Demis Hassabis, a mente por trás do Google DeepMind, surpreende ao prever a chegada da Inteligência Artificial Geral (AGI) em um prazo de apenas dois a três anos. Esta nova estimativa representa uma aceleração significativa em relação à sua projeção anterior, que indicava um horizonte de três a cinco anos. A AGI, um marco na evolução da inteligência artificial, é vista como um sistema com capacidades cognitivas comparáveis às humanas, indo além de tarefas específicas.
A nova e impactante previsão foi compartilhada por Hassabis em uma entrevista exclusiva ao Wall Street Journal. O executivo, que também ocupa o cargo de cientista-chefe na Alphabet, descreve a AGI como um sistema capaz de aprender, raciocinar e solucionar uma vasta gama de problemas de forma autônoma, similar à inteligência humana. Essa capacidade de generalização é o que a distingue das IAs atuais, que se destacam em domínios restritos.
A definição de Inteligência Artificial Geral (AGI) ainda é um conceito em desenvolvimento, mas a ideia central é a de uma máquina com habilidades cognitivas equiparadas às de um ser humano. Os sistemas que possuímos hoje ainda estão distantes de demonstrar essa amplitude de competências. Por isso, Hassabis propõe um critério mais rigoroso para sua avaliação, o chamado “teste de Einstein”.
O “teste de Einstein” proposto por Hassabis consiste em treinar um sistema de IA apenas com o conhecimento disponível até 1901 e, em seguida, verificar se ele seria capaz de replicar, de forma independente, as descobertas científicas de Albert Einstein em 1905, incluindo a revolucionária teoria da relatividade especial. Este teste visa medir a capacidade de uma IA em **gerar descobertas originais**, algo que os modelos atuais ainda enfrentam dificuldades, preferindo, na maioria das vezes, apenas recombinar informações já existentes.
AGI como motor de descobertas científicas
Hassabis vislumbra a AGI como uma ferramenta fundamental para **acelerar o ritmo das descobertas científicas**. Ele cita o sucesso do AlphaFold, sistema do Google DeepMind que previu a estrutura de proteínas e contribuiu para o Prêmio Nobel de Química de 2024, como um exemplo do potencial da IA na ciência. A Isomorphic Labs, outra empresa da Alphabet liderada por Hassabis, já utiliza IA no desenvolvimento de medicamentos.
A expectativa é que futuras AGIs possam auxiliar na formulação de **novas teorias na física** e na busca por curas para doenças complexas. Hassabis imagina a AGI atuando como uma parceira indispensável para os pesquisadores, capaz de propor hipóteses inovadoras e encontrar soluções ainda não imaginadas pela ciência.
Segurança e controle em foco
Apesar do entusiasmo com o potencial da AGI, Hassabis enfatiza que o objetivo principal não deve ser apenas ser o primeiro a desenvolver a tecnologia. Ele defende a **introdução segura de sistemas avançados de AGI** e a garantia de que seus benefícios sejam amplamente distribuídos. A preocupação com os riscos inerentes a uma inteligência tão poderosa é uma constante.
Hassabis já se manifestou anteriormente sobre a necessidade de uma entidade internacional, possivelmente liderada pelos Estados Unidos, para **supervisionar e fiscalizar modelos avançados de IA** antes de serem lançados ao público. A busca pela AGI, segundo ele, deve caminhar lado a lado com um forte compromisso com a segurança e a responsabilidade.
A rápida evolução da inteligência artificial, impulsionada por avanços como os do Google DeepMind, sugere que o futuro da ciência e da tecnologia poderá ser moldado pela AGI em um período surpreendentemente curto. A corrida pelo desenvolvimento da inteligência artificial geral está mais acirrada do que nunca, e as implicações para a humanidade são imensas.