Aqui estão minhas notas das palestras TED no TEDAI Viena 2025 (26 de setembro de 2025) Sessão 1: Fundação Walter Werzowa (Artista, Bolsa da Royal Society of Arts, Recording Academy), Olivier Oullier (Inclusive Brains, Biotech Dental, MBZUAI) - Introdução - Orquestra, interface cérebro, DJ, músico - Performance traduzindo ondas cerebrais através da IA para música Shaden Alshammari (Pesquisador, MIT) - Tabela periódica da química como inspiração para estrutura de aprendizado de máquina - Tabela periódica de aprendizado de máquina organizando algoritmos, distribuições e funções objetivas - Abordagem de aprendizado 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 representando relações reais (com e sem anotação) e relações aprendidas, respectivamente - Estrutura da tabela periódica para algoritmos de aprendizado de máquina revelando lacunas para novos métodos - Sinal de aprendizado supervisionado através de representações aprendidas Lukasz Kaiser (Pesquisador, OpenAI) - Carros autônomos - por que 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 aprendíveis mais poderosos - RNNs - caracol andando pelas palavras - Transformers - caracol carregando uma mochila com todas as palavras anteriores - Transformers aprendem com menos dados - Modelos de raciocínio/raciocinadores - ainda carregando todas as palavras, mas também produzindo suas próprias palavras entre (tempo de teste), podem fazer matemática e pensar em contexto - Pesquisadores - modelos poderosos + dados aprendíveis, dados arbitrários, tempo de teste arbitrário, paralelismo (não sequencial mais) - Descobertas científicas, o próximo tipo de modelos - Cronograma - mais próximo do que distante, meses/um ano, mas não décadas; não um futuro muito distante - Surpresa que transformers e raciocinadores funcionaram tão bem Oriol Vinyals (Co-Líder Técnico do Gemini, VP de Pesquisa, Google DeepMind) - Cientista - resolvendo a inteligência para avançar na ciência e beneficiar a humanidade - "O que não posso criar, não entendo" (Feynman) - O dilema do construtor - cientistas criando sistemas de IA que poderiam substituí-los - Deslocamento humano - transformação afetando a todos, incluindo cientistas - Ferramentas especializadas - AlphaFold (previsão da estrutura de proteínas) - Evolução de sistemas de propósito geral - ano passado modelos especializados (AlphaProof, AlphaGeometry), este ano um único modelo geral (Deep Think) - Deep Think - medalha de ouro no IMO e ICPC - Cientista de IA - protótipo interno no Google DeepMind para pesquisa científica automatizada - Pergunta central - cientista construindo Cientista de IA, substituindo a si mesmo? Verity Harding (Fundadora, Diretora e Autora, Universidade de Cambridge & Formation Advisory) - Outra corrida armamentista mundial - IA - Otimismo naquela época - IA global, colaborativamente, parcerias globais - Cooperação e colaboração deram lugar à medida que a IA se tornava mais poderosa - Lançamento do ChatGPT - Combinação de fatores levando a uma mudança rápida - Controles de exportação, discursos defensivos - Primeiro você tem que vencer - o que você faria para vencer quando não pode sobreviver para perder - A IA continuará, mas não há linha de chegada, a adoção da IA não é binária - Metáfora alternativa - é a corrida espacial (não corrida nuclear) - "Viemos em paz para toda a humanidade" (estratégia geopolítica deliberada dos EUA) - Espaço - província de toda a humanidade, sem armas de destruição em massa no espaço, ninguém colonizará a lua - "Fazemos nossas metáforas e depois nossas metáforas nos fazem" - Vamos falar sobre liderar, não vencer - Corrida em direção à dominação mundial ou à nova fronteira Tullio Ghi (MD, PhD, Hospital Universitário Agostino Gemelli) - Risco de complicações durante o parto - Decisão sobre qual intervenção usar quando o suprimento de oxigênio está comprometido durante o parto (extração a vácuo, cesariana) dependendo de quão longe o bebê desceu - Ultrassom transperineal, medição da distância cabeça-períneo - Medição automática baseada em IA da distância cabeça-períneo - Avaliação do grau de rotação e posição da cabeça fetal no canal de parto - 3 redes neurais convolucionais trabalhando simultaneamente - 2.154 imagens de ultrassom de 16 centros em todo o mundo, precisão geral de 94,5% e sensibilidade de 95,6%

A OpenAI e a NVIDIA anunciaram uma carta de intenções para uma parceria estratégica histórica para implantar pelo menos 10 gigawatts de sistemas NVIDIA, representando milhões de GPUs, para a infraestrutura de IA de próxima geração da OpenAI, a fim de treinar e executar sua próxima geração de modelos no caminho para a implantação da superinteligência. A NVIDIA pretende investir até 100 bilhões de dólares na OpenAI progressivamente à medida que cada gigawatt for implantado, e a primeira fase está prevista para entrar em operação na segunda metade de 2026, utilizando a plataforma Vera Rubin da NVIDIA.