Segundo as instituições odontológicas, para uma escovação perfeita dos dentes são necessários dois minutos. Neste mesmo espaço de tempo, 12 aeronaves produzidas pela Embraer levantam vôo, em algum lugar do planeta. A cada 10 segundos, um avião com a marca da empresa brasileira ganha os céus, transportando 145 milhões de passageiros anualmente. Para alcançar este volume de operações, a companhia fez muito mais que fabricar aviões desde a sua fundação, que comemora meio século este ano: inovou. O histórico de iniciativas bem-sucedidas culminou este ano com a parceria estratégica entre a companhia brasileira e a Boeing, iniciando um novo momento para a organização com sede em São José dos Campos.

Privatizada há 25 anos, a Embraer encara a inovação com a mesma seriedade com que produz suas aeronaves. A terceira maior fabricante mundial de jatos comerciais entende que para se manter grande é preciso mirar em diferentes direções. Para isso, desenvolveu outras iniciativas, participando da elaboração de novas empresas, expandindo serviços e suportes de pós-venda, criando assim um portfólio diversificado de negócios. Um cardápio tão variado que inclui até a fabricação de sistemas navais para a Marinha brasileira:

No ar e no mar

Com 10 anos em atividade, a Atech, uma das subsidiárias do Grupo Embraer, possui uma expertise única em engenharia de sistemas e tecnologias de consciência situacional e apoio à tomada de decisões. A empresa oferece soluções inovadoras com aplicações nas áreas de comando e controle, sistemas embarcados, segurança cibernética e tráfego aéreo.

A liderança da Atech em projetos nacionais como o SIVAM/ SIPAM (Sistema de Vigilância e Proteção da Amazônia), LABGENE (Laboratório de Geração de Energia Núcleo-Elétrica) e Sistema de Gerenciamento e Defesa do Espaço Aéreo Brasileiro levou o Ministério da Defesa a conferir à companhia a certificação de Empresa Estratégica de Defesa.

Este ano, o consórcio Águas Azuis, formado pela Atech, thyssenkrupp Marine Systems e pela Embraer Defesa & Segurança foi selecionado concorrente preferencial pela Marinha do Brasil o consórcio Águas Azuis para a construção de quatro navios de defesa do programa Corvetas Classe Tamandaré (CCT), com previsão de entrega entre 2024 e 2028.

No limite

Com sede em Campinas (SP), a Savis Tecnologia e Sistemas S.A. é uma empresa coligada da Embraer Defesa & Segurança. É especialista em grandes projetos para o monitoramento de fronteiras e foi selecionada pelo Exército brasileiro para liderar o Consórcio Tepro na implantação da fase piloto do Projeto SISFRON (Sistema Integrado de Monitoramento de Fronteiras), maior programa militar mundial do gênero, que atua no controle de fronteiras terrestres nacionais.

A Savis atua em todo o ciclo tecnológico, nas áreas de Desenvolvimento e Integração de Sistemas, Estruturação e Gestão de Projetos Complexos e Viabilização de Parcerias de Negócios e oferece soluções integradas de Defesa, que vão desde a captação e fluxo de dados até a interpretação e produção de informações confiáveis para a tomada de decisão.

No espaço

Resultado de uma joint-venture entre a Embraer Defesa & Segurança e a Telebras, a Visiona Tecnologia Espacial é líder no mercado brasileiro de sensoriamento remoto orbital e responsável pelo programa do Satélite Geostacionário de Defesa e Comunicações Estratégicas (SGDC).

Criada em junho de 2011, com sede em São José dos Campos, para atender aos objetivos do Programa Nacional de Atividades Espaciais (PNAE) e do Programa Estratégico de Sistemas Espaciais (PESE), a companhia passou a encabeçar o Centro de Desenvolvimento de Tecnologias Espaciais, atuando em parceria com as mais relevantes entidades de ensino e pesquisa aeroespacial do País e acelerando a capacitação do setor espacial brasileiro.

Entre suas conquistas estão o programa do primeiro satélite elaborado por uma empresa privada, o VCUB, anunciado em 2018 e primariamente voltado para os mercados agrícolas e de proteção ambiental, e o primeiro Sistema de Controle de Órbita e Atitude de Satélites (AOCS) desenvolvido no Brasil, que realiza as funções de navegação, apontamento e controle do satélite.

No futuro

A EmbraerX é a subsidiária da Embraer para desenvolvimento de negócios disruptivos. Estuda soluções para os desafios da mobilidade do futuro, que surgirão com o crescimento exponencial de novas tecnologias

Em julho, durante um evento nos Estados Unidos, a empresa apresentou seu conceito de eVTOL, com o objetivo de contribuir com a criação de um novo modelo de mobilidade aérea urbana, principalmente em grandes centros, que sofrem com congestionamentos. O veículo elétrico com capacidade de decolagem e pouso na vertical é uma entre diversas outras iniciativas da EmbraerX para ativar e acelerar o ecossistema da mobilidade urbana.

Fonte: InfoMoney

A IA pode aumentar o VAB da economia brasileira em US$432 bilhões, o que representa uma elevação de 0,9 ponto percentual em relação ao cenário da linha de base. Deste montante, US$192 bilhões virão do canal de aumento da capacidade da mão de obra e do capital, US$166 bilhões do canal de automação inteligente e os restantes US$74 bilhões, do canal de difusão da inovação.

O setor público do país é vasto, sendo responsável por aproximadamente 35 por cento do valor agregado da economia, mas a qualidade dos serviços públicos é um dos objetos de maior descontentamento popular. A IA pode melhorar os serviços públicos nas mais diversas áreas, do transporte ao controle de doenças.

Hoje, o termo refere-se a diferentes tecnologias que podem ser combinadas de diversas formas para:

1) Perceber Visão computacional e processamento de áudio, por exemplo, são capazes de reconhecer ativamente o mundo ao seu redor por meio da aquisição e processamento de imagens, sons e voz. O reconhecimento facial nos quiosques de controle de fronteiras é um exemplo prático de como a produtividade pode melhorar.

2) Compreender O processamento de linguagem natural e os mecanismos de inferência permitem que sistemas de IA analisem e entendam a informação coletada. Esta tecnologia é utilizada para alimentar o recurso de tradução de idiomas nos resultados de mecanismos de busca.

3) Agir Um sistema de IA pode agir por meio de tecnologias como sistemas especialistas e mecanismos de inferência ou adotar ações no mundo físico. Recursos como piloto automático e frenagem assistida em carros são exemplos disso.

Essas três habilidades são sustentadas pela capacidade de aprender com a experiência e se adaptar com o tempo. Até certo ponto, a IA já existe em vários setores econômicos, mas cada vez se tornará mais parte de nossa vida diária.

Dois fatores-chave estão possibilitando o crescimento da IA:

A) Acesso ilimitado a potencial de computação. Estima-se que a computação em nuvem pública tenha atingido quase US$70 bilhões em 2015 no mundo todo. O armazenamento de dados também se tornou abundante.

B) Crescimento do “big data”. Em um mundo com uma quantidade cada vez maior de dispositivos conectados, o total de dados registrou uma taxa de crescimento anual composta (CAGR) de mais de 50 por cento desde 2010. Como nos disse Barry Smyth, professor de Ciências da Computação da University College Dublin: “Os dados são para a IA o que o alimento é para os seres humanos”. Portanto, em um mundo cada vez mais digital, o crescimento exponencial da quantidade de dados está constantemente alimentando melhorias da IA.

O IMPACTO DA IA

Para se entender o valor da IA como novo fator de produção, a Accenture, em associação com a Frontier Economics, modelou o impacto potencial da IA para cinco economias que, juntas, geram cerca de 85 por cento da produção econômica da América do Sul.

Nossos resultados revelam oportunidades notáveis para a criação de valor. Constatamos que a IA pode agregar até 1,0 ponto percentual ao crescimento anual desses países—um poderoso remédio para as baixas taxas dos últimos anos.

Estímulo ao crescimento econômico nacional

No intuito de estimar o potencial de crescimento econômico da IA, comparamos dois cenários para cada país. O primeiro é o cenário da linha de base, que mostra a taxa de crescimento econômico projetada com base nos atuais pressupostos relativos ao futuro. O segundo é o cenário da IA, que apresenta a previsão de crescimento econômico quando o impacto da IA é absorvido pela economia. Como o impacto de uma nova tecnologia leva algum tempo para ser assimilado, utilizamos 2035 como ano de comparação (ver Apêndice: “Modelo do impacto da IA sobre o VAB”). Segundo nossa modelagem para Argentina, Brasil, Chile, Colômbia e Peru, a IA apresenta o maior benefício econômico em termos absolutos para o Brasil, atingindo um adicional de US$432 bilhões no seu Valor Agregado Bruto (VAB) em 2035. Isto representaria um incremento de 0,9 ponto percentual no crescimento para aquele ano. Chile e Peru poderiam aumentar seu VAB em um ponto percentual total em 2035 graças à inteligência artificial.

A Colômbia, por sua vez, poderia obter uma expansão adicional de 0,8 ponto percentual. As comparações entre países, porém, mascaram o impacto significativo que a IA pode ter sobre as economias aparentemente mais atrasadas. Por exemplo: espera-se que em 2035 a IA aumente a taxa de crescimento da Argentina de 3,0 por cento para 3,6 por cento. Como proporção do VAB, tratase do menor incremento decorrente da IA dentre os 5 países. No entanto, mesmo esta contribuição relativamente modesta ainda representa um valor considerável: quase US$59 bilhões de VAB adicional, levando a um VAB total de US$702 bilhões em 2035. Em toda a América do Sul, o crescimento mais rápido possibilitado pela IA reduzirá o número de anos necessários para cada economia nacional dobrar de tamanho (Figura 11). No geral, espera-se que a IA desencadeie benefícios consideráveis para os países da região, redefinindo o “novo normal” como um período de crescimento econômico mais alto e duradouro.

O EFEITO POTENCIAL DA IA SOBRE O CRESCIMENTO ECONÔMICO NACIONAL

Ao focar em cada país separadamente, podemos analisar os detalhes do resultado do impacto da IA. Comparamos o tamanho de cada economia em 2035 na linha de base com um cenário no qual a IA já foi absorvida pela economia. Podemos também constatar a importância relativa dos três canais através dos quais a IA surte efeito. Finalmente, analisamos a estrutura de cada economia, assim como a sua capacidade de absorver novas tecnologias. Ao avaliar a importância relativa dos diferentes setores e os pontos fracos de cada economia, detectamos onde se encontram o maior potencial e as áreas que requerem melhorias para que os países da América do Sul aproveitem as oportunidades oferecidas pela IA da melhor maneira possível.

A previsão do nosso modelo é de que a IA pode aumentar o VAB da economia brasileira em 2035 em US$432 bilhões, ou seja, uma elevação de 0,9 ponto percentual em relação ao cenário da linha de base. Deste montante, US$192 bilhões virão através do canal de aumento da capacidade da mão de obra e do capital, US$166 bilhões através do canal de automação inteligente e os restantes US$74 bilhões, através do canal de difusão da inovação.

O setor público do país é vasto, sendo responsável por aproximadamente 35 por cento do valor agregado da economia5 , mas a qualidade dos serviços públicos é um dos objetos de maior descontentamento popular. A IA pode melhorar os serviços públicos nas mais diversas áreas, do transporte público ao controle de doenças

Por exemplo: pesquisadores da Universidade de São Paulo (USP) estão desenvolvendo uma tecnologia de aprendizagem automática que revelará quais pacientes admitidos em um centro médico durante um surto de dengue, zika ou chikungunya têm maior probabilidade de ter uma das três doenças. Isto será essencial para a triagem dos pacientes por parte de sobrecarregados médicos tentando priorizar os casos mais graves durante futuras crises.

Os bancos brasileiros, já entre os mais inovadores e ávidos por tecnologia do mundo, têm investido entusiasticamente em soluções de IA. Seus clientes vão gostar disso: em pesquisa recente, 83 por cento dos brasileiros consumidores de serviços financeiros revelaram que confiariam em recomendações bancárias totalmente geradas por computador—contra uma média global de 71 por cento.

A indústria de transformação é outro setor grande da economia brasileira, responsável por 12 por cento do valor agregado. O setor tem sofrido nos últimos 25 anos e a IA oferece soluções inestimáveis para reviver sua produtividade e crescimento. Já existem, no país, startups gerando novas soluções de aprendizagem automática para melhorar o desempenho industrial.

Entretanto, a economia brasileira enfrenta deficiências estruturais persistentes que prejudicam sua capacidade de absorver os benefícios da IA e de outras oportunidades da era digital. Entre estes, a principal é a baixa qualidade do sistema educacional, incluindo uma proporção muito reduzida de jovens adultos na educação terciária e a debilidade de muitas instituições de pesquisa científica. O Brasil se beneficiaria significativamente da construção de ecossistemas de pesquisa mais fortes, tanto nacionais quanto globais, e da promoção de uma mentalidade mais inovadora em toda sua economia. Tudo isso requer atuação sincronizada entre formuladores de políticas e empresas.

A CONSTRUÇÃO DE UM FUTURO COM IA

A visão otimista em relação à inteligência artificial é de que, nas palavras do futurologista Ray Kurzweil, ela pode nos ajudar a dar “grandes passos para resolver os principais desafios” do mundo. Na América do Sul, empreendedores de visão, como Paulo Henrique Souza, da Ubivis, a enxergam como uma oportunidade única para a região dar um “salto em tecnologia”.

A IA, entretanto, tem seus problemas. O empreendedor Elon Musk teme que ela se torne “a maior ameaça existencial” enfrentada pela humanidade. O físico britânico Stephen Hawking considera que “o desenvolvimento da inteligência artificial total poderia significar o fim da raça humana”. Mesmo se estas previsões sombrias não se concretizarem, a IA pode levar a aumentos do desemprego e da desigualdade. Então, o desenvolvimento da AI é uma boa ou uma má notícia? A verdade é que tudo depende de como vamos fazer a transição para uma era de IA.

Para concretizar a promessa da IA como novo fator de produção que pode reacender o crescimento econômico, todas as partes interessadas devem estar extremamente preparadas—intelectual, tecnológica, política, ética e socialmente—para enfrentar os desafios que surgirão com a maior integração da inteligência artificial em nossas vidas. O ponto de partida é a compreensão da complexidade dessas questões.

Referencial:

ABA Journal, “How artificial intelligence is transforming the legal profession”, April 1, 2016.

Agencia Andina, “Robot minero también tendría utilidad en agricultura y desastres naturales”, http://www.andina.com.pe/Agencia/noticia-robotminero-tambien-tendria-utilidad-agricultura-ydesastres-naturales-621069.aspx, 13 July, 2016.

Muchnick, Matías, “This is not a TEDx Talk”, TEDxRenca, https://www.youtube.com/ watch?v=r04dVLT7Ohg.

Heng, Dyna; Ivanova, Anna; Mariscal, Rodrigo; Ramakrishnan, Uma and Cheng Wong, Joyce, “IMF Working Paper – Advancing Financial Development in Latin America and the Caribbean”, 2016

BBVA Research, “Determinantes y perspectivas del uso del internet y de la banca digital en Colombia” https://www.bbvaresearch.com/wp-content/ uploads/2016/08/ColombiaEconomiaDigital.pdf, 5 July 2016

Fonte: Accenture

As informações podem ser prestadas mediante o preenchimento de formulário online, ou por intermédio da entrega de arquivo de dados, de acordo com leiaute especificado no Ato Declaratório Copes nº 5, de 30 de agosto de 2019.

Também informou que foram disponibilizadas, no e-CAC (Centro Virtual de Atendimento ao Contribuinte), funcionalidades que permitem às pessoas físicas, às pessoas jurídicas e às exchanges o cumprimento da obrigação.

É importante lembrar que a periodicidade de entrega é mensal, relativas às operações realizadas no mês antecendente.

Devem entregar as informações:

a) Exchanges nacionais: Exchanges são pessoas jurídicas que oferecem serviços referentes a operações realizadas com criptoativos, inclusive intermediação, negociação ou custódia.

b) Pessoas físicas ou jurídicas domiciliadas no Brasil que não utilizaram exchanges ou que utilizaram exchanges sediadas no exterior, desde que o valor mensal das operações tenha ultrapassado R$ 30 mil.

Entre as informações a serem enviadas, destacam-se a identificação dos titulares da operação, o valor da transação em reais, a quantidade de CRIPTOATIVOS comercializada e a data da operação.

As funcionalidades recém disponibilizadas no e-CAC podem ser acessadas seguindo os seguintes passos:

1 – Acessar o e-CAC
2 – Escolher “Cobrança e Fiscalização”
3 – Escolher “Obrigação Acessória – Formulários online e Arquivo de Dados”

A Instrução Normativa, os leiautes e o manual de preenchimento podem ser encontrados no link:
http://receita.economia.gov.br/orientacao/tributaria/declaracoes-e-demonstrativos/criptoativos

Autor: Adv.Vinicius Ferrasso da Silva

Doutorando em Direito (IA)

Especialista em Inteligência Artificial-Blockchain-Criptomoedas

Soares esteve presente na Câmara dos Deputados nesta semana durante a reunião 53571 da audiência pública da Comissão de Finanças e Tributação, que foi presidida pelo Deputado Federal Félix Mendonça Júnior (PDT-BA). Na reunião, Soares destacou a importância da tecnologia e como os smart contracts (contratos inteligentes) podem ajudar os governos a melhorarem a arrecadação de impostos.

“Acreditamos nos estudos que viabilizam um novo sistema tributário nacional que permita à empresa focar o seu negócio, que também permita ao gestor público focar o seu negócio, que libere esses dois grandes agentes do custo de ter que trabalhar com milhares de normas. Acreditamos que esse é o caminho, um caminho que vincule a operação financeira à operação fiscal, gerando, a partir daí, a tributação, sem que tenhamos de nos debruçar sobre centenas, milhares de artigos. A tecnologia está aí para nos ajudar. Hoje a tecnologia chamada Blockchain, que veio do advento do bitcoin, uma das centenas ou milhares de moedas virtuais, permite-nos introduzir, nessa operação financeira, os chamados smart contracts, que são algoritmos que calculam e apuram simultaneamente a operação, o imposto devido a cada ente, sem termos que consumir milhões de reais em recursos, em cursos de compliance.”

Soares revelou também que a Federação, bem como os auditores fiscais do Brasil, vêm estudando a tecnologia e sua aplicabilidade e, em breve, devem apresentar seus estudos a Deputados, Senadores e até mesmo ao Presidente da República Jair Bolsonaro.

“Esse é o caminho que a nossa federação entende por viável. Os auditores fiscais do Estado já conduzem estudos nessa linha. Pretendemos apresentá-los aos candidatos à Presidência da República, ao próximo Presidente da República, aos próximos Deputados, Senadores, enfim, a todos os Parlamentares do Brasil”, finalizou Soares.

A tecnologia blockchain vem ganhando cada vez mais atenção dos parlamentares no Brasil e diversos requerimentos, como o do Deputado Federal Vitor Lippi (PSDB -SP), têm sido apresentados nas comissões, tanto da Câmara quanto do Senado.

Fonte: Criptofacil

Falando no Fórum de Proteção da Propriedade Intelectual da China em 2019, Zhang Wen, presidente do Tribunal de Internet de Pequim – que foi estabelecido em setembro de 2018 e já processou 14.904 casos – afirmou que o tribunal emprega tecnologias como inteligência artificial (IA) e blockchain para processar julgamentos.

Zhang teria dito ao Global Times que “dos 41 casos concluídos [com a tecnologia blockchain] até agora, os partidos decidiram se estabelecer fora dos tribunais em vez de litigar em 40 casos com evidências convincentes da blockchain. Isso promove o desenvolvimento da credibilidade social no país. ”Ele também observou que o tribunal havia implantado blockchain em 58 casos para coletar e fornecer provas. Zhang disse:

“No uso atual da IA como assistente para tomar decisões, a eficiência é priorizada em detrimento da precisão. Um juiz humano é o responsável final pela decisão justa. [...] Mas estamos caminhando para um futuro quando podemos ver um juiz da IA sentado no pódio”.

Em dezembro passado, um tribunal da Internet em Hangzhou, no leste da China, recorreu à blockchain para combater a pirataria em detrimento dos escritores online. Wang Jiangqiao, um juiz do Tribunal da Internet, disse que, uma vez que a “blockchain garante que os dados não podem ser adulterados, [...] todas as pegadas digitais armazenadas no sistema blockchain [...] judicial têm efeito legal”.

Em setembro do ano passado, a Suprema Corte da China determinou que as provas autenticadas com a tecnologia blockchain são absolutas em disputas legais. A Suprema Corte declarou que “os tribunais da Internet devem reconhecer dados digitais que são apresentados como evidência se as partes relevantes coletarem e armazenarem esses dados via blockchain com assinaturas digitais, registros de data e hora confiáveis e verificação de valores de hash ou por meio de uma plataforma de depósito digital e comprovarem a autenticidade dos dados com tal tecnologia usada”.

Fonte: Cointelegraph

Enquanto isso, Dona Maria, uma exímia e sofisticada padeira, mas sem qualquer recurso financeiro, afirma ter encontrado uma oportunidade de negócio fabulosa: embora haja muitas padarias na cidade, no seu bairro as pessoas devem se deslocar durante horas para encontrar uma padaria de boa qualidade. Assim, ela vai até o banco, recentemente inaugurado pelo Sr. Ponzi, e lhe apresenta o fantástico de plano de negócio para angariar um financiamento de 1 milhão, que possibilitaria o início do empreendimento.

Dona Maria contrata a construtora Fermento, especializada na construção de padarias, do tijolo ao tapete de entrada da padaria. Quando ela o paga, com um cheque de sua conta, a construtora Fermento o deposita na conta recentemente aberta no banco Ponzi, indicado pela própria Dona Maria.

Assim, quanto dinheiro tem depositado no banco Ponzi? Certo, 2 milhões de reais. Mas, quanto dinheiro tem em espécie, você também acertou: 1 milhão de reais.

Porém, o negócio entre Dona Maria e a construtora Fermento não termina aqui. Devido a mudanças tecnológicas no curso da obra, o projeto tem um incremento orçamentário de 1 milhão de reais. Dona Maria quer a sua padaria totalmente integrada aos gostos e preferências de seus clientes, por meio da inteligência artificial (IA) deseja identificar através da íris dos clientes que ingressarão na futura padaria, a massa desejada e o adoçante específico de cada cliente, entre outras tantas informações totalmente personalizada para agradá-los, e precipuamente, receber pagamentos através de criptoativoscontidos nas walletsdos futuros clientes.

Então, Dona Maria faz outra visita ao Sr.Ponzi e cria novas e boas expectativas na mente do Sr.Ponzi, capazes de prontamente fazer aparecer mais 1 milhão de reais na conta de Dona Maria para fazer frente ao término do empreendimento. Logo, o Sr.Ponzi possui ficticiamente 2 milhões criados através de empréstimos concedidos, e 1 milhão de reais “reais” depositados pelo Sr.Pizza na fundação do banco do Sr.Ponzi.

Aqui, cabe uma observação, a humanidade teve refém nessa encruzilhada por milhares de anos, o poupador não tinha “expectativas” capazes de colocar o seu dinheiro na economia para geração de renda, as economias permaneceram congeladas, e a saída dessa estagnação foi descoberta somente na era moderna, exatamente com o surgimento da confiança.

Em 1776, o economista escocês Adam Smith publicou na obra “A riqueza das nações”, onde no oitavo capítulo sustentou:  “…quando um proprietário de terras, um tecelão ou um sapateiro tem mais lucro do que precisa para manter a própria família, ele usa o excedente para empregar mais assistentes, a fim de aumentar seu lucro. Quando mais lucro tiver, mais assistentes pode empregar. Daí decorre que um aumento no lucro dos empreendedores privados é a base para o aumento na riqueza e prosperidade coletivas.”

Nos últimos 200 anos, uma ideia de progresso acabou convencendo os indivíduos (Sr.Ponzi) cada vez mais a confiarem no futuro (Padaria da Dona Maria). Em outras palavras, deixaram de acreditar que a economia tinha um formato de um bolo, e que para haver um incremento da riqueza individual, o indivíduo deveria tomar a fatia doutro indivíduo, ou seja, que para Veneza florescer Gênova deveria empobrecer, ou para o rei da Inglaterra enriquecer, somente surrupiando do rei da França. Isso tudo ficou para trás, conforme escreveu Adam Smith: o excedente deve, inexoravelmente, ser investido!

Nesse sentido, a atual legislação que regulamenta os bancos brasileiros acabou permitindo a utilização de “alavancagem”, esta calculada pela razão entre ativo total e o patrimônio líquido, que atualmente alcança o patamar 13 vezes em terra brasilis. Nos EUA, a legislação americana permite que os bancos emprestem dez dólares para cada dólar que realmente têm. Você pode estar se perguntado, mas não é somente o Banco Central o titular da emissão de moeda? Taxativamente não, pois como se pode notar, ao invés de os bancos receberem depósitos das poupanças, assim como descreveu Adam Smith, e posteriormente emprestarem tais poupanças, os bancos criam depósitos (moedas) através de concessão de empréstimos. Por isso, um percentual elevado de inadimplência põem o sistema em risco de insolvência.

Para exemplificar, recentemente a Sicoob Unimais Bandeirante, de Americana (SP), com uma carteira de 11 mil cliente e alavancada com aval do Banco Central conseguiu chegar à insolvência, sendo incorporada pela Sicoob Unicentro Brasileira, que atualmente detém 2 bilhões em ativos. O prejuízo de R$ 114 milhões será rateado entre os associados da Sicoob Unimais Bandeirante. Mas isto não será feito através de desembolso direto. A quitação, para descontentamento dos cooperados, terá prazo de 15 anos para acontecer e os valores das sobras resultantes das movimentações financeiras futuras, ao invés de serem pagas aos cooperados, serão usadas para amortizar este valor.

E, convém observar, o prejuízo foi causado pelo não pagamento de empréstimos dos seus cooperados, o risco destacado anteriormente, afetando os limites patrimoniais da instituição que acarretou em dificuldades operacionais. Em outras palavras, a Sicoob Unimais Bandeirante, de Americana (SP) surfou na onda da alavancagem, produziu moeda oferecendo empréstimos que não foram adimplidos pelos próprios cooperados, e bingo, conheceu o fundo do poço.

Dito isso, apesar desse mecanismo incontrolável de produção de moeda (empréstimo) ser lícito, ou seja, encontrar regulação no Banco Central, indiscutivelmente, acaba sempre colocando em risco o sistema bancário brasileiro, podendo ser denominada de uma “alavancagem de alto risco sistémico”. Quero dizer, se há uma inadimplência exacerbada na economia, e os tomadores não conseguem uma recuperação imediata, de modo a cumprirem os contratos, o sistema bancário quebra, não havendo fundo garantidor que o acuda.

Mas a partir daqui, exsurge uma pergunta: Há um esquema Ponzi Inverso no sistema bancário brasileiro? O banco quando gera moeda por meio de empréstimos, e contrário a um sistema Ponzi, ao invés de oferecer altas taxas de remuneração aos seus clientes, na verdade exige do tomador do crédito elevadas taxas de juros, e por estar regulamentado pelo Banco Central, isso deve ser considerado lícito? Obviamente não, apesar de regulamentado pelo Banco Central, e possuir um protecionismo exacerbado do próprio órgão regulamentador, para que persista um oligopólio explícito, que possibilite aos bancos brasileiros, em especial os privados, ostentarem taxas de 20%, realizando captação de poupadores pagando o prêmio de 0,6% à 1,3% a.m., e emprestando à taxas de juros que variam de 4% à 20% a.m. É incontroverso, o único órgão titular e legítimo para geração de moeda é o Banco Central. A negligência do Banco Central na fiscalização dos bancos brasileiros, permite que todos os bancos alcancem elevadas taxas de rentabilidades diante a população de média e baixa rendo brasileira, tomando as poupanças dos brasileiros e emprestando em média dez vezes o valor dos depósitos.

Ao contrário do sistema Ponzi, quando o agente promete uma exacerbada taxa de retorno, e muitas vezes, ao fim do ciclo de captação de recursos acaba tornando-se devedor dos depositantes. O sistema bancário brasileiro, de diferente, acaba devolvendo o capital com uma ínfima atualização, pois faz a captação das poupança dos poupadores e cria moeda através de empréstimos à taxas de 4% a 20% a.m, pagando ao poupador míseros juros de 0,6% à 1,3% a.m..

Como pode se notar, há algumas diferenças, mas não podemos dizer qual é o sistema é mais nefasto. Talvez possa se afirmar que o sistema bancário é o menos pior, uma vez que é regulado e possui um fundo garantidor contra insolvência. No sistema Ponzi, existe a captação de dinheiro, em contrapartida, a promessa do prêmio de elevadas taxas de juros que, em regra, ao final acabam não sendo pagas. Já no sistema bancário, há depósito dos correntistas, em troca os bancos pagam um prêmio esdrúxulo de 0,6% à 1,3% a.m., e a segurança do pagamento quando solicitado, mas com uma remuneração ínfima.

Nessa síntese apertada do funcionamento da geração de moeda (empréstimos) para os  tomadores de créditos, pôde se notar que a cada 1 real depositado no banco do Sr.Ponzi ele pode emprestar no mínimo dez vezes mais. O que não ocorre, de maneira nenhuma, com as Exchangesque transacionam criptomoedas, pois estão completamente desautorizadas a operarem com alavancagem, jamais uma Exchange poderá emitir criptomoedas se assemelhando aos bancos brasileiros. Isso merece uma atenção, posto que deve ser afastado do mercado de criptomoedas, pois poderia causar uma desestabilidade sem precedentes ao mercado de criptomoedas, desmoralizando o referido mercado promissor.

Na história de Adam Smith, as pessoas ficam ricas não saqueando os vizinhos, e sim aumentando o tamanho do bolo. E quando o bolo cresce, todos se beneficiam. Mas deve ser destacado, limites para a alavancagem deve ser impostos, assim como, jamais deixar contaminar o mercado promissor de criptomoedas que, inexoravelmente, se já se faz presente nos nossos dias. Os bancos serão soterrados pelos bancos digitais, o papel moeda será superado pelas criptomoedas, e a inteligência artificial será o meio para que tudo isso possa se tornar realidade com mais brevidade.

Dona Maria se deu por conta disso no curso do seu empreendimento. Se isso não lhe chamou a atenção ainda, algo está errado, e você pode estar fadado ao retrocesso. Recomendo que nos dias de hoje, você já possua um endereço para recebimento e pagamentos através de criptomoedas na sua wallet, e que a inteligência artificial já possa estar lhe auxiliando em casa e no seu trabalho.

Por Vinicius Ferrasso da Silva – www.ferrasso.com.br

Desde então, o avanço civilizatórionão parou mais, e o referido avanço atualmente se dá no seio de uma voraz evolução tecnológica, e esta se dá no piscar dos olhos. Compramos um celular e quando chegamos em casa, a propaganda direcionada no computador onde procurávamos o celular recentemente adquirido, aponta que o modelo comprado brevemente será superado.

E, para demonstrar que no Direito não é diferente, recentemente foi instaurado o processo eletrônico, momento em que a maioria dos operadores do direito sustentavam que tal avanço não daria certo, e hoje não conseguimos viver sem ele, mesmo diante de sistemas operacionais de tribunais distintos e por muitas vezes instáveis.

No entanto, agora a evolução tecnológicanão traz uma inovação que necessidade da mão do humano para operar, o próprio nome evoluçãopode ser substituído por (re)volução tecnológica, uma vez que esta revolução irá, inexoravelmente, dizimar com determinadas áreas do direito, o pensar (raciocínio cognitivo) passa estar embarcado nesta revolução tecnológica, por muitos denominada de Revolução 4.0.

O robô Ross, desenvolvido pela startup canadense Ross Intelligence dentro da Universidade de Toronto), já sinalizou isso muito bem, uma vez que o sistema é capaz de ouvir a linguagem humana, rastrear mais de 10 mil páginas por segundo e formular respostas muito mais rápido do que qualquer profissional.

Vou tentar provar isso na minha tese de doutorado sobre o tema da IA no Direito. Semana passada, quando realizava uma audiência trabalhista, com a paciência já no limite, uma vez que dois colegas já eram costumas no ajuizamento de reclamatórias infundadas contra o meu cliente, e a juíza do trabalho ávida por um acordo, sempre sem qualquer (co)nhecimento dos fatos descrito na peça inicial, uma vez somente passa os olhos nos pedidos. No início da audiência fez a sua costumas proposta de acordo, o que demonstrou não ter lido os autos eletrônicos, um robô recentemente abastecido com informações faria um proposta muito melhor que aquela posta. Quando ela terminou de proferir o valor de acordo, acabei no uso da expressão “pela ordem” (no sentido de colocar em ordem aquele circo), obriguei-me a iniciar a exposição apertada do tema “inteligência artificial”.

No início, iniciei saudando a reforma trabalhista que reduziu cerca de 30% das demandas trabalhistas, o que afirma que 30% eram desnecessáriasou que julgadores trabalhistas sentenciavam a favor dos reclamantes indiscriminadamente. Após sustentei que um robô, em questão de 5 anos no máximo iria acabar com tudo aquilo que estava dado (imóvel locado – cadeiras – mesas -ar condicionado – papel – auxiliar digitando ata – salários de magistrados – o próprio magistrado), porém as partes e bons advogados subsistiriam, e claro, alguns juízes revisores.

Explico! Num futuro muito próximo, o advogado irá, através da voz, fornecer os dados (pedidos de uma eventual reclamatória) ao robô, e este irá dizer a probabilidade de êxito da peça inicial. Bingo, de 30% iremos reduzir provavelmente pela metade as demandas trabalhistas. Ao passo que, a machine learningpossui a capacidade de aprender e jamais esquecer, e fundamentalmente, de assegurar a previsibilidade das decisões, terminar-se-á com a volúpia discricionariedade do julgador.

É inexorável, a Inteligência Artificial (IA) vai invadir o Direito, sua capacidade cognitiva possui um espaço ainda  inexplorado, o operador do direito observa tudo isso com muitas ressalvas, mas acha sensacional quando é atendido por um robô, e tem sua demanda prontamente resolvida no banco, na empresa de telefonia, ou no carro com IA embarcada. No Direito a IA, construída a partir da construção cognitiva, fará com que o “Robô” possa oferecer a respostas em “real time“, isto é, à medida que o advogado, a partir da escrita ou fala com o robô, informá-lo do pedido de determinado caso de dano moral, imediatamente com base naquilo que a jurisprudência de “todos os Tribunais” rejeita, a IA responderá a probabilidade “zero” daquele pedido prosperar. Por isso, afirmo que no âmbito do Direito do Trabalho as reclamatórias tendem a reduzir 50%.

Posso assegurar, que já estamos em tempos de nos adaptarmos com uma tecnologia voraz que irá mudar omodus operandido Direito e no Direito. Um estudo da Deloitte[1]sugere que a tecnologia já está levando a perdas de emprego no setor jurídico do Reino Unido que cerca de 114.000 empregos podem ser automatizados dentro de 20 anos.

O Professor Richard Susskind, consultor de tecnologia e co-autor da obra “O Futuro das Profissões”, que analisa como a tecnologia irá transformar o trabalho de especialistas humanos, prevê uma reviravolta sem precedentes em uma profissão onde as práticas de trabalho de alguns advogados e juízes mudaram pouco desde o tempo de Charles Dickens. “Uma questão à espreita em tudo isso é se alguém pode entrar e fazer o que a Amazon fez com a venda de livros“, diz ele. “Não veremos nada tão dramático, mas veremos transformações incrementais em áreas como a maneira pela qual os documentos são revisados e a maneira como o risco legal é avaliado”2.

A exemplo,o maior banco dos Estados Unidos, JP Morgan, investe no desenvolvimento de novas tecnologias e já possui um “robô”, baseado em uma rede particular, denominada COI (Contract Intelligence), que interpreta acordos de empréstimo comercial e analisa acordos financeiros. O JP Morgan afirma que o software COIN revê os documentos em segundos. Destaca, ainda, que o COIN está menos propenso a erros e nunca pede férias. O banco se refere ao COIN como um grande êxito já alcançado, devido ao seu auxílio na redução de erros de manutenção de empréstimos, a maioria resultante de erro humano na interpretação de 12 mil novos contratos por ano. Tudo isso possibilitado graças a investimentos em machine learning.

Indiscutivelmente, a inteligência artificial é uma realidade que propugna a ideia de que os computadores substituirão os seres humanos em diversas atividades profissionais e extinguirão postos de trabalho clássicos, podemos lembrar facilmente, que há menos de 30 anos, era comum existirem digitadores, muitas datilógrafas e muitos datilógrafos, por exemplo, nos grandes escritórios e tribunais no país.

Por Vinicius Ferrasso da Silva

Doutorando em Direito Público pela Universidade do Vale do Rio dos Sinos-RS

1 - A Deloitte Touche Tohmatsu Limited, também conhecida apenas como Deloitte, é uma empresa de serviços sediada em Londres, Reino Unido. Fundada em 1845, em Londres, possui hoje 700 escritórios em mais de 150 países, e conta com cerca de 263.900 profissionais.

DELOITTE. Londres, 2018. Disponível em: <https://www2.deloitte.com/br/pt.html>. Acesso em: 12 fev. 2019.

2 – CROFT, Jane. Artificial intelligence disrupting the business of law. Financial Times, Londres, 5 out. 2016. Disponível em: <https://www.ft.com/content/5d96dd72-83eb-11e6-8897-2359a58ac7a5>. Acesso em: 13 fev. 2019.

3 – Um levantamento feito pelo Options Group, com mais de 3.200 profissionais da área financeira, descobriu que a maioria espera que novas tecnologias melhorem suas carreiras. “As pessoas sempre falam sobre isso como um demérito. Eu falo sobre isso como liberar pessoas para trabalhar em coisas de maior valor. Razão pela qual é uma oportunidade tão fantástica para a empresa”, comenta Deasy. O fato é que a tecnologia está mudando a forma como as empresas funcionam – e quem ficar para trás vai morrer. Fonte: SON, Hugh. JPMorgan Software Does in Seconds What Took Lawyers 360,000 Hours. Bloomberg. Nova Iorque, 27 fev. 2017. Disponível em: <https://www.bloomberg.com/news/articles/2017-02-28/jpmorgan-marshals-an-army-of-developers-to-automate-high-finance>. Acesso em: 25 jan. 2019.

No tocante à velocidade, o advogado mais rápido demorou 51 minutos para executar o trabalho, e mais lento, 156 minutos. A média foi de 92 minutos. A inteligência artificial levou 26 segundos para revisar todos os contratos.

Após o estudo, publicou-se um artigo no site do Fórum Econômico Mundial relatando os resultados e falando sobre o papel da inteligência artificial no mercado de trabalho. A ideia não é se desesperar, mas se adaptar, já que a IA e os robôs se ocupam de tarefas repetitivas. Os humanos permanecem com o trabalho que requer pensamento crítico.

De acordo com a firma de consultoria McKinsey, estima-se que 23% do trabalho jurídico pode ser automatizado. A previsão exposta no artigo do Fórum é de que o trabalho das máquinas, neste ano, atingiu uma taxa de participação de 29%. Esse número crescerá para 42% até 2022, e para 52% até 2025.

O Relatório sobre o Futuro do Trabalho de 2018 do Fórum Econômico Mundial prevê que as perdas de emprego serão compensadas pela criação de novos empregos e pela valorização de outras. Estima-se a criação de 133 milhões de empregos até 2022, nas 10 profissões em alta (analista e cientista de dados, especialistas em IA, em Big Data, profissionais de venda e de marketing etc.), e uma perda de 75 milhões de empregos, nas 10 profissões decrescentes (técnicos de contabilidade, pessoal administrativo e executivo, trabalhadores de fábricas montadoras, contadores e auditores etc.). (Com informações do Consultor Jurídico.)

Por Juristas
Fonte: juristas.com.br

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Os primeiros passos

O tema é tão inspirador que Hollywood nunca deixou de falar dele. Desde Metropolis, filme mudo de 1927, temos produções com robôs, computadores e programas que agem para o nosso bem ou em busca da nossa destruição. Rapidinho, dá pra citar “Blade Runner: O Caçador de Androides”; “A.I. Inteligência Artificial”; “Ela”, aquele sobre uma assistente pessoal com a voz da Scarlett Johansson; as franquias Matrix e Exterminador do Futuro; “Eu, Robô”, que é baseado na obra essencial de Isaac Asimov; e “2001: Uma Odisseia no Espaço” com o ameaçador HAL 9000.

HAL 9000.

As ideias relacionadas com inteligência artificial são de bem antes do surgimento da tecnologia que tornou isso possível. O ser humano sempre quis uma máquina que fizesse o trabalho de agir e pensar que nem ele, e estudos de várias áreas começaram a ir por esse caminho especificamente durante a Segunda Guerra Mundial.

Em 1943, Warren McCulloch e Walter Pitts apresentam um artigo que fala pela primeira vez de redes neurais, estruturas de raciocínio artificiais em forma de modelo matemático que imitam o nosso sistema nervoso.

Claude Shannon durante uma exibição da IA capaz de jogar xadrez.

Outro artigo importante da época é o trabalho de Claude Shannon em 1950 sobre como programar uma máquina para jogar xadrez com cálculos de posição simples, mas eficientes.

Colocando em prática

Nesse mesmo ano de 1950, o lendário Alan Turing desenvolveu uma forma de avaliar se uma máquina consegue se passar por um humano em uma conversa por escrito. É o teste de Turing, originalmente conhecido como Jogo da Imitação, título do filme que retratou a vida do pesquisador com Benedict Cumberbatch no papel principal.

A calculadora SNAC.

Em 1951, nasceu o SNARC, uma calculadora de operações matemáticas simulando sinapses, que são as ligações entre neurônios. O responsável foi Marvin Minsky, aluno da dupla daquele primeiro artigo sobre redes neurais. E em 1952, Arthur Samuel criou um jogo de damas no IBM 701 que consegue melhorar por conta própria e vira um desafio a altura de jogadores amadores.

A fundação

Tudo isso que a gente falou até agora é bem relevante, mas veio antes do período considerado o pontapé inicial. O marco-zero foi em 1956, na chamada Conferência de Dartmouth. Esse encontro reuniu Nathan Rochester, da IBM, o Shannon do artigo do xadrez, o Marvin do SNARC, John McCarthy e muito mais gente. Lá, o campo de pesquisa foi batizado de inteligência artificial pelo McCarthy, e até a máxima do setor foi definida:

Cada aspecto de aprendizado ou outra forma de inteligência pode ser descrita de forma tão precisa que uma máquina pode ser criada para simular isso.

A partir daí, quem participou do congresso ou curtiu as ideias se juntou pra fazer a IA sair do papel. As possibilidades eram tão animadoras que órgãos privados e governamentais investiram pesado na área, incluindo aí a ARPA, Agência de Pesquisa de Projetos Avançados, mesmo lugar onde nasceu a internet.

Olha só a sequência de avanços desse período: em 57, Frank Rosenblatt apresenta o perceptron. Esse algoritmo com nome de personagem de Transformers é uma rede neural de uma camada que classifica resultados e começou como uma máquina chamada Mark 1. Já em 58, surge a linguagem de programação Lisp, que na época virou padrão em sistemas de Inteligência artificial e hoje inspira uma família inteira de linguagens.

O jurássico Mark 1.

Em 59, vemos pela primeira vez o termo machine learning, descrevendo um sistema que dá aos computadores a habilidade de aprender alguma função sem serem programados diretamente pra isso. Basicamente, significa alimentar um algoritmo com dados, para que a máquina aprenda a executar uma tarefa automaticamente.

O robô móvel Shakey.

Em 64, teve o primeiro chatbot do mundo, ELIZA, que conversava de forma automática imitando uma psicanalista, usando respostas baseadas em palavras-chave e estrutura sintática. E em 69 é demonstrado o Shakey, primeiro robô que unia mobilidade, fala e certa autonomia de ação. Ele era lento e cheio de falhas, mas funcionava.

Altos e baixos

O campo do processamento natural de linguagem era um dos mais promissores. Ele é o setor da IA sobre compreensão da fala humana e tem várias aplicações, como tradutores, geração de linguagem em texto, reconhecimento de fala, processamento de voz e muito mais.

Só que ao mesmo tempo em que a gente tinha a expectativa lá no alto e muitos estudos acadêmicos, na prática não era tudo tão concreto ou rápido quanto o esperado.

Robôs não andavam por aí com softwares superpoderosos. Por isso, do meio dos anos 70 até o começo dos anos 80, vivemos um período sombrio conhecido como inverno da inteligência artificial, uma era de poucas novidades, cortes nos investimentos e baixa atenção ao setor.

A área precisava se reinventar. E um dos campos que tornou isso possível é o de sistemas especialistas, proposto pela primeira vez por Edward Feigenbaum no começo dos anos 80. Como o nome já sugere, ele são softwares que realizam atividades complexas e específicas de um campo, fazendo o papel de humanos, mas com raciocínio bem mais veloz e base de conhecimento bem mais vasta. Esses sistemas aproximam a IA do mercado corporativo e vários setores percebem a utilidade de programas de computador inteligentes e focados.

Edward Feigenbaun.

Pega o exemplo das aplicações financeiras. Um sistema especialista ajuda na análise de risco de crédito bancário, gerenciamento de riscos e até utiliza algoritmos pra melhorar o seu desempenho na negociação de ações e gestão de ativos no mercado financeiro. Se você curte o tema, a Udacity tem em parceria com a empresa de gestão WorldQuant um Nanodegree em IA aplicada em trading que envolve até a construção de modelos financeiros.

O mundo unido pela IA

Mas vamos voltar pra linha do tempo, porque o Japão vai entrar na história com a chamada quinta geração de computadores, uma tentativa do país de investir na área de tecnologia e modernizar toda a indústria de 1982 até a década de 90, incluindo a inteligência artificial. Por um lado, isso colocou o Japão no mapa dos novos avanços de vez e acelerou alguns setores, como o de microprocessadores e supercomputadores.

Só que o investimento de novo foi descontrolado, sem contar a adoção de uma linguagem de programação sem grande adesão chamada Prolog e ideias maiores que o poder das CPUs na época.

Um segundo pequeno inverno da IA aconteceu na primeira metade dos anos 90, mas logo foi superado.

A segunda metade dos anos 90 foi marcada pela explosão da internet comercial. As redes se aproveitaram da IA pra desenvolver sistemas de navegação e também de indexação. Programas que vasculhavam a rede automaticamente e classificavam resultados, como o protótipo do Google, nasceram nesse período.

Homem x Máquina

E uma resposta prática do quanto essa área avançou veio em 1997, quando a máquina derrotou o homem em um jogo de xadrez. O campeão soviético Garry Kasparov foi derrotado em uma das rodadas pelo computador Deep Blue, da IBM, em partidas que repercutiram ao redor do mundo. O Deep Blue adotava um método de cálculo via força bruta que analisava possibilidades, previa respostas e sugeria o melhor movimento. Foi uma prova de que a gente tava no caminho certo.

E essas máquinas também foram desenvolvidas para nos ajudar, como provou em 2002 a iRobot, que lançou o primeiro Roomba. Esse assistente de limpeza autônomo que fica na sua casa dá de dez a zero nos robôs de décadas atrás por combinar eficiência em uma especialização, pré-configurações e sensores de posicionamento trabalhando juntos.

O “BigDog”.

Outro bom exemplo veio em 2005, com a Boston Dynamics. Ela apresentou uma revolução na IA com aplicações em várias indústrias com o robô BigDog, capaz de se movimentar por terrenos de difícil acesso para humanos. Formas de cachorro e até humanoides estão cada vez melhores em mobilidade e inteligência.

Inteligência sobre rodas

Desde cerca de 2005, a inteligência artificial também é estudada pra aplicação em carros autônomos. O caso deles é bem complexo, já que a plataforma precisa estar conectada com vários sensores do próprio veículo e também com o tráfego em si, de semáforos a outros automóveis.

Essa é uma área que deve levar alguns anos pra se desenvolver plenamente, mas já acompanhamos no presente alguns resultados. A DARPA mantém desde 2004 uma competição anual chamada Grand Challenge que premia e impulsiona projetos de carros autônomos, e de lá já saíram várias ideias e evoluções.

Sebastian Thrun.

Um dos destaques foi Sebastian Thrun, da Universidade de Stanford, que venceu o desafio de 2005 com um veículo chamado Stanley, especializado em cruzar regiões desérticas em alta velocidade. Guarda esse nome, porque esse pesquisador vai ser importante daqui a pouco.

Tem ainda o caso da Waymo, uma subsidiária da Alphabet, dona da Google, que já realiza vários testes com carros autônomos e quer tornar esse segmento popular até 2020.

Cada vez mais espertas

A partir de 2008, o processamento de linguagem natural voltou com tudo. A Google lançou o recurso de reconhecimento de voz no iPhone pra pesquisas, e isso mostrou a integração da IA com todo o ecossistema da empresa. Em 2011, a própria Apple lançou uma assistente virtual, a Siri, que responde perguntas, pesquisa por você e até conta piadas. Ela é seguida pela Alexa, da Amazon, que explodiu em popularidade, a Cortana, da Microsoft, e o Google Assistente.

A Siri é uma das opções de assistentes pessoais hoje no mercado.

Também em 2011, a IBM voltou a ganhar as manchetes com o Watson, um supercomputador e plataforma de inteligência artificial. Pra mostrar todo o seu potencial, ele venceu os melhores jogadores no game show televisivo de adivinhação Jeopardy. A partir daí, ele começou a ser aplicado em vários campos, como saúde, direito, reconhecimento de imagem e muito mais.

Nasce a Udacity

Conhecida como a Universidade do Vale do Silício, a Udacity surge neste ecossistema inovador dos Estados Unidos em 2011, após o experimento do professor da Universidade de Stanford Sebastian Thrun ao lado de Peter Norvig, em que eles ofereciam um curso online e gratuito sobre “Introdução à Inteligência Artificial”.

Mais de 160 mil alunos de 190 países fizeram a inscrição, e mais de 400 superaram os alunos da própria Stanford! Após esse episódio, Thrun percebeu que havia a necessidade de uma universidade voltada pra tecnologia que fosse prática, barata, acessível e altamente eficaz para o mundo. Daí, surgiu a Udacity.

Aprendizado evoluído

Em 2012, a Google deu mais um passo em seus sistemas de IA. Consolidando tecnologias em desenvolvimento desde 2006 em deep learning, ela conseguiu treinar um algoritmo para… reconhecer gatinhos em vídeos do YouTube.

Esse aprendizado profundo usa redes neurais com uma maior quantidade de camadas do que os pioneiros que discutimos, processando mais informações e deixando a máquina mais livre pra fazer assimilações e classificar elementos. É assim que ela faz tarefas mais complexas, como reconhecer e catalogar fotos e vídeos.

A complexa divisão em camadas do deep learning.

O deep learning pode ser integrado com outro processo: a visão computacional, que é permitir que um sistema lide com obtenção, compreensão e análise de imagens. A Affectiva, por exemplo, empregou isso em reconhecimento de rostos pra reconhecer emoções no rosto humano.

Falando em presente, nos últimos anos foram várias as conquistas de inteligências artificiais no ambiente humano. Em 2014, um chatbot chamado Eugene Goostman conseguiu vencer o teste de Turing e convenceu jurados durante uma conversa por escrito de que ele, um programa, era na verdade um humano.

Uma das partidas de Go entre o campeão sul-coreano e o AlphaGo.

Já em 2016, a AlphaGo, desenvolvida pela Deepmind, virou mestre no jogo de tabuleiro Go e venceu o campeão mundial da categoria em uma série de vitórias bem mais impressionantes que as no xadrez de anos atrás, porque o algoritmo aprendeu todas as regras e estratégias do jogo observando outras partidas e depois jogando contra si próprio.

Por dentro da IA

Aliás, a gente normalmente só vê uma IA como uma interface simples e interativa, mas tem muita coisa por trás. A construção de uma inteligência artificial envolve uma série de algoritmos, que são instruções em código que devem ser seguidas principalmente em Python, bibliotecas abertas com instruções e ferramentas que ditam o comportamento do código e um framework, uma estrutura mais complexa que combina ferramentas e oferece um direcionamento mais prático pra um projeto.

E hoje em dia temos a IA em praticamente todos os processos que realizamos em eletrônicos. Ela está na organização de playlists ou sugestão do que assistir em serviços de streaming, está nas estratégias do computador nos games, nos processadores mobile, como o Kirin 980 da Huawei e até nas respostas automáticas sugeridas quando você escreve um email.

E tem muita coisa ainda começando e com potencial pra decolar no futuro. O Google Duplex, que é uma inteligência artificial que conversa por telefone e agenda consultar ou reserva mesas em restaurantes, pode virar algo bem mais completo em conversação.

E tem ainda as GANs, redes geradoras adversárias, que são capazes de gerar conteúdos e produzir imagens, vídeos e sons, e empresas como a Adobe vão se beneficiar muito disso em edição nos softwares como o Photoshop. Já evoluímos muita coisa, mas tem muito trabalho pela frente.

…

Essa é a trajetória da evolução da inteligência artificial até agora. Essa tecnologia já é impressionante e essencial pro nosso dia a dia, mas tem muito que evoluir e você pode fazer parte dessa história. A Udacity é a primeira escola de Inteligência Artificial do Brasil e tem cursos especializados na área pra você virar craque no assunto, expandir seus conhecimentos e construir um currículo de respeito no mercado.

Acesse udacity.com.br/inteligencia-artificial, conheça melhor cada curso, faça a sua matrícula e aproveite.

* Publieditorial patrocinado pela Udacity.

* Fonte: Tecmundo

Com o indeferimento do pleito em primeiro grau, interpôs o Agravo de Intrumento n.0715437-44.2018.8.07.0000, quando teve o deferimento para que a conta fosse imediatamente reestabelecida.

No entanto, o deferimento não debruçou-se no fato de tratar-se de Bitcoins. Mas unicamente no fato, que o Banco Santander não comunicou previamente à empresa de informática acerca do encerramento de sua conta bancária, não atentando para o contido na Resolução no 2.025/93 do Banco Central do Brasil, especialmente arts. 10, 12 e 13, além das regras de proteção ao consumidor que vedam a prática de condutas abusivas pelo fornecedor de serviços.

Superior Tribunal de Justiça