No começo de outubro, Blade Runner 2049 foi lançado e aclamado pela crítica. A sequência da obra-prima de ficção científica de 1982 de mesmo nome inclui diversos elementos de seu predecessor – Andróides, hologramas e carros voadores. O filme oferece uma visão distinta de um futuro distópico no qual a tecnologia que pensávamos que seria útil se torna um problema.
Ainda bem que o futuro retratado em Blade Runner tem como objetivo chocar e não ser verossímil. Devemos esperar mais de nossas tecnologias e suas inovações. Se os avanços dos últimos anos forem um sinal do que foi imaginado na ficção, realmente temos muito pelo o que esperar.
Ainda bem que o futuro retratado em Blade Runner tem como objetivo chocar e não ser verossímil. Devemos esperar mais de nossas tecnologias e suas inovações. Se os avanços dos últimos anos forem um sinal do que foi imaginado na ficção, realmente temos muito pelo o que esperar.
Discutiremos alguns dos avanços mais promissores que possuem potencial para moldar o mundo.
Aprendizado de máquina
Um dos assuntos mais discutidos e menos entendido é o aprendizado de máquina. Em seu cerne, é produto de tecnologias de inteligência artificial que por meio de dados e feedbacks possibilita o aprendizado e adaptação de um computador, por exemplo. Ele também é um elemento fundamental da detecção antivírus da Kaspersky Lab. Chamamos nossa abordagem de HuMachine: ao combinar dados, aprendizado de máquina e a expertise de analistas, criamos os mais refinados sistemas de monitoramento e protocolos de detecção.
Aprendizado de máquina é especial porque permite a computadores prever melhor e planejar-se para problemas ao fornecerem soluções inteligentes e se manter em evolução e constante aperfeiçoamento. Considere o ataque DDoS Dyn, que paralisou a Internet por horas. A aplicação de aprendizado de máquina no Dyn diminui bastante o escopo do ataque, pois o algoritmo aprendeu, segundo a segundo.
Quanto mais a rede era atacada com dispositivos IoT escravos, melhor se tornava na identificação e defesa da ameaça. O HuMachine da Kaspersky e ferramentas de detecção de malware funcionam de forma similar. Verificam arquivos e os comparam com de malwares conhecidos, vírus e outros códigos. Identificamos e organizamos a melhor parte dos códigos maliciosos dessa forma, por isso, nosso algoritmo de aprendizado de máquina fica mais esperto a cada dia.
Internet das coisas
A internet das coisas (IoT, sigla em inglês) é um nicho em expansão. Dispositivos conectados terão protagonismo em nossas vidas. Atualmente, os de uso diário já estão conectados, e, dessa forma, conectados a nós por meio de nossos dispositivos de uso pessoal. Por meio dessa interconexão, a IoT deveria ser algo para nos tornar cada vez mais eficientes e seguros.
Mas esses dispositivos também têm o poder de nos tornar menos protegidos. Os IoT trazem problemas de privacidade, e novas formas de ataques os estão usando para propósitos nefastos (novamente, o Dyn pode ser o exemplo mais conhecido, porém não único).
Proteger, manter e melhorar a performance dos dispositivos IoT será o grande desafio da nossa época, pois impactará diretamente o papel dessas tecnologias em nossas vidas.
Carros autônomos
Os carros autônomos estão relacionados à revolução dos IoT, à expansão da performance da Internet e disponibilidade e maturidade do aprendizado de máquina. Aperfeiçoar veículos autônomos pode ser o desafio de tecnologia mais audacioso da nossa geração, um casamento com nossas soluções tecnológicas mais avançadas para gerar economia de tempo, transporte e segurança.
Mas o quanto os carros autônomos são seguros e quando se tornarão algo comum?
Segurança representará o teste decisivo para carros autônomos em um futuro (próximo). Como manteremos motoristas e passageiros seguros, como reconciliaremos os problemas morais associados com os incidentes da natureza e do homem, e como prevenimos que malfeitores explorem fraquezas que podem compromete nossos veículos “autônomos”?
Esses estão entre os desafios mais problemáticos que teremos de enfrentar.
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