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...