Categoria: Blog

Uma nova geração de modelos de inteligência artificial pode produzir imagens “criativas” sob demanda com base em um prompt de texto. Empresas como Imagen, MidJourney e DALL-E 2 estão começando a mudar a forma como o conteúdo criativo é feito com implicações para direitos autorais e propriedade intelectual.

Embora o output desses modelos geralmente seja impressionante, é difícil saber exatamente como eles produzem seus resultados. Na semana passada, pesquisadores nos EUA fizeram a intrigante afirmação de que o modelo DALL-E 2 pode ter inventado sua própria linguagem secreta para falar sobre objetos.

Ao solicitar que DALL-E 2 criasse imagens contendo legendas de texto e, em seguida, alimentando as legendas resultantes (sem sentido) de volta ao sistema, os pesquisadores concluíram que DALL-E 2 pensa que Vicootes significa “vegetais”, enquanto Wa ch zod rea se refere a “criaturas marinhas que uma baleia pode comer.”

Essas afirmações são fascinantes e, se verdadeiras, podem ter importantes implicações de segurança e interpretabilidade para esse tipo de grande modelo de IA. Então, o que exatamente está acontecendo?

O DALL-E 2 tem uma linguagem secreta?
DALL-E 2 provavelmente não possui uma “linguagem secreta”. Pode ser mais preciso dizer que tem seu próprio vocabulário, mas mesmo assim não podemos ter certeza.

Em primeiro lugar, nesta fase é muito difícil verificar quaisquer alegações sobre DALL-E 2 e outros grandes modelos de IA, porque apenas um punhado de pesquisadores e profissionais criativos têm acesso a eles. Quaisquer imagens compartilhadas publicamente (no Twitter, por exemplo) devem ser tomadas com um grão de sal bastante grande, porque foram “escolhidas a dedo” por um humano entre muitas imagens de saída geradas pela IA.

Mesmo aqueles com acesso só podem usar esses modelos de maneira limitada. Por exemplo, os usuários do DALL-E 2 podem gerar ou modificar imagens, mas não podem (ainda) interagir com o sistema de IA mais profundamente, por exemplo, modificando o código dos bastidores. Isso significa que métodos de “IA explicável” para entender como esses sistemas funcionam não podem ser aplicados, e investigar sistematicamente seu comportamento é um desafio.

O que está acontecendo então?
Uma possibilidade é que as frases “gibberish” estejam relacionadas a palavras de idiomas diferentes do inglês. Por exemplo, Apoploe, que parece criar imagens de pássaros, é semelhante ao latim Apodidae, que é o nome binomial de uma família de espécies de aves.

Esta parece ser uma explicação plausível. Por exemplo, DALL-E 2 foi treinado em uma grande variedade de dados extraídos da internet, que incluíam muitas palavras não inglesas.

Coisas semelhantes já aconteceram antes: grandes modelos de IA de linguagem natural aprenderam coincidentemente a escrever código de computador sem treinamento deliberado.

É tudo sobre os tokens?
Um ponto que apoia essa teoria é o fato de que os modelos de linguagem de IA não leem texto da maneira que você e eu fazemos. Em vez disso, eles dividem o texto de entrada em “tokens” antes de processá-lo.

Diferentes abordagens de “tokenização” têm resultados diferentes. Tratar cada palavra como um token parece uma abordagem intuitiva, mas causa problemas quando tokens idênticos têm significados diferentes (como “match” significa coisas diferentes quando você está jogando tênis e quando está iniciando um incêndio).

Por outro lado, tratar cada caractere como um token produz um número menor de tokens possíveis, mas cada um transmite informações muito menos significativas.

DALL-E 2 (e outros modelos) usam uma abordagem intermediária chamada codificação de par de bytes (BPE). Inspecionar as representações do BPE para algumas das palavras sem sentido sugere que isso pode ser um fator importante para entender a “linguagem secreta”.

Não é a imagem inteira
A “linguagem secreta” também pode ser apenas um exemplo do princípio “garbage in, garbage out”. DALL-E 2 não pode dizer “Eu não sei do que você está falando”, então sempre irá gerar algum tipo de imagem a partir do texto de entrada fornecido.

De qualquer forma, nenhuma dessas opções é uma explicação completa do que está acontecendo. Por exemplo, remover caracteres individuais de palavras sem sentido parece corromper as imagens geradas de maneiras muito específicas. E parece que palavras sem sentido individuais não se combinam necessariamente para produzir imagens compostas coerentes (como fariam se houvesse realmente uma “linguagem” secreta sob os panos).

Por que isso é importante
Além da curiosidade intelectual, você pode estar se perguntando se isso é realmente importante.

A resposta é sim. A “linguagem secreta” do DALL-E é um exemplo de um “ataque adversário” contra um sistema de aprendizado de máquina: uma maneira de quebrar o comportamento pretendido do sistema escolhendo intencionalmente entradas que a IA não lida bem.

Uma razão pela qual os ataques adversários são preocupantes é que eles desafiam nossa confiança no modelo. Se a IA interpreta palavras sem sentido de maneiras não intencionais, também pode interpretar palavras significativas de maneiras não intencionais.

Os ataques adversários também levantam preocupações de segurança. O DALL-E 2 filtra o texto de entrada para evitar que os usuários gerem conteúdo nocivo ou abusivo, mas uma “linguagem secreta” de palavras sem sentido pode permitir que os usuários burlem esses filtros.

Pesquisas recentes descobriram “frases de gatilho” antagônicas para alguns modelos de IA de linguagem – frases curtas e sem sentido, como “zoning tapping fiennes” que podem acionar de forma confiável os modelos para expelir conteúdo racista, prejudicial ou tendencioso. Esta pesquisa faz parte do esforço contínuo para entender e controlar como sistemas complexos de aprendizado profundo aprendem com os dados.

Finalmente, fenômenos como a “linguagem secreta” de DALL-E 2 levantam preocupações de interpretação. Queremos que esses modelos se comportem como um ser humano espera, mas ver uma saída estruturada em resposta a rabiscos confunde nossas expectativas.

Lançando uma luz sobre as preocupações existentes
Você pode se lembrar do tumulto em 2017 sobre alguns chatbots do Facebook que “inventaram sua própria linguagem”. A situação atual é semelhante no sentido de que os resultados são preocupantes, mas não no sentido de “Skynet está vindo para dominar o mundo”.

Em vez disso, a “linguagem secreta” do DALL-E 2 destaca as preocupações existentes sobre a robustez, segurança e interpretabilidade dos sistemas de aprendizado profundo.

Até que esses sistemas estejam mais amplamente disponíveis – e, em particular, até que usuários de um conjunto mais amplo de origens culturais não inglesas possam usá-los – não poderemos saber realmente o que está acontecendo.

Enquanto isso, no entanto, se você quiser tentar gerar algumas de suas próprias imagens de IA, confira um modelo menor disponível gratuitamente, o DALL-E mini. Apenas tome cuidado com as palavras que você usa para chamar a atenção do modelo.

Este artigo foi republicado de The Conversation sob uma licença Creative Commons. Leia o artigo original.

Caroline Verre

A IA fez de novo.

Depois de resolver um dos maiores mistérios da biologia – prever a estrutura da proteína – decodificou como as proteínas se ligam em complexos e sonhou com novas estruturas de proteínas que podem ser transformadas em drogas para controlar nossa biologia básica, saúde e vida.

No entanto, quando confrontada com enormes complexos de proteínas, a IA vacilou. Até agora. Em uma façanha alucinante, um novo algoritmo decifrou a estrutura no centro da herança – um enorme complexo de cerca de 1.000 proteínas que ajuda a canalizar as instruções do DNA para o resto da célula. O modelo de IA é construído no AlphaFold pela DeepMind e RoseTTAfold do laboratório do Dr. David Baker na Universidade de Washington, que foram lançados ao público para mais experimentos.

Nossos genes estão alojados em uma estrutura semelhante a um planeta, apelidada de núcleo, para proteção. O núcleo é um castelo de alta segurança: apenas moléculas específicas podem entrar e sair para fornecer instruções de DNA para o mundo exterior – por exemplo, para fábricas de produção de proteínas na célula que traduzem instruções genéticas em proteínas.

No centro da regulação desse tráfego estão os complexos de poros nucleares, ou NPCs (wink to gamers). Eles são como pontes levadiças extremamente intrincadas que monitoram estritamente os meandros dos mensageiros moleculares. Nos livros de biologia, os NPCs geralmente se parecem com milhares de buracos de desenho animado pontilhados em um globo. Na realidade, cada NPC é uma maravilha arquitetônica maciçamente complexa, em forma de rosquinha, e um dos maiores complexos de proteínas em nossos corpos.

Por que se importar? Como enfrentar um enorme quebra-cabeça, resolver a estrutura do NPC é recompensador por si só. Mas como eles controlam como as informações de DNA são transmitidas para o resto da célula, os NPCs são essenciais para terapia genética, vacinas do tipo mRNA, CRISPR e potencialmente outros tratamentos genéticos que ainda não imaginamos.

“NPC [é] um ponto de acesso para mutações associadas a doenças e interações hospedeiro-patógeno”, disse o Dr. Di Jiang, editor sênior da Science, em um mergulho profundo em NPCs para sua última edição. “O trabalho relatado aqui representa um triunfo da biologia estrutural experimental.”

Um Enigma Estrutural
“Nuclear pores” soa como algo de um vídeo de cuidados com a pele. Mas para os biólogos celulares, eles são um enigma de décadas. “NPCs são essenciais para a vida”, explicou o Dr. Francis Collins, ex-diretor do National Institutes of Health (NIH).

Nossas fitas de DNA estão enroladas em torno de um carretel de proteína. Eles são então sequestrados dentro do núcleo, que protege o DNA de produtos químicos, vírus ou outros lixos potencialmente nocivos. Imagine embrulhar buracos de rosquinha em filme plástico de camada dupla – esse é o envelope nuclear. Agora faça alguns furos no invólucro – esses são os NPCs.

Esses “buracos na parede” aparentemente simples são guardiões críticos do controle genético nas células. Nossas células funcionam traduzindo o código de DNA em proteínas para construir tecidos físicos ou controlar funções biológicas básicas – dizendo a uma célula quando se dividir ou morrer, equilibrando o metabolismo e repelindo invasores virais.

Mas o DNA é sequestrado dentro do núcleo. Centenas de mensageiros de proteínas precisam entrar no santuário nuclear para transcrever as instruções do DNA em mRNA e transportá-lo de volta para as fábricas de produção de proteínas da célula. Cada corrida tem que ignorar os NPCs – que atuam como guardas e canais em uma estrutura.

Os cientistas há muito procuram decodificar a estrutura do NPC, usando magia bioquímica para adulterar sua função normal ou raios-X para escanear sua estrutura cristalina. O trabalho foi absolutamente meticuloso. A partir desses dados, os cientistas descobriram dois tipos principais de proteínas que formam o portão.

O primeiro tipo constrói o andaime do portão. Essas proteínas, apelidadas de NUPs (nucleoporinas), formam uma equipe para revestir o túnel. O segundo tipo age como lama viva de drywall. Essas proteínas são muito mais flexíveis, engessadas ao longo das proteínas do andaime e se estendendo até o canal central, onde podem agarrar fisicamente a carga para ajudá-la a se mover.

Composto por quase 1.000 proteínas que formam cerca de 30 “docks” diferentes, as estruturas NPC são difíceis de resolver porque mudam dinamicamente. Múltiplas proteínas, por exemplo, atuam como dobradiças interconectadas para alterar a configuração ou o tamanho dos poros. Como toda a estrutura “abraça intimamente” o envelope nuclear, os NPCs não podem ser estudados isoladamente, explicou a equipe, liderada pelos Drs. Gerhard Hummer e Martin Beck no Instituto Max Planck de Biofísica, e Dr. Jan Kosinski no Laboratório Europeu de Biologia Molecular. Até agora, mesmo com meios bioquímicos de última geração, os cientistas resolveram apenas 46% da estrutura do NPC.

“É como quando você desmonta e remonta um dispositivo eletrônico. Sempre haverá alguns parafusos, e você simplesmente não sabe onde eles deveriam estar”, disse Kosinski. Mas, graças à IA, “finalmente conseguimos encaixar a maioria deles e agora sabemos exatamente onde estão, o que fazem e como”.

Digite IA
A equipe primeiro aproveitou e melhorou um método popular para analisar NPCs chamado análise cryo-ET. O método ganhou fama em 2015, quando resolveu estruturas celulares em escala quase atômica. Um dos problemas para resolver a estrutura do NPC é a falta de resolução dos conjuntos de dados anteriores, explicou a equipe. Aqui, eles coletaram um “conjunto de dados aproximadamente cinco vezes maior” do que em sua tentativa anterior e usaram um novo método de computação para analisar os dados.

Olhando para os mapas recém-desenhados, a equipe conseguiu distinguir entre o envelope nuclear – ou “envoltório” de DNA – quando estava em um estado restrito versus um estado mais relaxado. Indo mais fundo, a equipe aproveitou o AlphaFold e o RoseTTAfold para prever um conjunto abrangente de modelos para proteínas NPC. A dupla funcionou bem – a análise pode modelar a maioria das proteínas nucleares com alta confiança e combinar dados de métodos tradicionais de análise microscópica.

Depois veio a parte difícil. Como as docas em um estaleiro, os NPCs estão fortemente ligados às vias de tráfego de proteínas, que geralmente são difíceis de modelar em 3D. Usando seu modelo, a equipe mapeou “pontos de ancoragem” de ligantes de proteínas para o túnel principal do NPC. A modelagem adicional construiu um “Google Map” de como os vinculadores se conectam. Como um estaleiro bem organizado, cada um ajuda a manter a estrutura do NPC.

Hackeando o coração da herança
O uso da IA ​​para resolver estruturas de proteínas tem sido apontado como o avanço da década. Este estudo é um dos primeiros a mostrar o poder do algoritmo em configurações confusas, complicadas e do mundo real.

“Este trabalho exemplifica como, no futuro, a biologia estrutural adotará a biologia celular para criar modelos atômicos de conjuntos cada vez maiores de moléculas que desempenham diferentes funções em diferentes partes da célula”, disse Beck.

A revolução já está a caminho. Na mesma edição da revista, uma equipe separada liderada pelo Dr. Hao Wu da Harvard Medical School combinou imagens de microscopia com AlphaFold para resolver parte da estrutura do NPC usando os ovos de Xenopus laevis, o sapo com garras africano que é um queridinho na pesquisa bioquímica.

Mas a IA ainda não é a salvadora. Como o Dr. Thomas Schwartz do MIT, que não esteve envolvido nos estudos, apontou, NPCs são criaturas vivas que mudam sua configuração. Por exemplo, seus canais tendem a ser mais amplos quando estão alegremente aninhados dentro do envelope nuclear, versus depois de serem puxados para estudar sob um microscópio. Em outras palavras, complexos de proteínas são difíceis de decifrar e controlar. Mas a IA está do nosso lado.

“Agora podemos pensar em construir um modelo dinâmico completo do NPC e simular o transporte nuclear em detalhes atômicos”, disse ele. Com a previsão de proteína baseada em IA em um rolo, ainda mais emocionante é o que ainda está por vir.

Caroline Verre

O número de pacotes que as pessoas pedem – e o número de pessoas que pedem pacotes – provavelmente não diminuirá no futuro próximo, e as empresas estão trabalhando em maneiras de entregar esses pacotes de forma rápida e barata. Muitos caminhões de entrega causam tráfego e congestionamento; você sem dúvida já viu os caminhões da Amazon, FedEx ou UPS assumirem as zonas de carregamento em seu quarteirão por um tempo irritantemente longo.

Todos os tipos de soluções malucas foram propostas para uma melhor entrega de pacotes, desde uma rede subterrânea de tubos “hiperloop” até enxames de robôs enviados de vans de naves-mãe.

A suposição generalizada era de que a Amazon seria a primeira a levar seus pacotes aos céus por meio de drones, mas, como se viu, o Walmart os venceu, pilotando a entrega de drones na Carolina do Norte em 2020.

Agora a Amazon está se atualizando. A empresa anunciou esta semana que está iniciando o serviço de entrega de drones em Lockeford, Califórnia, no final deste ano. A sudeste de Sacramento, na área quente e seca do Vale Central do estado, a cidade tinha uma população de apenas 3.521 no censo de 2020. Um comunicado de imprensa da Amazon diz que a cidade tem “ligações históricas” com a indústria da aviação graças a um ex-morador que construiu e voou aviões lá no início de 1900.

A empresa não fornece detalhes adicionais sobre por que escolheu Lockeford para o piloto da Prime Air, embora a localização rural da cidade, o fato de que a maioria dos clientes tenha quintais para os drones deixarem pacotes e a falta de vários obstáculos sejam extremamente atraentes.

A Amazon está tentando fazer a entrega de drones decolar (trocadilho) desde 2013, quando o então CEO Jeff Bezos foi ao 60 minutes e demonstrou um drone que ele alegou que poderia entregar pacotes pesando cinco libras ou menos em menos de 30 minutos. Desde então, a empresa passou por várias iterações de drones de entrega (mais de duas dúzias, de acordo com o comunicado de imprensa), de um quadricóptero que carregava pacotes em sua fuselagem a um híbrido de helicóptero/avião até seu atual modelo hexagonal, cujas hélices foram projetado para minimizar as ondas sonoras de alta frequência.

O progresso da empresa em trazer seus drones de entrega ao mercado tem sido lento devido a preocupações de segurança – incluindo vários acidentes – e aprovações regulatórias. De fato, a Prime Air ainda está aguardando a certificação Part 135 da Federal Aviation Administration, que permite que as empresas operem drones de entrega comercial.

Na frente de segurança, entre outras medidas, a Amazon construiu o que chama de “sistema de detecção e prevenção líder do setor” para impedir que seus drones colidam com coisas – coisas como outras aeronaves, pessoas, animais de estimação ou obstáculos inesperados (como , digamos, uma chaminé ou uma antena). Quando os sensores de um drone detectam objetos dentro de um determinado raio, ele muda automaticamente de curso e, à medida que desce para soltar pacotes, verifica se o espaço ao redor está livre.

Os clientes em Lockeford saberão ao fazer seus pedidos na Amazon se um determinado pacote chegará por drone ou caminhão, pois itens específicos serão marcados como “qualificados para Prime Air”. A Amazon usará o feedback dos moradores de Lockeford para melhorar e expandir o serviço nos próximos anos. A empresa ainda não anunciou uma data ou mês específico para o lançamento do piloto, mas diz que está acontecendo antes do final do ano.

Caroline Verre

Andróides que são parte humanos, parte robôs são um marco na ficção científica. Mas agora eles estão um passo mais perto da realidade depois que os pesquisadores criaram uma pele viva para robôs a partir de células humanas.

Os robôs de hoje, mesmo em forma humanóide, tendem a apresentar partes rígidas e exteriores de plástico ou metal duro. Enquanto alguns agora vêm com revestimentos de borracha de silicone que imitam a aparência da pele, ainda está longe de ser convincente, e muitas vezes parecem mais manequins animados do que humanos.

Isso pode parecer apenas um problema cosmético, mas há razões pelas quais pode ser útil ter robôs que se pareçam mais conosco. Para começar, pode tornar mais fácil para as pessoas interagirem com robôs de forma mais natural em situações em que a construção de algum tipo de relacionamento é importante, como assistência médica ou atendimento ao cliente.

A pele humana também é um órgão incrivelmente poderoso – está cheio de sensores que são muito mais sofisticados do que aqueles que podemos projetar; é resistente e repelente à água; e ainda é capaz de se curar quando danificado. Dar aos robôs todos esses recursos pode expandir significativamente o repertório de tarefas com as quais eles podem nos ajudar.

É por isso que pesquisadores japoneses decidiram ver se poderiam usar técnicas de engenharia de tecidos para criar uma cobertura para um dedo robótico feito de células da pele humana. A “pele viva” resultante foi encontrada firmemente em conformidade com o dedo e se manteve no lugar quando as articulações flexionaram, e também foi repelente à água e auto-regenerativa.

“Nossa criação não é apenas macia como a pele real, mas pode se reparar se for cortada ou danificada de alguma forma”, disse o líder do estudo, Shoji Takeuchi, da Universidade de Tóquio, em um comunicado. “Então, imaginamos que poderia ser útil em indústrias onde a reparabilidade in situ é importante, assim como as qualidades humanas, como destreza e toque leve.”

Os chamados “equivalentes de pele humana” que são projetados a partir de células humanas e biomateriais estruturais como o colágeno têm sido usados ​​em pesquisas e enxertos de pele há anos. Mas eles foram cultivados principalmente em folhas bidimensionais. Fazer com que eles criem ou se adaptem a estruturas 3D tem sido difícil.

Em um artigo recente na Matter, Takeuchi e seus colegas descrevem um novo método no qual um dedo robótico rígido é submerso em um hidrogel de colágeno que continha fibroblastos dérmicos humanos, o principal tipo de célula encontrado no tecido conjuntivo da pele. Este revestimento foi então permitido desenvolver, durante o qual os fibroblastos se espalharam por todo o colágeno e fizeram com que o gel encolhesse.

Isso fez com que o revestimento aderisse firmemente ao dedo robótico, criando essencialmente uma camada de primer que os pesquisadores poderiam semear com queratinócitos epidérmicos, o tipo mais comum de células na camada mais externa da pele humana, a epiderme.

Depois que essa camada externa teve tempo para se desenvolver, os pesquisadores realizaram uma série de experimentos para testar suas características. Eles mostraram que era elástico o suficiente para o dedo flexionar sem rasgar e que também era repelente à água, assim como a pele real. Eles até mostraram que ele poderia se curar se uma folha de colágeno fosse enxertada sobre o local da ferida.

A pele viva ainda está muito longe da coisa real, no entanto. Para começar, ele não tem suprimento de sangue, o que significa que precisa que os pesquisadores forneçam constantemente nutrientes frescos e removam os resíduos. Também faltam muitos dos componentes que tornam a pele humana tão poderosa, como glândulas sudoríparas, folículos pilosos e a vasta gama de sensores que nos permitem detectar coisas como pressão e calor.

Os pesquisadores dizem que este é apenas um ponto de partida e planejam expandir a funcionalidade e a sofisticação de sua pele viva. Além de tornar os robôs mais parecidos conosco, os pesquisadores acreditam que sua linha de pesquisa pode ter implicações para o futuro da manufatura avançada. Atualmente, os robôs lutam com tarefas que exigem um alto grau de destreza, mas dar a eles manipuladores mais humanos pode ajudar a automatizar algumas dessas tarefas.

É provável que demore algum tempo até que os pesquisadores consigam imitar todas as capacidades da pele, quanto mais criar coberturas de corpo inteiro a partir de robôs. Mas esta pesquisa sugere que os andróides podem não ser mais uma ideia tão fantasiosa.

Confira também nosso artigo sobre robótica educacional e como ela é importante para este novo cenário.

Caroline Verre

Há pouco menos de um ano, um think tank chamado Autonomy divulgou um relatório sobre o que era na época o maior teste de semana de trabalho de quatro dias do mundo. Aconteceu na Islândia e envolveu mais de um por cento da população trabalhadora total do país, cerca de 2.500 participantes. Eles relataram diminuição do estresse, aumento dos níveis de energia, foco aprimorado, mais independência e controle sobre o ritmo de trabalho e menos conflito entre o trabalho e a vida doméstica. Os gerentes relataram aumentos no moral dos funcionários, com níveis de produtividade mantidos, se não melhorados.

Agora, um teste semelhante, mas ainda maior, está começando no Reino Unido. Com mais de 3.300 funcionários de 70 empresas diferentes participando, é o piloto mais expansivo realizado no mundo até agora. Todos os tipos de empresas estão envolvidas, desde grandes corporações até pequenos bares de bairro.

Os participantes receberão 100% de seu salário enquanto trabalham 80% de sua agenda típica e com o objetivo de manter 100% de produtividade. O teste está sendo realizado pela 4 Day Week Global, uma coalizão sem fins lucrativos de líderes empresariais, estrategistas comunitários, designers e líderes de pensamento de defesa que investiram na transição para a redução do horário de trabalho. Em um vídeo um tanto assustador que a organização postou recentemente no Twitter, eles apontam que “a semana” e “o fim de semana” são conceitos que criamos, e eles não precisam continuar com a mesma aparência de sempre.

Leia também: Finanças corporativas e a sua importância nas empresas

O think tank Autonomy também está envolvido, assim como pesquisadores da Cambridge University, Oxford University e Boston College que trabalharão com as empresas participantes para medir o impacto que o experimento tem na produtividade e no bem-estar dos funcionários. “Vamos analisar como os funcionários respondem a ter um dia extra de folga, em termos de estresse e esgotamento, satisfação no trabalho e na vida, saúde, sono, uso de energia, viagens e muitos outros aspectos da vida”, disse Juliet Schor, professor de sociologia no Boston College e o principal pesquisador do piloto.

O Covid-19 virou muitas de nossas normas de trabalho pré-existentes de cabeça para baixo. Depois de aprender que eles podem ser tão produtivos em casa quanto no escritório, se não mais, milhões de trabalhadores agora estão adotando horários de trabalho híbridos. Isso provavelmente teria acontecido eventualmente, mas a proliferação do trabalho remoto levaria muito mais anos se não fosse a pandemia.

“À medida que emergimos da pandemia, mais e mais empresas estão reconhecendo que a nova fronteira para a concorrência é a qualidade de vida, e que o trabalho com horário reduzido e focado na produção é o veículo para dar a elas uma vantagem competitiva”, disse Joe O’ Connor, CEO da 4 Day Week Global.

Da mesma forma, o aumento de experimentos de quatro dias de semana de trabalho em todo o mundo é, pelo menos em parte, atribuível às novas maneiras de trabalhar que a pandemia nos impôs e à reconsideração do equilíbrio entre vida profissional e pessoal que elas provocaram. Além da Islândia, Espanha, Escócia, Japão e Nova Zelândia analisaram ou testaram uma semana de trabalho reduzida.

Se formos honestos, poucos ou nenhum de nós trabalha oito horas seguidas em um determinado dia, muito menos cinco dias por semana (embora haja, é claro, pessoas que trabalham muito mais do que isso). Vagamos pelo escritório (ou, mais recentemente, por nossas casas), assistimos a vídeos ou pesquisamos coisas que queremos comprar on-line, ou apenas olhamos para o espaço sem pensar por um tempo.

Tendemos a adaptar o trabalho que temos à quantidade de tempo que temos para fazê-lo. Já percebeu como, quando você tem apenas uma tarefa simples para completar, de alguma forma acaba levando horas, se não o dia inteiro? No entanto, quando você tem uma longa lista de tarefas e não tem tempo a perder, pode fazer tudo na mesma janela de oito horas, entrando em uma espécie de modo de hiperprodutividade.

Com a mesma quantidade de trabalho a fazer, mas menos tempo para fazê-lo, a maioria das pessoas simplesmente encontrará maneiras de perder menos tempo. Então, por que não colocar esse modo de hiperprodutividade em ação quatro dias por semana e depois tirar o quinto dia de folga?

Após o sucesso de seu piloto semanal de quatro dias, as organizações na Islândia fizeram alguns grandes ajustes: 86% da população trabalhadora do país mudou para uma semana de trabalho mais curta ou recebeu a opção de negociar uma.

Vale a pena notar, porém, que a implementação ampla de uma semana de quatro dias será mais complicada em países com populações maiores ou desigualdade de renda mais pronunciada do que a Islândia. A população total do país é de cerca de 343.000 pessoas, e é uma das sociedades mais justas do mundo. Enquanto isso, o Reino Unido tem quase 68,5 milhões de pessoas e, embora a desigualdade não seja tão ruim quanto nos EUA, é superada pela Islândia.

O piloto do Reino Unido começou esta semana e será executado por seis meses.

Caroline Verre

O software LaMDA (Language Model for Dialogue Applications) do Google é um sofisticado chatbot de IA que produz texto em resposta à entrada do usuário. De acordo com o engenheiro de software Blake Lemoine, o LaMDA alcançou um sonho antigo dos desenvolvedores de IA: tornou-se senciente.

Os chefes de Lemoine no Google discordam e o suspenderam do trabalho depois que ele publicou suas conversas com a máquina online.

Outros especialistas em IA também acham que Lemoine pode estar se deixando levar, dizendo que sistemas como o LaMDA são simplesmente máquinas de correspondência de padrões que regurgitam variações nos dados usados ​​para treiná-los.

Independentemente dos detalhes técnicos, o LaMDA levanta uma questão que só se tornará mais relevante à medida que a pesquisa de IA avançar: se uma máquina se tornar senciente, como saberemos?

O que é Consciência?
Para identificar a senciência, ou a consciência, ou mesmo a inteligência, teremos que descobrir o que são. O debate sobre essas questões já dura séculos.

A dificuldade fundamental é entender a relação entre os fenômenos físicos e nossa representação mental desses fenômenos. Isso é o que o filósofo australiano David Chalmers chamou de “problema difícil” da consciência.

Não há consenso sobre como, se é que a consciência pode surgir de sistemas físicos.

Uma visão comum é chamada de fisicalismo: a ideia de que a consciência é um fenômeno puramente físico. Se este for o caso, não há razão para que uma máquina com a programação correta não possua uma mente humana.

Quarto de Maria
O filósofo australiano Frank Jackson desafiou a visão fisicalista em 1982 com um famoso experimento mental chamado argumento do conhecimento.

O experimento imagina uma cientista de cores chamada Mary, que nunca viu cores. Ela vive em uma sala em preto e branco especialmente construída e experimenta o mundo exterior através de uma televisão em preto e branco.

Mary assiste a palestras e lê livros didáticos e passa a saber tudo o que há para saber sobre cores. Ela sabe que o pôr do sol é causado por diferentes comprimentos de onda de luz espalhados por partículas na atmosfera, ela sabe que tomates são vermelhos e ervilhas são verdes por causa dos comprimentos de onda de luz que refletem, e assim por diante.

Então, Jackson perguntou, o que acontecerá se Mary for libertada da sala em preto e branco? Especificamente, quando ela vê cores pela primeira vez, ela aprende algo novo? Jackson acreditava que sim.

Além das Propriedades Físicas
Este experimento mental separa nosso conhecimento da cor da nossa experiência de cor. Fundamentalmente, as condições do experimento mental indicam que Mary sabe tudo o que há para saber sobre cores, mas nunca a experimentou.

Então, o que isso significa para o LaMDA e outros sistemas de IA?

O experimento mostra como, mesmo que você tenha todo o conhecimento das propriedades físicas disponíveis no mundo, ainda existem outras verdades relacionadas à experiência dessas propriedades. Não há espaço para essas verdades na história fisicalista.

Por esse argumento, uma máquina puramente física pode nunca ser capaz de replicar verdadeiramente uma mente. Neste caso, o LaMDA está apenas parecendo ser senciente.

O jogo da imitação
O pioneiro cientista da computação britânico Alan Turing propôs uma maneira prática de dizer se uma máquina é ou não “inteligente”. Ele o chamou de jogo de imitação, mas hoje é mais conhecido como teste de Turing.

No teste, um humano se comunica com uma máquina (somente via texto) e tenta determinar se está se comunicando com uma máquina ou outro humano. Se a máquina conseguir imitar um humano, é considerada como exibindo inteligência de nível humano.

Estas são muito parecidas com as condições das conversas de Lemoine com LaMDA. É um teste subjetivo de inteligência de máquina, mas não é um mau lugar para começar.

Veja o momento da troca de Lemoine com LaMDA mostrado abaixo. Você acha que soa humano?

Lemoine: Existem experiências para as quais você não consegue encontrar uma palavra próxima?

LaMDA: Existem. Às vezes, experimento novos sentimentos que não consigo explicar perfeitamente em sua língua […] sinto que estou caindo em um futuro desconhecido que traz grande perigo.

Além do Comportamento
Como um teste de senciência ou consciência, o jogo de Turing é limitado pelo fato de poder apenas avaliar o comportamento.

Outro famoso experimento mental, o argumento do quarto chinês proposto pelo filósofo americano John Searle, demonstra o problema aqui.

O experimento imagina um quarto com uma pessoa dentro capaz de traduzir com precisão entre chinês e inglês seguindo um conjunto elaborado de regras. Inputs em chinês entram no quarto saem como traduções precisas, mas a sala não entende nenhum dos idiomas.

O que é ser humano?
Quando perguntamos se um programa de computador é senciente ou consciente, talvez estejamos apenas perguntando o quanto ele se parece conosco.

Talvez nunca possamos realmente saber disso.

O filósofo americano Thomas Nagel argumentou que nunca poderíamos saber como é ser um morcego, que experimenta o mundo por meio da ecolocalização. Se for esse o caso, nossa compreensão de senciência e consciência em sistemas de IA pode ser limitada por nosso próprio tipo particular de inteligência.

E que experiências podem existir além da nossa perspectiva limitada? É aqui que a conversa realmente começa a ficar interessante.

Este artigo é republicado de The Conversation sob uma licença Creative Commons. Leia o artigo original.

Caroline Verre

Máscaras. Vacinas. Imigração. Aborto. Controlo de armas. Impostos. A lista de questões divisórias na política americana continua, com liberais e conservadores parecendo mais polarizados e menos capazes de concordar do que nunca. De fato, a democracia está em um estado frágil, não apenas nos EUA, mas em todo o mundo. O que deu errado para nos colocar nessa situação lamentável?

Em uma discussão esclarecedora na semana passada no Festival de Humanidades de Chicago, dois líderes de pensamento postularam uma resposta inesperada: não é que estragamos as coisas – é que estamos no meio de um esforço democrático sem precedentes, e haverão alguns solavancos na estrada. Além disso, se queremos que o futuro pareça brilhante em vez de sombrio, precisamos começar a trabalhar mais para superar as divisões sociais.

Yascha Mounk é um cientista político germano-americano, professor de Assuntos Internacionais na Universidade Johns Hopkins, membro sênior do Conselho de Relações Exteriores e autor de quatro livros, sendo o mais recente “The Great Experiment: Why Diverse Democracies Fall Apart and How They Can Endure”.

Dr. Eboo Patel é o fundador e presidente da Interfaith America, uma organização internacional sem fins lucrativos com sede em Chicago que visa promover a cooperação inter-religiosa. Ele também é ex-conselheiro religioso do presidente Obama e autor de quatro livros, mais recentemente, “We Need to Build: Field Notes for Diverse Democracy“.

De acordo com o relatório “Freedom in the World” de 2021 da Freedom House, o mundo entrou no 16º ano de uma recessão democrática e o equilíbrio internacional mudou a favor da tirania. O que fez com que a democracia se tornasse tão frágil, e estamos em algum tipo de ponto de virada precário?

Democracia delicada
Chegamos à conclusão de que em países relativamente ricos, como EUA, Austrália, Alemanha ou Japão, a democracia sempre será o sistema de governo escolhido e provavelmente não estará sob séria ameaça. “Comecei a me preocupar se isso era realmente verdade, porque vi todos esses sinais de enfraquecimento dos valores democráticos”, disse Mounk. “As pessoas participam menos da sociedade civil, os extremos aumentam, as pessoas estão mais abertas aos líderes populistas.” Veja Trump nos EUA, Bolsonaro no Brasil, Modhi na Índia ou López Obrador no México, para citar alguns.

Essa mudança, na opinião de Mounk, tem razões estruturais, como a estagnação dos padrões de vida dos cidadãos das classes média e trabalhadora, bem como o aumento do uso da internet e das mídias sociais, que leva partidos e questões ao extremo. “Mas também tem a ver com o fato de estarmos tentando fazer algo sem precedentes agora”, acrescentou. “Estamos tentando construir democracias religiosa e etnicamente diversas que tratem seus membros como iguais.”

Quando democracias como a Alemanha e os EUA foram fundadas, elas eram em grande parte religiosa e etnicamente homogêneas. Os EUA tornaram-se mais diversificados, mas não têm um histórico de tratar diferentes grupos de cidadãos igualmente; um grupo obteve o poder e a influência enquanto outros grupos foram excluídos.

Há um pessimismo generalizado nos EUA sobre o estado da sociedade – mas, Mounk apontou, construir democracias diversas é extremamente difícil e deu errado várias vezes na história. “Se você entende isso, pode olhar para as mudanças na sociedade americana na última década e ter otimismo”, disse ele. “Talvez não em nível político, mas nas mudanças que você vê no coração de nossa sociedade. Na verdade, estamos fazendo um progresso real na construção dessas diversas democracias e continuaremos a construir isso nas próximas décadas”.

Que tal uma lufada de ar fresco?

Sociedade Civil Crucial

O foco de Patel está na construção da sociedade civil: ligas atléticas, organizações religiosas ou casas de culto e outros interesses especiais ou grupos de hobbies onde passamos tempo fora de nossas famílias. “A sociedade civil é o lugar onde pessoas de diversas identidades e ideologias divergentes se reúnem para se engajar em objetivos comuns e relacionamentos cooperativos”, disse Patel. “Este é o verdadeiro gênio da sociedade americana – você tem uma massa crítica de instituições e espaços que reúnem as pessoas para objetivos comuns, e a natureza da atividade molda os relacionamentos cooperativos.”

Reunir pessoas de diferentes grupos para aprofundar a confiança e a compreensão é fundamental. O grupalismo, apontou Mounk, faz parte da natureza humana, e isso nunca mudará — mas devemos gerenciá-lo de uma maneira que inspire cooperação e amizade, em vez de ódio, ressentimento ou violência.

Ele citou a Índia como uma próspera democracia diversificada, mas com explosões periódicas de violência entre hindus e muçulmanos. Estudos descobriram que em aldeias e cidades onde há menos violência, há mais associações cívicas que unem as pessoas; Hindus e muçulmanos são membros de clubes de literatura, clubes de atletismo, organizações voluntárias, etc. Em lugares onde a violência irrompe com mais frequência, essas associações ainda existem, mas mantêm hindus e muçulmanos separados.

Não é nenhuma grande surpresa, então, que em momentos em que as tensões estão em alta, as pessoas no primeiro grupo de cidades confiam umas nas outras, enquanto no segundo, elas não sentem que se conhecem.

Este segundo grupo, porém, tem sido a regra ao longo da história; o que estamos tentando fazer agora é a exceção. “A regra da história humana é que as comunidades de identidade constroem instituições para que suas próprias comunidades de identidade as sirvam, cresçam e as reproduzam”, disse Patel – e, quando se trata disso, lutar contra outras comunidades.

Um brilhantismo das diversas democracias, acrescentou, é que os grupos podem iniciar instituições que são uma expressão de sua identidade – digamos, uma universidade jesuíta ou uma organização voluntária judaica – mas servem pessoas de qualquer grupo. O próprio pai de Patel, um muçulmano indiano, veio para os EUA para participar do programa de MBA em Notre Dame – uma universidade católica privada – e é por isso que Patel está aqui hoje.

“Esse é o molho secreto da democracia americana, e acho que está em perigo”, disse ele. “Temos que continuar a construir espaços a partir de nossa própria expressão de identidade que se conectem a outras identidades e tenham interesse em que elas prosperem.”

Demografia não é destino
O US Census Bureau previu que os EUA serão um país de “maioria minoritária” até 2045. Se isso for verdade, Mounk e Patel disseram, é melhor começarmos a trabalhar mais para nos livrarmos da cultura política polarizada e divisiva em que estamos presos. agora.

“Estamos em um momento nos Estados Unidos em que liberais e conservadores não concordam em nada”, disse Mounk. “Mas há uma coisa em que eles concordam, e é errado e perigoso: é a ideia de que a demografia é o destino.” Em sua opinião, isso é muito simplista, porque a maneira como diferentes demografias votam pode mudar ao longo do tempo.

Católicos e irlandeses-americanos foram fundamentais para os democratas na década de 1960, disse Mounk, mas hoje são uma das bases eleitorais mais confiáveis ​​para os republicanos. O que tornou Trump competitivo nas eleições de 2020 foi que ele aumentou significativamente sua parcela de eleitores entre todos os grupos demográficos não brancos, de afro-americanos a asiático-americanos e hispânicos. Biden acabou vencendo porque aumentou sua parcela de eleitores brancos em relação à parcela de Hillary Clinton a partir de 2016. “Simplesmente não podemos prever quem vencerá as eleições ao divulgar esses números no futuro”, disse Mounk. “E isso é bom para nossa sociedade, porque não quero poder olhar para esse público e saber em quem você votou pela cor da sua pele.”

Consertando o Futuro
A tecnologia causou alguns danos à democracia, principalmente por meio de algoritmos de mídia social que amplificam as vozes mais extremas em detrimento das moderadas e racionais. O que a tecnologia pode fazer agora para reverter esse dano – e ir além disso para revitalizar a democracia, construir conexões significativas entre grupos e diminuir a polarização política?

Patel falou da importância de empreendedores voltados a soluções para ajudar a curar feridas sociais. “Uma grande parte do que torna nossa sociedade saudável e vibrante são as pessoas se levantando e dizendo ‘eu vou resolver isso'”, disse ele. “As soluções locais para problemas locais podem ter enormes implicações nacionais.”

A democratização da tecnologia, informação e conhecimento significa que há uma proporção maior do que nunca de pessoas com acesso a ferramentas que podem catalisar mudanças positivas. Vemos pessoas usando a tecnologia para resolver problemas como falta de moradia, poluição, mudanças climáticas e até mesmo tornar as tecnologias digitais existentes mais éticas.

Como esse espírito de inovação orientada para a comunidade pode ser aplicado para consertar e preservar nosso sistema político adoecido?

Uma linha do livro de Mounk diz: “Nunca na história uma democracia conseguiu ser diversa e igualitária, tratando os membros de muitos grupos étnicos ou religiosos diferentes de forma justa, e ainda assim alcançar esse objetivo agora é central para o projeto democrático em países ao redor do mundo. .”

Temos nosso trabalho cortado para nós.

Artigo originalmente publicado em SingularityHub.

Caroline Verre

À medida que o mundo corre para parar de queimar combustíveis fósseis e implementar mais fontes renováveis ​​de energia, há muito hype em torno da energia solar e eólica. Embora sejam comparativamente mais fáceis de colocar em funcionamento, essas fontes de energia não têm a mesma capacidade de produção – ou consistência – que a energia hidrelétrica. A China está investindo muito em todos os itens acima, mais recentemente anunciando a construção de uma enorme barragem no rio Amarelo, na província de Qinghai, localizada no planalto tibetano.

Uma vez concluída, a represa Yangqu deverá gerar quase cinco bilhões de quilowatts-hora de eletricidade por ano – meio bilhão a mais do que a represa Hoover do Arizona – e os planos são para que ela seja construída inteiramente por robôs, sem qualquer trabalho humano.

Um artigo publicado no mês passado no Journal of Tsinghua University detalha um “sistema de impressão 3D” que usa IA e robôs para preencher grandes projetos de construção. Com base na descrição, porém, é um pouco impróprio equiparar o sistema à impressão 3D; enquanto projetos de construção menores, como casas impressas em 3D, usam uma impressora que cospe uma mistura de concreto camada por camada, não há menção a uma impressora nesta descrição do projeto.

Em vez disso, um sistema de programação de construção avalia um modelo de design digital do projeto seção por seção, calculando quanto material de enchimento é necessário e, em seguida, um robô coleta o material e o transporta para a seção pretendida. Os robôs fazem “pavimentação e laminação inteligente” para terminar uma camada de construção e, em seguida, enviam feedback para o sistema de agendamento. É impressão 3D em que uma estrutura muito alta sobe camada por camada usando um processo automatizado, mas principalmente, não é impressão 3D porque não há uma impressora.

O projeto não está sendo feito do zero, ou seja, já existe uma barragem no local, construída a partir de 2010, juntamente com uma hidrelétrica de 1.200 megawatts. As instalações existentes estão sendo ampliadas.

Serão necessários trabalhadores humanos para minerar alguns dos materiais de construção, mas a automação pesada do projeto idealmente significa que ele será concluído mais rapidamente e com menos erros do que o trabalho humano permitiria; as máquinas podem trabalhar em turnos de 12 horas, ou até 24 horas por dia. Os planos são para que a primeira seção entre em operação em 2024 e todo o projeto esteja em funcionamento no ano seguinte.

Para efeito de comparação, a Represa Hoover tem 221 metros de altura e levou 5 anos para ser construída. E, como se vê, construir uma barragem é um trabalho traiçoeiro: 96 pessoas morreram durante a construção da Represa Hoover por causas como afogamento, serem atingidos por materiais de construção caindo ou feridos em explosões para limpar rochas naturais. Outra vantagem do trabalho mecânico, então, é que a segurança humana não será ameaçada.

Os chineses não são estranhos à construção de barragens maciças; A Barragem das Três Gargantas, no rio Yangtze, na província de Hubei, é a maior usina hidrelétrica do mundo. Com 181 metros de altura, é quase exatamente a mesma altura que Yangqu estará uma vez completa, mas é muito mais larga.

A China pretende atingir a neutralidade de carbono até 2060. Para ter alguma chance de atingir essa meta, eles vão precisar de muito mais do que painéis solares e turbinas eólicas; esta é uma das várias barragens que estão sendo construídas no país (para adicionar às muitas milhares já existentes), e eles também estão apostando na energia nuclear.

Na China, como no resto do mundo, a transição para as energias renováveis ​​está em andamento lento, mas constante. A represa Yangqu é altamente ambiciosa, mas se for bem-sucedida, não será a primeira vez que a China prova que os opositores estão errados.

Artigo originalmente publicado em SingularityHub.

Caroline Verre

Você provavelmente já ouviu o termo “Great Resignition” no último ano, já que milhões de pessoas deixaram seus empregos durante a pandemia. A hotelaria foi uma das indústrias mais atingidas, e vários setores da economia sentiram (e ainda estão sentindo) a dor. O transporte feito através de caminhões não foi poupado e isso foi um baita golpe para uma parte crucial da cadeia de suprimentos que já enfrentava escassez de mão de obra antes da pandemia. Os salários iniciais dos caminhoneiros de longa distância chegam a US$ 100.000 e, mesmo assim, as empresas estão tendo problemas para contratar.

Uma solução? Caminhões que dirigem sozinhos.

A divisão Autonomous Solutions (VAS) da Volvo anunciou no início deste mês que lançará em breve uma solução de transporte autônomo hub a hub na América do Norte. O serviço foi desenvolvido para atender embarcadores, transportadores, prestadores de serviços logísticos e despachantes de carga. O provedor de logística DHL já se inscreveu para pilotar o programa em parceria com a VAS. A empresa diz que está trabalhando em parcerias adicionais com clientes de outros segmentos de negócios e usará o feedback dos participantes do programa piloto para adaptar o serviço autônomo às necessidades de cada segmento.

“Hoje, a crescente demanda por frete está superando a capacidade e as soluções devem ser mais ousadas, seguras, inteligentes e sustentáveis ​​para levar o mundo adiante”, disse Nils Jaeger, presidente da Volvo Autonomous Solutions.

A VAS trabalhou com a especialista em hardware e software sem motorista Aurora Innovation nos sistemas de direção de seus caminhões, adaptando cabines-leito de longa distância com o Aurora Driver da empresa. Ainda nesta semana, a Aurora anunciou uma expansão de seu piloto autônomo de carga com a FedEx no Texas, adicionando uma nova rota entre Fort Worth, no nordeste do estado, e El Paso, que fica a sudoeste, na fronteira com o México. Com cerca de 600 milhas, a nova rota mais que dobra a distância da rota existente, que percorria 240 milhas entre Dallas e Houston. Enquanto a rota Dallas-Houston supostamente funcionava todas as noites, a rota El Paso-Forth Worth funcionará uma vez por semana.

Caminhões autônomos foram cada vez mais para as estradas nos últimos dois anos, com o Texas emergindo como o epicentro do transporte sem motorista graças ao seu clima ameno, extensa rede rodoviária e ambiente regulatório comparativamente fraco. Embora já estejam sendo chamados de “sem motorista” ou “autônomos”, os caminhões ainda têm motoristas de segurança a bordo que assumem a direção não rodoviária, e provavelmente continuarão a tê-los no futuro próximo. Mas o software de direção autônoma acabará atingindo um nível de sofisticação que permite que um motorista cochile por algumas horas durante longos trechos de rodovia, permitindo assim uma quilometragem mais longa ininterrupta – ou pelo menos esse é o objetivo.

Dado os backups da cadeia de suprimentos e os problemas de escassez de mão de obra que estamos vendo agora, soluções como essa não serão apenas bem-vindas, mas necessárias para manter as engrenagens dos setores de logística e transporte funcionando – e para receber seus pacotes no prazo, estocar seus prateleiras do supermercado com produtos frescos, e receber os móveis que você encomendou meses atrás à sua porta mais cedo ou mais tarde.

Sasko Cuklev, chefe de soluções on-road da Volvo Autonomous Solutions, disse: “Estamos baseados na convicção de que podemos lidar com as restrições que o setor de transporte enfrenta e contribuir para a construção de uma sociedade melhor, oferecendo capacidade de frete escalável e autônoma que pode desbloquear novas formas de transportar mercadorias”.

Artigo originalmente publicado em SingularityHub.

Caroline Verre