Ultimas 24h em fotos

Veja as últimas 24h resumidas em fotos (Fotos: Reuters).

Um membro da Polícia Nacional do Afeganistão reza ao pôr do sol antes da detonação de dispositivos explosivos improvisados confiscados, ​perto de Posto de Combate Hutal no distrito de Maiwand, província de Kandahar, no Afeganistão, 21 de janeiro de 2013.

O presidente dos Estados Unidos Barack Obama, e a primeira dama Michelle Obama se beijam enquanto dançam, em Washington, 21 de janeiro de 2013.

Uma modelo desfila uma criação do design belga Simons Raf, na Semana de Moda de Paris, Primavera-Verão 2013 para a Dior em Paris 21 de janeiro, 2013.

Um soldado israelense toca o Muro das Lamentações na Cidade Velha de Jerusalém, em 21 de Janeiro de 2013.

Um esquiador Sueco, Jon Oerarbaeck, acelera na neve durante um passeio de esqui, 21 de Janeiro de 2013.

Forças de segurança afegãs correm no telhado da sede da polícia de trânsito de Cabul que é atacada por insurgentes em Cabul 21 de janeiro de 2013. Um ataque coordenado envolvendo pelo menos três homens-bomba e um carro-bomba mirou na sede do tráfego de Cabul na segunda-feira, seguido por um confronto.

O agricultor, Gaoussou Traore, 32 anos, posa para uma foto em frente de sua casa em Niono 21 janeiro de 2013. 

O príncipe Harry da Inglaterra corride para fora de uma tenda com um companheiro, para seu helicóptero Apache em Camp Bastion, no sul do Afeganistão. Esta fotografia foi tirada no dia 03 novembro de 2012, e lançada no dia 21 de janeiro de 2013. O príncipe está servindo como piloto / artilheiro.

As pessoas vêem um movimento infantil através de exercícios de natação em um hospital materno-infantil de saúde em Taiyuan, província de Shanxi.

Um soldado indiano grita comandos ao participar do ensaio para o desfile do Dia da República em Nova Délhi 21 de janeiro de 2013. A Índia vai comemorar o seu Dia da República em 26 de janeiro.

Quanto vale um "Curtir"

Quando o Facebook anunciou sua muito esperada Pesquisa de Gráfico mais cedo do que se esperava, no início desta semana, apareceram duas questões: essa ferramenta realmente irá fazer um monte de dinheiro, e poderia o Facebook bater o Google no seu próprio jogo?

            Se analisarmos a primeira questão, a resposta do mercado de ações sugeriu cautela beirando a decepção. Para a segunda pergunta, no entanto, as pessoas olham com otimismo, até porque o Facebook parece ter inventado um novo jogo: a primeira função de pesquisa verdadeiramente social.

            Como fundador do Facebook, Mark Zuckerberg, explicou no evento de lançamento, enquanto os motores de busca como o Google são todos sobre links, a Pesquisa de Gráfico é sobre respostas: "Pesquisas na Web são projetadas para tirar qualquer dúvida em aberto e dar-lhe as ligações que possam ter respostas ... A Pesquisa de Gráfico é projetada para ter uma consulta precisa e lhe dar uma resposta, não lhe dar links que podem fornecer a resposta ", explicou Zuckerberg (BBC).

            Estas respostas, além disso, serão inteiramente desenhadas a partir do seu "gráfico social" individual de amigos. Digite uma consulta complexa - "pessoas que eu conheço, que gostam de de videogame e chocolate quente” - e uma lista de classificáveis ​​aparece com base em pessoas que "curtiram"- ferramenta do Facebook - estes temas. Você pode pesquisar onde seus amigos foram, o que fizeram, o que eles estão interessados, e como eles classificaram todas essas experiências.

            O sistema permanece em beta, mas os anunciantes, recrutadores e marcas já estão salivando para as oportunidades que a nova ferramenta poderá trazer. Assim também, sem dúvida, são os usuários que esperam encontrar os amigos de amigos com algo em comum. É uma grande notícia para as empresas e indivíduos, além de ser uma ferramenta muito importante para o futuro da internet, e sua integração cada vez mais estreita com a vida diária.

            Antigamente, as pessoas utilizavam os serviços de busca on-line, assim como a internet, com um anonimato. As buscas e relações era impessoais, impulsionadas pela medição das tendências globais e análise agregada de milhões de ações dos usuários. Provavelmente a maior supervisão na história de empresas como a Google foi a subestimação do desejo das pessoas para personalizar esta experiência. Utilizar motores de busca para descobrir resultados precisos foi muito bom, mas uma fome ainda maior existe pelas informações definidas não pela sua classificação, mas também de quem aquela informação ele veio. Afinal de contas, as opinioes de alguém que conhecemos ou admirar (como celebridades) são mais interessantes para a maioria de nós, a maioria do tempo, do que a de um mero desconhecido.

            Como Elise Ackerman fala em sua análise sobre a  Pesquisa de Gráfico para a revista Forbes, alguns “curtir” valem mais do que os outros. Nem todos os usuários são criados iguais, e quanto mais o anonimato for substituído pelo mundo real, este será invadindo pela fama, amigos, status e seguidores, e assim cada vez mais essa desigualdade se torna uma parte integrada do negócio diário de vida digital.

Como interpretamos aquilo que vemos?

            Conforme o ser humano vem se dedicando à pesquisas sobre a inteligência artificial, as pesquisas acabaram revelando muito sobre a nossa própria inteligência. Alguns aspectos da percepção e do pensamento humano podem ser imitado facilmente, o que já foi reproduzido por máquinas, enquanto outros são extremamente difíceis de se espelhar. Levamos em conta o processamento visual. Podemos dar a um satélite um olho artificial que possa fotografar seu quintal a partir do espaço, mas conseguir com que essas máquinas possam interpretar o que estão “vendo”, ainda é muito desafiador.

            Essa percepção única aos animais deveria nos fazer apreciar essa capacidade de compreender quase que instantaneamente o mundo que nos cerca. Inclusive algumas cenas tão complexas como bosques ou florestas cheias de árvores, algumas sobreposições, objetos em ângulos estranhos ou em pouca luz. Esta capacidade de desconstruir a imensa complexidade visual é geralmente considerado como um refinamento requintado do circuito neural do cérebro humano: em outras palavras, está tudo na cabeça. Mas, Que padrões ocultos existem no estímulo visual?

            Essa resposta foi respondida por um artigo publicado na revista Physical Review Letters. Essa questão envolve um agrupamento notável de conceitos científicos. Há uma consciência crescente de que a forma como os dados são codificados, inter convertidos e transportados - seja em computadores, por genes ou estados quantum de átomos - está estreitamente relacionado com o campo da termodinâmica, que foi originalmente concebido para compreender como o calor flui em motores e outras máquinas.

            Uma equipe da Universidade de Princeton liderada por William Bialek agora integra essas ideias com os conceitos de processamento de imagem e neurociência. As consequências são impressionantes. Bialek e outros colegas, como Greg Stephens, Thierry Mora e Gasper Tkacik, descobriram que, em uma imagem monocromática ‘pixeurizada’ de madeiras em um parque da Nova Jersey (EUA), alguns grupos de pixels em preto e branco são mais comuns do que outros. Eles argumentam que tais imagens podem ser atribuídas a um tipo de "temperatura", o que reflete a forma como os pixels pretos e brancos são distribuídos por todo o campo visual (BBC)

            A utilização de temperatura para caracterizar a distribuição de manchas claras e escuras dentro de uma imagem é mais do que uma metáfora vaga - este padrão é equivalente ao que é encontrado em um sistema físico chamado crítico, em que dois diferentes estados de temperatura do sistema fundem-se em um. Um fluido (tal como água) tem uma temperatura crítica na qual o seu líquido e seu estado de gás tornam-se indistinguíveis. E um íman, tal como o ferro, tem uma temperatura crítica em que perde os seus polos magnéticos norte e sul - os polos magnéticos de seus átomos constituintes não estão mais alinhados mas ficam mexidos ao acaso pelo calor. Para uma seleção de imagens da floresta, os pesquisadores mostram que as distribuições de manchas claras e escuras tem apenas os mesmos tipos de comportamentos estatísticos como um modelo teórico de um ímã bidimensional perto de sua temperatura crítica.

            Então, quais são os padrões fundamentais de que essas imagens são compostas? Quando os pesquisadores analisaram os tipos mais comuns de remendos de pixels - por exemplo, grupos de 4x4 pixels - eles descobriram algo surpreendente. Não somente manchas pretas ou brancas são muito comuns, mas conforme as manchas se vão se dividido em divisões cada vez mais complexas de pixels brancos e pretos, nem todos são igualmente prováveis: há certas formas que são significativamente mais propensos do que os outros. Em outras palavras, imagens naturais parecem ter alguns "blocos de construção" de que são feitas.

            Se é assim, Bialek acredita que o cérebro pode explorar esse fato para auxiliar a percepção visual através da filtragem de "ruído" que ocorre naturalmente na retina. Se o cérebro fosse sintonizar os grupos de neurônios a estes privilegiados "patches", então seria mais fácil de distinguir duas imagens realmente diferentes. Em outras palavras, as imagens naturais podem oferecer um esquema de correção automático de erros que nos ajuda a interpretar o que vemos.