Inovação Contínua
Com um dia com muitas opções pela manhã acabei escolhendo a palestra de Ash Maurya pela sua senioridade em um assunto que considero muito importante: a forma como as empresas desenvolvem e inovam em seus produtos.
Eu já trabalho com os conceitos de Lean Startup e o Lean Canvas desde 2012, por isso a palestra não trouxe muitas novidades, mas ao mesmo tempo os poucos insights foram muito valiosos e além disso Ash organizou o material de uma excelente maneira que me deu novas ideias para aulas.
Num mundo onde surgem 3 startups por segundo é preciso inovar continuamente, e a melhor forma de ter grandes boas ideias é experimentar continuamente um monte de novas ideias.
A velocidade de aprendizado é o novo diferencial competitivo das empresas, a velocidade com que as novas tecnologias estão sendo lançadas e adotadas pela população muda o comportamento do público o tempo todo.
É preciso mudar o mindset de forma definitiva, ideias já não são diferenciais competitivos faz tempo, tampouco a forma como se executa a ideia (essa é outra mentira que você ainda escuta muito por aí).
O grande diferencial é saber resolver um problema muito bem. O quão boa sua empresa é em resolver um problema é que vai fazer o consumidor preferir sua solução na hora da escolha. Parece que estamos falando de execução da ideia, mas na verdade é estar disposto a abandonar a ideia se uma melhor surgir rapidamente.
Alguns outros insights interessantes você pode ver resumido nos slides abaixo:
As máquinas serão capazes de sentir?
Se fosse uma palestra de publicidade eu nunca teria arriscado, mas como era uma cientista acabou sendo minha próxima escolha.
Depois de brincar que a resposta simples e não e ela poderia sair dali logo depois do segundo slide, Aleksandra Przegalinska, PHD em Inteligência Artificial e pesquisadora do MIT, apresentou uma outra reflexão: a definição de sentir envolve reação, e sim, máquina serão capazes de reagir a sua percepção dos nossos sentimentos, o que nos dará a impressão de que ela está sentindo.
Inteligência Artificial é um termo guarda-chuva (buzzword) que hoje envolve uma série de áreas como:
- Visão computacional
- Processamento de Linguagem Natural
- Assistentes Virtuais (Chatbots)
- Automação de Robôs
- Aprendizado de Máquina
A especialidade de Aleksandra são os Chatbots, curiosamente quando ela decidiu fazer sua especialização nisso seu orientador lamentou que ela estivesse optando por um campo tão reduzido (sua visão na época), porém hoje é uma das aplicações mais utilizadas em Inteligência Artificial.
Ela mostrou várias formas que as pesquisas estão lidando com esse desafio de criar a percepção de que as máquinas sentem. Uma das abordagens é usar rostos como o caso da famosa robô Sophia (que tem até cidadania na Arábia Saudita):
Outra abordagem é se comunicar como os humanos, alguns projetos destacados nessa categoria incluem o GPT-2, que era tão criativo em criar histórias que a OpenAI decidiu não lança-lo publicamente com receio de como poderia ser utilizada.
Ainda nessa categoria destaca-se o Project Debater Inteligência Artificial que debate com seres humanos da IBM e a Narrative Science, empresa que produz artigos automaticamente com base em dados, usados por empresas como a revista Forbes, o Google Duplex assistente pessoal que faz reservas e o Alpha Go da Deepmind que consegue jogar Go sozinha.
Em seguida ela apresentou sua pesquisa onde foram colocados 2 chatbots, um apenas de texto e outro com um rosto e mediram a percepção dos participantes do teste.
Curiosamente com as mesmas frases o chatbot de textos se saiu melhor do que o com avatar. A explicação de Aleksandra é que o avatar ainda não se move como ser humano (os olhos piscam numa velocidade estranha, os lábios não se movem em perfeita sincronia, etc.) e essa estranheza atrapalha. As pessoas acham mais natural e se sentem mais confortáveis com o chatbot de texto.
Uma das etapas do seu estudo foi dividir pessoas em grupos e classificá-la em tribos de personalidades, posteriormente foi analisado como o chatbot se saiu conversando com essas diferentes personalidades. O curioso foi perceber que nas conversas onde a avaliação havia sido satisfatória o chatbot imitou a personalidade do usuário.
Por fim um dos últimos insights bem interessantes compartilhados foram as dimensões de confiança que ajudam as pessoas a acreditar em um chatbot:
- Habilidade / Expertise – Ser capaz de executar bem determinadas tarefas gera confiança.
- Privacidade / Segurança – Um certificado de segurança, saber que os dados fornecidos na conversa estão protegidos
- Antropomorfismo – Adicionar características humanas ajuda, desde que elas realmente pareçam humanas.
- Transparência / Honestidade – Não fingir que é outra coisa, deixar claro que é um assistente virtual.
- Previsibilidade / Integridade – A expectativa de que vai se comportar de uma maneira aceita pela sociedade sem surpresas.
- Controle / Benevolência – Se o assistente virtual tem as mesmas intenções que o usuário ele enxerga isso como controle da situação / bondade
Interfaces de Voz para todos
Cathy Pearl, Head of Conversation Design Outreach no Google contou algumas possibilidades de inclusão que os assistentes de voz trazem:
Pessoas com restrições de locomoção, que geralmente não podem fazer pesquisas, e que podem fazer diversas perguntas triviais ao longo do dia sem incomodar seus cuidadores.
Pessoas com Alzheimer que podem fazer dezenas de vezes a mesma pergunta por dia com a tranquilidade de que terão sempre a mesma resposta sem estressar ninguém.
Pessoas com dificuldades de locomoção que podem ter outros dispositivos programados no seu espaço para atender o assistente de voz, como nessa história de Robbie Ivey
Já existem também protótipos de assistentes para quem tem limitação nas cordas vocais ou simplesmente não querem falar em público como o AlterEgo:
Ou ainda usando tecnologias que traduzem linguagem de sinais para voz como a criação de Roy Allela
Ou apps como o Live Transcribe que facilita a comunicação com os surdos:
Foi um painel bem interessante, menos sobre novidades tecnológicas e muito mais sobre aplicação das tecnologias já existentes para melhorar a vida das pessoas.
A sociedade do conhecimento
Ok, parece um nome saído de um filme certo? O objetivo da The Knowledge Society é treinar os inovadores do futuro desde cedo. Eles tem programas para jovens de 13 a 17 anos em Toronto, Nova Iorque, Boston, Ottawa, Las Vegas onde procuram prodígios para trabalhar em pesquisas sobre Inteligência Artificial, Genoma, Nanotecnologia, Computação Quântica, Energias Alternativas, Realidade Virtual, Criptomoedas, Blockchain, e outros assuntos.
4 desses jovens da TKS de Toronto foram selecionados para apresentarem suas pesquisas no SXSW 2019.
Inteligência Artificial
Shalev Lifshitz começou o painel falando de como precisamos evoluir a forma de trabalhar com Inteligência Artificial, o que conhecemos hoje como Deep Learning ainda é muito linear comparado com a forma como o cérebro funciona. Sua pesquisa é sobre criar novas redes neurais mais parecidas com o cérebro que seria capaz de trabalhar co algoritmos ainda mais avançados e complexos, o resultado seria uma inteligência realmente capaz de aprender algo novo e não somente tomar decisões muito estruturadas através de datasets.
A partir daí, como isso incluiria alguma coisa parecida como consciência, ele explica que ter objetivos sem ter valores codificados na Inteligência Artificial Avançada (que ele chama de AGI – Artificial General Intelligence) poderia levar a problemas na execução das tarefas. O que leva a outro problema, técnico e político, ainda não se sabe como inserir valores na máquina e conforme cultura muda ao redor do mundo os valores também mudam.
Nanotecnologia
Samarth Athreya veio com um caso mais prático, ele descobriu como sequenciar genoma de uma forma mais rápida e barata usando nanotecnologia.
Ele começou com uma reflexão de como um pequeno ferimento poderia levar alguém a morte por infecção alguns séculos atrás, passou por uma crítica muito contundente de que gastamos 80 bilhões de dólares por ano em tratamentos de câncer, mas se gastássemos 10% disso em pesquisa, talvez o câncer já tivesse curado.
Sua visão é que carecemos de ferramentas, e o genoma é a chave para entender o ser humano, como o método atual é muito caro e lento não usamos tanto quanto deveria. Ele acredita que seu novo método ajudar em poucos anos a resolver não somente o câncer mas diversas outras doenças.
Genoma
Hannah Le falou do Project Aging, onde editando 2 genes das drosófilas (aquelas simpáticas moscas das frutas) ela conseguiu dobrar a vida dessas criaturas.
O Objetivo de Hannah é descobrir como vencer o câncer diminuindo o efeito do envelhecimento em si e para isso ela está usando as recém descobertas terapias de edição genéticas CRISPR-Cas
Computação Quântica
Tommy Moffat explicou o básico da computação quântica, não me lembro exatamente em que outra palestra eu ouvi a seguinte frase “quanto mais sabemos sobre a computação quântica mais maluco isso parece”.
Uma dos seus argumentos sobre porquê precisamos da computação quântica para evoluir foi explicar que 1 ano simulação em computadores equivale a apenas 1 dia de atividade cerebral. Dificilmente vamos vencer nossos atuais desafios nessa velocidade.
Computação quântica é difícil de explicar, o vídeo abaixo talvez seja o mais didático que encontrei até o momento:
E se quiser você pode ouvir na íntegra os 4 gênios falando no áudio abaixo:
