Arquivo da tag: Inteligência artificial

Da personalização do discurso em Aristóteles à personalização com algoritmos de IA (Época Negócios)

epocanegocios.globo.com

Dora Kaufman* – 11 Set 2020 – 10h30

Os algoritmos de inteligência artificial (IA) atuam como curadores da informação, personalizando, por exemplo, as respostas nas plataformas de busca como Google e a seleção do que será publicado no feed de notícias de cada usuário do Facebook. O ativista Eli Pariser (The Filtre Bubble, 2011) reconhece a utilidade de sistemas de relevância ao fornecer conteúdo personalizado, mas alerta para os efeitos negativos da formação de “bolhas” ao reduzir a exposição à opiniões divergentes. Para Cass Sunstein (#republic, 2017), esses sistemas são responsáveis pelo aumento da polarização cultural e política pondo em risco a democracia. Existem muitas críticas à esses sistemas, algumas justas outras nem tanto; o fato é que personalização, curadoria, clusterização, mecanismos de persuasão, nada disso é novo, cabe é investigar o que mudou com a IA.

A personalização do discurso, por exemplo, remete à Aristóteles. A arte de conhecer o ouvinte e adaptar o discurso ao seu perfil, não para convencê-lo racionalmente, mas para conquistá-lo pelo “coração” é o tema da obra “Retórica”. Composta de três volumes, o Livro II é dedicado ao plano emocional listando as emoções que devem conter um discurso persuasivo: ira, calma, amizade, inimizade, temor, confiança, vergonha, desvergonha, amabilidade, piedade, indignação, inveja e emulação. Para o filósofo, todos, de algum modo, praticam a retórica na sustentação de seus argumentos. Essa obra funda as bases da retórica ocidental que, com seus mecanismos de persuasão, busca influenciar o interlocutor seja ele usuário, consumidor, cliente ou eleitor.

Cada modelo econômico tem seus próprios mecanismos de persuasão, que extrapolam motivações comerciais com impactos culturais e comportamentais. Na Economia Industrial, caracterizada pela produção e pelo consumo massivo de bens e serviços, a propaganda predominou como meio de convencimento nas decisões dos consumidores, inicialmente tratados como uma “massa” de indivíduos indistinguíveis. O advento das tecnologias digitais viabilizou a comunicação segmentada em função de características, perfis e preferências similares, mas ainda distante da hipersegmentação proporcionada pelas tecnologias de IA.

A hipersegmentação com algoritmos de IA é baseada na mineração de grandes conjuntos de dados (Big Data) e sofisticadas técnicas de análise e previsão, particularmente os modelos estatísticos de redes neurais/deep learning. Esses modelos permitem extrair dos dados informações sobre seus usuários e/ou consumidores e fazer previsões com alto grau de acurácia – desejos, comportamentos, interesses, padrões de pesquisa, por onde circulam, bem como a capacidade de pagamento e até o estado de saúde. Os algoritmos de IA transformam em informação útil a imensidão de dados gerados nas movimentações online.

Na visão de Shoshana Zuboff (The Age of Surveillance Capitalism, 2019), a maior ameaça não está nos dados produzidos voluntariamente em nossas interações nos meios digitais (“dados consentidos”), mas nos “dados residuais” sob os quais os usuários de plataformas online não exercem controle. Até 2006, os dados residuais eram desprezados, com a sofisticação dos modelos preditivos de IA esses dados tornaram-se valiosos: a velocidade de digitalização, os erros gramaticais cometidos, o formato dos textos, as cores preferidas e mais uma infinidade de detalhes do comportamento dos usuários são registrados e inseridos na extensa base de dados gerando projeções assertivas sobre o comportamento humano atual e futuro. Outro aspecto ressaltado por Zuboff é que as plataformas tecnológicas, em geral, captam mais dados do que o necessário para a dinâmica de seus modelos de negócio, ou seja, para melhorar produtos e serviços, e os utilizam para prever o comportamento de grupos específicos (“excedente comportamental”).

Esses processos de persuasão ocorrem em níveis invisíveis, sem conhecimento e/ou consentimento dos usuários, que desconhecem o potencial e a abrangência das previsões dos algoritmos de IA; num nível mais avançado, essas previsões envolvem personalidade, emoções, orientação sexual e política, ou seja, um conjunto de informações que em tese não era a intenção do usuário revelar. As fotos postadas nas redes sociais, por exemplo, geram os chamados “sinais de previsão” tais como os músculos e a simetria da face, informações utilizadas no treinamento de algoritmos de IA de reconhecimento de imagem.

A escala atual de geração, armazenamento e mineração de dados, associada aos modelos assertivos de personalização, é um dos elementos-chave da mudança de natureza dos atuais mecanismos de persuasão. Comparando os modelos tradicionais com os de algoritmos de IA, é possível detectar a extensão dessa mudança: 1) de mensagens elaboradas com base em conhecimento do público-alvo superficial e limitado, a partir do entendimento das características generalistas das categorias, para mensagens elaboradas com base em conhecimento profundo e detalhado/minucioso do público-alvo, hipersegmentação e personalização; 2) de correlações entre variáveis determinadas pelo desenvolvedor do sistema para correlações entre variáveis determinadas automaticamente com base nos dados; 3) de limitados recursos para associar comportamentos offline e online para capacidade de capturar e armazenar dados de comportamento off-line e agregá-los aos dados capturados online formando uma base de dados única, mais completa, mais diversificada, mais precisa; 4) de mecanismos de persuasão visíveis (propaganda na mídia) e relativamente visíveis (propaganda na internet) para mecanismos de persuasão invisíveis; 5) de baixo grau de assertividade para alto grau de assertividade; 6) de instrumentos de medição/verificação dos resultados limitados para instrumentos de medição/verificação dos resultados precisos; 7) de capacidade preditiva limitada à tendências futuras para capacidade preditiva de cenários futuros e quando vão acontecer com grau de acurácia média em torno de 80-90%; e 8) de reduzida capacidade de distorcer imagem e voz para enorme capacidade de distorcer imagem e voz, as Deep Fakes.

Como sempre, cabe à sociedade encontrar um ponto de equilíbrio entre os benefícios e as ameaças da IA. No caso, entre a proteção aos direitos humanos civilizatórios e a inovação e o avanço tecnológico, e entre a curadoria da informação e a manipulação do consumo, do acesso à informação e dos processos democráticos.

*Dora Kaufman professora do TIDD PUC – SP, pós-doutora COPPE-UFRJ e TIDD PUC-SP, doutora ECA-USP com período na Université Paris – Sorbonne IV. Autora dos livros “O Despertar de Gulliver: os desafios das empresas nas redes digitais”, e “A inteligência artificial irá suplantar a inteligência humana?”. Professora convidada da Fundação Dom Cabral

Cientistas planejam a ressurreição digital com bots e humanoides (Canal Tech)

Por Natalie Rosa | 25 de Junho de 2020 às 16h40 Reprodução

Em fevereiro deste ano, o mundo todo se surpreendeu com a história de Jang Ji-sung, uma sul-coreana que “reencontrou” a sua filha, já falecida, graças à inteligência artificial. A garota morreu em 2016 devido a uma doença sanguínea.

No encontro simulado, a imagem da pequena Nayeon é exibida para a mãe que está em um fundo verde, também conhecido como chroma key, usando um headset de realidade virtual. A interação não foi só visual, como também foi possível conversar e brincar com a criança. Segundo Jang, a experiência foi como um sonho que ela sempre quis ter.

Encontro de Jang Ji-sung com a forma digitalizada da filha (Imagem: Reprodução)

Por mais que pareça uma tendência difícil de ser executada em massa na vida real, além de ser uma preocupação bastante antiga das produções de ficção científica, existem pessoas interessadas nesta forma de imortalidade. A questão que fica, no entanto, é se devemos fazer isso e como irá acontecer.

Em entrevista ao CNET, John Troyer, diretor do Centre for Death and Society (Centro para Morte e Sociedade) da Universidade de Bath, na Inglaterra, e autor do livro Technologies of the Human Corpse, conta que o interesse mais moderno pela imortalidade começou ainda na década de 1960. Na época, muitas pessoas acreditavam na ideia do processo criônico de preservação de corpos, quando um cadáver ou apenas uma cabeça humana eram congelados com a esperança de serem ressuscitados no futuro. Até o momento, ainda não houve tentativa de serem revividas.

“Aconteceu uma mudança na ciência da morte naquele tempo, e a ideia de que, de alguma forma, os humanos poderiam derrotar a morte”, explica Troyer. O especialista conta também que ainda não há uma pesquisa revisada que prove que o investimento de milhões no upload de dados do cérebro, ou ainda manter um corpo vivo, valha a pena.

Em 2016, um estudo publicado na revista acadêmica Plos One descobriu que expor um cérebro preservado a sondas químicas e elétricas o faz voltar a funcionar. “Tudo isso é uma aposta do que é possível no futuro. Mas eu não estou convencido de que é possível da maneira que estão descrevendo ou desejando”, completa.

Superando o luto

O caso que aconteceu na Coreia do Sul não foi o único que envolve o luto. Em 2015, Eugenia Kuyda, co-fundadora e CEO da empresa de softwares Replika, sofreu com a perda do seu melhor amigo Roman após um atropelamento em Moscou, na Rússia. A executiva decidiu, então, criar um chatbot treinado com milhares de mensagens de texto trocadas pelos dois ao longo dos anos, resultando em uma versão digital de Roman, que pode conversar com amigos e família.

“Foi muito emocionante. Eu não estava esperando me sentir assim porque eu trabalhei naquele chatbot e sabia como ele foi construído”, relata Kuyda. A experiência lembra bastante um dos episódios da série Black Mirror, que aborda um futuro distópico da tecnologia. Em Be Right Back, de 2013, uma jovem mulher perde o namorado em um acidente de carro e se inscreve em um projeto para que ela possa se comunicar com “ele” de forma digital, graças à inteligência artificial.

Por outro lado, Kuyda conta que o projeto não foi criado para ser comercializado, mas sim como uma forma pessoal de lidar com a perda do melhor amigo. Ela conta que qualquer pessoa que tentar reproduzir o feito vai encontrar uma série de empecilhos e dificuldades, como decidir qual tipo de informação será considerada pública ou privada, ou ainda com quem o chatbot poderá interagir. Isso porque a forma de se conversar com um amigo, por exemplo, não é a mesma com integrantes da família, e Kuyda diz que não há como fazer essa diferenciação.

A criação de uma versão digital de uma pessoa não vai desenvolver novas conversas e nem emitir novas opiniões, mas sim replicar frases e palavras já ditas, basicamente, se encaixando com o bate-papo. “Nós deixamos uma quantidade insana de dados, mas a maioria deles não é pessoal, privada ou baseada em termos de que tipo de pessoa nós somos”, diz Kuyda. Em resposta ao CNET, a executiva diz que é impossível obter dados 100% precisos de uma pessoa, pois atualmente não há alguma tecnologia que possa capturar o que está acontecendo em nossas mentes.

Sendo assim, a coleta de dados acaba sendo a maior barreira para criar algum tipo de software que represente uma pessoa após o falecimento. Parte disso acontece porque a maioria dos conteúdos postados online são de uma empresa, passando a pertencer à plataforma. Com isso, se um dia a companhia fechar, os dados vão embora junto com ela. Para Troyer, a tecnologia de memória não tende a sobreviver ao tempo.

Imagem: Reprodução

Cérebro fresco

A startup Nectome vem se dedicando à preservação do cérebro, pensando na possível extração da memória após a morte. Para que isso aconteça, no entanto, o órgão precisa estar “fresco”, o que significaria que a morte teria que acontecer por uma eutanásia.

O objetivo da startup é conduzir os testes com voluntários que estejam em estado terminal de alguma doença e que permitam o suicídio assistido por médicos. Até o momento a Nectome coletou US$ 10 mil reembolsáveis para uma lista de espera para o procedimento, caso um dia a oportunidade esteja disponível. Por enquanto, a companhia ainda precisa se esforçar em ensaios clínicos.

A startup já arrecadou um milhão de dólares em financiamento e vinha colaborando com um neurocientista do MIT. Porém, a publicação da história gerou muita polêmica negativa de cientistas e especialistas em ética, e o MIT encerrou o seu contrato com a startup. A repercussão afirmou que o projeto da empresa não é possível de ser realizado. 

Veja a declaração feita pelo MIT na época:

“A neurociência não é suficientemente avançada ao ponto de sabermos se um método de preservação do cérebro é o suficiente para preservar diferentes tipos de biomoléculas relacionadas à memória e à mente. Também não se sabe se é possível recriar a consciência de uma pessoa”, disse a nota ainda em 2018.

Eternização com a realidade aumentada

Enquanto alguns pensam em extrair a mente de um cérebro, outras empresas optam por uma “ressurreição” mais simples, mas não menos invasiva. A empresa Augmented Reality, por exemplo, tem como objetivo ajudar pessoas a viverem em um formato digital, transmitindo conhecimento das pessoas de hoje para as futuras gerações.

O fundador e CEO da empresa de computação FlyBits e professor do MIT Media Lab, Hossein Rahnama, vem tentando construir agentes de software que possam agir como herdeiros digitais. “Os Millennials estão criando gigabytes de dados diariamente e nós estamos alcançando um nível de maturidade em que podemos, realmente, criar uma versão digital de nós mesmos”, conta.

Para colocar o projeto em ação, a Augmented Reality alimenta um mecanismo de aprendizado de máquina com emails, fotos e atividades de redes sociais das pessoas, analisando como ela pensa e age. Assim, é possível fornecer uma cópia digital de uma pessoa real, e ela pode interagir via chatbot, vídeo digitalmente editado ou ainda como um robô humanoide.

Falando em humanoides, no laboratório de robótica Intelligent Robotics, da Universidade de Osaka, no Japão, já existem mais de 30 androides parecidos com humanos, inclusive uma versão robótica de Hiroshi Ishiguro, diretor do setor. O cientista vem inovando no campo de pesquisa de interações entre humanos e robôs, estudando a importância de detalhes, como movimentos sutis dos olhos e expressões faciais.

Reprodução: Hiroshi Ishiguro Laboratory, ATR

Quando Ishiguro morrer, segundo o próprio, ele poderá ser substituído pelo seu robô para dar aulas aos seus alunos, mesmo que esta máquina nunca seja realmente ele e nem possa gerar novas ideias. “Nós não podemos transmitir as nossas consciências aos robôs. Compartilhamos, talvez, as memórias. Um robô pode dizer ‘Eu sou Hiroshi Ishiguro’, mas mesmo assim a consciência é independente”, afirma.

Para Ishiguro, no futuro nada disso será parecido com o que vemos na ficção científica. O download de memória, por exemplo, é algo que não vai acontecer, pois simplesmente não é possível. “Precisamos ter diferentes formas de fazer uma cópia de nossos cérebros, mas nós não sabemos ainda como fazer isso”, completa. 

Mãe “reencontra” filha morta graças a realidade virtual

IBM will no longer offer, develop, or research facial recognition technology (The Verge)

IBM’s CEO says we should reevaluate selling the technology to law enforcement

By Jay Peters Jun 8, 2020, 8:49pm EDT

Original article

IBM will no longer offer general purpose facial recognition or analysis software, IBM CEO Arvind Krishna said in a letter to Congress today. The company will also no longer develop or research the technology, IBM tells The Verge. Krishna addressed the letter to Sens. Cory Booker (D-NJ) and Kamala Harris (D-CA) and Reps. Karen Bass (D-CA), Hakeem Jeffries (D-NY), and Jerrold Nadler (D-NY).

“IBM firmly opposes and will not condone uses of any [facial recognition] technology, including facial recognition technology offered by other vendors, for mass surveillance, racial profiling, violations of basic human rights and freedoms, or any purpose which is not consistent with our values and Principles of Trust and Transparency,” Krishna said in the letter. “We believe now is the time to begin a national dialogue on whether and how facial recognition technology should be employed by domestic law enforcement agencies.” Facial recognition software has come under scrutiny for issues with racial bias and privacy concerns

Facial recognition software has improved greatly over the last decade thanks to advances in artificial intelligence. At the same time, the technology — because it is often provided by private companies with little regulation or federal oversight — has been shown to suffer from bias along lines of age, race, and ethnicity, which can make the tools unreliable for law enforcement and security and ripe for potential civil rights abuses.

In 2018, research by Joy Buolamwini and Timnit Gebru revealed for the first time the extent to which many commercial facial recognition systems (including IBM’s) were biased. This work and the pair’s subsequent studies led to mainstream criticism of these algorithms and ongoing attempts to rectify bias.

A December 2019 National Institute of Standards and Technology study found “empirical evidence for the existence of a wide range of accuracy across demographic differences in the majority of the current face recognition algorithms that were evaluated,” for example. The technology has also come under fire for its role in privacy violations.

Notably, NIST’s study did not include technology from Amazon, which is one of the few major tech companies to sell facial recognition software to law enforcement. Yet Rekognition, the name of the program, has also been criticized for its accuracy. In 2018, the American Civil Liberties Union found that Rekognition incorrectly matched 28 members of Congress to faces picked from 25,000 public mugshots, for example.

Another company, Clearview AI, has come under heavy scrutiny starting earlier this year when it was discovered that its facial recognition tool, built with more than 3 billion images compiled in part from scraping social media sites, was being widely used by private sector companies and law enforcement agencies. Clearview has since been issued numerous cease and desist orders and is at the center of a number of privacy lawsuits. Facebook was also ordered in January to pay $550 million to settle a class-action lawsuit over its unlawful use of facial recognition technology.

IBM has tried to help with the issue of bias in facial recognition, releasing a public data set in 2018 designed to help reduce bias as part of the training data for a facial recognition model. But IBM was also found to be sharing a separate training data set of nearly one million photos in January 2019 taken from Flickr without the consent of the subjects — though the photos were shared under a Creative Commons license. IBM told The Verge in a statement at the time that the data set would only be accessed by verified researchers and only included images that were publicly available. The company also said that individuals can opt-out of the data set.

In his letter, Krishna also advocated for police reform, arguing that more police misconduct cases should be put under the purview of federal court and that Congress should make changes to qualified immunity doctrine, among other measures. In addition, Krishna said that “we need to create more open and equitable pathways for all Americans to acquire marketable skills and training,” and he suggested Congress consider scaling the P-TECH school model nationally and expanding eligibility for Pell Grants.

Update, June 9th, 2:45AM ET: This story has been updated to reference the work of AI researchers Joy Buolamwini and Timnit Gebru, whose 2018 Gender Shades project provided the first comprehensive empirical data on bias in facial recognition systems.

Zizek: Podemos vencer as cidades pós-humanas (Outras Palavras)

Em Nova York, constrói-se, agora, uma distopia: não haverá contato social; as maiorias sobreviverão de trabalhos braçais e subalternos; corporações e Estado controlarão os inseridos. Alternativa: incorporar as novas tecnologias ao Comum

Outras Palavras Tecnologia em Disputa

Por Slavoj Žižek – publicado 21/05/2020 às 21:49 – Atualizado 21/05/2020 às 22:06

Por Slavoj Zizek | Tradução de Simone Paz

As funções básicas do Estado de Nova York, muito em breve, poderão ser “reimaginadas” graças à aliança do governador Andrew Cuomo com a Big Tech personificada. Seria este o campo de testes para um futuro distópico sem contato físico?

Parece que a escolha básica que nos resta para lidar com a pandemia se reduz a duas opções: uma é ao estilo de Trump (com uma volta à atividade econômica sob as condições de liberdade de mercado e lucratividade, mesmo que isso traga milhares de mortes a mais); a outra é a que nossa mídia chama de o “jeitinho chinês” (um controle estatal, total e digitalizado, dos indivíduos).

Entretanto, nos EUA, ainda existe uma terceira opção, que vem sendo divulgada pelo governador de Nova York, Andrew Cuomo, e pelo ex-CEO do Google, Eric Schmidt — em conjunto com Michael Bloomberg e Bill Gates e sua esposa Melinda, nos bastidores. Naomi Klein e o The Intercept chamam essa alternativa de Screen New Deal [alusão jocosa ao Green New Deal, que pressupõe uma Virada Sócioambiental. Screen New Deal seria algo como Virada para dentro das Telas] Ele vem com a promessa de manter o indivíduo a salvo das infecções, mantendo todas as liberdades pessoais que interessam aos liberais — mas será que tem chances de funcionar?

Em uma de suas reflexões sobre a morte, o comediante de stand-up Anthony Jeselnik fala sobre sua avó: “Nós achávamos que ela tinha morrido feliz, enquanto dormia. Mas a autópsia revelou uma verdade horrível: ela morreu durante a autópsia”. Esse é o problema da autópsia de Eric Schmidt sobre nossa situação: a autópsia e suas implicações tornam nossa situação muito mais catastrófica do que é para ser.

Cuomo e Schmidt anunciaram um projeto para “reimaginar a realidade pós-Covid do estado de Nova York, com ênfase na integração permanente da tecnologia em todos os aspectos da vida cívica”. Na visão de Klein, isso levará a um “futuro-sem-contato permanente, altamente lucrativo”, no qual não existirá o dinheiro vivo, nem a necessidade de sair de casa para gastá-lo. Todos os serviços e mercadorias possíveis poderão ser encomendados pela internet, entregues por drone, e “compartilhados numa tela, por meio de uma plataforma”. E, para fazer esse futuro funcionar, seria necessário explorar massivamente “trabalhadores anônimos aglomerados em armazéns, data centers, fábricas de moderação de conteúdo, galpões de manufatura de eletrônicos, minas de lítio, fazendas industriais, plantas de processamento de carne, e prisões”. Existem dois aspectos cruciais que chamam a atenção nesta descrição logo de cara.

O primeiro é o paradoxo de que os privilegiados que poderão usufruir de uma vida nos ambientes sem contato serão, também, os mais controlados: toda a vida deles estará nua à verdadeira sede do poder, à combinação do governo com a Big Tech. Está certo que as redes que são a alma de nossa existência estejam nas mãos de empresas privadas como Google, Amazon e Apple? Empresas que, fundidas com agências de segurança estatais, terão a capacidade de censurar e manipular os dados disponíveis para nós ou mesmo nos desconectar do espaço público? Lembre-se de que Schmidt e Cuomo recebem imensos investimentos públicos nessas empresas — então, não deveria o público ter também acesso a elas e poder controlá-las? Em resumo, como propõe Klein, eles não deveriam ser transformados em serviços públicos sem fins lucrativos? Sem um movimento semelhante, a democracia, em qualquer sentido significativo, será de fato abolida, já que o componente básico de nossos bens comuns — o espaço compartilhado de nossa comunicação e interação — estará sob controle privado

O segundo aspecto é que o Screen New Deal intervém na luta de classes num ponto bem específico e preciso. A crise do vírus nos conscientizou completamente do papel crucial daqueles que David Harvey chamou de “nova classe trabalhadora”: cuidadores de todos os tipos, desde enfermeiros até aqueles que entregam comida e outros pacotes, ou os que esvaziam nossas lixeiras, etc. Para nós, que conseguimos nos auto-isolar, esses trabalhadores se tornaram nosso principal contato com outro, em sua forma corpórea, uma fonte de ajuda, mas também de possível contágio. O Screen New Deal não passa de um plano para minimizar o papel visível dessa classe de cuidadores, que deve permanecer não-isolada, praticamente desprotegida, expondo-se ao perigo viral, para que nós, os privilegiados, possamos sobreviver em segurança — alguns até sonham com a possibilidade de que robôs passem a tomar conta dos idosos e lhes façam companhia… Mas esses cuidadores invisíveis podem se rebelar, exigindo maior proteção: na indústria de frigoríficos nos EUA, milhares de trabalhadores tiveram a covid, e dezenas morreram; e coisas semelhantes estão acontecendo na Alemanha. Agora, novas formas de luta de classes vão surgir

Se levarmos esse projeto à sua conclusão hiperbólica, ao final do Screen New Deal existe a ideia de um cérebro conectado, de nossos cérebros compartilhando diretamente experiências em uma Singularidade, uma espécie de autoconsciência coletiva divina. Elon Musk, outro gênio da tecnologia de nossos tempos, recentemente declarou que ele acredita que em questão de 10 anos a linguagem humana estará obsoleta e que, se alguém ainda a utilizar, será “por motivos sentimentais”. Como diretor da Neuralink, ele diz que planeja conectar um dispositivo ao cérebro humano dentro de 12 meses

Esse cenário, quando combinado com a extrapolação do futuro em casa de Naomi Klein, a partir das ambições dos simbiontes de Big Tech de Cuomo, não lembra a situação dos humanos no filme Matrix? Protegidos, fisicamente isolados e sem palavras em nossas bolhas de isolamento, estaremos mais unidos do que nunca, espiritualmente, enquanto os senhores da alta tecnologia lucram e uma multidão de milhões de humanos invisíveis faz o trabalho pesado — uma visão de pesadelo, se é que alguma vez existiu alguma

No Chile, durante os protestos que eclodiram em outubro de 2019, uma pichação num muro dizia: “Outro fim de mundo é possível”. Essa deveria ser nossa resposta para o Screen New Deal: sim, nosso mundo chegou ao fim, mas um futuro-sem-contato não é a única alternativa, outro fim de mundo é possível.

Ética cresce em importância no mundo com menos religião, diz Luciano Floridi (Folha de S.Paulo)

Folha de S.Paulo

Raphael Hernandes – 19 de fevereiro de 2020

Ser um pioneiro em um dos ramos de uma área do conhecimento que possui milênios de existência, a filosofia, é para poucos. E esse é o caso do italiano Luciano Floridi, 55, professor da Universidade de Oxford.

Ele é um dos primeiros, e mais proeminentes, nomes nos campos de filosofia e ética da informação. Esses ramos estudam tópicos ligados à computação e tecnologia. É conselheiro da área para o governo britânico e trabalhou para empresas gigantes da área, como Google e a chinesa Tencent.

Ele também se destaca quando o assunto é especificamente IA (inteligência artificial). Floridi foi um dos 52 autores das “Orientações éticas para uma IA de confiança”, da União Europeia.

À Folha, falou sobre temas que foram desde o elementar na sua área, como a definição de inteligência artificial, a discussões mais complexas acerca de como pensar nossa relação com a tecnologia.

Para ele, a discussão moral cresce em importância na era digital. “Temos menos religião. As pessoas tendem a associar ética à religião um pouco menos do que no passado”, diz. “Ela precisa se sustentar sozinha.”

A conversa por videochamada durou aproximadamente uma hora e foi interrompida apenas uma vez: quando a mulher de Floridi, brasileira, foi embarcar num avião para visitar o país natal e ele quis desejar uma boa viagem.

A fala paciente e educada deu lugar a irritação quando o assunto se tornou pensamento de Nick Bostrom, também filósofo da Universidade de Oxford, que versa sobre os riscos de a IA destruir a humanidade.

“A IA descrita na singularidade e na superinteligência de Nick Bostrom não é impossível”, diz. “Da mesma forma que é possível que uma civilização extraterrestre chegue aqui, domine e escravize a humanidade. Impossível? Não. Vamos nos planejar para o caso de isso acontecer? Só pode ser piada.”

*

Como definir IA? São artefatos construídos pelo homem capazes de fazer coisas no nosso lugar, para nós e, às vezes, melhor do que nós, com uma habilidade especial que não encontramos em outros artefatos mecânicos: aprender a partir de sua performance e melhorar.
Uma forma de descrever IA é como uma espécie de reservatório de operações para fazer coisas que podemos aplicar em contextos diferentes. Podemos aplicar para economizar eletricidade em casa, para encontrar informações interessantes sobre pessoas que visitam minha loja, para melhorar a câmera do meu celular, para recomendar em um site outros produtos dos quais o consumidor gostaria.

Na academia há muitas opiniões contrastantes sobre o que é IA. A definição de IA é importante? Uma definição diz “isso é aquilo” e “aquilo é isso”, como “água é H2O” e “H2O é água” e não tem erro. Não temos uma definição sobre IA dessa forma, mas também não temos definição de muitas coisas importantes na vida como amor, inteligência e por aí vai. Muitas vezes temos um bom entendimento, conseguimos reconhecer essas coisas ao vê-las. É crucial ter um bom entendimento da tecnologia porque aí temos as regras e a governança de algo que compreendemos.

Qual a importância da ética hoje, uma era digital? Ela se tornou mais e mais importante porque nós temos algo mais e algo menos. Temos menos religião, então ela precisa se sustentar sozinha. Não se pode justificar algo dizendo “porque a Igreja diz isso” ou porque “Deus mandou”. Um pouco menos de religião tornou o debate ético mais difícil, mas mais urgente.
E temos algo mais: falamos muito mais uns com os outros do que em qualquer momento no passado. Estou falando de globalização. De repente, diferentes visões sobre o que está certo e errado estão colidindo de uma forma que nunca aconteceu. Quanto mais tecnologia, ciência e poder tivermos sobre qualquer coisa –sociedade, o ambiente, nossas próprias vidas–, mais urgentes ficam as questões éticas.

E por que discutir ética em IA? Até recentemente, entendíamos em termos de “intervenções divinas” (para as pessoas do passado que acreditavam em Deus), “intervenções humanas” ou “intervenções animais”. Essas eram as forças possíveis. É como se tivéssemos um tabuleiro de xadrez em que, de repente, surge uma peça nova. Claramente, essa peça muda o jogo todo. É IA.
Se você tem algo que pode fazer coisas no mundo de forma autônoma e aprendendo, de modo que podem mudar seus próprios programas, sua atividade requer entendimento de certo e errado: ética.

Como respondemos essas perguntas e definimos os limites? No último ano tivemos um florescer de códigos éticos para IA. Dois em particular são bem importantes pelo alcance. Um é o da União Europeia. Fizemos um bom trabalho, penso, e temos uma boa estrutura na Europa para entender IA boa e não tão boa. O outro é da OCDE, uma estrutura semelhante.

Críticos dizem que esses documentos não são específicos o suficiente. O sr. vê eles como um primeiro passo? Mostra que, pelo menos, algumas pessoas em algum lugar se importam o suficiente para produzir um documento sobre essa história toda. Isso é melhor do que nada, mas é só isso: melhor que nada. Alguns deles são completamente inúteis.
O que acontece agora é que toda empresa, toda instituição, todo governo sente que não pode ser deixado para trás. Se 100 empresas têm um documento com suas estruturas e regras para IA, se sou a empresa 102 também preciso ter. Não posso ser o único sem.
Precisamos fazer muito mais. Por isso, as diretrizes verdadeiras são feitas por governos, organizações ou instituições internacionais. Se você tem instituições internacionais, como a OECD, União Europeia, Unesco, intervindo, já estamos em um novo passo na direção certa.
Olhe, por exemplo, a IA aplicada a reconhecimento facial. Já tivemos esse debate. Uso reconhecimento facial na minha loja? No aeroporto? Esse buraco tem que ser tapado e as pessoas o estão tapando. Eu tendo a ser um pouco otimista.

E como estamos nessa tradução de diretrizes em políticas práticas? Num contexto geral, vejo grandes empresas desenvolvendo serviços de consultoria para seus clientes e ajudando a verificar se estão de acordo com as regras e regulações, bem como se levaram em consideração questões éticas.
Há lacunas e mais precisa ser feito, mas algo já está disponível. As pessoas estão se mexendo em termos de legislação, autorregulação, políticas ou ferramentas digitais para traduzir princípios em práticas. O que se pode fazer é se certificar que os erros aconteçam o mais raramente possível e que, quando acontecerem, haja uma forma de retificar.

Com diferentes entidades, governos, instituições e empresas criando suas regras para uso de IA, não corremos o risco de ficar perdidos em termos de qual documento seguir? Um pouco, sim. No começo pode ter discordância, ou visões diferentes, mas isso é algo que já vivemos no passado.
Toda a história de padrões industriais e de negócios é cheia desses desacordos e, depois, reconciliação e encontrar uma plataforma comum para todos estarem em concordância.

As grandes empresas de tecnologia estão pedindo por regulação, o que é estranho, visto que elas normalmente tentam autoregulação. O sr. esteve com uma delas, a Google. Por que esse interesse das empresas de tecnologia agora? Há alguns motivos para isso. O primeiro é certeza: eles querem ter certeza do que é certo e errado. Empresas gostam de certeza, mais até do que de regras boas. Melhor ter regras ruins do que regra nenhuma. A segunda coisa é que entendem que a opinião pública pede por uma boa aplicação de IA. Dado que é opinião pública, tem que vir da sociedade o que é aceitável e o que não é. Empresas gostam de regulações desde que elas ajudem.

Há diferença ao pensar em regulações para sistemas com finalidades diferentes? Por exemplo, é diferente pensar em regulação em IA para carros automatizados e IA para sugestão de músicas? Sim e não. Há regulações que são comuns para muitas áreas. Pense nas regulações de segurança envolvendo eletricidade. Não importa se é uma furadeira elétrica, um forno elétrico ou um carro elétrico. É eletricidade e, portanto, tem regulações de segurança. Isso se aplicaria igualmente à IA. Mas aí você tem algo específico: você tem segurança ligada aos freios para o carro, não para o micro-ondas. Isso é bem específico. Penso, então, numa combinação dos dois: princípios que cubram várias áreas diferentes, diretrizes que se espalhem horizontalmente, mas também verticalmente pensando em setor por setor.

Quão longe estamos de ter essas diretrizes estabelecidas? Falamos de meses, anos, uma geração? Alguns anos. Eu não me surpreenderia se tivéssemos essa conversa em cinco anos e o que dissemos hoje fosse história.

E como funciona esse processo de pensamento na prática? Por exemplo, no caso de carros autônomos, como se chega a uma conclusão em relação à responsabilidade do caso de acidente: é do motorista, da fabricante, de quem? Tínhamos isso em muitos outros contextos antes da IA. A recomendação é distribuir a responsabilidade entre todos os agentes envolvidos, a menos que eles consigam provar que não tiveram nada a ver com acidente.
Um exemplo bem concreto: na Holanda, se você andar de bicicleta ao lado de alguém, sem problemas. Você pode andar na rua, lado a lado com alguém e tudo bem. Se uma terceira pessoa se junta a vocês, é ilegal. Não se pode ir com três pessoas lado a lado numa rua pública. Quem recebe a multa? Todos os três, porque quando A e B estavam lado a lado e o C chega até eles, A e B poderiam reduzir a velocidade ou parar totalmente para que o C passasse. Agora, na mesma Holanda, outro exemplo, se dois barcos estão parados na margem do rio lado a lado, é legal. Se um terceiro barco chegar e parar ao lado deles, é ilegal. Nesse caso, somente o terceiro barco tomaria uma multa. Por quê? Porque os outros dois barcos não podem ir para lugar algum. Não é culpa deles. Pode ver que são dois exemplos bastante elementares, bem claros, com três agentes. Em um caso igualmente responsáveis e a responsabilidade é distribuída, no outro caso apenas um responsável.
Com IA é o mesmo. Em contextos nos quais tivermos uma pessoa, doida, usando IA para algo mal, a culpa é dessa pessoa. Não tem muito debate. Em muitos outros contextos, com muitos agentes, quem será culpado? Todos, a menos que provem que não fizeram nada de errado. Então o fabricante do carro, do software, o motorista, até mesmo a pessoa que atravessou a rua no lugar errado. Talvez haja corresponsabilidade que precise ser distribuída entre eles.

Seria sempre uma análise caso a caso? Acho que é mais tipos de casos. Não só um caso isolado, mas uma família de casos.
Façamos um exemplo realista. Se uma pessoa dirigindo em um carro autônomo não tem como dirigir, usar um volante, nada. É como eu em um trem, tenho zero controle. Aí o carro se envolve num acidente. De quem é a culpa? Você culparia um passageiro pelo acidente que o trem teve? Claro que não. Num caso em que haja um volante, em que haja um grande botão vermelho dizendo “se algo der errado, aperte o botão”… Quem é responsável? O fabricante do carro e o motorista que não apertou o botão.
Precisamos ser bastante concretos e nos certificar de que existem tipologias e, não exatamente caso a caso, mas compreendendo que caso tal pertence a tal tipologia. Aí teremos um senso claro do que está acontecendo.

Em suas palestras, o sr. menciona um uso em excesso e a subutilização de IA. Quais os problemas nessas situações? O excesso de uso, com um exemplo concreto, é como o debate que temos hoje sobre reconhecimento facial. Não precisamos disso em todos os cantos. É como matar mosquitos com uma granada.
A subutilização é típica, por exemplo, no setor de saúde. Não usamos porque a regulação não é muito clara, as pessoas têm medo das consequências.

A IA vai criar o futuro, estar em tudo? Temos uma grande oportunidade de fazer muito trabalho bom, tanto para nossos problemas sociais, desigualdade em particular, e para o ambiente, particularmente aquecimento global. É uma tecnologia muito poderosa que, nas mãos certas e com a governança correta, poderia fazer coisas fantásticas. Me preocupa um pouco o fato de que não estamos fazendo isso, estamos perdendo a oportunidade.
O motivo de a ética ser tão importante é exatamente porque a aplicação correta dessa tecnologia precisará de um projeto geral sobre a nossa sociedade. Gosto de chamá-lo de “projeto humano”. O que a sociedade irá querer. Qual futuro queremos deixar para as próximas gerações? Estamos preocupados com outras coisas, como usar IA para gerar mais dinheiro, basicamente.

E os direitos dos robôs? Deveríamos estar pensando nisso? [Risos]. Não, isso é uma piada. Você daria direitos à sua lavadora de louças? É uma peça de engenharia. É um bom entretenimento [falar de direito dos robôs], podemos brincar sobre isso, mas não falemos de Star Wars.

O sr. é crítico em relação à ficção científica que trata do fim do mundo por meio de IA ou superinteligência. Não vê a ideia de Nick Bostrom como uma possibilidade? Acho que as pessoas têm jogado com alguns truques. Esses são truques que ensinamos a alunos de filosofia no primeiro ano. O truque é falar sobre “possibilidade” e é exatamente essa a palavra que usam.
Deixe-me dar um exemplo: imagine que eu compre um bilhete de loteria. É possível que eu ganhe? Claro. Compro outro bilhete de outra loteria. É possível que eu ganhe da segunda vez? Sim, mas não vai acontecer. É improvável, é insignificantemente possível. Esse é o tipo de racionalização feita por Nick Bostrom. “Ah! Mas você não pode excluir a possibilidade…” Não, não posso. A IA descrita na singularidade e na superinteligência de Nick Bostrom não é impossível. Concordo. Significa que é possível? Não.
Da mesma forma que é possível que uma civilização extraterrestre chegue aqui, domine e escravize a humanidade. Impossível? Hmmm. Não. Vamos nos planejar para o caso de isso acontecer? Só pode ser piada.

A IA é uma força para o bem? Acho que sim. Como a maioria das tecnologias que já desenvolvemos são. Quando falamos da roda, alfabeto, computadores, eletricidade… São todas coisas boas. A internet. É tudo coisa boa. Podemos usar para algo ruim? Absolutamente.
Sou mais otimista em relação à tecnologia e menos em relação à humanidade. Acho que faremos uma bagunça com ela. Por isso, discussões como a do Nick Bostrom, singularidade, etc. não são simplesmente engraçadas. Elas distraem, e isso é sério.
Conforme falamos, temos 700 milhões de pessoas sem acesso a água limpa que poderiam usar IA para ter uma chance. E você realmente quer se preocupar com algum Exterminador do Futuro? Skynet? Eticamente falando, é irresponsável. Pare de ver Netflix e caia na real.

Reportagem: Raphael Hernandes/ Edição: Camila Marques, Eduardo Sodré, Roberto Dias / Ilustrações e infografia: Carolina Daffara

Marcelo Leite: Desinteligência artificial agrava Covid-19 (Folha de S.Paulo)

www1.folha.uol.com.br

04 de maio de 2020

Terça-feira (28) participei de uma teleconversa curiosa, sobre inteligência artificial (IA) e humanização da medicina. Parecia contradição nos termos, em especial nesta pandemia de Covid-19, ou debate sobre sexo dos anjos, quando estamos fracassando já na antessala da alta tecnologia –realizar testes diagnósticos, contar mortes corretamente e produzir dados estatísticos confiáveis.

O encontro virtual, que vai ao ar amanhã, faz parte de uma série (youtube.com/rio2c) que vem substituir a conferência sobre economia criativa Rio2C, cuja realização neste mês foi cancelada. Coube-me moderar o diálogo entre Sonoo Thadaney, do Presence ­–centro da Universidade Stanford dedicado à humanização do atendimento de saúde–, e Jorge Moll Neto, do Instituto D’Or de Pesquisa e Ensino (Idor), conhecido como Gito.

O coronavírus CoV-2 já legou cerca de 3,5 milhões de infectados e 250 mil mortos (números subestimados). A pandemia é agravada por líderes de nações populosas que chegaram ao poder e nele se mantêm espalhando desinformação com ajuda de algoritmos de redes sociais que privilegiam a estridência e os vieses de confirmação de seus seguidores.

Você entendeu: Donald Trump (EUA, 1/3 dos casos no mundo) e Jair Bolsonaro (Brasil, um distante 0,2% do total, mas marchando para números dantescos). Trump corrigiu alguns graus no curso na nau de desvairados em que se tornou a Casa Branca; o Messias que não faz milagres ainda não deu sinais de imitá-lo, porque neste caso seria fazer a coisa certa.

Na teleconversa da Rio2C, Sonoo e Gito fizeram as perorações de praxe contra a substituição da ciência por ideologia na condução da pandemia. O diretor do Idor deu a entender que nunca viu tanta besteira saindo da boca de leigos e autointitulados especialistas.

A diretora do centro de Stanford, originária da Índia, disse que, se precisar preparar um frango tandoori, vai ligar e perguntar para quem sabe fazer. E não para qualquer médico que se aventura nos mares da epidemiologia dizendo que a Terra é plana, deduzo eu, para encompridar a metáfora, na esperança de que leitores brasileiros entendam de que deputado se trata.

Há razão para ver o vídeo da conversa (com legendas em português) e sair um pouco otimista. Gito afirmou que se dá mais importância e visibilidade para consequências não pretendidas negativas da tecnologia.

No caso, a IA e seus algoritmos dinâmicos, que tomam resultados em conta para indicar soluções, como apresentar em cada linha do tempo na rede social as notas com maior probabilidade de atraírem novos seguidores e de serem reproduzidas, curtidas ou comentadas (o chamado engajamento, que muitos confundem com sucesso).

Um bom nome para isso seria desinteligência artificial. A cizânia se espalha porque os usuários aprendem que receberão mais cliques quanto mais agressivos forem, substituindo por raiva os argumentos de que não dispõem para confirmar as próprias convicções e as daqueles que pensam como ele (viés de confirmação).

Já se pregou no passado que se deve acreditar mesmo que seja absurdo, ou porque absurdo (ouçam os “améns” com que fanáticos brindam Bolsonaro). Também já se disse que o sono da razão produz monstros.

O neurocientista do Idor prefere desviar a atenção para efeitos não pretendidos positivos das tecnologias. Cita as possibilidades abertas para enfrentar a Covid-19 com telefones celulares de última geração disseminados pelo mundo, mesmo em países pobres, como difusão de informação e bases de dados para monitorar mobilidade em tempos de isolamento social.

Há também os aplicativos multiusuário de conversa com vídeo, que facilitam o contato para coordenação entre colegas trabalhando em casa, a deliberação parlamentar a distância e, claro, as teleconsultas entre médicos e pacientes.

Sonoo diz que a IA libera profissionais de saúde para exercerem mais o que está na base da medicina, cuidar de pessoas de carne e osso. Mesmo que seja em ambiente virtual, o grande médico se diferencia do médico apenas bom por tratar o doente, não a doença.

Fica tudo mais complicado quando o espectro do contágio pelo corona paira sobre todos e uma interface de vídeo ou a parafernália na UTI afasta o doutor do enfermo. Mas há dicas simples para humanizar esses encontros, de portar uma foto da pessoa por trás da máscara a perguntar a origem de objetos que se vê pela tela na casa do paciente (mais sugestões em inglês aqui: youtu.be/DbLjEsD1XOI).

Conversamos ainda sobre diversidade, equidade, acesso e outras coisas importantes. Para terminar, contudo, cabe destacar o chamado de Gito para embutir valores nos algoritmos e chamar filósofos e outros especialistas de humanidades para as equipes que inventam aplicações de IA.

Os dois governos mencionados, porém, são inimigos da humanidade, no singular (empatia, mas também conjunto de mulheres, homens, velhos, crianças, enfermos, sãos, deficientes, atletas, patriotas ou não, ateus e crentes) e no plural (disciplinas que se ocupam das fontes e razões do que dá certo ou dá errado nas sociedades humanas e na cabeça das pessoas que as compõem).

São os reis eleitos da desinteligência artificial.

A deriva medieval da Internet (Outras Palavras/New York Magazine)

Senhores a quem entregamos a riqueza de nossos dados. Programas e objetos “encantados” que comandam nossas vidas. O conhecimento comum controlado, como na Inquisição. “Novas” tecnologias ameaçam conjurar vasto retrocesso

OutrasPalavras Tecnologia em Disputa

por Max Read

Publicado 09/12/2019 às 19:29 – Atualizado 09/12/2019 às 19:57

Por Max Read, na New York Magazine | Tradução: Antonio Martins | Imagem: Camponeses pagando tributos a seus senhores, xilogravura do século XV

No final de agosto, um barco de velas pretas apareceu no porto, carregando uma visionária de 16 anos, uma garota que navegara do norte distante através de um grande oceano. Uma multidão de moradores e viajantes, encantados por suas profecias, reuniu-se para lhe dar boas vindas. Ela viera para falar às nações da Terra, para advertir-nos de nossas vaidades e da catástrofe que se aproxima. “Havia quatro gerações saudando-a e dizendo, em cânticos, que a amavam”, observou o escritor Dean Kissick. “Quando ela pisou em terra, pareceu algo messiânico”.

Não posso ter sido a única pessoa a sentir que estava vivendo, estranhamente, nas páginas de um épico fantástico, no momento em que Greta Thunberg desceu em Nova York. Durante a maior parte de minha vida, o paradigma para imaginar o futuro foi a ficção científica distópica. Em cada foto de uma cidade reluzente de neon, em cada história de ciberguerra sem regras e limites, refletiam-se as visões ultramodernas e hipercapitalistas de escritores cyberpunk como Wiliam Gibson, cujo trabalho foi tão influente que moldou a forma como os primeiros arquitetos da internet compreenderam sua criação. Mas onde se encaixaria, no futuro noir e high-tech que me ensinaram a esperar, uma menina profetisa navegando do norte gelado para confrontar os reis e rainhas do planeta? Que conto de ciber intriga corporativa incluiria uma visionária liderando um exército de crianças em marchas pelo globo?

Refletindo depois, percebi que a história lembra menos o futuro cyberpunk de Gibson que o passado fantástico de J.R.R. Tolkien; menos tecnologia e cibernética que mágica e apocalipse. A internet não parece estar nos transformando em sofisticados ciborgues, e sim em camponeses medievais rudes, extasiados por um sempre presente reino de espíritos e cativos de senhores autocráticos e distantes. E se não estivermos sendo impulsionados rumo a um futuro cyberpunk, e sim atirados em algum passado pré-moderno fantástico?

Em minha própria vida quotidiana, eu já me relaciono constantemente com forças mágicas ao mesmo tempo sinistras e benevolentes. Observo de longe, através do cristal, os movimentos de meus inimigos. (Ou seja, eu odeio-e-sigo pessoas no Instagram ou Facebook). Leio histórias sobre símbolos amaldiçoados tão poderosos que tornam incomunicativo qualquer um que os contemple (Ou seja, glifos Unicode que paralisam seu iPhone). Recuso-me a escrever os nomes de inimigos míticos por temer trazê-los a minha presença, assim como os membros de tribos proto-germânicas usavam o termo eufemístico marrom, em vem de urso, para não invocar um deles. (Ou seja, intencionalmente altero palavras como Gamergate quando as escrevo)1. Realizo rituais supersticiosos para obter a aprovação dos demônios (Ou seja, daemons, os programas autônomos de retaguarda sobre os quais a computação moderna se desenvolve).

Esta estranha dança de rituais e superstições irá se tornar ainda mais intensa na próxima década. Graças a smartphones ubíquos e ao cellular data, a internet tornou-se uma espécie de camada sobrenatural instalada no topo de vida quotidiana, um reino facilmente acessível de poder temível, visões febris e batalhas espirituais apocalípticas. O medievalista Richard Wunderli descreveu o mundo dos camponeses do século XV como algo “encantado” – “limitado apenas por uma barreira translúcida e porosa, que levava ao reino mais poderoso dos espíritos, demônios, anjos e santos”. Não soa tão diferente de um mundo em que barreiras literalmente translúcidas separam-nos dos trolls, demônios e ícones pop-star a cujas menções no Twitter, e comentários no Instagram, eu deveria fazer uma peregrinação quase religiosa.

A estrutura da internet aponta para um arranjo que Bruce Schneider, um especialista em cibersegurança, chama de “feudalismo digital”. Por meio dele, os grandes proprietários – plataformas como o Google e o Facebook – estão se tornando nossos senhores feudais, e estamos nos reduzindo a seus vassalos. “Nós vamos abastecê-los com o dados que emanam de nossa navegação, em troca de vaga proteção contra saqueadores que buscam brechas de segurança”. O senso de impotência que podemos sentir diante da justiça algorítmica opaca das megaplataformas – e o senso de mistério que tais mecanismos deveriam engendrar – não teriam parecido estranhos para um camponês medieval. (Uma vez que você tenha explicado, é claro, o que significa um algoritmo).

E à medida em que a internet enfeitice cada vez mais objetos – “smart” TVs, “smart” fornos, “smart” alto-falantes, “smart” vibradores – sua lógica feudal abarcará também o mundo material. Você não possui mais o programa de seu telefone, assim como um camponês não possuía seu lote de terra. E quando seu carro ou fechadura de casa forem igualmente encantados, um senhor distante poderá expulsá-lo fácil e arbitrariamente. Os robôs de assistência ao consumidor aos quais você entregou seu caso serão tão impiedosos e incapazes de perdão como um xerife medieval. Izabella Kaminska sugere, no Financial Times, que no âmbito do controle quase feudal do capitalismo de compartilhamento por seus contratantes, há “potencial para o retorno da estrutura de guildas”. Motoristas de aplicativos, por exemplo, podem, em algum momento, criar um corpo independente credenciador, para garantir a portabilidade dos dados e da reputação entre as “fronteiras” dos “senhores” (ou seja, Uber, 99 ou Lyft), assim como os artesãos usavam o pertencimento a uma guilda como credenciais, no início do milênio passado.

Para onde esta camada de mágica, carregada espiritualmente e organizada à moda feudal, levaria nossa política e cultura? Poderíamos olhar para governantes como Donald Trump, que manejam o poder como um rei absolutista ou um papa caviloso e que fala, como diversos observadores notaram, como um herói grego ou um senhor de guerra anglo-saxão. Ou seja, no estilo fanfarrão e altamente repetitivo da poesia época, característica das culturas orais.

Paradoxalmente, o caráter efêmero e a densidade rala dos textos nas mídias sociais estão recriando as circunstâncias de uma sociedade pré-letrada: um mundo em que a informação é rapidamente esquecida e nada pode ser facilmente consultado. (Como os monges medievais copiando Aristótoles, o Google e o Facebook coletarão e ordenarão o conhecimento do mundo; como a igreja católica medieval, controlarão rigorosamente sua apresentação e acessibilidade). Sob tais condições, a memorabilidade e a concisão – as mesmas qualidades que podem fazer alguém hábil no Twitter – serão mais valorizadas que a força do argumento; e líderes políticos bem-sucedidos, para os quais a verdade factual é menos importante que a perpétua repetição de um mito duradouro, focarão no auto-engrandecimento repetitivo,

Tudo isso, é claro, ocorrerá diante de um pano de fundo de desastre: um mundo natural volátil, em ruínas, estranho e imprevisível em sua força e violência. Está ficando cada vez mais difícil prever o tempo, e os efeitos da mudança climática atiraram no território das dúvidas o vasto conhecimento que tornava o mundo familiar e governável. A natureza aparece para nós como tempestades aniquiladoras, incêndios furiosos, enchentes épicas, uma manifestação literal de nossos pecados terrestres. Presos numa cena pré-letramento, governados por ilusionistas e nepotistas, cativos de senhores feudais, circundados por ritual e magia – é de surpreender que nos voltemos a uma garota visionária, para nos salvar do apocalipse que se aproxima?

1Alusão intraduzível: refere-se a polêmica antifeminista ocorrida nos EUA – ver Wikipedia (Nota de Outras Palavras)

With little training, machine-learning algorithms can uncover hidden scientific knowledge (Science Daily)

Date: July 3, 2019 Source: DOE/Lawrence Berkeley National Laboratory

Summary: Researchers have shown that an algorithm with no training in materials science can scan the text of millions of papers and uncover new scientific knowledge. They collected 3.3 million abstracts of published materials science papers and fed them into an algorithm called Word2vec. By analyzing relationships between words the algorithm was able to predict discoveries of new thermoelectric materials years in advance and suggest as-yet unknown materials as candidates for thermoelectric materials.


Sure, computers can be used to play grandmaster-level chess (chess_computer), but can they make scientific discoveries? Researchers at the U.S. Department of Energy’s Lawrence Berkeley National Laboratory (Berkeley Lab) have shown that an algorithm with no training in materials science can scan the text of millions of papers and uncover new scientific knowledge.

A team led by Anubhav Jain, a scientist in Berkeley Lab’s Energy Storage & Distributed Resources Division, collected 3.3 million abstracts of published materials science papers and fed them into an algorithm called Word2vec. By analyzing relationships between words the algorithm was able to predict discoveries of new thermoelectric materials years in advance and suggest as-yet unknown materials as candidates for thermoelectric materials.

“Without telling it anything about materials science, it learned concepts like the periodic table and the crystal structure of metals,” said Jain. “That hinted at the potential of the technique. But probably the most interesting thing we figured out is, you can use this algorithm to address gaps in materials research, things that people should study but haven’t studied so far.”

The findings were published July 3 in the journal Nature. The lead author of the study, “Unsupervised Word Embeddings Capture Latent Knowledge from Materials Science Literature,” is Vahe Tshitoyan, a Berkeley Lab postdoctoral fellow now working at Google. Along with Jain, Berkeley Lab scientists Kristin Persson and Gerbrand Ceder helped lead the study.

“The paper establishes that text mining of scientific literature can uncover hidden knowledge, and that pure text-based extraction can establish basic scientific knowledge,” said Ceder, who also has an appointment at UC Berkeley’s Department of Materials Science and Engineering.

Tshitoyan said the project was motivated by the difficulty making sense of the overwhelming amount of published studies. “In every research field there’s 100 years of past research literature, and every week dozens more studies come out,” he said. “A researcher can access only fraction of that. We thought, can machine learning do something to make use of all this collective knowledge in an unsupervised manner — without needing guidance from human researchers?”

‘King — queen + man = ?’

The team collected the 3.3 million abstracts from papers published in more than 1,000 journals between 1922 and 2018. Word2vec took each of the approximately 500,000 distinct words in those abstracts and turned each into a 200-dimensional vector, or an array of 200 numbers.

“What’s important is not each number, but using the numbers to see how words are related to one another,” said Jain, who leads a group working on discovery and design of new materials for energy applications using a mix of theory, computation, and data mining. “For example you can subtract vectors using standard vector math. Other researchers have shown that if you train the algorithm on nonscientific text sources and take the vector that results from ‘king minus queen,’ you get the same result as ‘man minus woman.’ It figures out the relationship without you telling it anything.”

Similarly, when trained on materials science text, the algorithm was able to learn the meaning of scientific terms and concepts such as the crystal structure of metals based simply on the positions of the words in the abstracts and their co-occurrence with other words. For example, just as it could solve the equation “king — queen + man,” it could figure out that for the equation “ferromagnetic — NiFe + IrMn” the answer would be “antiferromagnetic.”

Word2vec was even able to learn the relationships between elements on the periodic table when the vector for each chemical element was projected onto two dimensions.

Predicting discoveries years in advance

So if Word2vec is so smart, could it predict novel thermoelectric materials? A good thermoelectric material can efficiently convert heat to electricity and is made of materials that are safe, abundant and easy to produce.

The Berkeley Lab team took the top thermoelectric candidates suggested by the algorithm, which ranked each compound by the similarity of its word vector to that of the word “thermoelectric.” Then they ran calculations to verify the algorithm’s predictions.

Of the top 10 predictions, they found all had computed power factors slightly higher than the average of known thermoelectrics; the top three candidates had power factors at above the 95th percentile of known thermoelectrics.

Next they tested if the algorithm could perform experiments “in the past” by giving it abstracts only up to, say, the year 2000. Again, of the top predictions, a significant number turned up in later studies — four times more than if materials had just been chosen at random. For example, three of the top five predictions trained using data up to the year 2008 have since been discovered and the remaining two contain rare or toxic elements.

The results were surprising. “I honestly didn’t expect the algorithm to be so predictive of future results,” Jain said. “I had thought maybe the algorithm could be descriptive of what people had done before but not come up with these different connections. I was pretty surprised when I saw not only the predictions but also the reasoning behind the predictions, things like the half-Heusler structure, which is a really hot crystal structure for thermoelectrics these days.”

He added: “This study shows that if this algorithm were in place earlier, some materials could have conceivably been discovered years in advance.” Along with the study the researchers are releasing the top 50 thermoelectric materials predicted by the algorithm. They’ll also be releasing the word embeddings needed for people to make their own applications if they want to search on, say, a better topological insulator material.

Up next, Jain said the team is working on a smarter, more powerful search engine, allowing researchers to search abstracts in a more useful way.

The study was funded by Toyota Research Institute. Other study co-authors are Berkeley Lab researchers John Dagdelen, Leigh Weston, Alexander Dunn, and Ziqin Rong, and UC Berkeley researcher Olga Kononova.


Story Source:

Materials provided by DOE/Lawrence Berkeley National Laboratory. Note: Content may be edited for style and length.


Journal Reference:

  1. Vahe Tshitoyan, John Dagdelen, Leigh Weston, Alexander Dunn, Ziqin Rong, Olga Kononova, Kristin A. Persson, Gerbrand Ceder, Anubhav Jain. Unsupervised word embeddings capture latent knowledge from materials science literature. Nature, 2019; 571 (7763): 95 DOI: 10.1038/s41586-019-1335-8

Animal training techniques teach robots new tricks (Science Daily)

Virtual dogs take place of programming

Date:
May 16, 2016
Source:
Washington State University
Summary:
Researchers are using ideas from animal training to help non-expert users teach robots how to do desired tasks.

Virtual environments in which trainers gave directions to robot dog. Credit: Image courtesy of Washington State University

Researchers at Washington State University are using ideas from animal training to help non-expert users teach robots how to do desired tasks.

The researchers recently presented their work at the international Autonomous Agents and Multiagent Systems conference.

As robots become more pervasive in society, humans will want them to do chores like cleaning house or cooking. But to get a robot started on a task, people who aren’t computer programmers will have to give it instructions.

“We want everyone to be able to program, but that’s probably not going to happen,” said Matthew Taylor, Allred Distinguished Professor in the WSU School of Electrical Engineering and Computer Science. “So we needed to provide a way for everyone to train robots — without programming.”

User feedback improves robot performance

With Bei Peng, a doctoral student in computer science, and collaborators at Brown University and North Carolina State University, Taylor designed a computer program that lets humans teach a virtual robot that looks like a computerized pooch. Non-computer programmers worked with and trained the robot in WSU’s Intelligent Robot Learning Laboratory.

For the study, the researchers varied the speed at which their virtual dog reacted. As when somebody is teaching a new skill to a real animal, the slower movements let the user know that the virtual dog was unsure of how to behave. The user could then provide clearer guidance to help the robot learn better.

“At the beginning, the virtual dog moves slowly. But as it receives more feedback and becomes more confident in what to do, it speeds up,” Peng said.

The user taught tasks by either reinforcing good behavior or punishing incorrect behavior. The more feedback the virtual dog received from the human, the more adept the robot became at predicting the correct course of action.

Applications for animal training

The researchers’ algorithm allowed the virtual dog to understand the tricky meanings behind a lack of feedback — called implicit feedback.

“When you’re training a dog, you may withhold a treat when it does something wrong,” Taylor explained. “So no feedback means it did something wrong. On the other hand, when professors are grading tests, they may only mark wrong answers, so no feedback means you did something right.”

The researchers have begun working with physical robots as well as virtual ones. They also hope to eventually use the program to help people learn to be more effective animal trainers.

Artificial intelligence replaces physicists (Science Daily)

Date:
May 16, 2016
Source:
Australian National University
Summary:
Physicists are putting themselves out of a job, using artificial intelligence to run a complex experiment. The experiment created an extremely cold gas trapped in a laser beam, known as a Bose-Einstein condensate, replicating the experiment that won the 2001 Nobel Prize.

The experiment, featuring the small red glow of a BEC trapped in infrared laser beams. Credit: Stuart Hay, ANU

Physicists are putting themselves out of a job, using artificial intelligence to run a complex experiment.

The experiment, developed by physicists from The Australian National University (ANU) and UNSW ADFA, created an extremely cold gas trapped in a laser beam, known as a Bose-Einstein condensate, replicating the experiment that won the 2001 Nobel Prize.

“I didn’t expect the machine could learn to do the experiment itself, from scratch, in under an hour,” said co-lead researcher Paul Wigley from the ANU Research School of Physics and Engineering.

“A simple computer program would have taken longer than the age of the Universe to run through all the combinations and work this out.”

Bose-Einstein condensates are some of the coldest places in the Universe, far colder than outer space, typically less than a billionth of a degree above absolute zero.

They could be used for mineral exploration or navigation systems as they are extremely sensitive to external disturbances, which allows them to make very precise measurements such as tiny changes in the Earth’s magnetic field or gravity.

The artificial intelligence system’s ability to set itself up quickly every morning and compensate for any overnight fluctuations would make this fragile technology much more useful for field measurements, said co-lead researcher Dr Michael Hush from UNSW ADFA.

“You could make a working device to measure gravity that you could take in the back of a car, and the artificial intelligence would recalibrate and fix itself no matter what,” he said.

“It’s cheaper than taking a physicist everywhere with you.”

The team cooled the gas to around 1 microkelvin, and then handed control of the three laser beams over to the artificial intelligence to cool the trapped gas down to nanokelvin.

Researchers were surprised by the methods the system came up with to ramp down the power of the lasers.

“It did things a person wouldn’t guess, such as changing one laser’s power up and down, and compensating with another,” said Mr Wigley.

“It may be able to come up with complicated ways humans haven’t thought of to get experiments colder and make measurements more precise.

The new technique will lead to bigger and better experiments, said Dr Hush.

“Next we plan to employ the artificial intelligence to build an even larger Bose-Einstein condensate faster than we’ve seen ever before,” he said.

The research is published in the Nature group journal Scientific Reports.


Journal Reference:

  1. P. B. Wigley, P. J. Everitt, A. van den Hengel, J. W. Bastian, M. A. Sooriyabandara, G. D. McDonald, K. S. Hardman, C. D. Quinlivan, P. Manju, C. C. N. Kuhn, I. R. Petersen, A. N. Luiten, J. J. Hope, N. P. Robins, M. R. Hush. Fast machine-learning online optimization of ultra-cold-atom experimentsScientific Reports, 2016; 6: 25890 DOI: 10.1038/srep25890

Robôs inteligentes podem levar ao fim da raça humana, diz Stephen Hawking (Folha de S.Paulo)

SALVADOR NOGUEIRA

COLABORAÇÃO PARA FOLHA

16/12/2014 02h03

O físico britânico Stephen Hawking está causando novamente. Em entrevista à rede BBC, ele alertou para os perigos do desenvolvimento de máquinas superinteligentes.

“As formas primitivas de inteligência artificial que temos agora se mostraram muito úteis. Mas acho que o desenvolvimento de inteligência artificial completa pode significar o fim da raça humana”, disse o cientista.

Ele ecoa um número crescente de especialistas –de filósofos a tecnologistas– que aponta as incertezas trazidas pelo desenvolvimento de máquinas pensantes.

Alex Argozino/Editoria de Arte/Folhapress
Robô

Recentemente, outro luminar a se pronunciar foi Elon Musk, sul-africano que fez fortuna ao criar um sistema de pagamentos para internet e agora desenvolve foguetes e naves para o programa espacial americano.

Em outubro, falando a alunos do MIT (Instituto de Tecnologia de Massachusetts), lançou um alerta parecido.

“Acho que temos de ser muito cuidadosos com inteligência artificial. Se eu tivesse que adivinhar qual é a nossa maior ameaça existencial, seria provavelmente essa.”

Para Musk, a coisa é tão grave que ele acredita na necessidade de desenvolver mecanismos de controle, talvez em nível internacional, “só para garantir que não vamos fazer algo bem idiota”.

SUPERINTELIGÊNCIA

A preocupação vem de longe. Em 1965, Gordon Moore, co-fundador da Intel, notou que a capacidade dos computadores dobrava a cada dois anos, aproximadamente.

Como o efeito é exponencial, em pouco tempo conseguimos sair de modestas máquinas de calcular a supercomputadores capazes de simular a evolução do Universo. Não é pouca coisa.

Os computadores ainda não ultrapassaram a capacidade de processamento do cérebro humano. Por pouco.

“O cérebro como um todo executa cerca de 10 mil trilhões de operações por segundo”, diz o físico Paul Davies, da Universidade Estadual do Arizona. “O computador mais rápido atinge 360 trilhões, então a natureza segue na frente. Mas não por muito tempo.”

Alguns tecnologistas comemoram essa ultrapassagem iminente, como o inventor americano Ray Kurzweil, que atualmente tem trabalhado em parceria com o Google para desenvolver o campo da IA (inteligência artificial).

Ele estima que máquinas com capacidade intelectual similar à humana surgirão em 2029. É mais ou menos o de tempo imaginado por Musk para o surgimento da ameaça.

“A inteligência artificial passará a voar por seus próprios meios, se reprojetando a um ritmo cada vez maior”, sugeriu Hawking.

O resultado: não só as máquinas seriam mais inteligentes que nós, como estariam em constante aprimoramento. Caso desenvolvam a consciência, o que farão conosco?

Kurzweil prefere pensar que nos ajudarão a resolver problemas sociais e se integrarão à civilização. Mas até ele admite que não há garantias. “Acho que a melhor defesa é cultivar valores como democracia, tolerância, liberdade”, disse à Folha.

Para ele, máquinas criadas nesse ambiente aprenderiam os mesmos valores. “Não é uma estratégia infalível”, diz Kurzweil. “Mas é o melhor que podemos fazer.”

Enquanto Musk sugere um controle sobre a tecnologia, Kurzweil acredita que já passamos o ponto de não-retorno –estamos a caminho da “singularidade tecnológica”, quando a IA alterará radicalmente a civilização.