[SINAPSES] #QuartaRevoluçãoIndustrial - AI [Inteligência Artificial] da Microsoft aprendeu como escrever seu próprio código e criar seus próprios programas!!! POR QUE ISSO ESTÁ EM DESTAQUE: Uma AI que pode codificar e construir novos programas de computador, a partir do zero, pode mudar o mundo, dar origem a uma nova geração inteira de empreendedores. E colocar um monte de gente fora dos empregos ...

1 view

Skip to first unread message

Claudio Estevam Próspero

unread,

Mar 8, 2017, 10:50:05 AM3/8/17

to R...@lists.aquifolium.biz, cool...@googlegroups.com, Associação Brasileira de Pedagogia Espírita, Espaco Pampedia

#QuartaRevoluçãoIndustrial

AI [Inteligência Artificial] da Microsoft aprendeu como escrever seu próprio código e criar seus próprios programas!!!

https://www.facebook.com/automacaoInteligenciaorganizacional01/photos/a.648435865360280.1073741828.648414898695710/716408618563004/?type=3&theater

TRADUÇÃO DE:

http://www.globalfuturist.org/2017/02/microsofts-ai-has-learnt-how-to-write-its-own-code-and-create-its-own-programs/

Para muitos de nós, o mundo digital é um lugar estranho. Levantar o capô, ir e dar uma olhada no código rodando e isto é como olhar para uma tela plana fora da Matrix. Como conseqüência há aquelas pessoas que podem codificar, e aquelas que não podem. Pessoas que vivem e respiram neste novo mundo, e hackers autoproclamados como Gates e Zuckerberg que o governam, e aqueles de nós que apenas tateiam nas bordas, cegamente cutucando os aplicativos em nossos smartphones, como gatos brincando com bolas de fios.

Como resultado, hoje, à medida que as empresas do mundo correm para construir seus novos impérios digitais, a demanda por programadores nunca foi maior. Mas, infelizmente, enquanto os reis e rainhas do novo universo digital estão se acostumando com seu novo status exaltado, no cenário mundial, há um novo programador na cidade, e está sendo 'empacotado' - um sistema de inteligência artificial [1] chamado DeepCoder [2] que aprendeu como escrever seu próprio código e escrever novos programas de software, a partir do zero. Parece que a AI não estava feliz o suficiente em bater em outra IA [3], submetendo-a, construir mais AI´s [4], projetar novos educadores [5], diagnosticar doenças [6], sonhar [7], inventar novas linguagens secretas [8] ou massacrar jogadores online [9] - ela, evidentemente, tem muito tempo em mãos, então Opa!, porque não dedicar-se a estar acima de um passatempo?

Criado pelos pesquisadores da Microsoft e da Universidade de Cambridge, o DeepCoder usa uma técnica chamada "Síntese de Programa" para desmembrar código de software existente e adaptá-lo para diferentes propósitos, criando novos programas - assim como um programador humano poderia fazer. Dê ao DeepCoder algumas instruções, ou entradas e saídas como elas são conhecidas, e ele vai aprender que partes de código ele precisa usar, e onde, para gerar o resultado desejado.

"Em última análise", diz Marc Brockschmidt, um dos criadores da DeepCoder da Microsoft, baseado em Cambridge, no Reino Unido, "a abordagem poderia permitir que os não codificadores simplesmente descrevessem uma ideia, para um programa, e o sistema a construísse".

"De repente as pessoas poderiam ser muito mais produtivas", diz Armando Solar-Lezama, do MIT, que não estava envolvido no trabalho, "eles poderiam construir sistemas que seria impossível construir antes".

Além de ter uma AI que pode criar novos programas, outra grande vantagem é que ela pode pesquisar mais extensamente e amplamente para o código, vasculhando bancos de dados e sites de código fonte, como Github [10] e StackOverflow [11], para obter fragmentos de código interessantes e úteis, em magnitudes mais rápidas do que até mesmo os melhores codificadores humanos - de USD$ 180.000 / Ano - podem, e poderia juntar os códigos fontes de uma forma que os seres humanos podem não ter pensado. Não é possível descobrir como adicionar autenticação ao Flask? Boom. Deseja desligar o sendmail? Feito. Tudo antes que você possa piscar.

Tudo isso torna o sistema muito mais rápido do que seus predecessores humanos. No momento DeepCoder pode julgar milhares de diferentes combinações de código e criar programas que funcionam, embora, de fato, a maioria deles, no momento, tem apenas cinco linhas de comprimento - que em muitos casos já é suficiente para criar um programa funcional - em frações de um segundo . E porque ela aprende quais combinações de código-fonte funcionam e quais não funcionam, conforme ela avança, ela melhora cada vez que vê um novo problema.

Os casos de uso para o novo sistema são quase ilimitados, por exemplo, já em 2015, os pesquisadores do MIT criaram um programa [12] que corrigia automaticamente bugs de software substituindo linhas defeituosas de código por linhas funcionais de outros programas.

Brockschmidt diz que futuras versões do DeepCoder podem tornar muito fácil a construção de programas de rotina que "raspam" informações de sites ou classificam automaticamente as fotos do Facebook, por exemplo, sem que codificadores humanos, ou não codificadores, tenham que levantar um dedo.

"O potencial de automação que esse tipo de tecnologia oferece pode realmente significar uma enorme redução na quantidade de esforço que leva para desenvolver código", diz ele. Mas ele não acha que esses sistemas vão colocar os programadores fora de seus empregos, pelo menos ainda não. Com a síntese de programas automatizando algumas das partes mais tediosas da programação, ele diz, por enquanto os programadores poderão dedicar seu tempo a um trabalho mais sofisticado.

{N.T.: da mesma forma que milhares de: (a) motoristas profissionais (caminhoneiros, de ônibus, taxistas) x (UBER e outros + Veículos Autônomos), (b) (operários industriais) x (automação industrial), (c) bancários x (ATM + Mobile + WEB), etc., já estão se "dedicando a atividades mais sofisticadas", em seus ramos de atividade? 'Hãn Hãn', Sei!} [13]

"Gerar realmente um grande pedaço de código, em um tiro, é difícil e potencialmente irreal", diz Solar-Lezama, "mas realmente grandes pedaços de código são construídos por reunir lotes de pequenos pedaços de código, e ao longo do tempo podemos vislumbrar um sistema, como o DeepCoder, para automatizar toda a pilha."

_____________

SOBRE O AUTOR:

Matthew Griffin Futurista, Conselheiro da Indústria e Editor Chefe

Descrito como "O Conselheiro (Assessor) dos Conselheiros". Reconhecido, em 2013 e 2015, como um dos Futuristas mais importantes da Europa e entre os peritos em disrupção indústrial, Matthew é um premiado orador internacional, 'evangelizador' e escritor. Falando ao lado de notáveis como Steve Wozinak, Andrew Lippscombe, do MIT, e Nick Robinson, da BBC. E como conselheiro de organizações como: Bain & Co, BCG, The Economist, Ernst & Young, Goldman Sachs, Mckenzie & Co, Morgan Stanley, UBS, Schroders e o HM Treasury, do Reino Unido. Matthew ajuda empresários, governos, investidores, multinacionais e reguladores a prever, adaptar-se a, e moldar novas tendências culturais, industriais e societárias, disruptivas.

__________________

Posts relacionados:

DARPA teams go head to head to find the worlds best robo-hacker

http://www.globalfuturist.org/2016/08/darpa-ponies-up-2m-to-find-the-worlds-best-robo-hacker/

The codeless computers of the future and the fall of the programming elite

http://www.globalfuturist.org/2016/12/our-codeless-future-and-the-fall-of-the-programmers/

Researchers create a kill switch to terminate rogue AI agents

http://www.globalfuturist.org/2016/06/researchers-tool-up-to-kill-rogue-ai-agents/

Blockchain and Universal Basic Income join forces to lift 22,000 children out of poverty

http://www.globalfuturist.org/2017/02/blockchain-and-universal-basic-income-join-forces-to-lift-22000-children-out-of-poverty/

______________________

MAIS POSTS RELACIONADOS:

Página: [Automação e Inteligência Organizacional]

https://www.facebook.com/automacaoInteligenciaorganizacional01/

TAG: #QuartaRevoluçãoIndustrial

______

NOTAS:

[1] http://www.globalfuturist.org/tag/artificial-intelligence

[2] https://openreview.net/pdf?id=ByldLrqlx

[3] http://www.globalfuturist.org/2017/02/googles-tests-of-ais-natural-killer-instincts-shows-society-needs-to-be-very-very-careful/

[4] http://www.globalfuturist.org/2017/01/googles-ais-are-going-to-be-building-more-ais/

[5] http://www.globalfuturist.org/2017/01/under-armours-new-trainers-are-inspired-by-nature-designed-by-an-ai-and-3d-printed/

[6] http://www.globalfuturist.org/2017/01/new-nhs-artificial-intelligence-doctor-hits-the-front-line-to-diagnose-1-2-million-brits/

[7] http://www.globalfuturist.org/2016/12/google-has-taught-its-deepmind-ai-to-dream/

[8] http://www.globalfuturist.org/2016/11/google-translate-has-made-up-its-own-secret-language/

[9] http://www.globalfuturist.org/2017/02/googles-artificial-intelligence-went-online-and-slaughtered-gamers/

[10] http://www.globalfuturist.org/tag/github

[11] http://stackoverflow.com/

[12] http://people.csail.mit.edu/rinard/paper/popl16.pdf

[13] "Se cada instrumento pudesse, a uma ordem dada, trabalhar por si, se as lançadeiras tecessem sozinhas, se o arco tocasse sozinho a cítara, os empreendedores não iriam precisar de operários e os patrões dispensariam os escravos." - Aristóteles

"Acreditar que os trabalhadores substituídos pelas máquinas encontrarão inevitavelmente trabalho na construção dessas mesmas máquinas equivale a acreditar que os cavalos substituídos pelos veículos mecânicos poderiam ser utilizados nos diferentes setores da indústria automobilística." - Wassily Leontief.

"A sociedade do desenvolvimento foi também uma sociedade do trabalho. A vida dos homens era construída em torno do trabalho(...). Pode-se até mesmo dizer que a figura do homem trabalhador representou o ideal desta sociedade. Resta-nos perguntar: o que irá acontecer quando - para citar Hannah Arendt -, à sociedade do trabalho, o próprio trabalho vier a faltar?" - Ralf Dahrendorf.

domingo, 18 de janeiro de 2015
DE MASI, Domenico. Desenvolvimento sem trabalho - Resumo

http://reflexeseconmicas.blogspot.com.br/2015/01/de-masi-domenico-desenvolvimento-sem.html