Nobel em detalhe: Física

O mês de outubro é marcado pela entrega do Prêmio Nobel, concedido pelo Comitê Nobel, formado por instituições e academias da Suécia e da Noruega. Ao todo, são seis premiações nas áreas da: Medicina, Física, Química, Literatura, Economia e Paz. A nomeação vai para pessoas que se destacaram em cada uma dessas áreas, com pesquisas e produções pertinentes ao longo da carreira.

Em 2024, o Nobel da Física foi concedido para dois cientistas que tiveram um papel fundamental no desenvolvimento da tecnologia que permitiu a criação da Inteligência Artificial (IA). O norte-americano John Hopfield e o britânico Geoffrey Hinton são considerados pioneiros nos estudos da IA e na concepção de sistemas que simulam o funcionamento do cérebro humano por computadores.

De acordo com o Prêmio Nobel, a premiação foi concedida aos pesquisadores por conta das “descobertas e invenções fundamentais que permitem o aprendizado de máquina (machine learning, em inglês) com redes neurais artificiais”. O comitê do prêmio justificou a nomeação:

"Embora os computadores não possam pensar, as máquinas agora podem imitar funções como memória e aprendizado. Os laureados do Prêmio Nobel de Física de 2024 ajudaram a tornar isso possível", divulgou a organização.

Uma rede neural é o mecanismo por trás da IA, como explica o professor da Faculdade de Computação e Informática (FCI) da Universidade Presbiteriana Mackenzie (UPM), Leandro Natale. “As redes neurais artificiais, inspiradas na estrutura do cérebro humano, são sistemas computacionais que 'aprendem' a partir de exemplos, adaptando suas conexões para melhorar o reconhecimento de padrões”, diz. 

A contribuição dos cientistas para a área da computação é imensa. Enquanto Hopfield foi responsável pelo modelo de Memória Associativa - uma rede neural recorrente que pode reconhecer padrões e contribuiu com uma série de conceitos importantes, e que são a base para outros modelos de redes neurais -, Hinton é o grande responsável pelo algoritmo de retropropagação (“backpropagation”) que é o algoritmo de aprendizado dominante da maior parte dos modelos de redes neurais de hoje.

O professor da FCI, Rogerio de Oliveira, explica que o prêmio da área da Física foi concedido a professores da área da programação e da computação por terem usado princípios da Física para construírem as redes neurais da Inteligência Artificial. 

John Hopfield, por exemplo, elaborou um modelo de redes associativas com base em um modelo físico, conhecido como modelo de Ising, desenvolvido para estudar o magnetismo, por meio de um sistema de pequenos imãs, em que a energia depende da configuração e da interação entre eles. As redes elaboradas por Hopfield são uma generalização do modelo de Ising, e fornece um formalismo para analisar as redes neurais, baseado em princípios como energia e entropia.

Por outro lado, Hinton criou um sofisticado modelo conhecido como Redes de Boltzmann, modelo gerador que utiliza ferramentas da física estatística para treinar redes neurais. Esse método permite que a máquina reconheça padrões complexos, como em imagens médicas, e até mesmo gere novos exemplos semelhantes aos dados de treinamento. “Isso é especialmente útil em aplicações que exigem a criação de imagens sintéticas, como em simulações de exames médicos”, destaca Leandro Natale.

No entanto, para Rogerio Oliveira, apenas a utilização de modelos físicos para elaborar a IA não seria suficiente para ganhar o Nobel. “Essas descobertas permitiram o desenvolvimento dos atuais modelos de IA que estão tendo um impacto muito grande no mundo e na vida das pessoas. Então, o prêmio está sendo concedido a dois cientistas cujas descobertas estão transformando o mundo, e isso a partir dos princípios da Física”, explica.

Oliveira ainda aponta que o desenvolvimento das redes neurais profundas é empregado, hoje, em quase todos os grandes modelos de linguagem e IA generativa como o ChatGPT (OpenAI), Gemini (Google) e Llama (Meta). Todos eles têm fundamentos nos princípios da Física. Para Natale, as aplicações em pesquisas na atualidade são imensas.

“Os insights sobre aprendizado de máquina, reconhecimento de padrões e processamento de informações moldaram o panorama da IA moderna, impulsionando avanços em áreas como visão computacional, processamento de linguagem natural e robótica”, destaca Natale. 

Para Oliveira, a nomeação dos cientistas contribui para dar ainda mais visibilidade às pesquisas na área de IA e de aprendizado de máquina. “A Inteligência Artificial é uma disciplina transversal e todos, de uma forma ou outra, terão algum envolvimento com ela”.

O professor ainda ressalta que os laureados possuem uma visão crítica da IA, quanto aos seus riscos e desenvolvimentos no mercado. “O reconhecimento desses cientistas deve, então, fortalecer essa visão mais crítica do desenvolvimento da IA, dando maior atenção a aspectos como regulação, riscos, desenvolvimento descentralizado etc., e isso é muito importante”, finaliza. 

Fique por dentro da análise dos laureados pelo Prêmio Nobel em 2024. O Nobel em Detalhe traz especialistas do Mackenzie para comentar a premiação e a relevância dos trabalhos desenvolvidos pelos reconhecidos. Não perca!