Sophia @princesinhamt
Tecnologia

Cientistas pioneiros em IA e machine learning vencem Nobel de FĂ­sica

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AtĂ© poucos anos atrĂĄs, inteligĂȘncia artificial era coisa de filme. Algumas coisas que podiam ser chamadas de IA jĂĄ existiam, mas nĂŁo mĂĄquinas de processamento de linguagem as que temos hoje. Desde , modelos generativos como o ChatGPT popularizaram a tecnologia, trazendo para o campo da realidade aquilo que era sĂł ficção.

Os novos modelos de IA generativa, tambĂ©m chamados de modelos de linguagem de grande escala, tĂȘm uma capacidade impressionante de comunicação. Os cientistas conseguiram aperfeiçoar a IA a esse porque deixaram ela mais parecida com o cĂ©rebro humano, a partir de redes neurais artificiais usadas para classificar imagens ou gerar textos.

Pode ser que vocĂȘ tenha ouvido falar de redes neurais artificiais recentemente, ou sĂł agora que estĂĄ essa notĂ­cia. Mas elas começaram a ser testadas na dĂ©cada de 1980, e dois pesquisadores que foram pioneiros nessa ĂĄrea receberam nesta terça-feira (08) o PrĂȘmio Nobel de FĂ­sica.

O americano John J. Hopfield, da Universidade de Princeton nos EUA, com 91 anos, e o britĂąnico Geoffrey E. Hinton, da Universidade de Toronto, no CanadĂĄ, com 76 anos, foram laureados pelas suas “descobertas fundacionais e invençÔes que possibilitaram o aprendizado de mĂĄquina com redes neurais artificiais”, de acordo com a Academia Real Sueca de CiĂȘncias.

O ChatGPT, por exemplo, Ă© uma rede neural artificial que “sĂł existe graças aos precursores nas pesquisas de redes neurais artificiais, dentre eles os vencedores do Nobel Hinton e Hopfield”, explica para a Super Rodrigo Barros, professor da PUCRS, pesquisador apoiado pelo Instituto Serrapilheira e especialista em aprendizado de mĂĄquina.

Entenda as pesquisas

O cĂ©rebro humano funciona com redes neurais: sĂ©ries de neurĂŽnios conectados, Ă s vezes em diferentes regiĂ”es do cĂ©rebro, que tĂȘm uma ação conjunta. Para criar mĂĄquinas que se aproximam do pensamento humano, cientistas como Hopfield e Hinton começaram a simular a estrutura cerebral e o funcionamento dos neurĂŽnios em modelos de computação.

As redes neurais artificiais sĂŁo compostas de nĂłs, cada um com um valor. Eles sĂŁo conectados entre si, e as conexĂ”es ficam mais fortes depois de treinamento, quando a rede reconhece quais nĂłs ficam ativos juntos. É um sistema muito parecido com o do cĂ©rebro humano: quando aprendemos algo, as conexĂ”es entre os neurĂŽnios envolvidos ficam mais fortes.

John Hopfield inventou, em 1982, uma rede que armazena imagens e outros tipos de dados como padrÔes, de forma similar ao nosso cérebro. A rede neural era capaz de reconhecer imagens e encontrar as mais similares num banco de dados. Para criar essa rede neural precursora, ele usou conceitos de física baseados nas propriedades dos åtomos.

Em um campo magnético, cada partícula tem uma orientação, o chamado spin do åtomo. Hopfield se baseou na energia de um sistema de spin para criar sua rede artificial. Ela era treinada para reconhecer diferenças entre suas imagens salvas, que eram classificadas com valores baixos de energia.

Quando apresentada com uma versão danificada de uma imagem salva, a rede conseguia perceber as diferenças energéticas e encontrar o padrão mais similar no seu armazenamento.

Com base numa rede Hopfield, Hinton criou um novo modelo de rede neural: a mĂĄquina de Boltzmann, homenagem a Ludwig Boltzmann, o pai da mecĂąnica estatĂ­stica. Essas mĂĄquinas poderiam ser treinadas para reconhecer elementos especĂ­ficos em um conjunto de dados. Elas podem ser usadas para classificar imagens ou mesmo criar novos exemplos de imagens parecidas, tudo usando fĂłrmulas de fĂ­sica estatĂ­stica.

Barros explica que Hinton e sua mĂĄquina foram responsĂĄveis diretos pelo algoritmo de backpropagation, usado para treinar as redes neurais artificiais a fazer tarefas com base em exemplos.

A inspiração de conceitos da fĂ­sica para a criação dessas redes neurais artificiais, como explica Barros, “nĂŁo constitui uma contribuição na ĂĄrea da fĂ­sica por si só”. Ellen Moons, do ComitĂȘ de FĂ­sica do Nobel, disse que as redes sĂŁo usadas em muitas ĂĄreas da fĂ­sica, como no desenvolvimento de materiais com propriedades especĂ­ficas. Mas as redes podem ser usadas em qualquer ĂĄrea do conhecimento, nĂŁo sĂł na fĂ­sica.

A ĂĄrea mais beneficiada pelas redes neurais artificiais Ă©, sem dĂșvida, a computação. Barros acha “extremamente interessante que este PrĂȘmio Nobel em FĂ­sica tenha sido dado para contribuiçÔes em computação”. Na opiniĂŁo do pesquisador, o comitĂȘ quis reconhecer a importĂąncia da inteligĂȘncia artificial na ciĂȘncia, e usou a inspiração fĂ­sica para reconhecer o trabalho de Hopfield e Hinton.

Impacto no campo das IAs

Sem as descobertas de Hopfield e Hinton, seria impossĂ­vel chegar aos sistemas de IA de hoje, com reconhecimento de imagens e usos na ĂĄrea da saĂșde, auxiliando em diagnĂłsticos e interpretando exames de imagem.

Mas Hinton nĂŁo estĂĄ exatamente feliz com o uso de suas descobertas no campo da inteligĂȘncia artificial. Em 2023, ele pediu demissĂŁo do Google para poder falar sobre os riscos existenciais da IA. Em entrevista coletiva por telefone para a Academia Real Sueca de CiĂȘncias, ele disse que a situação da IA pode ser semelhante Ă  revolução industrial: as mĂĄquinas nos superaram na força fĂ­sica, e agora podem talvez superar na força intelectual.

Isso pode trazer consequĂȘncias boas. Hinton pontua o atendimento mĂ©dico mais eficiente e possĂ­veis aumentos de produtividade. Mas ele reforça que Ă© preciso se preocupar com “a ameaça de que essas coisas saiam do controle”.

Os laureados do Nobel ganham um prĂȘmio de 11 milhĂ”es de coroas suecas (quase R$ 6 milhĂ”es). Como foram dois vencedores, Hopfield e Hinton vĂŁo dividir a quantia ao meio. Em 2023, a honraria foi entregue a trĂȘs cientistas que estudam attosegundos, unidades de tempo equivalentes a um quintilhonĂ©simo de segundo – ou seja, intervalos muito pequenos de tempo. Para entender essa ĂĄrea desconhecida da fĂ­sica, leia aqui.

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Fonte: abril

Sobre o autor

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FĂĄbio Neves

Jornalista DRT 0003133/MT - O universo de cada um, se resume no tamanho do seu saber. Vamos ser a mudança que, queremos ver no Mundo