A Era da Predição

Algoritmos, IA e as sombras voláteis do risco

MIT Press, 2023

15 min. de leitura

8 Ideias Fundamentais

Áudio & Texto

Sobre o que é?

O surgimento do big data e de modelos de previsão de aprendizagem das máquinas cada vez mais precisos vem revolucionando diversos setores e a vida como você a conhece.

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Avaliação Editorial

Na getAbstract, resumimos os livros* que ajudam as pessoas a entenderem o mundo, tornando-o um lugar melhor. Tudo o que selecionamos para a nossa biblioteca deve se destacar em uma das duas qualidades principais a seguir:

Esclarecedor – Você vai aprender conteúdos que vão ajudar você a tomar decisões melhores.

Útil – Você vai seguir conselhos práticos que vão ajudar você a se aprimorar no que faz.

Classificamos cada conteúdo em uma escala de 1 a 10 em relação a estas duas qualidades principais. As nossas avaliações ajudam você a escolher os títulos para a sua lista de leitura, indo de robusto (5) a brilhante (10). Os livros que classificamos abaixo de 5 não são resumidos. A seguir, confira o significado de cada nível da avaliação:

10 – Brilhante. Um livro útil e/ou esclarecedor que, além de atender aos mais elevados padrões em todos os aspectos pertinentes, destaca-se até mesmo entre os melhores. Ele se torna muitas vezes um clássico instantâneo e uma leitura obrigatória para qualquer pessoa.
9 – Superior. Um livro útil e/ou esclarecedor que é extremamente completo, tem muitos pontos fortes e nenhuma deficiência a ser mencionada.
8 – Muito bom. Um livro útil e/ou esclarecedor que tem um número substancial de qualidades notáveis sem se sobressair em todas as áreas. Apresenta as últimas descobertas em um tópico e é escrito por um especialista renomado, mas carece de um pouco de estilo.
7 – Bom. Um livro útil e/ou esclarecedor que combina dois ou mais pontos fortes notáveis; por exemplo, contém ideias incomumente novas e as apresenta de uma maneira envolvente.
6 – Notável. Um livro útil e/ou esclarecedor que se destaca por pelo menos um aspecto; por exemplo, é particularmente bem estruturado.
5 – Robusto. Um livro útil e/ou esclarecedor, apesar das suas deficiências óbvias. Por exemplo, pode oferecer conselhos decentes em algumas áreas, ao mesmo tempo que é repetitivo ou normal demais em outras.

*A getAbstract resume muito mais do que apenas livros. Analisamos todo tipo de conteúdo que possa interessar ao nosso público: além de livros, resumimos também artigos, relatórios, video talks e podcasts. O que apresentamos aqui sobre os livros se aplica a todos os formatos cobertos.

Qualidades

Analítico
Revelador
Visionário

Embora a classificação indique a qualidade de um livro de acordo com nossos dois critérios principais, ela não diz muito sobre suas características definidoras específicas. Portanto, utilizamos um conjunto de 20 qualidades para caracterizar cada livro de acordo com os seus pontos fortes:

Aplicável – Você vai receber conselhos que podem ser aplicados diretamente no local de trabalho ou em situações cotidianas.
Analítico – Você vai entender o funcionamento interno do assunto.
Conhecimento Contextualizado – Você vai obter conhecimentos contextuais como um modelo para ação ou análise consciente.
Controverso – Você vai ser confrontado com opiniões capazes de gerar debates fervorosos.
Audaz – Você vai encontrar argumentos que podem romper com perspectivas predominantes.
Abrangente – No resumo vão ser abordados todos os aspectos do assunto.
Exemplos Práticos – Você vai receber conselhos práticos ilustrados com exemplos práticos ou histórias do mundo real.
Eloquente – Você vai desfrutar de um texto extremamente bem escrito ou apresentado.
Cativante – Você vai querer ler ou assistir o conteúdo até o final.
Revelador – Você vai ter acesso a ideias altamente surpreendentes.
Para Iniciantes – Você vai encontrar uma boa cartilha caso seja um aprendiz com pouca ou nenhuma experiência/conhecimento prévio.
Para Especialistas – Você vai obter os conhecimentos ou instruções de alto nível que necessita como especialista.
Hot Topic – Você vai estar no meio de uma questão altamente debatida.
Inovativo – Você vai receber ideias e insights mais recentes sobre novos produtos ou tendências.
Conhecimento de Causa – Você vai ter o privilégio de aprender com alguém que conhece profundamente o assunto.
Inspirador – Você vai querer colocar em prática imediatamente o que acabou de ler.
Panorama Geral – Você vai receber uma abordagem ampla do assunto, na qual todos os seus principais aspectos são mencionados.
Baseado na Ciência – Você vai obter fatos e números baseados em pesquisas científicas.
Visionário – Você vai ter uma ideia do futuro e do que isso pode significar para a sua vida.
Bem-estruturado – Você vai receber um conteúdo particularmente bem organizado para facilitar o seu entendimento ou aplicação.

Recomendação

A humanidade está à beira de uma nova era, escrevem Igor Tulchinsky e Christopher Mason. Os algoritmos de IA e o aumento exponencial do big data estão oferecendo aos cientistas de uma infinidade de setores os meios para alavancar o poder de previsões cada vez mais precisas, reduzindo a incerteza e muitos dos riscos associados. Com base na sua experiência em previsões quantitativas em finanças e genômica, Tulchinsky e Mason refletem sobre as formas complexas pelas quais a aprendizagem automática e os algoritmos preditivos poderiam transformar radicalmente o futuro da humanidade.

Resumo

Na “Era da Predição”, os cientistas estão reduzindo a incerteza nos diversos setores.

A sociedade está entrando em uma nova era, a “Era da Predição”, na qual bilhões de algoritmos permitem que as pessoas identifiquem eventos futuros antes que eles aconteçam, reduzindo a incerteza e o risco. Quer seja no mapeamento do genoma humano ou na análise de dados do mercado financeiro, o aumento exponencial de dados e o surgimento de tecnologias como a IA estão dando aos cientistas novas ferramentas para identificar padrões e fazer previsões cada vez mais precisas.

Embora a pandemia da COVID-19 não tenha sido de forma alguma um “triunfo da previsão”, a humanidade respondeu ampliando as possibilidades e perspectivas preditivas de várias maneiras, aproveitando o potencial do big data. Por exemplo, em parceria com a Pfizer, a BioNTech utilizou algoritmos treinados em aprendizagem automática para criar previsões, permitindo-lhe criar em apenas nove meses uma vacina contra o COVID-19 aprovada pela Food and Drug Administration dos EUA.

Empregue perspectivas diversas ao construir modelos para obter melhores insights por meio do big data.

Os ...

Sobre os autores

Igor Tulchinsky é o fundador, CEO e presidente da WorldQuant, uma empresa global de gestão de ativos quantitativos. Ele atua como investidor, capitalista de risco, filantropo, empresário e escritor. Christopher E. Mason é professor de genômica, fisiologia e biofísica na Weill Cornell Medicine e diretor fundador da WorldQuant Initiative for Quantitative Prediction.