Sumário:

Explorando o caminho para a AGI e o futuro da ciência

Neste episódio de encerramento da temporada, Demis Hassabis (CEO da Google DeepMind) detalha a transição tecnológica atual, movendo-se dos Grandes Modelos de Linguagem (LLMs) para sistemas de inteligência “agêntica” e modelos de mundo. A conversa aprofunda-se em como a Inteligência Artificial Geral (AGI) servirá como ferramenta fundamental para resolver problemas científicos de “nó raiz” (root node), como a fusão nuclear e a biologia, além de explorar as implicações filosóficas sobre a computabilidade do universo.

Resumo:

Foi analisado que o progresso da inteligência artificial vive um momento de “inteligência irregular” (jagged intelligence), onde sistemas demonstram capacidades de nível de doutorado em certas áreas, enquanto falham em tarefas de nível escolar em outras. A discussão convergiu para a necessidade de superar essa inconsistência através de raciocínio e planejamento, movendo-se de sistemas passivos (chatbots) para agentes ativos que podem agir no mundo.

O episódio destacou o papel crucial dos “Modelos de Mundo” e da simulação. Foi explicado como projetos como o Genie e SIMA permitem criar e treinar agentes em ambientes virtuais complexos, essenciais para que a IA compreenda a física e a causalidade antes de ser aplicada à robótica no mundo real. A simulação foi apresentada não apenas como um campo de treinamento, mas como uma ferramenta científica para testar hipóteses evolutivas e sociais em escala.

Além disso, abordou-se a aplicação da IA na resolução de grandes desafios científicos. Após o sucesso do AlphaFold, o foco expandiu-se para a ciência dos materiais e energia de fusão, citando a parceria com a Commonwealth Fusion. Por fim, a conversa tocou em aspectos econômicos e filosóficos, sugerindo que a sociedade deve estudar a Revolução Industrial para mitigar futuras disrupções laborais e debatendo se a mente humana e o universo são, em última análise, totalmente computáveis por uma Máquina de Turing.

Principais citações:

“Eu sempre senti que, se construirmos a AGI e a usarmos como uma simulação da mente para compará-la com a mente real, veremos quais são as diferenças e o que permanece especial na mente humana.” (Demis Hassabis) [00:06]

“Às vezes, as pessoas chamam isso de inteligências irregulares (jagged intelligences), pois são muito boas em certas coisas, talvez até no nível de PhD, mas em outras não chegam ao nível do ensino médio.” (Demis Hassabis) [06:20]

“Quase nenhum pré-requisito para qualquer grande invenção foi feito com essa invenção em mente.” (Citado por Demis Hassabis, referindo-se à equipe do Genie) [21:30]

Dicas do Podcast:

  • Genie e SIMA: Modelos de IA desenvolvidos pela DeepMind. O Genie gera mundos interativos a partir de vídeos/imagens, enquanto o SIMA é um agente treinado para seguir instruções em diversos ambientes de jogos 3D.

  • Commonwealth Fusion Systems: Startup de energia de fusão mencionada como parceira da DeepMind para acelerar a viabilidade de reatores Tokamak através da IA.

  • Conceito de “Root Node Problems”: A estratégia de focar em problemas científicos fundamentais (como o enovelamento de proteínas ou a fusão nuclear) que, uma vez resolvidos, desbloqueiam inúmeros benefícios para a sociedade.

  • Máquinas de Turing: Conceito teórico da ciência da computação usado por Hassabis para discutir os limites do que é computável no universo e na consciência humana.

Referências

Podcast: Google DeepMind: The Podcast (The future of intelligence | Demis Hassabis)

Apresentador: Professor Hannah Fry

Entrevistado: Demis Hassabis (Co-fundador e CEO, Google DeepMind)

Perguntas Frequentes

A “inteligência irregular”, termo citado por Demis Hassabis, descreve o cenário onde sistemas de inteligência artificial são extremamente competentes em tarefas complexas – muitas vezes no nível de doutorado em áreas específicas –, mas apresentam falhas ou baixo desempenho em situações mais simples, de nível escolar, em outros domínios. Esse fenômeno demonstra a limitação dos sistemas atuais, que ainda não conseguem generalizar o conhecimento de forma consistente entre diferentes tipos de tarefas.
Modelos de Mundo e simulações desempenham um papel fundamental na evolução da IA, pois permitem criar ambientes virtuais complexos nos quais agentes inteligentes podem aprender com experiências variadas. Projetos como Genie e SIMA, desenvolvidos pela DeepMind, usam simulações para treinar a IA na compreensão de física, causalidade e dinâmicas sociais, servindo tanto para preparação antes de aplicações no mundo real quanto como ferramenta para testar hipóteses científicas em grande escala.
A IA tem potencial para ser decisiva na solução de problemas científicos considerados “root node”, isto é, desafios fundamentais como fusão nuclear ou enovelamento de proteínas. Depois do sucesso do AlphaFold na biologia, novas iniciativas concentram-se em parcerias (como com a Commonwealth Fusion Systems) para aplicar IA em ciência de materiais e energia, buscando desbloquear benefícios significativos para a sociedade ao superar gargalos que impactam diversos setores.

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