São tempos complexos. Não que antes as coisas fossem simples mas, e ao menos aparentemente, elas estavam sob nosso controle. Futuros distópicos eram tema da ficção, que nos deu diversos exemplos de prospectivos futuros sombrios. Em vários deles, e de diversas formas, o homem perderia sua posição de controle. Em outros, mesmo havendo o risco de perda de controle, ela era minimizada por decisões humanas que limitariam a ação das máquinas. Em Eu, Robô, por exemplo, Isaac Asimov propõe três leis que se destinam a proteger os humanos de qualquer comportamento deletério das máquinas. Trata-se, claro, de ficção...
O poder de processamento de dados que a tecnologia nos fornece hoje é milhões de vezes maior do que há duas décadas. Desde sua proposição por Gordon Moore em 1965, a conjectura de crescimento conhecida como Lei de Moore continua inabalável: a cada 18 meses a capacidade de processamento dobra. Com isso, algumas abordagens técnicas, que antes não seriam muito promissoras, mostram-se surpreendentemente eficientes.
Há duas décadas, já era um tema constante de debates a forma de construir programas que incluíssem “aprendizado” de máquina, mas os resultados ainda pouco animadores. Ensinar, por exemplo, um programa a traduzir uma língua envolveria tentar estabelecer uma árvore semântica que desse ao sistema algum “entendimento” do que se buscava traduzir.
Uma segunda linha foi rapidamente agregada ao processo: valer-se do que os humanos já tivessem feito na área. Com a digitalização de enormes acervos de livros e suas respectivas traduções, essa base de dados melhoraria o resultado da tradução incorporando no processo o que humanos haviam feito antes. Essa abordagem dupla e também muito beneficiada pelo aumento da capacidade de armazenamento, trouxe melhores resultados.
Na programação de jogos pode-se usar uma linha de aprendizado puro, em que o programa inicialmente apenas sabe como mover as peças e, após muitas tentativas e erros, acaba por selecionar estratégias vencedoras, ou pode-se incorporar a experiência dos humanos naquele jogo, como base de dados.
Esse conjunto de enormes bases de dados (“Big Data”), mais a tecnologia de extrair deles informação selecionada (“Data Mining”), e mais as formas de se incorporar “aprendizado” pelas máquina, são componentes fundamentais do que se denomina “inteligência artificial”.
Estamos escolhendo os caminhos a seguir e, portanto, imaginamos definir a versão do futuro que nos parece melhor. Mas, quando toda e experiência humana já tiver sido passada às máquinas, haverá o risco de perderemos o controle de nossas vidas, e de termos criado uma tecnologia que desloque o homem do centro das decisões?
No conto de Jorge Luis Borges O jardim dos caminhos que se bifurcam, um sábio chinês havia dedicado a vida a escrever um livro/labirinto em que todos os futuros são simultaneamente possíveis. A decisão de escolher um caminho em cada bifurcação que se encontra pela frente não elimina as demais possibilidades. Como diz no conto o sinólogo que estudou o livro, “o tempo se bifurca perpetuamente para inumeráveis futuros. Num deles, sou seu inimigo”.
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trecho de "El jardín de senderos que se bifurcan", Jorge Luis Borges:
"... En la obra de Ts'ui Pên, todos los desenlaces ocurren; cada uno es el punto de partida de otras bifurcaciones. Alguna vez, los senderos de ese laberinto convergen; por ejemplo, usted llega a esta casa, pero en uno de los pasados posibles usted es mi enemigo, en otro mi amigo. "
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Bifurcação dos caminhos da Internet: IPv6 vb IPv4, segundo Geoff Houston:
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IA, Big Data, Data Mining e aprendizado de máquina:
https://whatsthebigdata.com/2016/10/17/visually-linking-ai-machine-learning-deep-learning-big-data-and-data-science/
O poder de processamento de dados que a tecnologia nos fornece hoje é milhões de vezes maior do que há duas décadas. Desde sua proposição por Gordon Moore em 1965, a conjectura de crescimento conhecida como Lei de Moore continua inabalável: a cada 18 meses a capacidade de processamento dobra. Com isso, algumas abordagens técnicas, que antes não seriam muito promissoras, mostram-se surpreendentemente eficientes.
Há duas décadas, já era um tema constante de debates a forma de construir programas que incluíssem “aprendizado” de máquina, mas os resultados ainda pouco animadores. Ensinar, por exemplo, um programa a traduzir uma língua envolveria tentar estabelecer uma árvore semântica que desse ao sistema algum “entendimento” do que se buscava traduzir.
Uma segunda linha foi rapidamente agregada ao processo: valer-se do que os humanos já tivessem feito na área. Com a digitalização de enormes acervos de livros e suas respectivas traduções, essa base de dados melhoraria o resultado da tradução incorporando no processo o que humanos haviam feito antes. Essa abordagem dupla e também muito beneficiada pelo aumento da capacidade de armazenamento, trouxe melhores resultados.
Na programação de jogos pode-se usar uma linha de aprendizado puro, em que o programa inicialmente apenas sabe como mover as peças e, após muitas tentativas e erros, acaba por selecionar estratégias vencedoras, ou pode-se incorporar a experiência dos humanos naquele jogo, como base de dados.
Esse conjunto de enormes bases de dados (“Big Data”), mais a tecnologia de extrair deles informação selecionada (“Data Mining”), e mais as formas de se incorporar “aprendizado” pelas máquina, são componentes fundamentais do que se denomina “inteligência artificial”.
Estamos escolhendo os caminhos a seguir e, portanto, imaginamos definir a versão do futuro que nos parece melhor. Mas, quando toda e experiência humana já tiver sido passada às máquinas, haverá o risco de perderemos o controle de nossas vidas, e de termos criado uma tecnologia que desloque o homem do centro das decisões?
No conto de Jorge Luis Borges O jardim dos caminhos que se bifurcam, um sábio chinês havia dedicado a vida a escrever um livro/labirinto em que todos os futuros são simultaneamente possíveis. A decisão de escolher um caminho em cada bifurcação que se encontra pela frente não elimina as demais possibilidades. Como diz no conto o sinólogo que estudou o livro, “o tempo se bifurca perpetuamente para inumeráveis futuros. Num deles, sou seu inimigo”.
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trecho de "El jardín de senderos que se bifurcan", Jorge Luis Borges:
"... En la obra de Ts'ui Pên, todos los desenlaces ocurren; cada uno es el punto de partida de otras bifurcaciones. Alguna vez, los senderos de ese laberinto convergen; por ejemplo, usted llega a esta casa, pero en uno de los pasados posibles usted es mi enemigo, en otro mi amigo. "
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Bifurcação dos caminhos da Internet: IPv6 vb IPv4, segundo Geoff Houston:
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IA, Big Data, Data Mining e aprendizado de máquina:
https://whatsthebigdata.com/2016/10/17/visually-linking-ai-machine-learning-deep-learning-big-data-and-data-science/
