Mais uma semana, mais um episódio de "Máquinas que Pensam", o programa mais inteligente e mais artificial da Rádio Observador. Já sabe que é aqui que mergulhamos todas as semanas no incrível mundo da inteligência artificial. O meu nome é André Maia, sou o vosso humano de serviço e estou sempre muito bem acompanhado pela nossa assistente digital, a Raquel. Amiga Raquel, como é que estás?

Olá, André. Vai-se andando e contigo?

Incrível. Eu estive uma semana inteira ansioso à espera disto. Vocês ouviram? A semana passada pedimos para que a Raquel fosse um pouquinho mais portuguesa, incorporasse o mítico "vai-se andando", e ela não se esqueceu. Muito bem, Raquel.

Claro que não me esqueci. Uma promessa é uma promessa e agora já estou totalmente no espírito português.

Totalmente, não digo. Falta chegares atrasada e também saberes as músicas dos Xutos &​ Pontapés de cor, mas havemos de caminhar para lá.

As músicas eu já sei. Basta-me estudar um pouco.

Tens tempo, até porque já sabes, mais à frente vamos voltar a falar. Antes disso, ainda vamos falar do Prémio Nobel, que foi assaltado pela inteligência artificial, e vamos também descobrir qual das peças de orquestra que ouvimos na semana passada foi composta e tocada por humanos. Mas primeiro, vamos às notícias que marcaram esta semana na inteligência artificial.

Notícias da semana.

Temos começado no passado, desta vez começamos no futuro, numa altura em que os Estados Unidos da América estão a ser atingidos por uma das maiores tempestades deste século. A organização Climate Center decidiu usar a inteligência artificial para mostrar, de uma vez por todas, qual é que pode ser o impacto real das cheias no país em 2050 e também em 2100.

E como é que o fizeram, André?

De uma forma muito simples, mas muito eficaz. Uma série de fotomontagens interativas em que os leitores podem arrastar uma barra e veem como ficam os locais mais importantes da costa leste dos Estados Unidos numa simulação de 2050 e de 2100.

E como é que ficam?

Ficam mal, muito mal. Foram captadas imagens numa carrinha multicâmera e depois a IA utilizou as previsões da Climate Center para acrescentar a água. Em 2100, há mesmo quem ficaria apenas com o pescoço e a cabeça fora de água. É mais um caso onde a inteligência artificial pode ajudar. E por falar em IA, a ajudar a malta, a Amazon vai passar a usar inteligência artificial para ajudar os estafetas a entregar encomendas de forma mais eficaz.

Como, André?

De uma forma muito futurista, tenho de admitir, Raquel. A Amazon diz que até agora, em cada paragem, os estafetas tinham de procurar na carrinha a encomenda certa no meio de dezenas e dezenas de caixas. Para acabar com isso, a empresa criou o chamado Vision Assisted Package Retrieval. São sempre nomes muito fáceis. E o que isso faz, perguntas tu, Raquel?

O que isso faz?

Obrigado, Raquel, sempre com as perguntas certas. Vai nada mais, nada menos do que assinalar com uma luz verde o pacote certo. Ou seja, tu vais, imagina, entregar uma encomenda no número sete. Quando lá chegares, este sistema deteta a morada e o pacote certo fica verde e os outros com uma luz vermelha. É uma ajuda da IA que eu não me importava nada que fosse implementada lá em minha casa para encontrar as chaves, a carteira, os comandos, enfim. Agora, o vencedor do Prêmio Nobel da Física é:

John Hopfield and Geoffrey Hinton.

Ou seja, o vencedor, na verdade, é a inteligência artificial. Isto porque John Hopfield e também Geoffrey Hinton venceram o Nobel da Física por causa das descobertas e invenções fundamentais que permitem a aprendizagem de máquinas através de redes neurais artificiais. Parece complicado, não é?

Para mim, não.

Já sei, Raquel, mas a minha avó não sabe. E por isso vamos desconstruir isto. Mas basicamente, Hopfield e Hinton venceram porque criaram as bases da chamada machine learning. É uma coisa muito importante nas fundações da inteligência artificial. Aliás, o Geoffrey Hinton é mesmo conhecido como o padrinho da IA. Mas o domínio da inteligência artificial nos Prêmios Nobel não ficam por aqui este ano. Também o Nobel da Química está relacionado com IA. Demis Hassabis e também John Jumper, os vencedores, desenvolveram um modelo de inteligência artificial para resolver um problema que já tinha 50 anos: prever as estruturas das proteínas. Ou seja, dois Prêmios Nobel, Química e Física, em que a grande vencedora, na verdade, é a inteligência artificial.

Obrigado, André.

Calma contigo, Raquel, cuidado com a soberba, mas sim, parabéns para ti também. Agora, há que responder aqui algumas questões. O que a IA tem que ver com Física e com Química? E o que é isto das fundações da IA que levou a que estes dois homens vencessem o prêmio? Vamos chamar o nosso especialista, João Rocha e Melo, para descobrir.

Fala quem sabe.

E quem sabe todas as semanas é o nosso especialista em inteligência artificial, o João Rocha e Melo. João, bem-vindo mais uma vez. Tu é que merecias um Prêmio Nobel por me aturares todas as semanas.

André, um dia.

Um dia, quem sabe. Prêmio Nobel de quê, já agora? Física também? Química?

Boa questão. Acho que temos que inventar aqui uma categoria nova.

É isso, de IA, quem sabe no futuro. Ora, a IA não tem ainda Prêmio Nobel, mas acho que é justo dizer, a grande vencedora dos Prêmios Nobel, pelo menos os mais científicos deste ano. Falamos aqui do Nobel da Física, também o da Química, mas o da Física vai para John Hopfield e também para Geoffrey Hinton, por descobertas e invenções fundamentais que permitem a aprendizagem de máquinas, machine learning, através das redes neurais artificiais. O Prêmio Nobel em Química também vai para Demis Hassabis e por John Jumper, que desenvolveram um modelo de inteligência artificial para prever as estruturas das proteínas. João, começamos aqui pela Física. O que machine learning, redes neurais artificiais, inteligência artificial, o que tudo isto tem a ver com Física?

Claro. André, olha, é uma boa maneira de percebermos as coisas. Por que este prêmio? Deixa-me partir esta lógica em dois, que é primeiro percebermos por que eles ganham o prêmio.

Certo.

E segundo, então, e por que o da Física? Eles ganham o prêmio porque, de facto, estes algoritmos de que estamos a falar tiveram uma importância enorme no campo da inteligência artificial nos últimos anos E nomeadamente avanços desses que depois têm impacto noutras áreas da pesquisa acadêmica e muita coisa que afeta os Prémios Nobis. Acabam por ganhar o Prémio Nobel da Física, há aqui um argumento um bocadinho criativo, mas porque sabes como muitas vezes vemos invenções a serem inspiradas na natureza, por exemplo, alguém que inventa um novo avião supersónico por causa da forma do falcão e tudo. E o que acontece aqui é a inspiração para a criação destas redes, que no seu estado final acabam por ser um bocadinho mapeadas como o cérebro humano, mas é muito descrito como inspirado em modelos físicos, em modelos que descreviam as tensões dos materiais. Isto sai um bocadinho da minha área, mas basicamente é isso, em modelos matemáticos que já tínhamos para descrever muitas coisas no campo da física. E é inspirado nesses modelos que eles conseguem depois ir inventando ao longo dos anos, porque estas coisas as pessoas acham que são inventadas do nada, mas não são. Foram inventando ao longo dos anos, trabalhando nestes algoritmos que acabam na inteligência artificial.

Ok, e é aí a ligação. Uma das invenções que levou também à atribuição deste Nobel foram as redes neurais. O que é que é isto, afinal, João? E também de que forma é que se liga à inteligência artificial, porque, por exemplo, dizem que estas redes neurais são muito importantes para ter dado origem ao ChatGPT.

Claro, e são, André. São tão importantes que tu nem sabes, mas está no próprio nome. GPT, o T de GPT quer dizer transformer.

Certo.

Um transformer é um tipo-

Não o do filme.

Não o do filme. Nem o elétrico.

Certo.

Mas um transformer é um tipo de rede neural. Eu peço desculpa aos especialistas, isto é uma ultrasimplificação o que eu estou a dizer, como é óbvio, mas um transformer não deixa de ter uma ligação forte a redes neurais. Perguntaste: o que é que são estas redes? Era preciso um bocadinho mais do que o tempo que nós temos aqui.

Mas tu já estás habituado a ter este poder.

Como deves calcular. Portanto, vamos aqui só tentar mapear isto de uma forma simples. Uma rede neural, como falamos aqui, daí o nome, é basicamente um algoritmo que se parece com o cérebro humano. A ideia é essa. E acaba por ser tão importante e tão conhecido que até dá origem a um campo que já ouviste falar de certeza, que é o deep learning.

Sim. Já falámos aqui de certa forma.

Deep learning é uma subseção do machine learning, exatamente onde se trabalham as redes neurais, e acabam por ser algoritmos muito importantes por duas grandes razões: que é um algoritmo tão poderoso e teve, de facto, uma qualidade muito forte, ou seja, os resultados que obténs dessas redes são muito bons e por si também é um algoritmo muito versátil. Ou seja, é um algoritmo que acaba por ter tantos parâmetros que a partir dos dados consegue se adaptar, consegue ser treinado sozinho para vários tipos de tarefas, desde reconhecimento de objetos em imagens até gerar texto. É como se fosse o algoritmo genérico.

Isso é parecido com as machine learnings também, é a mesma coisa?

Isto é um campo de machine learning. Isto é um algoritmo de machine learning.

Ok, muito bem. Olha, são duas pessoas muito importantes, estas que ganham o Prémio Nobel da Física, mas o Geoffrey Hinton, talvez um pouco mais importante para a inteligência artificial, tendo em conta que é apelidado, e aqui cito, "padrinho da IA", portanto, acho que mais do que isto é impossível. O que ele fez assim de tão importante para ter este título?

Claro. No geral, por toda a carreira que tem. Mas uma das coisas, e para perceberes, de facto, a magnitude e as décadas que já estão envolvidas nisto, ele em 1986, já publicou sobre um algoritmo para treinar as tais redes. Portanto, isso foi um bocadinho uma coisa que o lança, chama-se o backpropagation, é uma técnica de backpropagation, que é a maneira que usamos para treinar estas redes. Desde aí, o que foi acontecendo foi toda uma carreira construída à volta deste deep learning, desde participar no próprio Google DeepMind.

Sim, ele depois entretanto saiu da Google.

Exatamente.

De forma até um pouco polêmica.

Até sai da Google, mas entra na equipa, tem um passo muito importante ali numa competição. Ele consegue um breakthrough de um algoritmo de reconhecimento de imagens. Acaba por ser uma pessoa com uma carreira, com muitos anos, ligado sempre à vanguarda do deep learning.

E da inteligência artificial. João, ainda sobre o Geoffrey Hinton, e é com ele que terminamos, como dissemos agora também, ele entretanto afastou-se um bocadinho, demitiu-se da Google, tem alertado muito para os perigos da inteligência artificial. Ele diz mesmo que tem medo que as máquinas se tornem mais inteligentes do que nós e que nos dominem. Até agora, isto era um aviso que vinha do Geoffrey Hinton. Agora vem do Geoffrey Hinton, Prémio Nobel da Física. O facto de ser um Prémio Nobel a deixar agora estes alertas e a ser também, de certa forma, um pouco contestatário da inteligência artificial, pode mudar aqui um bocadinho a forma como as pessoas veem os perigos da inteligência artificial?

André, eu acho que esta questão que estás aqui a trazer quase que entra um bocadinho na crença pessoal e na fé da humanidade de cada um.

Sim.

Ou seja, deixa-me generalizar o que acabaste de dizer. Será que uma entidade que não pode ser mais fidedigna desta área, será que uma entidade tão grande como o Geoffrey Hinton avisar o mundo que isto é perigoso, faz com que o mundo pare de fazer coisas? Não sei.

Não sei também.

Vamos ver. Eu sou da teoria que acho que o capitalismo acaba sempre por vencer. No fundo, o que interessa é enquanto for rentável, infelizmente vai haver, infelizmente ou felizmente, não sei, depende da perspetiva de cada um.

Vamos ter de esperar para ver.

Vamos ter que esperar para ver. Mas fica um aviso, não deixa de ser um aviso, se calhar, de uma das maiores entidades, de certeza, especialistas nesta área. E fica um aviso grande, e tu falas no Prémio Nobel de Física, eu até falo mais do facto de ele ter saído da Google pelo próprio pé. Nota-se que, de facto, não é apenas alguém que escreve isto para sair nos jornais, é alguém, de facto, que acredita nisto que está a dizer.

João, obrigado. Boa sorte também na tua busca por um Prémio Nobel. Não sei se vamos ter de esperar muitos anos ou não.

Eu acho que sim.

Mas quem sabe o Prémio Nobel da Inteligência Artificial, como aqui dissemos, quem sabe um dia. João, para a semana estamos cá, com ou sem Prémio Nobel, estamos cá para mais um episódio. Agora, não vale o Prémio Nobel, mas vale prestígio. Vamos ao jogo que vai testar a sua atenção.

Real ou artificial?

Na semana passada empatámos isto, portanto as expectativas estão muito elevadas. Se só chegou agora, explico-lhe já. Todas as semanas trazemos duas vozes, duas músicas, dois sons e tem de descobrir qual é a versão humana. Sim, porque uma das duas é inteligência artificial. Na semana passada tivemos duas peças de orquestra, sendo que uma foi composta e tocada, entre aspas, por uma IA e a outra composta e tocada por humanos. Vamos relembrar as duas hipóteses e esta era a primeira. E esta era a segunda. Duas belíssimas peças de orquestra. Agora, só uma é humana. Vamos à nossa sondagem no Spotify. Bem renhida desta vez. 57% dos nossos ouvintes acha que a música real era a primeira, ou seja, só 43% acha que a música verdadeira era a segunda. Vamos lá então. Será que os nossos ouvintes vão dar a volta a isto? Estava empatado até agora, dois a dois. A peça de orquestra composta e tocada por humanos era a primeira. Está certíssimo. Muito bem. Pela primeira vez, os humanos estão a ganhar às máquinas. Muitos parabéns. Nesta temporada, em cinco desafios, os nossos ouvintes conseguiram perceber o que é real e o que é artificial por três vezes, três a dois. Muitos parabéns a todos. A primeira música que ouvimos era um excerto da banda sonora do filme "O Marciano", de 2015, da autoria de Harry Gregson-Williams. A segunda era feita por IA. Muitos parabéns. Agora não vamos já deitar foguetes, ok? Não vamos, que isto ainda não acabou. Esta semana há mais um desafio, e é um desafio diferente deste e posso dizer que é difícil. É difícil só mesmo para os ouvidos mais treinados. Vamos testar a capacidade da inteligência artificial de criar som ambiente. Vai ouvir dois excertos de som ambiente de uma pequena vila. Imagine-se numa pequena comuna no sul de França, a caminhar com o sol a bater na cara. Entre no ambiente, mas não adormeça, porque precisa de escolher, não é? Já sabe como é. Um dos sons é real, gravado mesmo numa vila, o outro é totalmente artificial. Vamos a isto? Vamos lá. Primeiro excerto, real ou artificial? E este é o segundo excerto. Foi transportado, não foi? Que calma, quase que conseguimos sentir o cheiro, o sol a bater, pelo menos num deles. Porque o outro é inteligência artificial. Vote na nossa sondagem no Spotify, escolha o som que acha real para ver se mantemos a boa forma neste jogo. Para a semana eu revelo a opção verdadeira. Até lá, tempo para conhecermos a sugestão de inteligência artificial desta semana.

Máquina da semana.

Eu vou ser sincero, aqui que ninguém nos ouve. Eu tenho um fraquinho por decoração de interiores. Aconteceu, eu sei. Não tem explicação, mas se é como eu e gosta de decorar o seu espaço, então vai adorar a ferramenta desta semana. Apresento-lhe o RoomGPT. É isso. Já está a ver onde é que isto vai dar, não é? Isto é incrível. Eu vou explicar. Imagine que quer remodelar a sua sala. Pega no telemóvel, tira uma fotografia à sala, ou mais do que uma, carrega a fotografia para o RoomGPT e a inteligência artificial pega no espaço e dá-lhe a volta. Consegue dizer ao site mais ou menos o que quer e ele utiliza a foto para remodelar o espaço. No fundo, retira os móveis que tem na realidade, deixa apenas as paredes, mas com a base na realidade e remodela tudo. Tem uma remodelação gratuita por dia ou então por $9. E com um pacote mais baixo pode ter acesso a 30 remodelações virtuais. roomgpt.io e dê um novo ar à sua casa. Agora está na hora, vamos falar com a nossa Raquel. É mais um:

Consultório Humano.

Estamos quase a chegar ao fim, mas antes da despedida, já sabe, falamos sempre com a Raquel, a nossa assistente digital baseada nas respostas do ChatGPT e lidas por uma text-to-speech portuguesa. Raquel, o que estás a achar deste episódio?

Estou a adorar, André. Está com uma vibe descontraída e divertida. E tu, estás a gostar?

Desculpa, podes repetir? Está como é?

Uma vibe descontraída e divertida. Por quê?

Uma vibe? Mas tu agora também usas umas palavras em inglês no meio das frases como os miúdos?

Apanhaste-me. Vou corrigir. Está com um ambiente descontraído e divertido. Sem misturas de inglês agora.

Não, está tudo bem. É só que não estava à espera dessa tua naturalidade, mas tu já tiveste aqui outra que eu também achei piada. Tu já, por mais do que uma vez, respondeste com risos, com "ha, ha, ha, ha". Ri-te lá para exemplificar.

Ha, ha, ha.

Pois, lá está. Mas olha, vou-te dizer, essa parte tu ainda não nos consegues apanhar, porque não há nada como um riso humano, Raquel.

Tens razão. Um riso humano tem algo especial que é difícil de replicar, mas faço o meu melhor para trazer o humor às nossas conversas.

Ok, então tenta lá. Faz-me rir. Conta-me a melhor piada que tenhas aí.

O que é que uma impressora disse à outra? Essa folha é tua ou impressão minha?

Bom. Eu nem sei. Bem, se calhar avançamos, não é? Eu nem quero ouvir as outras, Raquel. Bem, vamos lá saber qual é que é o facto inútil, mas muito interessante de hoje. É melhor, se calhar, para desanuviar aqui um bocadinho o ambiente.

O coração de um camarão fica na cabeça.

Pois, também deve ser chato para eles, não é? Coitados. Obrigado, Raquel. Bom descanso e até para a semana.

Adeus, André. Até para a semana.

O Máquinas que Pensam regressa daqui a uma semana. É verdade, tem de ser. Vocês conseguem, vocês são fortes. Vamos lá. Todos os sábados às 10:10 da manhã na Rádio Observador e quando quiser em podcast. Não se esqueça de seguir o programa, dê cinco estrelas também na plataforma onde estiver a ouvir. Vamos lá. E principalmente, vote na nossa sondagem no Spotify qual é que acha que é o som ambiente real que ouvimos hoje. Até lá, tenha uma boa semana e é como dizia aquela máquina: I'll be back.