Relatório nº 1 API

Tema: Reflexão sobre os algoritmos na sociedade

Introdução à Algoritmia

Relatório de Vídeo nº 1

Sarah Almeida 12CT3e

Autor/Canal de publicação do vídeo: Pesquisa FAPESP

Data de publicação do vídeo: 28/05/2018

Duração do vídeo: 6:58

Link:

Vídeo: O que é, e como funcionam os algoritmos?

Ciência Informática/Eletrónica (Reconhecimento de Voz; Inteligência Artifical; Caixa Eletrónica; Redes Sociais)

Armamento Militar (Ciência Militar)

Medicina de diagnóstico

Indica atividades da ciência, em que os algoritmos estão presentes?

Atividades Repetitivas

De que tipos de atividades os algoritmos libertam os seres humanos

Algoritmo: Sequência de pasos que resolvem um problema

Algoritmo: Conceito mais fundamental da programação

Segundo o vídeo qual é a definição de algoritmo?

Na Biologia: DNA

Na Física: átomo

Tendo em conta o que viste no vídeo, comenta a afirmação: “Em computação, o algoritmo é o conceito mais fundamental que existe” (dá exemplos relacionados com a física e com abiologia)”

Exemplos Práticos: "Quando será a próxima cheia do Nilo?" (por exemplo)

Dá exemplos de situações do dia a dia que os algoritmos vieram ajudar a resolver? (segundo o vídeo)

Resolver um problema de matemática

Cozinhar

Outras situações, como por exemplo:

A afirmação é verdadeira

Comenta a seguinte afirmação: “Quando estamos a indicar a um turista um determinado caminho, estou a construir um algoritmo”. Indica outras situações do teu dia a dia em que estás a “utilizar algoritmos”?

Representar em linguagem de programação

Analisar e elaborar uma sequência de passos para resolver o problema

Entender e delimitar um problema a ser resolvido

Segundo o vídeo o que é preciso para construir um bom algoritmo?

Machine Learning

Big Data

Tendo em conta a afirmação “os algoritmos podem criar e modificar outros algoritmos” dá exemplos de conceitos computacionais que podem criar e modificar algoritmos sem a intervenção humana?

consiste na recolha e guarda de grande volume e variedade de dados, que são processados a grande velocidade com recurso a ferramentas tecnológicas e métodos analíticos avançados e cuja utilização permite prever comportamentos e padrões de consumo (Data Mining).

Big Data

Facilitar o acesso dos consumidores a produtos e serviços financeiros. Por exemplo, permitindo a recolha de informação por vias não tradicionais sobre a capacidade do consumidor para pagar um crédito e, dessa forma, facilitando-lhe o acesso a esse crédito.

Auxiliar as instituições financeiras na prevenção da fraude. Por exemplo, permitindo a deteção atempada de tentativas de movimentos na conta de depósito à ordem não autorizados pelo consumidor

Permitir às instituições financeiras comercializar produtos e serviços mais adequados às necessidades dos consumidores

Benefícios para os consumidores

Os consumidores podem receber propostas de produtos ou serviços específicas e personalizadas das instituições financeiras, o que pode dificultar a comparação de produtos ou serviços e de preços.

Os consumidores podem enfrentar dificuldades no acesso a determinados produtos financeiros, porque as instituições podem dispor de informação sobre os consumidores que pode alterar a avaliação do respetivo risco de solvabilidade

Os consumidores podem ser avaliados incorretamente pelas instituições financeiras porque as ferramentas de análise que utilizam big data podem conter erros

Riscos para os consumidores

Autorize apenas o processamento dos seus dados se confiar na instituição e na forma como esta utilizará a informação

Verifique as suas configurações de privacidade e de proteção de dados e assegure que estas configurações garantem um nível de segurança adequado às suas necessidades

Controle a informação pessoal que partilha na internet, incluindo nas redes sociais, e com a sua instituição financeira

Precauções a tomar pelos consumidores

Reforço (Reinforcement Learning)

Aprendizagem Semi-supervisionada

Aprendizagem Não Supervisionada

Aprendizagem Supervisionada

Fromas de treinar um algoritmo de Machine Learning:

Isso significa ensinar um computador a agir de forma autônoma.

É uma área da Inteligência Artificial (IA) que permite que os sistemas aprendam com os dados, identifiquem padrões e façam previsões

Machine Learning

Nesses casos, as máquinas usam os dados para aprender determinadas tarefas complexas e otimizar as ações sem ajuda humana.

Os algoritmos de Machine Learning podem ser aplicados em diferentes setores da indústria, comércio, saúde, finanças e entretenimento.

Para que serve?

Usando algoritmos, as máquinas são treinadas para executar ações complexas e tomar decisões de forma autónoma com o mínimo de intervenção humana.

Como funciona?

Alguns exemplos são os filtros de spam do e-mail, sistemas de recomendações de serviços de streaming e detecção de fraudes bancárias, tecnologias dos carros autónomos, tecnologia dos assistentes virtuais

Regressão Linear: Algoritmo que procura encontrar o plano que melhor se ajusta aos dados. Usado para prever valores numéricos contínuos, como, temperaturas, histórico de preços, tendo como base algoritmos complexos

Redes Neutras: Modelos inspirados no cérebro humano, capazes de aprender padrões complexos. Usados em tarefas de reconhecimento de imagem, geração de conteúdo

Quais são os algoritmos ?

Árvores de decisão: modelo que representa decisões em forma de árvore aplicados em calssificação e regressão. Usado apara apresentar uma sequência ramificada, facilitando a interpretação.

Clustering: conjunto de técnicas que separam dados semelhantes em grupos. Usado para descobrir padrões ocultos em dados, detetar anomalias....

Regressão Logística: algoritmo que estima a probabilidade de eventos, sendo aplicado com classificação binária (sim/não), e multinominal (várias classes). Usado por exemplo, na deteção de fraudes, controlo de qualidade...

Descoberta de Insights: O Machine Learing pode analisar grandes quantidades de dados de forma rápida e eficiente, encontrando padrões e insights que manualmente, dificilmente seriam identificados

Automação Inteligente: Os algoritmos podem automatizar tarefas repetitivas e complexas (p.e. classificação de documentos), libertando o ser humano para tarefas com mais estratégia

Vantagens:

Aprendizagem contínua: os modelos de Machine Learning podem ser treinados com novos dados, aprefeiçoando constantemente, o seu desempenho ao longo do tempo

Previsões e Recomendações: Os algoritmos usados para prever comportamentos e a prefrência dos usuários, oferecendo recomendações (p.e. e-commerce; finanças, marketing)

Dependência dos dados: a maioria dos algoritmos exige grandes quantidades de dados para aprender de forma eficaz. Como tal, a qualidade dos dados fornecidos é crucial para não levar a resultados imprecisos.

Algoritmos influenciáveis: os modelos de Machine Learning aprendem com os dados fornecidos. Se os daods forem incompletos/tendenciosos, os algoritmos irão seguir essas referências quando apresentarem os resultados

Desvantagens

Ética e privacidade: o uso dos algoritmos levanta questões éticas importantes, como privacidade e responsabilidade. É fundamental que os sistemas sejam desenvolvidos de forma ética e responsável.

Alto investimento: Implementar projetos de Machine Learning exige um investimento significativo em infraestruturas, softwares e profissionais qualificados.

Em 1997, o computador Deep Blue da IBM venceu, pela primeira vez, o campeão mundial de xadrez Garry Kasparou, a partir de um algoritmo que previa 200 milhões de posições de xadrez por segundo

O que aconteceu em 1997 que “espantou” o mundo tecnológico há quase 30 anos?

Conseguia prever cerca de 200 milhões de posições de xadrez por segundo

Quantas posições de Xadrez conseguia o algoritmo do computador Deep Blue prever por segundo?

O algoritmo Alpha Go conseguiu prever um quantidade de possibilidades superior à quantidade de átomos presentes no Universo

Em 2016, o programa Alpha Go vence ao campeão mundial Lee Sedol, no jogo Go de origem chinesa

E em 2016, o que aconteceu? Quantas possibilidades conseguiu prever o algoritmo “Alpha Go”?

Para aprender a jogar o jogo, o programa passou a analisar apenas jogadas do programa anterior (Alpha Go Zero)

Para prever as diferentes possibilidades o programa analisou estatisticamente jogadas de grandes competidores, reduzindo o conjunto de variáveis

O que fez o “Alpha Go” para conseguir prever um número tão grande de possibilidades? E o que fez “Alpha Go Zero” para aprender a jogar “o jogo de origem Chinesa: Go”3

O que permite os carros autónomos tomar decisões é o poder computacional

O que permite aos carros autónomos tomar decisões instantâneas?

Geram grandes preocupações éticas, pois além de na criação dos mesmos, estarem envolvidas imensas pessoas de diversas áreas (as quais por exemplo, podem ser culpabilizadas por algum erros que possa existir no carro, sem que haja qualquer culpa por parte de ninguém, penso que ainda é algo muito recente e que necessita de mais estudo e concentração no tema, de modo a haver dilemas éticos (que não eram necessários haver), que devem deixar de existir

No teu entender comenta: “Porque os carros autónomos geram grandes preocupações éticas”

Apple

Uber

Google

Quais as empresas que mais têm investido nos carros autónomos?

Pode levar-nos a ser descriminativos/preconceiutosos

Os algoritmos obrigam as pessoas a usarem cálculos, o que altera a forma como nos relacionamos uns com os outros (ainda de que forma inconsciente)

Uso indevido da informação

Em que medida o “processamento em larga escala, pode vir a influenciar as pessoas?”

A informação que a inteligência artificial pode conter de cada um (com a ajuda das nossas pesquisas...e os dados que consegue recolher), ajuda-a a direcionar a informação de forma correta, chegando às pessoas de uma forma "manipulada", conseguindo influenciar

O que é que permite aos algoritmos de inteligência artificial “influenciar as pessoas em grande escala”

A IA, nos últimos tempos, foi desenvolvida/usada em casas inteligentes ou nos assistentes pessoas (p.e. a Amazon Alexa)

O "Big Data" é usado em diferentes setores, como por exemplo acelerar as descobertas científicas (entre outros benefícios a nível de saúde)

Dá 2 exemplos, em como o “big data” e a inteligência artificial, através da disseminação dos algoritmos no quotidiano influenciaram na história recente da humanidade?

A regulação algorítmica

Que registos existem nos bancos de dados com que os algoritmos funcionam

Que dados são cruzados e recolhidos

Parâmetros com que a IA trabalha

Quais os aspetos das ciências (técnicas e humanísticas) que devemos ter em conta em torno dos algoritmos de inteligência artificial?

Começaram por gerar publicidade direcionada de empresas que realizavam uma vistoria de antecedentes criminais, o que sugeria que a pessoa pesquisada tinha tido alguma relação com a polícia

Segundo o vídeo, como começaram os algoritmos a “reproduzir preconceitos racistas”? (Tendo em conta a Pesquisadora “Latanya Sweeney”)

O facto dos algoritmos refletirem o nosso mundo, pode também relfetir e ampliar preconceitos que existem na sociedade, mas que podem não estar relacionados com os programadores

Tendo em conta a questão anterior, podemos dizer “que os programadores do código dos algoritmos são racistas”? Fundamenta a tua resposta de acordo com o vídeo.

Quando falamos de algoritmos, temos que ter em consideração a regulação dos mesmos, o que significa que apenas quem compreende e de alguma forma se relaciona com os algoritmos é que consegue ter algum controloTemos que saber os parâmetros usados, os dados recolhidos, os registos que já existem nos bancos de dados

Segundo o que viste no vídeo, porque é que os “algoritmos de relevância pública” não devem ser fechados?

Esta formação, deveria ser estimulada pela parte governamental do país

Penso que a proteção a que a sociedade pode recorrer, deve começar por ser, o recorrer a algum tipo de formação relativamente aos algoritmos, ainda que algo simples, de forma a que a sociedade esteja "alerta", e saiba o básico sobre os algoritmos e sobre a IA, conseguindo, como resultado, a proteção de cada um

Na tua opinião como poderá a sociedade “proteger-se dos perigos dos algoritmos de inteligência artificial”?

Ajuda tanto estudantes, como pessoas a nível profissional, em diversas atividades, e facilita e economiza tempo Aumento da segurança (quando direcionada para esse campo de forma correta) Ajuda no avanço da ciência e da humanidade, em assuntos relevantes, por exemplo quando falamos da saúde, entre outros

Vantagens:

Na tua opinião, quais são as 3 grandes vantagens dos algoritmos da Inteligência Artificial? E os teus maiores receios?

A falta de acessibilidade e transparência de linguagem, dificulta o acesso a pessoas que não entendem da áreaA quantidade de desemprego que pode gerar Os dilemas éticos que muitas vezes pode gerar Falta de informação/informação não objetiva, o que pode levar a falta de entendimentos e a desinformações

Receios