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Quando, em 1956, o cientista da computação americano John McCarthy cunhou o termo “inteligência artificial”, durante uma conferência na universidade de Dartmouth, nos Estados Unidos, a intenção já era desenvolver máquinas capazes de livrar os seres humanos de tarefas de alguma complexidade, porém largamente enfadonhas.
“A proposta é usar todo o nosso conhecimento para construir um programa de computador que saiba e, também, conheça”, resumiu McCarthy, expressando uma ambição que vem de muito antes de ele proferir tais palavras. Uma narrativa mitológica judaica, por exemplo, já apresentava, milênios atrás, a ideia de um ser artificial pensante, o Golem, feito de barro e que serviria os humanos. Na Idade Média, alquimistas chegaram a sonhar em dar vida à criatura por eles batizada de Homunculus. Era apenas um devaneio que o tempo e a ciência se encarregaram de trazer para o plano das realidades.
E a inteligência artificial (IA) de hoje em dia, tal como foi formulada por McCarthy, é a concretização dessa aspiração que se confunde com a história. No entanto, no momento em que a humanidade parece estar perto de construir um robô capaz de substituir o homem em um sem-número de atividades – o Golem do século XXI –, o que poderia ser motivo de unânime comemoração arrasta consigo o pavor de que tais softwares deixem milhões de seres humanos desempregados. A preocupação é tamanha que o tema ganhou lugar de destaque na agenda do Fórum Econômico Mundial – evento anual que reúne líderes políticos e empresariais em Davos. Segundo levantamento feito pela organização do fórum, a soma de empregos perdidos para a IA será de 5 milhões nos próximos dois anos. No estudo, as áreas de negócios mais afetadas serão as administrativas e as industriais.
Um estudo publicado pela consultoria americana McKinsey avalia que em torno de 50% das atividades tidas como repetitivas serão automatizadas na próxima década. Nesse período, no Brasil, 15,7 milhões de trabalhadores serão afetados pela automação. Em todo o mundo, o legado da mecanização avançada será de até 800 milhões de pessoas à procura de oportunidades de trabalho. Desse total, boa parte terá de se readaptar, mas 375 milhões deverão aprender competências inteiramente novas para não cair no desemprego.
Nem tudo, entretanto, é pessimismo. Os economistas ingleses Richard e Daniel Susskind, ambos professores de Oxford, defendem a ideia de que quando atribuições são extintas, ou modificadas, os seres humanos se transformam no mesmo ritmo. “O benefício é que os profissionais farão mais, em menos tempo”, defendem. Para eles, a bonança tecnológica levará à criação de novos tipos de emprego.
(Veja, 31.01.2018. Adaptado)
Elas vão substituir você
Quando, em 1956, o cientista da computação americano John McCarthy cunhou o termo “inteligência artificial”, durante uma conferência na universidade de Dartmouth, nos Estados Unidos, a intenção já era desenvolver máquinas capazes de livrar os seres humanos de tarefas de alguma complexidade, porém largamente enfadonhas.
“A proposta é usar todo o nosso conhecimento para construir um programa de computador que saiba e, também, conheça”, resumiu McCarthy, expressando uma ambição que vem de muito antes de ele proferir tais palavras. Uma narrativa mitológica judaica, por exemplo, já apresentava, milênios atrás, a ideia de um ser artificial pensante, o Golem, feito de barro e que serviria os humanos. Na Idade Média, alquimistas chegaram a sonhar em dar vida à criatura por eles batizada de Homunculus. Era apenas um devaneio que o tempo e a ciência se encarregaram de trazer para o plano das realidades.
E a inteligência artificial (IA) de hoje em dia, tal como foi formulada por McCarthy, é a concretização dessa aspiração que se confunde com a história. No entanto, no momento em que a humanidade parece estar perto de construir um robô capaz de substituir o homem em um sem-número de atividades – o Golem do século XXI –, o que poderia ser motivo de unânime comemoração arrasta consigo o pavor de que tais softwares deixem milhões de seres humanos desempregados. A preocupação é tamanha que o tema ganhou lugar de destaque na agenda do Fórum Econômico Mundial – evento anual que reúne líderes políticos e empresariais em Davos. Segundo levantamento feito pela organização do fórum, a soma de empregos perdidos para a IA será de 5 milhões nos próximos dois anos. No estudo, as áreas de negócios mais afetadas serão as administrativas e as industriais.
Um estudo publicado pela consultoria americana McKinsey avalia que em torno de 50% das atividades tidas como repetitivas serão automatizadas na próxima década. Nesse período, no Brasil, 15,7 milhões de trabalhadores serão afetados pela automação. Em todo o mundo, o legado da mecanização avançada será de até 800 milhões de pessoas à procura de oportunidades de trabalho. Desse total, boa parte terá de se readaptar, mas 375 milhões deverão aprender competências inteiramente novas para não cair no desemprego.
Nem tudo, entretanto, é pessimismo. Os economistas ingleses Richard e Daniel Susskind, ambos professores de Oxford, defendem a ideia de que quando atribuições são extintas, ou modificadas, os seres humanos se transformam no mesmo ritmo. “O benefício é que os profissionais farão mais, em menos tempo”, defendem. Para eles, a bonança tecnológica levará à criação de novos tipos de emprego.
(Veja, 31.01.2018. Adaptado)
Paciente I: homem idoso, tabagista. Paciente II: síndrome de Marfan. Paciente III: arterite de Takayasu.
Inflamação proximal dos ramos da aorta, aneurisma de aorta ascendente mais escoliose e aneurisma de aorta abdominal correspondem, correta e respectivamente a:
I. pH > 7,45 e pCO2 baixo. II. pH = 7,40, bicarbonato e pCO2 baixos. III. pH = 7,35 e pCO2 normal.
Risco iminente de falência respiratória, crise em fase inicial e crise prolongada correspondem correta e respectivamente a:
Paciente I: tabagismo de 70 maços-ano. Paciente II: índice de massa corpórea de 51 kg/m2. Paciente III: hemograma com 10% de eosinófilos.
E os seguintes achados laboratoriais (LAB) sendo GAaO2 o gradiente alvéolo-arterial de oxigênio.
LAB 1: hipercapnia com GAaO2 próximo do normal. LAB 2: hipercapnia com GAaO2 aumentado. LAB 3: hipocapnia com GAaO2 aumentado.
As correspondências mais prováveis são: