Todo mundo adora falar sobre a lei de Moore - que afirma que o transistor conta com um microprocessador que dobra a cada dois anos - ao falar sobre melhorias de velocidade e produtividade na computação. Mas e quanto aos ganhos que vêm de novos algoritmos? Esses ganhos podem exceder os das melhorias de hardware. 

Melhorias algorítmicas tornam o uso mais eficiente dos recursos existentes e permitem que os computadores façam uma tarefa mais rápido, mais barato ou ambos. Pense em como o formato MP3 menor facilita o armazenamento e a transferência de músicas. Essa compressão foi por causa de um algoritmo. O estudo cita o PageRank do Google, o algoritmo de roteamento do Uber e a compressão de vídeo Netflix como exemplos.

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Muitos desses algoritmos vêm de fontes disponíveis publicamente - artigos de pesquisa e outras publicações. Este “commons algorítmico” - como o commons digital do software de código aberto e informações publicamente disponíveis - ajuda todos os programadores a produzir software melhor. 

Mas de onde vêm esses algoritmos e quem fornece a pesquisa para desenvolvê-los? Uma nova pesquisa do MIT esclarece quem está construindo nosso commons algorítmico e por quê. Nós nos aprofundamos na pesquisa e, em seguida, perguntamos ao pesquisador principal do estudo, Neil Thompson, cientista pesquisador do Laboratório de Ciência da Computação e Inteligência Artificial do MIT (CSAIL), sobre o que esse bem comum significa para o campo da ciência da computação.

Algoritmos: feitos nos EUA

A pesquisa analisou onde o pesquisador que produziu o algoritmo nasceu e onde ele estava quando produziu o algoritmo. E os EUA foram os melhores em ambos. 

38% de todas as melhorias algorítmicas vieram de pesquisadores nascidos nos Estados Unidos, mas impressionantes 64% das melhorias foram feitas por pesquisadores que trabalham nos Estados Unidos. Isso significa que, embora o sistema educacional dos EUA tenha alimentado muitos cientistas da computação, é ainda melhor para atrair os melhores talentos para instituições de pesquisa. Fora dos Estados Unidos, os países mais ricos geralmente fazem mais contribuições para os bens comuns. 

Os pesquisadores observam que há espaço para mudanças e melhorias aqui. A contribuição de uma nação para o commons algorítmico não está relacionada à população, mas ao PIB per capita. “Isso sugere que o desenvolvimento de algoritmos pode exibir o problema de 'Einsteins perdido' visto na criação de invenções patenteáveis ​​(Bell, Chetty, Jaravel, Petkova e Van Reenen, 2019), em que aqueles com talento natural nunca conseguem beneficiar o mundo por causa de falta de oportunidade. ”

Um ciclo de feedback positivo?

A grande maioria das melhorias algorítmicas veio de instituições públicas e sem fins lucrativos, como faculdades e governos. Os principais contribuintes foram as universidades com melhor classificação em ciência da computação: Stanford, MIT, UC Berkeley e Carnegie Mellon.

As instituições privadas também fizeram contribuições, incluindo IBM, Bell Labs e Rand Corporation. Mas alguém se pergunta por que uma instituição com fins lucrativos abriria mão de sua vantagem competitiva para que seus concorrentes pudessem ter acesso a suas pesquisas?

Perguntas e Respostas com Neil Thompson

P: Dos algoritmos que você examinou, quantos eram proprietários e quantos foram publicados e disponíveis gratuitamente? 

R: Para serem incluídos em nossos dados, os algoritmos precisavam ser divulgados publicamente em algum momento para que pudessem ser incluídos nos livros didáticos e na literatura acadêmica. Não sabemos com que rapidez isso aconteceu em casos, como a IBM, onde os algoritmos foram inicialmente desenvolvidos de forma privada.

P: Para algoritmos desenvolvidos em instituições públicas, quem os financia? Existe alguma expectativa de que o financiador obtenha os benefícios do algoritmo?

R: Isso é algo que estamos investigando, mas ainda não sabemos a resposta. Como muitos algoritmos são desenvolvidos por matemáticos e teóricos da ciência da computação, esperamos que sejam financiados por meio de uma combinação de fundos universitários gerais que fornecem aos acadêmicos tempo para trabalhar nesses problemas e a organizações como a National Science Foundation.

P : Para algoritmos proprietários, você acha que há uma vantagem em compartilhá-los publicamente para os criadores?

R: Para responder a essa pergunta, podemos usar a analogia do software de código-fonte aberto, em que as empresas também divulgam informações que, de outra forma, poderiam ser mantidas como proprietárias. No código aberto, um dos grandes benefícios é fazer com que a comunidade se reúna em torno do seu tópico e contribua para desenvolvê-lo. Portanto, para algoritmos, eu esperaria que os maiores benefícios da divulgação pública surgissem quando uma empresa desejasse recrutar designers de algoritmos externos para aprimorar ainda mais o trabalho da empresa. 

Também é bastante provável que as empresas obtenham um impulso de reputação ao tornar públicos algoritmos importantes, o que pode ajudar a recrutar e reter cientistas da computação talentosos.

P: Por que você acha que as pessoas e empresas contribuem para o commons algorítmico?

R: Há claramente uma mistura de motivações para contribuir com os bens comuns do algoritmo. Uma motivação é pragmática: há um problema que o descobridor precisa de um algoritmo melhor para resolver. Esta é provavelmente a inovação mais importante para muitas empresas, mas também é comum entre usuários inovadores em muitos campos. Outra motivação é intrínseca: há algo divertido em esclarecer uma questão difícil e encontrar uma solução inteligente.

P: Quando um grupo de empresas relacionadas compartilha os mesmos algoritmos, o que determina qual software é melhor?

R: Ter algoritmos melhores é como um chef com ingredientes melhores. Não é uma garantia de que você terá uma refeição melhor, mas se o chef usar direito, você terá. O mesmo é verdade para algoritmos. Dê a um designer de software algoritmos melhores e ele terá o potencial de construir algo melhor do que o designer de software que não o faz.

P: Quais são, em sua opinião, os algoritmos mais importantes para a produtividade da indústria?

R: Esta é uma excelente pergunta, mas ainda não sabemos a resposta. Volte comigo em um ano ou mais - espero ter uma resposta então!

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