Terrence Joseph Sejnowski (nascido em 13 de agosto de 1947) é um neurocientista computacional americano e professor Francis Crick no Instituto Salk de Estudos Biológicos, onde dirige o Laboratório de Neurobiologia Computacional e atua como diretor do Centro Crick-Jacobs de Biologia Teórica e Computacional. Ele também é professor de ciências biológicas e professor adjunto nos departamentos de neurociências, psicologia, ciência cognitiva, ciência da computação e engenharia da Universidade da Califórnia, em San Diego, onde codirige o Instituto de Computação Neural. Sejnowski é amplamente reconhecido por sua pesquisa pioneira em redes neurais e neurociência computacional, incluindo a coinvenção da máquina de Boltzmann com Geoffrey Hinton e o desenvolvimento do algoritmo infomax para análise de componentes independentes.
O trabalho de Sejnowski uniu biologia e aprendizado de máquina, influenciando campos que vão da inteligência artificial ao processamento de sinais. Ele ocupou diversos cargos acadêmicos e recebeu muitas honrarias, incluindo a eleição para todas as quatro academias nacionais dos EUA. Em 2025, foi eleito para a Sociedade Filosófica Americana e nomeado Membro Estrangeiro da Royal Society.
Início da vida e educação
Sejnowski nasceu em Cleveland, Ohio, em 1947. Obteve um bacharelado em ciências em física pela Universidade Case Western Reserve em 1968. Em seguida, frequentou a Universidade de Princeton, onde recebeu um mestrado em física sob a supervisão de John Archibald Wheeler e um doutorado em filosofia em física em 1978, orientado por John Hopfield.
Durante seus estudos de mestrado, Sejnowski analisou a intensidade das ondas gravitacionais de todas as fontes conhecidas na época e a sensibilidade necessária para sua detecção. Ele concluiu que todos os detectores de ondas gravitacionais existentes eram cerca de 1000 vezes insensíveis demais, e estimou que os detectores necessários não seriam construídos por mais 30 anos. Essa percepção o levou a deslocar seu foco de pesquisa da física para a biologia e a neurociência.
Carreira e pesquisa
Sejnowski começou seu treinamento de pós-doutorado em 1978 no Departamento de Biologia da Universidade de Princeton, trabalhando com Alan Gelperin. De 1979 a 1981, foi bolsista de pós-doutorado no Departamento de Neurobiologia da Faculdade de Medicina de Harvard com Stephen Kuffler. Em 1982, ingressou no corpo docente do Departamento de Biofísica da Universidade Johns Hopkins, onde ascendeu ao posto de professor antes de se mudar para San Diego em 1988.
Ele manteve uma afiliação de longa data com o Instituto de Tecnologia da Califórnia, atuando como Professor Visitante Wiersma de Neurobiologia em 1987, Estudioso Distinto Sherman Fairchild em 1993 e Professor Visitante em tempo parcial de 1995 a 1998. Em 2004, foi nomeado Professor Francis Crick no Instituto Salk e diretor do Centro Crick-Jacobs de Biologia Teórica e Computacional.
Sejnowski foi investigador do Instituto Médico Howard Hughes de 1991 a 2018. Sua pesquisa tem se concentrado em compreender os recursos computacionais dos cérebros e construir princípios de ligação do cérebro ao comportamento usando modelos computacionais. Ele explorou como os dendritos integram sinais sinápticos, como redes de neurônios geram padrões dinâmicos, como a informação sensorial é representada no córtex cerebral, como as representações de memória são formadas e consolidadas durante o sono e como as transformações visuomotoras são organizadas.
Seu laboratório desenvolveu novos métodos para analisar sinais elétricos e magnéticos registrados no couro cabeludo e sinais hemodinâmicos de neuroimagem funcional. Ele também contribuiu para a modelagem biofísica do processamento de sinais elétricos e químicos dentro dos neurônios e desenvolveu o software MCell para modelagem Monte Carlo de sinalização celular.
Redes neurais e a máquina de Boltzmann
No início dos anos 1980, após o trabalho de John Hopfield, as simulações computacionais de redes neurais se tornaram difundidas. Sejnowski e Geoffrey Hinton demonstraram que redes neurais simples podiam aprender tarefas de certa sofisticação. Juntos, eles coinventaram a máquina de Boltzmann, uma rede neural estocástica que se tornou um modelo fundamental no aprendizado profundo. A capacidade da máquina de Boltzmann de aprender distribuições de probabilidade complexas influenciou desenvolvimentos posteriores no aprendizado de máquina e na IA generativa.
Sejnowski também foi pioneiro na aplicação de algoritmos de aprendizado a problemas difíceis em fala e visão. Ele desenvolveu o NETtalk, uma rede neural que aprendeu a ler texto em inglês em voz alta. Com seu bolsista de pós-doutorado Tony Bell, desenvolveu o algoritmo infomax para análise de componentes independentes (ICA), que foi amplamente adotado no aprendizado de máquina, processamento de sinais e mineração de dados.
Em 1989, Sejnowski fundou o periódico Neural Computation, publicado pela MIT Press, que se tornou um periódico líder em redes neurais e neurociência computacional. Ele também atua como presidente da Fundação Neural Information Processing Systems, que supervisiona a conferência anual NeurIPS, um importante encontro interdisciplinar que reúne pesquisadores de biologia, física, matemática e engenharia.
Ensino e engajamento público
Sejnowski cocriou e ministrou o curso online "Learning How to Learn: Powerful mental tools to help you master tough subjects" com Barbara Oakley. O curso, disponível no Coursera, tornou-se o curso online mais popular do mundo. Ele ensina técnicas de aprendizado baseadas em evidências, incluindo repetição espaçada e intercalação, e alcançou milhões de alunos em todo o mundo.
Seus esforços de ensino e engajamento público ajudaram a popularizar a neurociência e a ciência do aprendizado, tornando tópicos complexos acessíveis a um público amplo.
Honrarias e prêmios
Sejnowski recebeu inúmeras honrarias ao longo de sua carreira. Em 1984, recebeu um Prêmio Presidencial de Jovem Investigador da Fundação Nacional de Ciências. Recebeu o Prêmio Wright do Harvey Mudd College em 1996 por excelência em pesquisa interdisciplinar e o Prêmio Hebb da Sociedade Internacional de Redes Neurais em 1999 por contribuições a algoritmos de aprendizado.
Tornou-se Membro do Instituto de Engenheiros Eletricistas e Eletrônicos em 2000 e recebeu seu Prêmio Pioneiro em Redes Neurais em 2002. Em 2003, foi eleito para a Sociedade de Acadêmicos da Universidade Johns Hopkins. É Membro Sênior do Conselho de Futuros de Design.
Sejnowski foi eleito para a Academia Nacional de Medicina em 2008, a Academia Nacional de Ciências em 2010, a Academia Nacional de Engenharia em 2011 e a Academia Nacional de Inventores em 2017. Isso o coloca em um grupo de apenas três pessoas vivas eleitas para todas as quatro academias nacionais dos EUA. Foi eleito para a Academia Americana de Artes e Ciências em 2013 e tornou-se Membro da Sociedade Americana de Física em 2014.
Recebeu o Prêmio Swartz de Neurociência Teórica e Computacional da Sociedade de Neurociência em 2015, um doutorado honorário da Universidade de Zurique em 2017 e o Prêmio Gruber de Neurociência em 2022. Em 2024, foi agraciado com o Prêmio do Cérebro por trabalho pioneiro em neurociência teórica, compartilhado com Larry Abbott e Haim Sompolinsky, e recebeu um doutorado honorário em ciências da Universidade de Princeton. Em 2025, foi nomeado Membro Estrangeiro da Royal Society e eleito para a Sociedade Filosófica Americana.
Legado e influência
As contribuições de Sejnowski tiveram um impacto duradouro tanto na neurociência quanto na inteligência artificial. Seu trabalho em redes neurais lançou as bases para o aprendizado profundo moderno, e seus insights sobre a função cerebral informaram modelos computacionais usados no aprendizado de máquina. Sua pesquisa sobre análise de componentes independentes tem aplicações em processamento de sinais e mineração de dados.
Como mentor e educador, ele influenciou uma geração de pesquisadores em neurociência computacional. Sua abordagem interdisciplinar, combinando biologia, física e ciência da computação, ajudou a moldar o campo da neurociência computacional. Seu trabalho contínuo no Instituto Salk continua a explorar os recursos computacionais dos cérebros, visando construir princípios de ligação do cérebro ao comportamento.