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31 julho 2019

Prever sucesso empresarial é difícil

Resumo:

We compare the absolute and relative performance of three approaches to predicting outcomes for entrants in a business plan competition in Nigeria: Business plan scores from judges, simple ad-hoc prediction models used by researchers, and machine learning approaches. We find that i) business plan scores from judges are uncorrelated with business survival, employment, sales, or profits three years later; ii) a few key characteristics of entrepreneurs such as gender, age, ability, and business sector do have some predictive power for future outcomes; iii) modern machine learning methods do not offer noticeable improvements; iv) the overall predictive power of all approaches is very low, highlighting the fundamental difficulty of picking competition winners.


Fonte: Predicting entrepreneurial success is hard: Evidence from a business plan competition in Nigeria

Seminário Internacional


Caixa e Equivalentes

O gráfico abaixo mostra a evolução, nos últimos meses, do Caixa e Equivalente de 278 empresas brasileiras. 

O volume de caixa tem-se mantido estável nos últimos anos. Entretanto, o número é influenciado por grandes empresas. Usando somente a mediana temos:
A Petrobras, que chegou a ter quase 100 bilhões de reais em setembro de 2015. Este valor caiu para 54 bilhões em março de 2019 e 36 bilhões em junho de 2019. 

Rir é o melhor remédio


30 julho 2019

Máquinas não vão dominar o mundo


Stephen Hawking envisioned an AI apocalypse and noted astronomer Sir Martin Rees envisions cyborgs on Mars. A tech analyst thinks robots should run for office. Never mind, Dilbert’s creator, Scott Adams, thinks we’ll soon be ruled by The Algorithm anyway. And cosmologist Max Tegmark explains how he thinks AI could end up running the world. It’s a cool apocalypse but does that make it more likely?

Here are some of the true limitations on machine intelligence, for the next time the subject comes up over coffee:

● Computer science professor Robert J. Marks points out that machine intelligence is much more sophisticated today than in the past but it hasn’t fundamentally changed: “A bigger computer would be like a bigger truck. All a truck can really do is haul things and all computers can really do is calculate. Limitations on computer performance are constrained by algorithmic information theory. According to the Church-Turing Thesis, anything done on the very fast computers of today could have been done—in principle—on Turing’s original 1930’s Turing machine. We can perform tasks faster today but the fundamental limitations of computing remain.”

● Software pioneer François Chollet points out that an intelligence is not capable of designing an intelligence greater than itself.

Melanie Mitchell, Professor of Computer Science at Portland State University warns that machines do not understand what things mean. However powerful, they will always be vulnerable to malicious takeovers:


Numerous studies have demonstrated the ease with which hackers could, in principle, fool face- and object-recognition systems with specific minuscule changes to images, put inconspicuous stickers on a stop sign to make a self-driving car’s vision system mistake it for a yield sign or modify an audio signal so that it sounds like background music to a human but instructs a Siri or Alexa system to perform a silent command.
Melanie Mitchell, “Artificial Intelligence Hits the Barrier of Meaning” AT New York Times

Those who say that a system can be designed that is sophisticated enough to prevent that miss the point: The hacker is looking for a vulnerability due to the fact that the system only mimics understanding but does not possess it. To the extent that the system does not possess understanding, such points will probably always exist.

● Computer engineer Eric Holloway reminds us that a defining aspect of the human mind is its ability to create mutual information. You might understand a sign you have never seen before because you can guess, on your own, what someone might be trying to tell you. Machines operate according to randomness and determinism but Levin’s Law of independence conservation states that “no combination of random and deterministic processing can increase mutual information.”

● Software architect Brendan Dixon adds that human intelligence is not simply a matter of IQ; culture plays an important role. The geniuses who develop great ideas are working within a surrounding culture of other unique people with ideas. One can input a great deal of information into a system but the system isn’t a culture in the same way.

● Finally, physicist Alfredo Metere of the International Computer Science Institute (ICSI) insists that AI must deal in specifics but humans live in an indefinitely blurry world that is always changing:


AI is a bunch of mathematical models that need to be realised in some physical medium, such as, for example, programs that can be stored and run in a computer. No wizards, no magic. The moment we implement AI models as computer programs, we are sacrificing something, due to the fact that we must reduce reality to a bunch of finite bits that a computer can crunch on.Alfredo Metere, “AI will never conquer humanity. It’s too rational.” at Cosmos

So, given these limitations, is AI a threat to democracy? The main problem that neurosurgeon Michael Egnor sees is its obscurity. We often don’t know how AI is being used:


What algorithms does Google use when we search on political topics? We don’t know. It is inevitable that such searches are biased, perhaps deliberately, perhaps not… It is not far-fetched to imagine self-driving cars “choosing” routes that go past merchants who “advertise” surreptitiously, using the autonomous vehicles. How much would Mc Donald’s pay to route the cars and slow them down when they pass the Golden Arches? How much would a political party pay to skew a Google search on their candidates?

In short, the real concern is not that the machine will run the show but that the machine’s owners will run it and we won’t know exactly how they are doing it. They’ll say they don’t know how they are doing it either. It just somehow happened.

Assuming we get past that, non-hype experts think that our future is more likely to include coexisting with AI and robots than having our lives run by them:


Once people come to understand how limited today’s machine learning systems are, the exaggerated hopes they have aroused will evaporate quickly, warns Roger Schank, an AI expert who specialises in the psychology of learning. The result, he predicts, will be a new “AI winter” — a reference to the period in the late 1980s when disappointment over the progress of the technology led to a retreat from the field… David Mindell, a Massachusetts Institute of Technology professor who has written about the challenges of getting humans and robots to interact effectively, puts it most succinctly: “The computer science world still has a long way to go before it has a clue about how to deal with people.” Richard Waters, “Artificial intelligence: when humans coexist with robots” at Financial Times

And with that, of course, supercomputers are not going to be much of a help.

Fonte: aqui

Resultado de imagem para ai winter

Ordem dos fatores

Salganik, em Bit by Bit, conta uma história bem curiosa para reforçar que a forma como é feita uma pergunta pode mudar a resposta. No caso, Salganik usa esta história para destacar os riscos de um questionário e de uma pergunta.

Dois padres, um dominicano e um jesuíta, estão discutindo se é pecado fumar e rezar ao mesmo tempo. Como não chegaram a uma conclusão, cada um vai consultar o seu superior. Tempos depois, ao se encontrarem, o dominicano pergunta:

- O que seu superior disse?

O Jesuíta responde:

- Ele disse que está tudo bem.

- Isto é engraçado, diz o dominicano. Meu superior disse que é pecado.

- O que você perguntou?, quer saber o jesuíta

- Eu perguntei se está certo fumar enquanto rezava.

- Oh, eu perguntei se está certo rezar enquanto fuma.

Setor público consolidado tem déficit primário de R$12,7 bilhões

Saiu na Exame:

O setor público consolidado brasileiro registrou um déficit primário de R$ 12,706 bilhões em junho, divulgou o Banco Central nesta segunda-feira, queda de 5,8% sobre igual mês do ano passado, puxada por melhor desempenho do governo central, que teve um déficit melhor que o esperado, de R$ 11,4 bilhões, divulgado na sexta.
(...)

Isso porque junho de 2018 foi marcado por gastos atípicos do governo federal, incluindo 3,6 bilhões de reais em emendas parlamentares e 1,7 bilhão de reais em aumento de capital de empresas estatais, entre as quais a Emgepron, empresa ligada à Marinha brasileira.

Enquanto isso, os governos regionais tiveram um déficit de 55 milhões de reais em junho, enquanto as empresas estatais apresentaram um saldo negativo de 439 milhões de reais.

No acumulado do primeiro semestre, o déficit do setor público consolidado é de 5,740 bilhões de reais, ante rombo de 14,424 bilhões de reais de igual etapa de 2018, melhoria calcada sobretudo nos resultados mostrados até aqui por Estados e municípios.

De janeiro a junho, o superávit dos entes regionais chegou a 19,077 bilhões de reais, alta de 44,4% sobre o mesmo período do ano passado. Apesar disso, a equipe econômica já ressaltou que espera que esse dado se deteriore daqui para frente, calculando que, no ano, haverá uma frustração de 10,3 bilhões de reais em relação à meta estabelecida para Estados e municípios.

O alvo de déficit primário do setor público consolidado para 2019 é de 132 bilhões de reais, composto por rombo de 139 bilhões de reais do governo central (Tesouro, Banco Central e Previdência), de déficit de 3,5 bilhões de reais das estatais federais e de superávit de 10,5 bilhões de reais de Estados e municípios.

Em 12 meses, o déficit do setor público consolidado alcançou 99,574 bilhões de reais, mostraram dados do BC nesta segunda-feira.

Dívida
No mês, a dívida bruta ficou estável em 78,7% do PIB. Já a dívida líquida subiu a 55,2% do PIB, sobre 54,7% em maio.

Em junho, o dólar acumulou a maior queda para o mês em três anos, de 2,13%, na esteira de maior confiança na aprovação da reforma da Previdência e da expectativa de aumento de liquidez no mundo a partir de cenário de cortes de juros nos Estados Unidos.

Denominadas em dólares, as reservas internacionais passaram a valer menos em reais, aumentando assim a dívida líquida.

Banco Central
O chefe do Departamento de Estatísticas do Banco Central, Fernando Rocha, afirmou nesta segunda-feira, 29, que permanece a tendência de melhoria no resultado primário do governo federal, mas com piora no do INSS.

Rocha afirmou também que a dívida líquida do setor público aumentou em função da apreciação cambial no período, de 2,8%. Segundo ele, o 0,5 ponto porcentual de alta da dívida líquida deve-se a esse impacto do câmbio.

Rocha ponderou ainda que a trajetória de crescimento da dívida líquida – e também da dívida bruta – é uma tendência esperada em função dos déficits primários do setor público.

De acordo com Rocha, permanece no setor público uma trajetória de melhoria do déficit primário. Segundo ele, o déficit primário de R$ 5,740 bilhões no primeiro semestre representa o melhor resultado para o período desde 2015 quando houve superávit de R$ 16,2 bilhões.

Rocha avaliou que a redução das despesas do setor público no primeiro semestre está por trás da melhora do resultado primário. Em meio ao processo de redução de despesas, o governo central (Tesouro, BC e INSS) apresentou déficit de R$ 24,674 bilhões no primeiro semestre, ante R$ 28,718 bilhões de rombo no mesmo período de 2018.

Os governos regionais (Estados e municípios) também contribuíram para o resultado, com superávit primário de R$ 19,077 bilhões no primeiro semestre ante superávit de R$ 13,214 bilhões no mesmo período do ano passado.

Rocha lembrou que no primeiro semestre, tradicionalmente, os resultados dos governos regionais são mais favoráveis. Isso porque as despesas com servidores e aposentadorias e pensões são menores. Além disso, os entes federativos recebem transferências do governo central.

“Os resultados regionais geralmente são melhores no primeiro semestre e piores no segundo semestre”, disse Rocha. “As receitas e despesas não são recebidas nas mesmas proporções em todos os meses do ano. Os gastos com funcionários ou aposentadorias e pensões aumentam no segundo semestre. Do lado das receitas, há concentração de arrecadação no primeiro semestre”, resumiu.

O chefe do Departamento de Estatísticas disse ainda que, de forma geral, ocorre mais contingenciamento de despesas no primeiro semestre, com os governos ajustando os gastos no segundo semestre para cumprir as metas.