Por que as abelhas podem ser o segredo para a superinteligência humana?:bwin yorumlar

Desde seu lançamento,bwin yorumlarjunho, até a primeira quinzenabwin yorumlardezembro, a Unanimous AI registrou cercabwin yorumlar50 mil usuários e respondeu 230 mil questões.

Rosenberg acredita que o Unanimous AI pode ajudar a responder algumas das questões mais difíceis da atualidade. E mais: ele acredita que mesmo com avanços cada vez mais rápidosbwin yorumlarinteligência artificial os humanos ainda podem ser cruciais na tomadabwin yorumlardecisões.

"Não podemos parar o desenvolvimentobwin yorumlarinteligências artificiais cada vez melhores. Então, a alternativa é nós ficarmos cada vez mais inteligentes para estarmos sempre um passo à frente", explicou.

E é aí que entram as abelhas.

"Se você analisar espécies sociais como as abelhas, elas trabalham juntas para tomar decisões melhores. Por isso as aves formam bandos e os peixes, cardumes - isso permite que eles reajambwin yorumlarforma otimizada combinando a informação que possuem. A questão para nós era: pessoas conseguem fazer isso?", disse Rosenberg.

Tudo indica que sim.

O Unanimous AI conseguiu um índicebwin yorumlaracerto muito bombwin yorumlaralguns eventos: a previsão dos vencedores do Oscar; vencedores da Stanley Cup, o Campeonato Nacionalbwin yorumlarHockey,bwin yorumlar2016; os quatro primeiros colocados na corridabwin yorumlarcavalosbwin yorumlarKentucky Derbybwin yorumlar2016, transformando uma apostabwin yorumlarUS$ 20 (quase R$ 64)bwin yorumlarum prêmiobwin yorumlarUS$ 11,8 mil (maisbwin yorumlarR$ 37 mil).

Mais recentemente a ferramenta previu não apenas o time vencedor do campeonato americanobwin yorumlarbeisebol, o World Series Baseball, o Chicago Cubs, que não vencia desde 1908. Mas também previu quem seria o adversário dos Cubs na final, o Cleveland Indians.

Além disso, o Unanimous AI também previu quem seriam os oito times que chegariam nas fases finais do campeonato. Todas as previsões foram publicadas quatro meses antes no jornal americano Boston Globe.

'Sabedoria da multidão'

Para Toby Walsh, pesquisadorbwin yorumlarinteligência artificial da Universidadebwin yorumlarNova Gales do Sul, na Austrália, a "sabedoria da multidão já é bem conhecida".

"Vários métodos já foram desenvolvidos para usar a inteligência coletiva", acrescentou.

Um exemplo é a previsão para mercados, na qual as pessoas fazem apostas financeiras, na bolsabwin yorumlarvalores, por exemplo, tendo como base o resultadobwin yorumlarum evento futuro.

O comportamento geral do mercado pode ser usado como um indicador da probabilidade daquele evento.

Outro exemplo vem do anobwin yorumlar1999. Menosbwin yorumlartrês anos depoisbwin yorumlarperder uma partida para o computador Deep Blue, da IBM, o campeão mundialbwin yorumlarxadres Gary Kasparov resolveu enfrentar uma multidãobwin yorumlar50 mil pessoasbwin yorumlarum jogo pela internet.

Ele venceu, mas disse que nunca tinha se esforçado tantobwin yorumlarum jogo, que ele chamoubwin yorumlaro maior jogo na história do xadrez, graças ao número incrívelbwin yorumlarideias e diferentes pontosbwin yorumlarvista.

Essa ideiabwin yorumlarenfrentar ou pedir a opiniãobwin yorumlarmuitas pessoas ao mesmo tempo não é nova. Há registros dela no começo do século 20.

Em 1906, Francis Galton, um erudito da época, pediu a 787 agricultores que adivinhassem o pesobwin yorumlarum boi.

Os palpites foram variados mas a média entre todos foi apenas 450 gramas abaixo da resposta correta, que erabwin yorumlar542,9 quilos.

Há alguns anos, a Rádio Pública Nacional dos Estados Unidos (NPR, na siglabwin yorumlaringlês) repetiu a experiência pedindo a maisbwin yorumlar17 mil pessoas para adivinhar o pesobwin yorumlaruma vacabwin yorumlaruma fotografia.

Novamente a média chegou muito perto - cercabwin yorumlar5% diferente do peso correto. E, neste caso, a multidão não era formada por fazendeiros.

Pequenos enxames

O que está claro é que opiniões abalizadas fazem parte desse fenômeno. Mas, assim como na experiência da NPR, os participantes das experiênciasbwin yorumlarRosenberg não são especialistas.

Ninguém do grupo que previu quem seriam os ganhadores do Oscar sequer tinha visto todos os filmes concorrentes, por exemplo.

E, mais importante, grupos relativamente pequenos, ou pequenos enxames, têm um desempenho melhor que as multidões maiores.

No ano passado Rosenberg fez a pergunta da vaca para um grupo. Com respostasbwin yorumlarapenas 49 pessoas, a precisão do palpite mais que dobrou quando os pesquisados agiram como um enxamebwin yorumlarcomparação à simplesmente calcular a média entre as respostas do grupo.

Rosenberg afirma que isto é mais do que a sabedoria das multidões. "Nós deixamos os gruposbwin yorumlarpessoas mais inteligentes", explicou.

A sabedoria das multidões geralmente é mais usada atravésbwin yorumlarpesquisas ou votações. E, para Rosenberg, isto tem um efeitobwin yorumlaramplificação - nossa tendência é tomar decisões melhores como um grupo do que como indivíduos.

Mas a abordagembwin yorumlarRosenberg foi criada para melhorar ainda mais este quadro.

"Enxames vão superar (o desempenho de) votações e pesquisas pois permitem que (a opinião do grupo) convirja para a melhor resposta, ao invésbwin yorumlarsimplesmente descobrir qual é a média das opiniões", contou.

Escolher uma resposta desta forma é importante pois impede a influência daqueles que dão a resposta primeiro. Por exemplo:bwin yorumlarvotações públicas, as pessoas que votam primeiro podem influenciar um grupo.

Ebwin yorumlartermosbwin yorumlarprevisão dos mercados, aqueles com mais dinheiro têm uma influência maior no resultado final. E estas forças podem distorcer o quadro final.

Decisões coletivas

Rosenberg trabalhou com sistemasbwin yorumlarrealidade aumentada para o Armstrong Labs da Força Aérea Americana no começo da décadabwin yorumlar1990.

Mas ele se interessou por abelhas. Por exemplo: quando um enxamebwin yorumlarabelhas quer estabelecer uma nova colmeia, precisa tomar uma decisão coletiva na horabwin yorumlarescolher o lugar.

Algumas centenasbwin yorumlarabelhas vão voarbwin yorumlardireções diferentes para ocupar possíveis lugares. Quando elas voltam, fazem uma dança, se balançando, para passar a informação sobre o que encontraram para o enxame.

Cada uma destas abelhas que saírambwin yorumlarbuscabwin yorumlarum novo local para a colmeia vai tentar puxar o grupo para o seu lado e, no fim, elas decidembwin yorumlargrupo qual direção seguir, tomando uma decisão que nenhuma abelha sozinha poderia tomar.

Rosenberg está tentando capturar a mesma dinâmica com seus enxames humanos. Responder uma questão com a ferramenta Unanimous AI envolve mover um ícone para um canto da tela ou para outro - indo a favor ou contra a multidão - até alcançar uma convergênciabwin yorumlarideias ou opiniões.

Os indivíduos precisam disputar o tempo todo com os membros do grupo para persuadi-los a se inclinarbwin yorumlardireçãobwin yorumlarsua solução preferida.

Experiências já mostraram que esta abordagem supera a previsão que usa pesquisas.

Em outro estudo, Rosenberg e seus colegas pediram a um grupobwin yorumlar469 torcedores do futebol americano para prever os resultadosbwin yorumlar20 apostas no Super Bowlbwin yorumlar2016.

Em seguida, eles fizeram a mesma proposta para um grupobwin yorumlarapenas 29 torcedores. Apesarbwin yorumlarser 16 vezes menor - e não ter informações melhores - este grupo acertoubwin yorumlar68%bwin yorumlarsuas previsõesbwin yorumlarcomparação com apenas 48% no grupo maior.

Empresas e médicos

No entanto Rosenberg não está tão interessadobwin yorumlarapostas e esportes. Ele sabe que alguns vão querer usar a ferramenta para melhorar suas apostas.

"Se ficar muito popular, poderá afetar a forma como as probabilidades são calculadas", explicou.

Para ele os eventos esportivos são apenas bons testes para a ferramenta.

Rosenberg está oferecendo a Unanimous AI para empresas. O sucesso da ferramenta despertou o interessebwin yorumlarmuitos grupos, desde organizações que fazem previsões financeiras até empresasbwin yorumlarpesquisabwin yorumlarmercado.

"O valorbwin yorumlarlongo prazo do atobwin yorumlarampliar a inteligência das pessoas é muito mais importante do que apostasbwin yorumlaresportes", disse.

Por exemplo: equipesbwin yorumlarvendas podem fazer previsões melhores se pensarem como um enxame.

"O objetivo é realmente fazer melhor uso do conhecimento, da sabedoria e da intuição que já existebwin yorumlaruma equipe."

A ferramenta também despertou o interessebwin yorumlarmédicos. Um diagnóstico médico é uma formabwin yorumlarprevisão que pode se beneficiar da inteligência do enxame,bwin yorumlaracordo com o criador da Unanimous AI.

"Um radiologista, um oncologista, outros especialistas podem chegar a uma conclusão sobre um diagnóstico e nossa visão é que eles podem fazer um uso melhor dos seus conhecimentos e intuições combinados", afirmou Rosenberg.

Máquinas já são capazesbwin yorumlarfazer diagnósticos. Mas, para Rosenberg, os enxames humanos têm uma vantagem.

"Existe muito trabalho por aí para tirar as pessoas da equaçãobwin yorumlarcoisas como o diagnóstico médico. Mas se você está tirando humanos da equação, você corre o riscobwin yorumlaracabar com uma forma muito friabwin yorumlarinteligência artificial que realmente não tem o sentido do interesse humano, das emoções ou valores humanos."

Imprevisível

Os temores do criador da Unanimous AI vão além dos diagnósticos médicos.

"Se construirmos uma inteligência artificial que é realmente inteligente, então será imprevisível, como se alienígenas aparecessem na Terra."

Rosenberg afirma que ampliando nossa inteligência, criando estes enxames humanos, é uma forma que nos manter na corrida.

"É um jeitobwin yorumlarter os benefícios da inteligência artificial, mas mantendo as emoções, valores e intuição dos humanos."

É uma ideia grandiosa. Que Toby Walsh, da Universidadebwin yorumlarNova Gales do Sul, na Austrália, prefere encarar com mais cautela.

"Infelizmente existe uma diferença entre um simples experimentobwin yorumlarlaboratório e como as pessoas se comportambwin yorumlarum mundo bagunçado", disse.

"Eu teria menos certezabwin yorumlarque armadilhas (sociais) como a tragédia dos comuns - onde indivíduos egoístas agem contra os interesses do grupo - podem ser evitados com tanta simplicidade."

Para Walsh, este tipobwin yorumlaratitude humana pode atrapalhar na horabwin yorumlarse chegar a um consenso.

"Mudança climática é um bom exemplo da tragédia dos comuns onde a inteligência do enxame não vai ajudar", alertou.

E há outra razão para preocupação. Enxames às vezes acabambwin yorumlarcatástrofe.

Formigas, por exemplo, formam grandes grupos, deixando para trás uma trilhabwin yorumlarferomônios que outras formigas vão seguir.

O comportamento às vezes leva a um fenômeno conhecido como espiral da morte, que acontece quando formigas seguem a formiga logo à frentebwin yorumlarum círculo cada vez maior até que todas morrem.

Ainda assim, Rosenberg não parece preocupado.

"Enxame é uma forma muito simplesbwin yorumlarnos manter à frente das máquinas."

E com as pesquisasbwin yorumlaropinião fracassandobwin yorumlarforma espetacular na previsão dos resultados do referendo para a saída da União Europeia, na Grã-Bretanha, e dos resultados das eleições nos Estados Unidos, este pode ser o momento certo para tentar usar nossa inteligência coletiva.

Então a Unanimous AI é uma espiral da morte ou um atalho para um futuro mais inteligente? Talvez esta seja mais uma pergunta para o enxame.