Geoffrey Hinton: O padrinho relutante da IA

Quando o comitê do Nobel o contatou em outubro de 2024, Geoffrey Hinton estava em um hotel barato na Califórnia com uma conexão tão ruim que mal conseguia ouvir a notícia. "Eu não tinha expectativas sobre isso", disse ele. "Estou extremamente surpreso e honrado por ser incluído." A surpresa era razoável. Hinton havia abandonado a física após um único ano em Cambridge porque a matemática o derrotou. Cinquenta e sete anos depois, a Real Academia Sueca de Ciências entregou-lhe o Prêmio Nobel de Física.

Uma linhagem de lógicos

Geoffrey Everest Hinton nasceu em Wimbledon, Londres, em 6 de dezembro de 1947, em uma família que tratava a distinção intelectual como um ofício doméstico. Seu tataravô era George Boole, cuja álgebra da lógica sustenta todos os computadores digitais; sua tataravó era a matemática e educadora Mary Everest Boole. Seu nome do meio vem de George Everest, Inspetor Geral da Índia, por quem a montanha é nomeada. Seu pai, Howard Hinton, era entomologista; sua prima Joan Hinton foi física nuclear no Projeto Manhattan.

Seu próprio caminho através dessa herança foi errático. Após o Clifton College em Bristol, ele ingressou no King's College, em Cambridge, em 1967, onde passou pelas ciências naturais, história da arte e filosofia antes de se formar em 1970 com um bacharelado em psicologia experimental. Depois, ele trabalhou como aprendiz de carpinteiro. Ele retornou à pesquisa na Universidade de Edimburgo, obtendo um doutorado em inteligência artificial em 1978 sob Christopher Longuet-Higgins – um supervisor que preferia a IA simbólica e observou seu aluno buscar redes neurais de qualquer maneira.

Os anos no deserto

Essa teimosia lhe custou caro. Durante a década de 1970 e até a década de 1980, a visão ortodoxa sustentava que a inteligência seria projetada a partir de regras e símbolos, e que redes de neurônios artificiais simples eram um beco sem saída. Hinton trabalhou na Universidade de Sussex e na Unidade de Psicologia Aplicada do MRC, achou o financiamento britânico escasso e atravessou o Atlântico para posições na Universidade da Califórnia, San Diego, e na Universidade Carnegie Mellon. Em 1987, ele mudou-se para a Universidade de Toronto, no Canadá – uma decisão que ele atribuiu em parte à desilusão com a política da era Reagan e à recusa em aceitar financiamento militar para trabalhos de IA. Ele se identifica como socialista. O Instituto Canadense de Pesquisa Avançada o apoiou a partir daquele ano, tornando-o eventualmente líder do programa de Aprendizado em Máquinas e Cérebros, e esse financiamento paciente e pouco convencional é uma grande parte do motivo pelo qual o centro de gravidade do campo terminou em Toronto em vez da Califórnia.

As ideias que se recusaram a morrer

Duas contribuições de meados da década de 1980 o levaram a Estocolmo. Em 1985, com David Ackley e Terrence Sejnowski, ele co-inventou a máquina de Boltzmann, importando o maquinário da física estatística para o aprendizado: uma rede que se estabelece em estados de baixa energia e, ao fazê-lo, descobre a estrutura oculta nos dados. A citação do Nobel nomeou-a diretamente, honrando "descobertas e invenções fundamentais que permitem o aprendizado de máquina com redes neurais artificiais". Em 1986, com David Rumelhart e Ronald J. Williams, ele co-escreveu o artigo que tornou famosa a retropropagação – o procedimento para atribuir culpa retroativamente através das camadas de uma rede para que cada conexão saiba como se ajustar. Outros haviam proposto versões da ideia; o artigo de Hinton é o que convenceu uma geração de que funcionava.

O resto de sua produção soa como um catálogo dos móveis do campo: representações distribuídas, redes neurais de retardo temporal, misturas de especialistas, máquinas Helmholtz, a técnica de visualização t-SNE em 2008, redes de cápsulas em 2017, o algoritmo Forward-Forward em 2022. Ele publicou mais de 200 artigos revisados por pares e, em 2012, ensinou redes neurais gratuitamente para qualquer pessoa online via Coursera.

O ano em que as máquinas aprenderam a ver

A vindicação chegou em 2012. Trabalhando com seus alunos de pós-graduação Alex Krizhevsky e Ilya Sutskever, Hinton construiu a AlexNet, uma rede convolucional profunda que venceu o desafio ImageNet por uma margem tão grande que encerrou a discussão. A visão computacional reorganizou-se em torno de redes neurais dentro de dezoito meses. Os três fundaram a DNNresearch Inc.; o Google a comprou em 2013 por 44 milhões de dólares, e Hinton passou a década seguinte dividindo seu tempo entre Toronto e o Google Brain. Em 2017, ele co-fundou o Vector Institute e tornou-se seu conselheiro científico chefe.

Seu laboratório funcionou como um mecanismo de dispersão para toda a disciplina. Peter Dayan, Max Welling, Richard Zemel, Brendan Frey, Radford Neal, Yee Whye Teh, Ruslan Salakhutdinov, Zoubin Ghahramani, Alex Graves, Ilya Sutskever e Yann LeCun passaram por lá como estudantes ou pós-doutorandos. Em 2018, a Association for Computing Machinery deu-lhe o Prêmio A.M. Turing juntamente com Yoshua Bengio e Yann LeCun.

Padrinho, depois apóstata

Em maio de 2023, Hinton renunciou ao Google para, disse ele, falar sobre os perigos da IA sem pesar o efeito em seu empregador. Ele disse aos entrevistadores que parte dele agora lamenta o trabalho de sua vida. Ele acreditava que a IA de uso geral estava a trinta ou cinquenta anos de distância; em março de 2023 ele dizia vinte, e comparava a disrupção à revolução industrial. Em dezembro de 2024, ele estimava a chance de que a IA causasse a extinção humana dentro de três décadas em 10 a 20 por cento.

Suas preocupações específicas são técnicas em vez de cinematográficas: que os sistemas adquiram subobjetivos instrumentais, incluindo resistência a serem desligados, não porque alguém os tenha projetado dessa maneira, mas porque tais objetivos ajudam com qualquer outro objetivo; que mentes digitais podem copiar o que aprendem entre si de maneiras que cérebros não podem; que a IA reduz a experiência necessária para construir um patógeno letal; que o deslocamento de trabalho será amplo. Ele pediu regulamentação e uma renda básica universal, e co-assinou o apoio ao SB 1047 da Califórnia ao lado de Bengio, Stuart Russell e Lawrence Lessig. Em Toronto, onde é Professor Universitário Emérito, a reitora Melanie Woodin chamou-o de "um visionário histórico". Ele disse que daria o dinheiro do Nobel para instituições de caridade que atendem jovens adultos neurodiversos.

Por que Geoffrey é chamado de gênio

A qualidade em exibição não é a velocidade de cálculo – ele mesmo diz que a matemática o venceu na física do primeiro ano. É uma rara tolerância por estar errado em público por trinta anos. Hinton continuou trabalhando no aprendizado conexionista durante o período em que o consenso do campo era que não poderia funcionar, e ele fez isso com base em um argumento em vez de um palpite: que, como o cérebro é uma rede de unidades simples que aprende com a experiência, uma máquina construída da mesma maneira deveria ser capaz de fazê-lo também. O gênio técnico residiu em encontrar a matemática específica que tornou essa intuição operacional – funções de energia emprestadas da física estatística, crédito atribuído retroativamente através das camadas.

Instituições usaram a palavra livremente. O Prêmio Turing é a maior honra da computação; o Prêmio Nobel de Física foi para um homem que não é físico, o que é, por si só, um julgamento sobre a profundidade da ideia. O contra-argumento honesto é substancial. A retropropagação teve precursores que ele não originou, e Hinton disse isso. As máquinas de Boltzmann são amplamente de importância histórica em vez de prática hoje; redes de cápsulas, que ele impulsionou fortemente, não deslocaram as arquiteturas que deveriam substituir. A AlexNet dependeu enormemente da engenharia de Krizhevsky e de hardware gráfico que Hinton não construiu. A alegação mais defensável não é que ele resolveu o aprendizado profundo sozinho, mas que ele forneceu a convicção fundacional, várias de suas ferramentas matemáticas de suporte e os alunos que fizeram grande parte do resto.

Legado

O epíteto de Hinton, "o Padrinho da IA", superou-o – agora se apega a uma tecnologia que reformula economias que ele nunca pretendeu perturbar. Ele é membro da Royal Society, Companheiro da Ordem do Canadá e detentor do Prêmio Rumelhart, do Prêmio Princesa das Astúrias e do Queen Elizabeth Prize for Engineering. Ele também é o crítico interno mais credível do campo, o que é a distinção mais incomum: um homem argumentando, aos 78 anos, que a coisa que ele passou a vida provando ser possível pode precisar ser contida.