Em 61 páginas o PT reescreve seu futuro com os ideais da década de 60

Impropérios constam na mais nova versão do programa do Partido dos Trabalhadores (PT). Intitulado Documento de programa para o VIII Congresso, o texto ocupa 61 páginas e está dividido em cinco tópicos que reforçam o pensamento petista nos mais diferentes campos, de políticas socioeconômicas no âmbito nacional às relações exteriores. O mentor intelectual é uma figura que, mesmo com condenações na Justiça, jamais se afastou do comando do PT: José Dirceu.

Dirceu discursou no congresso anual do PT, que ocorreu no último fim de semana, em Brasília. No evento, foi aprovado o manifesto que serve como resumo do programa elaborado pelo ex-ministro. 

1. Denunciar como “sequestro” a captura do ditador venezuelano Nicolás Maduro por há quase 70 anos. 

2. Elogiar o “papel moderador” da China no cenário global atual. 

3. Atacar o “imperialismo decadente” dos Estados Unidos. 

4. Marcar posição contra liberdades econômicas e da imprensa. 

5. Advogar em prol da diminuição de poder das Forças Armadas e do Judiciário. 

Aos 80 anos, ele, que foi ministro-chefe da Casa Civil no início do primeiro governo de Lula, cumpriu temporadas na cadeia por causa de envolvimento com dois dos maiores esquemas de corrupção do país: o Mensalão e o Petrolão. Em vez do ostracismo, o petismo oferece a Dirceu o papel de protagonista. Além de idealizar o projeto do partido, ele almeja voltar a ter status de autoridade e, para isso, se apresenta como pré-candidato a deputado federal por São Paulo, cargo para o qual já foi eleito em 1998 e 2002.

Dirceu, além de defender o conteúdo presente no material, afirmou que o principal objetivo deste ano será “derrotar a família Bolsonaro”. “Derrotar a intervenção externa”, oficializar o PT como partido socialista e “quebrar a ortodoxia neoliberal” foram outros mantras ditos pelo ex-ministro, que acabou sendo tietado por militantes.

Vale relembrar o que concluiu o jornalista Otávio Cabral em seu livro "Dirceu, a biografia". 

"Saíra de Passa Quatro na infância sonhando em mudar o mundo. Liderava um movimento de estudantes que pretendia enfrentar o regime militar, mas foi preso. Tentara voltar ao Brasil como líder de uma organização guerrilheira que derrubaria o governo pela armas, mas acabou tendo de voltar à clandestinidade, com seu grupo dizimado. Ajudara a construir um partido de trabalhadores, que chegaria o poder, porém longe de cumprir as promessas de mudar práticas políticas políticas vigentes no país. Sonhara, desde aquela conversa com a mãe, aos 8 anos, em ser presidente da República. Mas o sonho de uma vida acabaria enterrado pelo mensalão. José Dirceu de Oliveira e Silva jamais chegou a lugar nenhum." 

Além de sua participação no mensalão, o livro também assinala outros episódios típicos de sua atuação na esquerda brasileira. Entre eles, um que relata que, por sua determinação, foi realizado o sequestro, seguido de prisão e sevícias do então universitário João Parisi Filho, estudante da Universidade Mackenzie.

Naquela ocasião José Dirceu liderava o movimento estudantil de esquerda e tinha se aquartelado nas dependências do Conjunto Residencial da USP, o Crusp, o qual era também usado, pelo movimento estudantil, como delegacia e como local para o armazenamento de munições, armas e livros considerados subversivos. 

 

Sempre serão lembrados pela decadência moral

É o que ocorrerá, ao longo da história, com a maioria dos componentes atuais do Supremo Tribunal Federal (STF). Optaram por serem citados como expoentes das falcatruas praticadas no exercício do mais alto cargo jurídico do País e pelo desrespeito constante à Constituição Federal.

Nese grupo estão inclusos membros que tiveram exposição elogiável em seu desempenho acadêmico, inclusive como professores e autores de livros. Outros, em sentido contrário, após obterem os diplomas universitário foram reprovados nos testes (concursos) a que se submeteram. Todos, entretanto, participaram, desde o início de suas careiras profissionais, de negociatas, segundo os diversos casos que estão sendo revelados com uma frequência quase que quotidiana. É o que nos diz, por exemplo, a edição 320 da Revista Oeste, publicada neste fim de semana. Literalmente:

"Por aqui, Alexandre de Moraes ainda não viu motivos para explicar o contrato de R$ 129 milhões entre o escritório de advocacia de sua mulher, Viviane Barci, e Daniel Vorcaro, dono do falido Banco Master. Também Dias Toffoli não se deu ao trabalho de comentar a venda de sua parte num resort no Paraná ao cunhado do banqueiro larápio. E Gilmar Mendes continua achando que pode ameaçar políticos e candidatos com a inclusão no interminável Inquérito das Fake News. Foi o que fez recentemente para punir o ex-governador de Minas Romeu Zema, pré-candidato do Novo à Presidência da República.

“A crise é de formação”, afirma Alexandre Garcia. “É moral — ou ética, se quiserem. É de conduta, de comportamento, de princípios, de decoro, de civilidade. É de civilização. Uma civilização desmorona sem esses valores. Parece haver um código entre os espertalhões e o estado de coisas. Nesse código, o peso da Justiça cai sobre, por exemplo, os manifestantes do 8 de janeiro, mas alivia os da Lava Jato, os da dancinha parisiense dos guardanapos.' 

 

 A bandeira levantada pela "ética na política" demonstrou ser mais uma prova do que já disse um certo ditador e seus aliados: "acuse os adversários daquilo que você faz".

O Brasil vive hoje um colapso moral, político e social, objetivo de qualquer regime socialista, somado à "intelligentsia" dos que vivem às custas do Estado e aos empresários amigos do rei.

Vinhos, azeites, queijos e outros lácteos mais baratos. Será?

O acordo de livre comércio entre Mercosul e a União Europeia começou a vigorar de forma provisória nesta sexta-feira (1/5), após mais de 25 anos de negociações — criando uma das maiores zonas de livre comércio do mundo e abrindo caminho para mudanças nos preços de produtos no Brasil.

O acordo insere o Brasil em um mercado de mais de 700 milhões de consumidores, em um bloco que reúne economias com PIB combinado de cerca de US$ 22 trilhões.

Embora a implementação ocorra de forma gradual, os impactos já começam a aparecer. 

Segundo a Confederação Nacional da Indústria (CNI), mais de 80% dos produtos exportados pelo Brasil para a União Europeia passam a ter tarifa de importação zerada desde o início desta etapa.

Para os brasileiros, analistas projetam que o acordo Mercosul-UE pode significar uma redução no preço de alguns produtos importados, como vinhos, azeites, queijos e outros lácteos. 

Também é esperada a chegada de algumas marcas que não eram comercializadas no país, como a de alguns chocolates premium.

Uma redução de preços também poderá acontecer com outros itens, como veículos, medicamentos e insumos para o agro (como maquinários e produtos veterinários). 

Já nas exportações, a tendência é que produtos agropecuários e calçados brasileiros cheguem com mais facilidade (e menos taxas) aos países europeus.

As negociações entre os blocos tinham chegado a um impasse, que só foi destravado no final de 2025, quando o Parlamento Europeu aprovou salvaguardas para proteger produtos agrícolas europeus.

As salvaguardas são mecanismos que haviam sido sugeridos pela França como forma de proteger os agricultores do país contra uma possível invasão de produtos agrícolas do Mercosul, em especial de carne.

Elas definem em quais circunstâncias a União Europeia poderia suspender temporariamente as vantagens tarifárias concedidas ao Mercosul.

Cem anos de estudos sobre Inteligência Artificial (AI100)

Os avanços contínuos nas capacidades de inteligência artificial (IA) levaram ao projeto denominado "Cem Anos de estudos sobre Inteligência Artificial" da Universidade de Stanford, proposto por Eric Horvitz, com base na investigação de longa data que ele e os seus colegas conduziram na Microsoft Research.

O projeto tem como objetivo  estudar e antecipar como os efeitos da inteligência artificial irão repercutir em todos os aspectos de como as pessoas trabalham, vivem e se divertem. É administrado pela Universidade de Stanford e gerenciado por um Comitê Permanente de especialistas em IA de instituições de todo o mundo.

Antes de se prosseguir é recomendável se esclarecer dois conceitos que estão intrinsecamente vinculados ao desenvolvimento da IA. O de Machine Learning e o de Deep Learning.

Machine Learning (ML) é uma forma de inteligência artificial que pode se adaptar a uma ampla gama de entradas, incluindo grandes conjuntos de dados e instruções humanas. Seus algoritmos podem detectar padrões e aprender como fazer previsões e recomendações processando dados e experiências. Os algoritmos também se adaptam em resposta a novos dados e experiências para melhorar ao longo do tempo. Contudo, o volume e a complexidade dos dados que estão agora a ser gerados, demasiado vastos para serem considerados pelos humanos, aumentaram a necessidade de aprendizagem automática.

Deep Learning (DL) é uma versão mais avançada da aprendizagem automática que é particularmente adequada ao processamento de uma gama mais ampla de recursos de dados (texto e dados não estruturados, incluindo imagens), requer ainda menos intervenção humana e muitas vezes pode produzir resultados mais precisos do que a máquina tradicional. Semelhante a Machine Learning, o Deep Learning usa iteração para autocorreção e para melhorar suas capacidades de previsão. Por exemplo, depois de “aprender” a aparência de um objeto, ele poderá reconhecê-lo em uma nova imagem. 

O conceito de Deep Learning existe desde a década de 1950. A seguir um breve resumo de como ele evoluiu de conceito à realidade e quais as pessoas-chave que fizeram isso acontecer.

Pode se dizer, sem medo de errar, que é demasiado cedo para se escrever uma história completa do Deep Learning, mas já se pode traçar um esboço reconhecidamente incompleto das suas origens e identificar alguns dos pioneiros. Eles incluem Warren McCulloch e Walter Pitts, que já em 1943 propuseram um neurônio artificial, um modelo computacional da “rede nervosa” no cérebro. Bernard Widrow e Ted Hoff, da Universidade de Stanford, desenvolveram uma aplicação de rede neural reduzindo o ruído nas linhas telefônicas no final da década de 1950.

Na mesma época, Frank Rosenblatt, um psicólogo americano, apresentou a ideia de um dispositivo chamado Perceptron, que imitava a estrutura neural do cérebro e mostrava capacidade de aprender. Marvin Minsky e Seymour Papert, do MIT, interromperam essa pesquisa em seu livro Perceptrons, de 1969, mostrando matematicamente que o Perceptron só poderia realizar tarefas muito básicas.

Em 1986, Geoffrey Hinton, da Universidade de Toronto, juntamente com os colegas David Rumelhart e Ronald Williams, resolveram este problema de treinamento com a publicação de um agora famoso algoritmo de treinamento de retropropagação - embora alguns profissionais apontem para um matemático finlandês, Seppo Linnainmaa, como tendo inventado a retropropagação já na década de 1960. 

Yann LeCun, da Universidade de Nova York, foi pioneiro no uso de redes neurais em tarefas de reconhecimento de imagens e seu artigo de 1998 definiu o conceito de redes neurais que imitam o córtex visual humano. 

Paralelamente, John Hopfield popularizou a rede “Hopfield”, que foi a primeira rede neural recorrente. Isto foi posteriormente expandido por Jürgen Schmidhuber e Sepp Hochreiter em 1997 com a introdução da memória de longo prazo (LSTM), melhorando significativamente a eficiência e praticidade das redes neurais recorrentes. Em 2012, Hinton e dois de seus alunos destacaram o poder do Deep Learning quando obtiveram resultados significativos, com base em um conjunto de dados coletado por Fei-Fei Li e outros. Ao mesmo tempo, Jeffrey Dean e Andrew Ng estavam realizando um trabalho inovador em reconhecimento de imagens em grande escala no Google Brain.

O Deep Learning também aprimorou o campo existente de aprendizado por reforço, liderado por diversos pesquisadores, levando ao sucesso de jogos de sistemas desenvolvidos pela DeepMind. Em 2014, Ian Goodfellow publicou um artigo sobre o modelo denominado adversarial nets generative, que junto com a aprendizagem por reforço se tornou o foco de muitas das pesquisas recentes na área.

Qual é a relação entre Deep Learning e IA generativa (IAgen)?

O ChatGPT tornou a IA visível – e acessível – ao público em geral pela primeira vez. O ChatGPT e outros modelos de linguagem semelhantes foram treinados em ferramentas de Deep Learning chamadas transformer networks para gerar conteúdo em resposta as solicitações. 

As transformer networks permitem que as ferramentas de IAgen avaliem diferentes partes da sequência de entrada de maneira diferente ao fazer previsões. As transformer networks, compreendendo camadas codificadoras e decodificadoras, permitem que os modelos de IAgen aprendam relações e dependências entre palavras de uma forma mais flexível em comparação com os modelos tradicionais de máquina e de aprendizagem profunda. Isso ocorre porque as transformer networks são treinadas em grandes áreas da Internet (por exemplo, todas as imagens de trânsito já gravadas e carregadas) em vez de um subconjunto específico de dados (certas imagens de um sinal de pare, por exemplo). Os modelos básicos treinados na arquitetura de transformer networks – como o ChatGPT da OpenAI ou o BERT do Google – são capazes de transferir o que aprenderam de uma tarefa específica para um conjunto mais generalizado de tarefas, incluindo a geração de conteúdo.

Quais setores podem se beneficiar do Machine Learning e do Deep Learning?

Segundo os dados de diversas pesquisas já publicadas, todas elas indicaram que praticamente qualquer setor pode se beneficiar de ambos os modelos: (ML e DL). Aqui estão alguns exemplos de casos de uso que abrangem vários setores:

Manutenção preventiva. Atividade crucial para qualquer indústria ou negócio que dependa de equipamentos. Em vez de esperar até que um equipamento quebre, as empresas podem usar a manutenção preventiva para projetar quando a manutenção será necessária, reduzindo assim o potencial tempo de inatividade e diminuindo os custos operacionais.

Tanto a ML como o DL têm a capacidade de analisar grandes quantidades de dados multifacetados, o que pode aumentar a precisão da manutenção preventiva. Por exemplo, os profissionais de IA podem incluir  novas entradas, como dados de áudio e de imagem, o que pode adicionar nuances à análise de uma rede neural.

Otimização logística. Usar a IA para otimizar a logística pode reduzir custos por meio de previsões em tempo real. Por exemplo, a IA pode otimizar o roteamento do tráfego de entrega, melhorando a eficiência do combustível e reduzindo os prazos de entrega.

Atendimento ao Cliente. As técnicas de IA em call centers podem ajudar a permitir uma experiência mais integrada para os clientes e um processamento mais eficiente. A tecnologia vai além da compreensão das palavras do chamador: a análise Deep Learning do áudio pode avaliar o tom do cliente. Se o serviço de chamada automatizado detectar que um chamador está chateado, o sistema poderá redirecioná-lo para outro operador ou um gerente.

A riqueza é resultante do trabalho

Comemora-se hoje, mundialmente, o Dia do Trabalho ou o Dia do Trabalhador. Esta data, criada em Paris, em 1889, está relacionada com eventos, especialmente a greve geral ocorrida na cidade de Chicago, em 1886, que paralisou os parques industriais da cidade e foi acompanhada de forte repressão policial, e se propagando pelos dias seguintes, resultando, após a explosão de uma bomba, em sete mortos e dezenas de pessoas feridas entre policiais e manifestantes.

No Brasil, em 1917, a cidade de São Paulo protagonizou uma das maiores greves gerais já registradas, levando o movimento dos trabalhadores a ganhar força, fazendo com que o então presidente Athur Bernardes, em 1925, seguisse o que vinha ocorrendo em várias partes do mundo e igualmente reservasse o primeiro de maio como o Dia do Trabalho no Brasil.

De lá pra cá, empresas, trabalhadores e profissões se multiplicaram. As greves também. No Brasil e no mundo, as projeções de necessidade de trabalhadores em áreas especificas, que requerem nível de estudos mais elevados, são alvissareiras.

As pessoas trabalhadoras desejam vislumbrar e participar dessas oportunidades, portanto, ocuparem as vagas que irão surgir no mercado de trabalho. Querem condições para construirem suas vidas com autonomia. A riqueza é resultante do trabalho.

Entretanto, não é difícil se concluir que não haverá uma rápida absorção dos atuais desempregados. Isto porque as exigências de qualificação profissional têm crescido substancialmente. Poderemos, então, enfrentar uma situação paradoxal: existirão vagas mas não teremos trabalhadores.

MELHORIAS GERENCIAIS

Dado como certa a posse de um novo governo, a partir de meados de maio, uma das medidas que serão anunciadas, para a retomada do crescimento, tem como objetivo destravar as concessões e as parcerias público-privadas (PPPs) de rodovias, ferrovias, portos, aeroportos e setor de óleo e gás.

O País espera que desta vez não se repita o mesmo cenário visto até então, no qual o dinheiro foi consumido sem limites e os prazos de entregas das obras se tornaram infinitos, ou quando estas foram entregues, as foram com baixíssima qualidade.

Exemplos desse cenários existem aos montes. Há inclusive casos em que se gastou uma fortuna e nem o projeto da obra foi concluído, como é o caso do trem-bala que estaria pronto para ligar São Paulo e Rio já na Copa de 2014. Aliás, sobre trilhos, o que ocorreu no Brasil está resumido aqui . 

No caso de aeroportos, o de Maceió, por exemplo, os fingers já não funcionam há mais de dois anos por falta de manutenção. Nos demais setores, alvos das PPPs, exemplos semelhantes se multiplicam.

Em países em que os gastos públicos são levados a sério, a viabilidade de uma obra é definida, entre outros parâmetros, por seus custos. No Brasil, ao que parece, (vide carta de desculpas à Nação publicada pela Andrade Gutierrez), são os altos custos que viabilizam as obras. A transposição do Rio São Francisco está neste cardápio.

Na última semana o PMDB divulgou o documento "A travessia social", no qual lista os princípios abaixo listados. Torcemos para que o assunto tratado acima mude de contexto e esteja inserido nos princípios abaixo.