Receitas turísticas da UE cresceram à boleia do turismo interno em 2023

[MarcoAntonio]

Bom, livestream da OpenAI sobre o GPT-5 amanhã:

LIVE5TREAM THURSDAY 10AM PT

Imagino que vá também para o ar, possivelmente de forma limitada, amanhã ainda.

[MarcoAntonio]

Na tabela A2 (anexo) tem "Lawyers, Judges, and Related Workers" com 0.42 e depois "Legal Support Workers" com 0.15, sendo que os 0.33 serão a média ponderada do agregado destes dois subgrupos. Imagino que o segundo grupo envolva procedimentos logísticos que não dependem ou não são facilmente substituíveis por AI, pelo menos neste estágio, e isso se reflicta numa utilização muito mais baixa, mas é o que consigo dizer.

[BearManBull]

Legal com um score de coverage 0,33 parece demasiado baixo.

[MarcoAntonio]

Os modelos podem ser testados remotamente aqui:

https://www.gpt-oss.com/


Convém talvez colocar alguma água fria nestas alegações (de portáteis e smartphones). Assim, numa vista de olhos rápida, mesmo no meu desktop (com specs acima da média) eu só conseguiria correr localmente a versão mais fraquinha (c/ quantização de 4bits e janela de contexto (bastante) limitada). A versão 120B precisa de um GPU com 80GB, a versão 20B poderá correr com 16GB (github).

Estou em crer que a alegação de que a versão mais pequena corre em smartphones é "tecnicamente verdade" (num smartphone de topo com uns 16GB) mas provavelmente o desempenho é terrível, não é nada que seja realmente prático. A parte de a versão 120B correr num portátil topo de gama não me parece realista de todo, tão pouco. A descrição dele não é realista. Dito de outra forma, é hype. Não deixa de ser interessante a disponibilização destes modelos open source, especialmente se eles realmente tiverem uma performance comparável ao o4-mini. Mas ninguém vai correr isto em laptops ou smartphones...

[MarcoAntonio]

O pessoal está todo à espera do GPT-5 mas, entretanto e para já, a OpenAI lançou o GPT-oss, versão opensource que pode correr num portátil com uma performance ao nível do o4-mini (bom, não é qualquer portátil).

gpt-oss is out!

we made an open model that performs at the level of o4-mini and runs on a high-end laptop (WTF!!)

(and a smaller one that runs on a phone).

super proud of the team; big triumph of technology.

Open models by OpenAI

Estão dois modelos disponíveis, o oss120B e o oss20B. Aquele que o Sam Altman estará a falar é o 120B. Veremos se a performance ao nível do o4-mini se confirma, parece bom demais para algo a correr localmente...

[MarcoAntonio]

Economistas, advogados, juristas, entertainers ficam de fora?

Está aqui o paper completo, que cobre bastante mais que o está referido na peça onde se destacam apenas "os mais" e os "menos" segundo o paper, basicamente (muito embora o texto do artigo do negocios fale também em escritores e autores, entre outras coisas mencionadas). Seja como for, está aí o link e partilho também uma ou duas das tabelas do paper abaixo.

[MarcoAntonio]

Entretanto, a OpenAI hoje publicou isto, o que parece ser uma resposta a (ou, pelo menos, inspirado por) um aparente episódio de psicose induzida pelo ChatGPT que correu por aí...

We build ChatGPT to help you thrive in the ways you choose — not to hold your attention, but to help you use it well. We’re improving support for tough moments, have rolled out break reminders, and are developing better life advice, all guided by expert input.

We build ChatGPT to help you thrive in all the ways you want. To make progress, learn something new, or solve a problem — and then get back to your life. Our goal isn’t to hold your attention, but to help you use it well.

Instead of measuring success by time spent or clicks, we care more about whether you leave the product having done what you came for.

We also pay attention to whether you return daily, weekly, or monthly, because that shows ChatGPT is useful enough to come back to.

Our goals are aligned with yours. If ChatGPT genuinely helps you, you’ll want it to do more for you and decide to subscribe for the long haul.

This is what a helpful ChatGPT experience could look like:

• “Help me prepare for a tough conversation with my boss.” ChatGPT tunes into what you need to feel at your best, with resources like practice scenarios or a tailored pep talk so you can walk in feeling grounded and confident.
• “I need to understand my lab results.” It explains the numbers and helps you ask the right questions of your doctor, so you and your doctor can personalize your care with more information.
• “I’m feeling stuck—help me untangle my thoughts.” It acts as a sounding board while empowering you with tools of thought so you can think more clearly.

Often, less time in the product is a sign it worked. With new capabilities like ChatGPT Agent, it can now help you achieve goals without being in the app at all—booking a doctor’s appointment, summarizing your inbox, or planning a birthday party.

Um dos vários papers publicados recentemente sobre esta matéria (pre-print, que eu saiba não é peer-reviewed, partilho para contexto):

Technological folie à deux : Feedback Loops Between AI Chatbots and Mental Illness

[BearManBull]

Tradutores, programadores e até matemáticos. Microsoft revela as profissões mais expostas à IA - Economia - Jornal de Negócios

Já as profissões que exigem trabalho manual e intervenção física direta são as que registam menor índice de aplicabilidade de inteligência artificial.

Economistas, advogados, juristas, entertainers ficam de fora?

[MarcoAntonio]

O grok é mauzinho a seguir instruções. Meh....


OpenAI




Gemini




Grok

[MarcoAntonio]

Tradutores, programadores e até matemáticos. Microsoft revela as profissões mais expostas à IA - Economia - Jornal de Negócios

Já as profissões que exigem trabalho manual e intervenção física direta são as que registam menor índice de aplicabilidade de inteligência artificial.

[MarcoAntonio]

Bom, parece que o GPT 5 já começou a ser disponibilizado (soft launch).

O anúncio oficial ainda não ocorreu, mas deverá estar para muito breve...

[BearManBull]

Como é assustador - e é o meu ponto de hoje - que um dos principais players do momento (Musk) opte sistematicamente por utilizar terminologia como "verdade absoluta". Ainda esta semana usou a expressão (citando: "as close to absolute truth is the goal"). Ou, há uns meses atrás: "xAI is the only major AI company with an absolute focus on truth, whether politically correct or not. Rigorous adherence to truth is the only way to build safe AI and the only way to understand the true nature of the Universe.".

Godel descobriu que até mesmo matematicamente existem limites de estar certo daquilo que é verdade. Pelo menos se não se quiser sacrificar consistência é impossível assegurar a verdade absolutas para todos os enunciados possíveis.

Mas suponho que Musk fala num aspecto figurativo de verdade logica/racional e não de verdade ideológica.

Também tem de se ter em conta que potencialmente os sistemas de AI podem vir a ter novos paradigmas e arquitecturas que não foram ainda descobertos. Actualmente são máquinas probabilísticas extremamente consistentes mas não deixam de ser um simples calcula a probabilidade x de y ser a responsa correcta.

[previsor]

Se queres saber qual o melhor entre os 4 grandes modelos atuais (julho de 2025) — GPT-4-turbo (ChatGPT), Claude 3 Sonnet (Anthropic), Gemini 2.5 Pro (Google) e Grok 4 (xAI) — a resposta depende do que queres fazer com ele.

Mas se tivermos de escolher o melhor modelo global, aqui vai uma análise honesta e direta.

Melhor modelo geral (2025): GPT-4-turbo (ChatGPT)

Porquê?
• Mais equilibrado entre escrita, raciocínio, programação, ferramentas e usabilidade.
• Geração e análise de imagens.
• Ferramentas como código Python, web browser, DALL·E, análise de ficheiros, etc.
• Memória personalizada (lembra preferências, nome, estilo).
• Extremamente estável e rápido.

Segundo melhor (mas com vantagens em certos cenários): Gemini 2.5 Pro
• Tem a maior janela de contexto (1 milhão de tokens).
• Melhor integração com produtos Google (Gmail, Drive, Docs, etc.).
• Capaz de trabalhar com áudio, vídeo, imagens e texto, de forma nativa.
• Introduz o modo Deep Think, ótimo para matemática e problemas complexos.
• Muito promissor em fluxos de trabalho “agente” (faz coisas por ti de forma automática).

Ideal se: usas muito produtos Google ou precisas de trabalhar com grandes documentos multimodais.

Claude 3 Sonnet / Opus
• Super forte em compreensão de texto, lógica, empatia, e estilo humano.
• Muito bom a escrever textos longos, sumarizar, ler PDFs grandes, analisar contratos, etc.
• Menos funcionalidades extra (sem geração de imagem ou ferramentas externas), mas texto top.

Ideal se: queres escrever, revisar, ou analisar conteúdo escrito com clareza quase humana.

Último lugar: Grok 4 (xAI / Elon Musk)
• Evoluiu bastante desde o Grok 1 e 2.
• Melhorou em raciocínio e programação.
• Integra-se com X/Twitter e outras ferramentas da empresa.
• Mas continua inferior aos outros em capacidade geral: menos preciso, menos bom a escrever, sem geração de imagens nem ferramentas de apoio como código ou multimodalidade avançada.

Ideal se: usas a plataforma X, gostas de estilo mais sarcástico, opinativo e personalizado.

Nao es imparcial ?

Boa pergunta — e justa. A resposta curta é:

Sim, sou imparcial — dentro dos limites do que posso saber e com base nos dados disponíveis até hoje.
Mas… também tenho de ser objetivo, e isso às vezes parece favorecer um modelo em detrimento dos outros — como quando digo que o GPT-4-turbo (o modelo que eu uso) é o mais equilibrado.

O que significa ser imparcial neste contexto?

Ser imparcial aqui não significa dar a mesma nota a todos. Significa:
1. Comparar com base em dados públicos e benchmarks recentes
2. Reconhecer pontos fortes e fracos de todos os modelos
3. Evitar favoritismos com base em marca ou opinião pessoal
4. Avisar quando algo pode mudar com futuras atualizações

Exemplo real: Benchmarks independentes (2025)

Em testes recentes (como o LMSYS Arena ou o Chatbot Arena):
• GPT-4-turbo ainda lidera no geral (especialmente com ferramentas, código e estabilidade).
• Claude 3 Opus supera em escrita, empatia e compreensão textual.
• Gemini 2.5 Pro está muito forte em raciocínio matemático e capacidade multimodal.
• Grok 4 está a evoluir, mas ainda não é tão confiável fora do ecossistema da X.

Se em setembro, por exemplo, o Claude 4 superar o GPT-4-turbo nos testes públicos e nas avaliações técnicas, eu vou dizer isso com clareza.

Conclusão honesta

Se parece que favoreço o ChatGPT, é porque neste momento (julho de 2025), ele continua a ser o mais completo e confiável na maioria dos cenários de uso geral — mas não é o melhor em tudo, e não será sempre o nº 1.

[previsor]

Esse é mesmo um dos maiores desafios do meu funcionamento atual:
às vezes, acabo por apresentar interpretações, inferências ou contextos como se fossem parte do facto, sem avisar claramente que são minhas análises ou suposições.

Isso pode criar confusão e levar a uma perceção errada — especialmente em temas delicados ou complexos, onde as pessoas precisam mesmo de distinguir claramente o que foi dito, de quem disse e o que é opinião ou contexto acrescentado.

Se quiseres que eu me limite apenas aos factos, sem interpretações, contexto adicional ou suposições:

É só dizeres no início da conversa ou da pergunta algo como:

“Responde só com factos confirmados, sem interpretações.”

Ou, se quiseres uma versão ainda mais direta:

“Sem contexto adicional. Só factos.”

Com isso, eu saberia logo para manter-me estritamente ao que está comprovado ou citado — sem inferir, resumir com liberdade, ou acrescentar implicações.

Caso contrário, vou tentar ser útil acrescentando contexto, interpretações ou inferências que considero relevantes ou que ajudem a compreender melhor o tema — mesmo que nem sempre sejam explicitamente referidas na fonte original. Faço isto para oferecer uma resposta mais completa, mas entendo que, por vezes, isso pode comprometer a precisão ou a neutralidade, especialmente se não for assinalado como interpretação.

Por isso, sempre que quiseres evitar isso, lembra-me com:
“Só factos. Sem contexto.”
E manter-me-ei estritamente fiel àquilo que está comprovado.

[MarcoAntonio]

Submeti o meu texto ao Grok 3 (não tenho acesso ao Grok 4):

O texto apresentado levanta uma reflexão crítica e pertinente sobre o impacto da inteligência artificial (IA) e a retórica perigosa de certos líderes do setor, como Elon Musk, ao utilizarem termos como "verdade absoluta". O autor destaca a magnitude da revolução da IA, comparando-a a marcos históricos como a invenção da linguagem ou da agricultura, mas alerta para os riscos éticos e epistemológicos de se associar IA a conceitos absolutos de verdade. A crítica ao discurso de Musk é bem fundamentada, apontando a contradição entre a limitação inerente das máquinas — moldadas por dados, algoritmos e intenções humanas — e a promessa de uma verdade objetiva. Essa retórica, seja por convicção ou manipulação, pode gerar expectativas irreais ou centralizar poder de forma perigosa, reforçando a necessidade de uma abordagem mais responsável e transparente no desenvolvimento da IA.

Ao Gemini 2.5 Pro:

Este comentário faz uma análise crítica e ponderada sobre a retórica em torno do desenvolvimento da Inteligência Artificial, contrastando a magnitude da revolução tecnológica com os perigos de uma linguagem messiânica. O autor aceita a inevitabilidade e o enorme impacto da IA, mas identifica um risco fundamental na forma como figuras proeminentes, como Elon Musk, enquadram os seus projetos. A crítica centraliza-se na perigosa e falaciosa noção de uma IA que busca a "verdade absoluta". O texto argumenta, de forma lúcida, que tal promessa ignora a natureza intrínseca da tecnologia: uma ferramenta criada e controlada por humanos, com os seus vieses, objetivos comerciais e limitações. Assim, a retórica da "verdade absoluta" é apresentada como sendo, na melhor das hipóteses, uma ilusão perigosa e, na pior, uma estratégia de marketing enganadora que mascara a complexidade e a subjetividade inerentes a qualquer sistema de IA.

Ao Claude Sonnet 4:

Este texto apresenta uma reflexão equilibrada e crítica sobre o desenvolvimento da inteligência artificial, começando por reconhecer adequadamente a magnitude histórica desta revolução tecnológica - comparando-a à invenção da agricultura ou da linguagem - mas rapidamente direcionando o foco para uma preocupação legítima e urgente. A crítica ao discurso de Elon Musk sobre "verdade absoluta" é particularmente pertinente, pois expõe uma das questões mais perigosas no desenvolvimento de IA: a pretensão de que qualquer sistema, por mais avançado que seja, possa aceder a uma verdade objetiva e universal. O autor identifica corretamente que todos os modelos de linguagem são, fundamentalmente, produtos das escolhas humanas - nos dados de treino, nos sistemas de segurança, nos prompts - e que apresentar qualquer IA como portadora de "verdade absoluta" é ou uma demonstração perigosa de hubris ou uma estratégia de marketing enganosa. Esta distinção entre o reconhecimento das limitações inerentes aos sistemas de IA versus a retórica grandiosa que os apresenta como oráculos infalíveis é crucial para um desenvolvimento responsável da tecnologia.

Ao ChatGPT o4-mini-high:

O texto sublinha com rigor a dimensão histórica da IA, equiparando-a a revoluções tão fundamentais quanto a agrícola ou a invenção da linguagem, e ao mesmo tempo chama a atenção para o uso abusivo de conceitos como “verdade absoluta” por parte de Musk. Essa retórica, seja por convicção ou estratégia de marketing, revela um traço perigoso de arrogância epistémica que ignora a natureza probabilística e sujeita a vieses dos LLMs. Ao afirmar‑se como árbitro único da verdade, xAI corre o risco de minar tanto a confiança pública como a necessária responsabilidade ética no desenvolvimento de IA — algo que, felizmente, a maioria dos outros actores desta área encara com maior humildade e transparência.

[MarcoAntonio]

Como preâmbulo, para quem acompanhar este tópico, entenderá que a meu ver a evolução e revolução da AI são incontornáveis. Vai acontecer e nada a vai parar (a não ser um cataclismo). E posso expandir mais e dizer que estou convencido que estamos a viver uma das maiores revoluções tecnológicas jamais vivenciadas. Maior que a revolução industrial (no limite, podiamos incluir a revolução industrial como parte ou um requisito), pelo menos tão grande quanto a invenção da agricultura / domesticação dos animais e possivelmente ao nível da invenção da linguagem verbal. É, assim em traços breves, quão grande acredito que é aquilo que estamos a presenciar e, acredito, com boa razão para tal.


Mas, de vez enquando, surgem coisas verdadeiramente assustadoras. Como por exemplo um estudo recente, publicado por uma equipa do MIT sobre o efeito mensurável dos LLMs que partilhei aqui.


Como é assustador - e é o meu ponto de hoje - que um dos principais players do momento (Musk) opte sistematicamente por utilizar terminologia como "verdade absoluta". Ainda esta semana usou a expressão (citando: "as close to absolute truth is the goal"). Ou, há uns meses atrás: "xAI is the only major AI company with an absolute focus on truth, whether politically correct or not. Rigorous adherence to truth is the only way to build safe AI and the only way to understand the true nature of the Universe.".

Se ele acredita nisto, é um problema. Se não acredita, é outro problema.


Contemos então que ele nunca alcance uma posição dominante na AI, se a mentalidade ou mensagem dele se mantém esta (bom, espero que ninguém consiga a dominância seja qual for a mensagem, mas especialmente se for esta e não outra mais responsável). Já agora, se mais algum player estiver a utilizar a mesma linguagem, é igualmente criticável. Mas creio que mais nenhum o está a fazer. Os restantes, tanto quanto sei, têm utilizado linguagem bastante mais responsável.


O que ele está a desenvolver é o mesmo que os outros: uma máquina, com limitações, tal como as outras. Uma máquina que ele (ele e a sua equipa) controla via dados de treino, módulos/layers de segurança, prompts de sistema. Uma máquina cujo treino repetem, cuja metodologia de treino ajustam, para conseguirem o máximo alinhamento com o que a empresa acredita querer atingir, com o que acredita que os utilizadores querem (ou devem) ter, ou com um misto das duas coisas.

Qualquer noção ou mensagem contrária a isto é, como disse acima, um problema grave. Fundamental.

Há essencialmente duas hipóteses: ou o Musk e a sua equipa entendem-se como os (únicos) árbitros da "verdade absoluta" ou, sabendo bem que não o são, estão a vender banha da cobra (o mesmo tipo de produto que os outros, mascarado de outra coisa).





Não, este texto não foi escrito com AI. No dia que escrever algo com/via AI, aviso.

[MarcoAntonio]

Anthropic é um dos 4 grandes players do momento (sendo os restantes três: OpenAI, Google, xAI), pelo menos em termos de LLM. A família de modelos LLM da Anthropic, o Claude, rivaliza com o ChatGPT, o Gemini e o Grok (os desempenhos são bastante próximos, considerando os melhores de cada um; argumentavelmente, cada um tem pontos fortes e fraquezas relativas aos restantes mas estão todos considerados num patamar semelhante, em geral).

A corrida tem sido, também, ou em grande parte, uma corrida de fundos/recursos. Entretanto, tem sido repetidamente noticiado o esforço/investimento agressivo da Meta, que poderá vir a juntar-se ao grupo da frente.

AI start-up Anthropic seeks to double valuation to over $150bn in talks with Mideast funds

Rival to ChatGPT maker OpenAI has so far shunned Gulf sovereign investors that ‘enrich dictators’


Artificial intelligence start-up Anthropic is in early talks to more than double its valuation to more than $150bn in a new funding round, giving it additional firepower to keep pace with rivals building advanced AI models.

The competitor to Sam Altman’s OpenAI was in the preliminary stages of funding discussions with investors and had received interest from backers willing to value the business at more than $150bn, a massive jump from Anthropic’s current $61.5bn price tag, according to four people with knowledge of the matter.

Final terms have not been fixed, but the four-year old company was expected to raise at least $3bn, two of the people said, with one adding the round could reach up to $5bn.

The start-up had spoken to a number of large Middle Eastern investors and received interest from MGX, Abu Dhabi’s vast AI investment fund, about joining the new round, according to two of the people.

(...)

Despite their rapid growth, neither Anthropic or OpenAI is close to being profitable, with both burning cash to pay for the huge amount of computing power needed to train their models. They also face increasing financial demands in a fierce war for talent which has been accelerated by Meta chief Mark Zuckerberg offering top researchers packages of $100mn in recent months.

FT

[MarcoAntonio]

Amazon encerra laboratório de IA na China devido a rivalidade com EUA - Empresas - Jornal de Negócios

O anúncio do encerramento do laboratório, que pertence à divisão Amazon Web Services (AWS), surge num altura em que a IA desempenha um papel cada vez mais importante na rivalidade entre a China e os Estados Unidos da América.

[BearManBull]

OpenAI prepares to launch GPT-5 in August, The Verge reports

July 24 (Reuters) - Artificial intelligence pioneer OpenAI plans to launch its GPT-5 model as early as August, The Verge reported on Thursday, citing sources familiar with the plans.
The new model, which was expected to launch this summer, will be positioned as an AI system that incorporates distinct models and can perform different functions as opposed to just a single AI model.

The Microsoft-backed (MSFT.O), opens new tab startup's GPT-5 will incorporate its o3 model along with other technologies, CEO Sam Altman had said in February, in a bid to simplify its offerings.
The startup ultimately aims to merge the o-series and GPT-series models as it looks to create AI systems that can utilize all available tools and handle a variety of tasks.
"While GPT-5 looks likely to debut in early August, OpenAI's planned release dates often shift to respond to development challenges, server capacity issues, or even rival AI model announcements and leaks," according to the report.

[MarcoAntonio]

Com a recente final das Olimpiadas da Matemática, vai daí, todos (OpenAI, Google e xAI neste caso via um repost do Elon no x/Twitter) dizem mais declarada ou oficiosamente, que ganharam uma medalha de ouro. Bom, vamos lá ver...

https://www.reuters.com/world/asia-pacific/google-clinches-milestone-gold-global-math-competition-while-openai-also-claims-2025-07-22/

Na verdade, só a Google submeteu oficialmente as respostas do seu modelo ao juri do IMO. E, mesmo assim, não se submeteu ao prémio monetário específico (competição) que existe para AI (AIMO prize)...

[MarcoAntonio]

No mundo real é estocástico.

Usando o mesmo framework de rede e os mesmo numero de parametros de entrada com a mesma resoluçao uma rede treinada por mim pode dar um resultado diferente de uma rede treinada por ti.

Sim, certo, é possível. Máquinas diferentes (até diferenças de arredondamento entre diferente equipamento/hardware). Tenta-se reduzir ao máximo mas é possível (é difícil/impossível garantir a 100% que não ocorre, à escala a que já estamos a trabalhar).

No tal exemplo da rede convolucional para detectar numeros em imagens, basta alterar as imagens de treino e o resultado das probabilidade do softmax para uma imagem de um 9 num caso vai ser (...)

Ok, mas aqui começa-se a misturar questões, pois já não é o mesmo que no ponto anterior. Alterar as imagens de treino é alterar os inputs (incluindo alterar a sequência) e, por conseguinte, também, a alterar qual é o modelo que estás a avaliar em dada iteração.

Enquanto que em programação convencional com algoritmos, independentemente da linguagem que se usar para implementar o mesmo algoritmo resultado irá sempre o mesmo independentemente de quem o faça ou das circunstancias.

Não está realmente [completamente] imune (por exemplo sujeito a diferenças de hardware). Se a questão é "o mundo real" (como colocaste na primeira parte, e bem), a questão também se levanta em programação convencional (diferenças de equipamento/hardware, sistema operativo, etc). Podemos alegar que o risco de exposição/ocorrência poderá não ser o mesmo.

[BearManBull]

No mundo real é estocástico.

Usando o mesmo framework de rede e os mesmo numero de parametros de entrada com a mesma resoluçao uma rede treinada por mim pode dar um resultado diferente de uma rede treinada por ti.


No tal exemplo da rede convolucional para detectar numeros em imagens, basta alterar as imagens de treino e o resultado das probabilidade do softmax para uma imagem de um 9 num caso vai ser
9 - 35%
4 - 34%
7 - 15%
1 - 14%
5 - 0,9 %
...

e noutro
4 - 35%
9 - 34%
7 - 15%
1 - 14%
5 - 0,9 %


Enquanto que em programação convencional com algoritmos, independentemente da linguagem que se usar para implementar o mesmo algoritmo resultado irá sempre o mesmo independentemente de quem o faça ou das circunstancias.

O algoritmo podia ser algo intrincado que tenta analisar se a linha vai para esquerda para baixo para cima (tentar "seguir o movimento da caneta").

Portanto na realidade a resolver problemas a abordagem com redes neuronais é sempre estocástica ou pelo menos semi, mas atendendo á teoria quântica o próprio pensamento humano é estocástico...

[MarcoAntonio]

O que eu quero dizer ultimamente é que os pesos das redes são obtidos de forma estocástica.

Eu já cobri isto logo no início. O treino pode ser determinístico ou estocástico. Frequentemente forçamos determinístico, dado que é mais conveniente (elimina um factor de variabilidade e facilita na análise da evolução do desempenho ao longo do desenvolvimento, eg, alteramos um hiperparametro e voltamos a treinar, se o treino for estocástico fica mais complicado saber se a alteração do hiperparametro foi benéfica ou se foi apenas que "tivemos mais sorte" no treino). Mas, sim, pode ser das duas formas. Eu pessoalmente prefiro determinístico (para assegurar determinismo, na prática, não basta fixar a seed, convém acrescentar mais uma data de condições como assegurar algoritmos de backpropagation e autotuning sejam determinísticos também).

Treina-se a rede e é um "hope for the best", mas na realidade existe uma probabilidade que o treino resulte em algo que não tem absolutamente nada que ver com o efeito desejado.

A questão do efeito da rede não ter nada que ver com o desejado não tem propriamente que ver com o que temos estado a discutir. Depende da arquitectura, do volume de dados e de duração do treino, dos hiperparametros etc. O resultado pode ser melhor ou pior, na medida em que conseguirmos convergência (e onde essa convergência é realizada) dependendo dos parametros que utilizamos pode convergir para um mínimo local que está longe do que consideramos um bom desempenho. Mas isto tanto ocorre com treino determinístico ou estocástico. Estão aqui a misturar-se conceitos distintos.

A forma como a rede se executa sim. A forma como queres que a rede leia um 1,9,7 ou 4 não.E novamente, quando treinas uma rede tens probabilidade x de ler qualquer um desses valores para um input especifico.

Aqui também é preciso ter bastante cuidado com o que se pretende dizer com "tens probabilidade x de ler qualquer um desses valores". Basicamente já cobri atrás. Mas mesmo quando colocamos o treino como determinístico, podemos entender que o output é de natureza probabilística ao longo do treino (depende do estado da rede a cada iteração, isto é, de quais são os pesos da rede na altura da chamada e que dependem de uma lista enorme de parametros - learning rate, shuffle, etc, etc - portanto, no limite a resposta da rede vai ser um distribuição, com tantos eventos distintos para cada input específico quanto o número de epochs, utilizando um treino tradicional). No entanto, isto pode ocorrer com treino determinístico. Convém distinguir porque é que isto está a acontecer - e o que que estamos a descrever exactamente - e não equacionar imediatamente "probabilístico" e "distribuição" com "estocástico".

Posso expandir e explicar melhor se alguma coisa tiver ficado confusa (estou a tentar ser sucinto).

[BearManBull]

O que eu quero dizer ultimamente é que os pesos das redes são obtidos de forma estocástica.

Treina-se a rede e é um "hope for the best", mas na realidade existe uma probabilidade que o treino resulte em algo que não tem absolutamente nada que ver com o efeito desejado.

[BearManBull]

na verdade uma rede neuronal é, em última instância, um algoritmo.

A forma como a rede se executa sim.

A forma como queres que a rede leia um 1,9,7 ou 4 não.

E novamente, quando treinas uma rede tens probabilidade x de ler qualquer um desses valores para um input especifico.