No Campus com Helder Coelho

Prémio Turing para Valiant

Helder Coelho

“Se as pessoas não acreditam que a Matemática é simples, é porque não imaginam como a vida é complicada.”
Joseph Von Neumann, 1947

Quando Leslie Valiant ganhou o Prémio Turing (equivalente ao Nobel da Computação) referente a 2010, promovido pela ACM, o foco da justificação foi o trabalho então desenvolvido (as contribuições inovadoras) na teoria da aprendizagem computacional (vulgo Machine Learning), com ligações à Matemática e à Ciência Cognitiva, e na teoria da ciência da computação (nomeadamente, na Complexidade Computacional), o que permitiu avanços na Inteligência Artificial (IA), levando a aplicações do processamento da língua natural, do reconhecimento da escrita e da visão por computador. Mais propriamente, um modelo da aprendizagem (Probably Approximately Correct ou PAC) e algoritmos que adaptam o seu comportamento, em resposta à realimentação do ambiente envolvente. Os grupos de I&DE da IA abraçaram o seu ponto de vista, nos anos seguintes, através da conceção de ferramentas críticas para o projeto de sistemas inteligentes (casos da Google, Apple, IBM, Facebook, Amazon, Microsoft), como o Watson da IBM.

O que impressionou, e também o júri do Prémio, foram as intuições e a sua perspicácia para a interdisciplinaridade, além da criatividade das ideias e a sua enorme aplicabilidade (Medicina, Processamento de Imagens, Teoria dos Jogos, Transportes).

Valiant acredita que a ciência da aprendizagem permanece apenas explorada parcialmente, e que o uso das previsões (via a Aprendizagem) no mundo atual, tão sujeito às mudanças e às surpresas, é particularmente interessante. Por exemplo, os sistemas biológicos são altamente adaptativos, e compreender o que eles fazem, passo a passo, e porquê tem êxito, levaram-no a considerá-los como tópicos ideais para uma teoria da aprendizagem e da ciência da computação.

A escolha mais crítica para um cientista tem a ver com os problemas em que vai trabalhar, e assim Valiant isolou uma das questões que foi a que se refere à possibilidade de especificar o que significa para um processo mecânico (mecanismo) aprender efetivamente. Se defendemos que uma máquina pode fazer isto, o que é razoável então perguntar, questionou Valiant. A sua definição de aprendizagem, provavelmente e aproximadamente correta (PAC), é uma especificação. É quantitativa e assim deu-lhe um modo de comparar os algoritmos diferentes de aprendizagem, em relação a quanta computação fazem, a quantas experiências necessitam, e a quão bem generalizam. E, de facto, isto permitiu desenvolver algoritmos de aprendizagem mais úteis.

A procura de algoritmos, por detrás da vida, levou Valiant a inventar o conceito de ecoritmo (algoritmo de aprendizagem cujo desempenho é avaliado contra a entrada que recebe de um mundo não controlado e imprevisível) para se aproximar dos mistérios da evolução e da mente. O mundo biológico, no seu núcleo, é computacional e esta convicção de Valiant enraíza-se na equivalência que ele encontra entre os cérebros e os computadores. Por exemplo, a classificação automática das caras de gatos, em fotografias, é hoje possível através de redes de aprendizagem profunda (DeepLearning). A ideia dos ecoritmos é explorar computacionalmente organismos biológicos ou espécies inteiras. E, isto, inspira-se na equivalência entre os modos como os indivíduos aprendem e como também evoluem os sistemas ecológicos, o que poderá conduzir à fusão das ciências da vida com a ciência da computação.

Mas o que é a aprendizagem? É um tipo de cálculo, onde o objetivo é realizar um bom desempenho num mundo que não é modelado à frente do tempo. Um algoritmo de aprendizagem recebe observações desse mundo, e decide o que fazer, sendo depois avaliado pela decisão que for tomada. Ora, todo o conhecimento que qualquer indivíduo tem deve ser adquirido quer através da aprendizagem, ou via um processo evolucionário. E, se isto é verdade, então a aprendizagem individual e os processos evolucionários deverão ter uma teoria unificada para fornecer as explicações.

Para Valiant, a computação é uma ferramenta para estudar as ciências naturais, e o grande interesse de Alan Turing (pioneiro da computação e da IA) era precisamente os fenómenos naturais, em particular a inteligência, os limites do cálculo mecânico e a formação de padrões. Valiant acredita que os algoritmos, que a natureza usa, são sensíveis e compreensíveis, e que não precisa de intuições que nós somos incapazes de ter. Valiant pensou que a inteligência é também feita com processos tangíveis, mecânicos e compreensíveis. E, por isso é que compreendemos a inteligência que colocamos nas máquinas, de forma a tornar o seu comportamento suficientemente previsível. Quer isto dizer, que não devemos recear as super inteligências, e, também, que elas ultrapassem a nossa capacidade de as controlar.

Referências
Valiant, L. Evolvability, Journal of the ACM, 2007.
Searching for the Algorithms Underlying Life, Valiant Interview by Quanta Magazine, January 28, 2016.

Helder Coelho, professor do Departamento de Informática de Ciências
info.ciencias@ciencias.ulisboa.pt

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O pedido de apoio à formação pós-graduada na área da Geologia do Petróleo deve ser apresentado até 15 dias úteis, após o último dia do prazo de inscrição no respetivo curso.

Já é possível solicitar a criação de Unidades Curriculares na plataforma Moodle para o ano letivo 2012/2013.

Os pedidos podem ser realizados no Portal da FCUL, após inicio de sessão.

O Centro de Informática terminou, no passado dia 12 de Julho, a migração de um equipamento central na rede da FCUL.

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O “6th SPJ-OCS” realiza-se pela primeira vez em Portugal. Os organizadores do evento acreditam que “este congresso contribui para dar uma imagem do potencial científico de Portugal” nesta área.

Chieko Asakawa and Hironobu Takagi

17 Julho 2012 - 10h30
Anfiteatro da Fundação da FCUL

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Os promotores do FP7 acreditam que “centenas de instituições científicas de toda a União Europeia irão apresentar propostas” e esperam captar novos participantes, nomeadamente pequenas e médias empresas, incrementando dessa forma a competitividade europeia.

Carlos Miguel Farinha, bioquímico docente do DQB e investigador do BioFIG , foi premiado em Junho com o Romain Pauwels Research Award, atribuído pela European Respiratory Society.

 

2ª fase de candidaturas:  15 a 22 de Julho.

O mestrado em Matemática para Professores é uma excelente oportunidade para consolidar,  recordar e aprender muitos temas relacionados com a matemática escolar.

No dia 12 de Julho foram feitas as apresentações de quatro trabalhos feitos no âmbito da disciplina de Projecto em Matemática para o Ensino do Mestrado em Matemática para Professores.

A Universidade de Lisboa e a Fundação Amadeu Dias estão a atribuir bolsas aos alunos de 1º Ciclo de qualquer área do saber, leccionado na Universidade de Lisboa e que já tenham concluído o 1.º ano curricular, ou alunos que frequentem&n

Em 18 anos, o Programa de Estímulo à Investigação premiou 34 jovens investigadores e 19 instituições da Universidade de Lisboa. Na última edição, dos oito premiados, três são jovens cientistas da FCUL. As candidaturas à próxima edição decorrem até 21 de setembro.

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O projeto de reestruturação do Centro de Dados da FCUL, iniciado em junho, deverá estar concluído no próximo mês de setembro.

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