Professor Livre Docente de inteligência artificial na Faculdade de Saúde Pública da USP

Opinião|Dobradinha da inteligência artificial no Nobel de Física e de Química é sinal de uma nova era


Os prêmios para Hinton e de Hassabis marcam o início do protagonismo da IA nas descobertas científicas

Por Alexandre Chiavegatto Filho
Atualização:

O reconhecimento de Geoffrey Hinton e Demis Hassabis, dois dos maiores visionários da inteligência artificial (IA), pelos comitês do Nobel de Física e de Química de 2024 aponta para mais do que um reconhecimento pessoal: é o sinal de que o impacto da IA ultrapassou o campo da estatística e programação, e já está transformando as ciências naturais.

Este momento marca uma virada no modo como entendemos o papel da inteligência artificial na ciência. Até recentemente, esses algoritmos eram vistos como uma ferramenta auxiliar, algo que poderia acelerar cálculos ou processar grandes volumes de dados. Agora, a IA é uma protagonista criativa, capaz de encontrar soluções que os humanos levariam anos ou até décadas para descobrir.

IA conquista Nobel de Química e Física  Foto: Jacquelyn Martin/AP
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Geoffrey Hinton revolucionou a área de machine learning ao popularizar o backpropagation, uma técnica que permite às redes neurais ajustar seus parâmetros após a predição, facilitando o aprendizado profundo e possibilitando avanços importantes em reconhecimento de padrões e processamento de dados complexos.

Demis Hassabis, por sua vez, impulsionou a química com a criação do AlphaFold, um modelo de machine learning que resolveu o problema de predição do dobramento de proteínas com uma precisão sem precedentes, transformando o campo da biologia molecular e abrindo portas para a descoberta de novos medicamentos.

Ao longo de décadas, a IA foi frequentemente vista com desconfiança. Pesquisadores da área tiveram que ouvir incrédulos por muito tempo que a maior revolução tecnológica da história não passaria de um hype ou, na melhor das hipóteses, de uma bolha prestes a estourar. No entanto, conforme os algoritmos demonstraram seu poder transformador em áreas como saúde, biologia e ciências exatas, o ceticismo foi dando lugar ao reconhecimento.

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O desenvolvimento de algoritmos que conseguem predizer, modelar e resolver problemas científicos complexos, coloca a IA como uma ferramenta imprescindível para as novas descobertas do futuro. Isso vai além de facilitar experimentos ou análises; a IA está moldando as perguntas que fazemos e os horizontes que conseguimos observar.

As contribuições de Hinton e Hassabis não apenas influenciaram o modo como abordamos a pesquisa científica, mas transformaram a forma como compreendemos os próprios fenômenos físicos e químicos.

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Embora Hinton e Hassabis não sejam nem físicos nem químicos, eles conquistaram o prêmio mais prestigiado dessas áreas. É comum pesquisadores de IA afirmarem que os algoritmos não substituirão empregos humanos, mas que aqueles que usarem IA tomarão o lugar dos que não a adotarem. E agora também os prêmios.

O reconhecimento de Geoffrey Hinton e Demis Hassabis, dois dos maiores visionários da inteligência artificial (IA), pelos comitês do Nobel de Física e de Química de 2024 aponta para mais do que um reconhecimento pessoal: é o sinal de que o impacto da IA ultrapassou o campo da estatística e programação, e já está transformando as ciências naturais.

Este momento marca uma virada no modo como entendemos o papel da inteligência artificial na ciência. Até recentemente, esses algoritmos eram vistos como uma ferramenta auxiliar, algo que poderia acelerar cálculos ou processar grandes volumes de dados. Agora, a IA é uma protagonista criativa, capaz de encontrar soluções que os humanos levariam anos ou até décadas para descobrir.

IA conquista Nobel de Química e Física  Foto: Jacquelyn Martin/AP

Geoffrey Hinton revolucionou a área de machine learning ao popularizar o backpropagation, uma técnica que permite às redes neurais ajustar seus parâmetros após a predição, facilitando o aprendizado profundo e possibilitando avanços importantes em reconhecimento de padrões e processamento de dados complexos.

Demis Hassabis, por sua vez, impulsionou a química com a criação do AlphaFold, um modelo de machine learning que resolveu o problema de predição do dobramento de proteínas com uma precisão sem precedentes, transformando o campo da biologia molecular e abrindo portas para a descoberta de novos medicamentos.

Ao longo de décadas, a IA foi frequentemente vista com desconfiança. Pesquisadores da área tiveram que ouvir incrédulos por muito tempo que a maior revolução tecnológica da história não passaria de um hype ou, na melhor das hipóteses, de uma bolha prestes a estourar. No entanto, conforme os algoritmos demonstraram seu poder transformador em áreas como saúde, biologia e ciências exatas, o ceticismo foi dando lugar ao reconhecimento.

O desenvolvimento de algoritmos que conseguem predizer, modelar e resolver problemas científicos complexos, coloca a IA como uma ferramenta imprescindível para as novas descobertas do futuro. Isso vai além de facilitar experimentos ou análises; a IA está moldando as perguntas que fazemos e os horizontes que conseguimos observar.

As contribuições de Hinton e Hassabis não apenas influenciaram o modo como abordamos a pesquisa científica, mas transformaram a forma como compreendemos os próprios fenômenos físicos e químicos.

Embora Hinton e Hassabis não sejam nem físicos nem químicos, eles conquistaram o prêmio mais prestigiado dessas áreas. É comum pesquisadores de IA afirmarem que os algoritmos não substituirão empregos humanos, mas que aqueles que usarem IA tomarão o lugar dos que não a adotarem. E agora também os prêmios.

O reconhecimento de Geoffrey Hinton e Demis Hassabis, dois dos maiores visionários da inteligência artificial (IA), pelos comitês do Nobel de Física e de Química de 2024 aponta para mais do que um reconhecimento pessoal: é o sinal de que o impacto da IA ultrapassou o campo da estatística e programação, e já está transformando as ciências naturais.

Este momento marca uma virada no modo como entendemos o papel da inteligência artificial na ciência. Até recentemente, esses algoritmos eram vistos como uma ferramenta auxiliar, algo que poderia acelerar cálculos ou processar grandes volumes de dados. Agora, a IA é uma protagonista criativa, capaz de encontrar soluções que os humanos levariam anos ou até décadas para descobrir.

IA conquista Nobel de Química e Física  Foto: Jacquelyn Martin/AP

Geoffrey Hinton revolucionou a área de machine learning ao popularizar o backpropagation, uma técnica que permite às redes neurais ajustar seus parâmetros após a predição, facilitando o aprendizado profundo e possibilitando avanços importantes em reconhecimento de padrões e processamento de dados complexos.

Demis Hassabis, por sua vez, impulsionou a química com a criação do AlphaFold, um modelo de machine learning que resolveu o problema de predição do dobramento de proteínas com uma precisão sem precedentes, transformando o campo da biologia molecular e abrindo portas para a descoberta de novos medicamentos.

Ao longo de décadas, a IA foi frequentemente vista com desconfiança. Pesquisadores da área tiveram que ouvir incrédulos por muito tempo que a maior revolução tecnológica da história não passaria de um hype ou, na melhor das hipóteses, de uma bolha prestes a estourar. No entanto, conforme os algoritmos demonstraram seu poder transformador em áreas como saúde, biologia e ciências exatas, o ceticismo foi dando lugar ao reconhecimento.

O desenvolvimento de algoritmos que conseguem predizer, modelar e resolver problemas científicos complexos, coloca a IA como uma ferramenta imprescindível para as novas descobertas do futuro. Isso vai além de facilitar experimentos ou análises; a IA está moldando as perguntas que fazemos e os horizontes que conseguimos observar.

As contribuições de Hinton e Hassabis não apenas influenciaram o modo como abordamos a pesquisa científica, mas transformaram a forma como compreendemos os próprios fenômenos físicos e químicos.

Embora Hinton e Hassabis não sejam nem físicos nem químicos, eles conquistaram o prêmio mais prestigiado dessas áreas. É comum pesquisadores de IA afirmarem que os algoritmos não substituirão empregos humanos, mas que aqueles que usarem IA tomarão o lugar dos que não a adotarem. E agora também os prêmios.

Opinião por Alexandre Chiavegatto Filho

Professor Livre Docente de inteligência artificial na Faculdade de Saúde Pública da USP

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