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Computação cognitiva e políticas culturais
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- 2. Computação cogni/va • Com a expansão da Internet, a par/r do ano 2000, e o surgimento de inúmeras soluções e serviços, um grande volume de dados estruturados e não-estruturados e em formato de áudio e imagem foi gerado: – criando uma nova classe de problemas relacionados à interpretação de dados não estruturados que até então esses sistemas programáveis não conseguiam resolver. • Era necessária uma nova tecnologia que pudesse resolver esses problemas complexos, dinâmicos, com certa dose de incerteza e ambiguidade, e que conseguisse ao mesmo tempo tratar essa massa exponencial de dados. E ainda deveriam ser especialistas e aprenderem por conta própria. Fonte: hRps://www.ibm.com/developerworks/community/blogs/tlcbr/entry/mp270?lang=en
- 3. Computação cogni/va • Podemos afirmar que daí surge a computação cogni/va. • Surge para abordar esse novo desafio e por trás dela uma gama de tecnologias de IA, como processamento de linguagem natural, geração de hipóteses baseada em evidências, aprendizado de máquina e dezenas de outros algoritmos e tecnologias que analisam as evidências em diferentes dimensões como tema, popularidade, confiabilidade da fonte de informação, entre outras, em especial no tratamento de grande volume de dados. • Apesar de não haver consenso sobre uma definição formal e clara do que é a computação cogni/va, pode-se considerar que é a computação voltada à geração de conhecimento baseado na interpretação e extração de significado dos dados, primariamente não- estruturados, os quais seriam muito di^ceis de serem tratados por meio dos sistemas programáveis tradicionais. Fonte: hRps://www.ibm.com/developerworks/community/blogs/tlcbr/entry/mp270?lang=en
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- 5. Caracterís/cas do Big Data: não é apenas muito mais dados... • Suas principais caracterís/cas são: – São grandes em volume, cons/tuindo terabytes ou petabytes; – São intensos em velocidade, sendo criados pra/camente em tempo real; – São diversos em variedade, sendo estruturados e não-estruturados por natureza; – São exaus/vos em escopo, chegando a abranger populações ou sistemas inteiros, onde n=todos; – São de resolução fina e facilmente indexáveis em iden/ficação; – São relacionais por origem, contendo campos em comum que permitem juntar e correlacionar diferentes conjuntos de dados; – São flexíveis, sendo fáceis de estender (novos campos podem ser adicionados com facilidade) e de escalar (podem expandir em tamanho facilmente).
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- 14. Como implementar um sistema cogni/vo • Inicialmente é necessário selecionar: – o domínio (assunto) e o – conteúdo apropriado dentro daquele domínio, também conhecido como corpus. • Para gerar o conteúdo apropriado, é necessário envolver os especialistas sobre o domínio que se deseja ensinar a um sistema cogni/vo. • Uma vez os dados carregados, é necessário treinar o sistema. – O treinamento inicial se resume ao fornecimento de amostras, onde indicamos ao sistema o que é mais relevante, baseado na forma como as pessoas vão u/lizar o sistema inteligente, como por exemplo ensinar ao sistema como as pessoas ques/onam sobre cartão de crédito e apontar referências mais relevantes presentes em seu corpus. – Esse treinamento também pode ser feito baseado em um histórico posi&vo, como é o caso de diagnós/cos médicos, onde podemos usar os resultados posi/vos como um conjunto de treinamentos. – Com esse conjunto, os sistemas cogni/vos conseguem assimilar de forma estals/ca o mo/vo de um determinado dado ser mais ou menos relevante, u/lizando seu corpus como base de evidências e melhorando com o tempo por meio do feedback posi/vo ou nega/vo durante a u/lização do sistema. Fonte: hRps://www.ibm.com/developerworks/community/blogs/tlcbr/entry/mp270?lang=en
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- 24. Como isso tem impactado na produção de novas dinâmicas sociais • Novas dinâmicas algorítmicas de relacionamento social: – Consumo de conteúdo: • o que eu vejo, tenho acesso, se torna disponível; – Conexão com novas pessoas: • As pessoas que me são indicadas pelos algoritmos são circunscritas aos modos de cálculo; – Ofertas de produtos,serviços e lugares; – Rotas pela cidade; – (…)
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- 30. Como lidar com isso nas polí/cas culturais? • Os serviços e empresas que estão u/lizando esse /po de tecnologia e que impactam a dimensão cultural são enormes e crescendo em espaço de relevância social; • Há ainda pouca ou incipiente pesquisa cienlfica no tema “discriminação algorítmica”, apesar da importância relevante dos vieses que esse /po de polí/ca cogni/va gera; • É preciso produzirmos estratégias e polí/cas informacionais que discutam o tema e ofertam alterna/vas inclusivas para defender valores e polí/cas que queremos; • Já há alguns movimentos nessa direção…
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- 33. Elementos para formação de polí/cas informacionais inclusivas para a cultura • Es/mular a formação de bases de dados culturais com polí&cas de curadoria explícitas e abertas, considerando diferentes níveis de par/cipação social e representa/vidade de minorias; • Construção de disposi&vos de categorização, tais como taxonomias, thesauros e ontologias como elementos estratégicos de organização da informação e conhecimento; • Disponibilização de dados qualificados e categorizados em formato dados abertos para facilitar e promover a inovação de serviços para a cultura baseados em IA, mas com dados de qualidade; • Gerar novos serviços baseados em algoritmos abertos que consumam esses dados e u/lizem os bene^cios da IA em inovações para a cultura; • Gerar pesquisa cienLfica e aplicada de efeitos e impactos sociais dos algoritmos em todas as etapas dos processos culturais; • Criar instâncias para lidar com efeitos inesperados, facilitando capacidade de resposta e mediação dinâmica aos efeitos das novas tecnologias.
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