Compartilho a idéia de Clemente Nobrega. Quando se há muita massa de dados você consegue prever o resultado de outra massa. Quanto mais massa houver, melhor a precisão do resultado. Isso ocorre em tudo, doenças, bolsa de valores, clima, etc.
Segue o texto:
Algoritmos e regras estatísticas estão passando a perna em especialistas em vários campos. Se você preza seu saber, cuidado! Pode haver um algoritmo à sua espreita.Experts em prever a qualidade de safras de vinho têm sido derrotados por algorítmos. Produtores de cinema têm levado surras ao estimar a bilheteria de novos lançamentos (e já consultam uma empresa chamada Epagogix.com para mudar roteiros e prever receitas).
Técnicos avaliam jogadores sem nunca os terem visto jogar. Cassinos prevêem direitinho quanto dinheiro podem tirar de certo cliente antes que ele pare de jogar. Está ficando forte demais para ser ignorado.O nome da coisa é “decisão com base em evidência”. (INNOVATRIX ,meu livro mais recente) bem que poderia se chamar “inovação com base em evidência”-é a mesmíssima idéia.
A capacidade de fazer experimentos processando informações sobre o comportamento real dos consumidores, fez do Google uma agência de propaganda “matemática”.É isso o que ele é.A Target,cadeia concorrente do Wal Mart, usa esses algirítimos adoidado.Veja como eles descobrem que uma cliente está grávida antes do pai dela saber
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O que dizer num anúncio de cerveja – “Melhor sabor” ou “Menos ressaca”? Teste os dois no Google. O sistema alterna os anúncios e seleciona (automaticamente) aquele em que o pessoal clica mais. Chega daquelas teorias malucas sobre o “percurso do olhar” de uma pessoa ob-servando um anúncio impresso (“primeiro ela olha para o canto superior direito, depois desce em diagonal..”). Eu hein!Não é melhor ficar com o que funciona?
Os médicos vão espernear, mas terão de encarar: agorítimos podem descobrir as rotas de solução para certas condições de saúde melhor do que eles.Medicina baseada em evidência. É só haver um banco de dados (com muitos dados) para que o algoritmo descubra padrões que especialista algum consegue.
O que funcionaria melhor: um programa tipo “bolsa família” que embutisse, de início, algumas exigências (contrapartidas) ,ou simples distribuição de dinheiro? O programa Progresa /Oportunidades no México, foi testado em 506 aldeias selecionadas aleatoriamente com e sem contrapartidas. Os resultados foram tão convincentes que o programa (com contrapartidas) foi estendido para todo o país. Política pública baseada em evidência.
Profissões baseadas em opinião de experts tendem a desaparecer. Lembra do avaliador de empréstimo bancário? Um dia ele já foi bem pago. Sumiu. Foi substituído por operadores de callcenter que repetem scrpits sugeridos por computador.Estamos obtendo resultados sem teoria.Ciência tradicional é coletar observações (dados) sobre eventos, construir uma teoria a partir dos dados, e usá-la para prever eventos ainda não observados.
Ocorre que quando se tem muitos (muitos,muitos) dados você pode pular a etapa “teoria” e prever direto o resultado. Como o Google faz.Exemplo:quando você erra na digitação de uma palavra, o Google sugere a grafia correta. Como faz isso sem uma gramática embutida? Ele registra que quando alguém tecla uma palavra “X” e ele pergunta – “você não estava querendo teclar Y?” – muita gente diz que sim.
O mecanismo é baseado no registro de todos os “X” e “Y”. É assim também que traduz qualquer língua para qualquer outra. Seu banco de dados, alimentado por versões dos mesmos documentos em várias línguas, produz (na força bruta) uma correspondência entre arquiteturas de gramáticas numa e noutra.
Quando traduz, ele varre zilhões de trechos dessas arquiteturas que, agregados, fazem o link “disso” para “aquilo”,de uma língua para outra. Ninguém do Google que trabalhou na construção do tradutor do chinês para o inglês, sabia chinês. Só havia dados. Pentabytes de dados, como eles dizem. Para quê teoria se você tem dados? Comportamento humano, por exemplo. Para quê ficar perguntando por que as pessoas fazem o que fazem? O fato é que fazem, e é possível prever o que farão sem teoria.
Algoritmos acham padrões onde a ciência não consegue. Mas, se essa computação “pentabyteana” pode substituir a teoria, será que bancos de computadores interligados (como neurônios num super-cérebro) não pode-riam produzir um tipo de “supermente”?
A metáfora do computador “Hal”, no filme “2001 – Uma odisséia no Espaço” (de 1966), pode tornar-se real?“Hal” seqüestrara o comando da nave (como os computadores do Google parecem fazer com nossas mentes). O astronauta Dave tenta desligar seus circuitos para recuperar o comando. “Hal” implora: Dave, estou com medo. Por favor, não me desligue, minha mente está indo embora”. Se tentarmos nos desligar dos super-processadores do Google, será que eles reagirão? Que tipo de mente restará em nós, já que a anterior foi desprogramada? Nicholas Carr, um fino comentarista das coisas da era digital, diz: “o filme profetiza que à medida que dependemos mais de computadores para mediar nossa compreensão do mundo, nossa inteligência vai se achatando”. O filme termina com um “Dave” infantil, dentro de uma bolha, em posição fetal, flutuando no espaço e observando a Terra de longe.
