A tarte preferida da América é...?
Audiência: Maçã!
Kenneth Cukier: Maçã. Claro que é.
Como é que sabemos?
Por causa dos dados!
Vemos nas vendas dos supermercados.
Vemos nos supermercados as vendas das tartes de 30 cm
que estão congeladas, e a maçã ganha, sem discussão.
A maioria das vendas são as de maçã.
Mas depois os supermercados começaram a vender
tartes mais pequenas, de 11 cm.
De repente, a maçã caiu para quarto ou quinto lugar.
Porquê? O que é que aconteceu?
Pensem bem.
Quando vocês compram uma tarte de 30 cm,
toda a família tem que aceitar,
mas a maçã é a segunda escolha de todos.
(Risos)
Mas quando compram uma tarte individual de 11 cm,
podem comprar aquela que quiserem.
Podem obter a vossa primeira escolha.
Vocês têm mais dados.
Podem ver uma coisa que não viam,
quando só tinham uma quantidade mais pequena.
A questão aqui é que mais dados não só nos permitem ver mais,
mais da mesma coisa para que estamos a olhar,
mas mais dados também nos permitem ver coisas novas.
Permitem-nos ver melhor.
Permitem-nos ver de modo diferente.
Neste caso, permitem-nos ver
qual é a tarte preferida da América:
não é a de maçã.
Provavelmente, já todos ouviram falar do termo "megadados".
Provavelmente já estão enjoados de ouvir o termo
Megadados.
É verdade que há muita publicidade em torno deste termo
e isso é lamentável,
porque os megadados são uma ferramenta extremamente importante
com a qual a sociedade vai avançar.
No passado, olhávamos para conjuntos reduzidos de dados
e pensávamos o que significariam para tentar entender o mundo.
Agora temos muito mais,
mais do que alguma vez tivemos.
Descobrimos que, quando temos um grande conjunto de dados,
podemos fazer coisas que não eram possíveis,
quando só tínhamos quantidades mais pequenas.
Os megadados são importantes e são uma novidade.
Pensem nisto.
A única forma como este planeta
vai poder lidar com os desafios globais
— alimentar as pessoas, dispensar-lhes cuidados médicos,
fornecer-lhes energia, eletricidade,
e garantir que elas não vão ficar em torresmos
por causa do aquecimento global —
é através do uso eficaz de dados.
Então o que há de novo quanto aos megadados?
O que têm de tão importante?
Para responder a esta pergunta,
pensemos em como era a informação,
qual era o seu aspeto físico, no passado.
Em 1908, na Ilha de Creta,
os arqueólogos descobriram um disco de barro.
Dataram-no de 2000 a.C., portanto com 4000 anos.
Há inscrições nesse disco,
mas não sabemos o que é que significam.
É um mistério total, mas a questão
é que era aquele o aspeto das informações
há 4000 anos.
Era assim que a sociedade armazenava
e transmitia as informações.
A sociedade não avançou assim muito.
Continuamos a armazenar informação em discos,
mas agora podemos guardar muito mais informações,
muito mais do que até aqui.
É mais fácil pesquisar. É mais fácil copiar.
É mais fácil partilhar. É mais fácil processar.
Podemos reutilizar essas informações
para usos que nunca sequer imaginávamos
quando a princípio reunimos os dados.
Neste aspeto, os dados passaram de "stock" a fluxo,
passaram duma coisa que é fixa e estática
para uma coisa que é fluida e dinâmica.
Há, se quiserem, uma liquidez na informação.
O disco que foi descoberto em Creta
que tem 4000 anos, é pesado,
não guarda muitas informações
e essas informações são imutáveis.
Em contrapartida, todos os arquivos
que Edward Snowden levou
da National Security Agency nos Estados Unidos da América
cabem num cartão de memória
do tamanho duma unha
e podem ser partilhados à velocidade da luz.
Mais dados. Mais.
Uma das razões por que temos hoje tantos dados no mundo
é porque estamos a reunir coisas
sobre as quais sempre reunimos informação.
Mas outra razão é porque estamos a agarrar em coisas
que sempre foram informativas
mas nunca foram transformadas num formato de dados
e estamos a transformá-las em dados.
Por exemplo, pensem na questão da localização.
Por exemplo, Martinho Lutero.
Se quiséssemos saber nos anos de 1500
onde estava Martinho Lutero,
tínhamos que andar sempre atrás dele,
— talvez com uma pluma de pato e um tinteiro —
e registar isso.
Agora pensem no que se passa hoje.
Sabemos que algures,
provavelmente na base de dados duma empresa de telecomunicações,
há uma folha de cálculo ou, pelo menos, uma entrada numa base de dados
que regista as informações
sobre onde estivemos em todas as ocasiões,
se tivermos um telemóvel e esse telemóvel tiver GPS.
Mas, mesmo que não tenha GPS,
pode registar as nossas informações.
Nesse aspeto, a localização foi transformada em dados.
Pensem, por exemplo, na questão da postura,
na forma como estão sentados neste momento,
na forma como se sentam,
na forma como você se senta, na forma como você se senta.
São diferentes, em função do tamanho das vossas pernas,
dos contornos das vossas costas.
Se puséssemos censores, — talvez uns 100 censores —
em todas as cadeiras, neste momento,
eu podia criar um índice único para cada um de vocês,
uma espécie de impressão digital, mas não dos vossos dedos.
Mas o que é que podíamos fazer com isso?
Há investigadores em Tóquio que estão a usar isso
como um possível aparelho antirroubo em automóveis.
A ideia é que o ladrão senta-se ao volante, tenta arrancar,
mas o carro reconhece que, ao volante, está um condutor não autorizado
e o motor não arranca,
a não ser que se digite uma senha
no painel de comandos, que diz:
"Olha lá, eu tenho autorização para guiar".
Fantástico.
E, se todos os carros na Europa
tivessem essa tecnologia?
O que é que podíamos fazer?
Se agregássemos os dados,
talvez pudéssemos identificar sinais reveladores
que previssem melhor
que vai ocorrer um acidente de viação
nos cinco segundos seguintes.
E mais, o que teremos registado em dados
é a fadiga do condutor.
O objetivo seria que,
quando o carro pressente que a pessoa entra nessa situação,
sabe automaticamente que deve ligar um alarme interno
que fará vibrar a buzina do volante, no interior, a dizer:
"Ei, acorda! Presta mais atenção à estrada!"
São estas as coisas que podemos fazer
quando transformamos em dados mais aspetos da nossa vida.
Então, qual é o valor dos megadados?
Pensem só.
Temos mais informações.
Podemos fazer coisas que não podíamos fazer antes.
Uma das áreas mais impressionantes
em que está a ocorrer este conceito
é na área da aprendizagem das máquinas.
A aprendizagem das máquinas é um ramo da inteligência artificial,
que, por sua vez, é um ramo das tecnologias da informação.
A ideia geral é que,
em vez de dar instruções a um computador sobre o que fazer,
vamos simplesmente lançar dados para o problema
e dizer ao computador para arranjar a solução por si mesmo.
Vão compreender melhor
conhecendo as suas origens.
Nos anos 50, um engenheiro informático da IBM,
chamado Arthur Samuel, gostava de jogar xadrez.
Por isso escreveu um programa para computador
para poder jogar com o computador.
Jogou. Ganhou.
Porque o computador só sabia
o que era um movimento legal.
Arthur Samuel sabia mais qualquer coisa.
Arthur Samuel sabia estratégia.
Assim, escreveu um pequeno subprograma
que corria por detrás,
que apenas calculava as probabilidades
de uma dada configuração do tabuleiro
levar a um tabuleiro vencedor ou a um tabuleiro perdedor,
depois de cada movimento.
Joga com o computador. Ganha.
Então, Arthur Samuel deixa o computador jogar sozinho.
Ele joga sozinho. Reúne mais dados.
Reúne mais dados. Aumenta o rigor das suas previsões.
Arthur Samuel volta ao computador.
Joga e perde,
joga e perde,
joga e perde.
Arthur Samuel criara uma máquina
que ultrapassara a sua capacidade numa tarefa que ele lhe ensinara.
Esta ideia de aprendizagem da máquina
está a espalhar-se por todo o lado.
Como é que julgam que temos carros autoguiados?
A nossa sociedade está melhor
por meter todas as regras de trânsito em "software"? Não.
A memória é mais barata? Não.
Os algoritmos são mais rápidos? Não.
Os processadores são melhores? Não.
Todas essas coisas são importantes, mas a razão não é essa.
É porque alterámos a natureza do problema.
Alterámos a natureza do problema.
Em vez de tentarmos aberta e explicitamente
explicar ao computador como guiar,
dizemos:
"Estão aqui os dados sobre o veículo.
"Descobre lá como é.
"Descobre que isto é um semáforo,
"que a luz do semáforo está vermelha e não verde,
"que isso significa que tens que parar
"em vez de avançar".
A aprendizagem da máquina está na base
de muitas das coisas que fazemos "online".
Por exemplo, motores de busca,
algoritmo de personalização do Amazon,
tradução por computador,
sistemas de reconhecimento de voz.
Recentemente, houve investigadores
que analisaram a questão das biópsias,
das biópsias relacionadas com cancros.
Pediram ao computador para identificar,
olhando para os dados e as taxas de sobrevivência,
para determinar
se as células eram cancerosas ou não.
Claro que, quando lá meteram os dados,
através dum algoritmo de aprendizagem das máquinas,
a máquina foi capaz de identificar
os 12 sinais reveladores que melhor preveem
que naquela biopsia do cancro da mama
as células são de facto cancerosas.
Um problema: a literatura médica
só conhecia nove desses sinais.
Três dos sinais eram sinais
que as pessoas não precisavam de procurar,
mas a máquina detetou-os.
Mas também há o lado sombrio dos megadados.
Vai melhorar a nossa vida, mas há problemas
de que temos que ter consciência.
O primeiro é a ideia
de que podemos ser punidos por causa das previsões,
de que a polícia possa usar os megadados para os seus objetivos,
um pouco como no "Minority Report".
É um termo chamado policiamento previsível,
ou criminologia algorítmica.
A ideia é que, se tivermos muitos dados,
por exemplo, sítios onde ocorreram crimes no passado,
sabemos para onde enviar as patrulhas.
Isso faz sentido, mas claro que o problema
é que isso não vai parar nos dados de localização,
vai descer ao nível do indivíduo.
Porque é que não usamos dados
sobre o historial universitário das pessoas?
Podíamos usar o facto de eles estarem empregados ou não,
o grau de confiança,
o comportamento de navegação na Internet,
se se deitam muito tarde.
O seu Fitbit, quando conseguir identificar bioquímicos,
mostrará que eles têm pensamentos agressivos.
Podemos ter algoritmos que poderão prever
o que estamos a pensar fazer,
e podemos ser responsabilizados
ainda antes de termos agido.
A privacidade era o desafio central
numa era de pequenos dados.
Na era dos megadados,
o desafio será a salvaguarda da nossa vontade,
da escolha moral, da volição humana,
da atividade humana.
Há um outro problema:
Os megadados vão roubar-nos trabalho.
Os megadados e os algoritmos vão pôr em causa o trabalho intelectual
de colarinho branco, dos profissionais
no século XXI,
tal como a automação das fábricas
e as linhas de montagem
puseram em causa o trabalho dos operários no século XX.
Pensem num técnico de laboratório
que observa ao microscópio a biópsia dum cancro
e determina se é cancerosa ou não.
Essa pessoa frequentou a universidade.
Essa pessoa compra bens.
Vota.
É parte interessada da sociedade.
Essa pessoa,
assim como todo um grupo de profissionais iguais a ela,
vai deparar-se com o seu trabalho radicalmente alterado
ou totalmente eliminado.
Gostamos de pensar
que a tecnologia cria empregos
depois de um curto período temporário de transição.
Isso é verdade, dentro do quadro de referência
em que todos vivemos na Revolução Industrial
porque foi exatamente o que aconteceu.
Mas esquecemos uma coisa nessa análise.
Há algumas categorias de trabalhos
que são eliminados e nunca mais voltam.
A Revolução Industrial não foi muito boa para os cavalos.
Portanto, vamos ter que ser cuidadosos,
agarrar nos megadados e ajustá-los às nossas necessidades,
às nossas necessidades humanas.
Temos que ser os donos desta tecnologia
e não os seus escravos.
Estamos apenas no início da era dos megadados.
Honestamente, não somos muito bons
em manejar todos os dados que conseguimos reunir atualmente.
Não é só um problema com a NSA.
A indústria reúne muitos dados e também os utiliza mal.
Precisamos de melhorar nisso, mas isso vai levar tempo.
É um pouco como o desafio
que os homens primitivos enfrentaram com o fogo.
É uma ferramenta, mas é uma ferramenta
que, se não tivermos cuidado, pode-nos queimar.
Os megadados vão transformar o modo como vivemos,
como trabalhamos e como pensamos.
Vão ajudar-nos a gerir as nossas carreiras
e a viver com satisfação e esperança,
com felicidade e saúde.
No passado, olhámos muitas vezes para a tecnologia da informação
e os nossos olhos só viram o "T,"
a Tecnologia, o equipamento,
porque era o que era físico.
Agora precisamos de focar o nosso olhar no "I",
a Informação
que é menos aparente,
mas em certos aspetos, muito mais importante.
A humanidade pode finalmente aprender com as informações
que consegue reunir,
faz parte da nossa busca incansável
para entender o mundo e o nosso lugar nele.
Por isso é que os megadados são uma coisa importante.
(Aplausos)