Arquivos mensais: março 2026

Saiba mais sobre os segredos da longevidade

Olhar para a Luz do Alto

 

As bactérias não envelhecem. Podem até morrer, caso ocorra algum acidente ou sejam privadas de alimentos, mas não envelhecem nunca. Tanto é que, no ano 2000, cientistas decidiram ressuscitar uma bactéria que havia ficado presa em um depósito de sal há 250 milhões de anos. Depois de reanimá-la e oferecer nutrientes, a bactéria simplesmente voltou a se reproduzir, como se o tempo não houvesse passado.

Outros animais também desfrutam do mesmo dom: é o caso da água-viva turritopsis dohrnii, do peixinho rockfish e de algumas espécies de tartarugas que vivem na América no Norte. Todos vivem sem prazo de validade, ao contrário de nós, humanos - e mortais. Pode até ser que você não resista 250 milhões de anos, como a bactéria ressuscitada, mas a ciência já é capaz de apontar o caminho para quem está em busca da longevidade.

Uma constatação importante sobre o assunto foi feita pelo pesquisador e escritor Dan Buettner, em parceria com a equipe da National Geographic, em 2004, quando se mapearam as cinco regiões do mundo onde a possibilidade de uma pessoa alcançar os 100 anos chega a ser 10 vezes maior que a de um morador comum dos Estados Unidos. Esses locais foram chamados por eles de "Zonas Azuis".

 Mapa da Longevidade

 

Mas qual o segredo desses lugares? Dan conta em seu livro The Blue Zones quais características são capazes de explicar a longevidade nestas regiões. São fatores compartilhados por estas zonas azuis que prometem ser o tempero que faltava para obtermos uma vida mais longa. Mas, primeiro, vamos conhecer esses lugares:

Okinawa, Japão - É a província mais ao sul do Japão, composta por 169 ilhas, e também a região com o maior percentual de centenários no mundo inteiro.

Sardenha, Itália - Uma ilha localizada em pleno mar Mediterrâneo, com um total de 1,65 milhões de habitantes, dos quais 371 já haviam completado 100 anos em 2012. A maior taxa de longevidade foi encontrada na região conhecida como Província de Nuoro.

Loma Linda, Estados Unidos - Uma pequena cidade da Califórnia que conquistou uma expectativa de vida dez anos mais alta que a média americana. Cerca de metade dos habitantes locais fazem parte da Igreja Adventista do Sétimo Dia, que segue regras rigorosas para descanso, alimentação e exercícios.

Península de Nicoya, Costa Rica - Mais de 400 centenários vivem nesta região repleta de praias e montanhas. É o lugar em que existe o maior número de pessoas acima dos 100 anos no mundo.

Icária, Grécia - Estima-se que um terço da população de Icária irá chegar aos 90 anos. A estimativa é fácil de entender quando nos deparamos com taxas de incidência de câncer 20% menores e de doenças cardíacas 50% menores do que em outras regiões. A possibilidade de demência é praticamente nula na população.

Todas estas zonasapresentam algumas características em comum e elas podem ajudar a traçar o mapade uma vida mais longeva, segundo as pesquisas de Dan Buettner:

Corpo em movimento

Nas zonas azuis, as pessoas não estão acostumadas a fazer exercícios - ou, pelo menos, não da maneira como nós estamos, reservando uma hora específica para realização de alguma atividade física. Ao contrário,eles se mantêm em movimento, sem precisar fazer muito esforço para isso.

Tanto na Sardenha quanto em Icária, por exemplo, grande parte da população é acostumada a pastorear animais, o que faz com que se mantenham em movimento.Manter um jardim em casa, caminhar até o trabalho ou simplesmente o fato de viver em um local com escadas também contribui para se manter em movimento sem precisar pensar muito sobre o assunto.

Alimentação

As dietas aplicadas por estas cinco comunidades possuem muitas coisas em comum. Enquanto o consumo de carnes é raro entre elas - em Loma Linda grande parte da população é vegetariana -, as frutas, vegetais e grãos são item indispensável na mesa. Por sinal, um estudo realizado pela Universidade de Loma Linda, em 2001, demonstrou que dietas pobres ou isentas de gordura animal podem presentear você com dois anos extras de vida, enquanto exercícios diários moderados são responsáveis por um bônus de 6 anos - em compensação, fumar pode subtrair de 10 a 11 anos dessa conta.

Obviamente, cada lugar tem sua particularidade no quesito alimentação: em Okinawa, existe uma prática conhecida como hara hachi bu, que significa comer até ficar 80% satisfeito. O que parece apenas uma tradição sem muito sentido tem mais embasamento científico do que você pode imaginar: diversos cientistas já assumem que uma dieta restrita seja o caminho para a longevidade. A tese é reforçada por experimentos que indicam que, ao comer 50% menos, os ratos são capazes de viver o dobro, e com saúde. Resultados semelhantes foram encontrados em estudos com peixes, aranhas, cachorros, moscas… Há indícios de que, sozinhas, as escolhas alimentares podem somar 13 primaveras à sua vida.

Bebem com moderação

Fora a cidade de Loma Linda, onde a população evita o consumo de álcool graças à religião, todas as outras zonas azuis aceitam sem problemas uma dose de bebida, mas seus habitantes também sabem consumi-la com moderação.

Espiritualidade

Independente da religião ou doutrinas, a fé se mostrou um ponto forte para essas comunidades longevas. É assim que a população de Loma Linda lida com sua religião, com forte apego à Igreja Adventista do Sétimo Dia ou que os habitantes da Península de Nicoya manifestam sua profunda fé em Deus.

Frequentar serviços relacionados à fé pelo menos quatro vezes por mês pode adicionar até 14 anos na sua vida, independente da doutrina.

Senso de comunidade

Todas as regiões têm um profundo senso de comunidade: na Sardenha, a família está sempre em primeiro lugar; em Loma Linda, a Igreja é o lugar de reuniões e amizades; enquanto isso, em Okinawa, os habitantes possuem um grupo de amigos que os acompanha desde a infância até o fim de seus dias e com quem podem compartilhar as felicidades e tristezas da vida.

Propósito

Em Okinawa, Dan Buettner questionou aos habitantes qual o motivo que os fazia acordar pela manhã: todos sabiam exatamente o que responder. Na língua local, existe até mesmo uma palavra para definir esse proposto: ikigai. Segundo o pesquisador, ter um propósito pode render um bônus de 7 anos no jogo da vida.

Mas, acima de tudo, é importante saber: há grandes chances de você não chegar aos 100 anos. Mesmo que decida começar a seguir amanhã mesmo todas as indicações acima, sua probabilidade de chegar lá é bem baixa. Isso porque a genética também tem seu papel neste jogo - e estudos recentes indicam que apenas 15% das pessoas possuem genes que as predispõe à alta longevidade. E mais da metade dos centenários têm parentes que chegaram aos 100 anos. Mesmo assim, estima-se que o estilo de vida seja responsável por 70% deste cálculo.

Mas… digamos que você possa chegar até os 90 anos com saúde. Infelizmente, o próprio Dan Buettner mostra que apenas força de vontade não é suficiente para aumentar nossa expectativa de vida. Para mudar, é preciso transformar uma comunidade inteira e não apenas os seus hábitos, como ele explicou em uma palestra no TedMed (Como viver mais de 100 Anos).

 

Quem sabe um dia iremos chegar a um futuro próximo ao previsto no livro As Intermitências da Morte, de José Saramago, que inicia com a singela frase "No dia seguinte ninguém morreu". No caso do livro, a (ir)responsável por isso era uma Morte com M maiúsculo, que havia simplesmente parado de realizar seu trabalho, resultando em um cenário de calamidade, onde os velhos quase imploravam pelo seu "descanso eterno". Mas a velhice da realidade parece ser bem mais promissora que a encontrada na literatura: cerca de 2 terços dos idosos são completamente independentes para as atividades da vida diária.

Não é por acaso que a faixa da população que mais cresce no mundo é a dos idosos com mais de 100 anos - em 2015, o grupo deverá ser 20 vezes maior do que no ano 2000. Quando voltamos um pouco no tempo, fica fácil perceber os avanços já alcançados nesse sentido: entre os romanos, a expectativa de vida era de 20 anos e 90% da população morria antes de completar seu 46º aniversário. No Brasil, a expectativa média de vida era de 33 anos em 1900, hoje, esse número subiu para 68 anos, mais do que o dobro. Por enquanto, resta esperar e torcer para que, ao menos nesse quesito, estejamos cada vez mais próximos das bactérias.

 

Fonte: http://www.hypeness.com.br/2015/06/os-segredos-da-longevidade-voce-tem-feito-isso-certo/

Autora: Mari Dutra

Planos de Amostragem – O que são, quando, como e por que utilizá-los?

Planos de Amostragem

 

Amostragem é todo o processo de seleção de uma parte, geralmente pequena, dos elementos que constituem um dado conjunto denominado de população.

 

O objetivo principal da teoria da amostragem é obter amostras que sejam representativas da população. Da análise dessa parte se pretende obter informações confiáveis que poderão ser extrapoladas para a população.

 

Algumas desvantagens da amostragem em relação à inspeção 100% são o risco de aceitação de lotes "ruins" ou rejeição de lotes "bons" e menos informações geradas sobre produtos e/ou processos.

 

Apesar de todos os avanços no campo da Qualidade praticamente todas as empresas realizam inspeções por amostragem em seus produtos quer seja durante o processo produtivo ou após o encerramento da produção de um lote, denominada de inspeção final. O guru norte-americano Deming insistia que isto não significava que as empresas devessem depender destas inspeções para assegurar a qualidade de seus produtos e, ao mesmo tempo, dizia que não ter inspeção seria como dirigir um veículo à noite em uma estrada, com seus faróis desligados.

 

 

O ponto crucial então é como determinar um plano adequado de inspeção por amostragem, mas isso parece que vem sendo ignorado por muitas organizações aplicando planos sem nenhuma consistência estatística, como por exemplo, "retirar 10% de amostras" ou, quando essa conscientização existe, são aplicados planos de inspeção por atributos com base na Norma NBR 5426, correspondente à MIL STD 105 norte-americana.

 

Observa-se na maioria das vezes, naqueles lugares que se utilizam da Norma em referência, que a sua aplicabilidade está restrita ao uso de algumas tabelas, geralmente aquela que indica a letra associada ao tamanho do lote e, em seguida, aquela que mostra o tamanho da mostra e nível de aceitação associado ao NQA. Isto é muito pouco, pois são ignoradas todas as demais informações e opções fornecidas pela Norma, como por exemplo, curvas características de operação e riscos do produtor e do consumidor.

 

Para completar a situação inadequada, na maioria das vezes são feitas medições nos produtos, como por exemplo, o comprimento de uma peça ou a tensão de saída de uma fonte ou a dureza de um produto e não são usados planos de inspeção por variáveis com base na Norma ABNT NBR 5429, correspondente à MIL STD 414 norte-americana. Essa Norma exige menores tamanhos de amostras em comparação com a de atributos, podendo significar menores custos de inspeção.

 

Desde que saibamos quais planos de amostragem sua equipe utiliza e se a sua resposta for "não" para uma ou mais questões a seguir, podemos ajudá-lo na aplicação de planos adequados de inspeção, com conhecimento dos riscos envolvidos, inerentes à amostragem, através de consultoria e de coaching, com foco em redução dos custos de inspeção.

 

A sua empresa:

Conhece os riscos envolvidos nas inspeções por amostragem realizadas?

Faz uso de amostragem dupla ou múltipla no caso de inspeção por                 atributos?

Usa o conceito de Limite da Qualidade Média Resultante (LQMR)?

Conhece e aplica a Proteção de Qualidade Limite (QL)?

Sabe aplicar o conceito de lotes salteados (skiplot)?

Faz uso de planos de inspeção por variáveis quando são feitas medições em produtos?

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Testemunhos Planos de Amostragem

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A busca da eficácia em Gestão de Projetos

Gestão de Projetos Eficacia

 

O atual momento da economia levou muitas empresas planejarem com muito mais rigidez seus investimentos. Aliado a isso o surgimento de índices inflacionários mais elevados, propiciou uma demanda maior no controle de custos em seus projetos.

Devido a grande necessidade das empresas em reduzirem seus custos, tornou-se primordial o acompanhamento mais refinado das atividades que envolvam, principalmente, colaboradores internos e externos.

A competência em executar projetos e obter sucesso ao final de cada etapa leva à consecução dos benefícios esperados e dos objetivos da empresa. As organizações que executam projetos com sucesso frequentemente empregam práticas eficazes de gerenciamento de projetos (PM ou Project Management) como uma ferramenta de geração de mudanças. Dado o impacto estratégico que os projetos têm sobre os negócios, as organizações devem manter processos eficazes de Gestão que viabilizem a inovação; monitorem progresso, valor e riscos; e confirmem que os projetos certos podem cooperar com a estratégia organizacional.

Um dos mecanismos mais apropriados para essa função na área de projetos é o controle das atividades e seus responsáveis. O perfeito planejamento das ferramentas e técnicas é abordado na gestão de escopo e prazo.

Dentre essas ferramentas destacamos a criação de pacotes de trabalho, ou seja, atividades que possam ser gerenciadas com qualidade e baixo custo, para atender as necessidades do projeto. Daí a importância de uma boa estrutura analítica de projetos.

Estrutura Analítica de Projetos (EAP), do Inglês, Work breakdown structure (WBS) é um processo de subdivisão das entregas e do trabalho do projeto em componentes menores e mais facilmente gerenciáveis. É estruturada em árvore exaustiva, hierárquica (de mais geral para mais específica) orientada às entregas, fases de ciclo de vida ou por sub-projetos (deliverables) que precisam ser feitas para completar um projeto.

 

A má definição de Escopo de um projeto é considerada uma das principais causas de não cumprimento de prazos e metas na maioria dos projetos problemáticos. Uma Estrutura Analítica de Projetos (WBS) bem elaborada e estruturada é uma das formas mais simples e eficazes para maximizar o entendimento e validação das entregas em Projetos, além de ser fator fundamental na elaboração de outros processos como tempo, custos, riscos e demais procedimentos de planejamento.

 

O objetivo de uma EAP é identificar elementos terminais (os produtos, serviços e resultados a serem feitos em um projeto). Assim, a EAP serve como base para a maior parte do planejamento de projeto. A ferramenta primária para descrever o escopo do projeto (trabalho) é a estrutura analítica do projeto (EAP). Portanto, a construção de uma robusta e adequada Estrutura Analítica de Projetos (EAP/WBS) através de processos, técnicas e ferramentas se torna essencial para uma competente equipe de projetos (líderes e analistas).

 

O resultado de uma EAP bem feita é o maior controle sobre os orçamentos atendendo a necessidade de "fazer mais com menos", pois sabemos que a eficiência e a eficácia são agora os principais fatores de sucesso das organizações.

 

A partir da percepção da importância de uma EAP bem feita, avaliamos várias pesquisas e opiniões* sobre o que estava funcionando bem e em que áreas a melhoria se fazia necessária na disciplina de gerenciamento de projetos. Também questionamos nossos Facilitadores sobre as tendências e práticas comuns, com base na experiência e vivências práticas em projetos, sendo que as a análises e respostas das inquisições nos retornaram com os seguintes pontos importantes:

* Erros de estimativa durante a fase de planejamento continuam a ser o maior fator de falhas nos projetos.

* Segundo a opinião da maioria dos nossos especialistas  a gestão de projetos é fundamental para o sucesso organizacional e o desempenho dos negócios e existe amplos indicadores disponíveis que podem comprovar tal afirmação.

* Embora os níveis de maturidade da gestão de projetos estejam em ascensão, muitas organizações desejam continuar a obter um nível ainda mais amplo. Assim, as organizações estão se empenhando nesse sentido, buscando reforçar atividades de formação de equipes e desenvolvimento de competências para melhorar o desempenho e promover alta produtividade, no entanto, a maioria das análises e observações práticas apontaram que são requeridas também melhorias na estrutura organizacional, na gestão de recursos humanos e na garantia da qualidade.

* Empregar uma abordagem padrão de gestão de projetos em uma organização contribui para cumprir o escopo e alcançar os padrões de qualidade e os benefícios empresariais definidos para um projeto,  todavia observam-se níveis de desempenho menores quanto ao cumprimento do cronograma e do orçamento.

* Usar essas metodologias aumenta o sucesso dos principais indicadores de desempenho de projetos (qualidade, escopo, orçamento, prazo e benefícios para o negócio).

* A adoção do gerenciamento de portfólio contribui para um aumento nos cinco principais indicadores de desempenho de qualidade, escopo, orçamento, cronograma e benefícios para o negócio. Na implantação do gerenciamento de portfólio, são identificadas as três principais fórmulas de sucesso: alinhar o portfólio à estratégia da organização, usar um PMO (Project Management Office ou escritório de projetos corporativo) para gerenciar o portfólio e realizar avaliações mensais. As organizações que empregam essas abordagens ampliam a probabilidade de seus portfólios atingirem o cronograma, o escopo, os padrões de qualidade, o orçamento, o prazo e os benefícios para os negócios.

* Usar metodologias de comunicação eficientes e eficazes afeta positivamente a qualidade, o escopo e os benefícios empresariais esperados para o projeto, mas mostra uma correlação negativa  com o orçamento e o cronograma. 

* O estabelecimento de PMOs resulta em projetos com maior qualidade e mais benefícios para o negócio. 

* Um conjunto de processos sistemático e organizado traz ordem e eficiência ao gerenciamento de projetos. Logo, a existência de processos de gerenciamento de projetos bem definidos - muitas vezes agrupados em uma metodologia - diferencia as empresas que são capazes de entregar resultados superiores, de forma consistente, das que não são.

 

    Os principais resultados que se espera em processos de Gestão de Projetos são:

* Padronização e institucionalização de processos de gerenciamento de projetos; priorização de projetos e aplicação de um ciclo de vida de projeto padrão;

* Uso de técnicas de portfólio de projetos;

* Utilização de metodologias no gerenciamento de projetos;

* Gerenciamento de portfólio e gerenciamento de projetos Agile, e;

* Utilização de melhores práticas de gerenciamento de comunicação.

 

 

Veja também ->

Dez principais razões pelas quais os projetos falham

 

 

<< Clique aqui para saber mais sobre o nosso conteúdo em Gestão de Projetos >>


*Fontes:

http://www.projecttimes.com/elizabeth-larson/what-the-2015-trends-mean-for-business-analysis-and-project-management.html

http://blog.aiec.br/2015-saiba-algumas-tendencias-em-gerenciamento-de-projetos/

https://www.pwc.com.br

http://globaldeliveryreport.com/top-6-global-trends-to-watch-in-project-management-as-2015-approaches/

https://www.pm-partners.com.au/

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Como o YouTube se reinventou por dentro com o projeto InnerTube

InnerTube

 

Em 2012, o YouTube lançou uma enorme iniciativa entre departamentos com o codinome "InnerTube". Oobjetivo: unificar o desenvolvimento de apps e fazer o site sair da idade das trevas.

Como explica a Fast Company, o YouTube tinha um grande problema há três anos. As pessoas estavam assistindo a vídeos do YouTube em blogs, sites de notícias e mídias sociais - exceto no YouTube.

Como resultado, 1 bilhão de telespectadores mensais do site só traziam à empresa US$ 4 bilhões em receita, menos do que o Netflix com apenas 50 milhões de assinantes. Quase dez anos depois, o site ainda não dá lucro para o Google.

No cerne do problema estava a infraestrutura ultrapassada do YouTube, que dificultava o trabalho de reter, analisar e exibir anúncios para os usuários.

E à medida que plataformas se proliferavam fora do desktop - smartphones, tablets, consoles etc. - o processo de desenvolvimento dos apps para acessar o YouTube se tornou cada vez mais fragmentado.

O software era inconsistente através de dezenas de plataformas, dificultando à empresa lançar novos recursos. Além disso, o YouTube não conseguia acompanhar o comportamento dos usuários em smartphones e tablets.

Então veio o InnerTube: o projeto iria rever tudo no backend do YouTube, desde sua plataforma de desenvolvimento até o aprendizado de máquina por algoritmos, permitindo que os engenheiros e designers mantivessem o ritmo em um mundo cada vez mais dominado por dispositivos móveis, onde a iteração constante é necessária.

O InnerTube acabou sendo uma revisão completa no processo de desenvolvimento do YouTube. Uma nova API simplificada agora permite que engenheiros façam pequenos ajustes ou grandes atualizações em uma semana ou menos, através de diversas plataformas móveis do site.

As mudanças podem agora ser facilmente desfeitas, também, oferecendo aos desenvolvedores a liberdade de experimentar novos recursos de uma forma que não era possível antes.

O projeto InnerTube também refez o algoritmo de recomendação do YouTube usando o Google Brain, o sistema de inteligência artificial usado para reconhecimento de voz no Android.

O YouTube agora alimenta o Google Brain com a atividade de milhões de usuários, e pede ao sistema de aprendizagem que crie conexões entre os vídeos que assistimos, para estudar quanto tempo permanecemos engajados no site, e ver que tipo de conteúdo nós preferimos.

Algoritmos de recomendação inteligentes são uma parte crítica para manter uma base de usuários engajada - e garantir que o YouTube continue a existir.

De acordo com a Fast Company, o projeto está compensando muito:

Todas as coisas que o InnerTube permitiu - iteração mais rápida, melhor teste de usuário, análise de usuários móveis, recomendações mais inteligentes e busca mais robusta - valeram muito a pena. No início de 2015, o YouTube finalmente se tornou um destino: em dispositivos móveis, 80% das sessões do YouTube atualmente se originam dentro do próprio YouTube.

Mesmo no desktop, onde os usuários vêm assistindo vídeos incorporados do YouTube em outros sites, 55% das visualizações estão acontecendo no YouTube.com. No início de 2015, o YouTube diz que está vendo um crescimento de 50% na audiência total a cada ano. E a maioria dessas visualizações agora se origina dentro próprios apps ou do site do YouTube.

Assim, parece que o YouTube conseguiu capturar a audiência que desejava. Saiba mais detalhes sobre o InnerTube aqui: [Fast Company]


Fonte: GizModo.Uol.com.br

 

 

10 Regras para o Bom Estudo e outras 10 para o Mau Estudo

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10 Regras do Bom Estudo

Extraído de Uma Mente para Números: Como se Sobressair em Matemática e Ciências (Mesmo Se Você Tiver Reprovado em Álgebra), por Barbara Oakley, Penguin, Julho de 2014.

1. Relembre. Depois de você ler uma página, sem olhar para ela, relembre as principais idéias. Destaque pouco e nunca destaque o que você não colocou em sua mente primeiro ao relembrar as idéias. Tente se recordar das idéias principais quando você estiver andando para a aula ou quando estiver em um cômodo diferente daquele em que você aprendeu o conteúdo originalmente. A habilidade de relembrar - gerar idéias de dentro de você mesmo - é um dos principais indicadores de uma boa aprendizagem.

2. Teste a si mesmo. Em tudo. O tempo todo. Cartões de anotações são seus amigos.

3. Divida seus problemas. Dividir o problema é entender e praticar com a solução de um problema, de modo que ela venha à mente em um flash. Depois de você resolver um problema, repita. Certifique-se de que você pode resolvê-lo completamente - cada passo. Finja que é uma música e aprenda a tocar repetidamente em sua mente, para que as informações combinem-se em um único pedaço regular que você pode alcançar sempre que quiser.

4. Faça repetições espaçadas. Espalhe sua aprendizagem, sobre qualquer assunto, em um pouco a cada dia, como um atleta. Seu cérebro é como um músculo - ele pode lidar apenas com uma quantidade limitada de exercícios sobre um assunto de cada vez.

5. Alterne diferentes técnicas de resolução de problemas durante sua prática. Nunca pratique por muito tempo apenas uma técnica de resolução em uma sessão de estudos - depois de um tempo, você está apenas imitando o que fez no problema anterior. Misture e trabalhe em diferentes tipos de problemas. Isso o ensina como e quando usar uma técnica. (Livros geralmente não são estruturados dessa forma, então você vai precisar fazer isso por conta própria). Depois de cada tarefa e teste, volte nos seus erros, certifique-se de que você entende porque você os cometeu e, então, refaça suas soluções. Para um estudo mais efetivo, escreva à mão (não digite), de um lado de um cartão, um problema, e a solução do outro. ( A escrita à mão constrói estruturas neurais mais fortes na memória do que a digitação). Você também pode fotografar o cartão, caso queira colocá-lo em um aplicativo de estudo em seu smartphone. Teste-se aleatoriamente em diferentes tipos de problemas. Outra maneira de fazer isso é folhear aleatoriamente seu livro, escolher um problema, e ver se você pode resolvê-lo completamente.

6. Faça pausas. É comum não ser capaz de resolver problemas ou não entender conceitos de matemática ou ciência na primeira vez que você se depara com eles. Essa é a razão pela qual um pouco de estudo todo dia é muito melhor do que muito estudo de uma vez só. Quando você se sentir frustrado com um problema de matemática ou ciência, faça uma pausa para que outra parte de sua mente possa assumir e trabalhar em segundo plano.

7. Use questionamentos explicativos e analogias simples. Sempre que você estiver lutando para entender um conceito, pense consigo mesmo: como posso explicar isso de forma que uma criança de dez anos possa entender? Usar uma analogia realmente ajuda, como dizer que o fluxo de eletricidade é como o fluxo da água. Não apenas pense na sua explicação - fale em voz alta ou a escreva. O esforço adicional de falar e escrever permite codificar mais profundamente (ou seja, converter em estruturas neurais de memória) o que você está aprendendo.

8. Foco. Desligue todos os bipes e alarmes do seu celular e computador, depois configure um temporizador para 25 minutos. Foque atentamente nesses 25 minutos e tente trabalhar da forma mais dedicada que você puder. Depois que o tempo acabar, dê a você uma pequena recompensa. Algumas dessas sessões em um dia podem realmente impulsionar seus estudos. Tentar definir tempos e lugares para estudar - sem olhar para seu computador ou celular - é apenas algo que você faz naturalmente.

9. Comece pelo o mais difícil. Faça o mais difícil no começo do dia, quando você está revigorado.

10. Faça uma comparação mental. Pense de onde você veio e compare com o sonho de onde seus estudos irão levá-lo. Coloque uma imagem ou palavras em seu espaço de trabalho para que você se lembre do seu sonho. Olhe a imagem ou as palavras quando você perceber que sua motivação está lenta. Esse trabalho irá recompensar você e aqueles que você ama!

10 Regras do Mau Estudo

Extraído de Uma Mente para Números: Como se Sobressair em Matemática e Ciências (Mesmo Se Você Tiver Sido em Álgebra), por Barbara Oakley, Penguin, Julho de 2014.

Evite estas técnicas - elas podem desperdiçar seu tempo, até mesmo quando o fazem crer que você está aprendendo!

1. Releitura passiva - sentar passivamente e correr os olhos pelas páginas. A menos que você possa provar que o conteúdo está indo para seu cérebro, relembrando as principais idéias sem olhar para a página, a releitura é uma perda de tempo.

2. Deixar que os textos destacados confundam você. Destacar seu texto pode enganar sua mente fazendo-a pensar que você está colocando algo em seu cérebro, quando, na verdade, tudo o que você está fazendo é mover sua mão. Destacar um pouco aqui e ali é normal- às vezes pode ser útil na identificação de pontos importantes. Mas se você estiver destacando o texto como uma ferramenta de memorização, certifique-se de que o que você está marcando também está entrando em seu cérebro.

3. Apenas olhar para a solução de um problema e pensar que sabe como resolvê-lo. Esse é um dos piores erros que os estudantes cometem quando estão estudando. Você precisa ser capaz de resolver um problema passo a passo, sem olhar para a solução.

4. Esperar até o último minuto para estudar. Você deixaria acumular para o último minuto se você estivesse treinando para uma corrida? Seu cérebro é como um músculo - ele pode lidar apenas com uma quantidade limitada de exercícios sobre um assunto de cada vez.

5. Resolver repetidamente problemas do mesmo tipo que você já sabe como resolver.  Se você ficar resolvendo exercícios similares durante seus estudos, você não está se preparando de verdade para um teste - é como se preparar para um importante jogo de basquete apenas treinando o seu drible.

6. Deixar as sessões de estudos com os amigos se transformarem em sessões de conversas. Verificar a sua solução de problemas com amigos e perguntar uns aos outros sobre o que cada um sabe, pode tornar o aprendizado mais agradável, pode expor falhas em seu pensamento e pode aprofundar seu aprendizado. Mas, se suas sessões de estudos em grupo se transformam em diversão antes de o trabalho ser feito, você está desperdiçando seu tempo e deve procurar outro grupo de estudo.

7. Deixar de ler o livro de texto antes de começar a trabalhar os problemas. Você mergulharia em uma piscina antes de saber nadar? O livro é o seu professor de natação - ele guia você até as respostas. Você vai se debater e desperdiçar seu tempo se não se der ao trabalho de lê-lo. No entanto, antes de começar a ler, dê uma rápida olhada no capítulo ou seção para ter noção do que se trata.

8. Não esclarecer dúvidas com seus professores ou colegas. Professores são usados por estudantes perdidos que os procuram para serem orientados - é nosso trabalho ajudá-los. Os estudantes que nos preocupam são aqueles que não nos procuram. Não seja um desses estudantes.

9. Pensar que você pode aprender profundamente quando você está sendo constantemente distraído. Cada pequeno impulso em direção a uma mensagem ou conversa significa que você tem menos poder cerebral para se dedicar ao aprendizado. Cada atenção interrompida puxa pequenas raízes neurais antes que elas possam crescer.

10. Não dormir o suficiente. Seu cérebro junta as técnicas de resolução de problemas quando você dorme, assim como pratica e repete o que você colocou em sua mente antes de ir dormir. Fadiga prolongada permite que as toxinas se acumulem no cérebro, o que interrompe as conexões neurais que você precisa para pensar rápido e bem. Se você não tiver uma boa noite de sono antes de um teste, nada que você tenha feito antes irá importar.

Fonte: http://www.amazon.com/Mind-Numbers-Science-Flunked-Algebra/dp/039916524X/ref=asap_bc?ie=UTF8

 

 

Minimundo de Michael Paul Smith

MichaelPaulSmith

Assita o Video: Elgin Park from Animal on Vimeo.

Fotos: https://www.flickr.com/photos/24796741@N05/

Quando menino, crescendo em Sewickley, bairro operário perto da Pensilvânia, Michael Paul Smith era muito tímido e passava quase todo o tempo desenhando e construindo miniaturas. Ele adorava trabalhos manuais e se alegrava com a criatividade e a curiosidade envolvidas.

Após o ensino médio, trabalhou como instalador de papel de parede, pintor de paredes, carteiro, designer gráfico num jornal e ilustrador de livros didáticos. Um infarto aos 33 anos, quando era diretor de arte de uma agência de publicidade, levou-o de volta à verdadeira vocação, e ele passou a trabalhar fazendo maquetes em horário integral para um escritório de arquitetura em Boston.

Certa noite, fitando um grupo de maquetes em sua mesa, ele percebeu que poderia utilizar sua habilidade de maquetista profissional, a imensa coleção de miniaturas de automóveis, o amor ao passado e o conhecimento adquirido ao longo de décadas colecionando e estudando o século 20 para criar uma cidade em miniatura, nos mínimos detalhes.

Em meados da década de 1990, ele começou a projetar os prédios com base em suas lembranças da Sewickley dos anos 1950. Ele os construiu, inclusive com os interiores, na mesma escala de 1/24 dos carrinhos detalhadíssimos que colecionava.

Com o tempo, criou dez prédios, que arrumou sobre uma mesa numa cena de rua, mais as miniaturas dos carros. "Certa manhã, o sol entrou pela janela e iluminou a cena", disse ele. "Foi tão impressionante que não resisti e tirei uma foto. Foi então que a ficha caiu."

Ele passou a fazer experiências com a iluminação, inclusive nos interiores, para criar cenas noturnas. "Por volta de 2003 ficou claro que algo de bom estava acontecendo."

Ele deu à sua minicidade o nome fictício de Elgin Park. Em 2012, publicou o livro Elgin Park: An Ideal American Town (Elgin Park: uma cidade americana ideal).

Smith explica que os prédios não são "recriações exatas, mas capturam o clima" da cidade de sua infância. Ele posiciona as maquetes diante de ambientes naturais escolhidos com cuidado, "que estão ficando mais difíceis de encontrar porque a maioria dos prédios mais antigos foi demolida". Em seguida, ele alinha o horizonte do primeiro plano com o do fundo a fim de criar uma falsa perspectiva e pega a câmera. O resultado é de um realismo espantoso.

Quando surge inspiração para um projeto, "começo a olhar minhas miniaturas de carros e caminhões", diz ele. "Que época ilustrará melhor a cena? Que hora do dia ou estação do ano? E o mais importante: que história quero contar?" O processo pode levar uma hora ou vários dias. Cada estrutura parte de uma série de esboços. Se o prédio for muito incomum, vai se destacar demais na fotografia, explica ele, que então busca um estilo que seja o protótipo de determinada época.

Smith não tem ateliê nem ferramentas especiais; trabalha na mesa da cozinha e utiliza lâmpadas de 40 ou 60 watts para iluminar o interior das maquetes. Não há equipamento fotográfico caro, apenas uma Canon usada de 150 dólares. E o mais incrível é que ele não faz retoques digitais. E afirma que é essa simplicidade que torna seu trabalho tão bem-sucedido. "Se não der para ser convincente, nem vale a pena fazer." Smith raramente leva mais de uma hora para fotografar uma cena.

Nos últimos anos, seu trabalho vem ganhando mais reconhecimento. Para uma exposição em Nova York, pediram-lhe que criasse uma peça nova. Ele decidiu construir a casa onde cresceu.

"Recriar o lar da infância é a melhor terapia que se pode imaginar", explica. "As lembranças, tanto as boas como as ruins, fluem sem nenhuma válvula de segurança. O projeto levou quatro meses, e acho que, até terminar, lidei com muitos problemas psicológicos que estavam enterrados."

E assim Smith fecha um círculo. Ou, talvez, para aqueles que se veem refletidos em seu trabalho, ele inicia um novo.

 

 


Fonte:

http://www.selecoes.com.br/minimundo

Mais do que ajudar a buscar respostas, a Inteligência Artificial nos ajuda a fazer novas perguntas!

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Dando continuidade ao post anterior Como estamos hoje e para onde vamos com tanta informação? vamos procurar entender melhor o que algumas empresas estão construindo para poder nos socorrer com a ajuda da I. A.

A evolução do Deep Blue é o IBM Watson, criado por Jim de Piante e mencionado pelo professor Graeme Hirst. A ideia de Watson surgiu em 2004, para competir no programa de TV Jeorpardy!. O dispositivo não apenas correlaciona palavras, mas também aprende à medida que busca responder perguntas de humanos, diferente de programas de voz como Siri, da Apple, que trabalha frases-padrão reconhecendo algumas palavras. O IBM Watson vem utilizando conceitos de Big Data aliados a I.A.

 

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A I.A. do IBM Watson venceu os campeões do programa Jeorpardy! em 14 de fevereiro de 2011. Depois, Watson chegou a fazer parte da equipe de diagnóstico do sistema de seguros de saúde WellPoint, em 2012, analisando 200 milhões de páginas de dados para responder qualquer dúvida dos documentos em menos de três segundos.

 

Essa I. A. da IBM já foi implementada para funcionar em rede na nuvem, e também está acessível via smartphones. Seu crescimento cognitivo permite que ele responda individualmente às pessoas e também compreenda nuances de linguagem que não eram possíveis anteriormente. A IBM fornece o Watson como solução corporativa de negócios, em vários ramos de atuação: Finanças, gestão pública, comércio e saúde. Recentemente fez até um livro de receitas, após analisar inúmeros dados de produtos alimentares.

 

Nesta esteira a Google também não pode ficar atrás e começou a se mover há algum tempo, principalmente em 2012 quando contratou Ray Kurzweil um dos nomes mais conhecidos em I.A. no mundo. Também fechou parceria com a NASA e com várias universidades para lançar o Quantum Artificial Intelligence Lab. Em meados de 2014 fechou a compra da DeepMind Technologies, uma empresa britânica de I.A.. Essa aquisição ocorreu após ela já ter investido em oito empresas focadas em diferentes aspectos da robótica. Por causa disso, há rumores de que para essa aquisição foi necessária a criação de um conselho de ética formado para ajudar a elaborar regras para a aplicação de I.A. - inteligência artificial.

 

Kurzweil, que é o autor de cinco livros sobre I. A., incluindo o recente New York Times best-seller How to Create a Mind: The Secret of Human Thought Revealed " Como criar uma Mente" recentemente publicou um artigo Don't Fear Artificial Intelligence na revista Times onde aborda a forma que I.A. esta sendo integrada ao mundo de hoje. Ressalta que I.A. não é de uma ou duas mãos; ela está em 1 bilhão ou 2 bilhões de mãos na medida que hoje há uma oferta milhares de vezes maior, se comparada com 20 anos atrás, da capacidade de processamento, armazenamento e da disponibilidade de informação, bem como de seu barateamento. Como os dispositivos que incorporam I.A. continuam a desenvolver a sua capacidade de forma contínua a e suas utilizações também continuam a crescer. A consequência é que praticamente as capacidades mentais de todos serão reforçadas e no período de uma década poderemos ter resultados incríveis.

Mas nem sempre foi assim, na década de 1980 houve um grande interesse por I.A. e a principal ideia de que era descobrir como os peritos fazem, o que fazem, reduzir essas tarefas a um conjunto de regras, então programar computadores com essas regras, efetivamente substituindo os especialistas. O objetivo era ensinar os computadores para diagnosticar as doenças, traduzir línguas, até mesmo para descobrir o que queríamos, mas não sabia de nós mesmos. Não funcionou. I. A. absorveu centenas de milhões de dólares de capital de risco do Vale do Silício, antes de ser declarado um fracasso. Embora não estava claro no momento, o problema foi que não tínhamos justamente o poder suficiente de processamento dos computadores a um pelo preço razoável para alcançar essas metas ambiciosas.

 

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No Google eles têm algo chamado Google Vision que atualmente tem 16.000 microprocessadores equivalentes a cerca de um décimo do córtex visual do nosso cérebro. Especializou-se em visão computacional e foi treinado exatamente da mesma maneira como o Google Translate, através de um número maciço de exemplos - neste caso, as imagens fixas (bilhões de imagens estáticas) tiradas de vídeos do YouTube. Google Vision "olhou" para as imagens por 72 horas seguidas e, essencialmente, ensinou-se para ver duas vezes, assim como qualquer outro computador na Terra. Dê-lhe uma imagem e vai encontrar outro como ele. Diga-se que a imagem é um gato, e será capaz de reconhecer gatos. Lembre-se disso levou três dias. Quanto tempo demora um bebê recém-nascido a reconhecer gatos?

Em 10 anos, a Lei de Moore vai aumentar o poder do processador por 128X. Ao lançar mais núcleos do processador para os problemas e alavancar o ritmo acelerado de desenvolvimento de algoritmos que devemos aumentar essa por outra 128X para um total de 16,384X. Lembre-se o Google Vision é atualmente o equivalente a 0,1 córtex visual. Agora multiplique isso por 16,384X para obter 1.638 equivalentes córtex visual. Isso é para onde todos estamos indo.

Daqui a uma década de visão por computador vai estar vendo coisas que não podemos sequer entender, como cães farejadores percebem o câncer hoje.

Quanto tempo irá ainda para perdemos completamente o controle?

Isso está vindo em torno de 2029, de acordo com Ray Kurzweil, quando nós vamos chegar à singularidade tecnológica.

Esse é o ano, o futurista observou, dizendo que por $ 1.000 será capaz de comprar o poder de computação suficiente para coincidir com 10.000 cérebros humanos. Pelo preço de um PC, diz Ray, nós vamos ser capazes de aproveitar mais poder computacional do que podemos compreender ou mesmo descrever. Um supercomputador em cada garagem.

Combinado com redes igualmente rápidas, isso poderia significar que seu computador - ou qualquer que seja o nome como o dispositivo é chamado - pode procurar em sua totalidade, em tempo real, todas as palavras já escritas para responder literalmente qualquer pergunta. Nenhuma pedra sobre pedra restará.

Em nenhum lugar para se esconder. Aplicar isso em um mundo onde cada dispositivo elétrico é um sensor de rede que alimenta a rede e nós vamos ter não apenas alarmes de incêndio incrivelmente eficazes, também é provável que perderemos toda a privacidade pessoal.

Kurzweil lembra que existem estratégias que podemos implementar para manter as tecnologias emergentes, como a I.A. segura. Considere a biotecnologia, que é talvez um par de décadas à frente da I.A.. A reunião convocada a Conferência de Asilomar no DNA recombinante foi organizado em 1975 para avaliar os seus perigos potenciais e elaborar uma estratégia para manter o domínio seguro. As diretrizes resultantes, que foram revistas pela indústria, desde então, têm funcionado muito bem: não houve problemas significativos, acidental ou intencional, nos últimos 39 anos. Agora estamos vendo grandes avanços em tratamentos médicos atingindo a prática clínica e nenhum dos problemas antecipados foram encontrados.

Em última análise, a abordagem mais importante que podemos tomar para manter I.A. segura é trabalhar em nossa governança humana e instituições sociais. Já somos uma civilização homem-máquina. A melhor maneira de evitar o conflito destrutivo no futuro é continuar o avanço de nossos ideais sociais, que já reduziu bastante violência. Kurzweil, cita o livro de Steven Pinker, "The Better Angels of Our Nature: Why Violence Has Declined, 2011" (Os melhores anjos da nossa natureza: por que a violência diminuiu). Segundo Pinker, embora as estatísticas variem um pouco de local para local, a taxa de morte na guerra baixou centena de vezes em comparação com seis séculos atrás. Desde aquela época, os homicídios caíram dezenas de vezes. As pessoas se surpreendem com isso. A impressão de que a violência é sobre os resultados da ascensão de outra tendência: temos exponencialmente melhor informação sobre o que está errado com o mundo, um desenvolvimento auxiliado por I.A..

 

I.A. hoje está avançando no diagnóstico de doenças, no desenvolvimento de energia limpa e renovável ajudando a limpar o ambiente, proporcionando uma educação de alta qualidade para pessoas de todo o mundo, ajudando as pessoas com deficiência (incluindo o fornecimento de voz de Hawking) e contribuindo em uma miríade de outras maneiras. Temos a oportunidade nas próximas décadas para fazer grandes avanços na abordagem dos grandes desafios da humanidade e I.A. será a tecnologia fundamental na obtenção destes avanços.

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Como estamos hoje e para onde vamos com tanta informação?

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No post anterior E a Inteligência Artificial voltou à moda.... abordamos um pouco sobre a definição básica da I.A. e sua crescente importância no atual contexto de negócios, principalmente porque não temos mais capacidade de trabalhar com a imensidão de dados nos quais estamos mergulhados.

O problema é que hoje a quantidade e a complexidade dos dados científicos ultrapassaram os limites da capacidade humana para entendê-los e até mesmo para observá-los.  Estamos verdadeiramente obesos de informação e cada vez mais famintos de conhecimento, pois não temos capacidade de processar e entender todos os dados que são gerados pelos sistemas. Daí tecnologias como Big Data e a procura de profissionais com habilidades de explorarem suas potencialidades estarem cada vez mais em voga, bem como já observamos o desenvolvimento de programas educacionais neste sentido.

"É preciso admitir que a maior parte dos dados levantados hoje pela ciência jamais serão vistos por olhos humanos. É simplesmente impossível" disse Djorgovski.

Ele explica que as ferramentas, os dados e até os métodos utilizados pela ciência migraram para o mundo virtual e agora só podem ser trabalhados nele.

"Com isso, a web tem potencial para transformar todos os níveis da educação. É uma verdadeira arma de instrução em massa", ressaltou fazendo um trocadilho com o termo militar.

"Ferramentas de pesquisa de última geração podem ser utilizadas por qualquer pessoa do mundo com acesso banda larga à internet", afirmou Djorgovski. Como exemplo, o pesquisador falou que países que não possuem telescópios de grande porte podem analisar e ainda fazer descobertas com imagens feitas pelos melhores e mais potentes equipamentos disponíveis no mundo. Falando nisso, veja que é possível pesquisar imagens no Google a partir de imagens que você tem no seu próprio computador. Se você ainda não experimentou, creio que vale a pena ver quantas coisas novas que podem ser descobertas em um clique.

No entanto, trabalhar a educação também envolve o processamento de grande quantidade de informações. Essa montanha de dados a ser explorada levou o pesquisador a questionar a utilidade de uma informação que não pode ser analisada.

Nesse sentido, Djorgovski considera tão importante quanto a coleta de dados, os processos subsequentes que vão selecionar o que for considerado relevante e lhes dar sentido.

São os trabalhos de armazenamento, mineração e interpretação de dados, etapas que também estão ficando cada vez mais a cargo das máquinas.

Além da quantidade, também a complexidade das informações está ultrapassando a capacidade humana de entendimento. "Podemos imaginar um modelo de uma, duas ou três dimensões. Mas um universo formado por 100 dimensões é impossível. Você poderá entender matematicamente a sua formação, mas jamais conseguirá imaginá-lo", desafiou o astrônomo.

Para Djorgovski, um dos grandes problemas da ciência atual consiste em lidar com uma complexidade crescente de informações. Como solução, o pesquisador aposta no desenvolvimento de novos sistemas de I. A.

"As novas gerações de I. A. estão evoluindo de maneira mais madura. Elas não emulam a inteligência humana, como faziam as primeiras versões. Com isso conseguem trabalhar dados mais complexos", disse.

A chave para essas soluções, segundo o astrônomo, é a ciência da computação. "Ela representa para o século 21 o que a matemática foi para as ciências dos séculos 17, 18 e 19", disse afirmando que a disciplina é ao mesmo tempo a "cola" e o "lubrificante" das ciências atuais.

Podemos notar esta importância em várias áreas, mas na área de Saúde especificamente tem alcançado resultados significantes. Estudos desenvolvidos por cientistas da Carnegie Mellon University e da University of Pittsburgh estão trabalhando com I.A. para traçar planos de tratamento de saúde mais eficientes, focados não somente no tratamento específico de doenças, mas em tratamentos especiais adequados aos tipos de pacientes.

O objetivo do projeto é criar caminhos através do desenvolvimento de registros eletrônicos, utilização de diagnósticos por imagens, de perfis ergonômicos, de registros de seguro de saúde e de dados obtidos com o apoio de aparelhos vestíveis.

De acordo com o professor da Carnegie Mellon, Eric Xing, "A ideia nasceu a partir da frustração do sistema atual de saúde, ele não tem se revelado inteligente". A proposta do projeto é utilizar Big Data para criar tratamentos especializados, evitando epidemias e encontrando curas para doenças letais.

Aliando I.A. com Big data, a intenção é armazenar dados no sistema e contar com a ajuda de uma máquina de aprendizado e I.A., que não somente irá armazenar os dados, mas também irá interpretar os resultados, contribuindo para a descoberta de soluções.

Como os perfis comportamentais de cada pessoa podem variar, mesmo que ambas possuam determinada doença, a proposta é avaliar a reação das pessoas aos sintomas e à patologia específica e desta forma determinar um padrão de tratamento mais eficaz, tendo como base que pessoas com hábitos mais saudáveis tendem a se comportar a um tratamento de forma diferente como pessoas com hábitos mais sedentários.

O objetivo final é que um software de I.A. trabalhe com maior rapidez que um cérebro humano, propiciando a descoberta de soluções a partir da descoberta de padrões e semelhanças, sugerindo aos médicos e cientistas informações mais precisas que contribuam para  melhorar os tratamentos. O projeto, , que irá receber contribuições em forma de doações com valores entre US$ 10 e US$ 20 milhões/ano, está sendo desenvolvido em parceria com o Centro Médico da Universidade de Pittsburgh, o Pittsburgh Health Data Alliance.

 Além do software, também estão nos planos do projeto, desenvolver ferramentas com diferentes protótipos de produtos com modelos como aplicativos para celulares, máquina e ferramentas de aprendizado, todos aliados ao sistema de I.A.

Se por um lado a I.A. está ajudando em muitas áreas, por outro temos uma grande parte da população que não mais desenvolve a capacidade de questionar e raciocinar de forma mais ampla, pois nestes tempos de Web e mídia de massa tudo fica reduzido a pequenos artigos e notícias e a grande maioria não vai além da "página 3" nos assuntos de forma geral. Assim a maioria das pessoas tem opinião formada sobre quase tudo, mas não sabem quase nada, pois não vão a fundo às análises de conclusões que lhes são sugeridas pelas mídias. Para estes, a I.A. surge realmente como uma ameaça, não?

Assim a maioria fica com a ilusão do Conhecimento, mas como citamos acima, a quantidade enorme de dados esta transformando uma realidade tida como "estática" em cada vez mais dinâmica, nos levando para o cenário que está em " O livro de Areia" de Borges.

OLHADASAZUL

 

 

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E a Inteligência Artificial voltou à moda....

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"Em meu conto "A Sensação de Poder", publicado em 1957, lancei
mão de computadores de bolso, cerca de dez anos antes de tais 
computadores se tornarem realidade. Cheguei mesmo a 
considerar a possibilidade de eles contribuírem para 
que as pessoas acabassem perdendo a capacidade 
de fazer operações aritméticas à maneira antiga. "
(Introdução - Isaac Asimov)

 

Recentemente o físico  britânico  Stephen Hawking deu uma entrevista 'a BBC advertindo que  o  desenvolvimento  de  máquinas inteligentes pode apresentar uma série de ameaças à humanidade. Afirmou:

 

"O desenvolvimento da inteligência artificial  plena  pode  significar  o  fim   da  raça humana".

 

As advertências do cientista famoso acerca da Inteligência Artificial - ( I.A. ) foram em decorrência a uma pergunta sobre o seu  novo sistema  de voz. Hawking tem uma forma da doença neurológica progressiva, chamada esclerosa lateral amiotrófica, e utiliza um sintetizador de voz para se comunicar. Recentemente, ele passou a utilizar um novo sistema, que utiliza I.A. desenvolvido em parte pela empresa britânica Swiftkey, o novo sistema aprende como Hawking, pensa e sugere palavras que ele pode querer usar na sequência. Elon Musk, o pioneiro do dinheiro digital, voo espacial privado e carros elétricos, têm manifestado preocupações semelhantes.

 

Se I.A. torna-se uma ameaça existencial, não será o primeiro caso a ser considerado como tal. A humanidade foi apresentada ao risco existencial muitas vezes desde o diluvio bíblico até a possibilidade de um choque com a queda de  um grande asteroide. Mais recentemente desde a década de 1940, com as explosões nucleares. Desde então, temos encontrado espectros comparáveis, como a possibilidade de um bioterrorista criar um novo vírus para o qual a humanidade não teria defesa. A tecnologia tem sido sempre uma faca de dois gumes, uma vez que o fogo nos manteve quente desde os primórdios, mas também poucas faíscas incendiaram nossas aldeias.

De fato I.A. também não é assunto novo, pois é uma expressão que foi criada em 1955, pelo cientista da computação e matemático americano John McCarthy. O conceito significa que máquinas e computadores possuem uma percepção da natureza que os rodeia e podem ter ações que maximizem seus sucessos como programas.

 

Bem, até ai o conceito descrito acima é muito genérico, pois não há como avaliar as respostas ( ações ) das maquinas no sentido de saber o seu grau de inteligência ( complexidade ) relativa dentro de um contexto, se comparado com ações ( respostas ) humanas em face ao mesmo contexto e situação. Foi ai que se tornou comum adotar o chamado Teste de Turing, pois em 1950, na revista filosófica Mind, Alan Turing (considerado por muitos como o Pai da computação) publicou um artigo chamado "Computing Machine and Intelligence". 

 

Basicamente, este teste tem por base a comparação com uma referência humana e funciona da  seguinte  forma:    um    interrogador (humano)  fará perguntas para  duas   entidades  ocultas;   uma   delas  é  um humano    e    outra    é    um     computador.    A    comunicação    entre   o interrogador   e   as   entidades  é   feita  de modo  indireto,  pelo  teclado, por  exemplo. O interrogador tentará,  através do "diálogo" realizado entre ele e as entidades, decidir qual  dos  dois  é    o   humano. O  computador será     programado      para    se   passar   por    humano,   e   o    humano responderá  de  forma  a confirmar  a   sua   condição.   Se   no   final    do teste   o interrogador    não   conseguir   distinguir   quem   é    o   humano, então  conclui-se   que  o   computador   pode  pensar. Turing criou o teste com programas e estabeleceu uma porcentagem para definir o grau de inteligência de um software. Caso essa tecnologia tivesse uma resposta superior a este valor (uns dizem 30% outros 50% de assertividade), em uma interação de perguntas e respostas, enganando quem esteja fazendo as perguntas, ele poderia ser uma máquina inteligente artificialmente. Todavia o grande apelo está na aplicabilidade deste conceito na tecnologia robótica, onde a meta é que o programa se desenvolva automaticamente, sem a necessidade de intervenção humana. Este é o conceito central de I. A., embora não possamos saber se ele passaria num Teste de Turing, pois o mesmo afere a qualidade de respostas, mas não a capacidade de se aprender com os erros.

 

Mas a questão ainda não esta totalmente respondida, na medida em que a "base humana" não é uma referência confiável, pois parte do pressuposto que somos o máximo de inteligência, o que no mínimo é uma afirmação egoísta, no sentido literal mesmo, pois afinal ainda não conseguimos ir muito além das respostas binárias, frequentemente mais baseadas nos desejos do que na Razão.

 

Construímos nossa percepção cognitiva do Mundo através dos 5 sentidos e a partir dai se dá a nossa ligação com o "Todo", que por sua vez nos fala através de símbolos, sendo que a partir de nossa visão objetiva criamos as diferenciação entre eles e os sinais, pois nossa percepção cognitiva neles está totalmente inserida, já que os sinais são a base do entendimento, registro e da comunicação da informação. Não havendo possibilidade de registro e comunicação não há uma forma de transmitir conhecimento, portanto, não há como avaliar a informação em relação ao contexto geral de um grupo em sua dimensão ontológica. Portanto a emulação da inteligência humana, no que se trata do âmbito Logico-matemático, Linguístico e Especial é um facilitador para a chamada I.A., contudo nos âmbitos Musical,Corporal-cinestésico, Intrapessoal Interpessoal, Naturalista e Existencial pode ser um limitador, como veremos a seguir.

 

Assim, remetendo a questão levantada por Stephen Hawking, creio que a melhor afirmação será dizer o que o desenvolvimento da "burrice automática" ou a "burrice sistemática", tão comum a regimes políticos fascistas, é que pode realmente acabar com a raça humana, na medida em que transferimos para processos automatizados a capacidade de tomar decisões dentro de contextos definidos por visões míopes. Para tanto veja a seguir o depoimento de Garry Kasparav sobre seu jogo contra o Deep Blue:

 

http://www.din.uem.br/ia/maquinas/relato.htm

 

Polemica a parte, o fato é que depois que houve este confronto e o "homem" perdeu para a "maquina" percebeu-se um desinteresse crescente pelo Xadrez, talvez porque a "magia" associada a estratégia do jogo perdeu o encanto.

 

Leia a seguir:

Como estamos hoje e para onde vamos com tanta informação?