1. O documento discute a possibilidade de vivermos em uma simulação computacional e as implicações da singularidade tecnológica.
2. Avanços como chips neuromórficos, cérebros virtuais e computação quântica podem levar a simulações cada vez mais complexas e realistas.
3. Caso o crescimento exponencial no poder de computação continue, poderemos um dia simular mundos inteiros indistinguíveis do nosso.
[Jose Ahirton Lopes] Inteligencia Artificial - Uma Abordagem VisualAhirton Lopes
A inteligência artificial (IA) é um campo multidisciplinar da ciência cujo objetivo é criar máquinas inteligentes; mais especificamente, IA é um multiplicador de forças no progresso tecnológico, tendo em vista nosso mundo cada vez mais digital e orientado a dados. A verdade é que tudo ao nosso redor hoje, desde a cultura até os produtos de consumo, são produtos da inteligência. Nesta apresentação pretende-se demonstrar um pouco do progresso exponencial em IA atual, com foco nos desenvolvimentos mais recentes.
[Jose Ahirton Lopes] Inteligencia Artificial - Uma Abordagem VisualAhirton Lopes
A inteligência artificial (IA) é um campo multidisciplinar da ciência cujo objetivo é criar máquinas inteligentes; mais especificamente, IA é um multiplicador de forças no progresso tecnológico, tendo em vista nosso mundo cada vez mais digital e orientado a dados. A verdade é que tudo ao nosso redor hoje, desde a cultura até os produtos de consumo, são produtos da inteligência. Nesta apresentação pretende-se demonstrar um pouco do progresso exponencial em IA atual, com foco nos desenvolvimentos mais recentes tais como como Transfer Learning, Real Scene Understanding, Deep Reinforcement Learning, Aplicações em Processamento de Linguagem Natural muito mais, de forma totalmente compreensível e facilitada.
Redes Neurais de Aprendizado Profundo (DeepLearning) aplicadas a imagensGDGFoz
Alexssandro Ferreira Cordeiro – Bacharel em Ciência da Computação pela Universidade Tecnológica Federal do Paraná (UTFPR) Medianeira, aluno de Mestrado pela UTFPR Medianeira e aluno de Pós Graduação na tecnologia JAVA pela UTFPR Cornélio Procópio. Atualmente Bolsista de mestrado no CELTAB. Área de atuação Inteligência Artificial aplicada a Imagens Digitais.
[Jose Ahirton Lopes] Inteligencia Artificial - Uma Abordagem VisualAhirton Lopes
A inteligência artificial (IA) é um campo multidisciplinar da ciência cujo objetivo é criar máquinas inteligentes; mais especificamente, IA é um multiplicador de forças no progresso tecnológico, tendo em vista nosso mundo cada vez mais digital e orientado a dados. A verdade é que tudo ao nosso redor hoje, desde a cultura até os produtos de consumo, são produtos da inteligência. Nesta apresentação pretende-se demonstrar um pouco do progresso exponencial em IA atual, com foco nos desenvolvimentos mais recentes.
[Jose Ahirton Lopes] Inteligencia Artificial - Uma Abordagem VisualAhirton Lopes
A inteligência artificial (IA) é um campo multidisciplinar da ciência cujo objetivo é criar máquinas inteligentes; mais especificamente, IA é um multiplicador de forças no progresso tecnológico, tendo em vista nosso mundo cada vez mais digital e orientado a dados. A verdade é que tudo ao nosso redor hoje, desde a cultura até os produtos de consumo, são produtos da inteligência. Nesta apresentação pretende-se demonstrar um pouco do progresso exponencial em IA atual, com foco nos desenvolvimentos mais recentes tais como como Transfer Learning, Real Scene Understanding, Deep Reinforcement Learning, Aplicações em Processamento de Linguagem Natural muito mais, de forma totalmente compreensível e facilitada.
Redes Neurais de Aprendizado Profundo (DeepLearning) aplicadas a imagensGDGFoz
Alexssandro Ferreira Cordeiro – Bacharel em Ciência da Computação pela Universidade Tecnológica Federal do Paraná (UTFPR) Medianeira, aluno de Mestrado pela UTFPR Medianeira e aluno de Pós Graduação na tecnologia JAVA pela UTFPR Cornélio Procópio. Atualmente Bolsista de mestrado no CELTAB. Área de atuação Inteligência Artificial aplicada a Imagens Digitais.
[Jose Ahirton Lopes] Deep Learning - Uma Abordagem VisualAhirton Lopes
Nesta palestra são apresentados os principais conceitos em Aprendizagem Profunda (do inglês, Deep Learning), ou seja, a utilização de topologias de Redes Neurais as quais envolvem várias camadas escondidas, tais como explanações quanto a estrutura de neurônios artificiais, funções de ativação, como se dá o fluxo de treinamento, regra do gradiente descendente bem como demonstração das principais aplicações tais como Deep Autoencoders (compressão e descompressão de arquivos de áudio, vídeo etc.), CNNs (redes neurais convolucionais), RNNs (redes neurais recorrentes) dentre outros se utilizando de Keras, TensorFlow etc.
[Jose Ahirton Lopes] Deep Learning - Uma Abordagem VisualAhirton Lopes
Nesta palestra são apresentados os principais conceitos em Aprendizagem Profunda (do inglês, Deep Learning), ou seja, a utilização de topologias de Redes Neurais as quais envolvem várias camadas escondidas, tais como explanações quanto a estrutura de neurônios artificiais, funções de ativação, como se dá o fluxo de treinamento, regra do gradiente descendente bem como demonstração das principais aplicações tais como Deep Autoencoders (compressão e descompressão de arquivos de áudio, vídeo etc.), CNNs (redes neurais convolucionais), RNNs (redes neurais recorrentes) dentre outros se utilizando de Keras, TensorFlow etc. Quer saber mais sobre a AIBrasil? - https://aibrasil.eti.br/
Palestra no DEInfo-UFRPE no segundo semestre de 2012 com o propósito de divulgar o assunto. Apresenta de forma elementar e sem aprofundar o modelo de circuitos quânticos. Tem citações curiosas sobre Mecânica Quântica. Apresenta o protocolo de Teleporte e o algoritmo de Shor. Formato PPT para uso livre.
Palestra no DEInfo-UFRPE no segundo semestre de 2012 com o propósito de divulgar o assunto. Apresenta de forma elementar e sem aprofundar o modelo de circuitos quânticos. Tem citações curiosas sobre Mecânica Quântica. Apresenta o protocolo de Teleporte e o algoritmo de Shor. Versap PDF.
Utilização do computador na educação, histórico dos softwares educacionais, classificação dos softwares educacionais, formação de recursos humanos na informática na educação. Ambientes de ensino e aprendizagem computadorizados, enfoque algorítmicos x enfoque heurístico, modalidades do CAI, ferramentas de apoio ao processo de ensino-aprendizagem. Trabalho cooperativo em educação: uso de ferramentas computacionais cooperativas
[Jose Ahirton Lopes] Deep Learning - Uma Abordagem VisualAhirton Lopes
Nesta palestra são apresentados os principais conceitos em Aprendizagem Profunda (do inglês, Deep Learning), ou seja, a utilização de topologias de Redes Neurais as quais envolvem várias camadas escondidas, tais como explanações quanto a estrutura de neurônios artificiais, funções de ativação, como se dá o fluxo de treinamento, regra do gradiente descendente bem como demonstração das principais aplicações tais como Deep Autoencoders (compressão e descompressão de arquivos de áudio, vídeo etc.), CNNs (redes neurais convolucionais), RNNs (redes neurais recorrentes) dentre outros se utilizando de Keras, TensorFlow etc.
[Jose Ahirton Lopes] Deep Learning - Uma Abordagem VisualAhirton Lopes
Nesta palestra são apresentados os principais conceitos em Aprendizagem Profunda (do inglês, Deep Learning), ou seja, a utilização de topologias de Redes Neurais as quais envolvem várias camadas escondidas, tais como explanações quanto a estrutura de neurônios artificiais, funções de ativação, como se dá o fluxo de treinamento, regra do gradiente descendente bem como demonstração das principais aplicações tais como Deep Autoencoders (compressão e descompressão de arquivos de áudio, vídeo etc.), CNNs (redes neurais convolucionais), RNNs (redes neurais recorrentes) dentre outros se utilizando de Keras, TensorFlow etc. Quer saber mais sobre a AIBrasil? - https://aibrasil.eti.br/
Palestra no DEInfo-UFRPE no segundo semestre de 2012 com o propósito de divulgar o assunto. Apresenta de forma elementar e sem aprofundar o modelo de circuitos quânticos. Tem citações curiosas sobre Mecânica Quântica. Apresenta o protocolo de Teleporte e o algoritmo de Shor. Formato PPT para uso livre.
Palestra no DEInfo-UFRPE no segundo semestre de 2012 com o propósito de divulgar o assunto. Apresenta de forma elementar e sem aprofundar o modelo de circuitos quânticos. Tem citações curiosas sobre Mecânica Quântica. Apresenta o protocolo de Teleporte e o algoritmo de Shor. Versap PDF.
Utilização do computador na educação, histórico dos softwares educacionais, classificação dos softwares educacionais, formação de recursos humanos na informática na educação. Ambientes de ensino e aprendizagem computadorizados, enfoque algorítmicos x enfoque heurístico, modalidades do CAI, ferramentas de apoio ao processo de ensino-aprendizagem. Trabalho cooperativo em educação: uso de ferramentas computacionais cooperativas
Estudo sobre a evolução da tecnologia e suas consequências para a vida do homem e as possibilidades e limites na educação. As mudanças no ensino brasileiro devido a presença da tecnologia da informação. Recursos pedagógicos e o ensino da comunicação e expressão, estudos sociais, matemática e das ciências naturais. A utilização do computador na educação. Estudo teórico-prático dos recursos computacionais aplicados na educação (aplicativos, internet, multimídia e outros). Computador como recurso tecnológico no processo de ensino aprendizagem. Análise de experiências em curso. Educação à distância.
Introdução à Computação de Alto Desempenho - Parte IVinícius Hax
Introdução à Computação de Alto Desempenho. Essa apresentação foi usada como base para uma aula de Sistemas Distribuídos ministrada na FURG. Pode servir como introdução ao tema. Para mais informações sobre o assunto consultar as referências ao final da apresentação. Nas minhas apresentações aqui no slideshare existe uma parte II que aborda conceitos complementares.
1. UFMT
Universidade Federal do Mato Grosso
Departamento de Matemática-CUR
Estamos vivendo uma Simulação?
Singularidade Tecnológica
Prof. Dr. Rosevaldo de Oliveira
Professor: Rosevaldo de Oliveira
1
2. Conteúdo
1 Artigo publicado em outubro de 2012 6
2 Teorias Fı́sicas 7
3 Transição: Fı́sica Clássica → Fı́sica Quântica 10
4 QCD: Quantum Chromodynamics 11
5 Simulação da QCD 12
6 Extrapolação para o futuro 13
7 Onde isso pode chegar? 14
2
3. 8 Indı́cios de uma Simulação no nosso próprio “mundo”:
CMB e GKZ 16
9 Singularidade Tecnológica: 18
10 Simulação do Cérebro Humano 25
11 Redes Neurais 26
12 2011-IBM anuncia primeiros chips que funcionam como
o cérebro humano 28
13 Spaun: Cérebro virtual dez/2012-Science 30
14 Singularidade ou Transição de Fase 32
3
4. 15 Projeto G2045 35
16 Memória em DNA: 700 terabytes em apenas um grama 37
17 Computação Quântica 39
18 Considerações Finais 43
18.1 Ciência e Experência Subjetiva . . . . . . . . . . . . . 43
19 Robô confunde humanos e passa no teste de Turing
pela 1o
vez 44
20 Somos seres Racionais e Emocionais 46
21 Futuro: Robôs Emocionais e Inteligentes 46
4
5. 22 Games do Futuro 47
22.1 Vı́nculos necessários em uma Simulação . . . . . . . . 49
5
7. 2 Teorias Fı́sicas
Toda teoria fı́sica fundamental é descrita por uma Lagrangiana e
uma Ação:
L = Energia Cinética − Energia Potencial (1)
S =
∫ t2
t1
Ldt (2)
A dinâmica da teoria é obtida por meio do princı́pio da mı́nima
ação
7
16. 8 Indı́cios de uma Simulação no nosso
próprio “mundo”: CMB e GKZ
16
17. A própria rede nos fornece um Cut off natural para os raios
cósmicos
EMAX
≈ 1/b (6)
• GKZ nos fornece b ≈ 10−12
fm
17
18. 9 Singularidade Tecnológica:
A Fusão Homem e Máquina: estamos
indo na direção de Matrix?
Matrix se passa em um mundo cem anos no futuro, um mundo que
oferece uma ordem aparentemente miraculosa de maravilhas
tecnológicas. Programas sencientes (ainda que maléficos), a
habilidade de baixar capacidades diretamente para o cérebro
humano, e a criação de realidades virtuais indistinguı́veis do mundo
real.
Isso é apenas ficção cientı́fica?
18
19. Para Ray Kurzweil esse futuro não está longe, acontecerá daqui a
30 ou 40 anos!
“Muitas dessas tendências derivam de reflexões sobre as
implicações da Lei de Moore. A Lei de Moore se refere a
circuitos integrados e declara notavelmente que o poder
computacional disponı́vel por um determinado preço dobra a cada
20 a 24 meses. A Lei de Moore tornou-se um sinônimo do
crescimento exponencial em computação”.
19
20. A Lei de Moore não foi o primeiro, mas o quinto paradigma a
20
21. fornecer crescimento exponencial de poder computacional:
1. eletro-mecânico,
2. baseado em transmissão,
3. tubos de vácuo,
4. transı́stores,
5. circuitos integrados.
Cada vez que um paradigma perdia sua força, outro paradigma
entrava em ação e continuava de onde aquele havia parado.
Qual será o próximo
paradigma?
21
23. O que o sexto paradigma será é óbvio: computação
em três dimensões. Afinal, vivemos num
mundo tridimensional e nosso cérebro é
organizado em três dimensões.
23
24. O cérebro utiliza um tipo muito ineficiente de circuito. Os
neurônios são “dispositivos” muito grandes, e eles são
extremamente vagarosos. Eles usam sinalização eletro-quı́mica, que
produz apenas aproximadamente 200 cálculos por segundo, mas o
cérebro consegue seu prodigioso poder de computação paralela
como resultado de sua organização em três dimensões.
Nanotubos, são arranjos hexagonais de átomos de
carbono que podem ser organizados para formar qualquer tipo
de circuito eletrônico. É possı́vel criar o equivalente de
transı́stores e outros dispositivos elétricos.
24
25. 10 Simulação do Cérebro Humano
O cérebro humano tem aproximadamente 100 bilhões de neurônios,
com cerca de 1,000 conexões de um neurônio para o outro. Essas
conexões operam muito devagar, na ordem de 200 cálculos por
segundo, mas 100 bilhões de neurônios vezes 1,000 conexões cria
um paralelismo de 100 trilhões de dobras. Multiplicando isso por
200 cálculos por segundo tem-se 20 milhões bilhões de cálculos por
segundo ou, em terminologia computacional, 20 bilhões de MIPS.
Parabéns, você possui uma CPU de
16,8 mil GHz!
25
26. 11 Redes Neurais
“They enable us to respond to changes in the real world
appropriately, learn new things, recall old memories, and to think,
dream and play. Understanding how these neural computations
happen helps us to understand how the brain works.”
26
28. 12 2011-IBM anuncia primeiros chips
que funcionam como o cérebro
humano
Entrevistado por CNET, Modha menciona: “É nosso primeiro
processador cognitivo que combina computação na forma de
neurônios, memória em forma de sinapses e comunicações em
forma de axônios, trabalhando com silı́cio, não em PowerPoint.”
28
29. Entre as caracterı́sticas de tais chips, temos:
• baixı́ssimo consumo de energia
• 256 conexões tipo neurônios
• 262.144 módulos de memória tipo sináptica para um chip
29
32. 14 Singularidade ou Transição de Fase
Kurzweil prevê que uma vez que um computador seja criado com o
poder de processamento do cérebro humano (o hardware do
cérebro), é possı́vel programar o computador para pensar como
fazemos, replicando a rede neural em nossos próprios cérebros para
o circuito do computador (o software do cérebro). Temos, então,
um computador que, para todos os intentos e propósitos, é igual a
nossos próprios cérebros.
32
38. Pense nisso: um grama de DNA pode armazenar 700 terabytes de
dados. Isso é 14.000 discos Blu-ray de 50 gigabytes em uma gota de
DNA que cabe na ponta de seu dedo mindinho. Para armazenar o
mesmo tipo de dados em discos rı́gidos - o meio mais denso de
armazenamento em uso hoje - você precisaria de 233 unidades de
3TB, com um peso total de 151 quilos.
38
41. A IBM criou recentemente um qubit tridimensional a partir de
41
42. circuitos feitos de materiais dotados de uma supracondutividade,
que conduzem a eletricidade sem resistência. Quando são resfriados
a uma temperatura próxima do zero absoluto, esses circuitos se
comportam como qubits estáveis por até 100 microssegundos, um
avanço multiplicado por de duas a quatro vezes em comparação
com os recordes anteriores.
Velocidade nos testes de 10
mil Giga-Hertz!
42
44. A ciência opera na terceira pessoa, como um observador externo. A
ciência não pode possuir uma experiência subjetiva, pois a ciência
não é uma pessoa. A única ferramenta para testarmos se uma
máquina possui inteligência é através de testes objetivos, como o
teste de Turing.
44
45. 19 Robô confunde humanos e passa no
teste de Turing pela 1o
vez
Um jogador virtual provido de inteligência artificial criado por
cientistas da computação venceu o BotPrize 2012, cujo tema - em
comemoração ao 100 anos de nascimento do visionário - era
“podem os computadores jogar como humanos?”. O robô
convenceu os juı́zes de que era mais humano do que metade das
pessoas com quem competiu. A disputa ocorreu no mundo virtual
de Unreal Tournament 2004, um jogo de tiro em primeira pessoa
45
48. 22 Games do Futuro
Outros Universos e mundos.
Com seu EU ou sua ALMA,
ou ainda seu SOFTWARE
inserido dentro do GAME
Tornaremos Deuses! Criadores de
mundos
48
49. 22.1 Vı́nculos necessários em uma Simulação
• Uma simulação deve considerar o universo FINITO. O
SIMULADOR deve ter poder de processamento FINITO.
Em princı́pio sempre haverá a possibilidade do SER simulado
descobrir seu SIMULADOR(DEUS).
49