A revolução da inteligência artificial: como ela ‘aprendeu a aprender’?

A inteligência artificial (IA) revolucionou diversas áreas, desde o reconhecimento de padrões até a criação de imagens e vídeos. Hoje, seus algoritmos estão presentes em quase todos os dispositivos que usamos, mas essa revolução não aconteceu da noite para o dia.

A jornada para criar máquinas que ‘aprendem’ como humanos teve início décadas atrás, com cientistas pioneiros que buscavam entender se seria possível ensinar as máquinas a realizar tarefas intelectuais, e não apenas cálculos repetitivos.

Entre os principais nomes dessa revolução estão John Hopfield e Geoffrey Hinton, cientistas cujas contribuições são amplamente reconhecidas como a base para o aprendizado de máquina atual.

Ambos foram laureados com o Nobel em Física por suas descobertas, que, décadas depois, transformaram a IA em uma força motriz de inovação tecnológica.

O início: imitando o cérebro humano

Na década de 1980, a maioria dos computadores era capaz de realizar cálculos rápidos, mas ainda estava longe de imitar a complexidade do cérebro humano.

A grande questão era: como fazer com que uma máquina não apenas seguisse comandos, mas aprendesse com seus erros e aprimorasse suas respostas? Foi nesse cenário que John Hopfield revolucionou o campo com sua proposta de redes neurais artificiais.

Inspirado no funcionamento do cérebro humano, Hopfield construiu redes que imitavam o comportamento das sinapses e neurônios.

Essas redes eram capazes de lembrar e aprender, associando informações como um conjunto de conexões interdependentes. Quando uma nova informação era introduzida, a rede poderia lembrar padrões anteriores, como imagens ou sons, mesmo que parte da entrada estivesse faltando.

Essa habilidade permitiu avanços no reconhecimento de padrões, sendo a base para tecnologias como o reconhecimento facial.

O avanço com Geoffrey Hinton e o ‘Backpropagation’

Enquanto Hopfield foi fundamental para estabelecer as primeiras redes neurais, Geoffrey Hinton levou essas ideias a um novo nível.

Ele criou modelos mais avançados que permitiam às máquinas executar tarefas muito mais complexas, como interpretar imagens e vozes.

Seu maior avanço veio com o desenvolvimento do algoritmo de backpropagation, um processo que permite que as redes neurais “aprendam” corrigindo seus próprios erros.

Hinton percebeu que, para uma máquina aprender com eficácia, ela precisava de um mecanismo que ajustasse suas respostas com base em erros passados.

O backpropagation faz exatamente isso: ao analisar o erro entre o resultado esperado e o obtido, a rede ajusta as conexões entre os neurônios artificiais para melhorar suas previsões no futuro.

Isso permitiu o treinamento em grandes quantidades de dados, um avanço crucial para a criação de redes profundas (deep learning), que são a base de aplicações como assistentes virtuais e carros autônomos.

A revolução do deeplearning

O verdadeiro poder das redes neurais profundas foi demonstrado em 2012, quando Hinton e seus alunos venceram a competição ImageNet, um marco no reconhecimento de imagens.

A tecnologia que eles desenvolveram, conhecida como AlexNet, apresentou uma precisão inédita na tarefa de identificar objetos em imagens, abrindo as portas para uma nova era de inteligência artificial.

O impacto de Hopfield e Hinton foi profundo. Enquanto o primeiro pavimentou o caminho com redes que podiam lembrar e associar, Hinton deu às máquinas a capacidade de melhorar continuamente por meio do aprendizado.

Juntos, eles moldaram a forma como hoje ensinamos máquinas a aprender de maneira cada vez mais humana, impulsionando o desenvolvimento da IA para novos patamares.

*Com informações de IndianExpress.