{"id":961,"date":"2016-03-26T16:49:21","date_gmt":"2016-03-26T19:49:21","guid":{"rendered":"http:\/\/tdibrasil.org\/?p=961"},"modified":"2021-10-10T03:49:25","modified_gmt":"2021-10-10T06:49:25","slug":"design-inteligente-em-acao-otimizacao","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/tdibrasil.org\/index.php\/2016\/03\/26\/design-inteligente-em-acao-otimizacao\/","title":{"rendered":"Design Inteligente em A\u00e7\u00e3o: Otimiza\u00e7\u00e3o"},"content":{"rendered":"

\"\"No passado abordamos v\u00e1rias ci\u00eancias que se baseiam em princ\u00edpios do design<\/em> inteligente: dentre elas, arqueologia<\/a>, ci\u00eancia forense<\/a>, criptologia<\/a>, inform\u00e1tica<\/a>, SETI e SEETI<\/a>, e outras. Com base em um artigo recente que descreve uma fa\u00e7anha not\u00e1vel, \u00e9 oportuno analisar mais uma: otimiza\u00e7\u00e3o. O artigo<\/a> da University of Washington, dos pesquisadores de aprendizado de m\u00e1quina (machine-learning<\/em>) Abram Friesen e Pedro Domingos, \u00e9 bem descrito pela UW News<\/a><\/em>. Jennifer Langston define otimiza\u00e7\u00e3o e mostra qu\u00e3o \u00fatil esta \u00e1rea \u00e9.<\/p>\n

<\/p>\n

“A chave para resolver muitos dos mais importantes problemas<\/strong> nos neg\u00f3cios, ci\u00eancia e tecnologia est\u00e1 na otimiza\u00e7\u00e3o \u2013 encontrar os valores para vari\u00e1veis que resultem no mais alto benef\u00edcio<\/strong>.”<\/p><\/blockquote>\n

<\/p>\n

\n

“Seja para escolher quais a\u00e7\u00f5es comprar, qual o melhor resultado para uma pesquisa<\/strong>, qual a melhor predi\u00e7\u00e3o<\/strong> para as pr\u00f3ximas elei\u00e7\u00f5es presidenciais ou qual a melhor forma de encadear amino\u00e1cidos<\/strong> em uma nova droga<\/strong> para lutar contra mal\u00e1ria ou c\u00e2ncer, a otimiza\u00e7\u00e3o \u00e9 crucial para obtermos o que queremos<\/strong>. Quando um problema \u00e9 simples, podemos programar um computador para resolv\u00ea-lo<\/strong>. Quando \u00e9 muito complexo para tal, \u00e9 por meio da otimiza\u00e7\u00e3o que o computador encontra a solu\u00e7\u00e3o por si mesmo<\/strong>.” [\u00canfase acrescentada.]\n<\/blockquote>\n

Todos n\u00f3s sabemos que um computador \u00e9 incapaz de encontrar uma solu\u00e7\u00e3o s\u00f3 por si mesmo. Um algoritmo apropriadamente desenvolvido para tanto, contudo, pode aparentemente resolver tudo automaticamente.<\/p>\n

Em sua ess\u00eancia, otimiza\u00e7\u00e3o \u00e9 uma estrat\u00e9gia de pesquisa [ou busca]. William Dembski lida extensivamente com pesquisa em seu livro mais recente, Being as Communion<\/em>. \u00a0Pesquisa est\u00e1 intimamente relacionada com o conceito de informa\u00e7\u00e3o, a qual Dembski define como um processo tipo \u201cpeneira\u201d que percebe possibilidades por conta da exclus\u00e3o de outras. Se a informa\u00e7\u00e3o requerida \u00e9 uma solu\u00e7\u00e3o com o mais alto benef\u00edcio, uma pesquisa deve ser conduzida para aquela informa\u00e7\u00e3o. A ci\u00eancia da otimiza\u00e7\u00e3o, portanto, \u00e9 o estudo dos algoritmos ou estrat\u00e9gias que obt\u00e9m a solu\u00e7\u00e3o otimizada por excluir as outras. Como tal, \u00e9 um campo rico em informa\u00e7\u00e3o.<\/p>\n

Friesen e Domingos obtiveram uma impressionante realiza\u00e7\u00e3o em sua \u00e1rea. Seu novo algoritmo de otimiza\u00e7\u00e3o, chamado RDIS, executou uma tarefa de otimiza\u00e7\u00e3o entre 100.000 e 10 bilh\u00f5es de vezes mais acurada, em m\u00e9dia, que as t\u00e9cnicas convencionais. O resultado foi t\u00e3o bom que receberam o principal pr\u00eamio no 24th International Joint Conference on Artificial Intelligence<\/em>, em Julho [de 2015]. Esse grande salto em otimiza\u00e7\u00e3o pode ajudar a acelerar a obten\u00e7\u00e3o das solu\u00e7\u00f5es listadas por Langston, e outras como reconhecimento de rotas por carros aut\u00f4nomos [self-driving cars<\/em>] e determina\u00e7\u00e3o do enovelamento para a produ\u00e7\u00e3o de prote\u00ednas.<\/p>\n

Domingos explica porque otimiza\u00e7\u00e3o \u00e9 mais importante do que muitos pensam:<\/p>\n

\n

“De certa forma, otimiza\u00e7\u00e3o \u00e9 o problema mais importante que voc\u00ea j\u00e1 tenha ouvido<\/strong> uma vez que aparece em todas as \u00e1reas da ci\u00eancia, engenharia e neg\u00f3cios. Por\u00e9m muitos problemas em otimiza\u00e7\u00e3o s\u00e3o extremamente dif\u00edceis<\/strong> de resolver, pois t\u00eam uma grande quantidade de vari\u00e1veis<\/strong> que interagem de maneira complexa<\/strong>\u201d, afirma o autor s\u00eanior Pedro Domingos, professor de ci\u00eancia da computa\u00e7\u00e3o e engenharia da UW.<\/p>\n<\/blockquote>\n

Compreender o enovelamento das prote\u00ednas, por exemplo, tem sido um problema de longa data. Uma prote\u00edna come\u00e7a com uma cadeia de amino\u00e1cidos, mas enovela-se numa forma complexa e tridimensional. Para todas as prote\u00ednas, exceto as menores, predizer a forma a partir da cadeia \u2013 dada a intera\u00e7\u00e3o complexa entre amino\u00e1cidos \u2013 tem desafiado muitas pesquisas. O RDIS poder\u00e1 ser capaz de acelerar o desenvolvimento de drogas sint\u00e9ticas atrav\u00e9s da otimiza\u00e7\u00e3o do sequenciamento de amino\u00e1cidos para um formato desejado. Uma outra aplica\u00e7\u00e3o \u00e9 em determinar uma forma tridimensional a partir de uma s\u00e9rie de imagens bidimensionais.<\/p>\n

Fazer com que o RDIS funcionasse t\u00e3o bem dependeu de diversas t\u00e9cnicas. Uma delas foi a estrat\u00e9gia de \u201cdividir e conquistar\u201d, chamada decomposi\u00e7\u00e3o. Ao quebrar o problema em problemas menores e trat\u00e1-los como independentes (ainda que n\u00e3o sejam), os designers<\/em> convergiram para a solu\u00e7\u00e3o otimizada mais rapidamente. Outra estrat\u00e9gia \u00e9 a recurs\u00e3o. Estas e outras t\u00e9cnicas s\u00e3o descritas no artigo original.<\/p>\n

Otimiza\u00e7\u00e3o n\u00e3o est\u00e1 limitada a intelig\u00eancia artificial e computadores. Qualquer pessoa que pensa de maneira l\u00f3gica enfrenta problemas de otimiza\u00e7\u00e3o: e.g., \u201cComo posso distribuir meus fundos a fim de otimizar meu retorno no investimento?\u201d \u201cQuais jogadores devo chamar para este jogo de futebol?\u201d \u201cDevo deixar as crian\u00e7as na escola antes de ir ao banco, ou depois?\u201d \u201cAonde o tr\u00e1fego estar\u00e1 pior?\u201d Uma otimiza\u00e7\u00e3o rapidamente se torna mais dif\u00edcil \u00e0 medida que a complexidade do problema aumenta, indicada por uma analogia concisa:<\/p>\n

\n

\u201cResolver problemas em otimiza\u00e7\u00e3o \u00e9 como ser deixado de olhos vendados no topo de um monte e desafiado a andar at\u00e9 o oceano<\/strong>. Uma forma de faz\u00ea-lo \u00e9 julgar aonde se deve ir utilizando-se dos p\u00e9s para sentir<\/strong> o que h\u00e1 em redor, e dar um passo de cada vez seguindo na dire\u00e7\u00e3o em que percebe-se haver uma descida. Isso funciona se houver apenas um monte<\/strong>. Todavia, se voc\u00ea estiver no topo dos Himalaias, voc\u00ea rapidamente ficar\u00e1 perdido<\/strong> por que h\u00e1 milhares de picos<\/strong>, sop\u00e9s e partes planas. Isso \u00e9 essencialmente o que acontece com ao algoritmos de otimiza\u00e7\u00e3o atuais.\u201d<\/p>\n

\u201cSe voc\u00ea estiver com sorte, talvez chegue ao mar, por\u00e9m \u00e9 mais prov\u00e1vel que acabe em um vale ou lago,\u201d afirma Domingos. \u201cSe voc\u00ea pudesse ver<\/strong> toda a paisagem, diria \u2018oh, \u00e9 por ali que devo ir\u2019, mas o problema \u00e9 que voc\u00ea n\u00e3o pode ver tudo, assim como os algoritmos de hoje.\u201d<\/p>\n<\/blockquote>\n

Esta analogia poder\u00e1 soar familiar \u00e0queles que conhecem biologia evolucion\u00e1ria. A met\u00e1fora da \u201cpaisagem adaptativa\u201d criada por Sewall Wright tamb\u00e9m lida com montes e vales; naquele contexto, picos representam alta aptid\u00e3o, e vales representam baixa aptid\u00e3o. Wright e outros evolucionistas te\u00f3ricos subsequentes perceberam que os organismos poderiam ficar presos em picos de adapta\u00e7\u00e3o locais (otimizado). Alcan\u00e7ar um pico de adapta\u00e7\u00e3o mais alto requereria perder adapta\u00e7\u00e3o temporariamente ao se cruzar um vale (v. \u201cComplexity by Subtraction\u201d<\/a><\/em>). E parece que frequentemente animais cruzaram vales, perdendo e recuperando tra\u00e7os m\u00faltiplas vezes, conforme as \u00e1rvores filogen\u00e9ticas. Poderiam os organismos alcan\u00e7ar altos n\u00edveis de adapta\u00e7\u00e3o por meio de processos cegos e n\u00e3o guiados?<\/p>\n

\u00c9 \u00f3bvio que Friesen e Domingos n\u00e3o desenvolveram o RDIS para se basear em pesquisa cega. Foi algo inteligentemente desenvolvido, de m\u00faltiplas formas. Em primeiro lugar, precisaram conhecer ao m\u00e1ximo sobre as ferramentas de otimiza\u00e7\u00e3o existentes. Segundo, foi necess\u00e1rio entender seu objetivo. Terceiro, precisaram inserir m\u00faltiplos fatores interdependentes para alcan\u00e7ar seu objetivo. \u00a0\u00c9 tamb\u00e9m um caso que demanda hierarquia. Em um sentido real, tiveram que otimizar sua ferramenta de otimiza\u00e7\u00e3o.<\/p>\n

Inteligentistas<\/em> sabem como cruzar vales para alcan\u00e7ar picos mais altos, pois podem ver um objetivo e inten\u00e7\u00e3o para tal. N\u00e3o h\u00e1 previd\u00eancia na sele\u00e7\u00e3o natural. Apresentar os mecanismos neodarwinianos como estrat\u00e9gias de otimiza\u00e7\u00e3o \u00e9, portanto, uma ilus\u00e3o (v. \u201cEvolutionary Computing: The Invisible Hand of Intelligence\u201d<\/a><\/em>). Dembski demonstra em Being as Communion<\/em> e em seu livro anterior, No Free Lunch<\/em>, que nenhuma estrat\u00e9gia de busca \u00e9 superior \u00e0 pesquisa cega \u2013 a n\u00e3o ser que informa\u00e7\u00e3o seja adicionada ao sistema por meio de uma intelig\u00eancia<\/em>.<\/p>\n

Otimiza\u00e7\u00e3o \u00e9 um bom exemplo de design<\/em> inteligente (DI) em a\u00e7\u00e3o nas ci\u00eancias. Al\u00e9m de ser uma \u00e1rea permeada por conceitos do DI do come\u00e7o ao fim, \u00e9 tamb\u00e9m muito \u00fatil e largamente aplic\u00e1vel. Seria, ent\u00e3o, o DI o \u201cfim da ci\u00eancia\u201d como os darwinistas afirmam? Muito pelo contr\u00e1rio.<\/p>\n

Traduzido e adaptado de Evolution News and Views<\/a><\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

No passado abordamos v\u00e1rias ci\u00eancias que se baseiam em princ\u00edpios do design inteligente: dentre elas, arqueologia, ci\u00eancia forense, criptologia, inform\u00e1tica, SETI e SEETI, e outras. 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