DESCRIÇÃO

Se você está interessado no documentário “The Social Dilemma” do Netflix, não deixe de assistir o episódio de hoje, onde eu vou introduzir os pensamentos de machine learning que o documentário não explica e, mais do que isso, vou explicar como exatamente documentários como esse manipulam você.

Aproveito pra explorar um pouco o Teorema de Bayes no contexto de raciocínio real e porque probabilidades sempre te enganam. E de brinde estou recomendando vários livros desta vez. Links abaixo.

Links:

• Adam Ruins Social Media (https://www.youtube.com/watch?v=5pFX2P7JLwA)

• A Plan for Spam (http://www.paulgraham.com/spam.html)

• Veritasium: The Bayesian Trap (https://www.youtube.com/watch?v=R13BD8qKeTg)

• 3Blue1Brown: Bayes Theorem (https://www.youtube.com/watch?v=HZGCoVF3YvM)

• Julia Galef: A Visual Guide to Bayesian Thinking (https://www.youtube.com/watch?v=BrK7X_XlGB8)

• AkitaOnRails: Somos Matematicamente Ignorantes (https://www.akitaonrails.com/2008/03/01/off-topic-somos-matematicamente-ignorantes)

• TED: Dan Ariely - Controlamos nossas decisões? (https://www.ted.com/talks/dan_ariely_are_we_in_control_of_our_own_decisions?language=pt#t-552874)

• Experimento da Conformidade de Asch (https://www.youtube.com/watch?v=Ijop2hvPNFE)

• Adam Ruins Electric Cars (https://www.youtube.com/watch?v=MQLbakWESkw)

• No, Social Media Isn’t Destroying Civilization (https://www.jacobinmag.com/2020/09/the-social-dilemma-review-media-documentary)

• The Social Dilemma Fails to Blame the Individual (http://tripod.domains.trincoll.edu/arts/the-social-dilemma-fails-to-blame-the-individual/)

• Bayes Theorem: A Framework for Critical Thinking (https://neilkakkar.com/Bayes-Theorem-Framework-for-Critical-Thinking.html#the-4-rules-for-being-a-good-bayesian)

Livros:

• Iludidos pelo acaso: A influência da sorte nos mercados e na vida (https://www.amazon.com.br/dp/8547000968/ref=cm_sw_r_tw_dp_x_V94CFb72Q7R6E)
• A lógica do Cisne Negro (https://www.amazon.com.br/dp/8576842122/ref=cm_sw_r_tw_dp_x_V94CFbPC213KW)
• Rápido e devagar (https://www.amazon.com.br/dp/853900383X/ref=cm_sw_r_tw_dp_x_894CFbE5C17GF)
• A Mais Pura Verdade Sobre a Desonestidade (https://www.amazon.com.br/dp/8535258086/ref=cm_sw_r_tw_dp_x_l-4CFbE3D8KKZ)
• Como Mentir com Estatística (https://www.amazon.com.br/dp/858057952X/ref=cm_sw_r_tw_dp_x_s-4CFbX23H67B)
• Previsivelmente irracional (https://www.amazon.com.br/dp/854310999X/ref=cm_sw_r_tw_dp_x_qa5CFbK95R1GJ)

SCRIPT

Olá pessoal, Fabio Akita

Eu ando meio preguiçoso ultimamente, por isso tô demorando pra lançar novos episódios, mas podem esperar que uma hora eles chegam. Durante minha procrastinação eu tenho pensado em novos assuntos e quando estou literalmente coçando o saco assistindo alguma coisa no YouTube ou Netflix, aí vem a inspiração. E nesse caso foi por causa do documentário The Social Dilemma que saiu recentemente no Netflix e muitos de vocês ficaram me recomendando via DM no Insta pra eu assistir. Já vou dar a nota aqui: é um generoso 5 de 10.

Então o tema de hoje vai ser dissecar partes desse documentário e também sugerir um exercício de programação que eu fiz lá por 2003 e que talvez ajude vocês a entender um pouco desse documentário. Eu também vou tentar explicar como você é facilmente manipulado, como você não é tão racional como pensa, mas não do jeito que você pensa. A melhor forma de consertar suas fraquezas é entendendo que elas existem, e eu vou expor suas fraquezas hoje. De bônus vou resgatar alguns conteúdos que quem assistiu palestras minhas lá por 2008 ou 2009 vai se lembrar. E como muita gente sempre me pede pra recomendar livros, hoje vou recomendar vários. Tem bastante coisa, então pega a pipoca e vamos lá.

(…)

Eu já disse isso antes, mas eu tenho muito pouca paciência pra documentários. Pra ser mais honesto, anos atrás eu até gostava. Nos meus 20 e poucos anos eu assistia bastante. Mas a falta de interesse tem mais a ver que a essa altura da vida, pouca coisa consegue me impressionar. Aos 20 anos era até facil de me impressionar, aos 40 tá difícil, precisa ser algo realmente fora do comum pra mudar a expressão da minha cara. O mais normal é minha expressão virar a de tédio.

Da forma como eu vejo, um documentário é uma faca de dois gumes. Se você é ingênuo, pode achar que um documentário é uma apresentação de fatos, uma explicação da verdade. Mas não é, um documentário é um filme, baseado em realidade, mas que expõe exclusivamente a visão e narrativa do diretor e escritor. Portanto ele sempre vai enviesar a conclusão pro que ele acha que é o certo e ele não tem nenhuma obrigação de mostrar a informação completa, sempre vai ser parcial. Quando você entende isso, também entende que ficar assistindo uma visão enviesada de alguém por 2 horas é pedir demais da minha atenção.

De fato, exatamente a mesma coisa que esse documentário fala pode ser explicado em 5 minutos como neste video do canal Adam Ruins Everything que vou deixar linkado nas descrições abaixo. Aliás, eu recomendo muito esse canal, assisto faz muitos anos e esse video em particular é de uns 3 anos atrás pelo menos. E isso é outra coisa importante. O documentário trás uma narrativa que parece algo extremamente urgente que tá acontecendo agora, como se fosse começar uma guerra civil mês que vem se a gente não fizer alguma coisa. Mas, nada do que ele diz é muita novidade. Qualquer um que trabalha nesse indústria sabe de tudo isso faz pelo menos 5 a 10 anos.

Se você ainda não assistiu o documentário, ele explica em termos simples, pra população que não é de tech, sobre como as plataformas de redes sociais tem incentivos pra coletar dados sobre cada usuário pra conseguir recomendar os conteúdos que tem mais chances de manter você engajado o mais tempo possível. Todo mundo já passou por isso. Você clicou num artigo sobre Europa. Fuçou um grupo no Facebook sobre Itália. Mandou uma mensagem pra alguém sobre vinho. E dali a pouco numa página completamente aleatória, vem um banner com um ad sobre uma viagem pra vinículas na Sicília. E você pensa “nossa, leu minha mente!”

Eu vou voltar pro documentário daqui a pouco mas agora vem a primeira tangente que me ocorreu quando eu tava assistindo. Como não é uma palestra técnica nem nada, ele fala super super por cima que existe algum tipo de “inteligência artificial” que sabe tudo sobre nós e com isso é capaz de nos manipular pra nos manter online mais tempo.

Mas você, que teoricamente tá nesse canal porque se interessa por programação, já parou pra se perguntar como funciona esse tipo de sistema? Claro, dá pra fazer uma carreira inteira só resolvendo esse problema, e é exatamente o que engenheiros do Google ou Facebook passaram os últimos 20 anos construindo, e não é em meia hora que eu vou explicar tudo. Mas acho que consigo dar uma pequena luz pra quem é iniciante.

Em 2003 eu era programador Java, trabalhando no mundo corporativo de SAP como expliquei neste video acima. Tem uma rotina que eu fazia naquela época e que eu faço até hoje que é ler notícias de sites de tecnologia, seja Hacker News ou Slashdot ou outros. Desde quando eu tava na faculdade ia organizando todos que eu gostava como bookmarks. Todo dia eu abria dezenas de janelas com todos eles. Era um saco, porque abas não tinham sido inventadas ainda.

Depois inventaram abas e isso ajudou um pouco. Mas cada vez ia aumentando o número de sites que eu acompanhava. Daí em 1999 inventaram o RSS ou Really Simple Syndication. Syndication é a redistribuição de conteúdo, um termo que era usado mais em TV como um modelo de reprises de séries em múltiplos canais por exemplo. Chaves no SBT é um syndication.

Enfim, com o advento do RSS e alguns sites que permitiam agrupar o RSS de vários sites num lugar só, eu podia abrir um único site e ter acesso a todas as notícias e artigos que eu queria num mesmo lugar. O Atom só seria inventado dois anos depois em 2005. Mas em 2003 acho que o site que eu usava mais era o antigo Google Reader. Hoje em dia eu uso o Feedly. Muitos dos sites que eu acompanho até hoje vem desses bookmarks de antes de 1999.

Antigamente a gente precisava ativamente pesquisar e procurar sites, escolher um a um o que queria consumir. Com redes sociais hoje em dia é diferente, a plataforma usa crowdsourcing e machine learning, ou seja, ele avalia o que todo mundo anda escolhendo e faz uma timeline customizada com a curadoria de conteúdos que ela acha que vai nos manter online a maior parte do tempo e não necessariamente que sejam úteis.

Eu sou o tipo de cara que automaticamente tem preconceito com best sellers. Você quer a posição numa livraria onde tem a maior probabilidade dos piores livros? É aquela que tem na entrada de todas chamada “mais vendidos”. É o equivalente de uma timeline de rede social mas na vida real. Eu não acredito em seguir a maioria. Pra entretenimento sim, por isso eu consumo filmes blockbuster. Não porque eu procuro algo inteligente, mas porque eu quero mesmo algo pra desligar o cérebro e me divertir, e nesses casos a maioria costuma acertar mesmo.

Eu tenho minhas contas em todas as redes sociais mas dificilmente fico seguindo alguém. Eu não faço muito diferente do que fazia com meus bookmarks antigos. No Facebook é onde me dá mais trabalho, porque todo mundo que eu aceito deixar me seguir na sequência eu sou obrigado a des-seguir, porque senão polui minha timeline com lixo. Até hoje eu faço minha própria curadoria. É um saco e dá muito trabalho, mas como eu faço isso faz mais de 2 décadas, já virou rotina. E definitivametne eu não participo de nenhum grupo, nem adianta me convidar.

No começo dos anos 2000 eu seguia alguns sites de programadores que sabiam escrever de maneira muito eloquente e com linha de raciocínio muito boa. Eu não tinha muito interesse em saber quem eles eram ou o que falavam no mundo real, porque o resultado do trabalho me interessa mais do que a pessoa, sempre. Se pra gostar do trabalho depende de eu gostar da pessoa, quer dizer que o trabalho não é tão bom assim. Exemplos daquela época era tipo Martin Fowler, Joel Spolsky ou Paul Graham.

Eu não sabia disso na época, fui descobrir agora escrevendo o episódio, mas o Graham foi um que teve sorte de conseguir surfar a bolha das ponto com e pelo jeito se deu bem. Ele fundou a Viaweb que foi vendida pro Yahoo. E ele fez tudo com Common Lisp e justamente os artigos que ele escrevia no site dele era sobre a beleza de se programar em Lisp. Que eu achava muito legal mesmo sendo programador de Java. Lembrando, isso é 2003, uma década antes do povo ficar enchendo o saco falando de programação funcional como se fosse uma grande novidade.

O Graham depois fundou a YCombinator, uma das aceleradoras de startups mais famosas de Silicon Valley, de onde saíram algumas das marcas mais conhecidas como Stripe, Airbnb, Dropbox, Rappi, Gitlab, Docker, Twitch, Heroku e dezenas de outros. É meio que uma profecia que se auto-realiza. E é dele também o famoso site Hacker News, que meio que tomou o lugar do Slashdot entre os sites que eu mais acessava. Hacker News costuma agregar notícias interessantes, mas as discussões sempre são meh. Alguns poucos são úteis, a grande maioria é só perda de tempo, mas isso é verdade em todos os lugares que as pessoas podem comentar. Outra dica: engajar em comentários é perda de tempo.

Os artigos que eu lia dele ainda tão online então eu recomendo que vocês leiam uma hora também. Dentre eles tava o artigo “A Plan for Spam” ou “Um Plano contra o Spam”. Lembrem-se, o Gmail ainda não tinha sido lançado. A gente tinha Hotmail e cada provedor tinha seu serviço porcaria de e-mail. Se você acha que spam hoje é ruim, pensa como era spam no pico da bolha das ponto-com. Era uma quantidade irritante de lixo. A gente usava clientes de e-mail como Outlook e precisava instalar plugins pra filtrar Spam como o SpamAssassin. Era raro o provedor de e-mail ter um sistema bom anti-spam.

Pra piorar a gente ainda usava o antigo sistema de blacklists e whitelists. Dava pra bloquear endereços que eram conhecidos de propaganda ou spam e precisava carregar e dar manutenção em listas de palavras bloqueadas ou permitidas. Se no e-mail aparecesse “aumente seu pênis” obviamente era spam, e dava pra bloquear. Porém, spammers iam ficando mais sofisticados. Sabendo que a gente ia bloquear a palavra “pênis” eles começavam a mandar penis sem acento ou escrever palavras com erros de propósito, tipo penis com “z” ou dois “n”. Eu acho que é por isso que e-mails de spam tem tantos erros ortográficos, pra tentar fugir dos sistemas de spam primitivos.

Era uma guerra que não tinha como ganhar. Pra piorar você podia acabar apagando e-mails que não eram de spam, ou seja, falsos-positivos. Por isso o artigo do Graham me deixou impressionado quando eu li em 2003. Ele propõe um filtro baseado em treinamento estatístico, mais especificamente usando o método Bayesiano. O teorema de Bayes descreve a probabilidade de um evento, por exemplo, se um e-mail é um spam, baseado em conhecimento anterior de e-mails marcados que eram spam. Nos experimentos dele, pra cada mil e-mails de spam, ele deixava passar uns cinco que o filtro não pegava, e tinha zero falsos positivos.

Ou seja, o algoritmo dele era 99.5% eficiente. Comparado com os filtros antigos baseados em lista, que se tinham 95% de eficácia era muito, 99.5% é um salto enorme. E melhor ainda, era um sistema que em vez de ficar dando manutenção em lista de combinações de palavras, era refinado automaticamente à medida que a gente recebia mais spams. Se você ler o artigo dele vai entender mais detalhes, por exemplo, no sistema de listas de palavras, quanto mais você escreve menor as chances de ser pego, mas num sistema bayesiano, a única saída pra tentar passar spam é escrever o menos possível, nível menos que um tweet. Porque quanto mais informação, maiores as chances de ser filtrado.

Eu li esse artigo 17 anos trás, e foi a primeira vez que eu entendi o poder da estatística e probabilidade que eu tanto falo. Mais do que isso, entender Bayes meio que muda a forma como você enxerga o mundo. Vale a pena entender pelo menos a noção mesmo que você nunca pare pra entender as fórmulas. Aliás, a fórmula em si é esta aqui (…), A probabilidade do evento B, dado o evento A é igual à probabilidade do evento A dado o evento B, vezes a probabilidade de A, dividido pela probabilidade de B. Uma fórmula muito elegante e simples, que tem um peso similar ao famoso E = m c ao quadrado de Einstein, que todo mundo veste na camiseta, faz tatuagem mas ninguém sabe o que de fato significa. E dessa fórmula pra chegar na bomba atômica ainda precisa de muito mais física por cima.

Acho que a maioria das pessoas devia tatuar a fórmula de Bayes, porque ela é muito mais útil no nosso dia a dia do que E igual m c quadrado. E pra explicar eu vou roubar um trecho de um video de outro canal que eu gosto bastante, o Veritasium, entitulado The Bayesian Trap que vou deixar o link nas descrições abaixo. Mas ele conta a seguinte história: Imagine o seguinte, você acorda uma manhã e se sente um pouco doente, tossindo, com febre. Daí você resolve ir no médico e ele manda você fazer um teste.

Daí sai o resultado e ele é positivo pra uma certa doença que afeta 0.1% da população. E não é uma doença legal, não tem cura, você certamente não quer ter essa doença. Daí você pergunta pro médico “puts, e qual é chance de eu estar com essa doença mesmo?” E o médico responde “bom, o teste corretamente identifica 99% das pessoas que tem a doença e dá só 1% de falsos positivos”. E isso definitivamente soa bem ruim. Qual é a chance de você realmente ter a doença sabendo disso? E aqui vem o problema que eu falo que a gente é muito ruim com probabilidades porque a maioria das pessoas pensaria na hora que as chances de ter a doença devem ser perto de 99% já que o teste é preciso 99% das vezes.

E é aqui que entra a tal fórmula do teorema de Bayes pra ter uma nova perspectiva. Já aviso pra não se assustar com a fórmula que vou mostrar agora porque logo na sequência vou explicar porque você sequer precisa da fórmula, então se seguram por 2 minutos.

O teorema vai te dar a probabilidade de uma hipótese, digamos, se você tem mesmo a tal doença, baseado num evento, que você foi testado positivo. Pra calcular isso você precisa começar com uma probabilidade anterior da hipótese ser verdade, ou seja, a probabilidade de você ter a doença antes de fazer o teste, e multiplicar pela probabilidade do evento dado que a hipótese é verdadeira, ou seja, a probabilidade do teste dar positivo, dado que você tem a doença, e dividir isso pela probabilidade total do evento acontecer, ou seja, testar positivo.

A probabilidade anterior da hipótese ser verdadeira é normalmente a parte mais difícil da equação e muitas vezes não é melhor que um chute mesmo, guarde esse conceito. Mas nesse caso um ponto de partida adequado é a frequência da doença na população, que sabemos que é 0.1%. E se plugar o resto dos números, descobre que na verdade você tem só 9% de chance de realmente ter a doença depois de testar positivo.

Perceberam? Antes de aplicar a fórmula eu tenho certeza que a maioria de vocês pensaria que a chance de ter a doença seria mais perto de 99% por causa da precisão do teste. Mas aqui precisa ter o tal “bom senso” de verdade. Vamos pensar sem usar a fórmula, só usando real bom senso. Pensa numa população de 1000 pessoas. Como falamos que 0.1% da população tem a doença, então 1 pessoa nessas mil muito provavelmente tem a doença e se aplicar o teste nela, o teste muito provavelmente vai identificar como positivo.

Mas, se testássemos também as outras novecentas e noventa e nove pessoas, 1% ou 10 seriam falsamente identificadas como tendo a doença. Lembra? O teste tem 1% de erro. Então se você é uma das pessoas que tem o resultado positivo no teste e todo mundo é selecionado aleatoriamente, então você é parte de um grupo de 11 pessoas que teriam o teste positivo e só tem uma pessoa de fato que tá doente. Então é 1 chance em 11, ou seja, 9%.

Por isso se fala que é importante uma segunda opinião, um segundo teste feito de maneira independente. E digamos que esse segundo teste também volta positivo. Agora, qual é a chance de você de fato ter a doença? Vamos usar a mesma fórmula de Bayes, mas agora em vez de usar a probabilidade anterior de que 0.1% da população tem a doença, vamos plugar a probabilidade posterior, os 9% de chance de você ter a doença dado que o primeiro teste deu positivo.

Agora, se você calcular com os mesmos números de antes mas agora baseado em 2 testes positivos chegamos na probabilidade de 91%. E isso faz sentido porque 2 testes positivos rodados por 2 laboratórios independentes já é mais difícil de ser coincidência, mas mesmo assim 91% não é perto dos 99% que você achou no começo.

Recomendo que você assista o video completo do Derek no canal Veritasium e, como sempre, também recomendo o video do Grant do canal 3Blue1Brown que explica ainda melhor como o teorema funciona. Nesse video o Grant relembra o trabalho de Daniel Kahneman e Amos Tversky que inclusive deu o prêmio Nobel ao Kahneman e ficou famoso no seu livro Pensando Rápido e Devagar e o livro The Undoing Project de Michael Lewis. O trabalho deles foi pesquisando o julgamento humano e como esse julgamento costuma contradizer o que as leis da probabilidade de fato sugerem, e como nosso pensamento é irracional.

O teorema de Bayes não é uma fórmula pra ser aplicada só uma vez. Ela é importante porque refina sua confiança numa hipótese depois de ver novas evidências. Na visão de mundo de Bayes é impossível ter 100% de confiança em alguma coisa, você vai refinando sua crença baseado no refinamento das probabilidades dado novas evidências. Por isso a pergunta não é “qual é a probabilidade da hipótese” e sim “qual é a probabilidade da hipótese dado este novo evento, ou evidência”. Não é uma fórmula determinística pra conseguir 100% de verdade, mas pra ir se aproximando, validar ou invalidar uma crença. É uma forma de quantificar sua crença numa hipótese.

E é importante entender que mesmo com uma montanha de evidências, você nunca pode ter 100% de certeza nem com o teorema de Bayes. Exemplo clássico, se sua hipótese é que todas os cisnes são brancos, e você mora num lugar que só tem cisnes brancos, sua probabilidade vai se aproximando mais e mais de 100%, mas basta encontrar um cisne negro pra invalidar toda a hipótese. Essa é uma das teses do famoso livro da Lógica do Cisne Negro de Nicholas Taleb e o outro livro dele que eu acho mais interessante, o Iludidos pelo Acaso que fala sobre a aleatoriedade que não vemos no nosso dia a dia. A população em geral confunde quantidade de evidência com a qualidade das evidências. Se as evidências são ruins, sua conclusão necessariamente vai ser ruim, especialmente se a única ferramenta que você tem é inferência.

Eu sei que é difícil entender Bayes assim logo de cara. No YouTube mesmo tem diversos vídeos explicando e você vai achar dezenas de artigos no Google, é só procurar, mas vou deixar mais um exemplo simples pra tentar sedimentar essa noção. Como o Grant diz no seu video do 3Blue1Brown, ajuda muito se você não pensar em probabilidades como fórmulas, e sim como proporções. Quando a gente diz que um teste tem 99% de precisão, significa também que tem 1% de falsos positivos. No final você precisa ter um espaço de 100% de probabilidades. Se uma moeda tem 50% de chance de dar cara, também tem 50% de chance de dar coroa, e a probabilidade total é 100%.

O próximo exemplo eu peguei do canal da Julia Galef, que é muito parecido com os exemplos do Kahneman e Tversky, mas pode ajudar vocês agora. Considere um personagem fictício chamado Tom. A única coisa que eu vou dizer pra vocês sobre o Tom é que ele é muito tímido, sabe, pessoa introvertida, quieta e tals. Sem pegadinha, se você tivesse que chutar, qual carreira o Tom perseguiria, um phD de matemática ou uma escola de negócios, business? É pra escolher um ou outro. Vai, pensa por 2 segundos ….

Pensou? Se eu tivesse que apostar o que vocês escolheriam, eu apostaria que quase todos diriam que o Tom escolheria phD em matemática. Mesmo quem chutou negócios, não saberia dizer porque, talvez só pra não ser óbvio. Mas todo mundo sempre associa o estereótipo de pessoa tímida tendo mais a ver com matemática do que com negócios. Esse é o problema das suas crenças, ou nesse caso, preconceitos e estereótipos. Não pense na pessoa, pense primeiro nas probabilidades precedentes.

Vamos lá, usando as mesmas crenças que você deve ter e sem tentar procurar uma estatística oficial. Se você tivesse que chutar, qual a proporção TOTAL de estudantes de escolas de negócios versus estudantes de phd de matemática? Eu acho que todo mundo chutaria e não estaria muito errado que deve ter muito mais estudantes de negócios do que de phd de matemática, numa proporção talvez de 10 pra 1. Olhe ao seu redor, quantos phd de matemática você já conheceu pessoalmente, e quantos estudantes de business tipo MBA, administração ou algo assim você já conheceu? A menos que você seja estudante já da área de matemática, provavelmente vai ter visto mais pessoas de negócios.

Nosso universo é esse quadrado, com a proporção de 10 estudantes de negócios pra 1 de matemática. Num universo de, digamos 1000 estudantes, eu acho que 10%, ou seja 100 sejam de matemática e os outros 900 são de negócios. Dentre os 100 de matemática, temos 75 que são tímidos. Mas 15% dos 900 de negócios são 135 alunos. Ou seja, a probabilidade do Tom se tornar um estudante de negócios, mesmo sendo tímido, ainda é o dobro dele ir pra matemática. Que é exatamente o oposto do que sua intuição disse logo no começo do exercício.

E é exatamente esse erro que você comete todos os dias, toda vez que lê um tweet ou vê o noticiário e aparecem probabilidades e estimativas. Você ignora os precedentes. Você acha que tá pensando racionalmente, mas não tá. E essa é a lição mais importante do teorema de Bayes, mesmo que você nunca use as fórmulas.

Mas pros propósitos do assunto de spam, temos um controle maior da situação porque quem recebe os e-mails somos nós, e eu sei o que eu objetivamente considero spam ou não, e eu mesmo consigo separar os e-mails. E com Bayes, em vez de calcular a probabilidade de você ter uma doença, dado que um teste deu positivo, mude pra probabilidade de um e-mail ser spam dado os e-mails anteriores que eu marquei como spam. No começo, com uma probabilidade anterior que é um chute, você vai ter um resultado baixo. Mas à medida que você vai classificando mais e mais e-mails de spam, e treinando com essa fórmula, vai criando um modelo mais e mais preciso de que tipos de palavras e combinações realmente aparecem num spam, sem precisar manualmente criar listas de palavras.

No artigo do Graham ele fala em considerar não só o texto do corpo do e-mail mas também os cabeçalhos, o título e tudo que compõe o e-mail e fazendo isso podemos treinar esse modelo bayesiano pra ficar mais e mais preciso em identificar spams com muito pouco falso positivo. No caso dessa minha história, depois que eu li o artigo eu pensei num outro problema. Lembram que eu falei que por alguns anos eu vim acumulando vários sites que eu lia todos os dias e depois eu agreguei o RSS de todos num Google Reader da vida?

Mesmo naquela época acumulava sei lá, uns 500 artigos que eu precisava bater o olho toda semana. E desses, no máximo uma dúzia eu separava em abas pra ler depois. Por isso eu fico com tanta aba aberta. No meu Feedly de hoje, se eu deixo pra abrir uma vez por semana, acumula mais de mil artigos fácil. Eu gasto algumas horas batendo o olho e separando o que eu quero ler em abas. Na época eu pensei, a idéia toda do algoritmo do Graham seria ter uma pasta chamada Spam e no começo eu manualmente ia movendo os e-mails que eu sei que são Spam pra essa pasta. Com o tempo o algoritmo ia conseguir sozinho separar o que é spam do que não é.

A mesma coisa vale pro oposto, que é selecionar automaticamente conteúdo que eu gosto. Então eu resolvi fazer um programinha bem simples, em PHP na época, porque achei uma biblioteca de Bayes e de RSS em PHP primeiro. Então fiz um experimento pra puxar algumas centenas de artigos de RSS. A idéia é que isso podia economizar muito meu tempo depois. Mas o experimento foi um fracasso porque PHP não era a linguagem adequada, pra processar todos os RSS que eu lia, na minha máquina de 2003, era muito demorado. E nos primeiros testes o número de falsos positivos ainda era muito grande, então ia precisar de muitas rodadas até o número de falsos positivos ficar adequado. Eu queria reescrever em Java, mas na época acabei deixando a idéia de lado.

Alguns anos depois começariam a surgir plataformas de redes sociais como conhecemos hoje. No ano seguinte o Facebook ia aparecer, quatro anos depois o Twitter, sete anos depois o Instagram. E em paralelo a isso a programação paralela ia começar a ganhar mais corpo com o advento de CPUs multi-core, como o AMD Athlon 64 que lançou em 2003. GPUs estavam engatinhando e a gente ainda usava computadores de 32-bits. Meu notebook Toshibão acho que era um Pentium 4 e eu tinha 1 Giga de RAM. Faltava processamento e faltou eu escrever em uma linguagem mais adequada pra esse caso de uso, como Java.

Enfim, alguns anos depois surgiria a Amazon AWS em 2006, nesse mesmo ano sairia coisas como o Apache Hadoop que é uma coleção de programas open source pra lidar com quantidades massivas de dados, o início do que chamamos de Big Data. E em cima dele surgiriam outras ferramentas como o Apache Mahout que é outra coleção de programas open source distribuídos e escaláveis de machine learning. E o Mahout é uma coleção focada em coisas como álgebra linear e probabilidade e adivinhem, dentre os vários classificadores está o Naive Bayes. Eu só fui descobrir sobre isso acho que por volta de 2012 ou 2013.

Naive que é ingênuo em inglês e é ingênuo porque o classificador Naive Bayes parte da premissa que as características de uma medição são independentes uns dos outros, e isso é ingênuo porque quase nunca é verdade. Isso facilita a implementação mas não tem problema no resultado, só quer dizer que talvez vamos processar a mesma características duas vezes.

Naive Bayes é uma algoritmo de classificação muito intuitivo. Ele começa fazendo a pergunta “dado tais características, essa medição pertence à classe A ou B”, tipo spam ou não-spam, doente ou não-doente, artigos interessantes ou artigos chatos? E responde tomando a proporção de todas as medições anteriores com as mesmas características da classe A multiplicado pela proporção de todas as medidas da classe A. Se esse número é maior que o cálculo correspondente pra classe B então dizemos que a medição pertence à classe A. Só isso.

Machine Learning é basicamente estatística e probabilidade, álgebra linear e cálculo. E o teorema de Bayes é tipo o Hello World de Machine Learning. E dentro da categoria de classificadores temos um Naive Bayes. E mesmo ele tem algumas implementações diferentes como gaussiano, multinomial e Bernouli. Uma das vantagens é que escala muito bem desde conjuntos de dados pequenos até Big Data. Então se você tem interesse no assunto de Machine Learning eu acho que começar entendendo o Teorema de Bayes e como ele foi primeiro aplicado ao problema de Spam é um bom ponto de partida.

E de bônus, muita gente pede um projetinho pra exercitar programação. E eis que minha história de 2003 pode servir pra alguma coisa. Eu fiz esse programinha super besta em PHP, que foi limitado ao pouco poder de processamento que eu tinha, provavelmente usando bibliotecas mal-escritas, e meu próprio programinha foi só um protótipo que eu montei em poucas horas e nunca refinei. Pois bem, eis o exercício, criar um programinha em qualquer linguagem, onde se possa cadastrar feeds de Atom ou RSS. Daí um background job tipo um cron vai ficar puxando novos artigos desses feeds de tempos em tempos e vai tudo pra algum tipo de Inbox.

Dai via uma interface gráfica ou via linha de comando eu posso ir puxando um artigo de cada vez desse inbox e marcando com um Like da vida ou como Spam, e assim ir treinando o sistema com um classificador Naive Bayes. Pra isso precisa fazer um parser como o Paul Graham explica no artigo dele. E isso vai fazer você estudar um pouco de Natural Language Processing ou NLP, porque entender o conceito de grams e n-grams pode ajudar. Isso provavelmente vai te levar a estudar um pouco de Teoria da Informação de Claude Shannon também.

No começo o programa não sabe nada sobre mim então todo artigo que me mostra ele não sabe se eu vou gostar ou não. Mas a partir do momento em que começar a acertar quando eu dou like com mais de 99% de certeza, ele pode automaticamente ir mandando artigos que acha que eu não vou gostar pra pasta de Spam, sempre que o background job puxar novos artigos do feed. Daí vai me mostrando só os que acha que eu iria dar Like. E à medida que deixar passar artigos que eu não gosto, eu posso marcar como Spam pra ir refinando. Não sei ainda se essa idéia funciona bem porque até hoje eu nunca parei pra fazer uma versão nova, talvez eu me anime a fazer também.

Você pode querer ser fancy e montar uma infraestrutura na AWS com Spark e Mahout mas não é obrigatório porque a idéia não é ter Big Data pra milhares de pessoas. Como qualquer computador médio de hoje em dia tem processamento de sobra, acho que mesmo um programinha simples local deve ser mais do que capaz de processar algumas centenas ou milhares de artigos vindos de feeds. Eu acho que é um projetinho que você consegue fazer em uma semana, talvez duas, nas horas vagas. Se você se diz de machine learning, esse exercício deveria ser como um hello world, porque hoje em dia existem bibliotecas, frameworks e serviços prontos que já fazem quase tudo que eu falei.

De qualquer forma, eu sempre considerei estatística e probabilidade uma matéria desconfortável no começo. Quando você tá acostumado com determinismo da física newtoniana por exemplo, você espera fórmulas que descrevem o mundo absolutamente. Só que probabilidades não funcionam assim. O mundo é probabilístico, tudo tem uma probabilidade de acontecer mas baseado no “meu” conhecimento do mundo, que é um conhecimento limitado e provavelmente falho. A probabilidade é intrínseca a mim e não aos eventos do mundo. Ou seja, duas pessoas analizando o mesmo evento, de forma independente, podem chegar a probabilidades bem diferentes. E isso soa bem desconfortável.

Por exemplo, se eu fosse ingênuo, poderia considerar que a probabilidade de existir Covid-19 é perto de zero porque eu não conheço ninguém perto de mim que tem. Pergunte a um médico na emergência de um hospital e ele vai dizer que pra ele é perto de 100%. As probabilidades são a medida da “sua” confiança numa determinada crença. Quando começamos a aprender introdução à probabilidade normalmente vemos exemplos bestas como jogar uma moeda pra tirar cara ou coroa, ou jogar dados, ou rodar uma roleta num cassino. São eventos independentes, e as probabilidades não são tão difíceis. Mas mesmo em eventos independentes nossa intuição é ruim. Por exemplo, 12 anos atrás eu escrevi um post no meu blog chamado Somos Matematicamente Ignorantes falando disso. Vou deixar linkado nas descrições.

Um dos exemplos desse artigo ilustra uma das idéias do livro Iludidos pelo Acaso do Taleb. Sempre é possível combinar dados aleatórios e encontrar alguma regularidade. Um exemplo muito conhecido é a comparação das coincidências nas vidas de Abraham Lincoln e John Kennedy, dois presidentes com sete letras em seus últimos nomes, eleitos com 100 anos de diferença, em 1860 e 1960. Ambos assassinados numa sexta-feira na presença de suas esposas, Lincoln no teatro Ford e Kennedy num automóvel feito pela Ford.

Os assassinos dos dois tem três nomes: John Wilkes Booth e Lee Harvey Oswald, com quinze letras em cada nome completo. Oswald atirou em Kennedy de um armazém e correu para um teatro, e Booth atirou em Lincoln em um teatro e correu para um tipo de armazém. Ambos os sucessores vice-presidentes eram Democratas sulistas e ex-senadores chamados Johnson (Andrew e Lyndon), com treze letras em seus nomes e nascidos com 100 anos de diferença, 1808 e 1908.

Bizarro né? Mas se compararmos outros atributos relevantes falhamos em encontrar coincidências. Lincoln e Kennedy nasceram e morreram em dia e mês, e em estados diferentes, e nenhuma das datas é separada de 100 anos. Suas idades eram diferentes, assim como os nomes das esposas. Claro, se alguma dessas fosse correspondente estariam na lista de coincidências “misteriosas”. Pessoas vivem décadas, com centenas ou milhares de eventos durante a vida. Você sempre vai encontrar coincidências nas vidas de quaisquer duas pessoas.

Duas pessoas se encontrando numa festa normalmente encontram coincidências chocantes entre elas. Quantas vezes você conhece uma pessoa numa festa e depois de conversar fica com aquela impressão de “nossa, como temos coisas em comum” e aí chega na falsa conclusão de “é o destino, a gente foi feito pra se encontrar”. Meh, porra nenhuma, fale com qualquer outra pessoa no mesmo lugar e você vai encontrar a mesma situação.

Você já viu artigos à la Buzzfeed de coincidências como essas como se fosse algo extraordinário. Coincidência é o que mais existe. E também eu acho que não tem nada mais clickbait do que fazer títulos de notícias usando números. A população em geral tem sérios problemas em entender esses números. Relembre da história do video do Veritasium que eu falei. Digamos que você, que fez o tal teste, é alguém famoso. E depois do primeiro teste positivo, algum papparazi descobre e publica a notícia com o título “Celebridade Fulano fez teste que tem 99% de precisão e deu positivo!” Noooooosa, todo mundo que lê o título assume “puts, tadinho, tão novo e já vai morrer”. E lembram da conta que fizemos com o teorema de Bayes? Sua chance de ter a doença na verdade é só 9% ainda e os jornais já começaram a escrever seu obituário.

Aqui vale uma nova tangente. Isso me lembra outro autor que eu gosto muito, o pesquisador de economia comportamental, Dan Ariely, e seu famoso livro Previsivelmente Irracional que explica como nós achamos que somos pessoas racionais, com pensamento lógico, mas como na realidade nós nos comportamos de maneira instintiva e irracional. Além desse livro também recomendo outro dele, que é A Mais Pura Verdade Sobre a Desonestidade. Mas do primeiro livro tem vários exemplos que ele apresentou no TED, na época em que o TED tinha conteúdo interessante. Aliás, fica dica, se pegar algo no TED que é de menos de 10 anos pra cá, suspeite. Mas vamos ver um trecho da palestra dele que mostra como nós somos ruins em entender estatísticas. Lembrando que esse video é de 2008.

(Dan Ariely video)

Isso é tão comum na realidade que sempre que eu explico esses conceitos faço questão de lembrar de um livro de 1954 entitulado “Como Mentir com Estatística”. Repetindo, probabilidades dependem do “seu” conhecimento sobre o mundo. O teorema de Bayes não é que nem uma fórmula de gravitação onde você tem medições que são fatos e o resultado é uma previsão precisa. Por exemplo, na história do teste da doença, a primeira rodada com a fórmula do teorema de bayes começa com um chute educado na probabilidade anterior, onde pegamos a probabilidade de infecção da população que no exemplo foi de 0.1%, ou 1 em cada 1000.

Nós minimizamos o efeito desse chute quando rodamos a segunda vez e agora substituimos a probabilidade anterior pela probabilidade posterior, de 9%. Se repetirmos o teste mais vezes vamos chegar mais e mais perto de uma confiabilidade perto de 100%. Mas se estivermos limitados a fazer só um teste, a próxima pergunta óbvia deveria ser: da onde vem esse 0.1%? Quando falamos população, estamos representando a região onde moramos? Ou esse número é da China? Qual foi o tamanho da amostra? Medimos 100 mil pessoas? 10 mil pessoas? Ou míseras 1000 pessoas? A confiabilidade do resultado depende diretamente da qualidade dos dados sendo medidos e do processo de medição.

Essa confiabilidade vai ficando melhor a cada nova evidência. Por outro lado, basta uma evidência em contrário pra invalidar a hipótese inteira. A moral da história é simples: se você tem 20 e poucos anos, evite ter crenças firmes de 100% em qualquer coisa. É muito cedo. Tirando coisas meio óbvias tipo leis da física, química, biologia, qualquer outra coisa como filosofia ou política, dependem totalmente das pessoas e do timing. E elas mudam, bem mais rápido do que você pensa. Tudo que parece urgente e fatal hoje na verdade não é tanto assim.

Tudo que você acha que é 99% na verdade é mais perto de 9%. Pela última vez, as probabilidades que você pensa na sua cabeça refletem o seu limitado conhecimento do mundo. Eu tenho mais de 40 e sei que ainda tem um monte que não sei. Eu não me apego a ideologias ou semi-deuses, eu sou promíscuo de ideologias, e eu nunca acho que o mundo vai acabar fácil assim. Não acabou em Roma, nem na 2a Guerra. Não acabou na Guerra Fria. “ahhh mas agora é diferente” nah, é a mesma coisa.

Com tudo isso dito, vamos voltar ao documentário. Um meme que eu sempre achei engraçado é aquele onde um casal tá conversando e a esposa fala como ouviu falar que as grandes corporações estão espionando eles o tempo todo. O marido ri, a esposa ri, a Alexa e a Siri riem juntos. Se o produto é de graça, você é o produto. Você paga pra pesquisar no Google? Você paga pra postar fotos no Instagram? Você paga pra conversar por Whatsapp? Então o produto é você, mais especificamente todos os dados que você gera por dia. Você não é o cliente dessas plataformas, você é o usuário. E de fato, só conheço duas indústrias que não falam em clientes e sim em usuários, e o outro é o tráfico de drogas.

Se você assistir o documentário, parece mesmo uma distopia Orweliana. Existe toda a teoria da conspiração de como as redes sociais cresceram ao ponto de aparentemente conseguir mudar o rumo de uma eleição pra presidente, e como ela pode ser usada pra causar caos e até instigar uma possível guerra civil. E o documentário pinta essas inteligências artificiais como o grande inimigo. Ex-funcionários, ex-executivos e ex-investidores aparecem com aquele ar de “a gente não sabia, nós que criamos mas saiu do nosso controle”, meio aquela coisa de “ai nossa, eu pequei no passado e agora me converti e virei crente”.

De repente, por causa disso, eles são os seres iluminados que viram a luz, e por isso eles sabem diferenciar o certo do errado, e o resto da população, coitados, são ignorantes. Mas eles que criaram as plataformas? São seres do bem, acima de todo mundo, que vão nos proteger de alguma forma. Qual forma? Fazendo lobby pra criar regulamentações, formas de controle e agências de censura, pra controlar o que as redes sociais podem ou não fazer, porque coitados, a população em geral é meio burra e se ninguém intervir eles vão continuar sendo explorados.

Eu lavo minhas mãos, eu não tenho paciência pra ser ativista. Por princípio eu sou contra regulamentações. Regulamentações é um tapa buraco, pra pintar de inimigo uma ovelha negra, e jogar embaixo do tapete o trabalho que não foi feito antes. Pra ver como um documentário tem viés veja que ele faz o possível pra pintar as plataformas de redes sociais como o inimigo que precisa ser domado. Essa é a ovelha negra. Basta ver como o diretor omitiu o mais óbvio, a parte mais importante. Por que a maioria da população é tão simples de ser manipulado? Porque nosso sistema educacional está falido faz décadas.

Com o avanço rápido que vemos na tecnologia parece que o mundo também avança rápido. Mas tirando tecnologia, muitas áreas estão super defasadas, e educação é um dos principais em atraso. É que nem na época da discussão de jogos considerados violentos como Mortal Kombat ou Carmagedon. Ninguém vira assassino e sai matando pessoas na rua porque jogou videogames. Ou na época que o Rock and Roll começou a fazer sucesso e um novo mercado de jovens passou a consumir música. Ou na época que a TV foi lançada e todo mundo temia lavagem cerebral. Pessoas educadas não são facilmente influenciáveis assim. Pessoas não-educadas ou pior, que acham que são educadas, são. Porque na falta de ferramentas pra decidir o que é certo ou errado, elas são obrigadas a ouvir alguma autoridade. Qualquer autoridade. Se antigamente essas autoridades eram, talvez, o padre da igreja, hoje é o streamer influencer.

Existem diversos experimentos que tentam explicar o que leva uma população inteira a apoiar algo que é considerado “mau” hoje. Por exemplo, será possível que a população inteira da Alemanha na 2a guerra realmente achava virtuoso matar judeus? Como isso era possível? Pra dar uma explicação muito simples, eu sempre gosto de apresentar o experimento da conformidade social de Solomon Asch. É curtinho, vamos lá.

(Asch)

Pessoas são animais sociais que parecem ter querer serem aceito por comunidades ou grupos, mesmo não concordando. Esse conceito é meio alienígena pra mim, que sou anti-social, mas é o que eu mais ouço e acho que faz sentido. O trabalho seguinte é mais interessante. Asch foi conselheiro na tese de doutorado de outro pesquisador famoso e controverso, Stanley Milgram, que fez experimentos sobre obediência à autoridade. Vamos ver.

(Milgram)

Quando se fala de psicologia social, o be-a-bá pra mim são Asch e Milgram. Nos temos modernos temos os economistas comportamentais como Dan Ariely que mostrei antes. E talvez vocês esbarrem em outro ponto de vista interessante, o famoso Efeito Lucifer de Philip Zimbardo, mas diferente de Asch e Milgram, cujos experimentos foram repetidos diversas vezes ao longo de décadas, sempre dando os mesmos resultados; o experimento de Zimbardo é cheio de falhas, então se forem ler, leiam com uma quantidade generosa de sal. Mas a conclusão é a mesma: nós achamos que somos racionais e que temos condições de pensar com lógica, mas na realidade não é muito difícil nos manipular.

O corolário dessa idéia é óbvio: não adianta trocar uma autoridade por outra autoridade, por exemplo, as empresas de redes sociais por grupos políticos. Qual o interesse de parte dos entrevistados do documentários? Eles querem se tornar essas autoridades. É uma estratégia antiga: crie algo que gera problemas, depois venda uma solução desse problema.

Você não quer que os jovens sejam influenciados pela torrente de fake news nas redes sociais? Agora é tarde demais, porque ninguém tem nem nunca vai ter a autoridade pra saber decidir o que é certo ou o que é errado absolutamente. O sistema educacional de praticamente todos os países do mundo ainda opera segundo modelo derivado da época da Revolução Industrial. Todo aluno aprende a obedecer uma figura de autoridade na sala de aula, uma figura de autoridade dentro de casa, e quando cresce e precisa pensar sozinho, ele procura outra figura de autoridade pra seguir, e normalmente erram feio. Os pais que estão apreensivos com as redes sociais hoje não são tão diferentes dos que estavam apreensivos que o rock and roll desvirtuasse a geração nos anos 60 e 70.

Quem assiste meus vídeos sabe como eu repito que não sigo influencers, tenho zero paciência, e também que vocês não devem acreditar em tudo que eu digo e me seguir cegamente, porque eu tenho zero paciência pra ser influencer. Eu sou só um cagador de regras dizendo o que eu sei. Considerem que eu tenho algumas vantagens que me ajudaram ao longo dos anos.

Ao contrário do que muita gente pode pensar se só conhece minha persona de YouTuber, é que eu sou muito introspecto e anti-social. Por mais estranho que possa parecer, eu me dou muito bem com minha própria companhia e me considero auto-suficiente. Sempre que me forço a ir contra minha natureza eu me dou mau. Minha persona pública, esta que vocês estão assistindo, é diferente da minha persona particular.

Toda pessoa pública tem personas, fachadas. Ninguém é 100% autêntico o tempo todo, é impossível. Isso não é um problema, é normal. E por isso eu foco no resultado do trabalho de alguém e não na pessoa. Um biopic, cinebiografia ou uma biografia em geral é uma obra de ficção que tem a intenção de manipular o público a se sentir inspirado pela história de vida. Por isso muita celebridade publica auto-biografias. Porque todo mundo prefere poder controlar a narrativa da sua história em vez de confiar que outra pessoa vai dizer o que ele queria depois que morrer.

Você deve analisar qualquer documentário ou biopic da mesma forma que se analisa qualquer filme. Vamos analisar uma técnica pequena mas efetiva pra dar de exemplo. Porque o diretor ou escritor não aparecem pra argumentar seus pontos de vista e sim trazem outras pessoas pra dizer o que ele quer passar? Porque colocar um terceiro falando trás credibilidade, especialmente se é alguém que trabalha ou trabalhou na indústria em questão. Quando aparece o título de ex-engenheiro do Google, dá impressão que ele representa o Google inteiro. O que a maioria não pensa é que o Google é uma organização de dezenas de milhares de pessoas, e estamos ouvindo a opinião de uma pessoa que nem trabalha mais lá.

Outra técnica pequena. Nenhum diretor edita cenas à toa. Cada cena que ele te mostra tem um propósito, o objetivo de causar alguma reação ou emoção. Porque todos os entrevistados estão sentados? Mais importante, por que no começo do documentário mostra um pseudo-bastidores, eles chegando e se sentando, gaguejando? Isso é pra causar empatia, pra você se conectar com os entrevistados. Se aparecer direto só o título deles como ex-investidor, ex-fundador, ex-engenheiro, você vai se sentir desconectado. Mas se mostra eles chegando e se sentando na sua frente, como se estivessem chegando na sua casa, sentando do seu lado, é como se fosse um amigo ou conhecido seu chegando pra dividir uma breja com você. Você baixa sua guarda e ouve como se fosse um amigo.

Mesma coisa no fim, eles discutem como tentam educar os filhos criando limites pra usar apps e redes sociais em casa. A informação em si já é super conhecida, clichê até. O objetivo não é te explicar uma solução. É só mais uma técnica de empatia. Pra vocês que são pais se relacionarem e pensar “nossa, ele é gente como a gente, com os mesmos problemas”. Todo político faz isso em campanha. Eu sou anti-social, essas técnicas não funcionam comigo. Eu não consigo ter a reação de me identificar com eles, pelo contrário, eles simplesmente parecem mais suspeitos fazendo isso.

Outra técnica inteligente pro documentário não ficar expositivo demais e por consequência muito cansativo, é editar as entrevistas com a historinha de ficção de uma família enfrentando problemas do dia a dia por causa das redes sociais. O filho que tá sendo influenciado por canais extremistas. A hora do jantar que a família não sabe mais conversar. A filha que tá sofrendo com confusão da sua identidade pelo que se fala online, entrando em depressão. Aliás, essa é a parte mais apelativa do filme, acontece na seção central e tem como objetivo causar horror e pânico em quem está assistindo.

(…)

Se você não tava convencido até agora, essa é a parte projetada pra te convencer. E essa parte te leva ao midpoint do filme, a grande revelação ou virada de eventos. Quem tá causando esse aumento no suicídio de meninas?

A inteligência artificial. É revelado que estamos travando uma guerra impossível de vencer. Eles explicam como o poder de processamento aumentou exponencialmente nos últimos anos mas nossos cérebros não evoluíram quase nada nos últimos milênios. E a narrativa infere que as grandes corporações que criaram essas inteligências artificiais perderam o controle dessas plataformas e a população em geral vai perder a guerra e estar a mercê de ser controlada. E quem vai consertar isso? Provavelmente essas pessoas boazinhas que o filme passou uma hora fazendo você se empatizar. É assim que você vende uma autoridade.

Com isso vocês entendem porque eu não dou muita bola nem pra documentários e nem pra biografias. Eu aprecio a produção quando é bem feita, e consumo como consumiria qualquer obra de ficção. Mas eu sempre me faço a pergunta mais óbvia: “a quem essa mensagem beneficia?” ou o famoso clichê “siga a trilha do dinheiro”. Pensamento crítico não é só criticar as coisas, a premissa é que você entende como funcionam as engrenagens dos sistemas do mundo. E a palavra chave aqui é “entende” e não “acredita”. Quanto menos crenças você tiver, menos difícil é entender o mundo. A maioria de nós começa tendo uma crença e usamos isso como o molde pra enxergar o mundo. Daí tudo que não encaixa nessa crença parece um defeito que precisa ser corrigido.

Eu penso diferente, eu observo o mundo e crio modelo mentais em cima da realidade, incluindo as parte que não gosto. Eu aceito que o que eu considero como defeitos são resultados naturais. Eu não gostar não vai mudar nada. E daí vou tentar entender porque essa parte que eu não gostei existe, qual propósito serve ou serviu, e mais importante, como isso pode me beneficiar. Por exemplo, se você assiste o documentário, acredita na visão de mundo que ele propõe, sem questionar muito, você deveria ficar extremamente desconfortável. Se você se acha mais esperto talvez pense “ah, por isso que eu já cancelei minha conta de Facebook”.

Toda vez que eu vejo um tweet desses eu giro os olhos. Porque eu acho meio idiota mesmo. Nenhuma corporação ou inteligência artificial tá interessado em você individualmente. O Google não acorda todo dia pensando “vamos espionar o que o Fabio Akita tá fazendo neste minuto pra poder foder ele depois”. A eficiência de recomendar conteúdos sob medida pra mim depende de ter mais e mais detalhes sobre mim. Mas eu sei como isso funciona, pra mim não faz diferença nenhuma. Sair da rede social não muda a rede social. Você acha que só porque você twitou que saiu e meia dúzia de pessoas deram like, você é virtuoso por alguma razão? É o mesmo tipo de bullshit de alguém que twita que comprou um Tesla pra salvar o meio ambiente. Bullshit, você comprou porque tem dinheiro e o carro de fato é interessante de dirigir. Só isso. Aliás, é outro video do canal do Adam Ruins Everything que recomendo.

Os entrevistados do documentário, ou influencers que se gabam de ter saído do Facebook mas continuam no YouTube ou Twitter, praticam o que se chama de “sinalização virtuosa”, que é a prática de declarar que fez uma ação aleatória que parece virtuosa e declarando publicamente pra que outras pessoas possam dar like nela dizendo “nossa, que pessoa virtuosa”. É tosco, porque na prática não mudou nada. Nunca siga uma pessoa por coisas assim, e sim pelos resultados mensuráveis de sucesso e consistência ao longo dos anos, o que uma pessoa late em rede social é descartável. Entretenimento de pipoca, como qualquer filme blockbuster.

A grande conclusão de tudo isso, que o documentário não fala, é que se os tais problemas descritos existem, eles não são inteiramente culpa das plataformas de redes sociais ou inteligências artificiais. Eles são ferramentas. Se quiser pode pensar que são como armas. Armas não atiram sozinhas, pessoas atiram. O que essas ferramentas possibilitaram foi só acelerar e amplificar o problema dos indivíduos. A culpa sempre é dos indivíduos. Todo mundo é adulto e não dizer “ah, eu sou um coitado, ninguém me protegeu, e por isso eu fiz merda”. Daí aparece outra corja dizendo “é isso mesmo, ele não tinha como saber, mas eu sou um ser iluminado e eu sei o caminho da luz, e por isso vocês devem deixar que eu proteja todo mundo”. Isso nunca dá certo.

E por hoje é isso, o objetivo de hoje era dar uma pincelada em diversos assuntos sobre entendimento do mundo, entendimento do comportamento das pessoas, e a fraqueza das suas próprias convicções, inspirado por esse documentário do Netflix. Munido de tudo que eu falei, se você entendeu pelo menos metade do que eu disse, acho que pode assistir o documentário e não sair dele mais manipulado do que quando entrou. É uma produção muito bem feitinha que, tirando o melodramático, é interessante de assistir quando não tiver nada pra fazer. Ou, se você tem mais o que fazer, a versão de 5 minutos do Adam Ruins Everything diz exatamente a mesma coisa, em menos tempo. E se você curtiu esse vídeo mande um joinha, assine o canal e clique no sininho pra não perder os próximos vídeos. Compartilhe com seus amigos pra ajudar o canal. A gente se vê, até mais.

Descrição no YouTube

The Last Jedi é um assunto que vai ser eternamente controverso, mas hoje não vou entrar na discussão mas sim elencar o que nós fãs não gostamos e ir um passo além, mostrar como os fãs estão consertando esse e outros erros da história de Star Wars.

Links:

• Harmy’s Star Wars: Despecialized Edition - History & Sources Documentary (extended version) (https://www.youtube.com/watch?v=mGrXO2RDzLg)
• Star Wars Despecialized Edition is Awesometacular! (https://www.youtube.com/watch?v=ZTRbkIBn2j0)
• How Star Wars was saved in the edit (https://www.youtube.com/watch?v=GFMyMxMYDNk)

Script

Olá pessoal, Fabio Akita

Esta semana o tema é geek. Terça eu falei sobre como consertar Justice League e hoje o tema é o hiper controverso The Last Jedi. Vamos ver como consertar esse erro.

(…)

Star Wars é uma enorme dor de cabeça. O maior problema é que dependendo da sua idade você vai ter opiniões muito diferentes. Por exemplo, se você só começou a assistir recentemente, talvez a partir de Force Awakens, não vai entender tanto porque tantos fãs odiaram The Last Jedi.

Talvez você tenha começado pelos Prequels e séries de TV como Clone Wars e Rebels. Nesse caso sua base de comparação já fica diferente. Aqui você talvez fique em cima do muro com relação à nova trilogia.

Mas se você é da geração que começou com a trilogia original e veio assistindo a evolução desde o começo, é onde a nova trilogia realmente vai começar a irritar. Eu sou dessa geração, eu tenho memórias de quando Return of Jedi tava nos cinemas. Eu fiquei horas sentado na fila do cinema quando Phantom Menace foi lançado, tendo esperado de 1983 até 1999, a expectativa era grande e o filme foi uma grande decepção. Maldito Jar Jar Binks. Mas pelo menos gastei boas horas em corridas de pod racing com o game de PC Episode I: Racer.

Attack of the Clones melhorou bastante. Finalmente ganhamos o que queríamos ver: uma história um pouco melhor, muitas lutas de lightsabers, embora a parte do romance tenha sido bem ruim na época e continua sendo agora. Revenge of the Sith é o melhor dos filmes dessa trilogia, de longe. Apesar de várias inconsistências pra ligar com a trilogia original, poder ver o nascimento de Darth Vader era o que queríamos ver e isso ficou até que bom, tirando o famigerado “nooooo” no final.

Isso foi em 2005, daí tivemos a série de TV The Clone Wars e em 2012 a Disney compra a Lucas Film. George Lucas sai de cena e entra Kathleen Kennedy na liderança. A primeira bola dentro foi trazer J.J. Abrams pra iniciar uma nova trilogia. J.J. é realmente bom, eu gosto muito do trabalho dele. Nunca fui fã de Lost mas o soft reboot que ele fez em Mission Impossible 3 eu gostei bastante. Pra quem não lembra, MI:2 foi o pior filme da franquia e é no 3 que se cria a estrutura que vai evoluindo em Ghost Protocol, Rogue Nation e agora Fallout. Eu também gostei muito do reboot de Star Trek nos cinemas. Eu nunca fui um trekkie nem nunca tentei aprendi Klingon, mas J.J foi extremamente bem sucedido em tornar Star Trek acessível de novo pra uma nova geração. E quando eu vi Force Awakens eu não fiquei muito impressionado mas pelo menos não fiquei decepcionado, a última coisa que eu Não queria era ter de novo a mesma sensação de Phantom Menace. Todo mundo sabe que ele preferiu jogar seguro, seguiu beat por beat os pontos de A New Hope e mandou até que bem em criar novos personagens que atiçaram a curiosidade sobre o que poderia vir a frente com Finn, Rey, Snoke, Kylo.

Mas aí a direção passou pra mão de Rian Johnson e The Last Jedi sofre por 2 razões: J.J. deixou muitas arestas soltas que provavelmente não tinha uma visão maior por trás. Ou seja, ele deixou muitas expectativas pra resolução. Rian herdou esses problemas. E em cima disso quis colocar muitas tangentes que arrastam a narrativa do filme. No geral, depois de 1 ano, eu meio que já engoli a maioria dos pontos que eu não gostei de imediato. Eu acho que o maior problema é justamente porque tecnicamente falando The Last Jedi é a melhor produção de um filme Star Wars que já foi feito. A sequência do sacrifício de Holdo o ataque surpresa na velocidade da luz é de longe um dos melhores momentos no cinema, ponto. Foi perfeito. E aí você tem pontos horrorosos como Canto Bight. Esse desbalanço que destrói o filme. Eu também fui um dos que passou os últimos 2 anos especulando sobre Snoke e os pais de Rey. E não ter essas respostas até que não foi tão ruim assim tanto quanto Canto Bight , Maz Kanata fazendo um call no meio de uma luta aleatória qualquer só pra soltar uma informação que não serve pra nada. Casting de um Benicio Del Toro num personagem que na prática não serviu pra nada. Repetir o erro de Force Awakens de não fazer nada de útil com a capitã Phasma e desperdiçar o personagem de novo. Não fazer nada de útil com o Finn e no final cortar o climax do nada sem motivo. Eu fui um dos que mudei de opinião e até entendo melhor a idéia do Luke cínico anti-herói nesse filme. Mas o arco principal da história ser a perseguição mais lenta da galáxia com as piadas mais forçadas arrebentou esse filme.

Procure no YouTube e vai encontrar centenas de vídeos descrevendo item a item tudo que não funciona nesse filme, e é uma pena porque se ele passasse por uma segunda revisão de edição acho que ele ficaria bem aceitável. E aí vem a recomendação de hoje, o canal do YouTuber Ivan Ortega. Ele é um mexicano-americano que resolveu consertar o problema. Faz alguns meses que ele pegou o filme e vem reeditando no Adobe Premiere todos os pontos que todo mundo odiou no filme.

O cara tá fazendo mágica nessa edição. Ele consertou literalmente TODOS os pontos do filme que dava pra mudar com edição. E vocês vão ficar surpresos como edição é fundamental num filme. Quem conhece a história de Star Wars sabe que o primeiro corte do A New Hope original fez o filme ficar ruim. Ninguém gostou, Spielberg não gostou, De Palma não gostou. Aliás Brian De Palma ajudou a reescrever o texto de introdução do filme, que originalmente era longo demais. Mas quem salvou o filme foi a mulher de George Lucas, Marcia Lucas que voltou pra mesa de edição e fez um novo corte do mesmo filme. A edição de Marcia transformou um filme que era objetivamente horroroso num dos maiores clássicos da história do cinema. E é uma excelente lição para lembrar que juntar um monte de partes boas num saco não faz o saco ficar bom. Por isso saber o que cortar fora, mudar a ordem das coisas, pode fazer toda a diferença e isso vale pra filme, pra música, pra dissertações e textos em geral, e até mesmo pra código - que é um dos motivos de porque making of de filmes me atraem tanto.

Ivan Ortega parece entender bem isso e ele vai além. Me preocupa um pouco como vai ficar no final mas ele vai redublar algumas falas do filme com pessoas que conseguem imitar as vozes de personagens como Luke. Ele tá treinando uma coreografia de pra ele mesmo fazer uma pequena tomada extra da luta entre Kylo Ren e Luke e ele parece que conseguiu mesmo trocar Holdo da icônica tomada do sacrifício e trazer ninguém menos que o General Ackbar, que aos olhos de muitos incluindo eu, foi totalmente desperdiçado nesse filme.

Só dele conseguir diminuir e diluir a longa e cansativa cena de Canto Bight já é um enorme ganho. Ele conseguiu reverter a piada do Luke jogando o light saber fora. Ele conseguiu reverter um monte de coisa só na edição. O cara é bom. E ele acabou de lançar um teaser trailer pra indicar que finalizou o corte final. Assinem o canal dele pra saber quando sai o filme reeditado completo.

Essa não é a primeira vez que os fãs fazem algo assim. No anos 90 George Lucas resolveu reeditar os filmes da trilogia original. Ele adicionou um monte de computação gráfica muito ruim e mudou coisas importantes dos originais como a famigerada cena onde Han Solo atirou primeiro. Esses foram os Special Edition. O problema é que hoje você só tem acesso a essas versões adulteradas. Não existe mais a versão original da trilogia. Eu assisti a original em VHS e em DVD antes das Special Edition. Alguns anos atrás um grupo de fãs se juntou pra procurar as versões originais e fazer o processo de “remasterização” que significava limpar frame a frame do filme pra preservar como era a versão original. Acho que o projeto era Star Wars Revisited e tem Empire Strikes Back Revisited. Eu não achei mais os links do projeto original mas coloquei na descrição os links que encontrei, se alguém tiver links melhores não esqueça de compartilhar com a gente.

E tudo isso são evidências de como o Head Honcho da Marvel Studios Kevin Feige tá fazendo um trabalho hercúleo. Nem a Lucas Film da própria Disney, nem a Warner Bros tão conseguindo criar e manter um universo coeso. O que Feige conseguiu fazer, desde Iron Man em 2008 até Infinity War esse ano é um acontecimento histórico. Mas o que eu queria mostrar nesse vídeo também é um pequeno gosto da comunidade geek.

Diferente de áreas mais explicitamente artísticas como quadrinhos ou filmes, como programador eu também me considero de uma profissão criativa. Criatividade não é copiar e colar as coisas, é aprender o máximo possível de gente talentosa pra inspirar a melhoria nas nossas próprias técnicas. No mínimo, todo geek de verdade tem como característica comum a dedicação em cima do que gosta. Quando eu penso em código, penso da mesma forma como Nando reimaginando a estrutura de um filme ou Ivan reeditando um blockbuster nas madrugadas. É assim que nós geeks fazemos.

E aí, gostaram desse vídeo? Discutam os temas de hoje nos comentários abaixo. Mande um joinha, assinem o canal e não deixem de clicar no sininho pra não perder os próximos episódios. A gente se vê na próxima, até mais.

Descrição no YouTube

Esta semana vamos pra temas geek. Hoje vamos olhar um pouco a trajetória de Justice League até ele implodir e em vez de só criticar mostrar soluções que outros geeks youtubers chegaram pra resolver esse problema.

Links:

• Batman v Superman: What Went Wrong? – Wisecrack Edition (https://www.youtube.com/watch?v=467ehoaGDaE)
• Civil War v Justice League: Dawn of Character Development (Video Essay) (https://www.youtube.com/watch?v=nVEatk78mQQ)
• Justice League Reshoots: Every Change Whedon Made To Snyder’s Film (https://screenrant.com/justice-league-movie-reshoot-changes-explained-snyder-whedon/5/)

Script

Olá pessoal, Fabio Akita

Esta semana vamos mudar um pouco os temas. Quero falar um pouco sobre filmes. Dois em particular, Justice League hoje e o espinhoso The Last Jedi na quinta. Dois dos mais controversos filmes do ano passado, duas das principais decepções em termos de blockbusters.

Vocês já devem ter ouvido e assistido todo tipo de crítica em torno desses filmes. Com os rumores da negociação com Henry Cavill alguns dias atrás colocando em risco a continuidade do Superman. E o cancelamento da nova trilogia Star Wars que o Rian Johnson ia iniciar - graças aos céus …

No episódio de hoje quero falar um pouco sobre Justice League e como consertar essa bagunça.

(…)

Esse filme estava fadado a dar errado. Todo mundo acompanhou o stress durante as filmagens. Zack Snyder fez um filme que todo mundo gosta, os 300 adaptado da obra homônima de Frank Miller. Provavelmente a adaptação de um graphic novel que entregou as melhores frases feitas na história dos blockbusters. Pra mim ainda é o melhor papel de Gerard Butler e foi a primeira vez que prestei atenção em Lena Hedley antes dela virar Cersey em Game of Thrones.

Snyder foi um passo além e fez uma adaptação até que não tão ruim do lendário Watchmen de Alan Moore. É outro filme que não foi tão bem nas bilheterias mas eu particularmente gosto como filme. Em particular pontos pelo casting de Jeffrey Dean Morgan como The Comedian e em manter o tema do “Big Joke” e isso deve ser por causa do screenplay de David Hayter, que como bônus de curiosidade, pra quem gosta da série de games Metal Gear do lendário Hideo Kojima, todos sabem que David Hayter é a eterna voz de Solid Snake.

Com boas credenciais, Snyder ganhou as chaves do universo DC e começou com Men of Steel que não foi completamente ruim, tem idéias que eu até gosto, em particular a caracterização de um Superman menos perfeito. O problema disso é a sequência em Batman v Superman, onde um Superman humanizado fica muito próximo do Batman e isso acaba com o propósito da história em si, ao contrário do tema da graphic novel The Dark Knight Returns de Frank Miller, que serviu de inspiração pra muitas das cenas, e onde a lendária batalha entre Batman e Superman é uma batalha filosófica entre individualismo e coletivismo, como bem analisou o canal Wisecrack, que você pode assistir clicando no link acima.

Então entramos em Justice League. A pressão em cima da Warner Bros tava no máximo. Muito stress interno. O script original de Snyder, com ajustes de Geoff Johns não tava bom. Foi quando trouxeram Joss Whedom pra reescrever cenas inteiras. E tudo isso com a produção em andamento. Fora acontecimentos aleatórios como o famigerado Mustache-gate por conta das refilmagens que acontecerem ao mesmo tempo que Missão Impossível 6. Curiosidade pra quem não lembra, todo mundo tirou sarro que tiveram que tirar a barba do Henry Cavill em pós-produção via computação gráfica porque a Paramount não queria deixar ele tirar a barba pras refilmagens. Mas aí depois disso um dos stunts do Tom Cruise deu errado e ele se machucou feio e as filmagens ficaram paradas um tempão de qualquer jeito. No final ia dar tempo do Cavill tirar a barba, refilmar o Superman pro Justice League e esperar a barba crescer de novo até o Cruise se recuperar. Coisas de Hollywood. Aliás, se você não assistiu MI:6 assista, é o melhor filme da série e de longe um dos melhores blockbusters de ação da atualidade.

Enfim. No frigir dos ovos o filme Justice League virou uma bagunça. A história ficou ruim. A direção ficou ruim. Acabaram usando muito mal todos os personagens. Whedom mudou tanto o filme original que muitos clamam para o lançamento do cut original do Snyder. Eu não esperaria muito desse cut também depois de Batman v Superman.

A Warner teve um tiro de sorte com Wonder Woman, que apesar de ser um filme mais ou menos, com um 3o ato bem ruim e um desperdício de vilão principal, conseguiu uma boa diretora em Patty Jenkins que acertou na química entre Gal Gadot e Chris Pine, sem o qual o filme também teria sido esquecível.

Os próximos filmes, pelo menos pelos trailers, parece finalmente estar acertando. O filme do Aquaman de James Wan parece perfeito nos trailers, ponto positivo pra personagem Mera de Amber Heard. Wan que aliás vem fazendo filme bom atrás de filme bom, desde Saw, Insidious, Conjuring, Furious 7. E claro o novo filme Shazam também parece muito promissor no trailer, com David Sandberg também tendo filmes de horror no currículo, como o último Annabelle: Creation e Lights out. Eu definitivamente não sou fã de filmes de horror, pelo fato de que 99% são muito mal feitos. Mas Wan e Sandberg eu mantenho na minha lista de interesse. Aliás, significa também que em 2019 vamos ter 2 filmes de Capitães Marvel. O original que é Shazam e a Capitã Marvel, da Marvel.

Isso tudo dito, o que fazer com Justice League? Aqui vem a graça do YouTube. Muita gente já tentou ajustar o filme de alguma forma, mas o que eu mais gostei até agora é a recente série do canal Nando v Movies. Uma das melhores coisas que o Nando faz no canal é reimaginar a história de filmes. Em particular eu gosto como ele se atém à fundação da arte de escrever um screenplay. Até o momento em que estou gravando este episódio ele lançou 3 vídeos da série “Justice League Rewrite”. Ele está se atendo em dividir a história nos 3 atos clássicos. E dando mais atenção ao 2o ato, que ele dividiu em 2 partes, tradicionalmente chamados de 2A e 2B separado pelo que chamam de “midpoint” o meio do filme. Por exemplo, o Nando lembra como os filmes da Marvel seguem exatamente essa estrutura e como eles tem midpoints muito bem definidos, em First Avenger, Steve Rogers salta do avião e se torna Capitão América exatamente no meio do filme, em Winter Soldier Steve Rogers e Natasha descobrem que a Hydra infiltrou a Shield e encontram Zola no meio do filme e assim por diante.

Esse cara é muito talentoso, a forma como ele explica as razões pra cada uma das mudanças, a forma como ele encaixa as peças no framework clássico de um bom filme, e como tudo faz sentido, faz você assistir essa nova versão na cabeça como se fosse um filme de verdade. O cara é assim bom. Pra dar um gosto, um dos maiores problemas da história é Steppenwolf, que é um dos vilões mais fracos de todos os filmes de heróis ever. Então ele faz um twist, ele inicia com a Liga dos Vilões, trazendo Clayface, Deathstroke, Copperhead, Weather Wizard e cria um sub-arco no 1o ato que vai ligar no twist do novo midpoint. E à medida que ele reajusta a história também reajusta o relacionamento dos personagens, criando uma das coisas que falta no filme de verdade: uma conexão entre todos os membros da Liga. Por exemplo, copiando o graphic novel de Frank Miller eles colocam vários easter eggs na batcaverna, incluindo o uniforme do 2o Robin, provavelmente, Jason Todd. Mas eles não aproveitam o medo de Bruce em trazer pra equipe um moleque como o atual Flash, Barry Allen e não explorar o trauma de poder repetir o que aconteceu com Robin de novo. Nando corrige isso na sua versão.

Falando no Flash, me lembrou um video essay de outro canal, o HiTop Films que ainda tá no começo mas eles fazem análises muito boas de pontos específicos em alguns filmes, em particular um de 6 meses atrás onde eles comparam a introdução e recrutamento do Flash em Justice League comparado com uma cena muito similar em Civil War onde o Stark vai recrutar o Peter Parker, no que é a primeira aparição do homem aranha no universo marvel atual. Colocando lado a lado é gritante como as cenas são idênticas mas porque o da Marvel é eficaz e o da DC perde a oportunidade.

Dêem uma olhada na versão do Nando e mandem nos comentários o que acharam das mudanças que ele fez. E se vocês conhecem algum YouTuber que imaginou uma versão ainda melhor, também mandem pra eu ver.

Não tem coisa mais divertida pra um geek do que reimaginar as coisas. Acho que uma das coisas que separam os geeks dos não-geeks é que a maioria das pessoas assiste filmes mas não pensa muito a respeito, são aquelas 2 horas, dá uma risada e amanhã já era. A gente que é geek é estranho mesmo, anos depois ainda estamos falando em detalhes dos filmes, defeitos técnicos, cenas deletadas, histórias dos bastidores, versões alternativas. Mas essa é a parte que eu acho mais divertido.

E aí, gostaram desse vídeo? Discutam os temas de hoje nos comentários abaixo. Mandem um joinha, assinem o canal e não deixem de clicar no sininho pra não perder os próximos episódios. A gente se vê na próxima, até mais.

Descrição no YouTube

Esta semana vou testar um formato um pouco diferente, hoje quero compartilhar com vocês 7 shows que vão ao mesmo tempo entretê-los e educá-los um pouco sobre a história da computação moderna.

Alguns links pra complementar:

• Ada Lovelace: Original and Visionary, but No Programmer (https://www.bbvaopenmind.com/en/ada-lovelace-original-and-visionary-but-no-programmer/)
• BBC DOCUMENTARY : Calculating Ada - The Countess of Computing 2015 (https://www.youtube.com/watch?v=QgUVrzkQgds)
• Halt And Catch Fire (https://www.amc.com/shows/halt-and-catch-fire)
• Halt And Catch Fire: A Modern History Lesson (https://www.youtube.com/watch?v=DOC-85uAAgc)
• Download: The True Story of the Internet (https://www.youtube.com/playlist?list=PL_IlIlrxhtPMqW4b0-v8OgLvFZQes6SoZ)
• AkitaOnRails: The iPod Revolution (http://www.akitaonrails.com/2011/01/30/documentario-the-ipod-revolution)

Outras recomendações:

• Revolution OS (http://www.revolution-os.com/)
• Indie Game: The Movie (http://buy.indiegamethemovie.com/)
• Objectified (https://www.imdb.com/title/tt1241325/)
• Helvetica (https://www.imdb.com/title/tt0847817/)
• AlphaGo (https://www.imdb.com/title/tt6700846/)

Recomendações dos comentários:

• BBS: The Documentary (https://archive.org/details/BBS.The.Documentary)
• Triumph of the Nerds PBS Documentary (https://www.youtube.com/watch?v=FFX4WqtviKE&list=PL5RgZmLSfXyCHm9p7xF6sGIInG3cAjMYE%29)
• Steve Jobs Brainstorms with the NEXT Team (1985) (https://www.youtube.com/watch?v=BNeXlJW70KQ)

Script

Olá Pessoal, Fabio Akita

Eu gosto muito de cultura pop, filmes, séries de TV. Durante as últimas décadas, computadores tem sido tema de centenas. De clássicos como 2001: uma odisséia no espaço, War Games, ou Terminator até mais recentes como Person of Interest ou Mr. Robot. A grande maioria coloca a tecnologia como um acessório “mágico”, mas alguns tentam mostrar um pouco mais da ambientação e da história. HOJE quero dar 9 recomendações de entretenimento em filmes, documentários e séries de TV que eu assisti.

…

Eu costumo dizer que tive muita sorte. Eu conheço a história da computação moderna a partir do meio dos anos 80 porque eu vi em primeira mão como tudo aconteceu. A história antes dos anos 80 eu aprendi via enciclopédias. Entender como os eventos se conectam durante todo esse período é muito legal.

Se você nunca se interessou muito, talvez consiga se motivar assistindo alguns filmes pra começar a apreciar o que você tem hoje. De onde veio o computador que você usa hoje? De onde vem o smartphone que você usa hoje? Porque as coisas são como são?

O maior problema de filmes é que escritores normalmente gostam de tomar várias “liberdades artísticas”. Mas tudo bem, filme não é documentário. Assistam pelo entretenimento e para se motivar a ir atrás da história real.

Antes de iniciar, cruzei com um filme que é tão ruim que não dá pra recomendar, mas achei importante comentar aqui pelo assunto. É um tanto obscuro, mas é estrelado por ninguém menos que Tilda Swinton, foi lançado em 1999 e se chama Conceiving Ada.

É meio uma ficção científica hiper fantástica sobre tentar trazer Ada pro mundo moderno. De qualquer forma achei interessante ter a imagem da Tilda Swinton como a personificação de Ada Byron King, única filha legítima do poeta Lord Byron, vindo a se tornar condessa de Lovelace. Muitos clamam que ela foi a primeira programadora mas não existem muitas evidências disso. O fenômeno Lovelace é mais um exemplo de como a cultura popular sobrepõe fatos históricos. Não há dúvidas de que ela e seu mentor Babbage foram visionários na história da computação, mas discutir se ela foi ou não a primeira programadora não é útil pra história. Babbage inventou o Difference Engine em 1822 e o Analytical Engine em 1837. Ele escreveu os primeiros programas rudimentares em 1836 e Ada, que foi mentorada por Babbage, evoluiu esses programas em coisas mais complexas em 1842. A colaboração dos dois foi importante na história.

Agora sim, vamos às recomendações.

A primeira recomendação é um filme, The Immitation Game, de 2014. Este acho que todo mundo conhece por causa das atuações impecáveis de Benedict Cumberbatch como Alan Turing, considerado por muitos como o pai da programação moderna, e surpreendentemente da Keira Knightly como Joan Clarke. Apesar da linha geral da história ser interessante, se apresentando com o estilo “outsider que precisa se provar ajudando a ganhar a guerra e revolucionando a computação ao mesmo tempo, mas é injustamente condenado e acaba seus dias em desgraça”. A história real é bem menos dramático que isso. Alan Turing de fato teve um fim injusto, que tentaram corrigir só em 2013. Mas tirando isso o computador de Turing não foi construído sozinho, eles tiraram Gordon Welchman do filme, que é uma omissão importante. Apesar do toque dramático, o computador não foi chamado de Christopher e sim Bombe. E o Bombe não foi tão revolucionário mesmo na época, ainda era só mais um dispositivo eletromecânico com switches de relay e rotores em vez de tubos a vácuo e circuitos eletrônicos. A revolução só viria com John Von Neumann - que eu nunca vi em nenhum filme aliás. Novamente, como entretenimento é um ótimo filme para trazer o nome de Alan Turing ao interesse das pessoas, mas não usem como base pro seu trabalho de história.

A segunda recomendação é uma série de TV. Se você só conhece a AMC por causa de The Walking Dead, procure saber sobre Halt and Catch Fire de 2014 (cujo nome aliás, é o mnemonico HCF de assembly pra crashear um computador). Ela tem quatro temporadas e é uma das melhores séries sobre computadores que eu já vi. Não é um documentário. Não é um biótipo de pessoas de verdade. Ela é como MadMen, onde podemos ver como era a vida no começo dos anos 80 até quase o meio dos anos 90 através de personagens que estavam no meio da revolução dos microcomputadores e a cultura de BBS até o início da internet comercial. É meio como ver a história real pelos bastidores. O casting dessa série é fenomenal, todos os protagonistas são estelares. Começa com Lee Pace como Joe MacMillan, um personagem à la Steve Jobs, escrito como um ex-IBMista tentando ser visionário. Lee Pace talvez vocês reconheçam de personagens como Thranduil na trilogia The Hobbit ou como Ronnan the Accuser no Guardiões da Galáxia. Tem também Scott McNairy como Gordon Clarke um tipo mais Wozniak, talvez vocês tenham visto ele em filmes como Killing Them Softly, Argo, 12 Years a Slave. E em Argo a esposa de seu personagem também foi Kerry Bishé que em Halt and Catch Fire é Donna Clark, uma das personagens femininas na indústria de tech que eu mais gostei até hoje. Sério, ela é perfeita, quase perfeita demais na minha opinião, mas não vou reclamar, e junto com a personagem Cameron Howe de Mackenzie Davis - que você deve ter visto no novo Blade Runner: 2049 - formam uma dinâmica incrível na 3a e 4a temporada. Dois exemplos de mulheres na tecnologia numa época bem diferente da nossa. Não tenho elogios suficientes pra descrever essa série, altamente recomendo.

A terceira recomendação da lista é provavelmente o que eu mais gosto pelo efeito nostalgia, nem tanto pela qualidade de produção, já que é um filme feito para TV pela TNT em 1999, Pirates of Sillicon Valley, adaptado do livro Fire in the Valley. É a melhor adaptação da história da revolução dos microcomputadores dos anos 80 e 90. Ela vai do fim dos anos 70 até o começo dos 90, dá um salto e termina no lendário retorno de Jobs à Apple no fim dos anos 90. As interpretações de Noah Wyle e Anthony Michael Hall como Jobs e Gates são fenomenais e até hoje quando eu penso em Jobs e Gates eu imagino esses dois. O casting no geral é muito bom, Joey Slotnick e John Dimaggio como Wozniak e Balmer também são perfeitos. Apesar de ser um filme pra entretenimento, e apesar das liberdades artísticas, esse é um dos poucos filmes que realmente fez uma boa pesquisa e na maior parte os eventos são corretos. Tem poucos pequenos erros que não quebram o filme como um todo, e é unânimo que Noah Wyle fez um Jobs tão bom que foi reconhecido pelo próprio Jobs, Wozniak e outros próximos como Daniel Kottke. Até Gates reconhece que o filme é próximo da realidade. E a forma como dramatizaram a relação de Jobs com Gates é muito boa. De todos os filmes sobre computadores já feitos, esse é de longe a melhor recomendação de todos. É tão bom que eu já vi esse filme uma dezena de vezes e não me canso de assistir.

A quarta recomendação não é um filme mas o primeiro documentário da lista. Na sequência de Pirates, assista o documentário da Discovery Channel chamado Download: The True Story of the Internet escrita pelo jornalista John Heilemann, lançado em 2008. Ele é dividido em 4 episódios: Browser Wars, Search, Bubble, People Power, respectivamente conta a história da famigerada Guerra dos Browsers, a história que dá origem ao Google, o Crash das Ponto Com e o início da história das redes sociais. Ela cobre um pedaço importante da história que vai do meio dos anos 90 até o começo do século XXI. Nela vocês vão entender como a Microsoft quase foi dividida em 3 num dos julgamentos mais pesados da história da computação, que quase quebrou Bill Gates e foi o motivo dele ter saído da presidência da Microsoft. Vai conhecer mais sobre a história de personagens importantes como Jim Clark, Marc Andreesen, Shawn Fanning. Mais interessante é como esse documentário é construído meio como se fosse um episódio do Investigação Discovery, tem aquele tom de suspense como se estivessem contando a história de um crime. E é justamente esse um pouco da idéia: de mostrar como a história não é tão bonita quanto muitos podem imaginar.

E falando em Shawn Fanning, a quinta recomendação é outro documentário também da Discovery, chamado The iPod Revolution, de 2007. Esse filme conta a história do produto que transformou a Apple de uma empresa de computadores no maior titã da indústria de música. É a história da origem do iPOD e como o iTunes colocou a indústria de música de joelhos, transformando a Apple num ícone cultural. Pra mim este filme é a continuação de Pirates of Silicon Valley e um importante episódio da nossa história recente. Diferente do documentário anterior, esse tem um tom mais épico, e trás vários escritores e jornalistas famosos que eu lia muito na época como Leander Kahney, David Pogue, Steven Levy, Jeffrey Young. Eu gostei tanto desse documentário quando foi lançaro que eu cheguei a fazer as legendas em portugues, e vocês assistir do meu blog no link na descrição deste vídeo abaixo.

A sexta recomendação deve ser a única que praticamente todo mundo aqui já deve ter assistido e por isso não preciso explicar muito, The Social Network, de 2010. Ela basicamente queimou nas nossas mentes que Mark Zuckerberg na verdade é Jesse Eisenberg nas horas vagas. É provavelmente um dos melhores trabalhos de screnplay de Aaron Sorkin desde The West Wing e pra mim o filme que trás de volta o David Fincher da época de Fight Club e Seven. Naturalmente, baseado em um livro chamado Accidental Billionaires, e naturalmente também com Muitas liberdades artísticas na história. Na verdade, o filme é praticamente só liberdades artísticas, mas como drama é de longe o melhor desta lista. Só não citem o filme como referência histórica.

Em termos de boa produção, a sétima e última recomendação acaba voltando pra Jobs. Não confundir com o filme que estrelou Ashton Kutcher, que eu não recomendo. Primeiro porque Pirates faz um trabalho muito melhor com a mesma história. Segundo porque Kutcher não chega aos pés de Noah Wyle em Pirates e terceiro porque existe este outro filme que eu gosto por causa da combinação de Michael Fassbender como Jobs e de novo Aaron Sorkin como escritor, baseado - mais ou menos - na primeira metade da biografia de Walter Isaacson. Minha recomendação é o filme Steve Jobs de 2015. Vocês devem ter notado que todos os filmes são obras de ficção, nenhum é uma biografia. E de todos os filmes com Jobs este é provavelmente o mais bem feito mas o mais longe da realidade. É o único que pelo menos mostra um pouco da era NEXT. Em parte gostei da estrutura em 3 atos de Sorkin usando conversas nos bastidores antes de uma das icônicas apresentações de Jobs. É um filme bem inteligente na verdade, mas nesse ponto da história acho que foi muito pouco muito tarde. Mesmo assim, vale muito a pena assistir. O maior defeito de Steve Jobs é também a parte que eu pessoalmente mais gosto: Aaron Sorkin nunca esteve tão afiado nos diálogos, é basicamente um filme que devia se chamar “Como fazer diálogos afiados, by Aaron Sorkin” subtítulo “um filme sobre Steve Jobs”.

E estas são algumas das minhas recomendações. O que acharam? E quais são as suas recomendações e porque? Não deixe de compartilhar com a gente nos comentários abaixo. Se gostaram dêem um joinha, assinem o canal e clique no sininho pra não perder os próximos episódios! A gente se vê, até mais.

Se você andou viajando por Júpiter nos últimos anos, talvez não tenha ouvido falar de uma vertente de produção que já causou muita controvérsia e já se firmou como viável: a impressão 3D doméstica. A impressão 3D, ou produção por adição de material em vez da produção por remoção que usamos hoje, existe há uns 30 anos. Mas o mercado ficava nas mãos de gigantes como a 3D Systems e a Stratasys, e só para impressoras industriais que passavam dos 100 mil dólares. Elas eram a IBM dos anos 70.

E assim como na revolução dos desktops que Microsoft, Compaq, Apple e Dell ajudaram a fundar, agora é a vez de startups como a MakerBot e a Form Labs entrarem em cena. A Form Labs foi um dos projetos de maior sucesso da sua categoria no Kickstarter. Elas trazem as impressoras 3D domésticas, abaixo dos 2 mil dólares, acessíveis não só a hobistas como ao consumidor comum no futuro.

“Mas impressão 3D é só para nerds.” Assim também soava a ideia de um “computador pessoal em cada casa” no fim dos anos 70. Essa é a premissa do documentário “Print the Legend”, produzido e lançado pela Netflix no dia 26 de setembro de 2014.

Devo admitir que me deixa um pouco nervoso a “revolução 3D” já ganhar um documentário sem ter atingido o patamar que um Apple II tinha em meados dos anos 80. Por outro lado, o filme não se propõe a explicar o processo de manufatura nem as várias técnicas de impressão 3D, laser e afins. Ele explora o que acontece quando o idealismo da startup de garagem vira realidade e chega ao nível de uma Apple do começo dos anos 80.

A confusão fica óbvia nas entrevistas com ex-funcionários da MakerBot, sobre como agora odeiam o CEO e co-fundador, Bre Pettis. A visão original de garagem, de uma empresa voltada a código aberto e hardware aberto, de repente recebe investimento e alavancagem dos típicos Brad Felds. E a empresa começa a inchar de uma garagem de 12 pessoas para uma corporação de 200, 600 e mais gente.

Amigos viram inimigos (aliás, amigos sempre viram os piores inimigos), pessoas saem desiludidas, traumatizadas, decepcionadas, e crueldade e autoritarismo viram rotina. Pelo menos é o que os que saíram sempre vão dizer.

Quanto disso é verdade? Nunca vamos saber. A verdade sempre tem três versões: a que eu conto, a que você conta e a que realmente aconteceu.

Pessoas começam startups, em geral, para serem o anti-sistema, os rebeldes, os que não se encaixam, os que querem fazer diferente e mudar o jogo. Chega a ser “fofo” esse nível de idealismo ingênuo, e ele é necessário: se você não acredita que a coisa pode acontecer, ela não acontece mesmo. Pensar assim é um requisito, até certo ponto.

Chamo de “ingênuo” por um motivo. Nos raríssimos casos como o da MakerBot (e talvez no futuro o da Form Labs, que trilha o mesmo caminho depois de receber seu gordo Series A), quando você é bem sucedido de verdade em mudar o sistema e virar o jogo, a partir daquele momento você vira o novo sistema, o novo jogo, o novo alvo. Agora é você o sistema a ser combatido e derrubado.

A Apple era o contramovimento à IBM nos anos 80. Deu tão certo que ela mesma virou o novo sistema. Nos anos 90 a gente achava que a Microsoft seria a sucessora da IBM, mas no século XXI descobrimos que quem assumiu esse papel foi a Apple.

Cabe a uma nova startup de garagem começar outro jogo do zero. A parte mais interessante de “Print the Legend” é justamente mostrar esse drama, do começo até agora, de uma startup que percorre essa maldição. Como Bre Pettis passou de líder de uma comunidade aberta de makers a “traidor” do movimento, e como a pequena MakerBot chegou ao sucesso: foi comprada pela Stratasys, a segunda maior desse mercado, e com isso conseguiu crescer o negócio.

Sem dar muito spoiler, lá pelo fim alguém comenta que fundadores, empreendedores e CEOs de sucesso sempre falam do “sacrifício” que foi chegar aonde chegaram. A maioria imagina que sacrifício é trabalhar longas horas, ficar longe da família por longos períodos ou aguentar as complicações do processo.

Mas o sacrifício a que eles talvez se refiram é outro: quebrar a própria identidade, trair os próprios princípios e cruzar as linhas que jurou que nunca cruzaria. E os raros grandes casos de sucesso, as Microsofts, as Apples, as IBMs e agora talvez as Stratasys, exigem que isso aconteça.

O ciclo vai recomeçar. Em breve uma nova startup rebelde de garagem desponta, joga o mesmo jogo e, logo depois, vira o novo sistema a ser batido. Esse é o ciclo das startups de sucesso, e são exatamente essas as regras do jogo do grande “sucesso”.

Foto de abertura: fb.com/printthelegend

Um ano depois ele finalmente está lançando seu trabalho ao mundo! Então, sem mais delongas, aqui vai:

Ano passado também escrevi sobre o assunto, então não vou me repetir.

Em 2012, escrevi um artigo (em inglês), com uma teoria pessoal do desaparecimento do _Why.

O Kevin ainda não terminou com o documentário. Ele quer adicionar uma introdução para não-programadores entenderem a significância do Why para a comunidade Ruby e também incluir o lançamento do suposto último trabalho do _Why, o CLOSURE, que o Steve Klabnik compilou. Este review de Kevin Watters trás alguns insights sobre o assunto. Não deixe de ler.

Depois de assistir e ver tudo, deixe seu comentário.

Eu escrevi este artigo em inglês logo depois que o último episódio da série foi exibido na TV, em Outubro de 2013. Como já passaram alguns meses, imagino que todos já tenham tido a oportunidade de assistir tudo. Para mim esta foi uma das melhores séries de TV das últimas décadas. Chega perto do “The Sopranos”.

Não vou revisar cada detalhe da série, já que existem muitos blogs fazendo isso com mais competência do que eu faria. Vou assumir que você já assistiu à série e vou contar partes do final, então vá assistir antes de continuar lendo.

As pessoas amam a série e torcem pelo Heisenberg mesmo sabendo que ele comete vários crimes. Pessoalmente, acho que o que prende as pessoas é a história que o autor está contando, muito mais do que os crimes em si.

Esta é a história de uma startup de muito, muito sucesso, a clássica “startup de garagem”, só que dentro de uma van. Walter e Jesse começam com uma ideia, alguns trocados e muito trabalho, cozinhando metanfetamina no meio do deserto. Mesmo com pouco dinheiro e sem recursos, Walt não abre mão da qualidade do produto, e essa é uma marca dos grandes empreendedores. Jesse é a metáfora do empreendedor amador, que largou os estudos e tenta acertar na loteria sem experiência e sem pensar adiante.

Para mim, toda a ideia de Breaking Bad gira em torno de empreendedorismo. Walt não é só um experiente professor de química, com conhecimento e talento de verdade; é também um grande homem de negócios, e provou isso muitas vezes. Um exemplo está em perceber que, para pontuar alto, crescer organicamente vendendo nas ruas do jeito do Jesse não é o bastante.

Aí entram Gus Fring e a Los Pollos Hermanos, com a explosão nos canais de distribuição. É assim que se escala um negócio. Gus é o “investidor anjo” do Walt, e depois do aporte a pressão só aumenta. Jesse se cansa rápido de trabalhar tanto no laboratório, como todo jovem idealista que ainda não entende o que é trabalho pesado de verdade. Walt, por outro lado, está focado em pontuar alto a qualquer custo.

A série também mostra como negociar com parceiros de quem você não gosta e em quem não confia, num jogo sempre exigente. Quando surge a oportunidade, você não precisa fazer todo o trabalho sujo com as próprias mãos: ponha cachorro grande para comer cachorro grande, jogue o Cartel contra o Gus. E, se tudo der errado, sempre dá para explodir a casa de repouso.

No processo, o que vemos é o amadurecimento do Jesse. Walt foi um grande mentor, e as aventuras o tornaram mais forte. O final também é sobre o Jesse entender o que ele realmente é e talvez se tornar uma pessoa melhor, em termos de autoconhecimento. Agora ele está pronto para se comprometer e sacrificar, em vez de ser só um idealista.

No mundo real, a gente tem que se comprometer e fazer sacrifícios. Vão existir danos colaterais, porque não dá para fazer uma omelete sem quebrar alguns ovos. Nada que valha a pena é fácil, e o processo nunca vai ser bonito.

O final é fantástico porque Walt finalmente admite uma coisa: quem empreende faz isso por si mesmo. Não pela família, não pelos amigos, não pelo bem da humanidade. É para você e só para você. Quem não está fazendo por si mesmo está fazendo errado, e esse é o conceito mais básico do empreendedorismo.

Beneficiar (ou prejudicar) os outros é sempre um efeito colateral de ações feitas com o único objetivo de beneficiar a si mesmo. Enquanto você não faz por você, sempre vai usar os outros como saída fácil, como desculpa. “Deu errado, mas eu fiz com boas intenções.” Boas intenções não importam, resultados importam. Se você faz tudo por você mesmo, a responsabilidade é sempre sua. Sem desculpas.

Ter sucesso vai muito além de glória e fama. Como Breaking Bad mostra, quando o negócio cresce, a concorrência fica mais agressiva, os ataques ficam mais violentos e todo mundo quer o seu pedaço da pizza. Defender o próprio território depende só de você, e nem sempre dá para fazer isso sozinho.

Às vezes você precisa de bons mercenários e sempre de um bom advogado, como Mike Ehrmantraut e Saul Goodman, para cobrir seus passos. São os parceiros de sangue frio que tocam os negócios que você não pode fazer o tempo todo.

Marie representa o que há de pior e mais degradante no mundo: a normalidade medíocre. São pessoas tão presas ao status quo, tão entediadas com a própria existência, que sentem inveja mortal de quem não segue a sua versão minúscula de “verdade”, o tal caminho de “ser normal”. Gente cheia de preconceito e cheia de si, que julga tudo e todos o tempo todo. O melhor a fazer é se manter o mais longe possível desse tipo.

Skyler começa igual à Marie, mas, por estar tão perto do Walt, ela luta contra si mesma. Sofre para sair da caixa, para se acostumar a correr riscos, para pensar de um jeito diferente. Ela passa por todas as fases comuns de transição: negação, raiva, negociação, depressão e aceitação. No final, a gente vê que ela finalmente entendeu.

Walt não era o vilão, era um homem fazendo o que sabia fazer de melhor. Alguém que valorizava tanto o próprio trabalho que jamais deixaria nada nem ninguém pará-lo. Isso é “garra”, e é o nível de garra que qualquer um que queira empreender precisa ter. Alcançar o objetivo, custe o que custar.

Walt é o melhor exemplo de empreendedor que existe, muito parecido com o Tony Soprano. A Máfia é o melhor MBA do mundo.

O trecho final traz um discurso de defesa do personagem principal, e é ali que Rand condensa sua ideia de individualismo. Achei tão bom que resolvi publicar o trecho legendado em português.

O texto completo do livro é bem mais comprido, e você pode ler a íntegra em inglês neste site. Só para dar um gostinho, eis um trecho:

O homem que tenta viver pelos outros é um dependente. Ele é um parasita na motivação e torna os que ele serve parasitas também. O relacionamento produz nada além de corrupção mútua. É impossível em conceito. A aproximação mais próxima a isso na realidade – o homem que vive para servir outros – é escravidão. Se escravidão física é repulsiva, quão mais repulsivo é o conceito de servilidade do espírito? O escravo conquistado tem um vestígio de honra. Ele tem o mérito de ter resistido e de considerar sua má condição. Mas o homem que escraviza a si mesmo voluntariamente em nome de amor é a criatura mais baixa. Ele degrada a dignidade do homem e ele degrada o conceito de amor. Mas essa é a essência do altruísmo.

Os homens foram ensinados que a maior virtude não é conquistar, mas dar. No entanto, não se pode dar aquilo que não foi criado. Criação vem antes da distribuição ou não haverá nada para distribuir. A necessidade do criador vem antes da necessidade de qualquer beneficiário possível. No entanto, somos ensinados a admirar a mão secundária que distribui presentes que não produziu acima do homem que fez os presentes possíveis. Louvamos um ato de caridade. Nos revoltamos com um ato de conquista.

Os homens foram ensinados que sua primeira preocupação é aliviar o sofrimento dos outros. Mas o sofrimento é uma doença. Se esbarrar com isso, tenta dar uma ajuda e assistência. Fazer disso o mais alto teste da virtude é tornar o sofrimento a parte mais importante da vida. Então o homem passa a desejar ver os outros sofrerem, a fim de que ele possa ser virtuoso. Essa é a natureza do altruísmo. O criador não está preocupado com a doença, mas com a vida. No entanto, o trabalho dos criadores eliminou uma forma de doença após a outra, no corpo e espírito do homem, e trouxe mais alívio no sofrimento do que qualquer altruísta poderia conceber.

Os homens foram ensinados que é uma virtude concordar com os outros. Mas o criador é o homem que discorda. Os homens foram ensinados que é uma virtude nadar com a corrente. Mas o criador é o homem que vai contra a corrente. Os homens foram ensinados que é uma virtude estarem juntos. Mas o criador é o homem que está sozinho.

Os homens foram ensinados que o ego é o sinônimo do mal, e altruísmo o ideal de virtude. Mas o criador é o egoísta no sentido absoluto, e o homem altruísta é aquele que não pensa, sente, julga ou age. Estas são funções do ego.

Assistam na íntegra, vale a pena:

Dois posts seguidos de Ayn Rand chega a ser uma overdose, mas fazia tempo que eu não parava para ler, ouvir e assistir a tantas peças inspiradoras. Espero que gostem.

Todo mundo sabe que eu evito auto-ajuda, mas de vez em quando acho que não faz tão mal ;-) Uma coisa que sempre digo para quase todo mundo que trabalhou comigo nos últimos anos: emprego não é vitalício. Você nunca sabe onde vai estar amanhã e jamais deve assumir que estará no mesmo lugar.

Enquanto está num emprego, deve sim fazer todo o possível para entregar o melhor trabalho, mesmo que muitas vezes isso signifique varar noites, trabalhar extra e carregar grandes responsabilidades. Até o limite do que é tolerável e não signifique abuso.

E a menos que você seja dono da empresa, sócio ou um bom acionista, esse limite deve ser bem curto. Se você ganha R$ 40 mil ou R$ 250 mil por ano, não faz diferença. O resultado é sempre o mesmo: quanto mais tempo você fica no mesmo lugar, fazendo a mesma coisa, menos você vale. Só existe uma pessoa a quem você deve lealdade cega: você mesmo.

O mais importante: qual é o seu objetivo? Por que você está fazendo o que está fazendo? O que você faz hoje contribui para onde quer chegar? Se não contribui, por que continua fazendo isso? “Mas eu não tenho nenhum objetivo em particular…” Então encontre um.

Faz tempo que não faço um off topic assim, mas hoje estou tão indignado que resolvi escrever.

Depois de ler boas críticas (preciso mudar minhas fontes), resolvi arriscar e assistir I Am Legend, que estreou recentemente por aqui. Gostei muito do último filme do Will Smith, The Pursuit of Happyness, e disseram que ele faz a linha dramática de novo. Por isso me motivei a tentar.

O começo do filme é muito bom. A fotografia é ótima, a edição é rápida e dinâmica. E apesar de o Will Smith ser praticamente o único ator em cena na maior parte do tempo, ele faz um bom trabalho. A equipe técnica recriou muito bem uma Nova Iorque deserta, e os momentos de tensão funcionam. Enfim, todos os truques do manual foram usados.

Porém, quando um dos monstros aparece pela primeira vez, já começa a decepcionar: me lembrou os horrorosos efeitos especiais de filmes como O Retorno da Múmia. Numa época pós-Matrix, pós-Lord of the Rings, não há mais desculpa para criar monstros tão ruins. Mesmo assim, isso ainda é perdoável.

A outra coisa ruim é que a história se baseia superficialmente no livro de Richard Matheson. Uma adaptação superficial não era difícil de prever, mas o filme vinha criando uma boa tensão e estava divertido. Por isso mesmo o terceiro ato decepcionou em dobro. A sequência inteira que envolve a Alice Braga é descartável.

Começa com uma piadinha que até hoje não entendi. A personagem da Alice, Anna, diz que veio de São Paulo. No meio da conversa, o Robert, personagem do Will, pergunta se ela conhece Bob Marley. E ela faz uma cara de quem “nunca ouviu falar”. Ela diz isso com todas as letras!

Ok, a história se passa em 2012, não é tão longe assim. Até eu, praticamente um analfabeto em música, conheço Bob Marley e a música que tocou no filme. O que eles querem dizer com isso? “No Brasil só tem floresta e ninguém aqui nunca ouviu falar de Bob Marley?” Não é importante, mas achei esquisito. Dou o benefício da dúvida porque pode ser que eu não tenha entendido a piada. Vai saber.

Agora, a parte do “Deus me enviou” … não, não, so fucking sorry! Não deu pra engolir. O que isso tem a ver com a história?? Pior: a história levou isso a sério!! A tal Anna “passou a ouvir melhor os sinais dos céus”. Ela apareceu para salvar o Robert no instante em que ele seria morto, ouviu a mensagem de rádio dele porque recebeu um sinal divino, e sabe, simplesmente sabe, que existe uma colônia de sobreviventes, com endereço e tudo, mais eficiente que o Google Maps, porque Deus lhe disse … oh well …

E no final o cara realmente tem uma visão divina e resolve morrer! E a tal colônia realmente existe! Nossa. Detesto quando o filme começa a se achar demais.

Me deixou um gosto pior que outro horroroso: Signs, do M. Night Shyamalan. Foi a mesma coisa: o filme começa com clima sério, explora a tensão, vai muito bem até desandar de vez, também no terceiro ato. A mulher morrendo passa uma mensagem dos céus: “oh, mande girar o taco …” E eles mostram os alienzinhos verdes!! E o cara gira o bastão e salva o mundo!

God damn! Ok, I Am Legend não tem nada a ver com o livro de mesmo nome. O livro termina de um jeito completamente diferente, e o tema é outro, bem mais interessante. Se for assistir ao filme, quando a Anna aparecer, saia do cinema. Até ali é um filme razoável; depois disso, prepare-se para uma grande decepção.

Estou chocado com a falta de qualidade da história. Akiva Goldsman trabalhou no screenplay, o que explica muita coisa: é a mesma pessoa que conseguiu estragar a adaptação do Código Da Vinci.

Já vi filmes ruins às dezenas, mas eles sabem que são ruins e não se levam tão a sério. Veja Resident Evil: medíocre, ciente disso, e pelo menos divertido pra assistir num domingo à tarde. Esse filme promete um bocado no começo e no final parece aquele cara que se vira e diz “nhé, nhé, nhé, te enganei!”

A equipe de marketing desse filme é muito boa! Conseguiu extrair muitas boas críticas de muitos lugares. Mesmo no Rotten Tomatoes ele conseguiu 68% de aprovação! Muito mais do que merece. Qualquer coisa acima de um dígito, numa escala de zero a cem, já é demais.

O próximo filme de que estão falando bem, já gerando certo hype, é o Cloverfield. Resta saber se é tão bom quanto dizem.