Aqui estão minhas notas das palestras do TED no TEDAI Vienna 2025 (26 de setembro de 2025) Sessão 1: Fundação Walter Werzowa (Artista, Royal Society of Arts Fellowship, Recording Academy), Olivier Oullier (Cérebros Inclusivos, Biotech Dental, MBZUAI) - Introdução - Orquestra, interface cerebral, DJ, músico - Performance traduzindo ondas cerebrais por meio de IA em música Shaden Alshammari (Pesquisador, MIT) - Inspiração da tabela periódica química para a estrutura de aprendizado de máquina - Algoritmos de organização de tabela periódica de aprendizado de máquina, distribuições e funções objetivo - Abordagem de aprendizagem de representação conectando métodos díspares - Novo algoritmo de agrupamento de imagens melhorando o algoritmo de agrupamento K-means de 60 anos - Variáveis R e Q que representam relações reais (com e sem anotação) e relações aprendidas, respectivamente - Estrutura de tabela periódica para algoritmos de aprendizado de máquina revelando lacunas para novos métodos - Sinal de aprendizado supervisionado por meio de representações aprendidas Lukasz Kaiser (Pesquisador, OpenAI) - Carros autônomos - por que eles não estão dirigindo em todos os lugares como motoristas de táxi? - Por que a IA para curar doenças é tão difícil? As máquinas precisam aprender com menos dados - Modelos de aprendizado mais poderosos - RNNs - caracol andando em torno das palavras - Transformers - mochila de transporte de caracol com todas as palavras anteriores - Os transformadores aprendem com menos dados - Modelos de raciocínio / raciocinadores - ainda carregando todas as palavras, mas também produzindo suas próprias palavras no meio (tempo de teste), podem fazer matemática e pensar em contexto - Pesquisadores - modelos poderosos + dados arbitrários e aprendíveis, tempo de teste arbitrário, paralelismo (não mais sequencial) - Descobertas científicas, o próximo tipo de modelos - Linha do tempo - mais perto do que mais longe, meses / um ano, mas não décadas; não um futuro muito distante...