O Prêmio Nobel da Inteligência Artificial

Discussões sobre a inteligência artificial, ou IA, vem se intensificando ao longo dos anos, graças a incríveis avanços que vêm impactando a vida de muitos, e que foi inspirada na estrutura do cérebro.

 

Não à toa o Prêmio Nobel de Física de 2024 homenageou dois pesquisadores pioneiros na área de inteligência artificial: o físico norte-americano John Joseph Hopfield (n. 1933) e o psicólogo e cientista da computação britânico-canadense Geoffrey Everest Hinton (n. 1947).

 

Um dos trabalhos mais significativos de Hopfield foi publicado em 1982 sob título: “Neural Networks and Physical Systems with Emergent Collective Computational Abilities” (algo como “Redes Neurais e Sistemas Físicos com Habilidades Computacionais Coletivas Emergentes”), em que usou um método específico para gerar imagens com redes neurais baseado em fenômenos físicos da natureza quântica da matéria e da estatística.

 

Dentre diversos trabalhos de Hinton, um de enorme destaque foi publicado em coautoria em 1986 e vinculado a técnica de backpropagation ou retropropagação (“Learning Representations by Back-propagating Errors”, algo como “Aprendendo Representações por Erros de Retropropagação”), melhorando e desenvolvendo a proposta de Hopfield em direções até então não imaginadas como por exemplo a revolução no diagnóstico médico por imagens utilizando de IA. Tais procedimentos que usam de redes neurais são tão ou mesmo mais eficientes e precisos quando comparados aos melhores diagnósticos humanos.

 

A Real Academia Sueca de Ciências concedeu tal láurea a ambos pelo reconhecimento de “descobertas e invenções fundamentais que possibilitam o aprendizado de máquina com redes neurais artificiais”. Utiliza-se deste conhecimento na recomendação de vídeos e músicas, em reconhecimento facial, além da busca de produtos na internet ou mesmo como assistentes pessoais de aprendizado de língua estrangeira.

 

A estrutura neuronal do cérebro inspirou avanços na área de IA. Basicamente, quando se aprende algo, as conexões entre neurônios (ditas sinapses) tornam-se mais intensas, em detrimento de outras. As redes neurais artificiais são compostas de conexões codificadas com valores específicos, treinadas de modo tal que as conexões artificiais mais ativas tendem a se reforçar, em detrimento de outras, mais fracas, simulando um aprendizado.

 

Tal láurea remonta a outra, concedida em 1906 pela mesma academia ao médico espanhol e Prêmio Nobel em Fisiologia ou Medicina Santiago Ramón y Cajal (1852 - 1934). Ele foi pioneiro em estudos sobre o sistema neuronal de animais vertebrados com penas ao publicar o estudo sobre a “Estructura de los Centros Nerviosos de las Aves” (“Estrutura dos Centros Nervosos das Aves”) em 1888.

 

O prêmio Nobel 2024 encontra-se em sintonia com a vida contemporânea, pois as redes neurais são a principal ferramenta a impulsionar o chamado aprendizado de máquina, a estimular uma série de aplicações desde o reconhecimento de imagens a processadores de linguagens naturais como o ChatGPT, Gemini e similares. Tal impacto está sendo comparado ao da primeira revolução industrial, ainda no século XVIII, que modificou humanidade a níveis até então imprevisíveis.

 

Grosso modo, a base matemática das redes neurais leva em conta a aplicação de procedimentos matriciais na recuperação, ou ainda memorização, a partir de um banco de dados (entrada) e a operação necessária (saída) para solução de um determinado problema.

 

Os primorosos trabalhos de Hopfield e Hinton basearam-se em pesquisas de diversos outros grandes cientistas, sendo possível citar entre eles o trabalho do lógico americano Walter Harry Pitts, Jr. (1923 - 1969) denominado “Algumas Observações sobre o Circuito Simples de Neurônios” (“Some Observations on the Simple Neuron Circuit”, de 1942) ou “O Que o Olho do Sapo Diz ao Cérebro do Sapo” (“What the Frog’s Eye Tells the Frog’s Brain”, de 1959), este em coautoria com outros pesquisadores, em especial o neurofisiologista e psicólogo americano Warren Sturgis McCulloch (1898 - 1969). Alguns especialistas apontam o trabalho de Pitts e McCulloch denominado “Cálculo Lógico das Idéias Imanentes na Atividade Nervosa” (“A Logical Calculus of the Ideas Immanent in Nervous Activity”, de 1943) como o divisor de águas no desenvolvimento da área de redes neurais.

 

Certamente, a produtividade humana já está sendo e será ainda muito mais impulsionada com as novas ferramentas em desenvolvimento, mas é necessário tambem refletir sobre consequências, inclusive éticas e psíquicas, tal a rapidez promovida por esta verdadeira revolução artificial. Vale lembrar que a mesma revolução industrial, que mudou radicalmente as nações e impulsionou o crescimento populacional e a riqueza de muitos, tambem modificou de modo permanente paisagens naturais ao redor do globo. A preservação, conservação e mesmo combate as mudanças climáticas está na ordem do dia, e tais novas ferramentas poderão servir para direcionar ações que num primeiro momento mitiguem o rápido e preocupante avanço do aquecimento global.

 

Tal prêmio brinda a inteligência artificial, e acena para um futuro com mais esperança, responsabilidade e retorno em prol da humanidade, motivação esta última de qualquer ciência, artificial ou não.

 

* Marcio Luis Ferreira Nascimento é Professor da Escola Politécnica, Departamento de Engenharia Química e membro associado do Instituto Politécnico da Bahia UFBA

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