Cérebro flex: reservatórios de neurônios artificiais

Pesquisadores da Universidade Estadual de Ohio, nos EUA, desenvolveram um novo sistema de computação que imita a maneira como o cérebro humano funciona, com uma capacidade de processamento de informações até um milhão de vezes mais rápida, exigindo uma entrada de dados muito menor.  Gustavo MinariCanaltech

Eles aprimoraram uma tecnologia conhecida como computação de reservatórios, desenvolvida no início dos anos 2000 e que utiliza um algoritmo de aprendizagem de máquina para resolver problemas de computação mais complexos, como previsões de evolução em sistemas dinâmicos que mudam drasticamente com o tempo.

Sistemas dinâmicos, como o clima, são difíceis de prever porque apenas uma pequena mudança em uma condição pode ter efeitos massivos no futuro, disse o professor de física Daniel Gauthier, autor principal do estudo.

Os co-autores do estudo foram Erik Bollt, professor de engenharia elétrica e de computação na Clarkson University; Aaron Griffith, que recebeu seu Ph.D. em física no estado de Ohio; e Wendson Barbosa, pesquisador de pós-doutorado em física no estado de Ohio.

Esses novos dispositivos de computação utilizam uma rede neural para “aprender” sistemas dinâmicos, fornecendo previsões mais precisas sobre comportamentos futuros. Os cientistas alimentam esses reservatórios de neurônios artificiais conectados aleatoriamente com informações necessárias para completar determinadas tarefas.

Warmup são dados de treinamento que precisam ser adicionados como entrada no computador do reservatório para prepará-lo para sua tarefa real. Engenharia.org

O novo conceito foi testado em um sistema de previsão meteorológica, utilizando um computador desktop comum. Nesse primeiro experimento, a computação de reservatórios foi de 33 a 163 vezes mais rápida que modelos atuais que desempenham funções de simulação parecidas.

Em tarefas que exigiam uma precisão maior do sistema de previsões, a nova tecnologia foi cerca de 1 milhão de vezes mais veloz, alcançando a mesma exatidão com o equivalente a apenas 28 neurônios artificiais, ao contrário dos mais de 4 mil necessários para o funcionamento da geração atual.

“Uma razão importante para a aceleração é que o cérebro artificial simplificado por trás desta próxima geração de computação de reservatórios precisa de muito menos treinamento ou dados adicionais em comparação com os sistemas atuais para produzir os mesmos resultados de forma muito mais eficiente e rápida”, encerra Gauthier. Ohio State University

O estudo foi publicado na revista Nature Communications.

Um problema é que o reservatório de neurônios artificiais é uma “caixa preta”, disse Gauthier, e os cientistas não sabem exatamente o que se passa dentro dele – eles apenas sabem que funciona.

Eles testaram seu conceito em uma tarefa de previsão envolvendo um sistema meteorológico desenvolvido por Edward Lorenz, cujo trabalho levou à nossa compreensão do efeito borboleta.

Ele e seus colegas planejam estender este trabalho para resolver problemas de computação ainda mais difíceis, como a previsão de dinâmica de fluidos.

Nova IA em desenvolvimento vai permitir que humanos conversem com baleias

Uma equipe interdisciplinar de cientistas lançou um projeto bem fora da curva: uma inteligência artificial para que os humanos conversem com baleias! O Projeto CETI se concentra em decodificar os sons que as baleias usam para se comunicar, também conhecidos como “codas”. Nathan VieiraCanaltech

Para conseguir isso, os pesquisadores planejam alavancar o processamento de linguagem natural (PNL), um subcampo da IA ​​focado na linguagem escrita e falada. A equipe já aplicou gravações de codas a um algoritmo de PNL, e veja só: os resultados foram promissores.

Um obstáculo encontrado é a necessidade de muitos dados, a primeira meta do Projeto CETI é coletar quatro bilhões de codas de baleias. A equipe atualmente planeja desenvolver pesquisas existentes pelo Projeto Dominica Sperm Whale, que coletou menos de 100 mil codas.

Nova IA em desenvolvimento vai permitir que humanos conversem com baleias (Imagem: Twenty20photos/Envato Elements)

Os pesquisadores também precisarão colocar todas as codas em contexto. Afinal, palavras sem contexto não oferecem nenhum significado. E isso vai exigir anos de pesquisa nos habitats naturais das baleias. Se o projeto conseguir realizar essa tarefa, torna-se uma possibilidade viável a criação de um modelo de linguagem para se comunicar em “baleiês”, igual à Dory de Procurando Nemo. O projeto completo pode ser visto aquiHakai Magazine via Futurism

Baleiêze-se: Resgatada há 15 anos, baleia reaparece no litoral catarinense, Baleia ou sereia., Abrolhos sem Petróleo, Whale 35 YEARS apart, Icons Unmasked, A língua falada por 27 vezes mais gente do que o país que a inventou

Unimals, as criaturas virtuais que usam IA para evoluir seus corpos e vencer obstáculos

Pesquisadores da Universidade Stanford, nos EUA, desenvolveram criaturas virtuais que evoluem seus corpos para vencer obstáculos e resolver problemas. Os “unimals” (abreviação de animais universais) foram utilizados para demonstrar que a evolução da inteligência depende da configuração dos corpos. Gustavo MinariCanaltech

They look like half-formed crabs made of sausages—or perhaps Thing, the disembodied hand from The Addams Family. But these “unimals” (short for “universal animals”) could in fact help researchers develop more general-purpose intelligence in machines. Will Douglas Heaven – MIT Technology Review

Em um ambiente digital, esses pequenos seres compostos por uma cabeça e membros articulados sofreram mutações para se adaptarem à paisagem, sugerindo novas maneiras de otimização para sistemas avançados de inteligência artificial (IA), que podem ser implantados em robôs no futuro.

The unimals that perform the best are then selected and mutations are introduced, and the resulting offspring are placed back in the environment, where they learn the same tasks from scratch. The process repeats hundreds of times: evolve and learn, evolve and learn.

Embodied Intelligence via Learning and EvolutionAgrim Gupta

Embodied Intelligence via Learning and EvolutionAgrim Gupta31.580 visualizações3 de fev. de 2021Results from our paper

Embodied Intelligence via Learning and Evolution“.

The intertwined processes of learning and evolution in complex environmental niches have resulted in a remarkable diversity of morphological forms. Moreover, many aspects of animal intelligence are deeply embodied in these evolved morphologies. However, the principles governing relations between environmental complexity, evolved morphology, and the learnability of intelligent control, remain elusive, partially due to the substantial challenge of performing large-scale {\it in silico} experiments on evolution and learning.

We introduce Deep Evolutionary Reinforcement Learning (DERL): a novel computational framework which can evolve diverse agent morphologies to learn challenging locomotion and manipulation tasks in complex environments using only low level egocentric sensory information. Leveraging DERL we demonstrate several relations between environmental complexity, morphological intelligence and the learnability of control.

First, environmental complexity fosters the evolution of morphological intelligence as quantified by the ability of a morphology to facilitate the learning of novel tasks. Second, evolution rapidly selects morphologies that learn faster, thereby enabling behaviors learned late in the lifetime of early ancestors to be expressed early in the lifetime of their descendants. In agents that learn and evolve in complex environments, this result constitutes the first demonstration of a long-conjectured morphological Baldwin effect. Third, our experiments suggest a mechanistic basis for both the Baldwin effect and the emergence of morphological intelligence through the evolution of morphologies that are more physically stable and energy efficient, and can therefore facilitate learning and control.

“Se os pesquisadores querem recriar a inteligência nas máquinas, pode estar faltando algo. Na biologia, a inteligência surge de mentes e corpos trabalhando juntos. Aspectos dos planos corporais, como o número e a forma dos membros, determinam o que os animais podem fazer e aprender”, explica o estudante de ciência da computação Agrim Gupta, autor principal do estudo.

Wrapping AIs in bodies that are adapted to specific tasks could make it easier for them to learn a wide range of new skills. “One thing every single intelligent animal on the planet has in common in a body,“ says Bongard. “Embodiment is our only hope of making machines that are both smart and safe.“

Para testar a capacidade de evolução dos unimais, os pesquisadores desenvolveram uma técnica chamada DERL (Deep Evolutionary Reinforcement Learning) — Aprendizado por Reforço Evolutivo Profundo, em tradução livre. Na primeira parte dos testes, eles foram treinados para completar uma tarefa simples, como caminhar por diferentes tipos de terreno ou mover um objeto em um ambiente virtual.

Os cientistas também testaram se os unimais podiam se adaptar a uma tarefa que não tinham visto antes. Aqueles que evoluíram em ambientes mais complexos, contendo obstáculos ou terreno irregular, foram mais rápidos no aprendizado de novas habilidades, como rolar uma bola em vez de empurrar uma caixa.

The mutations unimals are subjected to involve adding or removing limbs, or changing the length or flexibility of limbs. The number of possible body configurations is vast: there are 10^18 unique variations with 10 limbs or fewer. Over time, the unimals’ bodies adapt to different tasks.

“Já se sabe que certos órgãos aceleram o aprendizado. Este trabalho mostra que um corpo adequado também pode acelerar as mudanças no cérebro do robô, com inteligência e morfologia caminhando na mesma direção. Os unimais com corpos evoluídos mais bem-sucedidos resolveram tarefas mais rápido do que suas gerações anteriores”, acrescenta Gupta.

“Após os experimentos, descobrimos que a evolução seleciona rapidamente morfologias que aprendem mais rápido, permitindo assim que os comportamentos aprendidos no final da vida dos primeiros ancestrais sejam expressos no início da vida de seus descendentes e assim por diante”, lembra Gupta.

Stanford researchers evolve embodied AI agentsStanford

A team of researchers at Stanford wondered: Does embodiment matter for the evolution of intelligence? And if so, how might computer scientists make use of embodiment to create smarter AIs? To answer these questions, they created a computer-simulated playground where arthropod-like agents dubbed “unimals” (short for “universal animals”) learn and are subjected to mutations and natural selection.

Para os cientistas, o desenvolvimento cognitivo atrelado à evolução física dos unimais pode mudar a maneira como os pesquisadores desenvolverão a próxima geração dos sistemas de inteligência artificial, com robôs capazes de aprender a realizar várias tarefas no mundo real.

“Os humanos não sabem necessariamente como projetar corpos de robôs para tarefas estranhas, como rastejar por um reator nuclear para extrair resíduos, fornecer ajuda em desastres após um terremoto, ou fazer tarefas domésticas, como lavar pratos e dobrar roupas. Talvez a única maneira de avançar seja permitir que a evolução natural faça isso”, encerra a professora de física Surya Ganguli, coatora do estudo. Stanford University

“I find this exciting because it shows how deeply body shape and intelligence are connected,” says Gupta.

Gupta’s unimals are part of a broad shift in how researchers are thinking about AI. Instead of training AIs on specific tasks, such as playing Go or analyzing a medical scan, researchers are starting to drop bots into virtual sandboxes—such as POETOpenAI’s virtual hide-and-seek arena, and DeepMind’s virtual playground XLand—and getting them to learn how to solve multiple tasks in ever-changing, open-ended training dojos. Instead of mastering a single challenge, AIs trained in this way learn general skills.

For Gupta, free-form exploration will be key for the next generation of AIs. “We need truly open-ended environments to create intelligent agents,” he says.

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Como o Robô da Tesla Vai Mudar Nosso Mundo?

Como o Robô da Tesla Vai Mudar Nosso Mundo?Inventores do Futuro

O Tesla bot será o robô humanóide da Tesla. E por isso nesse vídeo eu vou falar a minha opinião sincera sobre o futuro dessa tecnologia e quais os impactos que ela trará para nossas vidas. A verdade é que o que foi anunciado no Tesla AI day pode trazer consequências avassaladoras para a forma como nós interagimos com o que está ao nosso redor e eu vou te explicar o porquê.

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Invenções Geniais Que Provam Que Você Está Vivendo No Futuro

Invenções Geniais Que Provam Que Você Está Vivendo No FuturoFala Sério

E se eu falar que você já está vivendo o futuro? Não acredita? Aqui estão algumas invenções futuristas malucas que você provavelmente nem sabia que já existiam.

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Inteligência Artificial aprende a jogar Street Fighter sozinha

Inteligência Artificial aprende a jogar Street Fighter sozinhaDidática Tech

Nesse vídeo você ver que quando misturamos aprendizado por reforço com redes neurais, o resultado é surpreendente. A técnica utilizada nesse vídeo foi inicialmente introduzida pela Deep Mind, ao criar algoritmos genéricos que dominavam todos os jogos do Atari. O diferencial é fazer a inteligência artificial aprender apenas observando os pixels da tela, sem informações extras sobre a dinâmica do jogo.

O vídeo está organizado da seguinte forma:

00:00 Introdução

01:01 Como Aprender

01:28 Técnica Utilizada

04:15 Arquitetura da Rede Neural utilizada

06:27 Honda

07:26 Chun Li

07:57 Sagat

08:52 Guile

09:22 Balrog

09:38 Zangief

10:30 Vega

10:51 Dhalsim

11:23 M. Bison

12:43 IA se defendendo

Quando o machine learning é utilizado dentro das técnicas de aprendizado por reforço, é possível generalizar o aprendizado para os mais diversos estados.

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A RÚSSIA NÃO ESTÁ NEM AI PRA ÉTICA

A RÚSSIA NÃO ESTÁ NEM AI PRA ÉTICACanal do Schwarza

Rússia não está nem ai pra ética e deixou bem claro que não irá adotar medidas de controle para robôs autônomos militares. Durante um congresso que visa impor limites para robôs que atacam pessoas sema supervisão de humanos, a Rússia toma a decisão polêmica de não aplicar procedimento de controle em suas máquinas de combate. Na notícia de hoje vou debater até onde os algoritmos interferem em nossa vida, podendo também, acabar com ela.

O PARADOXO DE MORAVEC

O PARADOXO DE MORAVECCiência Todo Dia

O paradoxo de Moravec brinca com as nossas intuições de fácil e difícil. Ele literalmente transforma o fácil em difícil e o difícil em fácil. Ele diz o seguinte: é mais fácil fazer uma inteligência artificial realizar tarefas intelectualmente complexas, tipo ganhar do campeão do mundo de xadrez, do que realizar tarefas consideradas fáceis, que geralmente crianças conseguiriam fazer. Você consegue resolver esse paradoxo?

Para iniciar, vamos ver um exemplo prático, em 1997, foi a primeira vez que uma Inteligência Artificial (o computador Deep Blue da IBM) venceu o campeão mundial de xadrez. Filipe IorioMapaMental.org

As pessoas têm dificuldade em resolver problemas que exigem alto nível de raciocínio. Por outro lado, as funções motoras básicas e sensoriais, como caminhar, não são problemas. Nos computadores, no entanto, os papéis são invertidos. PARADIGMAS E PARADOXOS

IA-aprovado-vestibular

É muito fácil para os computadores processarem problemas lógicos e complexos, como a elaboração de estratégias de xadrez por exemplo, mas é preciso muito mais trabalho para programar um computador para interpretar discursos, caminhar, sentir cheiros ou tomar decisões baseadas em aspectos subjetivos, o que o ser humano faz com facilidade.

Esta diferença entre a inteligência natural e artificial é conhecida como paradoxo de Moravec. Hans Moravec, um cientista de pesquisa no Instituto de Robótica da Universidade Carnegie Mellon, explica esta observação através da ideia de engenharia reversa nos nossos próprios cérebros.

A engenharia reversa é mais difícil para tarefas que os seres humanos fazem inconscientemente, como funções motoras. Porque o pensamento abstrato tem feito parte do comportamento humano há menos de 100 mil anos, a nossa capacidade de resolver problemas abstratos é consciente.

O Paradoxo de Moravec é a observação de pesquisadores de inteligência artificial que nos mostra, que o raciocínio requer muito pouco cálculo, mas as habilidades sensório-motoras exigem enormes recursos computacionais.

O incrível do ser humano é isso, essa parte da inteligência sensório-motora ainda não foi mapeada completamente pelos cientistas e, consequentemente, ainda não é possível “ensinar” com precisão para os sistemas de inteligência artificial.

Demoramos milhões de anos para falar, andar e ser como somos hoje. Mas demoramos muito menos (alguns milhares de anos) para produzir raciocino lógico.

Por qual motivo? Pois exige habilidades sensório-motoras.

O mais incrível do avanço tecnológico e científico, é que, em poucos anos, tudo pode mudar e as máquinas serem capazes de dominar “outras inteligências”.

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É, FOI BOM CONHECER VOCÊS

É, FOI BOM CONHECER VOCÊSCanal do Schwarza

Eu avisei vocês, está acontecendo! um universidade desenvolveu robôs que conseguem correr por conta própria! Cassie, o robô, conseguiu a proeza de correr 5 quilômetros em uma hora. Na notícia de hoje eu comento mais um avanço da inteligência artificial e da robótica, será que em breve teremos robôs andando com total autonomia por ai?

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O HOMEM BICENTENÁRIO

Em 2005, uma família americana compra um novo utensílio doméstico: o robô chamado Andrew (Robin Williams), para realizar tarefas domésticas simples. Entretanto, aos poucos o robô começa a apresentar traços característicos de um ser humano, como curiosidade, inteligência e personalidade própria. Começa, então, o início da saga de Andrew em busca de liberdade e de se tornar, na medida do possível, humano.

 O Homem Bicentenário

Este filme de ficção-científica é baseado em uma história do consagrado escritor Isaac Asimov. filmow

A obra original fala sobre os medos e angústias da existência humana e foi adaptada para o cinema.

E dentro dessa situação, a reflexão filosófica é direcionada para a discussão sobre a questão do uso das funções que nos caracterizam como seres humanos: se temos que ter necessariamente uma alma, ou se bastariam apenas de componentes físicos, como os de um computador, ou seja, o importante é a estrutura física da pessoa humana ou seve-se levar em contar o íntimo, as sensibilidades, as imperfeições e aspectos que o diferencia dos demais seres, com suas singularidades. Prof. Esp. Francisco das C. M. dos Santos

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O mito da caverna

significado de mito da caverna
Família assistindo TV
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Mito da caverna é uma expressão. Mito é um substantivo masculino e flexão do verbo mitar (na 1ª pessoa do singular do Presente do Indicativo), cuja origem vem do Grego mythós, que quer dizer “discurso, mensagem, palavra, assunto, lenda, invenção, relato imaginário”. Abstracta

Caverna é um substantivo feminino, com origem no Latim cavus, que significa “vazio, com material retirado”.

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10 fatos sobre inteligência artificial

O conceito de IA se refere à criação de máquinas – não necessariamente com corpo físico – com a habilidade de pensar e agir como humanos. Softwares que conseguem abstrair, criar, deduzir e aprender ideias. O objetivo geralmente está em facilitar tarefas do dia a dia, avançar pesquisas científicas e modernizar indústrias. Veja, a seguir, dez fatos que o TechTudo reuniu sobre o passado, o presente e o futuro da inteligência artificial. Isabela Cabral

1. A história da inteligência artificial tem pelo menos 62 anos

 Já na Antiguidade, seres artificiais e homens mecânicos apareciam em mitos gregos e romanos. Filósofos e matemáticos de várias eras exploraram a possibilidade de mecanização do pensamento. No início do século passado, a ideia começa a surgir nas obras de ficção científica, como na peça teatral Rossum’s Universal Robots (1920), que introduziu a palavra “robô”, e no celebrado filme Metropolis (1927).

A Segunda Guerra reuniu cientistas de diversas áreas, incluindo neurociência, engenharia, matemática e computação. Alguns discutiam já nas décadas de 1940 e 1950 a criação de um cérebro artificial. Entre eles estava Alan Turing, conhecido como “o pai da informática”. Em 1956, nasceu oficialmente um campo de estudo voltado para a inteligência artificial. A Conferência Dartmouth formalizou o termo, determinou a missão da IA e seus pesquisadores precursores. Marvin Minsky, John McCarthy, Allen Newell e Herbert A. Simon foram alguns dos nomes fundamentais no processo.

2. Ela já está presente na sua vida

Assistentes virtuais como a Siri, a Cortana e o Google Assistant são bons exemplos de inteligência artificial em contato direto com os usuários. Mas os smartphones, computadores e outros gadgets do cotidiano também operam com IA de muitas outras maneiras, a começar pelo Google.

O app Fotos reconhece o conteúdo de suas imagens e permite que você faça uma busca digitando o nome de um objeto ou ação. O YouTube pode transcrever áudio e gerar legendas para os vídeos em 10 idiomas. O Gmail oferece respostas automáticas inteligentes para seus e-mails. O Google Tradutor traduz textos de placas, rótulos e cardápios com a câmera do celular. E vem mais por aí: a empresa anunciou que IA é um dos temas centrais das apresentações do Google I/O 2018, conferência anual que traz as novidades da companhia.

Spotify e a Netflix usam inteligência artificial para entender as preferências dos usuários e recomendar, respectivamente, músicas e filmes. A Amazon faz algo parecido ao oferecer a seus clientes novos produtos a partir de machine learning. O software ajuda a decidir até qual é o melhor momento para fazer as ofertas.

Carros autônomos também já são realidade e devem chegar ao mercado em poucos anos. Empresas como Google, UberSamsung e Volkswagen estão desenvolvendo e testando veículos que dirigem sozinhos. No cinema, a inteligência artificial cria multidões de pessoas para cenas de filmes. Na medicina, está ajudando a avançar estudos sobre o câncer.

3. Inteligência artificial não é o mesmo que machine learning

O “aprendizado de máquina” é uma aplicação de IA muito utilizada hoje, em que um programa acessa um grande volume de dados e aprende com eles automaticamente, sem intervenção humana. É o que acontece no caso das recomendações da Netflix e do Spotify e no reconhecimento facial em fotos do Facebook, por exemplo.

4. O aumento na coleta de dados em massa impulsionou a IA

Big Data, conjunto massivo de dados que serve de base para o aprendizado dos mais diversos softwares, como o machine learning, com mais informação disponível, os pesquisadores e as empresas ganharam mais motivação para buscar maneiras inteligentes e automatizadas de processar, analisar e usar os dados.

5. Google, IBM, Microsoft, Facebook, Amazon e outras empresas formaram um grupo de pesquisa e defesa da IA

Em 2016, grandes corporações do mundo da tecnologia, incluindo Google, IBMMicrosoft, Facebook e Amazon, se uniram para criar a “Parceria em IA para beneficiar pessoas e a sociedade”. O grupo afirma que quer avançar pesquisas e defender implementações éticas da inteligência artificial.

6. A inteligência artificial vai substituir humanos em muitos empregos

De acordo com a empresa de consultoria e auditoria PricewaterhouseCoopers (PwC), até 2030 robôs substituirão 38% das vagas de trabalho nos Estados Unidos, 30% no Reino Unido e 21% no Japão. Os setores de transporte, armazenamento, manufatura e varejo serão os mais afetados.

7. Especialistas acreditam que a inteligência artificial vai alcançar a capacidade humana em menos de 25 anos

Uma pesquisa realizada em 2013 fez a seguinte pergunta para centenas de especialistas em IA: quando o nível de inteligência artificial será 50% da inteligência humana? A resposta média foi 2040. Enquanto isso, outro estudo recente mostrou que 42% de um grupo de cientistas acreditam que a singularidade será atingida antes de 2030.

8. Ela já é melhor que seres humanos em algumas tarefas

Não há previsões de quando a inteligência artificial chegará ao patamar humano, mas já existem robôs que são melhores do que nós em tarefas específicas. Por exemplo, em 2011 o IBM Watson venceu os humanos no Jeopardy!, famoso programa americano de perguntas e respostas. Depois disso, a IA continuou em desenvolvimento e hoje já consegue fazer diagnósticos de câncer com maior precisão que os médicos. Sua taxa de acerto é de 90%, em comparação a 50% no caso dos seres humanos.

9. Grandes nomes da tecnologia estão preocupados com as consequências desse avanço

Elon Musk, CEO da Tesla e da SpaceX, já falou publicamente várias vezes que acredita que a inteligência artificial pode um dia se tornar uma ameaça para as pessoas e até pôr fim à humanidade. O empresário é entusiasta das mais avançadas tecnologias, mas ressalta a necessidade de regulamentação na área da IA e gostaria que armas autônomas fossem banidas. Armamentos operados por softwares inteligentes já são realidade em alguns governos.

O físico Stephen Hawking, que morreu em março, expressava sua preocupação também com o poder destrutivo de armas independentes e temia a substituição da força de trabalho humana, sem a criação suficiente de novas vagas. Bill Gates, fundador da Microsoft, concorda com Musk e Hawking e disse que não entende como algumas pessoas não estão preocupadas.

10. O basilisco de Roko é uma hipótese terrível sobre a IA

Existe um experimento mental assustador conhecido como Basilisco de Roko. A ideia é que, no futuro, uma poderosa inteligência artificial possa torturar todos que não a ajudaram de alguma forma a ser criada. Apenas o fato de saber sobre o basilisco, como você está fazendo ao ler estas palavras, colocaria alguém em perigo, já que a IA passaria a incluir tal pessoa em suas simulações.

O experimento está fundamentado em teorias complexas, mas que remetem a uma noção de que uma IA não teria limites por tentar tornar o mundo cada vez melhor. Com as ambiguidades da tarefa e sem a moral humana, ela faria de tudo que considerasse necessário, inclusive machucar pessoas. Assim, os que não facilitaram sua existência e desenvolvimento estariam sob ameaça.

O Basilisco de Roko foi proposto em um fórum de discussão do LessWrong, uma plataforma criada pelo pesquisador Eliezer Yudkowsky, que está a frente do Instituto de Pesquisa de Inteligência de Máquina (MIRI). O próprio Yudkowsky já deixou claro que acredita nos riscos da ideia.

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deepfake

Deepfake é uma técnica que utiliza recursos de inteligência artificial para substituir rostos em vídeos e imagens com o propósito de chegar o mais próximo possível da realidade. O termo é uma mistura das expressões deep learning e fake esignifica o emprego da IA para criar uma situação falsa. Ramalho Lima – tecmundo

O deepfake é uma tecnologia que usa inteligência artificial (IA) para criar vídeos falsos, mas realistas, de pessoas fazendo coisas que elas nunca fizeram na vida real. A técnica que permite fazer as montagens de vídeo já gerou desde conteúdos pornográficos com celebridades até discursos fictícios de políticos influentes.  Isabela Cabral – TechTudo

O que era caro e extremamente trabalhoso se tornou simples e acessível a princípio para especialistas da área e posteriormente para o grande público por meio de aplicativos móveis e plataformas online. Hoje, é possível criar manipulações realistas usando computador e internet em casa.

No início de 2019, uma das ferramentas de deepfake mais conhecidas era o ZAO, um app chinês criado para iOS que permitia capturar uma selfie e embutir o rosto no corpo de um personagem de filme ou série em segundos. Por questões de segurança, o programa limitava as cenas em que os usuários podiam editar vídeos falsos, uma vez que a técnica poderia ser usada para a criação de fake news.

Para quem precisa de algo mais sofisticado, o FSGAN reproduz não apenas os trejeitos do rosto da fonte mas também sua voz. A ferramenta foi criada por Yuval Nirkin e está disponível na Open University of Israel. Para que funcione, no entanto, é necessário um hardware de altíssimo desempenho que é praticamente impossível de ser adquirido por usuários finais.

De acordo com John Vilasenor, pesquisador do Centro de Inovações Tecnológicas Brookings Institution, organização que pesquisa o tema, a popularidade da técnica tem chamado atenção de autoridades para a necessidade da fiscalização e regulamentação da tecnologia.

O termo deepfake apareceu em dezembro de 2017, quando um usuário do Reddit com esse nome começou a postar vídeos de sexo falsos com famosas. Com softwares de deep learning, ele aplicava os rostos que queria a clipes já existentes. Os casos mais populares foram os das atrizes Gal Gadot e Emma Watson. A expressão deepfake logo passou a ser usada para indicar uma variedade de vídeos editados com machine learning e outras capacidades da IA.

Efeitos especiais de computador que criam rostos e cenas no audiovisual não são nenhuma novidade; o cinema faz isso há muitos anos. A grande virada do chamado deepfake está na facilidade com que ele pode ser produzido. Comparado ao que costumava ser necessário, o método atual é simples e barato. Qualquer um com acesso a algoritmos e conhecimentos de deep learning, um bom processador gráfico e um amplo acervo de imagens pode criar um vídeo falso convincente.

A técnica é baseada em deep learning, uma subclassificação de IA para definir algoritmos de podem reconhecer padrões com base em um banco de dados. Isso significa que, para criar um vídeo de deepfake de determinada personalidade, o sistema precisa ser alimentado com fotos e vídeos em que ela aparece. Quanto mais material houver, maiores serão as chances de se obter um bom resultado. Treinada com base no conteúdo fornecido, a IA aprende como a pessoa se comporta, passando a reconhecer padrões de movimento, trações do rosto, da voz e de outras características.

São utilizados softwares baseados em bibliotecas de código aberto voltadas ao aprendizado de máquina. Segundo entrevista ao site Motherboard, o usuário do Reddit usou TensorFlow aliado ao Keras, uma API de deep learning escrita em linguagem Python. O programador fornece centenas e até milhares de fotos e vídeos das pessoas envolvidas, que são automaticamente processadas por uma rede neural. É como um treinamento, no qual o computador aprende como é determinado rosto, como ele se mexe, como ele reage a luz e sombras.

O deepfake é muito recente e sua definição é fluida. O fenômeno se confunde na discussão pública com tecnologias com funções similares ou complementares. Há, por exemplo, um programa anunciado pela Adobe que consegue criar falas com a voz de uma pessoa a partir de amostras reais. Existem ainda experimentos de reencenação facial, com a recriação das mesmas falas e expressões de uma pessoa no rosto de outra, e de sincronização labial, vídeos de alguém falando gerado com áudio e imagens de seu rosto.

Agora que os deepfakes fazem parte da nossa realidade, é essencial aprender a identificá-los. Pode ser que cheguemos a um ponto em que isso seja impossível ou muito difícil, mas hoje ainda existem alguns detalhes que ajudam a revelar um vídeo falso. Preste atenção nos movimentos da boca, se eles correspondem bem ao que está sendo dito. Fique atento também para a própria voz: a entonação e o tom soam normais?

Verifique os olhos para notar se eles estão piscando. Na maioria das vezes, os algoritmos não reproduzem bem esse aspecto nem a respiração da pessoa. Veja ainda se ela se mexe de forma natural como um todo. As recriações podem ter dificuldade em encaixar todas as partes do rosto e do resto do corpo e duplicar certos movimentos orgânicos. E se a pessoa no vídeo em questão é alguém que você não conhece bem, procure outros clipes, de preferência em que haja certeza de veracidade, para comparar.

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Vídeo simula ação de robô-soldado

Em função disso, a ‘Corridor Digital’, estúdio de produção de Los Angeles especializado em efeitos visuais, fez uma montagem impressionante simulando a ação de um robô-soldado, desenvolvido com inteligência artificial do Pentágono, em um cenário de batalha fictício com soldados humanos. Apesar de se tratar de uma brincadeira cheia de efeitos especiais, nos dá a entender que, em breve, a intervenção humana em conflitos de guerra se tornará completamente desnecessária. Matheus Luque

Só no ano de 2019, diversos projetos envolvendo diferentes robôs entraram em ação, como o robô pizzaiolo, o robô cozinheiro e o robô carregador.

Runzer-se: Robôs do Face criam língua própria – mas calma, não é a revolução das máquinas, Como Fazer um Robô, A evolução dos robôs., Robô em busca de liberdade, Nikola Tesla

الحرة نيوز – 3 أدوات تساعدك في التحقق من الأخبار والصور والحسابات المزيفة عبر الإنترنت

لا تعتبر الإشاعات والأخبار المزيفة أو المضللة أمرًا جديدًا، فهي موجودة منذ الأزل، لكن الجديد الآن هو سرعة انتشارها، حيث سهلت وسائل التواصل الاجتماعي انتشارها على نطاق غير مسبوق، وقد لمسننا مدى خطورتها خلال انتشار جائحة فيروس كورونا (COVID-19) التي ما زالنا نعاني منها حتى الآن. Mohamed Gamal

تزداد صعوبة الثقة في أي شيء تراه على الإنترنت، فهناك الأخبار المزيفة والحسابات الوهمية عبر منصات التواصل الاجتماعي، بالإضافة إلى التلاعب بالصور ومقاطع الفيديو لتبدو واقعية باستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي، مثل: تقنية DeepFakes.

لذلك سنستعرض اليوم بعض الأدوات التي تساعدك في التحقق من الأخبار والصور والحسابات المزيفة عبر الإنترنت بسهولة:

1- أداة (Spot The Troll) للتحقق من الحسابات الوهمية:

تعتبر الحسابات الوهمية أو (الروبوتات الرقمية) Bots من أبرز المشاكل التي يعاني منها المستخدمون في تويتر ومنصات التواصل الاجتماعي المختلفة، حيث تعمل على توسيع نطاق وصول المحتوى بشكل مزيف من خلال زيادة إعادة التغريد، والإعجاب، وتستخدم للتأثير على الرأي العام حول مواضيع محددة، أو من أجل زيادة المتابعين للحسابات الفردية.

عند البحث عن أدوات تساعدك على التحقق من الحسابات الوهمية على منصات التواصل الاجتماعي ستجد لكل منصة أداة مثل: أداة (Circleboom) لتويتر، أو أداة (FakeFind) لموقع إنستاجرام، وهكذا، ولكن لا يوجد أداة تتيح لك التحقق من الحسابات الوهمية على جميع المنصات التي تستخدمها.

2- أداة NewsGuard للتحقق من الأخبار:

تُعتبر أداة (NewsGuard) من أشهر أدوات التحقق من الأخبار المزيفة، وهي تعتمد في عملها على فريق من الصحفيين وليس الخوارزميات.

توفر هذه الأداة تقييمات تفصيلية لأكثر من 5800 موقع إخباري، حيث يصنف  كل موقع على أساس تسعة معايير مختلفة، منها: هل الموقع ينشر محتوى مزيفًا باستمرار، وهل يتجنب العناوين الخادعة، وهل يضع الإعلانات بطريقة واضحة، هل هناك معلومات عن فريق العمل، وغير ذلك الكثير.

بناء على هذه المعايير تعطي الأداة معيار تقييم معين لتحديد التصنيف الكلي للموقع. ويحصل الموقع على تصنيف بلون أخضر إذا كان يفي بالمعايير الأساسية للدقة والمساءلة. بينما يظهر الموقع بلون أحمر إذا فشل في تلبية المعايير السابقة.

الأداة متاحة كإضافة لجميع متصفحات الويب، وأيضًا كتطبيق للأجهزة المحمولة سواء العاملة نظام أندرويد، أو نظام iOS.

3- أداة TinEye للتحقق من الصور:

تشبه أداة (TinEye) في عملها آلية البحث العكسي عن الصور في محرك بحث جوجل، فكل ما عليك فعله رفع الصورة التي تريد التحقق منها أو وضع رابط URL الخاص بها، كما يمكنك أيضًا ببساطة سحب الصور وإفلاتها لبدء البحث. 

وستقوم الأداة بفحص الصور عبر قاعدة بيانات الصور الخاصة بها التي تضم أكثر من 41 مليار صورة حتى الآن. كما تتيح لك إضافات (TinEye) البحث عن أي صورة ويب ببساطة عن طريق النقر بزر الماوس الأيمن على الصور في متصفح الويب الذي تستخدمه، كما أن لديها خيارات لفرز نتائج البحث وتصفيتها.

إضافة (TinEye) متاحة لمتصفحات: Firefox و Chrome و Opera. Al-Hurra News

Al-Hurraze_se: Water Crisis in Pakistan, A quem interessa uma região sem Estado, Meditação em 1 minuto, Piscina biológica sem cloro, RE 1.017.365

Google Doodle Jogos

Em um incentivo para que as pessoas permaneçam em suas casas durante o surto do novo coronavírus (COVID-19), o Google está divulgando os jogos que fizeram sucesso ao longo dos últimos anos. Renê FragaDiscovery

O primeiro jogo liberado, dentro os 10 que são planejados, está o de linguagem de programação para criança, exibido na página inicial do Google em 04 de dezembro de 2017, na época, o Google celebrou os 50 anos desde que as linguagens de programação para crianças foram introduzidas no mundo.

No Doodle, desenvolvido pela equipe do Google, Blockly e os pesquisadores do MIT Scratch, as crianças precisam ajudar o “coelho”, em 6 níveis de dificuldade, em uma missão para reunir seu alimento favorito ao agrupar blocos de codificação. O logotipo usa a linguagem de programação Scratch – desenvolvida pelo MIT – para crianças.

Para marcar a ação, o Google está exibindo uma ilustração especial na página inicial do buscador no PC e no celular, em que um personagem com boné aparece usando o computador dentro do logo da empresa. A figura acompanha a mensagem “Fique em casa e jogue os melhores Google Doodles antigos”.  Rodrigo Fernandes – TechTudo

Alguns Doodles que fizeram sucesso não devem ficar de fora da ação, como a reprodução do Pac-Man no buscador principal do Google, criado em 2010 em comemoração aos 30 anos do jogo. Outro Doodle clássico que pode participar do projeto colocou um Cubo Mágico no lugar da logo da empresa, para que o usuário resolvesse o quebra-cabeça online. O jogo foi exibido em 2014, em comemoração aos 40 anos do brinquedo.

Outras apostas são o Doodle de Dia das Bruxas de 2018, o primeiro a apresentar um game multiplayer, em que era possível jogar com amigos ou pessoas aleatórias de qualquer parte do mundo pelo próprio buscador, e o primeiro Doodle com inteligência artificial, lançado em 2019 em homenagem ao músico e compositor alemão Johann Sebastian Bach. A animação permitia que os usuários compusessem suas próprias melodias.

Os Doodles do Google são versões personalizadas do logo do buscador para comemorar datas como feriados, aniversários e a vida de artistas, cientistas e pioneiros em diversas áreas. Alguns deles são experiências interativas ou jogos que podem ser uma boa opção para passar o tempo. Há clássicos como Pac-Man e Cubo Mágico, e até games desenvolvidos pelo próprio Google, alguns Doodles simulam instrumentos musicais ou são experimentos feitos com inteligência artificial e realidade virtual. Apesar de ficarem por tempo limitado na página inicial do Google, todos os Doodles continuam disponíveis em um acervo pouco conhecido pelos usuários. Isabela Cabral – TechTudo

Doodleze-se: Halloween games, CHUCK NORRIS game, Jogo Anti-Dengue, Positividade, He Got Game, Deixa o menino brincar!, Monte seu Fusca, My Favourite Game, Resuscitation, Ebenezer Cobb Morley: Doodle, 50th Aniversary of the Moom Landing, Googol, Wilbur Lincoln Scoville, Hora do Código

Amazon vai contratar e negócios de TI no país.

A companhia de comércio eletrônico enfrenta a tarefa de contratar mais pessoal apesar do aumento nos pedidos para fechar suas instalações.

A empresa, que registrou casos de coronavírus entre funcionários de galpões de produtos e enfrentou vários protestos, afirmou que vai realizar checagens de temperatura e fornecer máscaras para todos os funcionários em centros de distribuição nos Estados Unidos e Europa.

O número de funcionários da Amazon flutua de acordo com a temporada, tendo recentemente alcançado pico de 798 mil no final do ano passado, antes de ter anunciado a contratação de mais 100 mil trabalhadores após o início da pandemia. Reuters – Exame

“Sabemos que muitas pessoas foram afetadas e perderam o seu emprego nesta crise. Damos as boas-vindas a quem quiser juntar-se a nós na Amazon até tudo voltar à normalidade e as suas empresas voltem a contratá-los”, afirmou a empresa, em comunicado. Renascença

O crescimento do setor de tecnologia da informação, que tem passado sem crise pela situação mais apavorante da história recente. Robson Bonin

Segundo a consultoria Gartner, até 2023, o número de pessoas com deficiência empregadas nas organizações triplicará devido à Inteligência Artificial e às tecnologias emergentes, reduzindo as barreiras de acesso. Ainda de acordo com o estudo, a IA influenciará mais da metade dos anúncios on-line que as pessoas veem. Para 28% dos profissionais de marketing, essa tecnologia, juntamente com o Machine Learning, vai orientar o impacto futuro do setor e 87% das organizações já estão em busca de algum nível de personalização. Olhar Digital

De acordo com os dados do Guia Salarial Robert Half 2020, talentos inseridos no mundo da Metodologia Ágil e que buscam conhecimentos por conta própria serão os mais requisitados para ocuparem os cargos de bussines inteligence (BI), gerente de TI, desenvolvedor, engenheiro de dados, cientista de dados, Chief Technology Office (CTO) e segurança da informação.

O 5G estará disponível ainda no primeiro semestre no Brasil e deve mudar os paradigmas de conectividade e abrir portas para um futuro totalmente conectado, impulsionando a Internet das Coisas. Isso porque a tecnologia faz a diferenciação dos três tipos de interações – “pessoas com pessoas”, “pessoas com máquinas” e “máquinas com máquinas”.

mercado de TI no Brasil deve crescer 10,5% neste ano, na comparação com 2018, segundo previsão da IDC, que prevê um forte impacto positivo sobretudo do segmento de dispositivos. Quando somado ao setor de Telecom, que deve ter retração de 0,3%, o mercado de TIC (Tecnologias da informação e comunicação) brasileiro terá avanço de 4,9%. Guilherme BoriniCOMPUTERWORLD

A tendência, segundo o estudo da consultoria, é de que as empresas brasileiras avancem para alcançar uma TI flexível, não apenas do ponto de vista de operação, mas também nos custos, alguns dos principais investimentos estarão em itens como cloud pública, internet das coisas (IoT) e inteligência artificial. Os gastos com Managed Security Services (Serviços Gerenciados de Segurança) ultrapassarão os US$ 548 milhões, acirrando a competição entre provedores “puros” e operadoras de telecomunicações, que estão enxergando oportunidades neste mercado.

A projeção da IDC global para inteligência artificial é de um crescimento anual (CAGR) de 46,2%, chegando a US$ 52 bilhões em 2021. Ainda segundo a consultoria, em 2022, 22% das corporações usarão tecnologias de fala para interação com clientes. No Brasil, 15,3% das médias e grandes empresas têm AI entre as principais iniciativas e esperam que isto dobre nos próximos quatro anos.

Os principais casos de uso destacados pelos especialistas são agentes automáticos de atendimento, análise e investigação de fraudes, automação de TI, bem como diagnóstico e tratamentos de doenças. Mesmo sem direcionamentos em relação ao Plano Nacional de IoT, que ainda não foi aprovado pela Presidência da República, o mercado de internet das coisas (IoT) seguirá avançando de forma exponencial no país.

“Na economia digital, cada empresa tem potencial de se tornar uma plataforma, com uma comunidade de desenvolvedores externos ao seu redor para ampliar seu valor, além de seu próprio alcance direto”, reforça Ricardo Villate, vice-presidente da IDC LATAM. Decision Report

Com a chegada da Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD), as empresas devem ser responsáveis pela alta de 9,6% em investimentos de segurança em 2020. “Quase 60% das organizações terão a LGPD em sua pauta estratégica neste ano e quase 2/3 das empresas estarão em processo de adequação ao longo do ano”, afirmou Luciano Ramos, gerente de pesquisa e consultoria para o segmento Enterprise da IDC Brasil, em comunicado à imprensa. Por conta da regulamentação, 75% das empresas devem criar cargos de direção para a área de privacidade. CIO

A partir do Blockchain, é possível armazenar digitalmente registros de transações em redes descentralizadas. De acordo com uma pesquisa da Deloitte, 77% dos 1.386 executivos de mais de 10 países indicaram que perderão vantagem competitiva se não adotarem essa tecnologia. Segundo a Gartner, as 10 principais organizações de notícias usarão o Blockchain para rastrear e provar a autenticidade de seu conteúdo publicado para leitores e consumidores. Além disso, até 2025, 50% das pessoas com um smartphone, mas sem uma conta bancária, usarão uma conta de criptomoeda acessível para dispositivos móveis. Ou seja, o impacto será grande por aqui! Alessandra Montini

TIze-se: Dia do Índi(o)gena!!!, A EVOLUÇÃO DOS ROBÔS., O ‘mercado grátis’ que está ajudando a combater o desperdício na Nova Zelândia, Cursos online e conteúdos gratuitos, FGV libera 55 cursos online gratuitos, Troque lixo por comida!?!, 20 Startups Super Quentes para Observarmos em 2020, Análise m(m.n)

Matéria de Capa: Empregos no futuro

Matéria de Capa

O 1 digital vem transformando a maneira como trabalhamos e também criando novas profissões. Você confiaria em um robô para tratar de seus dentes? Faria uma cirurgia delicada sem a presença de um profissional humano e qualificado? A revolução digital traz muitas surpresas. Nos Estados Unidos, por exemplo, um estudante criou um sistema para conversar com o computador utilizando apenas o pensamento. Matéria de Capa – Empregos no Futuro – 06/10/2019 – msn