27/11/19 | Ver no browser

Inteligência Artificial e Data Science sem mistério

Contém 46 fontes de informação. Tempo de leitura: 10 minutos
Recebeu e ainda não é assinante? Assine já!

E a IA continua a engolir empregos

Se você tem filhos aprendendo programação tradicional, comece a pensar em colocá-los para estudar programação associada à Inteligência Artificial, porque esses empregos não estão garantidos nos próximos 11 anos. O conselho é do vice-presidente e consultor principal da Forrester, Huard Smith, que apresentou novos dados sobre os impactos da automação e da IA nos empregos e profissões até 2030 durante uma palestra em um evento realizado no Vale do Silício.

Assim como os assistentes administrativos, funcionários de expedição, repositores de estoque e analistas de dados em empresas financeiras, os programadores tradicionais serão substituídos por automação e aplicações de machine learning. Até 2030, segundo Smith, 73% de todas as atividades administrativas de escritório (aquelas executadas pelos chamados cubicle workers) serão automatizadas, eliminando 20 milhões de postos de trabalho.

E outros 38% de empregos "location based" também serão cedidos para a tecnologia, somando mais 29,9 milhões de postos de trabalho. Nesse caso, Smith está falando de trabalhos repetitivos e manuais, como por exemplo repositores de estoque e balconistas de supermercado que podem ser substituídos por robôs e caixas automatizados.

Mesmo os desenvolvedores de software estão em risco, porque "a codificação será automatizada", segundo Smith. A tecnologia vai criar novos postos e atividades, mas segundo a Forrester, vai eliminar 29% de todos os empregos nos EUA, enquanto cria o equivalente a apenas 13%. "Serão 10 anos difíceis e o mundo não irá parar apenas em 2030, então aperte o cinto", alertou o analista em entrevista à Fortune.

  • É preciso levar a sério o impacto da tecnologia e investir pesadamente em programas de treinamento corporativo. Um estudo da Qualtrics mostra que nenhuma profissão está livre de perder espaço para a automação, incluindo, pasme, analistas de marketing.
  • Na lista de 10 empregos que podem ser substituídos por IA, tradutores, editores de vídeo e jornalistas (!) estão incluídos, segundo esse artigo da Analytics India Magazine.
Recebeu e ainda não é assinante? Assine já!
O que acontece quando juntamos um advogado especialista em privacidade de dados (Bruno Bioni) e uma Jedi Analytics (Adriana Silva) para discutir algoritmos e Inteligência Artificial? O algoritmo na berlinda é o tema do podcast da The Shift, sobre os riscos dos vieses na hora de programar um mundo guiado por dados. Toda quarta-feira um episódio novo.

Direito de ser visto

Defensores da privacidade estão liderando esforços importantes para permitir que os cidadãos controlem quem usa seus dados, para o quê e sob quais circunstâncias. Mas talvez esteja na hora de pensarmos em capacitar os indivíduos a gerar bons dados sobre si mesmos e usá-los para promover seus próprios objetivos.  Entre eles, exercer o direito de estar visível para as políticas públicas e serviços financeiros e de saúde.
 
Muitos dos nossos direitos e privilégios mais básicos - votar, dirigir, possuir propriedade e viajar – exigem a análise de informações padronizadas para determinar quem é elegível para o quê.  Abrir uma conta bancária requer comprovante de endereço. Mas e se sua casa não tiver um endereço? 
 
Se usado adequadamente, esse rico registro digital fornecido por smartphones e outros sensores pode se tornar uma ferramenta poderosa para inclusão, defende Anne-Marie Slaughter, CEO da New America e ex-diretora de planejamento de políticas do Departamento de Estado do governo Obama.  Juntos os pontos de dados individuais tecem uma rica tapeçaria de evidências. Em locais onde não há registro alternativo ou onde o registro foi destruído por conflito ou desastre, são provas digitais que podem mudar vidas.
 
Toda trilha virtual pode ser convertida em prova de fatos físicos. Na Tanzânia, os cidadãos estão usando seus históricos de pagamentos móveis para criar suas pontuações de crédito e acessar serviços financeiros mais tradicionais. Na Índia, os moradores de favelas estão usando dados de localização de smartphones para se colocarem em mapas da cidade pela primeira vez e se registrarem nos endereços que podem ser usados para receber e-mail e se obter serviços governamentais.
 
Um elemento essencial para o avanço da justiça social é garantir que a tecnologia seja uma força para o bem público. Mas não se chegará lá sem uma co-governança digital que envolva líderes públicos, cívicos e privados. A questão crucial é como equilibrar os riscos de um estado de vigilância com o poder da tecnologia de fornecer serviços e proteger os direitos fundamentais. Um dilema que o Brasil precisará debater em função da criação do Cadastro Base do Cidadão e do Comitê Central de Governança de Dados.

Recebeu e ainda não é assinante? Assine já!

Tem um robô no seu futuro?

O vídeo é curto, mas o assunto é sério. Aprendizado de máquina não serve só para tarefas repetitivas como análise de crédito e separação de pacotes. Quanto mais complexo o algoritmo, mais capaz ele será de assumir atividades mais intelectuais. Tem um robô no seu futuro, provoca Anthony Goldbloom, especialista em machine learning.

Google Cloud espera prosperar com xAI

A IA Explicável (ou xAI) voltou às manchetes esta semana com a apresentação pelo Google, em Londres, de como pretende melhorar a interpretação da IA ​​com as explicações da Google Cloud AI.
 
O objetivo é ganhar algum terreno na concorrência com a Amazon e a Microsoft no mercado de nuvem ajudando as empresas a entenderem por que determinados modelos de IA tomaram suas decisões, usar essas informações para melhorar ainda mais seus próprios modelos ou compartilhar informações úteis com os consumidores desses modelos. Para começar serão disponibilizadas informações sobre o desempenho e as possíveis deficiências dos modelos de detecção de rosto e de objeto.
 
Entre as maneiras através das quais o Google espera dar aos usuários uma explicação melhor estão os chamados cartões de modelo.
 
Ainda há muito debate sobre a xAI, mas está surgindo um consenso de que a justificação pós-previsão não é uma abordagem correta. A explicabilidade deve ser incorporada ao modelo (ou ao sistema) de IA no estágio de design e devem ser parte integrante do sistema, não um anexo.

Recebeu e ainda não é assinante? Assine já!

7 gráficos para entender o impacto da automação

Um infográfico da Raconteur apresenta 7 diferentes cenários dos impactos da automação nos empregos, um efeito que começará a ser sentido mais fortemente em meados de 2020. Hora de levar a sério o problema e investir em treinamento e capacitação dos profissionais.
Recebeu e ainda não é assinante? Assine já!

3 livros para começar a usar a Ciência de Dados

Toda a prática vem acompanhada de uma teoria que nos ajuda a compreender melhor os processos, a história e a construção de algo como, por exemplo, Ciência de Dados. Ler é boa forma de aprender teorias.
 
Para construir uma base de conhecimento em Data Science você deve começar por esses três títulos, aconselha Tyler Folkman, chefe de IA na Branded Entertainment Network:

  • An Introduction to Statistical Learning”, de Gareth James, Daniela Witten, Trevor Hastie e Robert Tibshirani. Fornece orientação clara e intuitiva sobre como implementar métodos estatísticos e de Machine Learning. Os autores fornecem explicações práticas e precisas de quais métodos estão disponíveis e quando usá-los, incluindo código R.
     
  • Python for Data Analysis” – Ensina como configurar o Python, além de carregar, organizar, limpar e visualizar dados. É uma boa maneira de conhecer melhores bibliotecas, como NumPy.
     
  • Hands-On Machine Learning”, de Aurélien Géron. Usando exemplos concretos   e duas estruturas Python prontas para produção - Scikit-Learn e TensorFlow -, ajuda a obter uma compreensão intuitiva dos conceitos e ferramentas para a construção de sistemas inteligentes. Ensina uma variedade de técnicas, começando com a regressão linear simples.
Recebeu e ainda não é assinante? Assine já!

O garimpo da semana

  • O experimento do chinês He Jiankui que resultou no nascimento dos primeiros bebês CRISPR esquentou o debate ético, mas não ajudou na efetiva criação de regras que impeçam os cientistas desonestos de gerar novos bebês a partir da  edição de genes.
     
  • Novas leis da Califórnia sobre bots e deepfakes têm suas falhas, mas representam um primeiro passo para conter novas tecnologias perigosas.
     
  • Pesquisadores da Universidade de Massachusetts Amherst e Stanford desenvolveram uma estrutura algorítmica que garante que a IA não se comportará mal.
     
  • Cinco etapas para criar relatórios de dados bonitos, convenientes e integrados com diferentes sistemas.
     
  • Qual o significado de underfitting? E de ground-truth?  Confira as definições de 30 termos de Machine Learning que você precisa dominar.
     
  • A maquiagem, usada da maneira certa, pode confundir os algoritmos de sistemas de reconhecimento de face e ocultar sua identidade.
     
  • A maioria dos motoristas (95%) planeja usar um assistente de voz no carro nos próximos três anos, de acordo com uma nova pesquisa da Capgemini.
     
  • Sistemas de visão computacional (CV) estão revolucionando indústrias inteiras. Aqui estão 10 artigos acadêmicos que ajudam a entender as últimas tendências nessa área de pesquisa.
     
  • O Vale do Silício está correndo para desenvolver uma tecnologia que possa frear a distribuição desonesta de deepfakes ou de qualquer conteúdo audiovisual gerado por IA. Facebook, Microsoft e Amazon estão trabalhando com mais de meia dúzia de universidades para executar o Deepfake Detection Challenge a partir do próximo mês.
     
  • Mineração de dados, algoritmos avançados e análise preditiva estão entre os projetos prioritários para empresas que já adotam IA e o Machine Learning. Além disso, o setor de telecomunicações lidera no interesse e adoção de mecanismos de recomendação e governança de gerenciamento de modelos.
Recebeu e ainda não é assinante? Assine agora!
Conheça nossa proposta de jornalismo.
Veja aqui nossa Política de Privacidade.
Divulgue Divulgue
Tuíte Tuíte
Recomende Recomende
Compartilhe Compartilhe
Nosso LinkedIn Nosso LinkedIn
Nosso Twitter Nosso Twitter
Edições Anteriores Edições Anteriores
Copyright © 2019 The Shift. Todos os direitos reservados.