O Prêmio Nobel de Física de 2024 foi concedido a John Hopfield e Geoffrey Hinton por suas contribuições revolucionárias ao campo de aprendizado de máquina, com impactos profundos no desenvolvimento da inteligência artificial (IA), inclusive tecnologias como o chatGPT.
John Hopfield, um físico teórico, é conhecido por seu trabalho inovador em redes neurais, um modelo computacional que imita o funcionamento do cérebro humano. Em 1982, Hopfield propôs o modelo de rede neural de Hopfield, que introduziu a ideia de que redes neurais poderiam ser usadas para resolver problemas complexos e otimizar processos, especialmente aqueles relacionados à memória associativa e recuperação de informações.
A sua "Rede Hopfield" pode "aprender" padrões e recuperá-los, mesmo com entradas incompletas, uma capacidade fundamental no aprendizado de máquina.
Esse modelo foi crucial para o desenvolvimento de algoritmos de redes neurais artificiais que, por sua vez, são uma base para muitas aplicações de IA. Ele demonstrou como sistemas com neurônios artificiais poderiam processar informações de maneira similar ao cérebro, o que ajudou a transformar a forma como entendemos e aplicamos a inteligência artificial.
Redes neurais artificiais são construídas a partir de nós que são codificados com um valor. Os nós são conectados uns aos outros e, quando a rede é treinada, as conexões entre os nós que estão ativos ao mesmo tempo ficam mais fortes, caso contrário, ficam mais fracos.
Neurônios naturais e artificiais. A rede neural do cérebro é construída a partir de células vivas, neurônios, com maquinário interno avançado. Eles podem enviar sinais uns aos outros através das sinapses. Quando aprendemos coisas, as conexões entre alguns neurônios ficam mais fortes, enquanto outros ficam mais fracos.
Geoffrey Hinton, por sua vez, é considerado o "pai" do aprendizado profundo (deep learning), uma subárea do aprendizado de máquina que revolucionou a IA moderna. Hinton usou a rede Hopfield como base para uma nova rede que usa um método diferente: a máquina de Boltzmann.
Ela pode aprender a reconhecer elementos característicos em um determinado tipo de dado. Hinton usou ferramentas da física estatística, a ciência dos sistemas construídos a partir de muitos componentes semelhantes.
A máquina é treinada alimentando-a com exemplos que provavelmente surgirão quando a máquina for executada. A máquina de Boltzmann pode ser usada para classificar imagens ou criar novos exemplos do tipo de padrão no qual foi treinada. Hinton construiu sobre esse trabalho, ajudando a iniciar o atual desenvolvimento explosivo do aprendizado de máquina.
A principal contribuição de Hinton foi o algoritmo de retropropagação (backpropagation), que permite que essas redes neurais aprendam ajustando automaticamente seus pesos internos durante o treinamento.
Diferentes tipos de rede. A memória associativa de John Hopfield é construída de modo que todos os nós estejam conectados uns aos outros. As informações são alimentadas e lidas de todos os nós. A máquina de Boltzmann de Geoffrey Hinton é frequentemente construída em duas camadas, onde as informações são alimentadas e lidas usando uma camada de nós visíveis. Eles são conectados a nós ocultos, que afetam como a rede funciona em sua totalidade. Em uma máquina de Boltzmann restrita, não há conexões entre nós na mesma camada. As máquinas são frequentemente usadas em uma cadeia, uma após a outra. Após treinar a primeira máquina de Boltzmann restrita, o conteúdo dos nós ocultos é usado para treinar a próxima máquina, e assim por diante.
O trabalho de Hinton ajudou a IA a dar um salto qualitativo, permitindo avanços como o reconhecimento facial, assistentes virtuais e a minha própria capacidade de processar linguagem natural. O aprendizado profundo se tornou uma das tecnologias mais poderosas e eficazes para resolver problemas de grande escala e alta complexidade.
Memórias são armazenadas em uma paisagem. A memória associativa de John Hopfield armazena informações de uma maneira semelhante à modelagem de uma paisagem. Quando a rede é treinada, ela cria um vale em uma paisagem de energia virtual para cada padrão salvo. 1) Quando a rede treinada é alimentada com um padrão distorcido ou incompleto, pode ser comparado a deixar cair uma bola em uma encosta nesta paisagem. 2) A bola rola até chegar a um lugar onde é cercada por subidas. Da mesma forma, a rede segue em direção à energia mais baixa e encontra o padrão salvo mais próximo.
O trabalho de Hopfield e Hinton moldou as bases para o desenvolvimento de sistemas de IA modernos, como as redes neurais convolucionais usadas em visão computacional e as redes neurais recorrentes, que são cruciais para processamento de linguagem natural.
Suas contribuições tornaram possível o avanço da IA em áreas como diagnósticos médicos, automação, análise de dados em larga escala e robótica, revolucionando a maneira como máquinas podem aprender e interagir com o mundo.
Portanto, suas descobertas não apenas ajudaram a criar algoritmos mais eficientes, mas também abriram novas fronteiras no entendimento de como a inteligência artificial pode replicar processos cognitivos humanos.
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