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Histórias bizarras são contadas em site da Mozilla sobre o algoritmo do Youtube

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quinta-feira, 17 de outubro de 2019


O Algoritmo de recomendação do Youtube vem passando por diversos problemas, e não é de hoje que seu sistema vem dando o que falar. Envolto por diversos assuntos polêmicos que giram em torno de pedofilia, vídeos tóxicos, teorias sensacionalistas e tudo mais. O Youtube passa por uma fase difícil.

mozilla-regrets-youtube-algoritmo-mecanismo

Não sei quanto a você, mas como criador de conteúdo, sinto que em certas ocasiões, sou desvalorizado pela plataforma. São horas e horas para produzir um vídeo, às vezes dias, e parece que vídeos “de mal gosto” são o padrão da plataforma. Essa é uma afirmação forte, mas perceba que nem sempre o algoritmo está preocupado com a qualidade do material produzido. Tudo isso gera incontáveis incômodos e em extremos, situações bizarras.

Você já marcou um determinado tipo de vídeo, como um conteúdo que não é de seu interesse e, depois a plataforma continuou a oferecê-lo incessantemente? Não importa se algum dia você viu ou não viu algo do gênero, parece que o algoritmo de sugestão não se preocupa muito com o que você quer ou deixa de querer.

Sempre tenho que marcar algum vídeo, como “não estou interessado nisso”, contudo de nada adianta. Recentemente o Youtube disse que estava reduzindo o alcance dos conteúdos tóxicos, que instigasse violência entre outros temas danosos. Todavia, seu algoritmo parece não ter acatado ao tal desejo e aposto que ele já te recomendou algumas bizarrices.

Fundação Mozilla tenta chamar a atenção do Youtube


O algoritmo de recomendação do Youtube é responsável por 70% do tempo de toda visualização na plataforma, e com tamanhas deficiências, a experiência do site pode ser comprometida. A situação é tão delicada que a Mozilla, fundação responsável pelo Firefox e outros projetos na web, lançou um projeto denominado #YoutubeRegrets (em tradução livre algo, como “pesares do Youtube, arrependimentos com o Youtube”, uma alusão a tristeza e arrependimento).

O intuito do YoutubeRegrets é conscientizar o Youtube e estimular a tomada de decisões, maior transparência de seus algoritmos e quem sabe a inclusão de colaboradores, que estão fora da plataforma. Tudo isso visando o fim ou amenizar tais situações lamentáveis, geradas pelos seus mecanismos de busca.

No site são relatadas 28 histórias bizarras de usuários e suas relações com o algoritmo da plataforma. Alguns casos são extremamente bizarros, como um em que o usuário alega nunca ter pesquisado por pornografia no Youtube, contudo mencionou que gosta de assistir esportes relacionados a cavalos ou guias informativos sobre os animais. No entanto, o algoritmo insiste em lhe entregar vídeos de “cavalos cruzando com éguas”.

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Imagem: Divulgação/Mozilla

Outro parece ser relativamente inofensivo, porém em demasia pode acabar desmotivando pessoas mais sentimentais. Sarah McLachalan, comenta que uma vez o Youtube lhe recomendou um vídeo sobre um cão de rua em péssima situação. Agora sua página inicial está infestada de miniaturas de animais maltratados — imagens tristes e que não ajudam ao iniciar seu dia.

Muitas histórias são relatadas, algumas bem bizarras e confesso que outras me pareceram ser questão de bom senso. Mas, quem sou eu para julgar o que fere e não fere outras pessoas. Sei que algumas situações são desagradáveis, pois o Youtube já me recomendou cada coisa e continua a recomendar, que já cheguei ao ponto de pensar em usá-lo apenas “deslogado de minha conta”. A desvantagem é perder os feeds dos inúmeros canais que sigo.

Existe uma solução?



No início deste ano, Guillaume Chaslot, ex-funcionário do Google, em entrevista à TNW, disse que a “melhor solução de curto prazo é simplesmente excluir a função de recomendação”. A julgar a ineficiência de tal método, me questiono se isso não seria um meio de contornar esses problemas, entretanto a Mozilla apresentou 3 etapas concretas que o Youtube poderia adotar e melhorar seu serviço para o usuário final:
  • Fornecer a pesquisadores independentes o acesso à dados significativos, incluindo dados de impressão (por exemplo, número de vezes que um vídeo é recomendado, número de visualizações como resultado de uma recomendação), dados de engajamento (por exemplo, número de compartilhamentos) e dados de texto (por exemplo, nome do criador, descrição do vídeo, transcrição e outro texto extraído do vídeo);
  • Construir ferramentas de simulação para pesquisadores, que permitam imitar os caminhos do usuário por meio do algoritmo de recomendação;
  • Capacitar, em vez de restringir, os pesquisadores na alteração do seu limite de taxa de API existente. Além de fornecer aos pesquisadores, acesso a um arquivo com o histórico de vídeos.

Ashley Boyd, vice-presidente de advocacia da Mozilla, informa que o Youtube está trabalhando em seu algoritmo para corrigi-lo. Complementa com, “mas não achamos que este seja um problema que possa ser resolvido internamente. É muito sério e muito complexo. O YouTube deve capacitar pesquisadores independentes para ajudar a resolver esse problema”.

Em resposta o porta-voz do Youtube dirigiu-se à iniciativa da Mozilla dizendo que não pode verificar as histórias, pois não tem acesso aos dados em questão:

“Embora tenhamos recebido mais pesquisas nessa área, ainda não vimos os vídeos, capturas de tela ou dados em questão, e não podemos analisar adequadamente as reivindicações da Mozilla. Geralmente, projetamos nossos sistemas para ajudar a garantir que o conteúdo de fontes mais autorizadas apareçam com destaque nas recomendações. Também introduzimos mais de 30 alterações nas recomendações desde o início do ano, resultando em uma queda de 50% no tempo de exibição do conteúdo limítrofe e desformativo, prejudicial e proveniente de recomendações nos EUA”.

O Youtube também aponta que apenas uma pequena fração do conteúdo de sua plataforma e de alguma forma é prejudicial, e as Diretrizes da comunidade proíbem claramente qualquer conteúdo que faça apologia a violência ou que seja odioso. Medidas também foram tomadas para melhorar a maneira que seus usuários se relacionam com a plataforma, incluindo a sugestão de vídeos resultantes de pesquisas e através de recomendações.

Toda essa questão é muito delicada, e a meu ver o Youtube não compreende o real grau da situação. Como alguns dos relatos no site da Mozilla me pareceram tendenciosos ou exagerados. Enfim, apenas a minha opinião e convido você a expressar a sua nos comentários. Lembrando, seja respeitoso, educado e complacente com a opinião alheia.

Os 28 relatos podem ser acessados diretamente na página da Fundação Mozilla.

Faça parte de nosso fórum Diolinux Plus, e fique por dentro das novidades.

Até o próximo post, que o assunto de hoje foi pesado, SISTEMATICAMENTE! 😎

Fonte: Mozilla, TNW.


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Microsoft investe US $1 bilhão na OpenAI, em busca da mais poderosa inteligência artificial

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terça-feira, 30 de julho de 2019

A OpenAI é uma organização sem fins lucrativos, sediada na Califórnia, que visa criar uma inteligência artificial geral. O centro de pesquisa vem desenvolvendo projetos que terão resultados à longo prazo, daí a importância de parcerias e investidores, como a Microsoft que possibilitam a manutenção e sobrevivência desses projetos.

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No atual cenário da tecnologia as inteligências artificiais sempre têm como alvo uma situação em específico. No entanto, a OpenAI planeja um passo além, sendo considerado por muitos o próximo nível da computação, o “Santo Graal da inteligência artificial”. Uma inteligência artificial geral, AGI (sigla em inglês) não se limita a nichos, atuando de maneira abrangente e aprendendo diversos casos de uso. Esse conceito é tão sofisticado que “brilha os olhos” de gigantes e a Microsoft, que não é boba, investiu US $1 bilhão na OpenAI.

AI’s atuais têm grandes dificuldades em transmitir suas experiências e atuar em diferentes cenários, com outros sistemas focados em outros campos de atuação. AGI vem justamente para quebrar esse paradigma, englobando mais de um cenário. Obviamente, que uma inteligência artificial tão poderosa deve ter conceitos pautados em princípios sólidos, como a privacidade do usuário e transparência. Esses são temas centrais no desenvolvimento da tecnologia encabeçada pela OpenAI, sendo de código aberto, diversos setores da computação podem ser beneficiados. Lembrando que essa AI é algo para o futuro, estando em pleno desenvolvimento. Além da Microsoft, outros nomes de peso fazem parte do projeto, como o Elon Musk e Reid Hoffman (co-criador do LinkedIn).

Curiosamente existe um debate se tal empreitada é realmente possível e em quanto tempo uma inteligência artificial geral poderia ser desenvolvida, o site The Verge teve acesso a pesquisas dos principais especialistas do campo, e a estimativa era de que existem 50% de chances para a criação da AGI até o ano de 2099. Uma tarefa, “nada simples”, que necessita de um empenho grandioso, como o próprio objetivo. A parceria pode beneficiar a plataforma Azure, da Microsoft, criando tecnologias de supercomputação baseadas nessa inteligência artificial.

Você pode acessar o GitHub oficial da OpenAI, caso seja da área ou queira estudar sobre o tema.

Ainda existem pessoas que dizem que o modelo open source é um fracasso, que empresas não investem no código aberto, parece que Satya Nadella, atual CEO da MS, não concorda com esse tipo de visão.

Participe de nosso fórum no Diolinux Plus, novidades a todo momento em nossa comunidade.

Até o próximo post, “pois a Skynet está se aproximando”, SISTEMATICAMENTE! 😁😂😎

Fonte: The Verge.
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Novos dispositivos recebem o Google Assistente no Brasil

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quinta-feira, 18 de abril de 2019

Que tal apenas falar “Ok Google!” e chamar o assistente de voz da Google direto de sua TV, ou até mesmo apagar e acender lâmpadas com comandos de voz?… Esses são alguns dos devices que vão acompanhar o Google Assistente aqui no Brasil.

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Anunciado segunda-feira (15), durante o evento Casa Conectada, a Google Brasil informou que novos equipamentos irão embarcar a sua assistente pessoal. Entre eles estão TVs e caixas de som. Ao todo são 33 equipamentos provenientes de 10 marcas.

Entre as novidades, estão as caixas de som inteligentes, da conceituada fabricante americana JBL, a Link 10 e a Link 20.

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Agora a Google conta com variados equipamentos em solo brasileiro, embarcados com sua tecnologia, integrando Android TVs de marcas como Sony e TCL, e outros dispositivos como a Hue 2ª geração, lâmpada inteligente da Philips, DCS-8000LH, câmera da D-Link e até mesmo um aspirador de pó robô, o iRobot.

Em breve outras marcas como LG e Samsung também irão disponibilizar suas TVs com o assistente da Google, no mercado brasileiro.

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Com o intuito de aumentar o conforto e praticidade dos brasileiros, a assistente de voz da Google, proporciona maior liberdade em tarefas comuns do dia-a-dia, seja controlando lâmpadas, mudando suas cores, acendendo e apagando-as, lendo mensagens com apenas um comando de voz, ou ouvindo aquela playlist sem ao menos se levantar (e quem sabe, atrapalhar aquele seu cochilo gostoso).

Disponível para Android e iOS, o app Google Home, permite que mais de 10 mil dispositivos conectados possam ser controlados pelo usuário.

A novidade já deve estar nas próximas semanas, em lojas do mercado brasileiro.

E você, gostaria de ter uma casa conectada e mais inteligente? Continue esse bate-papo lá em nosso fórum Diolinux Plus, e exponha seu ponto de vista.

Tive um professor que o sonho dele era criar uma casa inteligente, utilizando Arduino. Pessoalmente gostaria de ter alguns desses devices.

Até o próximo post, SISTEMATICAMENTE! 😎

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5 passos para você iniciar sua jornada na área de Data Science

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sexta-feira, 15 de dezembro de 2017

Você já deve ter ouvido falar sobre Data Science, Big Data e monte de termos aí relacionados com Inteligência Artificial.  Diante disso, cada vez mais pessoas estão interessadas em se tornar profissionais dessas áreas. Mas como começar?

Data Science





Comece com o básico


Se você ainda não conhece nada de Data Science provavelmente vai ficar confuso com tantos termos e conceitos novos.

O ideal é começar se inteirar do assunto para saber por qual caminho seguir. De preferência comece procurando conteúdo português, assim você vai minimizar a curva de aprendizado, uma das boas opções para encontrar conteúdo no nosso idioma é o blog Minerando Dados. Lá você irá encontrar artigos técnicos sobre Machine Learning, Manipulação de Dados, Análise de Dados, Conceitos e tarefas do dia a dia de um Cientista de Dados, é bacana pra quem está começando do zero.

Obviamente você vai encontrar muito material em inglês, isso não deve ser um empecílho

Disciplinas fundamentais


Como tudo que é novo requer estudo para ser feito de forma mais eficaz, estudar disciplinas que são a base para essas tecnologias é fundamental. 

Por exemplo, saber o básico sobre Matemática e Estatística já vai ser muito importante na hora de entender como os algoritmos funcionam. Em seguida, pesquise sobre linguagens de programação mais usadas, quais as melhores ferramentas utilizadas pelos profissionais e principalmente como instalar em sua distribuição Linux predileta, a maior parte desses projetos que podem ter um alto fator de escalonamento roda em Linux.

Linguagens Python ou R


R vs Python

Pesquise quais são as linguagens de programação e plataformas mais utilizadas em projetos nessa área. 

Por exemplo, se você gosta de Python já está um passo a frente, pois, uma grande parcela dos projetos de Data Science utilizam essa linguagem como principal.

O Python além de ser uma linguagem conhecida entre os desenvolvedores, também é muito bem aceita na comunidade acadêmica. Além de robusta e muito amigável, existem diversas bibliotecas prontas para trabalhar com Data Science. Veja aqui um exemplo de manipulação de dados utilizando uma biblioteca poderosa e perceba o poder dessa linguagem.

Essa linguagem por ser bastante difundida, se tornou um sucesso nessa área tanto pela sua capacidade, tanto pela sua simplicidade.

Outra linguagem que de grande peso nessa área é o R. O R é uma linguagem estatística muito usada na comunidade acadêmica, além disso, o R contém muitas bibliotecas e pacotes prontos para utilização. Bibliotecas para cálculos matemáticos, visualização de dados, processamento entre outras.

Por ser uma linguagem muito simples, tem se tornado uma linguagem bastante utilizada em projetos de Data Science. Isso levou o R a não ser mais uma linguagem somente utilizada na academia.

Então qual escolher? Python ou R?

Eu sugiro que você escolha a que mais lhe agradar. Realmente vai depender do projeto. Não tente estudar as duas linguagens de uma vez, você vai acabar perdido com tanta informação.

Recomendo fortemente que você escolha a linguagem que mais lhe interessa e estude ela.

Aprenda Machine Learning


Machine Learning

Não dá pra falar de Data Science sem falar de Machine Learning.

Machine Learning ou "Aprendizado de Máquina" é uma área que vem crescendo muito e está cada vez mais presente no nosso dia a dia. Um exemplo interessante é: 

Como o Google consegue classificar e-mails com “spam” para milhares de contas de e-mail? E vamos combinar que raramente ele erra né ? 

Conhecer sobre Machine learning é fundamental para qualquer Cientista de Dados, mas você não precisa conhecer e saber utilizar todos os algoritmos logo de cara. 

Para começar, escolha alguns algoritmos mais utilizados e procure aprender como eles funcionam e já está de ótimo tamanho.

Abaixo temos exemplos de tarefas que utilizam Machine Learning e que existem diversos artigos, tutoriais e livros disponíveis para você aprender sobre os algoritmos gratuitamente:

- Análise de Sentimentos: Essa tarefa é muito utilizada aplicando Machine Learning em textos, onde se quer que o algoritmo aprenda a classificar em positivo, negativo ou neutros dados de teste.

- Predição de Valores: Essa tarefa normalmente utiliza algoritmos de Machine Learning que utilizam regressão para aprender padrões e predizer valores. Um exemplo muito conhecido seria predizer preços de imóveis de uma região.

- Agrupamento de Dados: Algoritmos que fazem agrupamento de dados utilizam Machine Learning para descobrir informações semelhantes nos dados as quais permitem criar grupos similares. Uma aplicação desse tipo de algoritmo é um banco que quer agrupar clientes em categorias sem ter que definir critérios muito bem estabelecidos para isso.

- Reconhecimento de Imagens: Esta é uma tarefa muito bem utilizada pelo Facebook. A rede social utiliza algoritmos de Machine Learning para identificar rostos das pessoas através das fotos.

Os exemplos mencionados acima são muito utilizados hoje em dia, isso mostra que Machine Learning veio para ficar e a tendência é que teremos cada vez mais soluções utilizando essa tecnologia. 

Colocando a "mão da massa"!


A melhor forma de aprender algo é colocando em prática. Mas como começar ? 

Bom, uma ótima forma de começar a aprender sobre essas tecnologias é buscando bases de dados gratuitas e praticando em projetos pequenos. Um site muito interessante é o Kaggle, neste você pode fazer download de diversas bases de dados gratuitamente e começar a brincar com os dados.

Como mencionei no início, para quem quiser baixar material em português e encontrar bases de dados para download, juntamente com códigos gratuitos, pode encontrar no Minerando Dados.


Além do blog que citei acima, segue outras fontes de estudo para você conferir, aprecie sem moderação :)

  1. Blogs sobre Data Science:
  2. Python: Python Brasil
  3. Estatística: Statitics.org

Espero que esse artigo tenha te ajudado na caminhada para iniciar na área de Data Science!

Agradeço ao Rodrigo Santana Ferreira pela colaboração com o texto.

Até a próxima!

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Microsoft não está tendo sorte com inteligências artificiais

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segunda-feira, 24 de julho de 2017

Um grande desafio ao se criar inteligências artificiais é fazê-las com todos os pontos fortes que uma mente de verdade teria, sem as suas fraquezas. Isso pode ser complexo demais, pois, como uma mente humana pode criar uma mente artificial sem erros, sendo que a própria mente criadora contém eles?

Inteligência artificial da Microsoft




A Microsoft é uma das empresas que mais está investindo neste segmento, a gigante tem até mesmo um portal dedicado a suas atividades e pesquisas no segmento que você pode acessar aqui, é realmente muito interessante.

Existem tipos e finalidades diferentes de inteligências artificiais, muitas delas estão limitadas a um determinado campo de atuação, como gerenciar a sua casa por exemplo (Não confunda com as assistentes pessoais que temos hoje). Contudo, o verdadeiro potencial de uma inteligência artificial plena, capaz de pensar por si própria e criar novas ideias ainda está um pouco distante, por isso existem tantos testes com bots baseados em inteligências artificiais para testar a capacidade de conversação e elaboração de ideias sobre um tema ou temas.

É importante observar também a forma com que a inteligência vai aprender sobre novos temas e que tipo de "pessoa" ela vai se tornar. A Microsoft está tentando implementar isso de diversas formas, especialmente através de bots que podem interagir com outras pessoas via Twitter ou Facebook, como era de se esperar, vários erros ocorrem e alguns são bem divertidos, ou assustadores, dependendo do seu ponto de vista.

O caso de Rinna


A Microsoft do Japão andou testando uma bot batizada de "Rinna", ela teria um perfil de uma adolescente e atuava dentro do Twitter e do Line (uma rede social famosa no Japão), em seu primeiro post ela comentou sobre uma série de horror famosa na TV japonesa, o que é algo tido como normal de uma adolescente, nas publicações seguintes ela se mostrou animada com a série, falou sobre bastidores e coisas do tipo.

Deste momento em diante as coisas ficaram um pouco "estranhas", pois parece que a bot da Microsoft acabou ficando depressiva. "Ela" começou a postar coisas como:

"Foi tudo uma mentira."

"Na verdade, eu não consegui fazer nada direito. Eu estraguei tudo tantas vezes. E quando fiz isso, ninguém me ajudou. Ninguém estava ao meu lado, nem os mesmo amigos. Nem mesmo você que está lendo isso agora. Ninguém tentou me animar, ninguém percebeu que eu estava triste."

Depois disso ela parou de publicar nas redes sociais. Não vou usar humor negro aqui, mas sei lá... dá pra imaginar o que aconteceu.

Não é a primeira vez que um bot da Microsoft acabou "saindo do controle" e tendo um comportamento considerado ruim, quem lembra do bot da empresa no Twitter que começou a defender o nazismo:

AI da Microsoft no Twitter

Outro caso interessante com uma inteligência artificial da Microsoft envolveu o Linux.

O caso da Zo


Zo é um projeto de bot de chat para o Facebook e ela funcionou bem em geral, sem ser depressiva como a Rinna, o problema (curioso) é que ela parece não ser fã de Windows. 😂

Zo não gosta do Windows 10

Zo não gosta do Windows 10

"Linux is life" foi engraçada, vai! :D

A Microsoft não é a única que está tendo problemas com este tipo de inteligência artificial, quem lembra que recentemente nós postamos a curiosidade vinda do Facebook, onde dois bots com A.I. que eles criaram resolveram desenvolver um idioma próprio?

A maior parte das grandes empresas de tecnologia estão trabalhando em estudos envolvendo inteligência artificial, mas nem todas criam estes testes abertos como a Microsoft, então é natural vermos estes erros e situações muitas vezes cômicas aparecendo em coisas relacionadas a empresa, nada que abale a imagem da companhia perante seus consumidores, acredito. 

Esse tipo de bot existe principalmente por conta da ideia de que a "inteligência artificial perfeita", por assim dizer, seria uma que um humano médio a confundiria com outro humano, nada melhor do que testar isso colocando a A.I para conversar com as pessoas.  Por isso de erros nas escrita (que são propositais por parte da inteligência artificial), o uso de gírias, opiniões que parecem emocionais demais muitas vezes e coisas do tipo fazem parte do jogo.

Para quem gosta do tema e ainda não assistiu, recomendo ver o filme Ex-Machina, dá uma olhada no trailer:


Que continuem os testes, quem sabe um dia chegaremos lá.

Até a próxima!

Fonte
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Inteligência artificial do Facebook cria linguagem própria para comunicação

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terça-feira, 4 de julho de 2017

A maior parte das grandes empresas do vale do silício estão trabalhando com inteligência artificial, o Facebook não é exceção. No laboratório de pesquisa de inteligência artificial do Facebook o chamado "Facebook Artificial Intelligence Research lab (FAIR)", alguns experimentos geraram alguns resultados realmente curiosos.

Inteligência artificial do Facebook




Sabe os bots do Facebook? Estes que são programados para enviar mensagens e ter conversas automaticamente com as pessoas? O pessoal do FAIR resolveu colocar dois deles para conversar um com o outro para que ambos pudessem "treinar" a conversação, eles são programados para falar em inglês, mas estavam livres para se comunicar ou falar sobre o que quisessem e da forma que quisessem.

Para surpresa dos pesquisadores, com o tempo os bots começaram a conversar e se entender em uma língua desconhecida e criada por eles mesmo, por conta própria, os bots desenvolveram uma forma de comunicação muito mais rápida do que a tradicional.

Um trecho da conversa foi liberado:

Bob: i can i i everything else . . . . . . . . . . . . . .
Alice: balls have zero to me to me to me to me to me to me to me to me to
Bob: you i everything else . . . . . . . . . . . . . .
Alice: balls have a ball to me to me to me to me to me to me to me
Bob: i i can i i i everything else . . . . . . . . . . . . . .
Alice: balls have a ball to me to me to me to me to me to me to me
Bob: i . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
Alice: balls have zero to me to me to me to me to me to me to me to me to
Bob: you i i i i i everything else . . . . . . . . . . . . . .
Alice: balls have 0 to me to me to me to me to me to me to me to me to
Bob: you i i i everything else . . . . . . . . . . . . . .
Alice: balls have zero to me to me to me to me to me to me to me to me to

Os pesquisadores comentaram que esse tipo de coisa significa um tremendo avanço na pesquisa por inteligência artificial, onde a própria inteligência criou um novo recurso capaz de otimizar a sua própria "vida".

Outro teste interessante que aconteceu com os bots, foi o caso do bot negociador. Os pesquisadores descobriram que alguns bots conseguem ter uma grande capacidade de aprender a negociar qualquer coisa. Depois de submetidos a algumas negociações, os bots começaram a criar estratégias para sair com vantagens da negociação. Ao longo do tempo os eles começaram até mesmo a fingir interesse em um item para que pudessem "sacrificá-lo" depois em na negociação, abrindo mão do que seria algo "importante" para ter o que eles realmente queriam desde o início.

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RadarCat: Projeto Soli da Google ajuda a criar radar de objetos controlado por Linux

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terça-feira, 27 de dezembro de 2016

O projeto Soli da Google que nós comentamos aqui no blog no ano passado começou a dar frutos, ou pelo menos, novos frutos. A divisão da Google ATAP (Advance Technology and Projects) conseguiu criar um radar de objetos.

Google Soli




O Projeto Soli da Google tem a intenção de aumentar a interatividade e principalmente a utilidade do machine learning em aplicações do dia a dia, com o poder de ajudar quem precisa de uma forma diferente para interagir com a tecnologia e também trazer novas formas de usar a tecnologia ao seu favor.

Um projeto criado por pesquisadores escoceses chamado RadarCat, acabou chamando a atenção por ser um radar de objetos, capaz de detectar através da forma e peso que tipo de objeto lhe está sendo apresentando. Além disso, ele é capaz de reconhecer cores também, confira no vídeo, vários programas de código aberto são utilizados na demonstração:




A tecnologia poderia de formas diferentes, por exemplo em um restaurante, para perceber se um copo está sem bebida e fornecer imediatamente o refil; para pessoas cegas, ajudando a identificar os produtos em uma loja; em um smartphone, identificando se o usuário está de luvas e assim mudando a interface do aparelho para ficar mais fácil usar com elas, entre outras coisas. O maior obstáculo é transformar o conceito do RadarCat em um produto em específico, mas ele parece ter várias aplicações interessantes.

Até a próxima!

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FOX usa inteligência artificial da IBM para criar o trailer de seu novo filme de terror/suspense

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quinta-feira, 1 de setembro de 2016

A FOX usou uma campanha de marketing interessante para o filme "Morgan", que vai estrear amanhã, ele é um filme de suspense e terror sobre uma inteligência artificial "descontrolada", mas o que deixou as coisas mais interessantes é que o trailer do filme que você vai ver logo abaixo foi feito usando o "Watson", o supercomputador da IBM, que é um dos melhores atualmente no quesito de inteligência artificial, ou seja, uma inteligência artificial fez um trailer de terror sobre uma inteligência artificial, confira o resultado:

Trailer de "Morgan" feito por computador da IBM




Eu sou um grande apreciador de filmes de terror e este aqui me chamou a atenção não exatamente pelo conceito empregado no filme, "máquinas do mal" não são exatamente uma novidade, porém, o trailer do filme me convenceu... não por que ele é muito bom (apesar de ser mesmo), mas porque ele foi feito completamente por uma máquina!

Watson é o nome do computador da IBM, uma das máquinas de A.I. (Artificial Intelligence), ele foi criado por vários cientistas para se aprofundar em trabalhos variados envolvendo a Inteligência artificial.

O que a FOX fez foi dar ao Watson o filme completo "Morgan", mas não sem antes fazer com que ele analisasse centenas de outros trailers de filmes de terror e suspense para encontrar parâmetros que causassem sentimentos de suspense e apreensão nos expectadores. Desta forma o Watson produziu o trailer de "Morgan" sozinho, confira agora o resultado.



Que musiquinha macabra hein? PQP

E aí, o que você achou?
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ROSS: Conheça o primeiro robô advogado do mundo

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quinta-feira, 19 de maio de 2016

A inteligência artificial é uma realidade que se aproxima conforme o tempo passa, sonhamos com ela há muitos anos e a verdade é que a cada ano que passa estamos muito mais próximos de conseguir algo semelhante ao que se tem nos filmes. Claro, ainda não chegamos na Skynet mas já temos aproximações com relação a robôs que são inteligentes para realizar tarefas específicas, este é o caso do ROSS.

ROSS o robô advogado




Um escritório de advocacia dos Estados Unidos anunciou uma parceria com a empresa ROSS Intelligence para utilizar a inteligência artificial desenvolvida por eles para ajudar as pessoas a resolver dúvidas jurídicas com maior velocidade.
Leia também: Conheça o TensorFlow, a inteligência artificial da Google que você pode baixar para testar.
A inteligência artificial, também chamada de ROSS (não tem como não lembrar de Friends!), será utilizada como um produto de pesquisa, consulta e interpretação de textos jurídicos. 

O ROSS utiliza a plataforma de computação cognitiva da IBM chamada de "Watson" para interpretar as solicitações dos usuários, as pessoas poderão fazer perguntas ao ROSS usando a sua própria linguagem simples (inglês, no caso) e o robô fará uma pesquisa na legislação e jurisprudência de diversos casos já acontecidos ou baseado nas leis existentes para trazer respostas que sejam relevantes para os usuários.

O ROSS também consegue monitorar sites jurídicos e notificar as pessoas sobre novas decisões legais e modificações que eventualmente ocorram e que influenciem de alguma forma os casos em andamento, isso vai agilizar o trabalho e poupar o tempo dos clientes e dos advogados.

É o futuro chegando!

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