Leia matéria de Rafael Garcia para O Globo, publicada em 8/10:
Dois físicos que revolucionaram o campo da inteligência artificial são os ganhadores do Prêmio Nobel de Física de 2024.
O americano John Hopfield, da Universidade de Princeton (EUA) e o inglês Geoffrey Hinton, da Universidade de Toronto (Canadá) fizeram “descobertas fundamentais e invenções que permitiram o aprendizado de máquina por meio de redes neurais artificiais”, afirmou a comissão do prêmio nesta manhã.
As invenções dos cientistas, que criaram modelos matemáticos inspirados no fluxo de pulsos elétricos entre neurônios do cérebro, ganharam primeiro aplicações que permitiram descobertas em campos da ciência básica como a astrofísica, mas impactaram também áreas aplicadas de computação.
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Caminhos tortuosos
Segundo o cientista [e Acadêmico] Gabriel Schleder, do Centro Nacional de Pesquisa em Energia e Materiais (CNPEM), a concessão do Nobel de Física a Hopfield e Hinton foi de fato uma surpresa, porque essa disciplina não é aquela onde o trabalho dos vencedores teve o maior impacto.
A história de como o conceito de redes neurais saiu da biologia, passou pela física com a aplicação de ideias matemáticas teóricas, e desembocou na computação aplicada, mostra como as ideias geniais em ciência tomam caminhos tortuosos.
— A ideia inicial do Hopfield era simplesmente tentar entender melhor os mecanismos biológicos que fazem cérebro humano funcionar. Ele partiu de uma pesquisa mais básica, de modelagem, para simular esse sistema e entender como cérebro humano consegue aprender tanta coisa a partir de operações relativamente simples — diz Schleder. — Ele modelou então esse processo de uma maneira artificial, por meio de operações matemáticas bastante simples. Só que à medida em que a informação vai se acumulando nesse processo, ele permite o cérebro capturar padrões cada vez mais complexos, que nos permitem ter inteligência.
Hinton completou o ciclo de desenvolvimento da ideia, usando o trabalho de Hapfield não para entender como a mente funciona, mas emulando a estrutura do cérebro para interpretar informação.
Grande parte do receio relacionado aos últimos desenvolvimentos da IA são naturais de quase toda nova tecnologia, que pode ser usada para o bem ou para o mal. Usos benéficos ou maliciosos tem sido registrados agora com os moleos LLM.
Nem todos os cientistas da área compartilham, porém, o receio que Hinton tem demonstrado com o temor de a IA evoluir a ponto de se tornar uma ameaça por si só.
— A primeira era da inteligência artificial trata do que que nós chamamos hoje de IA restrita, em que você define um problema para a IA e ela consegue resolver esse problema em particular — explica Schleder. — Na segunda era, que a gente ainda não atingiu, surgiria uma IA geral, que seria, de certa forma, consciente, e conseguiria resolver uma grande gama de problemas em nível aproximadamente humano. A questão é que isso é muito difícil, porque a ciência não consegue nem formular o problema para solucionar isso ainda.
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