{"id":24418,"date":"2024-10-10T15:52:12","date_gmt":"2024-10-10T18:52:12","guid":{"rendered":"https:\/\/www.sbfisica.org.br\/v1\/sbf\/?p=24418"},"modified":"2024-10-10T15:52:14","modified_gmt":"2024-10-10T18:52:14","slug":"fisica-e-coroada-com-dois-premios-nobel-em-2024-pelo-desenvolvimento-da-ia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.sbfisica.org.br\/v1\/sbf\/fisica-e-coroada-com-dois-premios-nobel-em-2024-pelo-desenvolvimento-da-ia\/","title":{"rendered":"F\u00edsica \u00e9 coroada com dois pr\u00eamios Nobel em 2024 pelo desenvolvimento da IA"},"content":{"rendered":"\n

Machine Learning, redes neurais, Deep Learning s\u00e3o conceitos que levam muitos a pensar em Ci\u00eancia da Computa\u00e7\u00e3o, certo? Embora haja essa correla\u00e7\u00e3o, o que h\u00e1 de mais profundo na revolu\u00e7\u00e3o que o mundo est\u00e1 presenciando com a Intelig\u00eancia Artificial (IA) s\u00e3o avan\u00e7os fundamentados na F\u00edsica e na Matem\u00e1tica, que estabeleceram as bases da tecnologia atual. Essa \u00e9 a ess\u00eancia do an\u00fancio dos Pr\u00eamios Nobel de F\u00edsica e Qu\u00edmica, concedidos pela Academia Real das Ci\u00eancias da Su\u00e9cia nos dias 8 e 9 de outubro, respectivamente, na opini\u00e3o de dois professores consultados pelo Boletim SBF<\/a><\/strong>. Nestor Caticha, professor de F\u00edsica Estat\u00edstica do Instituto de F\u00edsica da Universidade de S\u00e3o Paulo (IFUSP), tamb\u00e9m escreveu um texto para sua institui\u00e7\u00e3o destacando a necessidade de ampliar a vis\u00e3o acad\u00eamica sobre a disciplina.<\/p>\n\n\n\n

\u201cO Pr\u00eamio Nobel de F\u00edsica deste ano demonstra mais uma vez a import\u00e2ncia do investimento em ci\u00eancia b\u00e1sica. Desenvolvimentos realizados em F\u00edsica b\u00e1sica na d\u00e9cada de 1980, especificamente no estudo de modelos matem\u00e1ticos de redes neurais, possibilitaram a revolu\u00e7\u00e3o que hoje vivenciamos na sociedade moderna com a IA. O caminho desde a descoberta cient\u00edfica at\u00e9 a sua aplica\u00e7\u00e3o \u00e9 muitas vezes imprevis\u00edvel e cheio de percal\u00e7os, mas a necessidade dos investimentos em ci\u00eancia b\u00e1sica \u00e9 o que vai permitir que a tecnologia avance no futuro”, diz Rodrigo Capaz, presidente da Sociedade Brasileira de F\u00edsica (SBF).<\/p>\n\n\n\n

Neste ano, o Pr\u00eamio Nobel de F\u00edsica foi concedido a John J. Hopfield e Geoffrey E. Hinton por suas contribui\u00e7\u00f5es fundamentais que permitiram o desenvolvimento do aprendizado de m\u00e1quina com redes neurais artificiais. A pesquisa de ambos ajudou a moldar os alicerces da intelig\u00eancia artificial (IA) moderna, impactando n\u00e3o s\u00f3 a F\u00edsica, mas tamb\u00e9m uma vasta gama de \u00e1reas tecnol\u00f3gicas e cient\u00edficas. J\u00e1 o Nobel de Qu\u00edmica foi concedido a David Baker, Demis Hassabis e John M. Jumper pelos estudos sobre as estruturas de prote\u00ednas do nosso corpo por meio da IA. Hassabis foi cofundador da DeepMind em 2010, empresa adquirida pela Alphabet em 2014, hoje CEO da divis\u00e3o da IA do Google, um dos criadores do AlphaGo, sistema de IA que foi treinado para jogar xadrez, e do AlphaFold, que atuou na pesquisa das prote\u00ednas.<\/p>\n\n\n\n

\u201cOs pr\u00eamios em si t\u00eam grande relev\u00e2ncia. Mas \u00e9 preciso ressaltar a import\u00e2ncia do conhecimento b\u00e1sico de F\u00edsica que levaram a essas descobertas, que possibilitaram a cria\u00e7\u00e3o dos instrumentos de Matem\u00e1tica e de modelos da F\u00edsica que podem ser aplicados a qualquer \u00e1rea. E isso explica por que voc\u00ea tem f\u00edsico trabalhando em \u00e1reas t\u00e3o diferentes: porque os construtos essenciais para fazer ci\u00eancia de qualidade est\u00e3o muito presentes na forma\u00e7\u00e3o que a gente tem de F\u00edsica\u201d, afirma o f\u00edsico Osvaldo Novais de Oliveira Junior, professor do Instituto de F\u00edsica de S\u00e3o Carlos (IFSC\/USP) e um dos criadores do N\u00facleo Interinstitucional de Lingu\u00edstica Computacional (NILC).<\/p>\n\n\n\n

\u201cCom certeza a gente pode enxergar que uma s\u00e9rie desses avan\u00e7os do que a gente chama agora de intelig\u00eancia artificial est\u00e3o fundamentados em conceitos matem\u00e1ticos, perspectivas matem\u00e1ticas que tamb\u00e9m foram desenvolvidas na F\u00edsica\u201d, concorda o f\u00edsico Henrique Ferreira dos Santos, professor de IA da Faculdade de Inform\u00e1tica e Administra\u00e7\u00e3o Paulista (FIAP) e doutorando em nanoci\u00eancia e materiais avan\u00e7ados na Universidade Federal do ABC (UFABC).<\/p>\n\n\n\n

Com o surgimento dos computadores, desde a d\u00e9cada de 1950, os cientistas buscavam meios para aproximar a m\u00e1quina do racioc\u00ednio humano, lembra Oliveira Junior.  \u201cInclusive o computador, por um tempo, era chamado de c\u00e9rebro eletr\u00f4nico: j\u00e1 havia a inten\u00e7\u00e3o de um dia fazer com que a m\u00e1quina pudesse tamb\u00e9m realizar atividades intelectuais como os humanos\u201d, lembra o cientista, acrescentando que o ideal era processar a fala humana. \u201cE voc\u00ea come\u00e7a a olhar o pessoal da \u00e1rea de F\u00edsica, que estava interessado em outras coisas, n\u00e3o s\u00f3 em computa\u00e7\u00e3o, ali\u00e1s em utilizar conceitos de f\u00edsica para diversas aplica\u00e7\u00f5es. <\/strong>H\u00e1 algumas coisas que s\u00e3o fundamentais da F\u00edsica e da Matem\u00e1tica: se voc\u00ea tem dois problemas que podem ser formulados segundo o mesmo modelo matem\u00e1tico, mesmo que os problemas sejam muito diferentes, eles v\u00e3o ter a mesma solu\u00e7\u00e3o\u201d, explica.<\/p>\n\n\n\n

Hopfield buscou aplicar o seu conhecimento em F\u00edsica e na Biologia, sobre o funcionamento do sistema nervoso por meio de neur\u00f4nios, e o uniu \u00e0 ideia do spin eletr\u00f4nico da F\u00edsica, criando uma rede, cujos n\u00f3s s\u00e3o \u201cneur\u00f4nios\u201d, capazes de armazenar imagens e recuperar informa\u00e7\u00e3o. E, como dados s\u00e3o dados, ele criou os prim\u00f3rdios da IA, dando os primeiros passos a caminho do aprendizado de m\u00e1quina, em 1982. Hinton, professor na Universidade de Toronto, expandiu o trabalho de Hopfield usando princ\u00edpios da F\u00edsica Estat\u00edstica a fim de analisar um grande n\u00famero de n\u00f3s da rede neural. \u201cVoc\u00ea tem intelig\u00eancia artificial para tudo hoje, porque depois que voc\u00ea conseguiu fazer processamento em grande escala com as redes neurais, eu consigo reproduzir muitas informa\u00e7\u00f5es de qualquer \u00e1rea. Ent\u00e3o, voc\u00ea pode aplicar intelig\u00eancia artificial para qualquer \u00e1rea, da economia \u00e0 biologia\u201d, diz Oliveira J\u00fanior.<\/p>\n\n\n\n

\u201cHopfield surpreendeu ao trazer a uma realidade concreta, onde a matem\u00e1tica permite descrever cuidadosamente aspectos da natureza do funcionamento do c\u00e9rebro (ou modelos muito simplificados), sonhos de cientistas e fil\u00f3sofos, que especularam sobre a natureza do que somos, do que sentimos, de como pensamos. Trabalhos podem ser considerados importantes por diversas raz\u00f5es. A avalanche de perguntas e ideias que o trabalho de Hopfield desencadeou transformou n\u00e3o s\u00f3 o que pensamos sobre a \u00e1rea de atua\u00e7\u00e3o da F\u00edsica, mas a pr\u00f3pria sociedade em que vivemos\u201d, afirma o professor Caticha.<\/p>\n\n\n\n

Ferreira dos Santos lembra, inclusive, que as primeiras vers\u00f5es da rede de Hopfield ca\u00edram em desuso nas aplica\u00e7\u00f5es atuais, mas ele explica que, em artigos recentes, cientistas demonstraram como usar redes de Hopfield para implementar mecanismos de aten\u00e7\u00e3o como nas redes Transformer, criadas pelo Google a partir de 2017, e que est\u00e3o por tr\u00e1s de IA generativas como chatGPT, Gemini e Copilot, o que demonstra a generalidade dos conceitos propostos por Hopfield 35 anos antes.  O cientista da UFABC cita o cientista Freeman Dyson, para quem \u201cas revolu\u00e7\u00f5es cient\u00edficas podem ser causadas tanto por novos conceitos quanto por novos artefatos\u201d. De acordo com Ferreira dos Santos, novos artefatos \u201cnormalmente nos fazem enxergar coisas novas, que precisam de novas explica\u00e7\u00f5es, enquanto novos conceitos s\u00e3o uma forma explicar a mesma coisa de maneira diferente\u201d.<\/p>\n\n\n\n

\u201cO que eu acho interessante na \u00e1rea de intelig\u00eancia artificial \u00e9 que \u00e9 uma revolu\u00e7\u00e3o em ambos os sentidos. \u00c9 uma revolu\u00e7\u00e3o de artefato, que vai nos permitir enxergar coisas que n\u00f3s n\u00e3o enxerg\u00e1vamos antes, e ela tamb\u00e9m \u00e9 uma revolu\u00e7\u00e3o de conceito, que vai permitir que a gente explique coisas que j\u00e1 sab\u00edamos, mas de maneiras diferentes\u201d, explica ele, que acredita que a forte presen\u00e7a da IA na sociedade, impulsionada por empresas privadas, deve estimular um debate profundo sobre o impacto social dessas tecnologias. N\u00e3o \u00e0 toa, Hinton deixou o Google por avaliar necess\u00e1rio maior debate sobre a influ\u00eancia dessa tecnologia.<\/p>\n\n\n\n

Sem d\u00favida, o debate \u00e9 extremamente relevante e, enquanto a sociedade busca se organizar para conviver com essa nova tecnologia, o professor Oliveira Junior reafirma a import\u00e2ncia de os alunos aprenderem os conceitos b\u00e1sicos da F\u00edsica. \u201cSe os modelos que explicam o fen\u00f4meno s\u00e3o fen\u00f4menos completamente distantes, mas se o modelo \u00e9 o mesmo, a solu\u00e7\u00e3o tem que ser a mesma. Ent\u00e3o, veja que isso \u00e9 uma coisa, por exemplo, que \u00e9 muito instigante quando n\u00f3s ensinamos os alunos. A gente diz: olha, aprenda isso aqui que \u00e9 fundamental, porque isso pode servir n\u00e3o s\u00f3 para aquilo que voc\u00ea est\u00e1 fazendo na sua disciplina, mas para muitas outras coisas para o resto da sua vida.\u201d<\/p>\n\n\n\n

Segundo o professor do IFUSP, a humanidade come\u00e7a a entender a informa\u00e7\u00e3o em n\u00edveis qu\u00e2nticos e entre neur\u00f4nios biol\u00f3gicos ou artificiais, al\u00e9m da rela\u00e7\u00e3o entre indiv\u00edduos e institui\u00e7\u00f5es. \u201cAs leis de Coulomb para estes sistemas est\u00e3o esperando que voc\u00eas (estudantes) as descubram. No fim, entender as propriedades e limita\u00e7\u00f5es de sistemas de processamento de informa\u00e7\u00e3o, nos ajudar\u00e1 a entender a natureza e os limites desse entendimento. Ser\u00e1 isso F\u00edsica ou n\u00e3o? Quem se importa? A f\u00edsica \u00e9 sobre o que podemos dizer da natureza usando as ferramentas dispon\u00edveis, nossos c\u00e9rebros e as m\u00e1quinas artificiais, e para estas, as contribui\u00e7\u00f5es de Hopfield e Hinton, que n\u00e3o \u00e9 tecnicamente um f\u00edsico, mas pensa como se fosse, foram marcantes, numa trajet\u00f3ria de uma aventura que ainda n\u00e3o sabemos onde nos levar\u00e1\u201d, escreve Caticha para o Boletim do IFUSP.<\/p>\n\n\n\n

(Colaborou Roger Marzochi)<\/strong><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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