Autor Tópico: Deep Learning nos ensinará a lição de nossas vidas: trabalho é para as máquinas  (Lida 3124 vezes)

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Offline Peter Joseph

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Deep Learning vai nos ensinar a lição de nossas vidas: O trabalho é para as máquinas

Em 2 de dezembro de 1942, uma equipe de cientistas liderada por Enrico Fermi, ao voltar do horário de almoço, assistiu a humanidade criar a primeira reação nuclear auto-sustentável dentro de um amontoado de tijolos e madeira, embaixo de um campo de futebol da Universidade de Chicago. Conhecida na história como Chicago Pile-1, ela foi celebrada em silêncio, com uma única garrafa de Chiantini, pois os que estavam presentes entendiam exatamente o que aquilo significava para a humanidade, sem nenhuma necessidade de palavras.

Agora, algo novo ocorreu, e, outra vez, silenciosamente mudou o mundo para sempre.

Como um sussurro em uma língua estrangeira, foi como se você até o tivesse ouvido, mas talvez não tenha compreendido completamente seu significado. No entanto, é vital que nós entendamos esta nova língua, e o que ela vem nos contando cada vez mais, pois suas ramificações irão alterar tudo o que consideramos certezas sobre como nossa economia globalizada funciona, e o modo em que nós existimos nesse contexto.

Essa “língua” é uma nova classe de aprendizado de máquinas chamado deep learning, e o “sussurro” foi um computador utilizando disto para, aparentemente do nada, vencer Fan Hui no jogo Go, no qual ele foi 3 vezes campeão europeu. Não só uma vez, mas cinco seguidas, sem nenhuma derrota. Muitos dos que leram esta notícia acharam isto impressionante, mas de nenhuma maneira comparável com uma possível partida com Lee Se-dol, que muitos consideram como um dos melhores jogadores de Go vivos, se não o melhor. Imaginando um duelo tão grande de homem versus máquina, o melhor jogador da China previu que Lee não iria perder nenhuma das partidas, e o próprio Lee confiantemente esperava perder uma, no máximo.

E o que aconteceu quando eles se enfrentaram? Lee ganhou apenas uma das cinco partidas. Uma inteligência artificial chamada AlphaGo agora é um jogador de Go melhor que qualquer humano do planeta, e recebeu o rank “divino” de 9 dan. Em outras palavras, o nível de habilidade da máquina chega a ser considerado ‘divino’. Go foi oficialmente dominado por uma máquina, assim como Jeopardy foi pelo Watson, e o xadrez pelo Deep Blue.

“A VITÓRIA HISTÓRICA DA ALPHAGO É UM SINAL CLARO DE QUE AS MÁQUINAS SAÍRAM DO CRESCIMENTO LINEAR PARA O PARABÓLICO”

Mas o que é Go? Colocando de um jeito simples, pense em Go como um Super Ultra Mega xadrez. Isto pode ainda parecer uma conquista pequena, apenas outra coroa de louros para as máquinas, enquanto elas continuam a provar serem superiores nos nossos passa-tempos, mas isto não é algo pequeno, e o que está acontecendo não é brincadeira.

A vitória histórica da AlphaGo é um sinal claro de que as máquinas saíram do crescimento linear para o parabólico. Os avanços tecnológicos se tornaram tão visivelmente exponenciais, que nós podemos ver muitos outros marcos sendo realizados muito antes do que esperávamos. Esses avanços exponenciais, mais notavelmente em forma de inteligência artificial limitada a tarefas específicas, levantam a questão de estarmos completamente despreparados para o futuro, caso continuemos a insistir nos empregos como nossa fonte primária de renda.

Isto pode parecer exagero, então, vamos voltar algumas décadas e ver o que a tecnologia dos computadores vem ativamente causando aos empregos humanos até agora:

Fonte: https://www.stlouisfed.org/on-the-economy/2016/january/jobs-involving-routine-tasks-arent-growing
Fonte: https://www.stlouisfed.org/on-the-economy/2016/january/jobs-involving-routine-tasks-arent-growing

Tire um tempo para entender o gráfico acima. Não se engane ao pensar que a conversa sobre automação do trabalho é assunto pra o futuro. Está acontecendo agora. A tecnologia computacional está devorando empregos neste momento, e vem fazendo isso desde 1990.
 

Trabalho de rotina

Todo trabalho pode ser dividido em quatro tipos: os que são de rotina e os que não são; os cognitivos e os manuais. Trabalho de rotina é a mesma coisa todo dia, enquanto os não-rotineiros variam. Dentro destas duas variedades, estão os que requerem mais de nosso cérebro (cognitivo), ou de nossos corpos (manual). Por um tempo, todos os quatro tipos tiveram crescimento, mas o rotineiro estagnou, nos anos 90. Isto aconteceu por que esse tipo de trabalho é mais facilmente realizado e suportado por máquinas.

Angustiantemente, era o trabalho rotineiro que formava a base da classe média americana. Foi o trabalho rotineiro manual que Henry Ford transformou ao pagar salários de classe média para seus operários, e era o trabalho rotineiro cognitivo que preenchia os escritórios americanos. Estes trabalhos agora estão cada vez mais escassos, deixando apenas dois tipos de emprego com perspectivas otimistas: empregos que necessitam de tão pouco pensamento, que pagamos pouco para que sejam feitos; e empregos que requerem tanto pensamento, que pagamos muito bem para que seja realizado.

Se pudermos, agora, imaginar nossa economia como um avião de quatro motores, que pode voar com apenas dois, desde que ambos estejam funcionando, nós podemos evitar nos preocuparmos com um acidente. Mas oque acontece quando nossos dois motores falham? Isto é o que os avanços nos campos de robótica e IA representam para esses dois motores, por que, pela primeira vez, nós estamos ensinando para as máquinas como aprender.
 

Redes Neurais

Eu sou um escritor, mas minha base educacional é em psicologia e física. Eu sou fascinado por estas áreas, então o foco da minha graduação acabou sendo na física do cérebro humano, também conhecida como neurociência cognitiva. Eu acho que, no momento em que você começa a ver como o cérebro humano funciona, como uma massa de neurônios interligados de algum jeito resulta no que descrevemos como sendo a nossa mente, tudo muda. Pelo menos mudou pra mim.

Resumindo rapidamente o jeito como nossos cérebros funcionam, eles são uma rede gigantesca de células interconectadas. Algumas dessas conexões são curtas, e outras são longas. Algumas células são apenas conectadas entre si; outras, são conectadas com várias outras. Sinais elétricos passam por estas conexões, em taxas variadas, e os disparos neurais subsequentes ocorrem. É como um efeito dominó, mas maior, mais rápido e complexo. O resultado somos nós, e o que nós vinhamos aprendendo sobre como funcionamos. Agora, estamos aplicando isto às máquinas.

Uma destas aplicações é a criação das redes neurais profundas – são como cérebros virtuais reduzidos. Elas oferecem um caminho para o aprendizado das máquinas que proporcionaram os avanços incríveis que se acreditava que estivessem bem mais no futuro – se possíveis. Como? Não é só o óbvio crescimento das capacidades de nossos computadores e de nosso conhecimento sobre neurociência, mas também o crescimento do nosso banco de dados coletivo, ou big data.
 

Big data

Não é apenas um termo que está na moda, é informação. E, quando se trata de informação, nós criamos mais e mais a cada dia; tanto, que um relatório de 2013 do SINTEF estimou que 90% de toda a informação do mundo até então tinha sido criada nos dois anos anteriores. Essa frequência incrível de criação de dados está dobrando a cada 1 ano e meio, graças à internet, onde, em 2015, a cada minuto aconteciam 4.2 milhões de curtidas em publicações do Facebook, 300 horas de vídeo eram adicionadas ao YouTube, e internautas tuitavam 350 mil vezes. Tudo o que fazemos está gerando dados como nunca antes, e é exatamente de dados que as máquinas precisam para aprender a aprender. Mas por quê?

Imagine que você está programando um computador para reconhecer uma cadeira. Você precisaria de uma grande quantidade de instruções, e o resultado ainda seria um programa que detecta cadeiras onde não há, e que não detecta onde há. E como nós aprendemos a detectar cadeiras? Nossos pais apontaram para uma cadeira e disseram “cadeira”; então, quando achamos que já tínhamos toda essa questão das cadeiras solucionada, apontamos para uma mesa e dissemos “cadeira”; aí nossos pais se encarregavam de dizer que aquilo era “mesa”. Isto é chamado de aprendizagem por reforço. O rótulo “cadeira” se conecta com todas as cadeiras que vemos, de modo que certos caminhos neurais são aplicados, e outros, não. Para ser disparado um sinal de “cadeira” no nosso cérebro, o que nós percebemos precisa ser algo próximo às cadeiras que vimos no passado. Essencialmente, nossas vidas são big data filtrada por nossos cérebros.
 

Deep Learning

O poder do deep learning (aprendizagem profunda, em uma tradução livre) é que ele é um meio de utilizar quantidades massivas de dados para fazer máquinas operarem mais como nós, sem precisão de dar-lhes instruções explícitas. Ao invés de descrever todas as características de uma cadeira para um computador, nós apenas o conectamos à internet e o fornecemos com milhões de fotos de cadeiras. Assim, ele irá ter uma ideia geral do que é uma cadeira. Depois, nós o testamos com ainda mais imagens; onde ele errar, nós corrigimos, o que potencializa sua capacidade de reconhecer uma cadeira. A repetição deste processo resulta em um computador que sabe o que é uma cadeira quando ele vê uma, quase tão bem quanto nós mesmos. A principal diferença é que, diferente dos humanos, ele pode analisar estas milhões de imagens em apenas alguns segundos.

A combinação de deep learning e big data resultou em realizações espantosas só no ano passado. Além da incrível vitória da AlphaGo, a inteligência artificial do Google, DeepMind, aprendeu a ler e compreender textos, dentre centenas e centenas de artigos de jornais. DeepMind também aprendeu sozinha a jogar dúzias de jogos do Atari 2600 melhor que humanos, apenas analisando a tela e o placar, e repetindo várias partidas. Uma IA chamada Giraffe aprendeu por si só como jogar xadrez de uma maneira similar, utilizando dados de 175 milhões de posições das peças, conseguindo o status International Master em apenas 72 horas, jogando sozinha repetidamente. Em 2015, outra IA passou em um teste de Turing visual; foi mostrado para ela um caractere de um alfabeto ficcional, desconhecido para ela, e ela conseguiu o reproduzir instantaneamente, de um jeito completamente indistinguível de um humano que realizou o mesmo teste. Todos estes foram grandes marcos para a inteligência artificial.

No entanto, apesar destes marcos, quando pedidos para estimar quando um computador conseguiria vencer um jogador proeminente de Go, a resposta dos especialistas, alguns meses antes do anúncio da vitória da AlphaGo, era “talvez daqui a dez anos”. Uma década era considerada uma estimativa justa, já que Go é um jogo tão complexo, que vou apenas deixar Ken Jennings, jogador de Jeopardy, outro campeão derrotado por uma IA, descrevê-lo:

-“Go é um jogo muito mais complexo que xadrez, com seu tabuleiro maior, jogos mais longos, e muito mais peças. A equipe da IA do Google, DeepMind, gosta de dizer que existem mais possibilidades possíveis em um tabuleiro de Go do que existem átomos no universo conhecido, mas isto subestima bastante o problema computacional. Existem cerca de 10^170 posições possíveis em um tabuleiro de Go, e “apenas” 10^80 átomos no universo. Isto significa que, se houvessem tantos universos paralelos quanto existem átomos no nosso, então o número total de átomos em todos estes universos somados chegaria perto das possibilidade do tabuleiro.”


Uma complexidade tão confusa torna impossível qualquer abordagem de força-bruta para escanear todas as possibilidades de movimento das peças, de modo que se conclua qual a melhor jogada. Mas as redes neurais profundas superam este obstáculo do mesmo jeito que nossos cérebros, aprendendo a estimar qual jogada parece ser a melhor naquele momento. Nós fazemos isto por observação e prática; AlphaGo, também, analisando milhões de jogos profissionais e jogando milhões de vezes contra si mesma. Então, a resposta para quando Go iria ser dominado por máquinas não era nem perto de uma década. A resposta correta acabou sendo “a qualquer momento.”
 

Automação não-rotineira

A qualquer momento. Esta é a nova resposta pronta no século 21 para qualquer questão que envolva algo que máquinas possam fazer melhor do que os humanos, e nós precisamos colocar isso em nossas cabeças.



Nós precisamos reconhecer o que significa a mudança exponencial das tecnologias estar entrando no mercado de trabalho para empregos não-rotineiros pela primeira vez. Máquinas que podem aprender significam que nada que os humanos realizem como um emprego está seguro. Desde hambúrgueres até a área de saúde, máquinas podem ser criadas para realizar estas tarefas, sem nenhuma ou pouca necessidade de acompanhamento humano, e por um preço mais barato.

Amelia é uma das IA na fase beta de testes em empresas nesse momento. Criada pela IPsoft há cerca de 16 anos, ela aprendeu a realizar o trabalho de atendentes de call centers. Ela pode aprender em questão de segundos o que levaria meses para nós, e ela o faz em 20 línguas diferentes. Como ela é capaz de aprender, ela pode conseguir mais que isso, com o passar do tempo. Em uma das empresas que realizam testes com esta IA, ela conseguiu manter uma em cada dez chamadas, na sua primeira semana; no final do seu segundo mês, ela resolvia seis em cada dez. Graças à isto, estima-se que ela pode deixar 250 milhões de pessoas desempregadas no mundo inteiro.

Viv é uma IA que será lançada em breve, dos mesmos criadores da Siri, e será nossa assistente pessoal. Ela realizará tarefas online para nós, e até funcionará como o feed do Facebook melhorado, sugerindo que seja consumida a mídia que ela sabe que nós gostaremos mais. Tendo tudo isto feito para nós, veremos muito menos propagandas, e isso significa que toda a indústria de publicidade – a indústria-base da internet – pode ser gravemente afetada.

Um mundo com Amelia e Viv – e todas as outras IA’s que estarão a nosso alcance em breve – em junção com robôs como a nova geração do Atlas, da Boston Dynamics, é um mundo onde as máquinas podem realizar todos os quatro tipos de trabalho, e isso significa reconsiderações sérias na nossa sociedade. Se uma máquina pode realizar um trabalho, ao invés de um humano, algum humano deveria ser obrigado a realizá-lo, sob a ameaça da miséria? A renda propriamente dita deveria continuar acoplada ao emprego, de modo que estar empregado é o único meio de se garantir uma renda, quando, para muitos, é impossível conseguir um emprego? Se as máquinas estão realizando uma porcentagem cada vez maior dos nossos trabalhos para nós, e não recebem nada por isto, pra onde esse dinheiro vai? E o que ele deixa de comprar? É possível que muito dos empregos que nós criamos não precisem existir, e só existem por causa do salário que eles garantem? Estas são perguntas que precisamos começar a perguntar o mais rápido possível.
 

Desacoplando a renda do trabalho

Felizmente, as pessoas estão começando a perguntar estas perguntas (Brokings; Futurism; Business Insider; Forbes), e tem uma resposta que está ganhando força. A ideia é colocar as máquinas para trabalharem por nós, mas empoderarmos a nós mesmos para buscarmos apenas as formas de trabalho restantes que, como humanos, consideramos mais meritórios, através da distribuição de um pagamento mensal que independe do trabalho. Este pagamento seria concedido para todos os cidadãos incondicionalmente, e seu nome é renda básica universal. Adotando a RBU, além de nos imunizarmos contra os efeitos negativos da automação, nós também diminuiríamos os riscos inerentes ao empreendedorismo, e o tamanho das burocracias necessárias para aumentar salários. É por estes motivos que é uma ideia apoiada pelos dois lados do espectro político, e está nos primeiros estágios de uma possível implementação em países como Suíça, Finlândia, Holanda, e Canadá.

O futuro é um lugar de mudanças aceleradas. É ingênuo continuar olhando para o futuro como se fosse o passado, onde apenas por que novos empregos surgiram durante a história, eles sempre vão. O WEF começou 2016 estimando a criação de, até 2020, 2 milhões de novos empregos, junto com a eliminação de 7 milhões. Isto é uma perda líquida, não um ganho líquido, de 5 milhões de empregos. Em um paper frequentemente citado, um estudo de Oxford estimou a automação de cerca de metade dos empregos existentes até 2033. Enquanto isso, carros autônomos, também graças à aprendizagem de máquinas, têm a capacidade de causar um impacto drástico em todas as economias – principalmente na economia americana [e em outros países que têm um grande fluxo de caminhões, como o Brasil] – ao eliminar milhões de empregos em um curto período de tempo.



Agora, até a Casa Branca, em um relatório ao congresso, colocou em 83% a possibilidade de um trabalhador que ganhe menos de 20 dólares/hora, em 2010, eventualmente perder seu emprego para uma máquina. Até os empregados ganhando cerca de 40 dólares/hora enfrentam uma possibilidade de 31%. Ignorar estatísticas como essas é equivalente à estratégia “se abaixe e se cubra“, para evitar ser atingido pelo impacto de uma bomba atômica, durante a guerra fria.

Tudo isto é o motivo pelo qual os mais reconhecidos do campo da IA são os que estão ativamente chamando a atenção para a renda básica. Durante uma discussão em um painel do final de 2015, na Universidade Singularity, o cientista de dados Jeremy Howard perguntou “Vocês querem que metade das pessoas passem fome por que elas literalmente não podem agregar valor acadêmico?”, antes de sugerir “Se a resposta for não, então a maneira mais inteligente de se distribuir as riquezas é através da implementação da renda básica universal.”

O pioneiro de IA Chris Eliasmith, diretor do Centro de Neurociência Teorética, alertou sobre os impactos imediatos da IA na sociedade em uma entrevista com a Futurism, “A inteligência artificial já está causando um grande impacto na nossa economia… Minha suspeita é que mais países vão ter que seguir a Finlândia e explorar a garantia de uma renda básica para suas populações.”

Moshe Vardi expressou o mesmo sentimento após falar na reunião anual da Associação Americana para o Avanço da Ciência sobre a emergência de máquinas inteligentes, “nós precisamos repensar a estrutura básica do nosso sistema econômico… nós talvez precisemos considerar instituir uma garantia de renda básica.”

Até o cientista chefe do Baidu e fundador do projeto de deep learning do Google, “Google Brain”, Andrew Ng, durante uma entrevista no palco da conferência de cúpula sobre deep learning, expressou a noção de que uma renda básica deve ser “seriamente considerada” pelos governos, citando “uma grande chance de que a IA irá criar o desemprego generalizado”

Quando os que estão construindo as ferramentas começam a avisar sobre as implicações de seu uso, aqueles que planejam utilizá-las não deveriam ouvir com a máxima consideração, especialmente quando são os sustentos de milhões de pessoas que estão em risco? Se não, então que tal quando os economistas vencedores do prêmio Nobel começam a concordar com eles cada vez mais?

Nenhuma nação está pronta para as mudanças à frente. A falta de participação da força de trabalho gera instabilidade social, e a falta de consumidores gera instabilidade econômica. Então, vamos nos perguntar, qual é o propósito das tecnologias que estamos criando? Qual é o propósito de um carro que dirige por nós, ou uma inteligência artificial que dá conta de 60% de nossa carga de trabalho? É para nos permitir trabalhar mais por menos dinheiro? Ou é para podermos escolher como trabalhamos, e podermos rejeitar qualquer pagamento/hora que acharmos insuficientes por que nós já estamos ganhando os salários que as máquinas não recebem?

Qual é a grande lição para se aprender em um século, quando as máquinas conseguirem aprender?

Eu digo que aprenderemos que o trabalho é para as máquinas; para as pessoas, a vida.

https://www.universoracionalista.org/deep-learning-vai-nos-ensinar-a-licao-de-nossas-vidas-o-trabalho-e-para-as-maquinas/
« Última modificação: 29 de Março de 2016, 15:29:47 por Peter Joseph »
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Offline SnowRaptor

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Re:Deep Learning nos ensinará a lição de nossas vidas: trabalho é para as máquinas
« Resposta #1 Online: 29 de Março de 2016, 16:51:30 »
<a href="https://www.youtube.com/v/7Pq-S557XQU" target="_blank" class="new_win">https://www.youtube.com/v/7Pq-S557XQU</a>
Elton Carvalho

Antes de me apresentar sua teoria científica revolucionária, clique AQUI

“Na fase inicial do processo [...] o cientista trabalha através da
imaginação, assim como o artista. Somente depois, quando testes
críticos e experimentação entram em jogo, é que a ciência diverge da
arte.”

-- François Jacob, 1997

Offline Brienne of Tarth

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Re:Deep Learning nos ensinará a lição de nossas vidas: trabalho é para as máquinas
« Resposta #2 Online: 29 de Março de 2016, 19:44:43 »
Muitos escritores já visualizaram tal futuro, mas a maioria aposta numa hecatombe para diminuir a população na implantação de uma utopia ou distopia cuja gestão seria ocupação de uma IA.

No último capítulo de "Eu, robô",  Asimov põe as "máquinas" no comando da Terra, capazes até mesmo de impedir atos humanos que venham a interferir na gestão perfeita implementada por elas, e se me recordo bem, deixou em aberto a possibilidade de sermos substituídos um dia, devido à nossa condição inferior.

Lembro de pensar: "mas se as máquinas nos substituírem, para quê ou quem irão trabalhar?"
GNOSE

Offline JJ

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Re:Deep Learning nos ensinará a lição de nossas vidas: trabalho é para as máquinas
« Resposta #3 Online: 30 de Março de 2016, 09:09:57 »
Muitos escritores já visualizaram tal futuro, mas a maioria aposta numa hecatombe para diminuir a população na implantação de uma utopia ou distopia cuja gestão seria ocupação de uma IA.

No último capítulo de "Eu, robô",  Asimov põe as "máquinas" no comando da Terra, capazes até mesmo de impedir atos humanos que venham a interferir na gestão perfeita implementada por elas, e se me recordo bem, deixou em aberto a possibilidade de sermos substituídos um dia, devido à nossa condição inferior.

Lembro de pensar: "mas se as máquinas nos substituírem, para quê ou quem irão trabalhar?"



Se o ser humano não for tão estúpido a ponto de conceder  suficiente poder e autonomia para as máquinas, então elas simplesmente irão trabalhar para os seres humanos. 
Entretanto  se  o ser humano for  muito  estúpido a ponto de conceder  suficiente poder e autonomia para as máquinas, então ele poderá ser destruído pelas máquinas.

Ser muito estúpido ou ser inteligente é a escolha que os seres humanos tem pela frente em relação a essa questão.



« Última modificação: 30 de Março de 2016, 10:30:32 por JJ »

Offline Fernando Silva

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Re:Deep Learning nos ensinará a lição de nossas vidas: trabalho é para as máquinas
« Resposta #4 Online: 30 de Março de 2016, 09:36:03 »
Não lembro do nome do livro nem do autor, mas ele descreve como um computador inteligente tornou-se conselheiro do governo mundial.
Aos poucos, mais e mais decisões foram empurradas para ele (ou ela, já que assumiu nome (Gaia) e identidade feminina).
Ao longo dos séculos e depois milênios, o planeta foi todo automatizado, inclusive defesa contra terremotos, meteoros, aquecimentos e resfriamentos globais, produção de alimentos etc., além de negociar para que não houvesse mais guerras.
O ser humano passou a viver como uma criança pequena na casa dos pais: só diversão, nenhuma responsabilidade.
Um certo dia, dois grupos tentaram entrar em guerra e foram impedidos por Gaia. Os humanos se deram então conta de que não mandavam mais no planeta.
Sem responsabilidades, sem ambições, sem objetivos, os nascimentos foram rareando, a população foi encolhendo até que se extinguiu.

Offline Brienne of Tarth

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Re:Deep Learning nos ensinará a lição de nossas vidas: trabalho é para as máquinas
« Resposta #5 Online: 30 de Março de 2016, 10:30:17 »
Sem responsabilidades, sem ambições, sem objetivos, os nascimentos foram rareando, a população foi encolhendo até que se extinguiu.

Interessante. As máquinas se auto mantinham? Com a extinção da humanidade, as máquinas também se extinguiram?
GNOSE

Offline Fernando Silva

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Re:Deep Learning nos ensinará a lição de nossas vidas: trabalho é para as máquinas
« Resposta #6 Online: 30 de Março de 2016, 10:33:56 »
Sem responsabilidades, sem ambições, sem objetivos, os nascimentos foram rareando, a população foi encolhendo até que se extinguiu.

Interessante. As máquinas se auto mantinham? Com a extinção da humanidade, as máquinas também se extinguiram?
Gaia tinha controle total sobre o planeta, inclusive sobre a própria manutenção.

Depois de alguns milhões de anos sozinha, ela decidiu recriar a humanidade a partir do DNA estocado, só que, desta vez, só interferiu parcialmente. Ou seja, deixou rolar e ficou observando.

Nota: o livro é "Genesis" (Poul Anderson)
« Última modificação: 30 de Março de 2016, 10:38:44 por Fernando Silva »

Offline Peter Joseph

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Re:Deep Learning nos ensinará a lição de nossas vidas: trabalho é para as máquinas
« Resposta #7 Online: 30 de Março de 2016, 12:10:56 »
Muitos escritores já visualizaram tal futuro, mas a maioria aposta numa hecatombe para diminuir a população na implantação de uma utopia ou distopia cuja gestão seria ocupação de uma IA.

No último capítulo de "Eu, robô",  Asimov põe as "máquinas" no comando da Terra, capazes até mesmo de impedir atos humanos que venham a interferir na gestão perfeita implementada por elas, e se me recordo bem, deixou em aberto a possibilidade de sermos substituídos um dia, devido à nossa condição inferior.

Lembro de pensar: "mas se as máquinas nos substituírem, para quê ou quem irão trabalhar?"



Se o ser humano não for tão estúpido a ponto de conceder  suficiente poder e autonomia para as máquinas, então elas simplesmente irão trabalhar para os seres humanos. 
Entretanto  se  o ser humano for  muito  estúpido a ponto de conceder  suficiente poder e autonomia para as máquinas, então ele poderá ser destruído pelas máquinas.

Ser muito estúpido ou ser inteligente é a escolha que os seres humanos tem pela frente em relação a essa questão.

Não lembro do nome do livro nem do autor, mas ele descreve como um computador inteligente tornou-se conselheiro do governo mundial.
Aos poucos, mais e mais decisões foram empurradas para ele (ou ela, já que assumiu nome (Gaia) e identidade feminina).
Ao longo dos séculos e depois milênios, o planeta foi todo automatizado, inclusive defesa contra terremotos, meteoros, aquecimentos e resfriamentos globais, produção de alimentos etc., além de negociar para que não houvesse mais guerras.
O ser humano passou a viver como uma criança pequena na casa dos pais: só diversão, nenhuma responsabilidade.
Um certo dia, dois grupos tentaram entrar em guerra e foram impedidos por Gaia. Os humanos se deram então conta de que não mandavam mais no planeta.
Sem responsabilidades, sem ambições, sem objetivos, os nascimentos foram rareando, a população foi encolhendo até que se extinguiu.


A única saída para não sermos extintos ou virarmos apenas animais de estimação exóticos e obsoletos, é o transhumanismo, ao nos fundirmos às máquinas e termos nossas capacidades físicas e cognitivas aumentadas: Humanos 2.0. E isto é a tendência que já vem ocorrendo, com próteses/máquinas/computadores usados para auxiliar nossas capacidades biológicas inatas. E atualmente já estamos na fase de testes para inserir em nossos corpos tais tecnologias, nos ligando fisicamente a elas. Se formos espertos iremos acelerar este processo o mais rápido possível para não ficarmos muito pra trás em relação as IAs.

Tudo indica que não há outra escolha, pois a IA evolui exponencialmente e está começando a dar sinais práticos de que está finalmente tornado-se poderosa de fato, com tendência de que as ficções científicas se concretizem. Esta evolução não vai parar e se dará muito antes do que a maioria imagina (crescimento exponencial ), com IAs superpoderosas, semelhantes a deuses,  provavelmente surgindo até metade deste século:





« Última modificação: 30 de Março de 2016, 12:33:06 por Peter Joseph »
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Offline Peter Joseph

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Re:Deep Learning nos ensinará a lição de nossas vidas: trabalho é para as máquinas
« Resposta #8 Online: 30 de Março de 2016, 12:12:55 »
Sem responsabilidades, sem ambições, sem objetivos, os nascimentos foram rareando, a população foi encolhendo até que se extinguiu.

Interessante. As máquinas se auto mantinham? Com a extinção da humanidade, as máquinas também se extinguiram?
Gaia tinha controle total sobre o planeta, inclusive sobre a própria manutenção.

Depois de alguns milhões de anos sozinha, ela decidiu recriar a humanidade a partir do DNA estocado, só que, desta vez, só interferiu parcialmente. Ou seja, deixou rolar e ficou observando.

Nota: o livro é "Genesis" (Poul Anderson)

Parece um livro bem interessante.
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Offline Peter Joseph

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Re:Deep Learning nos ensinará a lição de nossas vidas: trabalho é para as máquinas
« Resposta #9 Online: 30 de Março de 2016, 12:17:57 »
Aos poucos, mais e mais decisões foram empurradas para ele...

É justamente o que já vem ocorrendo. Cada vez mais decisões são tomadas por sistemas automatizados, seja dentro de corporações ou de governos, como, por exemplo, na gestão de redes de energia ou em investimentos financeiros.
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Offline Südenbauer

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Re:Deep Learning nos ensinará a lição de nossas vidas: trabalho é para as máquinas
« Resposta #10 Online: 09 de Abril de 2016, 21:41:58 »
So it begins...


Rhyan

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Re:Deep Learning nos ensinará a lição de nossas vidas: trabalho é para as máquinas
« Resposta #12 Online: 11 de Abril de 2016, 13:49:22 »
Eu só espero que isso (transhumanismo) aconteça antes que meu corpo vire matéria orgânica em decomposição... :biglol:
GNOSE

Rhyan

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Re:Deep Learning nos ensinará a lição de nossas vidas: trabalho é para as máquinas
« Resposta #13 Online: 11 de Abril de 2016, 14:14:24 »
Gosto dos vídeos desse cara!
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Muito bom também!
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Bacana essa canal!
https://www.youtube.com/user/ShotsOfAwe

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Re:Deep Learning nos ensinará a lição de nossas vidas: trabalho é para as máquinas
« Resposta #14 Online: 19 de Maio de 2016, 10:29:17 »
Citar
Escritório de advocacia dos EUA é o primeiro a contratar 'robô advogado'


O escritório de advocacia estadunidense Baker & Hostetler anunciou uma parceria com a empresa ROSS Inteligence para a utilização de sua inteligência artificial. Chamada também de ROSS, ela é um produto de pesquisa legal especializada na consulta, pesquisa e interpretação de textos jurídicos.

De acordo com a empresa, o ROSS utiliza a plataforma de computação cognitiva da IBM, o Watson, para interpretar as solicitações de seus usuários. Advogados e leigos podem fazer perguntas ao ROSS usando linguagem cotidiana, e o robô então consegue pesquisar a legislação e jurisprudência de diversos casos para retornar resultados relevantes ao usuário.

Além disso, o ROSS ainda consegue monitorar sites jurídicos para notificar usuários de novas decisões legais que afetem os casos em andamento. Usuários relatam à inteligência artificial quais resultados foram mais úteis para sua pesquisa e, com isso, ela vai se aprimorando com o tempo.

Igualdade

O CEO da ROSS Inteligence, Andrew Arruda, disse ao Business Insider que espera que o 'robô advogado' consiga levar o acesso a serviços jurídicos a mais pessoas. Segundo o site, nos Estados Unidos, cerca de 80% das pessoas que precisam de um advogado não conseguem pagar pelos serviços de um.

Arruda também acredita que a tecnologia poderá fazer com que os embates legais sejam menos dependentes de dinheiro e, portanto, mais justos. Isso porque o ROSS é especializado em pesquisa de casos jurídicos, e é mais barato de se contratar que uma equipe jurídica dedicada a pesquisa. Por esse motivo, casos mais complexos que exijam consulta a múltiplos casos passados se tornarão mais fáceis para escritórios menores.

http://olhardigital.uol.com.br/pro/noticia/escritorio-de-advocacia-dos-eua-e-o-primeiro-a-contratar-robo-advogado/58361

Quero ver quando a belezinha do Google por traz do Alpha Go entrar no jogo para disputar o mercado com o Watson da IBM.

E e miniaturização do hardware esperada ocorrer já está acontecendo também dentro do previsto. Um supercomputador portátil para rodar Inteligência Artificial (Deep Learning) já está no mercado:

Citar
NVIDIA lança o primeiro supercomputador de deep learning do mundo
 
SAN JOSE, Califórnia — GPU Technology Conference — 5 de abril de 2016 — A NVIDIA apresentou hoje o NVIDIA® DGX-1™, o primeiro supercomputador de aprendizado profundo do mundo para atender às exigências computacionais ilimitadas da inteligência artificial.

O NVIDIA DGX-1 é o primeiro sistema desenvolvido especificamente para deep learning — ele vem totalmente integrado com hardware, software de aprendizado profundo e ferramentas de desenvolvimento para oferecer rapidez e facilidade na implementação. É um sistema completo que contém uma nova geração de aceleradores de placas de vídeo, fornecendo uma taxa de transferência equivalente a de 250 servidores x86. ¹

O sistema de aprendizado profundo DGX-1 permite que pesquisadores e cientistas de dados utilizem o poder da computação acelerada por placas de vídeo para criar uma nova classe de máquinas inteligentes que aprendem, veem e percebem o mundo do mesmo modo dos humanos. Ele proporciona níveis sem precedentes de poder computacional para motivar aplicativos de IA de última geração, permitindo que pesquisadores reduzam drasticamente o tempo para treinar redes neurais profundas mais sofisticadas.

A NVIDIA desenvolveu o DGX-1 para que um novo modelo de computação potencialize a revolução da IA que está se expandindo pela ciência, por empresas e, cada vez mais, por todos os aspectos da vida cotidiana. As redes neurais estão levando a um novo tipo de software criado com enormes volumes de dados que exigem níveis consideravelmente mais altos de desempenho computacional.

"A inteligência artificial é o avanço tecnológico mais abrangente em nossas vidas", diz Jen-Hsun Huang, CEO e cofundador da NVIDIA. "Ela apresenta mudanças em cada setor, cada empresa, em tudo. Ela abrirá mercados para beneficiar a todos. Os cientistas de dados e pesquisadores de IA hoje gastam muito tempo em soluções caseiras de computação de alto desempenho. O DGX-1 é fácil de implementar e foi criado com um objetivo: desvendar os poderes das capacidades super-humanas e aplicá-los a problemas que antes não podiam ser resolvidos."

Habilitado por cinco avanços
O sistema de aprendizado profundo NVIDIA DGX-1 foi desenvolvido com base nas placas de vídeo NVIDIA Tesla® P100, fundamentado na nova arquitetura de placas de vídeo NVIDIA Pascal™. Ele fornece a taxa de transferência de 250 servidores baseados em CPU, redes, cabos e racks, tudo em um único pacote.

O DGX-1 apresenta quatro outras tecnologias inovadoras que aumentam o desempenho e a facilidade de uso. Entre elas, estão a interconexão de alta velocidade NVIDIA NVLink™ para proporcionar máxima escalabilidade de aplicativos; a tecnologia de fabricação FinFET de 16 nm para oferecer economia de energia sem precedentes; Chip on Wafer on Substrate (CoWoS) com HBM2 para cargas de trabalho de big data; e as novas instruções de média precisão para fornecer mais de 21 teraflops de desempenho máximo para aprendizado profundo.

Juntos esses grandes avanços tecnológicos permitem que os sistemas DGX-1 equipados com placas de vídeo Tesla P100 forneçam um treinamento 12x mais rápido em comparação com as soluções baseadas na arquitetura de quatro vias da NVIDIA Maxwell™ de apenas um ano atrás.

A arquitetura Pascal tem suporte sólido do ecossistema de inteligência artificial. "As placas de vídeo da NVIDIA estão acelerando o progresso da IA. À medida que as redes neurais ficam maiores, precisamos não somente de placas de vídeo mais rápidas e com mais memória , mas também de uma comunicação mais rápida entre placas de vídeo, bem como hardware que pode aproveitar a aritmética de precisão reduzida. Isso é exatamente o que a Pascal oferece", relata Yann LeCun, diretor de pesquisa em IA do Facebook.

Andrew Ng, cientista-chefe da Baidu, relatou: "Computadores de IA são como foguetes espaciais: quanto maiores, melhores. A interconexão e a taxa de transferência da Pascal desenvolverão o maior foguete que já vimos".

"A Microsoft está desenvolvendo super-redes neurais profundas que têm mais de 1.000 camadas", revela Xuedong Huang, cientista-chefe do Centro de Pesquisa da Microsoft. "A potência impressionante da NVIDIA Tesla P100 permitirá que o CNTK (Computational Network Toolkit) da Microsoft acelere os avanços da IA."

Suíte abrangente de software de aprendizado profundo
O sistema NVIDIA DGX-1 inclui uma suíte completa de software de aprendizado profundo otimizado que permite que os pesquisadores e cientistas de dados treinem as redes neurais profundas e forma rápida e fácil.

O software DGX-1 inclui o sistema de treinamento de placas de vídeo de aprendizado profundo da NVIDIA (DIGITS™), um sistema completo e interativo para desenvolvimento de redes neurais profundas (DNN, Deep Neural Networks). Ele também inclui a recém-lançada biblioteca de redes neurais profundas NVIDIA CUDA® (cuDNN) versão 5, uma biblioteca acelerada por GPUs para desenvolvimento de DNNs. Também inclui versões otimizadas de várias estruturas de aprendizado profundo amplamente usadas — Caffe, Theano e Torch. O DGX-1 fornece acesso a ferramentas de gerenciamento de nuvem, atualizações de software e um repositório de aplicativos em contêineres.

Especificações do sistema
As especificações do sistema NVIDIA DGX-1 incluem:

Até 170 teraflops de desempenho máximo de média precisão (FP16)
Oito aceleradores de placas de vídeo Tesla P100, 16 GB de memória por placa de vídeo
Cubo de malha híbrido NVLink
Cache DL SSD de 7 TB
Rede dual de 10 GbE com 100 Gb Quad InfiniBand
3U – 3.200 W
Os serviços de suporte opcionais do NVIDIA DGX-1 melhoram a produtividade e reduzem o tempo de inatividade em sistemas de produção. O suporte a hardware e software permite o acesso à expertise em aprendizado profundo da NVIDIA e inclui serviços de gerenciamento em nuvem, upgrades e atualizações de software e prioridade na solução de problemas críticos. Para obter mais informações, visite www.nvidia.com/page/support/dgx1-support.

Disponibilidade
A disponibilidade para o público em geral do sistema de aprendizado profundo NVIDIA DGX-1 nos Estados Unidos será em junho e em outras regiões começará no terceiro trimestre direto da NVIDIA e de integradores de sistemas selecionados.

http://www.nvidia.com.br/object/prbr_040616b.html

É só questão de tempo para a popularização do uso de IA, mais refinamento da sua congnição e uma maior miniaturização ainda do hardware  :susto:
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Rhyan

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Re:Deep Learning nos ensinará a lição de nossas vidas: trabalho é para as máquinas
« Resposta #15 Online: 20 de Maio de 2016, 09:04:26 »
Google's chief futurist Ray Kurzweil thinks we could start living forever by 2029
http://www.businessinsider.com/googles-chief-futurist-thinks-we-could-start-living-forever-by-2029-2016-4

Offline Peter Joseph

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Offline JJ

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Re:Deep Learning nos ensinará a lição de nossas vidas: trabalho é para as máquinas
« Resposta #18 Online: 04 de Junho de 2016, 23:43:41 »

Suíça decide se todos os seus cidadãos receberão R$ 9 mil por mês sem fazer nada

Marina Wentzel

De Basileia (Suíça) para a BBC Brasil
4 junho 2016


Suíça terá referendo para votar proposta de renda mínimaImage copyrightREUTERS


Suíça terá referendo para votar proposta de renda mínima

Imagine receber todos os meses cerca de R$ 9 mil (2500 francos) do governo sem ter que fazer absolutamente nada. Sem trabalho, sem esforço, sem precondições, apenas dinheiro. Essa é a proposta que está sendo levada a um plebiscito público neste domingo, dia 5, na Suíça.

Os eleitores do país vão decidir se desejam mudar o sistema social implementando uma renda mínima universal para todos os cidadãos, independentemente da riqueza de cada um. O valor substituiria outros subsídios e seria distribuído para todos os cidadãos e residentes no país. Para as crianças, o valor seria de R$ 2270 (625 francos).

A idéia não é nova - há 500 anos, o autor Thomas More defendeu a renda básica no livro Utopia, e projetos em escala regional foram testados em diversos países - mas a possibilidade de implementação incondicional, institucionalizada e em larga escala é inédita.

A Suíça passaria a ser a primeira sociedade a desfrutar da prosperidade gerada pelo "dividendo digital", afirmam apoiadores do projeto.


A noção defendida por eles é de que a desassociação entre trabalho e renda será inevitável no futuro, pois cada vez mais a tecnologia está substituindo a atividade humana em países desenvolvidos. Ainda de acordo com esse pensamento, a Suíça deveria se adiantar a essa tendência e libertar a capacidade humana das obrigações econômicas como meio de garantir "segurança e liberdade" aos seus cidadãos.

"Robôs absorvem cada vez mais trabalho. É agora nosso dever reorganizar a sociedade de modo que a Revolução digital dê a todos uma vida digna: atividades de própria escolha e que façam sentido", afirmam os defensores da causa em um documento explicativo enviado aos eleitores.


"Produzimos três vezes mais do que conseguimos consumir (…), mas isso não está acessível a todos. A renda mínima é um direito nesse contexto. Por que não tornar a riqueza acessível a todos?", questiona o porta-voz do movimento pela renda mínima, Che Wagner, em entrevista à BBC Brasil.


O professor em história da Economia e Pensamento Político da Universidade de St.Gallen e autor do livro Austeridade: Breve História de um Grande Erro, Florian Schui, avalia que no contexto histórico a sociedade está mudando e há abertura para novos conceitos.


"É útil promover uma sociedade em que as pessoas tenham a estabilidade para tentar coisas novas (…), é útil dar a liberdade para as pessoas serem criativas. Isso vai ajudar muito a Suíça se for adotado", opina.



'Produzimos três vezes mais do que conseguimos consumir mas isso não está acessível a todos', diz um dos defensores da proposta
Riqueza

Com uma renda per capita estimada em US$ 59 mil ao ano (R$ 211 mil) e taxa de desemprego inferior a 4%, o país não carece de políticas públicas de combate à pobreza. Isso, dizem defensores do projeto, permitiria ao país "dar-se ao luxo" de experimentar uma utopia.

"A Suíça está em uma situação única. Não temos pobreza, não temos desemprego e é realmente por isso que possuímos aqui a oportunidade de debater o revolucionário conceito de renda universal", avalia Wagner.

Apesar da abundância econômica do país, o projeto não sairia barato aos cofres públicos. A estimativa oficial é de um custo de 208 bilhões de francos (R$ 750 bilhões), para atender 6,5 milhões de adultos e 1,5 milhão de crianças.
Desse valor, cerca de 55 bilhões viriam de cortes em outros projetos sociais. Outros 128 bilhões seriam financiados pelos assalariados: todos teriam 2500 francos abatidos de seu salário mensal, e aqueles que ganhassem menos que isso dariam todo seu salário ao governo e receberiam o subsídio em troca.


Os 25 bilhões de francos que faltariam para cobrir o rombo poderiam ser obtidos por meio de um aumento no imposto de valor agregado (IVA), que atualmente é de 8% e passaria a 16%.

André Coelho, da BIEN - Basic Income Earth Network, ONG que defende uma renda universal incondicional, ressalta que o retorno de valor de um investimento desse porte ocorrerá também por meio de ganhos não monetários.


Para ele, o projeto oferece "retorno positivo" porque traz "estabilidade aos cidadãos, mais paz de espírito, mais tempo para a família e para os amigos, incentivo e condições para seguir atividades próprias e voluntariados diversos".


http://www.bbc.com/portuguese/internacional-36414230?ocid=socialflow_facebook

« Última modificação: 04 de Junho de 2016, 23:47:09 por JJ »

Rhyan

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Re:Deep Learning nos ensinará a lição de nossas vidas: trabalho é para as máquinas
« Resposta #19 Online: 05 de Junho de 2016, 03:22:31 »
Na suíça o pessoal não é besta, já rejeitaram o que seria o maior salário mínimo do mundo e continuam sem salário mínimo.

Rhyan

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Re:Deep Learning nos ensinará a lição de nossas vidas: trabalho é para as máquinas
« Resposta #20 Online: 05 de Junho de 2016, 03:24:44 »
Google está criando um botão de desligar para não criar a Skynet acidentalmente
Por: Darren Orf
3 de junho de 2016 às 19:00


Existem dois lados no debate sobre o futuro da inteligência artificial. De um lado temos empresas como Google, Amazon, Facebook e Microsoft, que investem agressivamente na tecnologia e esperam conseguir criar sistemas de AI cada vez mais inteligentes. Do outro lado, nomes como Elon Musk e Stephen Hawking acham que a inteligência artificial representa uma grande ameaça à humanidade.

Agora uma das mais avançadas inteligências artificiais do mundo, a DeepMind do Google, vai adotar medidas de segurança caso operadores humanos precisem “assumir o controle de um robô que se comporta mal e que pode levar a consequências irreversíveis”, o que acredito que inclua, mas não se limite, a exterminar a humanidade. No entanto, o artigo não chega a ser tão apocalíptico e usa exemplos simples, como robôs trabalhando em uma fábrica.

Um documento chamado “Safety Interruptible Agents” (agentes interruptores de segurança, em tradução livre), foi feito em uma parceria entre Google e o Instituto do Futuro da Humanidade da Universidade de Oxford que, como sugere o nome, quer que a humanidade tenha um futuro. O diretor Nick Bostrom fala sobre os possíveis perigos do desenvolvimento de inteligências artificiais há algumas décadas, e escreveu livros discutindo consequências de robôs super-inteligentes.

O artigo investiga como fazer para desligar a inteligência artificial se ela começar a fazer alguma coisa que operadores humanos não querem que faça. Ele está cheio de detalhes matemáticos que 99% da humanidade jamais vai entender, que basicamente descrevem métodos de construção do que os autores chamam de “grande botão vermelho” de uma AI.

Os pesquisadores devem ter visto os mesmos filmes que a gente. Aqueles em que os robôs aprendem a ignorar comandos para desligar. E eles se prepararam para isso:

Citar
Este artigo explora uma forma de garantir que um agente de aprendizagem não vai aprender a prevenir ser interrompido pelo ambiente ou por um humano operador.

Parece uma limitação desnecessária considerando que as mais impressionantes conquistas de AI já vistas pela humanidade envolvem jogos de tabuleiro. Mas Bostrom já teorizou antes que só precisamos construir uma inteligência artificial de nível humano para os cérebros robóticos irem além do que imaginamos:

Citar
Assim que a inteligência artificial atinge o nível humano, haverá um retorno positivo que vai impulsionar o desenvolvimento. AIs vão ajudar a construir novas AIs, que por sua vez vão ajudar a fazer AIs melhores, e assim em diante.

É melhor prevenir do que remediar.

Offline Fernando Silva

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Re:Deep Learning nos ensinará a lição de nossas vidas: trabalho é para as máquinas
« Resposta #21 Online: 05 de Junho de 2016, 09:49:21 »
A única saída para não sermos extintos ou virarmos apenas animais de estimação exóticos e obsoletos, é o transhumanismo, ao nos fundirmos às máquinas e termos nossas capacidades físicas e cognitivas aumentadas: Humanos 2.0. E isto é a tendência que já vem ocorrendo, com próteses/máquinas/computadores usados para auxiliar nossas capacidades biológicas inatas.

Offline Peter Joseph

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Re:Deep Learning nos ensinará a lição de nossas vidas: trabalho é para as máquinas
« Resposta #22 Online: 28 de Junho de 2016, 12:01:37 »
E quem diria, a União Européia se tornou neo ludita!  :o Logo eles que defendem tanto o progresso científico, em nome do bem estar humano, agora querem restringir a utilização de tecnologias que nada mais nada menos produzem abundância pra humanidade, além de uso eficiente de recursos, tão vital para o ambiente. Esqueci, o capitalismo não funciona num cenário de abundância extrema  :stunned: O Capitalismo, dito propulsor magnânimo da ciência, tecnologia e do progresso em geral, está agora em contradição, obrigando os burocratas no poder a impedir o avanço tecnológico em nome da manutenção do próprio sistema econômico, já tecnologicamente obsoleto.

Citar
União Europeia demonstra preocupação com avanço da inteligência artificial


Segundo os líderes do bloco econômico, humanoides poderão substituir humanos em vários empregos, gerando caos na economia.
 
Relatório prevê a criação de regras a serem seguidas pelos autômatos

Com a presença cada vez mais constante na sociedade do século 21, os robôs começam a preocupar os líderes da União Europeia (UE), que pretendem elaborar leis exclusivas para os autômatos, além de limitar o tipo de emprego que poderão exercer.


Conforme noticiado recentemente por um jornal de grande circulação na Inglaterra, o Express, uma recomendação do Parlamento Europeu à Comissão Europeia sugeriu a criação de leis rígidas sobre a limitação da atuação desses robôs em diversas áreas profissionais, com o objetivo de manter a estabilidade no mercado de trabalho dos países que compreendem o bloco econômico.

Embora a preocupação com o fato das máquinas substituírem os humanos em diversas áreas seja recente entre os líderes das nações mais influentes do planeta, desde a década de 50 esse tipo de realidade era descrito nos contos de ficção científica do mestre Isaac Asimov, intitulados Eu, Robô, que mais tarde virou filme protagonizado por Will Smith. Na época, Asimov havia previsto que a combinação de robôs com inteligência artificial avançada (IA) seria um grave problema enfrentado por todos.

De acordo com o relatório, a IA pode superar a inteligência humana em poucas décadas. Membros do Parlamento temem que, após se tornarem mais inteligentes do que nós, as máquinas não estariam mais sujeitas ao controle humano e poderiam agir conforme suas próprias determinações.

Inspirado no filme ‘Eu, Robô’, o documento enviado à Comissão Europeia ressaltou as três leis que deverão ser seguidas pelos ‘homens de lata’. A primeira diz que um robô não deve prejudicar qualquer ser humano; a segunda que ele tem que obedecer aos seres humanos, e a última enfatiza que nenhum robô pode prejudicar a humanidade.

Na sequência, o relatório expõe que eles serão desenvolvidos com senso de direitos e responsabilidades, e poderão ser punidos por quaisquer danos causados. Além disso, no futuro serão classificados como ‘robôs inteligentes’, e supervisionados pela Agência Europeia para a robótica e inteligência artificial.

Membros da UE também sugeriram a criação de um seguro obrigatório para que os fabricantes sejam responsabilizados por qualquer dano causado pelos autômatos. Com intuito de impedir o desemprego em massa e o desequilíbrio econômico, políticos pretendem limitar o número de postos de trabalho humano que poderão ser substituídos por IA e robôs.

Cada vez mais numerosos

O crescente número de robôs preocupa a União Europeia, que aponta o fato dessas vendas terem aumentado 17% entre os anos de 2010 e 2014. Segundo a Federação Internacional de Robótica, em 2015 houve recordes de vendas, com quase um quarto de milhão de robôs comercializados em todo o mundo.

O temor da União Europeia é que um grande número de empregos na indústria atualmente exercidos por humanos seja substituído por robôs, num futuro breve. Coreia do Sul, Japão e Alemanha são os países com a maior densidade de autômatos.

Se o mundo não elaborar um plano envolvendo os robôs no mercado de trabalho, logo, logo, estaremos competindo com as máquinas.

É, acho que esta na hora de repensarmos o sistema econômico que nos obriga a restringir a evolução da qualidade de vida em nome da sua própria preservação.

http://br.blastingnews.com/mundo/2016/06/uniao-europeia-demonstra-preocupacao-com-avanco-da-inteligencia-artificial-00986037.amp.html
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Offline Peter Joseph

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Re:Deep Learning nos ensinará a lição de nossas vidas: trabalho é para as máquinas
« Resposta #23 Online: 28 de Junho de 2016, 12:07:48 »
Olha o robô Pepper (com cérebro do Watson - computação cognitiva) chegando. Entende linguagem falada e ainda distingue emoções e tons de voz:
https://www.google.com.br/webhp?sourceid=chrome-instant&ion=1&espv=2&ie=UTF-8#q=robo+pepper&tbas=0&tbs=qdr:m

Este ônibus autônomo aqui junta praticamente todas as atuais tecnologias disruptivas numa coisa só. Também usa computação cognitiva do Watson:
http://gizmodo.uol.com.br/onibus-watson-ibm/
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Offline Peter Joseph

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Re:Deep Learning nos ensinará a lição de nossas vidas: trabalho é para as máquinas
« Resposta #24 Online: 28 de Junho de 2016, 12:25:33 »

Suíça decide se todos os seus cidadãos receberão R$ 9 mil por mês sem fazer nada

Esta é um tentativa de alguns países de driblar o problema da diminuição de empregos e de consumo gerados pela automação, sem ter que sair do capitalismo e sem ter que restringir o uso de tecnologias avançadas de TI. Mas acho que é inviável economicamente na prática, até pra países ricos e pequenos, mais ainda pra pobres e grandes. Além disso, a queda constante da taxa de lucro geral, devido a evolução constante da automação (isto aumentaria dramaticamente com uma renda básica universal estabelecida, já que incentivaria mais ainda a automação), acabaria por inviabilizar o sistema econômico de qualquer forma, com ou sem renda básica.
« Última modificação: 28 de Junho de 2016, 12:32:15 por Peter Joseph »
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