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resumo: Nesta palestra, traçamos uma linha histórica e conceitual que conecta as primeiras ferramentas de cálculo aos modernos sistemas de inteligência artificial baseados em redes neurais. O ponto de partida é o reconhecimento concedido pelo Prêmio Nobel de Física de 2024 aos cientistas John Hopfield e Geoffrey Hinton, cujas contribuições fundamentais possibilitaram o surgimento do aprendizado de máquina moderno. Exploraremos como ideias da física estatística, como o modelo de Ising e o conceito de energia em sistemas complexos, foram adaptadas por Hopfield para criar um modelo de memória associativa em redes neurais. Veremos também como Hinton ampliou esse conceito ao desenvolver as máquinas de Boltzmann e as primeiras redes neurais profundas. A apresentação inclui simulações computacionais dos modelos e analogias com sistemas físicos, mostrando como essas ideias influenciaram tecnologias atuais de reconhecimento de padrões, visão computacional e processamento de linguagem natural.