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O Pr\u00e9mio Nobel da F\u00edsica foi esta ter\u00e7a-feira atribu\u00eddo pela Real Academia Sueca de Ci\u00eancias a John J. Hopfield e Geoffrey E. Hinton, distinguindo “descobertas e inven\u00e7\u00f5es fundamentais que permitem a aprendizagem de m\u00e1quinas atrav\u00e9s de redes neurais artificiais”.<\/p>\n
Os investigadores laureados aplicaram “ferramentas da f\u00edsica para desenvolver m\u00e9todos que s\u00e3o a base do poderoso conhecimento da m\u00e1quina de hoje – machine-learning<\/i>“.<\/p>\n
John Hopfield criou uma mem\u00f3ria associativa que pode armazenar e reconstruir imagens e outros tipos de padr\u00f5es em dados. Geoffrey Hinton inventou um m\u00e9todo que pode encontrar propriedades em dados de forma aut\u00f3noma e, assim, executar tarefas como identificar elementos espec\u00edficos em imagens.<\/p>\n
Quando se fala sobre intelig\u00eancia artificial, geralmente implica a capacidade de aprendizagem de uma m\u00e1quina que usa redes neurais artificiais. Essa tecnologia foi originalmente inspirada pela estrutura do c\u00e9rebro<\/b>.<\/p>\n
Numa rede neural artificial, os neur\u00f3nios do c\u00e9rebro s\u00e3o representados por n\u00f3s<\/i>, humanos, que revelam ter valores diferentes. Esses diferentes n\u00f3s<\/i> tem a capacidade de influenciar uns e outros atrav\u00e9s de liga\u00e7\u00f5es que podem ser fortalecidas ou enfraquecidas<\/b>. Estas liga\u00e7\u00f5es podem ser comparadas a sinapses –\u00a0zonas ativas de contato entre uma termina\u00e7\u00e3o nervosa e outros neur\u00f3nios, c\u00e9lulas musculares ou c\u00e9lulas glandulares.<\/p>\n
A rede \u00e9 treinada<\/b>, por exemplo, para desenvolver liga\u00e7\u00f5es mais fortes entre os humanos com valores simultaneamente altos.\u00a0<\/b><\/p>\n
Os laureados deste ano desenvolvem investiga\u00e7\u00e3o sobre redes neurais artificiais desde a d\u00e9cada de 1980.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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