As grandes descobertas de 2023 na Ciência da Computação

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As grandes descobertas de 2023 na Ciência da Computação

Índice

  1. Introdução
  2. Limitações das Redes Neurais Artificiais
  3. O Desafio da Inferência por Analogia
  4. Abordagem Estatística da IA
  5. Abordagem Simbólica da IA
  6. Computação Hiperdimensional
  7. A Combinação da Computação Hiperdimensional com Métodos Estatísticos
  8. A Solução do Problema das Matrizes Progressivas de Ravens
  9. O Futuro da Computação Hiperdimensional
  10. O Algoritmo de Shor e a Ameaça à Criptografia
  11. O Algoritmo Aprimorado de Oded Regev
  12. O Potencial das Computações Quânticas
  13. Comportamentos Emergentes em Modelos de Linguagem
  14. As Capacidades dos Grandes Modelos de Linguagem
  15. Ainda há Muito para Descobrir sobre os Comportamentos Emergentes

🧠 Limitações das Redes Neurais Artificiais

As redes neurais artificiais têm sido amplamente utilizadas na área de inteligência artificial, impulsionando avanços nos campos de processamento de linguagem natural, reconhecimento de imagem e muito mais. No entanto, esses programas baseados em redes neurais artificiais possuem algumas limitações significativas. Uma das principais está relacionada à capacidade de raciocínio, ou falta dela, por parte dessas redes. Ao contrário do cérebro humano, que é capaz de raciocinar por meio de analogias, as redes neurais artificiais apresentam dificuldades nesse aspecto. Nossos cérebros têm a capacidade de generalizar novos conceitos a partir de conhecimentos existentes, sem a necessidade de criar novos neurônios. Porém, as redes neurais artificiais têm dificuldade em raciocinar por analogia e, ao se depararem com informações novas, frequentemente requerem mais nós artificiais para ampliar suas capacidades estatísticas e aprender novos conceitos. Essa abordagem é conhecida como IA estatística, que é essencial para as redes neurais profundas, mas há outra abordagem concorrente, conhecida como IA simbólica, que utiliza programação baseada em lógica e símbolos para representar conceitos e regras. No entanto, essas duas abordagens são incompatíveis, e o grande desafio é encontrar uma forma de combiná-las para obter o melhor de ambos os mundos. É aí que entra a computação hiperdimensional.

🌌 O Poder da Computação Hiperdimensional

A computação hiperdimensional é uma abordagem em ascensão que visa combinar a IA estatística com a computação simbólica. Essa abordagem se baseia no uso de vetores, que são listas ordenadas de números capazes de representar informações de maneira altamente complexa e multidimensional. Dependendo da direção para a qual apontam, esses vetores podem representar nuances, características ou conceitos e podem ser combinados para formar novos conceitos e, em seguida, serem separados novamente para compreender como foram formados. O mais importante é que esses vetores hiperdimensionais podem codificar informações sem a necessidade de adicionar mais nós à rede, proporcionando assim uma forma eficiente de representar e processar dados. A junção da computação hiperdimensional com os métodos estatísticos, como as redes neurais profundas, oferece vantagens significativas. Um exemplo impressionante disso foi um avanço dramático alcançado pelos cientistas da computação da IBM Research em Zurich, em março de 2023, quando eles combinaram métodos estatísticos e simbólicos para resolver a matriz progressiva de Ravens, um quebra-cabeça que desafia a IA a prever uma imagem para preencher o quadrado final de uma grade de três por três. Ao conseguir isso, eles demonstraram como a computação hiperdimensional pode resolver problemas de raciocínio abstrato em grande escala.

🔮 O Futuro da Computação Hiperdimensional

Embora seja necessário mais trabalho de pesquisa, há esperança de que a computação hiperdimensional possa trazer melhorias significativas em termos de velocidade, transparência e eficiência energética em comparação com as plataformas de IA atuais. A capacidade de reduzir substancialmente o consumo de energia é particularmente promissora, o que pode resultar em uma pegada de carbono menor ao realizar inferências de modelos hiperdimensionais. A solução da matriz progressiva de Ravens foi apenas um exemplo inicial do potencial da computação hiperdimensional. Os pesquisadores acreditam que ainda há muito a ser explorado e que novos avanços podem estar à frente. Assim como o algoritmo de Shor causou um impacto importante na área da criptografia, a computação hiperdimensional pode trazer transformações igualmente surpreendentes para a IA. No entanto, a previsão do impacto dessas mudanças ainda é incerta. Os comportamentos emergentes nos modelos de linguagem, a melhoria contínua dos algoritmos de fatoração quântica e o progresso na compreensão dos mecanismos subjacentes à computação hiperdimensional estão tornando o futuro da inteligência artificial cada vez mais fascinante e imprevisível.

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