Tecnologia
Os 4 jargões que você precisa conhecer sobre IA
Eu me lembrei de ficar perplexo com a incapacidade de entender do que estavam falando nas minhas primeiras reuniões sérias de trabalho, como estagiário no mercado financeiro, décadas atrás.
Era delta pra lá, alpha pra cá, var, teste de stress, CVA, derivativos, backtest…
O verdadeiro teste de stress foi aprender tudo isso por osmose. De tanto ouvir, e de tanto transformar as explicações em códigos de computador, fui entendendo esses conceitos.
Lembrei disso porque estou vendo a mesma história se repetir, desta vez de outro ângulo.
A inteligência artificial entrou de vez nas conversas corporativas. Sempre que recebemos CEOs e executivos de grandes empresas aqui na Exame, essa é uma das principais pautas.
Por isso, os jargões dessa indústria começaram a aparecer, principalmente quando tem alguém de tecnologia no meio. Nós, de tecnologia, temos essa estranha mania de dar nomes complexos a coisas simples.
Neste artigo, vou explicar de forma simples o significado dos quatro conceitos mais importantes sobre inteligência artificial para que você, quando entrar numa conversa sobre o assunto, não se sinta como o Miguel de 20 anos atrás.
O que é inteligência artificial?
Pra responder essa pergunta eu gosto de contar uma curta história de amor.
Era uma vez um operário americano do início do século XX, muito emocionado, que passava horas observando sua esposa lavar roupa à mão e reclamar das dores por horas.
Ele olhava cada detalhe, cada movimento, notou que eram movimentos que se repetiam, era sempre a mesma forma de fazer.
Ele não aguentava mais ouvir a esposa reclamar, então, num ato de amor, resolveu criar um dispositivo mecânico que simulava os movimentos da esposa na hora de lavar roupa. Ele criou uma máquina com o conhecimento de lavar roupa embarcado nela.
Agora bastava girar uma manivela e a roupa ficava lavada.
O que ele fez foi programar na máquina a inteligência da esposa. Isso não é exatamente inteligência artificial, está mais para uma inteligência mecânica, mas serve para explicar o conceito
Inteligência Artificial é a capacidade da máquina de simular e executar tarefas que, antes, só a inteligência humana conseguia.
O que é machine learning?
No começo da minha carreira meu trabalho era conferir se os extratos bancários dos fundos de investimento estavam certos. Linha por linha eu ia classificando cada despesa. Eram centenas de linhas,.
Ficava na impressora um bom tempo esperando os extratos saírem, pois ela sempre atolava o papel. Nessa época, desenvolvi minha fobia de impressoras.
É um exemplo de máquina sem machine learning. Ela vai atolar uma vez, duas, três, nunca aprende, sempre vai atolar de novo. Impressora é um exemplo de máquina burra, você quase nunca precisa dela, mas quando precisa não funciona.
Para me livrar dela, eu desenvolvi uma inteligência artificial. Fui registrando numa planilha como eu classificava cada linha no extrato e, depois de um tempo, ao invés de imprimir, eu simplesmente copiava as linhas do extrato e colava numa planilha.
Ela consultava as classificações anteriores que eu tinha feito e pronto. Já classificava tudo pra mim.
Se aparecesse uma linha que eu nunca tinha classificado, eu classificava ali na hora e nas próximas vezes a planilha já classificava automaticamente.
Ou seja, eu ia ensinando a máquina a classificar as despesas pra mim.
Machine Learning é um ramo da Inteligência Artificial que permite aos computadores aprender e melhorar a partir de experiências prévias.
O que são redes neurais artificiais?
Com 3 anos de idade meu filho aprendeu o que é gravidade. Sabe como?
Com a experiência.
Ele jogou um copo pra cima, o copo caiu. Ele jogou uma caneta, ela caiu. Jogou o macbook do papai pra cima, melhor nem lembrar…
Fato é que, pela experiência, sem ninguém ensinar nada, sozinho, ele aprendeu que as coisas caem.
Os cientistas da computação que estudavam Inteligência artificial e eram especializados em machine learning perceberam que todas as crianças aprendem desse jeito, ficaram intrigados.
Decidiram estudar formas de fazer a máquina imitar o jeito de aprender do cérebro humano.
E assim nasceram as redes neurais artificiais, inspiradas pelo funcionamento do nosso sistema neurológico, as redes neurais consistem em camadas de nós, ou “neurônios”, que processam informações.
Todas as Redes Neurais são uma forma de Machine Learning, mas nem todo Machine Learning envolve Redes Neurais.
O que é deep learning?
Aprender com a experiência que as coisas caem é uma coisa, mas imagina aprender uma língua, tocar um instrumento, ou controlar suas emoções?Aprendizados tão abstratos exigem do ser humano uma quantidade de neurônios que chega a bilhões.
As primeiras aplicações de redes neurais não tinham essa capacidade, não conseguiam representar tantos neurônios.
Mas no final dos anos 1990, os cientistas da computação deixaram de estudar as crianças e passaram a estudar os adolescentes. A capacidade computacional das Unidades de Processamento Gráfico (GPUs) que os jovens usavam para jogar video-game foi o que chamou a atenção dessa vez.
E assim o deep learning vingou. O “profundo” no Deep Learning refere-se ao número de camadas através das quais os dados são transformados. As Redes Neurais Profundas têm várias camadas, podem ter bilhões de neurônios, o que as diferencia das redes neurais menos complexas.
Você tem dúvidas sobre algum termo técnico relacionado à inteligência artificial? Envie para nós, e eu explicarei no próximo artigo.
Tecnologia
“Brainrot”, você tem isso? Conheça esse efeito colateral da vida digital
Termo descreve a “deterioração mental” causada por consumir grandes quantidades de conteúdo de baixo valor, como memes e vídeos sem sentido
Se você leu meu texto sobre a slopficação da internet, talvez agora você fique um pouco mais assustado. Senta que lá vem a história…
Se você é millennial, como eu, e tinha uma certa esperança que a próxima geração seria melhor e daria conta de um monte de coisas que não conseguimos, bem… nascer e crescer imerso em redes sociais parece que não está fazendo muito bem, pelo menos na construção de gosto e o que se escolhe consumir online.
Entender minimamente a GenZ (Geração Z) e a Geração Alpha tem consumido boa parte do tempo das minhas pesquisas online. Sacar os movimentos e tentar entrar na cabeça dos jovens é interessante e surpreendente, já que os valores e gostos são completamente diferentes. E olha que pra muita coisa eu sou mais Z que Y.
Mas vamos para o que interessa. Você já ouviu ou viu, em algum lugar, termos como:
- Skibidi Toilet
- Level Five Gyat
- Rizz
- Fanum Tax
- Only in Ohio
- Sigma Looksmaxxing
- Grimace Shake
Parece erro, palavras sem sentido, mas eles têm aparecido com frequência em uma série de conteúdos virais, mais especificamente memes, e que têm sido atribuídos ao tal do “brainrot”. Se você perguntar para o Google Tradutor, não vai conseguir nada. Já para o ChatGPT, ele traz uma luz. Olha só:
Acho que, com isso, você já consegue ir sacando o que é “brainrot”. Apesar desse termo ser antigo (usado desde 2004), é agora que ele está bombando em redes sociais muito usadas por jovens da GenZ, como o TikTok.
E não é pouco dizer que esses jovens internautas estão obcecados com a tal “brain rot” ou “brainrot”. Tanto que a própria viralização do termo explica muito o que estamos vivendo nos tempos atuais: “doomscrolling“, essa rolagem infinita nos nossos feeds, e também nosso estado online crônico.
Traduzido por “podridão cerebral”, “apodrecimento do cérebro” ou até “cérebro apodrecido”, o termo, ou condição, descreve a “deterioração mental” causada por consumir grandes quantidades de conteúdo de baixo valor, como memes e vídeos sem sentido, que podem afetar negativamente as habilidades cognitivas e a capacidade de pensar criticamente.
Longe de ser um termo médico ou científico, é simplesmente um efeito colateral do nosso comportamento online, principalmente em redes sociais, frequentemente motivado por um desejo compulsivo de se manter atualizado, principalmente com eventos negativos, mesmo quando isso pode ser emocionalmente desgastante ou prejudicial para a saúde mental.
Basicamente, estamos gastando mais tempo e literalmente nos entregando e absorvendo grandes quantidades de informações irrelevantes e de baixa qualidade.
Sem entrar nas questões neurodegenerativas, não precisamos de muito para entendermos que, ao consumirmos conteúdos piores, ficaremos piores. Ou seja, nossos cérebros vão trabalhar com o que recebem. Se consumimos porcarias, vamos pensar em porcarias. Simples assim.
E tem muita gente online falando que já está com “brainrot” só de ter recebido ou passado por certos conteúdos, justamente porque estão muitos expostos a eles. E assim como os “slops” causam uma certa confusão mental, os conteúdos associados ao brainrot também, desassociando imagens ou conceitos de seus contextos reais.
Um exemplo é a imagem de um soldado da Segunda Guerra Mundial com um olhar atordoado, que faz parte da pintura de Tom Lea “That 2,000 Yard Stare“, que é usado em muitos conteúdos meméticos, e que TikTokers dizem ser brainrot.
Popularização e perigos
Fazendo uma pesquisa rápida no Google Trends, percebemos que tivemos uma procura maior do termo em 2005 e 2010, mas, a partir da segunda metade de 2023 até agora, o termo explodiu. E é interessante notar que esses picos estão muito associados à cultura gamer e a jogos que contribuíram com seu uso ao longo da década de 2010.
Inclusive, “brainrot” é uma doença que os jogadores podem contrair no jogo de “2011 The Elder Scrolls V: Skyrim“. Em 2007, ano que muita gente considera o surgimento do termo, ele aparece em posts no X, nos quais os usuários descreviam reality shows de namoro, videogames e certos comportamentos, como brainrot.
Um artigo recente do NYT, Jessica Roy relata como alguns usuários do TikTok até começaram a criar paródias de pessoas que parecem “ter” essa condição, ajudando, assim, na popularização, ridicularização e adoção do termo. E, apesar de não ser um elogio falar que alguém tem brainrot, algumas pessoas demonstram um leve orgulho ao admitir a condição.
Em um quiz recente do BuzzFeed, dava até pra saber se “o seu cérebro está 1000% cozido”. Outra leva de vídeos fala que quanto mais gírias da internet uma pessoa usa, mais brainrot ela tem.
E apesar do humor que tudo isso traz, existe um lado bem ruim. Sabe quando a gente fica obcecado por algo e vê aquilo em todo lugar, ou quando gostamos tanto de um personagem ou uma celebridade e começamos a ficar parecidos com elas? Bem, consumir conteúdos de baixa qualidade pode nos deixar menos preparados a certaz situações e “menos inteligentes”, como colocam os jovens com brainrot. Muitos compartilham nas redes seu medo de ficaram “burros”.
Há muitos pesquisadores que estão se debruçando nesse tema, como o neurocientista Michel Desmurget, que tem um livro bastante controverso, assim como outros que se adentram nesse tema, “A fábrica de cretinos digitais: Os perigos das telas para nossas crianças”.
Esse medo de ficarmos piores cognitivamente é real, porque somos o que comemos e consumimos. A “Geração Touch” e as “crianças de iPad” certamente carregam consequências disso, tanto pela tela e o aumento de miopia, muita quantidade de luz azul, que traz alterações no sono, e por aí vai, até o que é visto, assistido e lido.
Em toda a história da humanidade, acompanhamos as consequências boas e ruins das mais diversas tecnologias que foram sendo introduzidas nas nossas vidas, e se tratando de internet, hoje e sempre, independente da tecnologia em si, sabemos que “gostamos” de certos conteúdos justamente pelo modo como nosso próprio cérebro funciona.
Nem vou entrar nessa discussão, porque isso daria um outro texto, mas, no caso dos memes, eles são divertidos, rola uma conexão emocional positiva com eles, e isso dá uma ajudinha na disponibilidade de dopamina no nosso cérebro. É entretenimento puro e viciante.
Por isso mesmo, existem muitos pesquisadores interessados no assunto, tanto que, nos Estados Unidos, diversas instituições de saúde já estão estudando isso como um distúrbio. No artigo no NYT, é citada a pesquisa do Hospital Infantil de Boston, que chama essa condição de “Uso Problemático de Mídia Interativa”. E ela mostra que, conforme passamos muito tempo online, mudamos nossa percepção do espaço físico para o online, e isso tem consequências.
E a GenAI nessa história?
Brainrot está na moda hoje em dia, assim como a GenAI (inteligência artificial generativa). Mas será que a IA está ajudando a nos levar a um estado de brainrot generalizado?
Se o uso preguiçoso da GenAI pode nos fazer desenvolver menos algumas habilidades ao longo do tempo, não há dúvida. É como foi com a nossa memória, tanto que hoje não guardamos o número do celular de quase ninguém. Claro que nesse cas,o é reversível, podemos treinar e melhorar, graças a neuroplasticidade cerebral.
Mas, assim como a internet está se “slopificando”, ou seja, sendo tomada por conteúdos sem valor sendo gerados sinteticamente, nós também poderemos acabar nos deparando cada vez mais com esse conteúdo, e (por que não?) aumentando o brainrot, assim como nos enganando cada vez mais por conteúdos falsos. As consequências de longo prazo não sabemos, e muito estudo ainda será feito, mas, com certeza, uma coisa pode alimentar a outra.
Deveríamos nos preocupar com o “brainrot”?
Em certo sentido, sim, embora devamos ser cautelosos ao soar o alarme sobre o que impulsiona ou leva ao “brainrot”. É muito fácil referir-se a praticamente qualquer coisa como causadora de “brainrot”, se formos pensar.
A cultura da internet sempre traz questões e termos interessantíssimos que podem nos fazer pensar e desenvolver muitas teorias e conceitos. Brainrot ainda é uma expressão que carece de rigor científico, principalmente para descrever ou quantificar a saúde mental real. Mesmo assim, não significa que devemos ignorar ou minimizar as preocupações que estão no cerne desse termo.
Tecnologia
Tik Tok planeja lançar o Whee, plataforma de fotos ‘cópia’ do Instagram
Na plataforma, será possível manter um feed de imagens, utilizar filtros nas fotos tiradas pelo próprio aplicativo, além de manter um fluxo de conexão de amigos
O TikTok está trabalhando em seu próprio Instagram, afirmou o site Android Police na terça-feira, 18. O aplicativo, chamado Whee, tem como objetivo o compartilhamento de fotos com melhores amigos – uma mistura da rede de Mark Zuckerberg com o BeReal, de fotos instantâneas e não editadas. O app, que já pode ser utilizado em alguns países, ainda não chegou ao Brasil.
De acordo com as imagens vistas pelo Android Police, o Whee é um app separado do TikTok, mas também mantido pela ByteDance. Na plataforma, é possível manter um feed de imagens, utilizar filtros nas fotos tiradas pelo próprio aplicativo, além de manter um fluxo de conexão de amigos.
Configurações básicas como curtidas e comentários também estão presentes, em um layout bastante parecido com o do Instagram.
“Capture e compartilhe fotos da vida real que somente seus amigos podem ver, permitindo que você seja mais autêntico”, afirma a descrição do Whee no Google Play, loja de apps do Android. “Whee é o melhor lugar para amigos próximos compartilharem momentos da vida”, completam.
O TikTok e a ByteDance ainda não se pronunciaram oficialmente sobre o aplicativo, mas já é possível encontrar a nova rede social em alguns países em celulares com sistema operacional Android.
Tecnologia
YouTube testa recurso que introduz “notas” de contexto em vídeos
Testes começarão nos Estados Unidos e serão feitos, inicialmente, com usuários e criadores selecionados
O YouTube anunciou, nesta segunda-feira (17), que permitirá em breve que os usuários adicionem “notas” que fornecerão contexto sobre alguns de seus vídeos. Os testes fazem parte de um novo recurso que inicialmente será lançado nos Estados Unidos.
A plataforma convidará alguns usuários e criadores de conteúdo, como parte da fase inicial de teste, para escrever notas destinadas a fornecer “contexto relevante, oportuno e fácil de entender” sobre os vídeos.
As notas, por exemplo, poderão esclarecer quando uma música é uma paródia, apontar quando uma nova versão de um produto que está sendo analisado estiver disponível ou informar aos espectadores quando imagens antigas são erroneamente apresentadas como eventos atuais.
A rede social X, antigo Twitter, possui um recurso semelhante chamado Notas da Comunidade, que permite que colaboradores selecionados adicionem contexto às publicações, incluindo tags como “enganoso” e “fora de contexto”.
O recurso de notas no YouTube será, inicialmente, disponibilizado em dispositivos móveis para usuários nos Estados Unidos e em inglês. Nessa fase, avaliadores externos classificarão a utilidade das notas, o que ajudará a treinar os sistemas, antes de um possível lançamento mais amplo, disse o YouTube.
*Com reportagem de Yuvraj Malik, em Bengaluru
CNN Brasil
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