Aprendizagem de máquina: a revolução de Hopfield e Hinton, Prêmio Nobel de Física de 2024, que transformou a ciência
Diferente dos métodos tradicionais de programação, onde tudo precisa ser explicitamente codificado, a aprendizagem de máquina permite que computadores desenvolvam suas próprias regras e soluções
Nesta semana, o campo da física celebra uma conquista marcante com a premiação do Nobel de Física concedido a John J. Hopfield, da Universidade de Princeton, e Geoffrey E. Hinton, da Universidade de Toronto, reconhecidos por seus trabalhos pioneiros em aprendizagem de máquina.
Ambos revolucionaram a maneira como a ciência entende a inteligência artificial (IA) e seu impacto nas mais diversas áreas. Se você já ouviu falar de redes neurais ou de IA, muito disso se deve às contribuições destes dois pesquisadores.
Mas o que é, afinal, a aprendizagem de máquina? Qual a importância dessa tecnologia? Como ela funciona e como pode ser aplicada em áreas que vão desde a saúde até as ciências forenses? Vamos explorar essas perguntas e entender como o trabalho de Hopfield e Hinton está moldando o futuro da sociedade moderna.
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Aprendendo com dados
Aprendizagem de máquina é um campo da inteligência artificial focado em criar sistemas que aprendem com dados. Diferente dos métodos tradicionais de programação, onde todas as regras e decisões precisam ser explicitamente codificadas, a aprendizagem de máquina permite que computadores desenvolvam suas próprias regras e soluções baseadas em grandes quantidades de dados. Isso torna esses sistemas muito mais flexíveis e adaptáveis, capazes de reconhecer padrões complexos sem a intervenção constante de humanos.
O trabalho de John Hopfield na década de 1980 introduziu uma abordagem inovadora com o uso de redes neurais, um modelo inspirado no funcionamento do cérebro humano. Já Geoffrey Hinton, considerado um dos pais da aprendizagem profunda, trouxe avanços que permitiram o surgimento de sistemas mais poderosos e precisos, usados em várias tecnologias atuais, desde assistentes virtuais até diagnósticos médicos.
A aprendizagem de máquina já está presente em nossa vida cotidiana, mas seu impacto vai muito além de ferramentas como assistentes digitais ou recomendações de filmes. Na ciência, a capacidade de analisar rapidamente grandes volumes de dados está abrindo novas fronteiras de conhecimento e inovação.
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Na área da saúde, por exemplo, a aprendizagem de máquina está ajudando médicos a fazer diagnósticos mais rápidos e precisos, identificando doenças em imagens de raio-X e ressonâncias magnéticas com um grau de precisão que supera o entendimento humano. No campo da genética, por sua vez, ela auxilia na descoberta de novos tratamentos e terapias personalizadas, analisando padrões genômicos que seriam impossíveis de detectar por métodos convencionais.
Os fundamentos da aprendizagem de máquina são os algoritmos que processam grandes quantidades de dados e, a partir disso, aprendem a realizar tarefas específicas e interpretar padrões complexos. O diferencial do trabalho de Hopfield e Hinton foi o desenvolvimento de redes neurais, sistemas que simulam a forma como neurônios interagem no cérebro para processar informações.
Essas redes são treinadas com um conjunto inicial de dados e, por meio de iterações sucessivas, refinam suas respostas até atingir um nível desejado de precisão. Esse aprendizado contínuo é o que torna a IA tão poderosa, permitindo que sistemas ajustem suas previsões e diagnósticos à medida que novos dados são introduzidos.
Impacto além da medicina
Mas o impacto da aprendizagem de máquina não se limita à medicina. Ela já está transformando áreas como as ciências forenses, ajudando a resolver crimes com mais rapidez e precisão. Sistemas de reconhecimento facial, análise de DNA e padrões comportamentais são áreas em que a IA tem acelerado investigações e ajudado a identificar suspeitos com mais eficiência.
Além disso, com a análise preditiva baseada em grandes volumes de dados, a aprendizagem de máquina está sendo usada para prever comportamentos criminosos e padrões de reincidência, ajudando autoridades a tomar decisões mais assertivas e eficazes.
Outra aplicação interessante é reconhecer a procedência de petróleo, alimentos e bebidas a partir de suas características, propriedades ou de biomarcadores presentes em bancos de dados que também contém a origem dos produtos (latitude e longitude). Desta forma, pode-se determinar com grande exatidão e confiança a origem de um derramamento de petróleo para responsabilizar o causador do desastre ambiental, ou desvendar crimes de falsidade de cafés, azeites ou de vinhos que supostamente tenham procedência diferente da declarada no rótulo pelo fabricante, verificando sua qualidade antes mesmo de provar.
Os avanços de Hopfield e Hinton em aprendizagem de máquina não são apenas uma revolução tecnológica. São uma transformação que está impactando diretamente o modo como vivemos, trabalhamos e resolvemos problemas complexos. Seja na saúde, nas ciências forenses ou em outras áreas do conhecimento, a inteligência artificial desenvolvida a partir do trabalho desses pesquisadores continuará a expandir as fronteiras da ciência e melhorar nossa qualidade de vida. Uma coisa é certa: o futuro, como vislumbrado por Hopfield e Hinton, é profundamente movido pelo conhecimento dos dados. E a ciência nunca mais será a mesma.
André Silva Pimentel recebe financiamento da FAPERJ e do CNPq. Ele é Cientista do Nosso Estado da FAPERJ e bolsista de produtividade em pesquisa do CNPq, nível 2.
Este artigo foi publicado no The Conversation Brasil e reproduzido aqui sob a licença Creative Commons
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