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M\\xe1rio Figueiredo \\xe9 professor catedr\\xe1tico no Instituto Superior T\\xe9cnico, e coordenador de \\xe1rea e l\\xedder de grupo no Instituto de Telecomunica\\xe7\\xf5es. As suas \\xe1rea de trabalho s\\xe3o a aprendizagem autom\\xe1tica, o processamento e an\\xe1lise de imagens e a optimiza\\xe7\\xe3o. Recebeu v\\xe1rias distin\\xe7\\xf5es e pr\\xe9mios internacionais e, desde 2014 at\\xe9 ao presente, tem integrado a lista anual "Highly Cited Researchers", sendo o \\xfanico portugu\\xeas das \\xe1reas da engenharia ou ci\\xeancias da computa\\xe7\\xe3o com esta distin\\xe7\\xe3o.

Como tinha prometido h\\xe1 poucos epis\\xf3dios, regresso ao tema Intelig\\xeancia Artificial. Mas n\\xe3o foi s\\xf3 disso que se falou nesta excelente conversa com M\\xe1rio Figueiredo, que\\xa0n\\xe3o \\xe9 um investigador qualquer. \\xc9 um dos acad\\xe9micos mais citados a n\\xedvel mundial na investiga\\xe7\\xe3o em Machine Learning, processamento de imagens e optimiza\\xe7\\xe3o, t\\xe9cnicas que t\\xeam aplica\\xe7\\xe3o, por exemplo, na medicina ou na interpreta\\xe7\\xe3o de imagens de sat\\xe9lite.

Mas n\\xe3o \\xe9 s\\xf3 \\xe0 investiga\\xe7\\xe3o acad\\xe9mica que o M\\xe1rio se dedica. \\xc9 tamb\\xe9m, como v\\xe3o perceber, um divulgador de ci\\xeancia nato e algu\\xe9m gosta aplicar a mesma curiosidade e esp\\xedrito anal\\xedtico de cientista a pensar uma s\\xe9rie de quest\\xf5es diferentes. Isto, para al\\xe9m de ser um ouvinte do podcast, o que me honra muito.\\xa0

A conversa tocou numa s\\xe9rie de pontos, como \\xe9 habitual.

Come\\xe7\\xe1mos por falar da revolu\\xe7\\xe3o que a chamada Ci\\xeancia de Dados trouxe nos \\xfaltimos anos e das enormes implica\\xe7\\xf5es que tem no mundo de hoje. Ci\\xeancia de Dados n\\xe3o \\xe9 mais do que an\\xe1lise de dados, mas desenvolveu-se imenso nos \\xfaltimos anos, em resultado de duas revolu\\xe7\\xf5es paralelas: uma \\xe9 a enorme expans\\xe3o na quantidade de dados dispon\\xedveis (os chamados big data), outra s\\xe3o os desenvolvimentos que tem havido em machine learning, uma \\xe1rea que veio revolucionar a Intelig\\xeancia Artificial. Com estes algoritmos conseguimos hoje programas que aprendem automaticamente a detectar padr\\xf5es e conseguem tirar conclus\\xf5es \\xfateis a partir de uma enorme quantidade de dados.

Outro aspecto de que fal\\xe1mos \\xe9 o impacto destes avan\\xe7os n\\xe3o s\\xf3 na economia e na sociedade, mas tamb\\xe9m na pr\\xf3pria ci\\xeancia, que passa a ter uma ferramenta complementar \\xe0 matem\\xe1tica. Da\\xed que um grupo de cientistas da Google tenha escrito um artigo com o t\\xedtulo provocador \\u2018The Unreasonable Effectiveness of Data\\u2019, uma resposta a um ensaio famoso do f\\xedsico Eugene Wigner sobre a \\u2018Unreasonable Effectiveness of Mathematics in the Natural Sciences\\u2019.

\\xc0 boleia desta discuss\\xe3o, pass\\xe1mos o resto do epis\\xf3dio no tema mais geral da Intelig\\xeancia Artificial. T\\xeam havido enormes progressos nesta \\xe1rea, nos \\xfaltimos anos, sobretudo \\xe0 boleia da dita Machine Learning, que tem conseguido superar os seres-humanos, numa s\\xe9rie de tarefas que at\\xe9 aqui ach\\xe1vamos n\\xe3o estarem ao alcance de um computador, como traduzir l\\xednguas, conduzir carros ou mesmo gerar fotografias, cred\\xedveis, de caras de pessoas que n\\xe3o existem na realidade!\\xa0

No entanto, na vis\\xe3o do convidado, estes progressos continuam a ocorrer em tarefas espec\\xedficas, e nada garante que estejam a contribuir de alguma forma para criar Intelig\\xeancia Artificial capaz de autonomia e de pensar como um ser humano. \\xc9 uma vis\\xe3o provocadora e especialmente interessante porque \\xe9 saudavelmente diferente da posi\\xe7\\xe3o de Arlindo Oliveira, com quem tinha falado sobre este tema anteriormente.\\xa0

Assumindo que a intelig\\xeancia humana \\xe9 de facto diferente, a grande quest\\xe3o que ressalta daqui \\xe9 o que \\xe9 especial, ent\\xe3o, no c\\xe9rebro humano?\\xa0

Para David Deutch \\xe9 \\u201ca capacidade que os humanos t\\xeam para gerar novas explica\\xe7\\xf5es para um determinado fen\\xf3meno\\u201d. Este f\\xedsico brit\\xe2nico tem um artigo muito interessante sobre o tema, de que falamos ao longo da conversa e que podem encontrar na descri\\xe7\\xe3o do epis\\xf3dio.\\xa0

Portanto, no curto-prazo, parece mais prov\\xe1vel que a Intelig\\xeancia Artificial continue a complementar, e n\\xe3o a substituir, a Intelig\\xeancia Humana. E, por coincid\\xeancia, foi precisamente no dia em que grav\\xe1mos esta conversa que Elon Musk anunciou os progressos que tem feito na Neuralink, a empresa que criou para desenvolver interfaces entre o c\\xe9rebro e um computador, e que ele acredita vir um dia a permitir fazer uma esp\\xe9cie de \\u2018fus\\xe3o\\u2019 entre o c\\xe9rebro humano e os sistemas de IA.

Obrigado aos mecenas do podcast:

• Gustavo Pimenta; Eduardo Correia de Matos
• Jo\\xe3o V\\xedtor Baltazar; Salvador Cunha; Ana Mateus; Nelson Teodoro; Paulo Peralta; Duarte D\\xf3ria; Tiago Leite, Joana Faria Alves
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• Vasco S\\xe1 Pinto, Luis Ferreira, Pedro Vaz, Andr\\xe9 Gamito, Henrique Pedro, Manuel Lagarto, Rui Baldaia, Luis Quelhas Valente, Rui Carrilho, Filipe Ribeiro, Joana Margarida Alves Martins, Joao Salvado, Luis Marques, Mafalda Pratas, Renato Vasconcelos, Tiago Pires, Francisco Arantes, Francisco dos Santos, Jo\\xe3o Bastos, Jo\\xe3o Raimundo, Hugo Correia, Mariana Barosa, Marta Baptista Coelho, Paulo Ferreira, Miguel Coimbra, Pedro Silva, Ant\\xf3nio Amaral, Nuno Nogueira, Rodrigo Braz\\xe3o, Nuno Gon\\xe7alves, Duarte Martins, Pedro Rebelo, Miguel Palhas, Duarte, Jos\\xe9 Carlos Abrantes, Tom\\xe1s F\\xe9lix, Vasco Lima, Carlos Martins, Ricardo Delgadinho, Marise Almeida; Gon\\xe7alo Martins, Jos\\xe9 Galinha, Jo\\xe3o Castanheira, Marta Madeira, Joao Pinto, Francisco Vasconcelos, Rui Passos Rocha

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Refer\\xeancias abordadas na conversa:

Livro \\u2018The Attention Merchants, de Tim Wu\\xa0

Artigo do convidado: O Impacto e o Ensino da Ci\\xeancia de Dados

How the constant flow of data is revolutionising biology

Debate Richard Dawkins & Bret Weinstein - Evolution

The Unreasonable Effectiveness of Mathematics in the Natural Sciences - Eugene Wigner

The Unreasonable Effectiveness of Data - Alon Halevy, Peter Norvig, and Fernando Pereira, Google

The Fourth Paradigm: Data-Intensive Scientific Discovery - Tony Hey Stewart Tansley Kristin Tolle

Artigo \\u2018Artificial Intelligence, The Revolution Hasn\\u2019t Happened Yet\\u2019 - Michael I. Jordan

Espa\\xf1a, el segundo pa\\xeds con mayor esperanza de vida de la OCDE

How close are we to creating artificial intelligence? - David Deutsch

John McCarthy; Norbert Wiener

Ant\\xf3nio Dam\\xe1sio sobre Intelig\\xeancia Artificial\\xa0

Nature: Whole-animal connectomes of both Caenorhabditis elegans sexes

Deep-Learning Machine Listens to Bach, Then Writes Its Own Music in the Same Style

Livros recomendados:

O In\\xedcio do Infinito - David Deutsch

Uma qualquer colect\\xe2nea de contos de autores cl\\xe1ssicos russos

Elon Musk unveils Neuralink\\u2019s plans for brain-reading \\u2018threads\\u2019 and a robot to insert them

Bio: M\\xe1rio Figueiredo \\xe9 professor catedr\\xe1tico no Instituto Superior T\\xe9cnico, Universidade de Lisboa, e coordenador de \\xe1rea e l\\xedder de grupo no Instituto de Telecomunica\\xe7\\xf5es. As suas \\xe1rea de trabalho s\\xe3o a aprendizagem autom\\xe1tica, o processamento e an\\xe1lise de imagens e a optimiza\\xe7\\xe3o. Recebeu v\\xe1rias distin\\xe7\\xf5es e pr\\xe9mios internacionais e, desde 2014 at\\xe9 ao presente, tem integrado a lista anual "Highly Cited Researchers", sendo o \\xfanico portugu\\xeas das \\xe1reas da engenharia ou ci\\xeancias da computa\\xe7\\xe3o com esta distin\\xe7\\xe3o.