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      "body": "Congratulations @fernandoguimarae! You received a personal award!\n\n<table><tr><td>https://steemitimages.com/70x70/http://steemitboard.com/@fernandoguimarae/birthday3.png</td><td>Happy Birthday! - You are on the Steem blockchain for 3 years!</td></tr></table>\n\n<sub>_You can view [your badges on your Steem Board](https://steemitboard.com/@fernandoguimarae) and compare to others on the [Steem Ranking](https://steemitboard.com/ranking/index.php?name=fernandoguimarae)_</sub>\n\n\n###### [Vote for @Steemitboard as a witness](https://v2.steemconnect.com/sign/account-witness-vote?witness=steemitboard&approve=1) to get one more award and increased upvotes!",
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      "author": "fernandoguimarae",
      "body": "Calma que eu explico. Mas antes vamos ao fato: no início de julho, pesquisadores da DeepMind, uma subsidiária do Google focada em inteligência artificial, publicaram um artigo no qual detalham o projeto em que estão envolvido, buscando desenvolver uma metodologia para de medir as capacidades de raciocínio abstrato da Inteligência Artificial. Para isso, estão usando os mesmos testes que usamos para medir as capacidades de raciocínio abstrato dos seres humanos.\n\nEm outras palavras, querem descobrir um jeito de avaliar o QI da IA.\n\nA Inteligência Artificial tem se mostrado muito boa em realizar tarefas específicas, mas ainda está longe de apresentar o que se chama inteligência geral, o tipo de inteligência que permitiria à IA navegar pelo mundo da mesma maneira que os humanos – ou até mesmo os animais.\n\nUm dos elementos-chave da inteligência geral é o raciocínio abstrato – a capacidade de pensar além do “aqui e agora” para ver padrões e relacionamentos mais sutis e se envolver em pensamentos complexos. \n\nNos humanos, medimos o raciocínio abstrato usando testes visuais de QI bastante diretos. Um teste popular, chamado Matrizes Progressivas de Raven, apresenta várias linhas de imagens com a última linha faltando a imagem final. Cabe ao candidato escolher a imagem que deve vir a seguir com base no padrão das linhas concluídas. O teste não diz ao usuário do teste o que procurar nas imagens – talvez a progressão tenha a ver com o número de objetos em cada imagem, sua cor ou seu posicionamento. Cabe a eles descobrirem por si mesmos usando sua capacidade de raciocinar abstratamente.\n\nPara aplicar este teste em sistemas de Inteligência Artificial, os pesquisadores da DeepMind criaram um programa para gerar problemas como os da MPR. Em seguida, treinaram vários sistemas de IA para resolver esses problemas. E, finalmente, testaram os sistemas. \n\nEm alguns casos, eles usaram problemas de teste com os mesmos fatores abstratos do conjunto de treinamento – como treinar e testar IA em problemas que exigiam que ele considerasse o número de formas em cada imagem. Em outros casos, eles usaram problemas de teste que incorporavam fatores abstratos diferentes do que aqueles no conjunto de treinamento. Por exemplo, eles poderiam treinar a IA em problemas que exigissem a consideração do número de formas em cada imagem, mas depois as testariam naqueles que exigissem que ela considerasse as posições das formas para descobrir a resposta correta.\n\nOs resultados do teste não foram ótimos. Quando os problemas de treinamento e os problemas de teste se concentravam nos mesmos fatores abstratos, os sistemas se saíam bem, respondendo corretamente aos problemas 75% do tempo. No entanto, os sistemas de IA tiveram um desempenho muito fraco quando o conjunto de testes diferia do conjunto de treinamento, mesmo quando a variação era pequena (por exemplo, treinamento em matrizes que apresentavam objetos de cores escuras e testes em matrizes que apresentavam objetos de cores claras).\n\nEm resumo, o teste de QI da IA mostrou que até mesmo alguns dos sistemas mais avançados da atualidade não conseguem descobrir problemas para os quais não foram treinados para resolver. Isso significa que provavelmente ainda estamos longe da IAG, inteligência artificial geral. Mas pelo menos agora temos uma maneira direta de monitorar nosso progresso.\n\nFonte: [Futurism](https://futurism.com/deepmind-abstract-reasoning-iq/)",
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      "body": "Congratulations @fernandoguimarae! You have completed the following achievement on Steemit and have been rewarded with new badge(s) :\n\n[![](https://steemitimages.com/70x80/http://steemitboard.com/notifications/posts.png)](http://steemitboard.com/@fernandoguimarae) Award for the number of posts published\n\n<sub>_Click on the badge to view your Board of Honor._</sub>\n<sub>_If you no longer want to receive notifications, reply to this comment with the word_ `STOP`</sub>\n\n\nTo support your work, I also upvoted your post!\n\n\n> Do you like [SteemitBoard's project](https://steemit.com/@steemitboard)? Then **[Vote for its witness](https://v2.steemconnect.com/sign/account-witness-vote?witness=steemitboard&approve=1)** and **get one more award**!",
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      "author": "fernandoguimarae",
      "body": "Os programas de fidelidade têm um sério problema de retenção. Os consumidores são rápidos em se inscrever, mas também são rapidos em se esquecer de um programa de fidelidade tão logo recebem sua recompensa inicial. \n\nQuando entrei realmente de cabeça nesse negócio, convidado para participar da criação do que viria a se chamar Programa Smiles, da Varig, exatamente vinte e cinco anos atrás, a situação era bem diferente. Os participantes usavam cartões e bag-tags quase como troféus e o fenômeno da consolidação de compras para realizar o sonho de uma viagem grátis era real.\n\nFidelidade, naquela época, não era o conceito abstrato e desgastado de hoje, quando os programas são meramente banco centrais de moedas desvalorizadas, levando a insatisfação de todos os lados. Uma pesquisa de janeiro de 2018 da Bond Brand Loyalty descobriu que, na maioria dos setores, menos da metade dos membros do programa de fidelidade na Europa, América Latina e América do Norte estão satisfeitos com seus programas.\n![bondbrandloyalty.jpg](https://cdn.steemitimages.com/DQmdERcJRiMNVEsaRkeMhEZ6ytGnTw3GyQ4BNvSVqDpPMH4/bondbrandloyalty.jpg)\n\nAs empresas mais propensas a oferecer programas de fidelidade – varejistas, companhias aéreas, hotéis, restaurantes de rápido atendimento, entre outros setores – enfrentam simultaneamente uma concorrência crescente de empresas iniciantes digitais que têm se mostrado mais capazes de compreender as expectativas e necessidades dos consumidores – e entregarem o que eles buscam.\n\nTalvez porque ainda não tenham sido totalmente contaminados pelo financismo que dominou os programas maiores ou mais consolidados. Eles parecem ter esquecido que um  programa de fidelidade pode fornecer os dados primários necessários para começar a entender esses clientes, mas as interações após a inscrição inicial precisam ser estratégicas.\n\n\"Esses meios monetários de atrair um cliente a uma marca pela primeira vez fazem um bom trabalho inicial no relacionamento\", comenta Scott Robinson, vice-presidente de design e estratégia da Bond Brand Loyalty. \"Mas essas não são as coisas que sustentam o envolvimento ao longo do tempo e as marcas estão começando a perceber isso.\"\nOu seja, um programa de fidelidade não pode ser um fim em si mesmo, mas o meio para impulsionar uma estratégia de envolvimento do cliente.\n\n\"Tudo tem a ver com dados\", diz Don Yee, consultor sênior da consultoria de comércio eletrônico FitForCommerce. \"Você precisa entender o cliente para entregar o valor esperado e garantir que as recompensas que recebem sejam relevantes para eles.\"\n\nHilton Honors, o programa de fidelidade das 14 marcas de hotéis e resorts da empresa de hospitalidade, tem 71 milhões de participantes em seu programa de fidelidade. Embora a falta de participação seja um desafio, há uma oportunidade de atrair até os clientes mais frequentes, diz Mark Weinstein, vice-presidente sênior e chefe global de engajamento de clientes, lealdade e parcerias.\n\nDurante todo o processo de reserva, os viajantes estão dando informações sobre as preferências da Hilton, que permitem que a marca faça ofertas relevantes. \"Eles nos dizem suas preferências de espaço, sabemos para onde querem ir e começaremos a ter uma visão do ciclo de vida\", disse ele.\n\nAtualmente, a chave para se conectar com cada um dos seus membros é o aplicativo móvel. “É o ponto de conexão para aprender sobre o que o cliente quer e, em seguida, ser capaz de fornecer esses serviços com base no que aprendemos.” \nO app transforma o Hilton em um concierge virtual de um viajante, “criando razões significativas para consolide sua viagem conosco. Os dados são apenas uma versão muito sofisticada dos negócios em que sempre estivemos. As ferramentas estão mudando, o que nos permite dimensionar, mas esse é o negócio em que estamos há cem anos. Estamos apenas fazendo isso de uma maneira diferente.”\n\nComo demonstra o programa de fidelidade do Hilton, o caminho crítico é criado pelo pingar constante dos dados sendo coletados. Devon DeBlasio, gerente sênior de marketing de produtos da Neustar, reforça o fato de que um programa de fidelidade bem-sucedido trabalha para criar o maior número possível de engajamentos e está sempre aprendendo sobre seus clientes.\n\nÉ importante que as marcas percebam que não se trata de uma sucessão de momentos estático e sim de um processo dinâmico no qual usamos as interações para entender os elementos da jornada de cada cliente individualmente, descobrir onde ele está nessa jornada e conectar os identificadores offline e online para criar um quadro único desse cliente. \n\nComo fonte deste artigo, usei um resumo do mais recente relatório da eMarketer, “Loyalty Marketing: Data Fuels Personalization and Better User Experiences”.",
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      "body": "Excelente texto e concordo plenamente. A Blockchain definitivamente é o futuro. Só não temos como saber o tempo de maturação, difusão e aceitação em escala global. Este é o desafio. No fim das contas quanto mais demorar, talvez maior seja  a recompensa para quem já abriu os olhos desde já.\n###### **ptgram power** | [faça parte](https://ptgram.tk/participe) | grupo [steemit brasil](https://t.me/steemitbrasil)\t \t \n\n---",
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