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600 metros do metro (linha verde). Um projeto que reúne um excelente custo beneficio, tanto para moradia, como para investimento.

O Chapéu Estilo Panamá Duas Cores, tem formato em C, com destaque de duas cores, copa creme combinando com outra cor na sua aba detalhada.

Foi ao ar nesta terça-feira (19) a nova aposta bíblica da Record TV. Gênesis tem como o objetivo bater de frente com a Globo e superar o fenômeno de audiência de Os Dez Mandamentos. A trama conta a história do primeiro livro da Bíblia Sagrada, com sete fases, a novela é um dos maiores investimentos da emissora.
Com transmissão das 21h00 às 22h06, o folhetim bíblico, registrou uma média de 15,8 pontos, pico de 17,3 pontos e uma participação de 19% na Grande São Paulo. No mesmo horário, a TV Globo manteve a liderança com 27,3 pontos, o SBT permaneceu em terceiro lugar com 6,5 pontos de média.

Será que a inteligência artificial está piorando a qualidade das pesquisas científicas? A pergunta é provocadora, não é? Ela me veio à cabeça quando li uma matéria na BBC News intitulada “AAAS: Machine learning ‘causing science crisis” ou “Machine Learning causando crise na ciência”, em tradução livre.
O artigo começa dizendo que as técnicas de aprendizado de máquina usadas por milhares de cientistas de dados estão produzindo resultados enganosos e, muitas vezes, completamente errados. A Dra. Genevera Allen, da Rice University, em Houston (EUA), disse que o aumento do uso de Machine Learning está contribuindo para uma “crise na ciência”.
Dra. Allen alerta que, se os cientistas não aprimorarem suas técnicas e metodologias, vão perder tempo e dinheiro. A pesquisa dela foi apresentada na Associação Americana para o Avanço da Ciência, em Washington (EUA). Como vocês podem ver, o texto realmente é muito chamativo e fui me aprofundar nos motivos pelos quais a Dra. Allen tem essa conclusão.
Allen afirmou que há uma crise de “reprodutividade”. Segunda ela, as respostas de pesquisas que usam IA como ferramenta provavelmente são imprecisas ou erradas porque o software está identificando padrões que existem apenas nesse conjunto de dados; e não no mundo real.
Ela continuou afirmando que “geralmente, esses estudos não são considerados imprecisos até que exista outro grande conjunto de dados em que alguém aplique essas técnicas e diga: ‘Oh, meu Deus, os resultados desses dois estudos são diferentes’”.
A pesquisadora complementa com dados alarmantes: “‘A crise da reprodutibilidade’ na ciência refere-se ao alarmante número de resultados de pesquisa que não se repetem quando outro grupo de cientistas tenta o mesmo experimento. Isso significa que os resultados iniciais estavam errados”. E continua:
Realmente, apesar de não ser da área médica, tenho convicção que o mesmo ocorre em vários mercados. Há muitos artigos confiáveis e com credibilidade em relação aos seus dados, porém não é incomum que artigos sejam publicados com conclusões equivocadas porque os dados estão errados ou incompletos.
Na minha visão, historicamente, a comunidade científica já comete equívocos nos artigos com estatística tradicional mesmo. Tenho certeza que vão continuar fazendo com Machine Learning. À medida que a tecnologia vai ficando mais popular, ainda mais trabalhos passam a ser questionados.
Por isso, aqui na Neurotech, a gente acompanha de perto as competições de Machine Learning: é sempre a mesma base de dados (auditada) com uma série de pessoas tentando fazer o melhor algoritmo na mesma base.
Diante de todo esse debate, tenho uma proposta produtiva para todos os envolvidos: pesquisadores de qualquer área e cientistas de dados. Proponho que artigos científicos passem a utilizar bases de dados auditadas que haja a necessidade da reprodução do experimento para publicação.
E aí? O que acham? Dra. Allen expôs uma verdade incômoda ou foi alarmista? A matéria foi equilibrada ou sensacionalista? E vocês, pesquisadores, o que pensam sobre isso? Vamos conversar!
Rodrigo Cunha – Sócio da Neurotech, empresa pioneira na aplicação prática de inteligência artificial no mercado varejista brasileiro.