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Computaçãocogni/vaimpactosdasnovasdinâmicasalgorí/micasderelacionamentosocialnosmodosdesefazerepensarcultura
DaltonMar/nsdmar/[email protected]
@dmar&ns10/2017
Computaçãocogni/va• ComaexpansãodaInternet,apar/rdoano2000,eo
surgimentodeinúmerassoluçõeseserviços,umgrandevolumededadosestruturadosenão-estruturadoseemformatodeáudioeimagemfoigerado:– criandoumanovaclassedeproblemasrelacionadosàinterpretaçãodedadosnãoestruturadosqueatéentãoessessistemasprogramáveisnãoconseguiamresolver.
• Eranecessáriaumanovatecnologiaquepudesseresolveressesproblemascomplexos,dinâmicos,comcertadosedeincertezaeambiguidade,equeconseguisseaomesmotempotrataressamassaexponencialdedados.Eaindadeveriamserespecialistaseaprenderemporcontaprópria.
Fonte:hRps://www.ibm.com/developerworks/community/blogs/tlcbr/entry/mp270?lang=en
Computaçãocogni/va• Podemosafirmarquedaísurgeacomputaçãocogni/va.• Surgeparaabordaressenovodesafioeportrásdelaumagamade
tecnologiasdeIA,comoprocessamentodelinguagemnatural,geraçãodehipótesesbaseadaemevidências,aprendizadodemáquinaedezenasdeoutrosalgoritmosetecnologiasqueanalisamasevidênciasemdiferentesdimensõescomotema,popularidade,confiabilidadedafontedeinformação,entreoutras,emespecialnotratamentodegrandevolumededados.
• Apesardenãohaverconsensosobreumadefiniçãoformaleclaradoqueéacomputaçãocogni/va,pode-seconsiderarqueéacomputaçãovoltadaàgeraçãodeconhecimentobaseadonainterpretaçãoeextraçãodesignificadodosdados,primariamentenão-estruturados,osquaisseriammuitodi^ceisdeseremtratadospormeiodossistemasprogramáveistradicionais.
Fonte:hRps://www.ibm.com/developerworks/community/blogs/tlcbr/entry/mp270?lang=en
Cenário• Aondaatualdeo/mismosobreaInteligênciaAr/ficialseiniciaporvolta
de2010esedevea3forçasconvergentes:
– Bigdata:crescimentover/ginosodebasededadosparapesquisas,testesetreinamentodealgoritmos,levandoadesempenhossignifica/vamentemaiores;
– Melhoresalgoritmosdeaprendizagemdemáquina:osalgoritmosevoluíramdeformasignifica/va,levandoaoshojechamados“deeplearning”;• Exemplo:desempenhodereconhecimentodeimagememumdesafiode
reconhecimentopossui5%deerrohumano.Osalgoritmosevoluíramde26%detaxadeerroem2011para3.5%em2015.
– Computadoresmaispotentes:acomputaçãoevoluiudeformasignifica/va,barateandoocustodemáquinascapazesdeprocessamentodealtaperformance.
Caracterís/casdoBigData:nãoéapenasmuitomaisdados...
• Suasprincipaiscaracterís/cassão:– Sãograndesemvolume,cons/tuindoterabytesoupetabytes;– Sãointensosemvelocidade,sendocriadospra/camenteemtempo
real;– Sãodiversosemvariedade,sendoestruturadosenão-estruturados
pornatureza;– Sãoexaus/vosemescopo,chegandoaabrangerpopulaçõesou
sistemasinteiros,onden=todos;– Sãoderesoluçãofinaefacilmenteindexáveisemiden/ficação;– Sãorelacionaispororigem,contendocamposemcomumque
permitemjuntarecorrelacionardiferentesconjuntosdedados;– Sãoflexíveis,sendofáceisdeestender(novoscampospodemser
adicionadoscomfacilidade)edeescalar(podemexpandiremtamanhofacilmente).
Algoritmos
Algoritmos
Fonte:hRp://usblogs.pwc.com/emerging-technology/
Algoritmos
Fonte:hRp://usblogs.pwc.com/emerging-technology/
Algoritmosníveisdecomplexidade
Fonte:hRp://usblogs.pwc.com/emerging-technology/ar/ficial-intelligence-is-your-business-ready/
Opapelestruturantedosalgoritmosnadinâmicasocialcontemporânea
Opapelestruturantedosalgoritmosnadinâmicasocialcontemporânea
Opapelestruturantedosalgoritmosnadinâmicasocialcontemporânea
Mas,comoessessistemassãoproduzidos?
Comoimplementarumsistemacogni/vo
• Inicialmenteénecessárioselecionar:– odomínio(assunto)eo– conteúdoapropriadodentrodaqueledomínio,tambémconhecidocomo
corpus.• Parageraroconteúdoapropriado,énecessárioenvolverosespecialistassobreo
domínioquesedesejaensinaraumsistemacogni/vo.
• Umavezosdadoscarregados,énecessáriotreinarosistema.– Otreinamentoinicialseresumeaofornecimentodeamostras,onde
indicamosaosistemaoqueémaisrelevante,baseadonaformacomoaspessoasvãou/lizarosistemainteligente,comoporexemploensinaraosistemacomoaspessoasques/onamsobrecartãodecréditoeapontarreferênciasmaisrelevantespresentesemseucorpus.
– Essetreinamentotambémpodeserfeitobaseadoemumhistóricoposi&vo,comoéocasodediagnós/cosmédicos,ondepodemosusarosresultadosposi/voscomoumconjuntodetreinamentos.
– Comesseconjunto,ossistemascogni/vosconseguemassimilardeformaestals/caomo/vodeumdeterminadodadosermaisoumenosrelevante,u/lizandoseucorpuscomobasedeevidênciasemelhorandocomotempopormeiodofeedbackposi/voounega/voduranteau/lizaçãodosistema.
Fonte:hRps://www.ibm.com/developerworks/community/blogs/tlcbr/entry/mp270?lang=en
Exemplo:ainternetcomobasedeconteúdo
Aplica/voparacelulardagigantechinesaBaidu(concorrentediretadoGoogle)hRps://github.com/baidu/mobile-deep-learning/blob/master/baidu_showcase.gif
Oproblemapolí/coedemaiorinteressepraculturaapareceaqui!
Oqueé"conteúdoapropriado”?Quemecomosãoescolhidosos
especialistas?Quedadosvãoalimentarosistema?
Exemplos
hRps://brasil.elpais.com/brasil/2017/09/19/ciencia/1505818015_847097.html
Exemplos
hRps://brasil.elpais.com/brasil/2017/09/19/ciencia/1505818015_847097.html
Exemplos
hRps://brasil.elpais.com/brasil/2016/03/24/tecnologia/1458855274_096966.html
Exemplos
hRps://brasil.elpais.com/brasil/2016/03/24/tecnologia/1458855274_096966.html
Exemplos
hRps://brasil.elpais.com/brasil/2017/09/12/actualidad/1505211398_056097.html
Exemplos
hRps://brasil.elpais.com/brasil/2017/09/12/actualidad/1505211398_056097.html
Exemplos
hRps://www.theguardian.com/technology/2016/dec/19/discrimina/on-by-algorithm-scien/sts-devise-test-to-detect-ai-bias
Comoissotemimpactadonaproduçãodenovasdinâmicassociais• Novasdinâmicasalgorítmicasderelacionamentosocial:– Consumodeconteúdo:
• oqueeuvejo,tenhoacesso,setornadisponível;– Conexãocomnovaspessoas:
• Aspessoasquemesãoindicadaspelosalgoritmossãocircunscritasaosmodosdecálculo;
– Ofertasdeprodutos,serviçoselugares;– Rotaspelacidade;– (…)
Comoosefeitosdiscriminatóriosdessesalgoritmostêmsido
trabalhados?
Exemplos
hRps://pt.wikipedia.org/wiki/Discrimina%C3%A7%C3%A3o_algor%C3%ADtmica
Exemplos
hRps://brasil.elpais.com/brasil/2017/09/19/ciencia/1505818015_847097.html
Exemplos
hRps://www.ajlunited.org/
Exemplos
hRps://www.ajlunited.org/
Comolidarcomissonaspolí/casculturais?
• Osserviçoseempresasqueestãou/lizandoesse/podetecnologiaequeimpactamadimensãoculturalsãoenormesecrescendoemespaçoderelevânciasocial;
• Háaindapoucaouincipientepesquisacienlficanotema“discriminaçãoalgorítmica”,apesardaimportânciarelevantedosviesesqueesse/podepolí/cacogni/vagera;
• Éprecisoproduzirmosestratégiasepolí/casinformacionaisquediscutamotemaeofertamalterna/vasinclusivasparadefendervaloresepolí/casquequeremos;
• Jáháalgunsmovimentosnessadireção…
EstudodaconsultoriaPWCquetrataexplicitamentedotemaresponsabilidadenaproduçãodeinovaçãoeminteligênciaar/ficial.
Fonte:hRps://www.pwc.co.uk/audit-assurance/assets/pdf/responsible-ar/fical-intelligence.pdf
Elementosparaformaçãodepolí/casinformacionaisinclusivasparaacultura
• Es/mularaformaçãodebasesdedadosculturaiscompolí&casdecuradoriaexplícitaseabertas,considerandodiferentesníveisdepar/cipaçãosocialerepresenta/vidadedeminorias;
• Construçãodedisposi&vosdecategorização,taiscomotaxonomias,thesauroseontologiascomoelementosestratégicosdeorganizaçãodainformaçãoeconhecimento;
• DisponibilizaçãodedadosqualificadosecategorizadosemformatodadosabertosparafacilitarepromoverainovaçãodeserviçosparaaculturabaseadosemIA,mascomdadosdequalidade;
• Gerarnovosserviçosbaseadosemalgoritmosabertosqueconsumamessesdadoseu/lizemosbene^ciosdaIAeminovaçõesparaacultura;
• GerarpesquisacienLficaeaplicadadeefeitoseimpactossociaisdosalgoritmosemtodasasetapasdosprocessosculturais;
• Criarinstânciasparalidarcomefeitosinesperados,facilitandocapacidadederespostaemediaçãodinâmicaaosefeitosdasnovastecnologias.
Obrigado!!!!dmar/[email protected]
