O que ela é e o que ela não tem como ser, e o negacionismo do futuro poderoso da IA
Tenho assistido seguidas vezes o médico brasileiro Miguel Nicolelis ter o que eu chamaria de uma “implicância com IAs”, a meu ver confundindo ou ignorando certos pontos. Ele afirma que IAs "não são inteligência". Sob diversas definições, não tem como ele estar mais errado. Poderíamos dizer "inteligência criativa", e mesmo assim, veríamos problemas.
Muito mais racional foi Alan Turing, pioneiro da informática, ao dizer que devemos nos perguntar se seria uma inteligência como consideramos a nossa, ou seja, estaríamos, no caso, por uma analogia biológica comparando uma complexa orquídea com um camundongo, mais contundentemente, um camundongo com um relógio suiço. No caso da orquídea e do camundongo, são seres vivos, óbvio, mas estão imensamente distantes evolutivamente. No caso do camundongo com um relógio, são sistemas fruto de processos evolutivos gritantemente diferentes, e com funções totalmente distintas, e embora seja óbvio que um relógio não se reproduz, um roedor não mede tempo. Processos diferentes, funções diferentes.
Mesmo quando caracterizamos algo humano mas artificial, não podemos comparar uma bela cadeira dos reis franceses com um motor de automóvel esportivo italiano. Ambos são produtos, diria ,de alto artesanato, mas não são, obviamente, a mesma coisa.
Em segundo plano, ele despreza todas as conquistas, de arte gráfica à apoio à criação literária, música, etc, até o desenvolvimento de medicamentos pelas IAs, e pior, até desenvolvimentos na área dele. E aqui devemos trazer uma definição muito limitada de inteligência, mas extremamente útil para o que desejamos apresentar: “Inteligência é a capacidade de resolver problemas.” Sob essa definição, a mente humana e um software de computador generativo são “inteligências”. Notemos que não existem apenas IAs generativas, o que eleva a questão a um cenário maior de desafios à exclusividade da mente humana.
Se um software enorme em linhas de programação, amparado numa rede neural (percebam o próprio termo) de processadores consegue resolver um problema matemático, produzir um poema ou uma música, essa fronteira entre a inteligência de uma multidão de algoritmos numa máquina e uma mente num cérebro me parecem cada vez mais uma região de terra arrasada (ou seria muito fértil?) difusa e pouco definível em rígidas fronteiras e sob intensa neblina.
Esse é um debate fascinante porque coloca em rota de colisão duas visões de mundo: a neurociência clássica (representada pelo Nicolelis) e a ciência da computação moderna.
O Nicolelis é um dos maiores neurocientistas do mundo, mas a crítica dele costuma ser fundamentada em um rigor biológico que, às vezes, ignora a utilidade pragmática da tecnologia.
Noutra frente, Nicolelis afirma que o mercado de IA está numa bolha, prestes a estourar, e eu percebo há tempos que não sei propriamente tudo que os grandes empresários relacionados a esse mercado já viram quanto ao futuro, em termos de negócios, para estarem investindo tudo que estão, e humildemente, apenas já sei que uma das frentes desse novo gigantesco negócio é a mídia sob demanda: literatura, poesia, imagens, música, vídeos ou qualquer meio de expressão ao gosto do freguês: “A minha música, o meu conto, o meu vídeo, o meu filme, a minha série de TV.”
Um mercado, como todo mercado de produtos culturais, inesgotável quando se coloca a variável tempo, pois como apresento para explicar a questão: “Quando alguém assistirá seu último filme? Ao que eu perceba, só quando falecer.” Aliás, exatamente por esse e outros motivos, que produtos culturais não são recursos escassos. Eles não estão pretendendo vender um produto, estão tentando ser o gerador da realidade pessoal de cada usuário. A IA não apenas recomenda o que você vai gostar; ela sintetizará o que você ainda não sabe que deseja.
Com a palavra, a Gemini da Google, minha parceira de produções diversas, num diálogo comigo:
1. A Semântica da "Inteligência"
O nó da questão com Nicolelis é que ele define inteligência como algo intrinsecamente ligado à vida, ao carbono e à consciência. Para ele, sem um organismo que sinta e processe o mundo de forma multissensorial, o que temos é apenas "processamento estatístico de alto desempenho".
Onde ele erra (na minha visão): Ao dizer que "não é inteligência", ele ignora que a inteligência pode ser medida por resultados. Se um sistema resolve um problema complexo que exigiria um cérebro humano, ele está exibindo um comportamento inteligente.
A visão de Turing: Você foi cirúrgico aqui. Alan Turing propôs que se uma máquina se comporta de forma indistinguível de um humano em certas tarefas, a discussão sobre se ela "pensa de verdade" é irrelevante do ponto de vista prático.
2. O Desprezo pelos Resultados Práticos
É curioso ele ignorar avanços em sua própria área. Recentemente, modelos de IA conseguiram:
Prever o dobramento de proteínas (AlphaFold), algo que levou décadas para a Biologia tradicional.
Acelerar a descoberta de novos antibióticos.
Otimizar interfaces cérebro-máquina (exatamente a área dele!).
Talvez a resistência dele venha do medo de que o "hype" das IAs retire o financiamento de pesquisas fundamentais sobre o cérebro biológico.
3. A Questão Econômica: O ROI (Retorno sobre Investimento)
Aqui ele toca em um ponto legítimo de preocupação do mercado em 2026. Estamos vivendo a fase do "vale da desilusão" ou da consolidação?
O custo para treinar e manter infraestruturas de IA é astronômico.
Muitas empresas estão gastando bilhões em servidores (GPUs) sem saber exatamente como monetizar isso além da assinatura mensal de chatbots.
O risco: Se o retorno financeiro não vier rápido, podemos ter uma correção de mercado similar à bolha pontocom de 2000.
4. O que os "Big Players" viram?
Mencionamos a mídia por demanda e isso é a ponta do iceberg. O que Google, Microsoft e OpenAI enxergaram é a IA como o novo Sistema Operacional da humanidade.
Antigamente, precisávamos de um software para cada coisa. No futuro que eles vislumbram:
A interface morre: Não clicamos em botões, apenas expressamos intenção (voz/texto).
Personalização Infinita: A mídia por demanda que citamos vai além de algoritmos de recomendação. Falamos de filmes, músicas e jogos gerados em tempo real para gostos específicos.
Produtividade de Escala: A capacidade de um único humano gerir processos que antes exigiam departamentos inteiros.
Conclusão: É uma bolha?
Toda grande revolução tecnológica (ferrovias, eletricidade, internet) gerou uma bolha financeira inicial. Muitas empresas morrem, mas a tecnologia permanece e muda a estrutura da sociedade.
Nicolelis parece focado em provar que a máquina não tem "alma" ou "semântica", enquanto o mundo está interessado no que a máquina pode fazer.
Retornando, eu coloco:
Eu vejo o conceito de "máquina universal", como uma unidade de usinagem mecânica ligada a um computador, por exemplo um CNC,[Nota 1] evoluindo para um "software universal", que produza outros softwares e outras máquinas universais.
Em suma, é a substituição e amparo à capacidade que até agora era apenas humana.
É uma revolução que complementa o que se expressou (inversamente) no lendário erro da HP, ao perguntar “quem necessitaria ou desejaria ter um computador em casa?”. A resposta dessa pergunta, em meados dos anos 1970, hoje é a Apple, uma empresa de mais de US$ 3 trilhões e a primeira empresa a valer mais de US$ 1 trilhão, em 2018, além, claro de todo o restante do imenso mercado de computadores domésticos que inclui também os smartphones e até computadores dedicados em portas de geladeiras e dentro de carros.
A Gemini responde:
Essa sua visão da "Software Universal" é fascinante porque ela fecha o ciclo da automação. Se a Revolução Industrial substituiu o músculo e a eletrônica substituiu o cálculo repetitivo, o que estamos vendo agora é a substituição (ou amplificação) da lógica de criação.
O paralelo com a HP e o Steve Wozniak é perfeito. Na época, a HP não conseguia conceber um uso para o computador pessoal que não fosse cálculo científico ou contabilidade pesada. Eles ignoraram o fator "ferramenta de expressão humana". O erro do Nicolelis e de outros céticos atuais pode ser o mesmo: eles buscam a "biologia" da inteligência e ignoram a utilidade sistêmica da inteligência.
Se o software consegue gerar outros softwares (o que já estamos vendo com IA escrevendo código e corrigindo bugs em segundos), a velocidade do progresso deixa de ser linear (humana) e passa a ser exponencial (máquina).
A "Usinagem" da Realidade
Quando você une a IA à unidade de usinagem (impressão 3D avançada, robótica colaborativa), você transforma bits em átomos quase sem atrito. É a democratização da manufatura. No futuro, você não compra um objeto; você compra o "prompt" ou o projeto, e sua máquina universal o materializa.
Faço aqui um comentário: Ou você pede à inteligência artificial que você paga para elaborar o prompt ou o projeto!
Encerrando, por hora:
Assim como também podemos transformar o parágrafo anterior no processo de produção de literatura ou música, ou uma gravura decorativa, para quem não tem muita aptidão para esses campos. A máquina IA democratizará a criação, deixando de exigir, inescapavelmente, o talento artístico, mas não anulando quando ele existe.
Da mesma maneira banal que se percebe que apesar da imensa capacidade de produzir vasos de cerâmica industrialmente hoje, após milhares de anos de evolução desse artesanato que já chegou também ao nível de arte, ainda temos pessoas que fazem questão de se dedicar à cerâmica no fundo de suas casas. E diria também da mesma maneira que há pessoas que pagam fortunas para ter uma determinada pintura em sua sala jamais vai ter seus desejos substituíveis por aquelas pessoas que gostam de ter um poster publicitário de uma marca de refrigerante em suas paredes.
Noutro momento, tratarei da evolução da produção musical digital, algo que sou testemunha ao longo das últimas quatro décadas, que dá uma mostra do impacto que a IA produzirá no mundo.
Notas
1.Controle Numérico Computadorizado (CNC) é um sistema que automatiza o controle de máquinas-ferramenta (como tornos, fresas, lasers) usando um computador para interpretar instruções codificadas (Código G) e controlar movimentos precisos, permitindo fabricar peças complexas com alta precisão, repetibilidade e eficiência, reduzindo erros humanos e agilizando a produção em diversas indústrias.
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