O software está ficando esperto. É um processo lento e desigual - mas também é aparentemente impossível de ser parado. Um por um, os difíceis problemas do aprendizado de máquina Como o software inteligente está mudando sua vida Como o software inteligente está mudando sua vida A Skynet está chegando e será incrivelmente popular. Novas tecnologias de inteligência artificial estão surgindo que vão dar a chance à maneira como vivemos, jogamos e trabalhamos, e a Read More está recorrendo a novas e poderosas ferramentas teóricas, nos permitindo construir um software que pode fazer algumas coisas verdadeiramente impressionantes.
Algumas aplicações, como carros autônomos, estão a alguns anos de folga. O que você pode não perceber, porém, é que o aprendizado de máquina já está ao seu redor e pode exercer um surpreendente grau de influência sobre sua vida. Não acredita em mim? Você pode se surpreender.
Vamos começar com um exemplo óbvio.
Recomendações de conteúdo
Quando você navega pelo Spotify, Netflix ou Amazon Kindle Store, os algoritmos de aprendizado de máquina estão observando você. É o trabalho deles - eles precisam da informação para lhe dar recomendações, um pedaço de tecnologia de aprendizado de máquina tão onipresente que você pode nunca ter pensado nisso.
Está em toda parte - com toda a probabilidade, a maior parte da mídia que você consumiu nos últimos anos foi selecionada para você por esses algoritmos.
Se você pensar sobre isso, esse tipo de recomendação parece impossível. Como um programa de computador sabe que você vai gostar do The West Wing ? Ele assistiu isso? Sente a humanidade do retrato matizado de Martin Sheen do presidente Bartlett? Isso traz as piadas? Será que tem vagamente a coragem de Janel Moloney?
Acontece que esses algoritmos não fazem exatamente nenhuma dessas coisas. Em vez disso, eles classificam o conteúdo com base inteiramente no uso . Esses algoritmos ignoram a essência do conteúdo e, em vez disso, concentram-se no tipo de pessoa que gosta e no que mais tendem a gostar.
Ao olhar para o que você já gosta, o algoritmo pode descobrir quais dos seus estereótipos aprendidos mais se assemelham e faz suposições muito precisas sobre seus gostos. Você gosta de The Daily Show, Cabana na Floresta e House of Cards ? Bem, uma grande parte das pessoas nessa categoria, como The West Wing. As probabilidades são, você também.
Curiosamente, esta abordagem anteriormente universal está começando a mudar, à medida que atingimos o limite do que você pode descobrir a partir de padrões de uso. Existem limites reais para o que você pode fazer com esse tipo de algoritmo. Apenas para iniciantes - como você classifica o novo conteúdo que ainda não tem visualizações?
Há também a questão dos retornos decrescentes. Netflix é bom em recomendações O Guia Netflix final: Tudo o que você sempre quis saber sobre o Netflix O guia final do Netflix: Tudo o que você sempre quis saber Sobre o Netflix Este guia oferece tudo o que você precisa saber sobre o uso do Netflix. Se você é um novo assinante ou um fã estabelecido do melhor serviço de streaming lá fora. Leia mais, mas eles não vão ficar muito melhores usando as técnicas existentes. Em 2009, a Netflix teve uma concorrência de um milhão de dólares para encontrar uma versão superior de seu algoritmo de recomendação, e o vencedor melhorou as recomendações em apenas 10%. Desde então, as melhorias foram ainda menores. Em algum momento, a única maneira de fazer muito melhor seria ensinar os computadores a entender a arte.
Então, é isso que as empresas de tecnologia estão fazendo.
No ano passado, um estagiário do Spotify chamado Sander Dieleman aplicou uma poderosa tecnologia de aprendizado de máquina chamada “aprendizagem profunda Microsoft vs Google - Quem lidera a corrida de Inteligência Artificial? Microsoft vs Google - Quem lidera a corrida de Inteligência Artificial? Pesquisadores de inteligência artificial estão fazendo progressos tangíveis, e as pessoas estão começando a falar seriamente sobre IA novamente. Os dois titãs que lideram a corrida pela inteligência artificial são o Google e a Microsoft. Leia Mais ”para o banco de dados, permitindo que o programa aprenda a analisar música. A rede neural automaticamente - usando nada além de dados de áudio brutos - passou a reconhecer padrões distintos na música.
Um neurônio de baixo nível disparou apenas em resposta ao canto de vibrato. Mais profundamente na rede estava um neurônio que aprendera a identificar o rock cristão. Outro demitido por chiptunes e música de oito bits Making 8bit Music: Uma Introdução ao Free Chiptune Music Trackers Fazendo música de 8 bits: Uma introdução ao Free Chiptune Music Trackers Aqui estão todas as ferramentas que você precisa para criar sua própria música chiptune. Consulte Mais informação . Outro foi demitido apenas por Armin Van Buren. Muitos outros não tinham nome, mas ainda expressavam alguma propriedade significativa da música.
Aqui está um mapa que Dieleman gerou de cada artista no Spotify, agrupado pela semelhança entre eles.
(Sério, o post do blog sobre isso é fascinante - vá ler).
Todos esses recursos juntos fornecem motivos muito mais ricos para recomendações, porque o sistema pode recomendar músicas, não apenas por quem mais gosta delas, mas por suas propriedades abstratas reais. O Spotify ainda não divulgou isso para os consumidores, mas é apenas uma questão de tempo. Agora, aproveitando ao máximo o Spotify Faça o melhor uso do Spotify com essas dicas e truques Faça o melhor uso do Spotify com essas dicas e truques Se você investiu tempo e dinheiro em playlists e em uma assinatura, faz sentido aprender algumas das funções e peculiaridades menos conhecidas que o cliente Spotify tem a oferecer. Não há como negar o ... Read More requer alguns truques e know-how específicos. No futuro, isso pode acontecer automaticamente.
O mesmo poderia ser feito para, digamos, filmes?
Não está fora de questão. O Google já tem um algoritmo que pode entender uma fotografia bem o suficiente para descrevê-la em inglês com um grau razoável de precisão. O pesquisador do Google Geoffrey Hinton, conhecido como o "Pai das Redes Neurais", disse em seu Reddit AMA que ficará desapontado se não tivermos um algoritmo que possa descrever os eventos de um filme dentro de cinco anos. Esse tipo de capacidade analítica seria uma grande quantidade de informações adicionais que a Netflix poderia usar para fazer recomendações de filmes mais inteligentes.
Negociação de alta frequência
Outra área em que não pensamos com frequência é a negociação algorítmica. Em 2012, metade de todas as negociações do mercado de ações Como começar a investir em ações Mesmo se você é um novato total Como começar a investir em ações Mesmo se você é um novato total Entrar no mundo dos investimentos não é fácil, mas graças a Novas ferramentas on-line baseadas em algoritmos você pode se envolver mesmo que seja um iniciante. Aqui estão seis dos melhores. Leia mais foram feitas por programas de computador. Por quê? Porque os humanos são lentos. Eventos de mercado podem acontecer em uma escala de tempo de milissegundos. Humanos nem conseguem interpretar informações tão rapidamente, muito menos agir sobre elas.
A negociação de alta frequência coloca essas decisões financeiras nas mãos de algoritmos de computador que podem prever o comportamento das ações e comprar e vender de acordo. Embora não tenham o julgamento dos comerciantes humanos, sua velocidade lhes dá acesso a oportunidades que são simplesmente rápidas demais para os seres humanos.
O comércio algorítmico afeta sua vida financeira de várias maneiras diferentes. Seus investimentos 5 sites onde você pode aprender a investir dinheiro 5 sites onde você pode aprender a investir dinheiro Aprender a investir pode ser intimidador, mas esses cinco sites ajudam a tornar isso mais fácil com explicações claras e conselhos úteis. Leia mais existe dentro de um mercado que praticamente se agita com algoritmos. Eles mudam a dinâmica dos mercados, tanto de maneira boa quanto ruim. Eles oferecem mais liquidez e um buffer contra a volatilidade, mas também introduzem certos riscos.
O comércio algorítmico introduziu tipos inteiramente novos de crime financeiro. Em 2010, um único operador usando uma legião de algoritmos automatizados na tentativa de manipular ilegalmente o mercado acidentalmente desencadeou um crash de um trilhão de dólares - o mercado de ações caiu cerca de 9% em questão de minutos.
Ironicamente, o crash foi agravado por algoritmos de negociação legítimos que depositavam posições em resposta à queda. Como muitos deles usavam algoritmos semelhantes na época, eles se alimentavam uns dos outros, criando um ciclo de feedback negativo. Embora o mercado tenha se recuperado rapidamente, a espantosa flutuação mostra quanto controle do mundo financeiro nós cedemos a esses algoritmos.
Propaganda
Publicidade é difícil. Os consumidores são volúveis e precisam ser subornados, lisonjeados e manipulados de alguma forma para comprar um produto. Há um limite para o quão efetivamente você pode manipular as pessoas quando você tem que se comunicar com elas em massa. As pessoas são diferentes e os mesmos produtos e mensagens não atraem todos eles.
Escusado será dizer que a existência da Internet e dos computadores mudou fundamentalmente o jogo para os anunciantes. Agora, os anunciantes podem identificar uma mensagem para uma pessoa específica, descobrindo exatamente o que querem e precisam. Para fazer isso, eles contam com algoritmos de aprendizado de máquina que podem olhar para os hábitos de navegação e compra de alguém. Você pensa duas vezes sobre essas armadilhas de compras online antes de comprar? Você pensa duas vezes sobre essas armadilhas de compras online antes de comprar? Varejistas e profissionais de marketing estão usando uma psicologia comportamental de ponta para fazer com que você compre seus produtos, quer você precise deles ou não. Você sabe como eles estão atacando você? Leia mais e faça inferências sobre o que eles podem comprar no futuro.
O poder desses algoritmos foi mostrado como um efeito gritante no caso infame, compartilhado pelo estatístico Andrew Pole, no qual um gerente da Target foi confrontado por um pai irado, reclamando que sua filha adolescente estava recebendo livretos de cupons projetados para mulheres grávidas. . O gerente pediu desculpas e o pai foi embora. Quando o gerente ligou para o acompanhamento, ele ficou surpreso ao ouvir o pai se desculpar, tendo descoberto que o software de aprendizado de máquina da Target estava correto: sua filha estava grávida.
Esse foi um dos incidentes, de acordo com Pole, que fez com que a Target começasse a esconder a eficácia de seus algoritmos de aprendizado de máquina. De acordo com Poole,
“Somos muito conservadores em relação ao cumprimento de todas as leis de privacidade. Mas mesmo se você está seguindo a lei, você pode fazer coisas onde as pessoas ficam enjoadas. […] Então começamos a misturar todos esses anúncios para as coisas que sabíamos que as mulheres grávidas nunca comprariam, então os anúncios do bebê pareciam aleatórios. […] E descobrimos que, enquanto uma mulher grávida achar que não foi espionada, ela usará os cupons. Ela apenas supõe que todos os outros em seu bloco receberam o mesmo remetente para fraldas e berços. Enquanto não a assustarmos, funcionará.
Em outras palavras, os algoritmos de segmentação são tão poderosos que a Target precisa ocultar ativamente sua precisão para evitar assustar os clientes. Esses algoritmos podem ter um impacto poderoso no que compramos e (quando usados corretamente) são completamente invisíveis.
Rankings da Web
Nós ouvimos o tempo todo sobre coisas que são “tendências”, ou “explodir” ou “viralizar” 5 Coisas Surpreendentes que Aprendi Assistindo Um Post Go Viral No Tumblr 5 Coisas Surpreendentes que Aprendi Assistindo Um Post Go Viral No Tumblr Imagine o seu surpresa quando você acorda uma manhã e descobre que algo que você fez se tornou viral. Você pode aprender muito sobre como o conteúdo se comporta no Tumblr, observando o processo viral se desdobrar. Leia mais ”. Geralmente, as pessoas pensam nisso como um processo orgânico. O que eles podem ignorar, à primeira vista, é que quase toda essa atividade está acontecendo em um punhado de sites Os melhores sites na Internet Os melhores sites na Internet Uma lista enorme dos melhores sites na Internet, em catorze categorias úteis . Estes são considerados os melhores sites que vão te dar o que você precisa. Leia mais: Google, Reddit, Twitter, Tumblr e Facebook. A maioria desses sites usa variações em um algoritmo de aprendizado de máquina para determinar o que você faz e o que não vê, e esses algoritmos têm um poderoso efeito sobre quais histórias “se tornam virais” e quais não.
Para a maioria desses sites, os algoritmos usados para classificar o conteúdo são proprietários - um segredo comercial.
No caso do Reddit, o algoritmo usado para controlar quais posts chegam à primeira página são terrivelmente complicados, em uma tentativa extremamente malsucedida de tornar mais difícil o jogo. O mesmo vale para o Twitter e o Google. Tudo isso é um pouco alarmante, porque isso pode importar muito.
De acordo com o psicólogo Roger Epstein, a escolha do algoritmo de pagerank pelo Google poderia, sozinho, determinar o resultado de mais de um quarto das eleições presidenciais em todo o mundo. Isso é muito poder nas mãos de um software.
Aprenda a amar os algoritmos
A lição a tirar de tudo isso não é pânico. Nós temos cedido o poder para os robôs por um tempo agora - e, com algumas exceções, o mundo ainda parece estar indo muito bem. Há poucos motivos para comprar conservas e espingardas ainda.
No entanto, vale a pena estar ciente do grau em que esses algoritmos influenciam sua vida. De quem são os interesses que eles representam? Suas escolhas são tão livres quanto se sentem?
O que você acha? Este software é assustador? Interessante? Deixe-nos saber nos comentários!
Créditos da Imagem: Marionette pose via Shutterstock, braço robótico via Shutterstock