{"id":14780,"date":"2024-10-19T11:31:50","date_gmt":"2024-10-19T14:31:50","guid":{"rendered":"https:\/\/www3.unicentro.br\/petfisica\/?p=14780"},"modified":"2024-10-19T11:49:45","modified_gmt":"2024-10-19T14:49:45","slug":"premio-nobel-de-fisica-2024-inteligencia-artificial","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www3.unicentro.br\/petfisica\/2024\/10\/19\/premio-nobel-de-fisica-2024-inteligencia-artificial\/","title":{"rendered":"Pr\u00eamio Nobel de F\u00edsica 2024: Intelig\u00eancia Artificial"},"content":{"rendered":"

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\u00a0 \u00a0No dia 8 de outubro de 2024, a Academia Sueca de Ci\u00eancias laureou com o Pr\u00eamio Nobel de F\u00edsica os cientistas John Hopfield e Geoffrey Hinton por suas \u201cdescobertas e inven\u00e7\u00f5es fundamentais que permitem o aprendizado de m\u00e1quina com redes neurais artificiais\u201d. Os trabalhos deles foram pioneiros ao proporem modelos que imitavam a mem\u00f3ria humana em computadores, permitindo que um conjunto de dados fosse analisado a partir da compara\u00e7\u00e3o com outro conjunto pr\u00e9-estabelecido (rede neural). Os modelos matem\u00e1ticos utilizados foram inspirados na f\u00edsica estat\u00edstica e f\u00edsica do estado s\u00f3lido, motivo pelo qual foram laureados com o Nobel de F\u00edsica.<\/span><\/p>\n

\u00a0 \u00a0Em 1983, John Hopfield desenvolveu um sistema que simulava a “mem\u00f3ria associativa” em computadores: a capacidade de reconhecer algo comparando com informa\u00e7\u00f5es previamente armazenadas. Ele se inspirou no modelo matem\u00e1tico das redes de spins, utilizado para representar a intera\u00e7\u00e3o entre part\u00edculas com spins, propriedade intr\u00ednseca da mat\u00e9ria, cujos valores s\u00e3o -1 ou 1. No modelo computacional, Hopfied construiu um conjunto de \u201cn\u00facleos\u201d, locais que armazenavam informa\u00e7\u00f5es bin\u00e1rias, como verdadeiro ou falso (no caso da rede de spins, as informa\u00e7\u00f5es bin\u00e1rias seriam -1 ou 1), que interagiam entre si. Este conjunto tem definida sua energia como a menor poss\u00edvel; qualquer outro conjunto semelhante ter\u00e1 alguns de seus n\u00facleos modificados para que retorne \u00e0 sua configura\u00e7\u00e3o de menor energia. Este processo mostrou grande efici\u00eancia na remo\u00e7\u00e3o de ru\u00eddos de sinais, como em 2015, que foi utilizado para melhorar o sinal que comprovou a exist\u00eancia das ondas gravitacionais.\u00a0<\/span><\/p>\n

\u00a0 \u00a0Em 1985, Geoffrey Hinton construiu um sistema que simulava a \u201cmem\u00f3ria interpretativa\u201d em computadores, que, diferente da mem\u00f3ria associativa, reconhecia um determinado conjunto a partir de outro conjunto inicial, com v\u00e1rias informa\u00e7\u00f5es por n\u00facleo (n\u00e3o bin\u00e1rio). O conjunto inicial possui alguns par\u00e2metros que o definem, por\u00e9m, quando modificados, o conjunto se mant\u00e9m inalterado, pois todos os par\u00e2metros mudam de tal forma a manter a estrutura original do conjunto. Desta forma, o computador reconhece outros conjuntos ao comparar seus par\u00e2metros com o do original e, caso eles sejam compat\u00edveis (um possa se tornar o outro), o programa compreende que os conjuntos s\u00e3o iguais.\u00a0<\/span>Este processo foi inspirado na distribui\u00e7\u00e3o estat\u00edstica de <\/span>Boltzmann<\/span><\/a>, que reconhece um conjunto de microestados que retornam ao mesmo macroestado; ou seja, um conjunto de informa\u00e7\u00f5es espec\u00edficas que levam a mesma informa\u00e7\u00e3o generalizada. Algumas c\u00e2meras utilizam esse mecanismo como detectores: quando uma pessoa passa por algum local, o sistema reconhece que se trata de um ser humano, pois, de forma geral, seu rosto est\u00e1 de acordo (par\u00e2metros s\u00e3o parecidos) com a base de dados de seu sistema.<\/span><\/span><\/p>\n

\u00a0 \u00a0Os trabalhos de\u00a0 John Hopfield e Geoffrey Hinton revolucionaram a compreens\u00e3o do mundo sobre intelig\u00eancias artificiais. Quando eles os publicaram, a comunidade cient\u00edfica n\u00e3o reconheceu o potencial de suas ideias por estarem muito \u00e0 frente da tecnologia da \u00e9poca, acreditando que n\u00e3o passavam apenas de especula\u00e7\u00e3o. Nos \u00faltimos anos, por outro lado, a intelig\u00eancia artificial vem ganhando cada vez mais espa\u00e7o no mundo, tornando-se indispens\u00e1vel para a tecnologia, aplica\u00e7\u00f5es e a forma vida da forma de se viver que o ser humano leva.\u00a0<\/span><\/p>\n

Autor:<\/span><\/strong> Gabriel Vinicius Mufatto.\u00a0<\/span><\/p>\n

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Refer\u00eancias:<\/b><\/span><\/p>\n

The Nobel Prize. Dispon\u00edvel em: <\/span>https:\/\/www.nobelprize.org\/prizes\/physics\/2024\/popular-information\/<\/span><\/a>. Acesso em: 11 de out. 2024<\/span><\/span><\/p>\n

Uai F\u00edsica. Pr\u00eamio Nobel de F\u00edsica 2024 – <\/span>machine learning<\/span><\/i> e redes neurais. 9 de out, 2024. Dispon\u00edvel em: <\/span>https:\/\/www.youtube.com\/watch?v=MBL-U6b4X9U&t=1067s<\/span><\/a>. Acesso em 11 de out. 2024<\/span><\/span><\/p>\n

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