No ano passado, a inteligência artificial DeepMind do Google venceu Lee Sedol numa série de partidas de Go, um jogo de estratégia semelhante ao xadrez, mas com um nível de complexidade muito mais avançado. A vitória foi um notável passo adiante para o campo da inteligência artificial, e levou Roger Melko, um físico no Perimeter Institute for Theoretical Physics, a pensar em como as redes neurais—um tipo de inteligência artificial inspirado no cérebro humano— podem ser usadas para resolver alguns dos problemas mais difíceis da física quântica. De fato, talvez máquinas inteligentes sejam necessárias para resolver esses problemas.
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"O negócio da física quântica é que ela é muito complexa num sentido estritamente matemático. Um grande problema que enfrentamos quando estudamos esses sistemas quânticos [sem a ajuda de inteligência artificial] é como lidar com essa complexidade," disse Melko."A vitória do DeepMind na partida de Go, de certa forma, cristalizou parte do nosso raciocínio. O Go é um jogo muito complexo, mas havia uma solução e ela veio por meio de máquinas capazes de aprender," continuou ele. "Então pensamos: por que não podemos usar soluções similares para enfrentar o problema da complexidade da física quântica?"Leia o resto da reportagem em Motherboard.