Alguns anos atrás, uma pessoa de quem gosto muito
tinha um problema que a atormentava e estava inconsolável.
Apesar de minhas objeções,
ela foi ver um bruxo para que lesse seu futuro.
Por que fazemos isso?
Porque vivemos em um mundo incerto e complexo,
e o futuro nos preocupa.
Mas se fosse tão fácil prevê-lo,
com certeza leríamos manchetes como esta com mais frequência no jornal.
A verdade é que, como disse um lendário treinador de esportes:
"Fazer previsões é muito difícil,
especialmente sobre o futuro".
Acrescentaria que, na verdade, fazer previsões é fácil,
o difícil é acertar.
(Aplausos)
Por que estou aqui hoje?
Não sei ler tarô,
não tenho um 0800 que podem ligar para saber quando encontrarão seu amor,
mas me dedico a prever o futuro.
Bem, nem tanto.
Desenvolvo algoritmos que fazem previsões.
Como um nerd como eu foi se meter com esse tipo de problema?
Sou engenheiro com doutorado em inteligência artificial.
Sempre me fascinou como o cérebro consegue resolver facilmente
problemas que são impossíveis para os computadores.
Temos que programar os computadores, mas o cérebro aprende.
Por isso me dediquei a como fazer os computadores aprenderem sozinhos
com base em sua experiência e em muitos dados.
Vivemos em um mundo onde os trabalhos são superespecializados,
mas a tecnologia pode ser aplicada a quase todos os aspectos de nossas vidas.
Tive a sorte de trabalhar em muitos problemas com meus colegas.
Por exemplo, ajudando médicos com as arritmias dos pacientes,
colaborando com agrônomos para melhorar o rendimento de suas colheitas,
e projetando algoritmos que fazem transações automaticamente,
sem supervisão humana,
prevendo movimentos em mercados financeiros
como Nova Iorque, Londres ou Tóquio.
Uma coisa que aprendi durante todos esses anos
é que os dados têm um poder quase especial para descrever o mundo.
Mas para entender isso, voltemos ao início.
Por que é tão difícil fazer previsões?
Algumas previsões são mais simples que outras.
Durante milênios, os eclipses solares
maravilharam e assustaram todas as civilizações.
Os feiticeiros e adivinhos tentavam desesperadamente
interpretar as intenções dos deuses todas as vezes que ocorriam.
Em 1715, Edmund Halley,
que talvez se lembrem por causa do cometa famoso de mesmo nome,
usou as equações de Newton para prever, não somente quando,
mas também onde aconteceria o próximo eclipse.
Hoje em dia ninguém pensa que haja algo sobrenatural nos eclipses.
Infelizmente, a sociedade é um sistema tão complexo
que não pode ser explicado por equações simples como se faz na física.
"Simples."
Mas existe algo que pode explicar o comportamento humano
mesmo quando as equações falham:
os dados.
Por que só agora nos damos conta de que os dados são tão poderosos?
Porque estamos numa tempestade perfeita.
Por um lado, há um crescimento exponencial da quantidade de dados.
Imaginem que este gráfico representa
a totalidade dos dados gerados pela humanidade
desde o começo da civilização.
A IBM estima que esta é a fração gerada somente nos últimos 700 dias.
Não a verde; a azul.
Por outro lado, por sorte,
nossa capacidade de processar estes dados também cresce exponencialmente.
O telefone que carrego em meu bolso é mais de 50 vezes mais rápido
que o modelo original, lançado somente sete anos atrás.
Para que tenham uma ideia da velocidade disso,
se os carros tivessem avançado tanto no últimos sete anos,
hoje poderíamos dar uma volta ao mundo de carro em umas cinco horas.
E isso sem ter de encher o tanque.
Hoje em dia tudo é dado.
Um tuíte é um dado.
Um "like" no Facebook é um dado.
Seu celular se localiza no GPS: um dado.
Escolher um filme para ver no Netflix: outro dado.
Esta avalanche de dados não significa que tenhamos mais conhecimento.
Assim como o petróleo,
os dados que extraímos são crus,
e só depois de refinados através de algoritmos
se convertem em algo realmente valioso.
Vejamos um exemplo simples disso.
Como o telefone prevê a próxima palavra que você vai escrever.
Se quero escrever:
"O futuro é incerto"...
Deveria ter aparecido aí, desculpe.
O celular antecipa minhas palavras.
Obviamente o celular não sabe que estamos falando de TED...
do futuro no TED.
Nem lê minha mente.
Simplesmente, quando o projetaram, usaram muitos dados.
Quando alguém tem uma quantidade enorme, milhões de documentos em castelhano,
antecipar qual é a próxima palavra que você vai escrever
não é tão difícil.
Pode-se ver que depois de escrever "o futuro é",
as pessoas continuam com palavras como "incerto" ou "nosso".
O telefone simplesmente faz isso para todas as combinações de palavras.
Além disso, à medida que o usamos, ele aprende nosso estilo de escrever.
Posso usar este princípio simples para coisas muito mais interessantes.
A Amazon, a gigante de vendas online, faz algo similar para prever
quais produtos vão nos agradar e quais não vão.
Se temos muitos dados sobre centenas de milhões de clientes,
como tem a Amazon,
prever qual é o próximo produto que vamos comprar
não é tão diferente de prever a próxima palavra que vamos escrever.
E mais, a Amazon tem tanta certeza das suas previsões sobre nossos gostos,
que recentemente patenteou um sistema
no qual, antes que façamos uma compra, ele envia o produto à nossa casa.
(Risos)
Se recebemos e dizemos que não queríamos comprar,
a compra pode até sair de graça.
Já sei o que estão pensando.
A Amazon não vai lançar esse serviço aqui.
(Risos)
De repente percebemos que há muitos problemas parecidos com esse.
Pode ser que não haja uma fórmula para o amor,
mas existem dados.
As empresas de encontros online
estão usando algoritmos para melhorar suas previsões
sobre onde encontrar o amor.
Explorando os dados de milhões de usuários,
um desses sites encontrou relações verdadeiramente surpreendentes.
Por exemplo, vou extrair um dado.
Se você for um homem heterossexual
e estiver procurando ter relações no primeiro encontro,
sabem qual é a melhor pergunta que podem fazer a ela?
É: "Você gosta de cerveja?"
Se a resposta for "Sim", há 60% mais de chance
de que ela não veja problemas em ter relações no primeiro encontro.
(Risos)
Se você for mulher e quiser ter relações sexuais no primeiro encontro
pode fazer a mesma pergunta porque funciona.
Na verdade, não importa a pergunta,
a maioria dos homens vão querer ter relações no primeiro encontro.
(Aplausos)
Essa não é a única relação interessante.
Outra que chama a atenção é:
qual é a idade mais atraente para uma pessoa?
Se você for uma mulher de uns 20 anos,
em média, os homens mais atraentes para você têm uns 22 anos.
Para uma mulher de 30,
em média, os homens mais atraentes têm a mesma idade que ela.
Para uma mulher de 50,
os homens mais atraentes têm, em média, 46.
Para os homens, as coisas começam bem parecidas.
Para um homem de 20 anos,
em média, as mulheres mais atraentes têm 20 anos.
Para um homem de 30, as mulheres mais atraentes têm 20 anos.
Para um homem de 40, as mais atraentes têm 20 anos.
(Aplausos)
E para os de 50,
em média, as mais atraentes têm 22.
(Risos)
Além destas estatísticas curiosas,
os algoritmos estão aprendendo algo importante com nossos dados.
Um estudo publicado recentemente mostrou que nos EUA,
um terço dos casamentos recentes começaram na web.
E tanto a taxa de divórcios como a insatisfação dos casais
são menores nos casais que se conheceram na web
do que nos que se conheceram de outras formas.
Encontrar sua outra metade não é simples,
e nem sempre é a pessoa que você esperava.
O melhor exemplo disso
é o asmático e a fumante que se conheceram através do match.com.
Parecia que não tinham nada em comum, no entanto, vão se casar.
Quem teria previsto que seriam um bom casal?
Um algoritmo.
(Risos)
Provavelmente como muitos de vocês,
eu também não ouço rádio.
Por quê?
Porque não há nenhuma estação de rádio que só toque músicas que eu gosto.
O que escuto são serviços online como o Spotify,
que usam algoritmos para prever se uma música vai me agradar ou não.
Desta forma montam um programa personalizado,
que toca somente músicas que gosto.
Pode ser que cada um de nós seja único,
mas existem bilhões de pessoas neste mundo
e muitas têm gostos parecidos aos nossos.
Com dados suficientes posso aprender
se uma música vai agradar ou não antes que alguém a ouça.
Sabem o que é igual a uma estação de rádio que toca músicas que não gostamos?
A educação.
Os planos de estudo, assim como as estações de rádio,
assumem que todos temos os mesmos interesses e habilidades.
Uma escola em Nova Iorque está usando algoritmos
para prever se uma aula será fácil ou difícil para um estudante.
Desta forma, se monta um programa personalizado,
um currículo adaptado às necessidades de cada criança.
Isso resultou, por exemplo, em aumentos de até 50%
nos resultados de matemática comparado às médias nacionais.
No Uruguai damos um notebook a cada criança através do programa Ceibal.
O que vamos fazer com todos esses dados que estamos gerando?
De repente nos damos conta de que num futuro próximo
isso vai se estender a quase todos os aspectos de nossas vidas,
levando inteligência e personalização
a um nível muito difícil de imaginar agora.
Nossos assistentes eletrônicos vão nos conhecer intimamente.
Vão saber nossos gostos e onde estamos,
e vão nos fazer recomendações de quais livros ler ou quais lugares visitar.
Vão antecipar nossas necessidades e aumentar nossa produtividade
a tal ponto, que vamos nos perguntar como vivíamos antes sem eles.
Da mesma forma que hoje nos perguntamos
como podíamos viver sem nossos celulares.
Claro que para fazer tudo isso, os algoritmos precisam de muitos dados.
Por isso todas as grandes empresas como Google ou Facebook
coletam todos os dados que podem sobre vocês.
O Facebook, por exemplo, conhece vocês tão bem
que um estudo publicado recentemente pela Academia de Ciências dos EUA
mostrou que depois de clicar em dez "likes",
um algoritmo pode prever aspectos da sua personalidade
melhor que um colega de trabalho.
Depois de uns 70, melhor que seus amigos.
Depois de 150, melhor que sua mãe.
Depois de uns 300, melhor que seu cônjuge.
Para que tenham uma ideia do quanto eles conhecem vocês,
vou mostrar outra estatística.
Cada um de vocês tem uns 230 "likes" no Facebook.
E este número só está aumentando.
Mas esses algoritmos não podem prever só aspectos da sua personalidade.
Além da educação, outro problema que preocupa a nós, uruguaios
é a segurança.
Em "Minority Report", a polícia do futuro acaba com os assassinatos
prendendo os criminosos antes que cometam o delito.
Com certeza o Philip Dick,
autor do romance que inspirou o filme,
nunca imaginou que haveria um pouquinho de ciência nessa ficção.
Como dizia Mark Twain: "A história não se repete, mas rima".
Os criminosos seguem padrões,
e os algoritmos podem analisar esses padrões nos dados
e estimar onde é provável que ocorra um novo delito.
Armada com esta informação, a polícia pode enviar patrulheiros
para as áreas onde é possível que os criminosos estejam agindo.
Claro que estas previsões não são tão boas
como as dos videntes de "Minority Report".
Mas esses algoritmos existem sim.
Resultados preliminares de várias cidades dos EUA e da Europa
mostram resultados realmente alentadores.
Ainda que seja muito cedo para saber quanto podem reduzir o número de crimes.
Parece que não sobrou nenhum canto da experiência humana
que tenha escapado do poder preditivo dos algoritmos.
Um grupo de investigadores da Microsoft
usou os algoritmos para prever corretamente
20 das 24 categorias do Oscar deste ano.
Incluindo todas as categorias principais
como melhor filme, melhor diretor, atores principais e coadjuvantes.
Nas quatro categorias que erraram
ganhou a sua segunda opção.
Não foi coincidência.
No ano anterior,
previram corretamente 21 das 24 categorias.
No ano anterior a esse, 19.
E não podem prever só o resultado das competições artísticas.
O mesmo grupo da Microsoft
usou algoritmos para prever corretamente
o resultado de todos os jogos da fase eliminatória
do mundial no Brasil em 2014.
E não usaram polvos nem outros animais videntes.
(Risos)
Tudo isto quer dizer que o futuro deixou de ser incerto?
Que nada.
Ainda é muito fácil errar quando se fazem previsões.
Mas quanto mais e melhores forem os dados, menores serão as incertezas.
Existem alguns problemas que entendemos muito bem.
Existem outros, como mercados financeiros,
onde somos simplesmente um pouco melhores que o acaso.
E infelizmente, existem muitos outros, como terremotos ou epidemias,
nos quais avançamos muito pouco.
Mas estamos vivendo uma época maravilhosa.
A inteligência artificial finalmente está começando a cumprir sua promessa.
Hoje em dia, pode-se ligar para alguém na China via Skype
e falar, você em castelhano, e ele em mandarim,
e o Skype traduz automaticamente.
Pode-se entrar num carro do Google e falar para onde quer ir
e o carro leva você até lá.
Isto é ciência, não é ficção.
Mas há dez anos isso parecia impossível.
Esta área avança tão rápido
que até para nós, que trabalhamos nisto, nos surpreendemos todo o tempo.
Prever o futuro é importante
não para satisfazer essa necessidade tão humana de saber o que vai acontecer,
mas pelo poder quase mágico de mudá-lo.
Sou só um nerd com um computador,
mas esse é o nosso superpoder.
Não somos o Batman, mas podemos acabar com os crimes.
Não somos o Doutor House,
mas podemos prevenir doenças antes que surjam.
Apesar dos problemas que essa tecnologia possa trazer,
como a falta de privacidade, ou um possível desemprego,
o potencial que tem para melhorar nossas vidas
está limitado somente à nossa imaginação.
Ajudar a prevenir suicídios,
a melhorar o tráfego,
a acabar com epidemias, a melhorar a produtividade de nossas colheitas
é só a ponta do iceberg do que é possível fazer.
Gostemos ou não, essa tecnologia chegou para ficar.
Mas, para que o impacto seja positivo, somente depende de como escolhemos usá-la.
Muito obrigado.
(Aplausos)