Como construir um cérebro: descoberta responde ao mistério evolucionista

“Neurônios excitatórios “ir” processam informações e fornecem ordens dizendo a outros neurônios o que fazer. Neurônios inibitórios “não-ir” restringem a atividade de neurônios excitatórios para que eles não sejam todos ativados ao mesmo tempo. Muito “ir” leva ao excesso de disparo dos neurônios vistos na epilepsia, enquanto o excesso de “não-ir” causa problemas cognitivos. Os pesquisadores descobriram como o equilíbrio correto é alcançado no número de neurônios “ir” e “não-ir”, estudando os cérebros de ratos em desenvolvimento. Como a proporção dos dois tipos de células em todos os mamíferos é notavelmente similar, os resultados provavelmente se aplicam aos humanos.”

Veja mais em: https://www.eurekalert.org/pub_releases/2018-05/kcl-htb052918.php

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Inteligência Artificial x Mercados Reais – Parte 2

O que podemos esperar, em termos de visão de futuro, em um cenário de evolução cognitiva dos mercados?
Ou ainda, até que ponto a evolução da inteligência artificial irá impactar as estratégias dos investidores e players de mercado?
Antes que você imagine que a lógica de evolução cognitiva aplica-se apenas para o mercado financeiro ou ainda mercado de capitais, proponho que ela seja estendida para todo e qualquer mercado, onde existam agentes econômicos, como por exemplo o mercado de energia, ou mercado de trabalho, ou ainda mercado de conteúdos na internet, como os próprios e-books.
Sem dúvida temos uma convergência cognitiva de seleção natural e competitividade nos mercados, buscando e elegendo os players ou investidores mais competentes.
O impacto dessa competência no mercado é extremamente significativo, pois pode-se considerar cada vez mais temerário, ou até irresponsável, não examinar e pensar com o máximo de detalhes antes, durante e depois de qualquer operação — ou transação, se você preferir — no mercado.
E a forma de medir esse impacto é monitorar a evolução cognitiva dos mercados nas mais variadas competições de players que fazem parte dele, identificando riscos e oportunidades de poucos vencedores dominarem as ciências cognitivas e seus resultados financeiros.
Com a evolução das máquinas e computadores, principalmente nos últimos anos, nos deparamos com novas camadas de técnicas e sistemas para operação de forma automática, impulsionadas por tecnologias que exploram conceitos de união de arte e ciência cada vez mais novos e desafiadores.
Mas um dos grandes problemas que a tecnologia trouxe para o mercado é que ela permite que toda e qualquer técnica possa ter sucesso em determinado momento.
Além disso, nem sempre é fácil mensurar a qualidade de nosso sucesso. Ou seja, muitas vezes o que parece bons resultados nada mais são boa sorte.
E a sorte pode ser uma grande inimiga dos sistemas automatizados, uma vez que ela irá abstrair a realidade da qualidade das estratégias e Setups escolhidos, para sofrerem, após um período de inércia, as perdas naturais de sistemas aleatórios operando no mercado de capitais.
E a tecnologia deve nos livrar da sorte, pelo menos até onde é possível, antes que ela se torne um grande problema.Ou seja, não existem soluções determinísticas para enfrentar a complexidade dessa realidade atual, mas acredito que essa seja a principal função das ciências cognitivas e a sua mais abstrata e relevante camada de atuação, ou seja, a descoberta em tempo real das melhores técnicas e estratégias nos mais variados mercados e processos decisórios.
Isso acontece porque os padrões de mercado são cada vez mais curtos, forçando a mudança de cultura de encontrar a técnica perfeita para a capacidade de percepção rápida de padrões e reação com troca de técnica, conforme os riscos e oportunidades que se apresentam a cada instante.
E nesse nível de abstração, feito cada vez mais através da codificação de complexos algoritmos, a maior parte deles fechados, as fronteiras são rompidas a todo momento, aumentando cada vez mais a necessidade de investimentos em tecnologias de hardware, firmware e software por parte dos players e investidores.

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Rogerio Figurelli – @ 2018-05-26

A Dieta do Trader: O desafio de perder peso e ganhar dinheiro

Se você é um trader, operando diariamente no Mercado de Capitais, sabe muito bem que o desafio de ganhar dinheiro, pelo menos de forma consistente, não é nada fácil.
Mas talvez os fatores críticos para isso sejam muito similares ao desafio de perder peso, através de uma dieta. Não por menos, talvez seu retorno sofra o famoso ‘efeito sanfona’ de quem faz dietas, ou seja, a constante oscilação de peso, perdas e ganhos.
E mesmo que as razões para isso sejam as mais diversas, passando pelas questões emocionais, presentes nas dietas e no trading, e a falta de planejamento correto, considero que identificar e dominar os fatores críticos para o sucesso, tanto da dieta, como da operação no intradiário, seja muito similar e relevante.
E essa metáfora poderá trazer o benefício de você entender melhor como funcionam as questões emocionais e de planejamento, dominadas e sistematizadas pelos robôs, mas de difícil controle por nós, humanos.
Na verdade, como trabalho bastante com robôs e inteligência artificial, criei essa metáfora apenas para ajudar a traduzir um pouco o meu aprendizado e engenharia reversa para a vida real, e de como ele se repete nos mais variados problemas humanos, principalmente os que envolvem decisões com forte viés emocional.
Portanto, não espere que alguma informação nesse livro possa de fato melhorar sua dieta ou ganhos no dia a dia, pois não há como garantir isso. Além do mais, não sou médico nem assessor de investimentos, que seriam as pessoas adequadas para qualquer aconselhamento nessas áreas.
Ou seja, o objetivo desse livro é apenas o de auxiliar na reflexão de como o controle emocional e a sistematização podem mudar a forma de você encarar a balança, o mercado, e, quem sabe, várias outros desafios do dia a dia, impactados pelos sentimentos, nas suas decisões.

Veja mais em: https://www.amazon.com.br/Dieta-Trader-desafio-perder-dinheiro-ebook/dp/B07334LPRB/ref=sr_1_1?s=digital-text&ie=UTF8&qid=1499172401&sr=1-1

Caos Inovador: A inovação na Era dos Robôs

A inovação, a meu ver, é cada vez mais caótica, ou, no melhor dos casos, caórdica.
Mas, apesar disso, existem várias soluções no mercado que buscam encontrar uma ordem para a inovação. Nenhuma crítica a elas, apenas quero reforçar como isso ajuda a formar o paradigma de que existe ordem no processo de inovação.
E o desafio, em termos de inovação, do cenário atual de socialização do processo cognitivo, é que mudam os paradigmas até mesmo do processo criativo, ou seja, devemos cada vez mais inovar para inovar.
A nova inovação surge tanto da consciência humana, como da consciência artificial, ou das máquinas, e será cada vez mais real no mercado, mas isso não indica que ela irá substituir a do homem.
Afinal, já temos a consciência artificial artificial, tomando várias decisões no mundo real, ou seja, uma consciência híbrida, ponderada entre a visão da inteligência artificial forte, em raros casos, com a inteligência humana.
Mas que decisão irão tomar ou executar as máquinas quando ‘perceberem’ injustiças sociais sustentadas pela ganância de alguns?
Ou ainda, quando ‘perceberem’ os riscos e o potencial destrutivo das armas nucleares?
Será que conseguirão mudar seus criadores ou donos?
Ou herdarão os mesmos vícios do egoísmo e da falta de consciência, que leva o mundo para as injustiças e incertezas cada vez maiores.
Em um cenário assim, de conflito de consciências, reais e artificiais, a inovação irá depender cada vez mais do domínio do caos.
Por exemplo, buscamos criar máquinas e robôs perfeitos, sem falhas e erros.
Mas com a inteligência artificial enfrentando problemas cada vez mais humanos, o caminho que me parece mais correto é o de controlar a qualidade do sistema, dando a oportunidade para as falhas e erros acontecerem, dentro de um processo evolucionário.
Na verdade, fazendo isso, nada mais estaremos fazendo que imitar a natureza, e sua sabedoria infinita, para descobrir a ordem, a partir do caos.
Ou seja, o caos inovador.

Veja mais em: https://www.amazon.com.br/dp/B073PRC76M/ref=sr_1_3?s=digital-text&ie=UTF8&qid=1499172222&sr=1-3

 

Big Mind: Unindo o real e o artificial para criar robôs cada vez mais sábios

Na arquitetura que proponho, como base para formação do Big Brain, busco separar os dados e processamento em duas camadas, como acontece de forma similar em nosso cérebro, com o processamento consciente e inconsciente. No caso, o processamento de Big Data estaria focado exclusivamente na produção de inteligência a partir dos dados, entregues diretamente para o processamento de Data. Na prática, não há nenhuma regra ou compromisso que a inteligência produzida pelo processamento de Big Data se transforme em informações relevantes para os sistemas que irão, de alguma forma, consumir essa inteligência. O relevante mesmo é que ela seja permanentemente produzida, sem nenhuma perda de dados de entrada para isso.
Outro ponto relevante da arquitetura é a análise de toda e qualquer entrada de transações, seja já diretamente no formato de dados estruturados, seja em formatos variados, como previsto pelo V de variedade do conceito de Big Data. Esse processamento de Big Data, desde o tratamento de dados primários até a produção e análise de informações, com formação de regras de inteligência, deve ser um processo contínuo, sem interrupções, qualificando cada vez mais o processamento de Data, que seria a área mais nobre da arquitetura, com limitações bem maiores de recursos.
Além disso, a ideia é permitir que a interface com os tradicionais sistemas e dispositivos de mercado possa ser feita para qualquer coisa, como por exemplo um automóvel. Ou seja, a mesma arquitetura válida para a interface com um computador ou servidor, ou ainda um smartphone ou tablet, deve ser válida para a interface com qualquer outro objeto, desde que obviamente esse possua alguma comunicação com o processamento de Data.
A possibilidade de adotar a mesma arquitetura para qualquer Sistema ou Coisa, ou Tudo, com exatamente a mesma interface e protocolos, abre as portas para a máxima aquisição de dados, informações e inteligência do ambiente externo para o processamento de Data ou Big Data, e, como veremos mais adiante, como substrato para formação do Big Brain.
E se analisarmos os aspectos emocionais dos mercado como uma grande mente, podemos criar modelos onde a evolução do Big Brain nos conduz para uma super mente artificial, ou como chamarei, o Big Mind.
Mas antes que você imagine que a lógica de evolução cognitiva que apresentarei no livro aplica-se apenas para o mercado financeiro ou ainda mercado de capitais, proponho que ela seja estendida para todo e qualquer mercado, onde existam agentes econômicos, como por exemplo o mercado de energia, ou mercado de trabalho, ou ainda mercado de conteúdos na internet, como os próprios e-books.
Sem dúvida temos uma convergência cognitiva de seleção natural e competitividade nos mercados, buscando e elegendo os players ou investidores mais competentes.
O impacto dessa competência no mercado é extremamente significativo, pois pode-se considerar cada vez mais temerário, ou até irresponsável, não examinar e pensar com o máximo de detalhes antes, durante e depois de qualquer operação – ou transação, se você preferir – no mercado.
E a forma de medir esse impacto é monitorar a evolução cognitiva dos mercados nas mais variadas competições de players que fazem parte dele, identificando riscos e oportunidades de poucos vencedores dominarem as ciências cognitivas e seus resultados financeiros.

Veja mais em: https://www.amazon.com.br/Big-Mind-Unindo-artificial-s%C3%A1bios-ebook/dp/B072BDW4TF/ref=sr_1_2?s=digital-text&ie=UTF8&qid=1493924324&sr=1-2