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Nobel da Física vai para descobertas e criações que permitem a aprendizagem de máquinas
John J. Hopfield, 91 anos é da Universidade de Princeton e Geoffrey E. Hinton, 76 anos da Universidade de Toronto
Por: Isabel Alvarez
Publicado em: 08/10/2024 13:42
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| Uma tela mostra os ganhadores do Prêmio Nobel de Física de 2024, o físico norte-americano John J Hopfield e o cientista da computação e psicólogo cognitivo canadense-britânico Geoffrey E Hinton (Crédito: JONATHAN NACKSTRAND / AFP) |
A Real Academia Sueca de Ciências anunciou hoje que o cientista e pesquisador norte-americano John J. Hopfield, 91 anos, da Universidade de Princeton (EUA) e o britânico Geoffrey E. Hinton, 76 anos, da Universidade de Toronto (Canadá) são os ganhadores do Prêmio Nobel de Física, pelas descobertas e invenções fundamentais que permitem a aprendizagem de máquinas através de redes neurais artificiais.
Os investigadores laureados Real Academia Sueca de Ciências aplicaram ferramentas da física para desenvolver métodos que são à base do poderoso conhecimento da máquina de hoje (machine-learning) e ambos desenvolvem investigação sobre redes neurais artificiais desde a década de 1980.
Hopfield criou uma memória associativa que pode armazenar e reconstruir imagens e outros tipos de padrões em dados. Hinton inventou um método que pode encontrar propriedades em dados de forma autônoma e, assim, executar tarefas como identificar elementos específicos em imagens.
"Muitas pessoas já experimentaram como os computadores podem traduzir entre idiomas, interpretar imagens e até mesmo conduzir conversas razoáveis. O que talvez seja menos conhecido é que esse tipo de tecnologia tem sido importante para pesquisa, incluindo a classificação e análise de grandes quantidades de dados. O desenvolvimento do machine-learning explodiu nos últimos quinze a vinte anos e utiliza uma estrutura chamada de rede neural artificial. Hoje em dia, quando falamos sobre inteligência artificial, esse é frequentemente o tipo de tecnologia a que nos referimos", diz o comunicado do Comitê Nobel.
Quando se fala sobre Inteligência Artificial (IA), em geral implica a capacidade de aprendizagem de uma máquina que usa redes neurais artificiais e essa tecnologia foi originalmente inspirada pela estrutura do cérebro. Em uma rede neural artificial, os neurônios do cérebro são representados por Nós, humanos, que revelam ter valores diferentes. Esses diferentes nós tem a capacidade de influenciar uns e outros por meio de ligações que podem ser fortalecidas ou enfraquecidas. Estas ligações podem ser comparadas a sinapses, as zonas ativas de contato entre uma terminação nervosa e outros neurônios, células musculares ou células glandulares.
A rede é treinada, por exemplo, para desenvolver ligações mais fortes entre os humanos com valores simultaneamente altos.
No entanto, Hinton, que atuou por uma década na big tech Google, advertiu sobre os riscos de consequências negativas do aprendizado de máquina, em especial a ameaça de saírem do controle.
Hinton saiu da empresa em 2023 justamente porque queria poder alertar mais claramente sobre os riscos da nova fronteira da IA, a IA generativa, que permite a geração de conteúdos como textos, imagens e fotos, e é usada hoje em chatbots e ferramentas como traduções automáticas, ChatGPT e o Copilot.
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