

“Não importa se um objeto é um retângulo, um círculo, um caminhão ou um pato. A ADEPT apenas vê que há um objeto em uma posição, movendo-se de uma certa maneira, para fazer previsões”, diz Smith. “Da mesma forma, crianças pequenas também parecem não se importar muito com algumas propriedades como a forma ao fazer previsões físicas”.

Na sequência dos estudos, os pesquisadores pretendem se aprofundar na investigação de como as crianças observam e aprendem sobre o mundo, incorporando essas descobertas no ADEPT. “Queremos ver o que mais precisamos construir para entender o mundo como os bebês e formalizar o que sabemos sobre psicologia para criar melhores agentes de IA”, comenta Smith.

Ensinando solidariedade às máquinas

3 de dezembro de 2019 Posted by Data Science, Pessoas, Tendências 0 thoughts on “Ensinando solidariedade às máquinas”

No Dia de Doar, refletimos sobre o espaço da solidariedade em tempos de Inteligência Artificial.

Todo dia é dia de doar, mas hoje, a primeira terça-feira depois do Dia de Ação de Graças (o Thanksgiving Day tão celebrado pelos americanos), comemora-se em diversos países o Dia de Doar (Giving Tuesday, lá fora). O movimento mundial teve início em 2012 e vem crescendo desde então. Desapegar e ajudar o próximo é um ato essencialmente orgânico. Não apenas humanos, mas diversas espécies colaboram de alguma forma entre si, garantindo abrigo, alimento e afeto a membros mais fracos da comunidade. Nos perguntamos: é possível ensinar solidariedade às máquinas?

A resposta é sim. Mais do que isso, a solidariedade deve ser um princípio ético central na Inteligência Artificial, defende Miguel Luengo-Oroz, Chief Data Scientist da Global Pulse, uma iniciativa da Organização das Nações Unidas (ONU) com foco no acompanhamento de inovações tecnológicas e de comunicação. Em artigo recentemente publicado na prestigiosa revista Nature, Luengo-Oroz chama a atenção para a necessidade de um compromisso com o tema, uma vez que os riscos envolvidos são elevados, e mesmo sistema confiáveis podem ser usados para:

  • Prever o aparecimento de um câncer letal em pessoas que, sem saber, terão seu acesso negado a seguros e planos de saúde;
  • Automatizar tarefas e funções diversas, aumentando a produtividade, mas deixando milhares (ou milhões) de humanos sem trabalho;
  • Antever nossas decisões e cruzar a tênue linha que separa a sugestão da manipulação.

O pesquisador destaca que tecnologias poderosas exigem compromissos e não por acaso a energia nuclear permanece disponível somente com um tratado de não-proliferação de armas nucleares em vigor, assim como existem barreiras legais e fiscalização mundial sobre as pesquisas para manipulação genética.

Diversos países organizam-se para incluir guidelines de inclusão, como a Declaração de Montreal para uma IA responsável, de 2017. O texto propõe que o desenvolvimento de inteligências autônomas deve ser compatível com a manutenção dos laços de solidariedade entre as pessoas. Gostou? Declare seu apoio aqui:

Como um princípio, a solidariedade aplicada à Inteligência Artificial prevê:

1) O compartilhamento da prosperidade criada pela IA, com a implementação de mecanismos para redistribuir o aumento da produtividade entre todos, assim como também distribuir o trabalho, garantindo que a desigualdade não aumente.

 2) A reflexão sobre o impacto das aplicações no longo prazo, evitando a irrelevância de vastos grupos humanos. As consequências devem ser pensadas antes da execução dos sistemas. Repetindo as palavras do escritor Yuval Noah Harari, a Inteligência Artificial pode nos tornar irrelevantes. Os ganhos de produtividade e a capacidade de modelar, replicar e automatizar nossas ações podem criar uma geração de inúteis, como já falamos neste blog.

O maior desafio, no longo prazo, é descobrir como redistribuir o aumento da produtividade de forma a evitar a irrelevância. Não é a tecnologia baseada no homem, mas sim na humanidade, adverte Luengo-Oroz.

Inteligência artificial: uma aliada dos psicólogos e psiquiatras

28 de novembro de 2019 Posted by Pessoas, Tecnologia 0 thoughts on “Inteligência artificial: uma aliada dos psicólogos e psiquiatras”

Aplicações de IA vêm sendo desenvolvidas para auxiliar no tratamento de questões da mente humana.

A integração da Inteligência Artificial com a área da saúde é uma tendência em franco desenvolvimento. Já falamos dessa interface aqui no blog, mostrando alguns softwares e dispositivos médicos dotados de IA, do auxílio que os algoritmos podem dar na análise de exames de imagem ou mesmo abordando as previsões para os próximos focos de inovação em saúde.

E é ainda importante destacar que a Saúde é uma área pioneira na análise de dados, com o desenvolvimento, ainda nos anos 1970, da corrente prática chamada de “Medicina Baseada em Evidências” (MBE), antecedendo práticas similares na educação, segurança e outras. Na definição da Revista da Associação Médica Brasileira, a “MBE se traduz pela prática da medicina em um contexto em que a experiência clínica é integrada com a capacidade de analisar criticamente e aplicar de forma racional a informação científica de forma a melhorar a qualidade da assistência médica”. 

As áreas de psicologia e psiquiatria estão entre as que se beneficiam dessa “dobradinha”. Enquanto algumas patologias podem ser diagnosticadas por exames de sangue ou de imagem, as doenças psíquicas têm causas complexas e multifatoriais. Para aumentar a assertividade de prescrições e evitar custos e desgaste aos pacientes, sobretudo em casos refratários (nos quais não há resposta aos tratamentos convencionais), é valioso prever qual tratamento surtirá melhor resultado, com menos efeitos colaterais. Já existem bons exemplos. 

Um grupo de pesquisadores da Universidade de Yale desenvolveu um modelo baseado em Machine Learning (ML) para identificar quais pacientes alcançariam remissão sintomática após 12 semanas utilizando o antidepressivo Citalopram. Das 164 variáveis coletadas entre os pacientes, concluíram que com apenas 25 eram capazes de identificar com 64,60% de acurácia quais deles responderiam bem ao tratamento. 

Outro trabalho, que envolveu pesquisadores suecos, holandeses e britânicos, apontou com 91,70% de acerto quais pacientes com Transtorno de Ansiedade Social se beneficiariam da Terapia Cognitiva Comportamental, fazendo uso de imagens de ressonância magnética funcional. 

Por sua vez, pesquisadores dos EUA, Canadá e China elaboraram um modelo preditivo que indicou os níveis de resposta de pacientes com esquizofrenia ao antipsicótico Risperidona e outro que, a partir de exames de imagem, identificava pacientes com esse distúrbio com 78,60% de assertividade. 

A IA também pode ser usada como auxiliar dos psicólogos e psiquiatras na avaliação dos tradicionais testes gráficos. Um exemplo é o trabalho desenvolvido no Departamento de Ciência da Computação da Universidade da Virginia que resultou em uma versão digital do teste neuropsicológico do relógio, associada a outras duas atividades, de repetir e recordar palavras. O resultado é um aplicativo simples capaz de promover a triagem de quadros demenciais com 99,53% de acurácia. 

Os exemplos, como vimos, já são muitos e as possibilidades são inúmeras. É a tecnologia, mais uma vez, prometendo auxiliar na busca por mais saúde e bem estar.

Reconhecimento facial já é! E agora?

18 de novembro de 2019 Posted by Pessoas, Tecnologia, Tendências 0 thoughts on “Reconhecimento facial já é! E agora?”

Integração com o celular disseminou a tecnologia, mas risco de abuso também é crescente.

Como muitas tecnologias inovadoras, o reconhecimento facial por imagem guarda um tremendo potencial para simplificar, melhorar e tornar mais seguros muitos aspectos da nossa vida. Do sistema bancário ao atendimento médico, passando pelo comércio, entretenimento, trabalho e educação. Tema frequente na ficção científica, tornou-se primeiro uma aposta, depois uma tendência. Hoje, é uma realidade e a chave de seu sucesso é a integração com os celulares. A empresa de estudos de tendências Counterpoint estima que, até o final de 2020 – e 2020 já é – mais de um bilhão de smartphones terão algum tipo de desbloqueio baseado em reconhecimento facial (ou via digital), além de um crescente número de aplicativos de entretenimento e criação de conteúdo, como o Beard Booth, o Face Swap ou o Truthify.

A integração com o celular sinalizou para a indústria que o reconhecimento facial veio para ficar. Estudo da Allied Market Research estima que o mercado mundial de detecção facial vai atingir US$ 9.6 bilhões até 2022.

O crescimento acelerado chamou a atenção não apenas da indústria. Suas implicações transcendem o campo da tecnologia, e devemos esperar uma batalha em torno das implicações de seu uso generalizado. Usuários, empresas, governo e a sociedade civil compartilham alguns pontos, mas divergem em dezenas de outros, principalmente em relação à sua aplicação nas áreas de segurança e em questões envolvendo privacidade.

Muitos especialistas acreditam que há uma similaridade com o processo de popularização do automóvel. Por décadas, o setor manteve-se desregulado, ou com regras pouco rígidas, em um mundo que estava aprendendo a conviver com os carros. Tanto as leis de trânsito como as próprias especificações de segurança para a indústria eram desconexas e pouco compreendidas. Basta lembrar, por exemplo, que a obrigatoriedade de uso do cinto de segurança é uma conquista bastante recente. Na verdade, a indústria automobilística nem mesmo era obrigada a equipar os carros com esses itens até o final da década de 1960.

O principal temor relacionado ao reconhecimento facial é o uso abusivo por empresas e governos. A capacidade de uso em massa por regimes, autoritários ou não, é um receio antigo e real. Há indícios de que a China usa ferramentas no controle de minorias étnicas e, não por acaso, os manifestantes de Hong Kong abusam de sombrinhas e máscaras para também não caírem nos sistemas de controle político. Cidadãos de países democráticos enfrentam problemas diferentes, mas tão graves quantos. As denúncias de algoritmos preconceituosos baseados em reconhecimento de imagens são inúmeras.

Inteligência artificial ameaça criar geração de inúteis

8 de novembro de 2019 Posted by Data Science, Pessoas, Tecnologia, Tendências 1 thought on “Inteligência artificial ameaça criar geração de inúteis”

Em palestras pelo Brasil, autor de Sapiens defende acordo global contra uso lesivo da tecnologia.

O  professor e escritor israelense Yuval Harari tornou-se conhecido no mundo inteiro com o sucesso do livro “Sapiens: uma breve história da humanidade”, traduzido em mais de 40 idiomas e com milhões de cópias vendidas. Com outros dois best sellers lançados desde então, o historiador ocupou notícias e conteúdos online nos últimos dias em função de sua primeira visita ao Brasil, onde participa de alguns eventos. 

Harari resume em três vertentes os problemas que a humanidade vai enfrentar no século 21: as mudanças climáticas, os avanços da biotecnologia/bioengenharia e a ascensão da inteligência artificial. O desenvolvimento das tecnologias e seu impacto na sociedade contemporânea é assunto central e recorrente tanto em seus escritos quanto nas conferências que têm proferido. 

Uma das preocupações que ele destaca é um assunto no qual já tocamos aqui: o fato de que a tecnologia provoca mudanças constantes e significativas no mercado de trabalho e possivelmente criará uma massa de pessoas sem utilidade, do ponto de vista econômico e financeiro. “Se a maior luta do século 20 foi contra a exploração, a maior luta do século 21 será contra a irrelevância. Por isso os governos têm que proteger as pessoas”, afirmou em uma palestra no encerramento da 5ª Semana de Inovação, realIzada pela Escola de Administração Pública (Enap), em Brasília. Ele completa, em outro tema abordado aqui pelo blog: 

“O risco é que a revolução da inteligência artificial resulte em algo como a revolução industrial do século XIX: desigualdade extrema entre alguns países que dominam a economia global e outros que colapsam completamente, porque seu principal ativo de mão de obra manual barata se torna irrelevante”

O valor dos dados e sua importância estratégica é outra questão chave para o escritor. A combinação de avanços no domínio da biologia humana com o poder tecnológico digital pode resultar num “hackeamento” dos indivíduos. “É possível criar algoritmos que nos conhecem melhor que nós, que podem nos hackear e manipular nossos sentimentos e nossos desejos. E eles não precisam ser perfeitos, apenas nos conhecer melhor. E isso não é difícil porque muitos de nós não se conhecem muito bem”. 

Em entrevista ao El País em 2018, traçou um interessante paralelo entre algumas forças capazes de controlar as pessoas ao longo do século 20, tais como os partidos fascistas dos anos 1930, a KGB e os grandes conglomerados atuais. As organizações no século passado conseguiam estabelecer altos níveis de controle, mas não tinham tecnologia para seguir e manipular cada indivíduo pessoalmente. Hoje isso já é possível (e acontece). “Já estamos vendo como a propaganda é desenhada de forma individual, porque há informação suficiente sobre cada um de nós. Se você quer criar muita tensão dentro de um país em relação à imigração, coloque uns tantos hackers e trolls para difundir notícias falsas personalizadas. Para a pessoa partidária de endurecer as políticas de imigração você manda uma notícia sobre refugiados que estupram mulheres. E ela aceita porque tem tendência a acreditar nessas coisas. Para a vizinha dela, que acha que os grupos anti-imigrantes são fascistas, envia-se uma história sobre brancos espancando refugiados, e ela se inclinará a acreditar. Assim, quando se encontrarem na porta de casa, estarão tão irritados que não vão conseguir estabelecer uma conversa tranquila. Isso aconteceu nas eleições dos Estados Unidos de 2016 e na campanha do Brexit.”

A aposta do escritor para a condução desses grandes desafios da humanidade está no diálogo e na cooperação. Não há, segundo ele, oposição entre as ideias de nacionalismo e globalização. Os estados podem e devem garantir sua soberania e liberdade, mas devem se unir para evitar que as grandes corporações se apoderem e façam mau uso dos dados, o bem mais valioso do século 21. “Precisamos de um acordo global. E isso é possível. Não construindo muros, como está na moda, mas construindo confiança. No entanto, estamos na direção oposta neste momento.”

#AprendinoEnem: Inteligência Artificial e Big Data caem na prova

5 de novembro de 2019 Posted by Pessoas, Tecnologia, Tendências 0 thoughts on “#AprendinoEnem: Inteligência Artificial e Big Data caem na prova”

Tecnologias da Informação e Comunicação foram presença constante nas questões do primeiro dia do Exame.

Quase 4 milhões de pessoas participaram do Exame Nacional do Ensino Médio (Enem) neste final de semana. As provas são o principal meio de acesso ao ensino superior e uma boa nota é a garantia de vaga nos cursos mais disputados em universidades públicas (e muitas privadas). O conteúdo é vasto, mas o candidato desta última edição aprendeu que vale a pena estar sintonizado com as novas Tecnologias da Informação e Comunicação (TICs) e seu impacto na sociedade.

Das 45 questões da prova de Linguagens, Códigos e suas Tecnologias, 20% estavam relacionadas de forma direta às TICs. Foram nove questões para quem selecionou o inglês como língua estrangeira e 10 para os optantes pelo espanhol.

Temas muito atuais estiveram presentes na prova, como a Inteligência Artificial. A questão abordava a experiência realizada no Japão com um sistema incumbido de escrever um conto. A resposta correta exigia do candidato o entendimento da diferença entre a estrutura e a criatividade da linguagem humana.

Big Data e análise de dados também marcaram presença na prova, em questão abordando o projeto Data Viva, uma plataforma aberta de visualização de dados sociais e econômicos do Brasil. Para acertar, o candidato deveria entender que a análise de grandes volumes de dados é capaz de oferecer informações estratégicas à sociedade.

A questão mais divertida, e que viralizou após o exame, apresentava uma lista de tipos on-line, classificados por seu perfil de postagem, como o “Turista em tempo integral” (que posta o ano inteiro fotos das férias), a “Mãe orgulhosa demais” (que faz questão de contar todas as gracinhas, até as que só tem graça para ela própria) e o “Baladeiro Vida Louca” (com seu feed de imagens de festas e bebidas). A resposta correta informava que as redes sociais estimulam a exposição exagerada dos indivíduos.

Outras questões abordaram as características da geração que não se lembra como era o mundo antes da internet, a disponibilização de imagens para compartilhamento com licenciamento Creative Commons, o que é software livre e sua contribuição para a sociedade e a exposição de imagens de crianças na rede. Além de um texto que citava um boicote à cantina da escola via twitter, promovida por alunos indignados com o preço do pão de queijo.

Fica a dica para as próximas edição do Enem: Leia o Why!

Quando um robô não quer, dois não brigam?

1 de novembro de 2019 Posted by Pessoas, Tecnologia 0 thoughts on “Quando um robô não quer, dois não brigam?”

Estudo explora a confiabilidade de agentes de inteligência artificial na mediação de conflitos em equipes de trabalho.

 

Já estamos nos acostumando a “ouvir” algumas ferramentas digitais, hoje amplamente usadas. Siri e Alexa são alguns exemplos difundidos de assistentes virtuais, Google Maps e Waze nos apontam distâncias e caminhos, isso para citar apenas alguns exemplos. Mas será que confiaríamos em instrumentos dotados de inteligência artificial para mediar conflitos? 

Essa pergunta motivou um estudo que envolveu pesquisadores das Universidades do Sul da Califórnia (USC) e de Denver. Os pesquisadores criaram um avatar de agente virtual que interagia com uma equipe de três pessoas e estava programado para provocar falhas e gerar conflitos. O objetivo era avaliar se esse agente tinha potencial de atuar melhorando a colaboração e mediando a situação.

Em uma pesquisa anterior, o mesmo grupo detectou que as pessoas tinham mais liberdade para fazer confissões a um terapeuta virtual. Na experiência agora apresentada, a conclusão foi distinta. Os envolvidos tiveram menos propensão a se envolver com Chris, o agente virtual, quando os conflitos surgiam. 

As 27 situações de teste foram realizadas em uma academia militar. Em nenhuma das ocorrências o agente foi ignorado ou menosprezado. Os membros da equipe interagiam com ele normalmente, ouvindo, sendo simpáticos e agradecendo por suas contribuições. Contudo, quando se iniciava o contexto conflituoso, o envolvimento dos humanos com a máquina diminuía consideravelmente. 

Isso indica que os agentes virtuais ainda não gozam de tanta credibilidade para mediar conflitos, mas as perspectivas são boas. Comentários dos participantes indicaram a percepção de que essas ferramentas são neutras e imparciais. “Nossos resultados mostram que agentes virtuais e robôs potencialmente sociais podem ser bons mediadores de conflitos em todos os tipos de equipes. Será muito interessante descobrir as intervenções e respostas sociais para finalmente integrar perfeitamente agentes virtuais em equipes humanas para que eles tenham melhor desempenho”, comenta Kerstin Haring, professor assistente de ciência da computação na Universidade de Denver, autor principal do estudo. 

Os cientistas pretendem reproduzir essa investigação em outros ambientes profissionais.

O algoritmo que adora Adam Sandler

18 de outubro de 2019 Posted by Pessoas, Tecnologia, Tendências 0 thoughts on “O algoritmo que adora Adam Sandler”

Sistema de Inteligência Artificial é usado na seleção de filmes da Sessão da Tarde.

 

A Rede Globo confirmou que um algoritmo é o culpado pelos filmes repetidos na Sessão da Tarde. O programa televisivo vai ao ar desde 1974 e permanece uma das principais atrações da emissora. É uma referência para a geração pré-streaming. Dos festivais com os Trapalhões aos clássicos Lagoa Azul e Curtindo a Vida Adoidado, não há quem não tenha sido feliz, deitado em um sofá, numa tarde chuvosa dos anos 80 (ou 90 ou 2000).

E, tão tradicional quanto o chocolate quente para acompanhar, é a lendária repetição dos títulos. A novidade é que agora a programação é feita por algoritmos e, sim, é verdade, eles são programados para repetir filmes. Os resultados são elogiados pelo diretor de programação da Globo, Amauri Soares:

“Nós criamos um algoritmo para ajudar na programação de filmes da Sessão Tarde. Nós tagueamos todos os filmes no acervo, com as características de cada um. O algoritmo entrega para o programador uma lista de filmes com os atributos que a gente quer. O algoritmo oferece o dobro de opções que o programador sozinho conseguiria levantar.”

E do que gosta o algoritmo? Gosta de histórias de superação e comédias (besteirol ou romântica), como demonstra a lista recente com os 10 campeões de audiência. E adora o Adam Sandler. Somente em 2019 o ator já teve cinco filmes exibidos, dois deles repetidos. É o campeão na escalação, seguido de longe por Sandra Bullock, Queen Latifah e Matthew McConaughey.

A Globo não é a primeira a testar um sistema como este. Algoritmos de recomendação de filmes (e músicas, shows, livros etc) são a base de plataformas como a Netflix, Amazon, Youtube e outras. Nestes modelos, o volume de dados para análise é extraordinário e crescente. Os resultados, no entanto, nem sempre superam a boa e bem-sucedida estratégia de apostar sempre no Adam Sandler.

A Netflix testa, há alguns meses, um novo sistema de recomendação, em uma tentativa de superar as críticas ao seu (irritante) algoritmo atual. O novo modelo, adivinhem, retorna à boa e velha curadoria humana. Em alguns aparelhos com iOS, as novas “coleções” passam por uma seleção prévia feita por pessoas, para então serem agrupadas pelos algoritmos. Um novo round nesta batalha de ferramentas de inteligência artificial pela identificação dos nossos gostos.

Você compartilharia seu prontuário médico?

30 de setembro de 2019 Posted by Negócios, Pessoas, Tendências 0 thoughts on “Você compartilharia seu prontuário médico?”

Médicos e pacientes beneficiariam-se com o acesso ao histórico de dados, mas segurança e privacidade são desafios.

Computador já é uma tecnologia madura, a internet está aí há mais de 30 anos e, nessas tantas décadas, quantas vezes você já foi ao médico, fez exames e teve remédios prescritos? Segundo a Agência Nacional de Saúde Suplementar, somente em 2018 os beneficiários de planos de saúde realizaram 1,57 bilhão de procedimentos como internações, consultas e exames. Some a este número o atendimento pelo SUS e pela rede particular e o resultado é um universo de informações médicas crescente a cada ano. A pergunta, entretanto, é: você tem acesso a seu prontuário médico antigo e recente?

A resposta é negativa na maioria das vezes. Pessoas capazes de construir uma relação de longo prazo com profissionais da área médica tendem a ter acesso a um prontuário extenso. Entretanto, é feito de muitas lacunas o prontuário de um cidadão às voltas com diversos médicos, migrando (ou compartilhando) ao longo dos anos serviços da rede de saúde pública, suplementar e particular. Quais remédios foram prescritos no passado? Quantas consultas feitas por especialidade? Qual os índices de colesterol há 15 anos?

A falta de acesso ao histórico médico é causa de problemas para pacientes e profissionais da saúde. Para os pacientes, ele permite acompanhar o registro de indicadores (glicemia, colesterol, para citar alguns básicos), remédios e doenças. Para os médicos, em uma emergência, pode ser a diferença entre a vida e a morte.

Propostas de implantação de históricos médicos eletrônicos estão em diferentes fases de estudo ou implantação em diversos países. No Brasil, o prontuário eletrônico do SUS é obrigatório desde 2017 nas unidades básicas de saúde. Sua real implantação, entretanto, é limitada e enfrenta uma série de desafios.

Um dos mais conhecidos sistemas é o de Singapura. O SingHealth reúne a principal rede de atendimento do país e, desde 2013, coleta, consolida e disponibiliza as informações de pacientes atendidos. A adesão dos médicos de clínicas particulares, entretanto, foi muito baixa e, em 2018, o governo anunciou que tornaria obrigatório o compartilhamento de informações. Um ciberataque ao sistema, no ano passado, obrigou o governo a rever a medida. Os dados particulares de 1,5 milhão de pacientes foram roubados, incluindo os do Primeiro-Ministro.

O caso de Singapura é emblemático por revelar dois dos principais desafios enfrentados por propostas similares: a privacidade e a segurança. Dados médicos são particularmente sensíveis e podem ser usados de forma cruel por empresas, governos e indivíduos mal-intencionados. Médicos têm restrições em compartilhar os dados de seus pacientes e os pacientes têm restrições em compartilhar seus dados com outros médicos ou pessoas.

A regulamentação para proteger os pacientes é extensa. Nos Estados Unidos, o Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA) estabelece uma série de diretrizes, estabelecendo, entre outros, que o paciente tem o direito a:

· Saber e entender como seus dados são armazenados e utilizados pelo sistema de saúde.

· Determinar quem tem acesso ao seu prontuário médico.

· Garantia de segurança contra vazamentos e ataques.

· Garantia à integridade, para evitar adulterações ou manipulações de resultados.

Na União Europeia, a General Data Protection Regulation (GDPR), em vigor desde 2017, teve grande impacto na área de saúde, uma vez que o histórico médico pessoal é informação pessoal e sensível, protegida pela legislação. Todo o sistema de saúde foi obrigado a revisar seus procedimentos em relação à coleta e à guarda de informações de seus pacientes.

Isso vale para as gigantes da tecnologia também. E elas estão de olho em suas informações. Este ano foi publicada uma patente da Google que permite agregar e armazenar o histórico médico de milhões de pessoas, de forma sistematizada para a aplicação de técnicas de predição via Deep Learning. O registro foi assinado por 20 funcionários, entre eles toda a alta cúpula e os pesquisadores da área de inteligência artificial. O sistema permanece em segredo, gerando todo tipo de especulação.

O blog de ideias da GoToData

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