A Era da Predição

Algoritmos, IA e as sombras voláteis do risco

MIT Press, 2023

15 minutes de lecture

8 points à retenir

Audio et texte

Aperçu

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

getAbstract synthétise des ouvrages* qui permettent aux utilisateurs de mieux comprendre le monde pour le rendre meilleur. Quel que soit le livre que nous sélectionnons pour notre bibliothèque, il doit se distinguer par l'un ou l'autre des deux critères suivants :

Enrichissant – Les enseignements que vous en tirerez orienteront et amélioreront vos décisions.

Utile – Les conseils pratiques qui sont dispensés vous aideront à améliorer la prise de décision.

Nous évaluons chaque contenu sur une échelle de 1 à 10 en fonction de ces deux qualités essentielles . La note attribuée vous permet de classer les titres de votre liste de lecture de Plaisant (5) à Excellent (10). Les livres qui obtiennent moins de 5 ne font pas l'objet d'une publication. Voici ce que signifie chaque note :

10 – Excellent. Un livre utile et/ou instructif qui, outre ses nombreuses qualités, fait office de classique du genre. Une référence.
9 – Superbe. Un livre utile et/ou instructif extrêmement bien écrit et structuré, qui présente de multiples caractéristiques positives et aucune lacune notable.
8 – Très bien. Un livre utile et/ou instructif qui présente de multiples caractéristiques positives mais quelques points faibles. L'ouvrage peut par exemple présenter les dernières découvertes dans un domaine spécialisé et être rédigé par un expert, mais pécher par son style d'écriture.
7 – Bien. Un livre utile et/ou instructif, qui combine deux ou plusieurs caractéristiques positives. Il peut par exemple contenir des idées novatrices, présentées de manière engageante.
6 – Appréciable. Un livre utile et/ou instructif, qui présente au moins un aspect engageant. Il peut, par exemple, être particulièrement bien structuré.
5 – Plaisant. Un livre utile et/ou instructif, même si le contenu pourrait être amélioré. Ce livre peut par exemple prodiguer des conseils utiles dans certains domaines, mais être répétitif et sans relief particulier.

*getAbstract synthétise bien plus que des livres. Nous recherchons tous types de contenus pouvant intéresser nos lecteurs : des livres, mais également des articles, des rapports, des vidéos et des podcasts. Nos classifications sont valables pour les livres, mais également pour les autres formats que nous proposons.

Qualidades

Analítico
Revelador
Visionário

Si la notation vous indique le niveau qualitatif du livre en fonction de nos deux critères principaux, elle n'explique aucune caractéristique particulière. Nous nous appuyons donc sur 20 qualités qui définissent les traits essentiels de l'ouvrage :

Pratique – Vous obtiendrez des conseils que vous pourrez aisément mettre en pratique sur votre lieu de travail ou dans des situations quotidiennes.
Analytique – Vous comprendrez les mécanismes internes du sujet abordé.
Connaissance du contexte – Vous aurez accès à des connaissances contextuelles pouvant servir de base à l'action ou à l'analyse.
Audacieux – Vous découvrirez des arguments susceptibles de rompre avec les points de vue dominants.
Complet – Vous trouverez une étude exhaustive du sujet.
Exemples concrets – Vous obtiendrez des conseils pratiques illustrés par des récits d'applications concrètes ainsi que des anecdotes authentiques.
Polémique – Vous serez confronté à des idées faisant l'objet d'un débat animé.
Éloquent –Vous prendrez plaisir à découvrir un ouvrage rédigé ou composé de main de maître.
Captivant – Vous serez captivé par cet ouvrage du début à la fin.
Révélateur – Vous découvrirez des informations très surprenantes.
Niveau débutant – Cet ouvrage constitue un bon point de départ si vous avez peu ou aucune expérience/connaissance du domaine traité.
Niveau Expert – Vous obtiendrez des informations/recommandations spécialisées utiles dans votre domaine de spécialité.
Sujet d'actualité – Plongez au cœur d'un thème qui fait l'objet d'un vif débat.
Innovant – Découvrez des idées et des concepts innovants sur des tendances et des produits inédits.
Vu de l'intérieur – Vous aurez le privilège d'être initié par un spécialiste du domaine.
Stimulant – Vous aurez envie de mettre immédiatement en pratique les conseils prodigués.
Aperçu – Vous acquerrez une appréciation globale du sujet et de ses aspects principaux.
Approche scientifique – Vous aurez accès à des faits et des chiffres fondés sur la recherche scientifique.
Visionnaire – Vous aurez un aperçu de l'avenir et ce qu'il vous réserve.
Bien structuré – Vous trouverez ce contenu particulièrement bien structuré, ce qui facilite l'adhésion à ses idées ou leur mise en œuvre.

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.